自適應控制+垃圾焚燒：蒸汽產量提升約1%-2%、鍋爐蒸汽量穩定性提升20% | 創新場景

場景描述

圖片系AI生成

生產裝備和工藝的自動化是智能製造在過去幾十年追求的重要目標，但是由於生產設備和生產現場的複雜性、生產原料的不穩定性和環境變化，生產產線完全依賴傳統的PLC（可編程邏輯控制器）、DCS（分散控制系統）很難做到自動控制，依賴產線工人根據經驗判斷各種異常進行頻繁的操作控制，也會因爲疲勞和經驗的差異出現波動。

融合數據感知和AI決策的自適應控制應運而生。自適應控制基於產線的機理進行建模，根據歷史記錄，生產結果數據對模型進行訓練和優化，將模型下發到生產端根據產線實時數據推理生產參數並推薦，最後結合控制技術對生產線進行閉環控制。

清潔能源行業的瀚藍環境擁有22個生活垃圾焚燒發電項目，日生活垃圾焚燒發電總規模33100噸。僅是廣東佛山南海廠區的六臺焚燒鍋爐，每天就能“消化”近3000噸垃圾，發電150萬度，足以滿足南海區16萬戶40萬人的生活用電需求。

整個垃圾焚燒發電的過程，爲了儘量做到讓垃圾的燃燒更充分、蒸汽更穩定，主要是靠鍋爐師傅調節焚燒爐的各種參數。限制發展的最大阻礙，就出在焚燒過程對人工經驗的過度依賴。不同工藝專家技術水平不同，調出來的效果相差較大。而培養一位合格的工藝專家需要1--2年的時間，一旦離崗，經驗也隨之帶走。

解決方案

企業亟需將經驗中的隱性數據轉化爲顯性知識，嵌入到自適應控制中，讓機器協助人類來完成焚燒過程的複雜決策與控制。垃圾的充分穩定燃燒，過程中充斥着複雜的物理與化學變化，涉及多達2000個實時測點數據。

第一步需要大量的數據計算，識別出最關鍵的30個測點數據，包括推料進程、推料動作、一次風量、一次風壓、二次風量、爐膛溫度、煙氣含氧量、主蒸汽壓力等。

第二步，鎖定關鍵參數後，輸入到工業大腦平臺上的仿真預測模型，進行垃圾焚燒過程的模型訓練，實時預測焚燒產生的蒸汽情況。通過對每次垃圾推料的前後關係分析，比如推料前的爐型狀態、推料動作，以及推料後的焚燒反應，構建數據的輸入輸出關係模型。

第三步，算法模型分析的結果通過API接口把推薦工藝參數實時提供出來。構建人機交互界面，部署到工廠控制室,輔助工人決策什麼時候該推料，以及如何推料等操作建議。

成效

訓練過的焚燒爐蒸汽量仿真預測模型可以準確預測90秒後的蒸汽量，準確度到達95%，爲後續推料提供決策依據。過去操作員4個小時內需要操作30次，才能讓垃圾焚燒過程保持穩定，而如今在AI的協助下，干預6次即可。

工業大腦輔助對比單純人工操作，可以提升約1%--2%的蒸汽產量，鍋爐蒸汽量穩定性提升20%。算法直接與鍋爐系統連接，實現對垃圾焚燒過程的自動控制。由人控制機器轉爲人監測機器、無需干預，降低對人工經驗的依賴。