本发明公开了一种烟气CO2捕集装置工艺参数的优化方法、装置和设备，该方法包括：基于实时获取的CO2捕集装置的实时测量数据及预先训练好的门控循环神经网络模型，预测CO2捕集装置中胺液系统中的离线化验分析的关键操作参数数据；以预测得到的离线化验分析的关键操作参数数据和实时测量数据，对CO2捕集装置进行自动控制调节和操作人员调整操作参数的依据，以对CO2捕集装置的工艺进行实时优化控制。利用CO2捕集装置的深度学习模型对可实时测量及需要离线化验分析的关键参数进行预测，从而将全装置运行状态控制在接近最优的状态，既保证CO2捕集和产品纯度，又降低了公用工程用量及能耗，降低溶剂损耗，从而降低碳捕集成本提高了装置操作的灵活性和便利性。