“碳达峰、碳中和”，垃圾焚烧面临危机or转机？

碳中和、碳达峰成为整个社会关注焦点
2020年9月，*主席在第七十五届联合国大会上表示，中国二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，争取2060年前实现碳中和。自*提出两大目标后，各省各地开始密集出台针对该目标的具体措施，一时间京津冀、鲁、豫、湘、晋、甘等传统重工业地区动作频繁。除依靠常规经济调控手段，以优惠电价补贴清理取消为抓手倒逼高能耗企业外，另一个环保发电行业也在悄然行动，固废处置——垃圾焚烧也在这一对“双碳”目标中发挥着自己的作用。
相关数据显示，截至2021年2月26日，年初至今新纳入目录的可再生资源发电项目314个，装机容量规模达2466.63MW，其中生物质能装机规模178MW，占新增总装机量的7.22%。其中，垃圾焚烧发电项目新增34个，装机容量176.5MW，新增项目数量占生物质能项目的57.63%，垃圾焚烧已逐渐成为环保固碳的新星。

有一种产品——AI垃圾焚烧优化一体化正在助力固废处置更加绿色
随着数字产业新基建的发展，越来越多的AI技术被运用到产业互联网领域，“工业大脑”也在专注为固废处置企业降低运营成本、稳定气体排放、助力碳达峰、碳中和。
数据收集—AI建模—自动控制，阿里云“AI垃圾焚烧优化一体化”产品，通过DCS获取如实时风压、蒸汽流量、烟气氧量、炉排动作等数十个测点数据，实现对垃圾焚烧过程的机器学习建模，构建AI参数寻优模型，通过实时计算生成垃圾焚烧过程的最佳工艺参数，借助本地一体机服务器，接入到现场DCS系统，降低人工干预，在稳定生产的同时，对CO、NOx、SO2等一系列气体排放进行超排预警，帮助解决CEMS系统滞后性，让固废处理过程更环保。

“工业大脑”是怎么运作的？
整个流程实质是基于AI的垃圾焚烧优化控制，以数据为核心，通过AI算法分析，对工况和操作规程进行智能决策，同时加载设备自动控制，实现智能的焚烧优化处理。
这是阿里云“工业大脑”团队与浙江大学能源工程学院能源清洁利用国家重点实验室、生活垃圾焚烧技术与装备国家工程实验室展开的深度合作，针对有机固废焚烧过程，开发多数据耦合焚烧诊断技术，研发基于内窥式火焰辐射图像传感器的炉排炉内火焰温度分布测量系统，依据表征焚烧状态的特征指标建立焚烧特征指标的预测模型；基于特征指标、状态预测和前馈调节的炉排炉焚烧过程智能自动优化控制系统

风量、温度、压力、蒸汽量、烟气中HCL 、CO等的含量信息通过垃圾焚烧厂自身的DCS等系统以及设备传感数据采集上云，在云端构建统一的数字孪生体系。AI“一键投运”引擎，包括热值预估引擎、燃烧优化引擎、烟气预测&控制引擎，利用数据+智能算法，能够基于锅炉热平衡原理估算热值时长，主要参数预测准确率达90%以上。自动控制系统能够根据业务机理，沉淀最优生产经验，以生产目标为导向，调节生产过程参数，反向自动控制生产。

全国人大代表、中国工程院院士彭寿认为，“碳中和”意味着能源结构转型需要技术加持，“如何说把传统的能源进行高质量使用，用一些战略性新兴能源来代替它，这里面是有一种技术的革命，而不是简单的数字相加。”
目前该系列方案已经在瀚蓝环境、浙能锦江、重庆三峰、中国天楹等企业开展了不同程度的数据实践，效果显著。AI工业大脑实现了更加低成本、高效率、清洁化、少人工的作业产出。 AI赋能过的流化床垃圾焚烧炉自动驾驶投运率97%，蒸汽稳定性提升25%。

未来工业大脑，将开启深度赋能模式，与行业生态一起，更好的服务固废行业客户。