Tegenwoordig wordt steeds vaker gebruik gemaakt van mathematische modellen om de emissies te voorspellen op basis van gemeten procesparameters. Deze zogenaamde Predictive Emission Monitoring Systems (PEMS) kunnen onder andere worden gebruikt voor het voorspellen van de NO_X-emissie van als klasse 1 (emissiehandel) geclassificeerde installaties.

Vele adviesbureaus beloven gouden bergen en claimen dat het, met behulp van neurale netwerken, mogelijk is om de emissies van alle installaties te modelleren. Toch is in het verleden gebleken dat deze techniek nauwelijks wordt toegepast, omdat de regel "onzin in = onzin uit out" nog altijd geldt. BIEM zal u deze garantie dan ook niet geven. Wel kunnen we bogen op voldoende bewezen chemometrische kennis, waarmee we de emissies van vele installaties hebben weten te modelleren. Het meest sprekende voorbeeld zijn de vele PEMS modellen, die in Nederland al jaren worden gebruikt voor de voorspelling van de NO_X-emissies van gasturbine-installaties.

Praktijkvoorbeeld van een Predictive Emission Monitoring System

waarin:

NOx_PEMS            voorspelde NOx-emissie (g/GJ)

Q_A                    verbruik gas A (Nm3/h)

Q_B                    verbruik gas A (Nm3/h)

Q_C                    verbruik vloeistof C (kg/h)

Q_stoom               verbruik stoom (ton/h)

Hi_B                   calorische waarde gas B (MJ/Nm3)

Hi_C                   calorische waarde vloeistof C (MJ/kg)