自适应控制+垃圾焚烧：蒸汽产量提升约1%-2%、锅炉蒸汽量稳定性提升20%

发布时间：2025-04-05 07:17:42 来源：时事热点网 作者：寒风

场景描述图片系AI生成生产装备和工艺的自动化是智能制造在过去几十年追求的重要目标，但是由于生产设备和生产现场的复杂性、生产原料的不稳定性和环境变化，生产产线完全依赖传统的PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分散控制系统）很难做到自动控制，依赖产线工人根据经验判断各种异常进行频繁的操作控制，也会因为疲劳和经验的差异出现波动。融合数据感知和AI决策的自适应控制应运而生。自适应控制基于产线的机理进行建模，根据历史记录，生产结果数据对模型进行训练和优化，将模型下发到生产端根据产线实时数据推理生产参数并推荐，最后结合控制技术对生产线进行闭环控制。清洁能源行业的瀚蓝环境拥有22个生活垃圾焚烧发电项目，日生活垃圾焚烧发电总规模33100吨。仅是广东佛山南海厂区的六台焚烧锅炉，每天就能“消化”近3000吨垃圾，发电150万度，足以满足南海区16万户40万人的生活用电需求。整个垃圾焚烧发电的过程，为了尽量做到让垃圾的燃烧更充分、蒸汽更稳定，主要是靠锅炉师傅调节焚烧炉的各种参数。限制发展的最大阻碍，就出在焚烧过程对人工经验的过度依赖。不同工艺专家技术水平不同，调出来的效果相差较大。而培养一位合格的工艺专家需要1--2年的时间，一旦离岗，经验也随之带走。 解决方案企业亟需将经验中的隐性数据转化为显性知识，嵌入到自适应控制中，让机器协助人类来完成焚烧过程的复杂决策与控制。垃圾的充分稳定燃烧，过程中充斥着复杂的物理与化学变化，涉及多达2000个实时测点数据。第一步需要大量的数据计算，识别出最关键的30个测点数据，包括推料进程、推料动作、一次风量、一次风压、二次风量、炉膛温度、烟气含氧量、主蒸汽压力等。第二步，锁定关键参数后，输入到工业大脑平台上的仿真预测模型，进行垃圾焚烧过程的模型训练，实时预测焚烧产生的蒸汽情况。通过对每次垃圾推料的前后关系分析，比如推料前的炉型状态、推料动作，以及推料后的焚烧反应，构建数据的输入输出关系模型。第三步，算法模型分析的结果通过API接口把推荐工艺参数实时提供出来。构建人机交互界面，部署到工厂控制室,辅助工人决策什么时候该推料，以及如何推料等操作建议。 成效训练过的焚烧炉蒸汽量仿真预测模型可以准确预测90秒后的蒸汽量，准确度到达95%，为后续推料提供决策依据。过去操作员4个小时内需要操作30次，才能让垃圾焚烧过程保持稳定，而如今在AI的协助下，干预6次即可。工业大脑辅助对比单纯人工操作，可以提升约1%--2%的蒸汽产量，锅炉蒸汽量稳定性提升20%。算法直接与锅炉系统连接，实现对垃圾焚烧过程的自动控制。由人控制机器转为人监测机器、无需干预，降低对人工经验的依赖。「关于创新场景50」 场景不是案例，它更加精准、也更加抽象。数字化就是创新场景的不断叠加和迭代。 在此背景下，钛媒体重磅推出「创新场景50」评选，每年遴选并解读50个全行业与业务深度融合的创新性场景及其解决方案，并在钛媒体年度ITValue Summit 数字价值年会上隆重颁奖、深度交流。 目前场景正在征集中，更精准的解读、更广泛的曝光、更强大的品牌势能，欢迎你提出问题，更欢迎你留下解决的方法和工具。点击这里投递更多场景信息

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