圖片系A(chǔ)I生成
生產(chǎn)裝備和工藝的自動化是智能制造在過去幾十年追求的重要目標(biāo)，但是由于生產(chǎn)設(shè)備和生產(chǎn)現(xiàn)場的復(fù)雜性、生產(chǎn)原料的不穩(wěn)定性和環(huán)境變化，生產(chǎn)產(chǎn)線完全依賴傳統(tǒng)的PLC（可編程邏輯控制器）、DCS（分散控制系統(tǒng)）很難做到自動控制，依賴產(chǎn)線工人根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷各種異常進(jìn)行頻繁的操作控制，也會因?yàn)槠诤徒?jīng)驗(yàn)的差異出現(xiàn)波動。
融合數(shù)據(jù)感知和AI決策的自適應(yīng)控制應(yīng)運(yùn)而生。自適應(yīng)控制基于產(chǎn)線的機(jī)理進(jìn)行建模，根據(jù)歷史記錄，生產(chǎn)結(jié)果數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，將模型下發(fā)到生產(chǎn)端根據(jù)產(chǎn)線實(shí)時數(shù)據(jù)推理生產(chǎn)參數(shù)并推薦，最后結(jié)合控制技術(shù)對生產(chǎn)線進(jìn)行閉環(huán)控制。
清潔能源行業(yè)的瀚藍(lán)環(huán)境擁有22個生活垃圾焚燒發(fā)電項(xiàng)目，日生活垃圾焚燒發(fā)電總規(guī)模33100噸。僅是廣東佛山南海廠區(qū)的六臺焚燒鍋爐，每天就能“消化”近3000噸垃圾，發(fā)電150萬度，足以滿足南海區(qū)16萬戶40萬人的生活用電需求。
整個垃圾焚燒發(fā)電的過程，為了盡量做到讓垃圾的燃燒更充分、蒸汽更穩(wěn)定，主要是靠鍋爐師傅調(diào)節(jié)焚燒爐的各種參數(shù)。限制發(fā)展的最大阻礙，就出在焚燒過程對人工經(jīng)驗(yàn)的過度依賴。不同工藝專家技術(shù)水平不同，調(diào)出來的效果相差較大。而培養(yǎng)一位合格的工藝專家需要1--2年的時間，一旦離崗，經(jīng)驗(yàn)也隨之帶走。
解決方案
企業(yè)亟需將經(jīng)驗(yàn)中的隱性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為顯性知識，嵌入到自適應(yīng)控制中，讓機(jī)器協(xié)助人類來完成焚燒過程的復(fù)雜決策與控制。垃圾的充分穩(wěn)定燃燒，過程中充斥著復(fù)雜的物理與化學(xué)變化，涉及多達(dá)2000個實(shí)時測點(diǎn)數(shù)據(jù)。
第一步需要大量的數(shù)據(jù)計(jì)算，識別出最關(guān)鍵的30個測點(diǎn)數(shù)據(jù)，包括推料進(jìn)程、推料動作、一次風(fēng)量、一次風(fēng)壓、二次風(fēng)量、爐膛溫度、煙氣含氧量、主蒸汽壓力等。
第二步，鎖定關(guān)鍵參數(shù)后，輸入到工業(yè)大腦平臺上的仿真預(yù)測模型，進(jìn)行垃圾焚燒過程的模型訓(xùn)練，實(shí)時預(yù)測焚燒產(chǎn)生的蒸汽情況。通過對每次垃圾推料的前后關(guān)系分析，比如推料前的爐型狀態(tài)、推料動作，以及推料后的焚燒反應(yīng)，構(gòu)建數(shù)據(jù)的輸入輸出關(guān)系模型。
第三步，算法模型分析的結(jié)果通過API接口把推薦工藝參數(shù)實(shí)時提供出來。構(gòu)建人機(jī)交互界面，部署到工廠控制室,輔助工人決策什么時候該推料，以及如何推料等操作建議。
成效
訓(xùn)練過的焚燒爐蒸汽量仿真預(yù)測模型可以準(zhǔn)確預(yù)測90秒后的蒸汽量，準(zhǔn)確度到達(dá)95%，為后續(xù)推料提供決策依據(jù)。過去操作員4個小時內(nèi)需要操作30次，才能讓垃圾焚燒過程保持穩(wěn)定，而如今在AI的協(xié)助下，干預(yù)6次即可。
工業(yè)大腦輔助對比單純?nèi)斯げ僮鳎梢蕴嵘s1%--2%的蒸汽產(chǎn)量，鍋爐蒸汽量穩(wěn)定性提升20%。算法直接與鍋爐系統(tǒng)連接，實(shí)現(xiàn)對垃圾焚燒過程的自動控制。由人控制機(jī)器轉(zhuǎn)為人監(jiān)測機(jī)器、無需干預(yù)，降低對人工經(jīng)驗(yàn)的依賴。
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技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)造新發(fā)展啊
自適應(yīng)控制技術(shù)提升了蒸汽量穩(wěn)定性
人工成本降低了。
提升了蒸汽的產(chǎn)量，好事兒啊。