垃圾焚烧炉的“大脑”是如何具备三大功能的？

如今，全国近30个城市的100家垃圾焚烧炉引入了阿里巴巴云的产业大脑。每天通过人工智能算法和大数据预测分析，将数万吨生活垃圾转化为数千万千瓦时的绿色电力。

不低于850摄氏度，这是国家规定的正常工况下，垃圾焚烧炉炉膛内热电偶测量温度的5分钟平均值。只有这样才能保证垃圾的清洁燃烧。

城市垃圾主要有三种处置方式，即填埋、堆肥和焚烧。焚烧是指城市生活垃圾集中处置后，在密闭锅炉内进行高温焚烧。焚烧产生的热能和蒸汽可以通过汽轮机产生。实现了城市固体废物的减害和资源化利用。

促进废物焚烧的主要制约因素之一是燃烧产生的有毒和有害气体。因此，我国对垃圾焚烧的炉温和烟气污染物排放有严格的规定。

正是在看似并不时尚的垃圾焚烧领域，人工智能技术正在悄然发挥作用。

如今，全国近30个城市的100家垃圾焚烧炉引入了阿里巴巴云的产业大脑。每天通过人工智能算法和大数据预测分析，将数万吨生活垃圾转化为数千万千瓦时的绿色电力。

每天点击鼠标上万次来调节温度，这让工人师傅有了巨大的工作量。

官方数据显示，“十三五”期间，全国共建成生活垃圾焚烧厂254座，运行中的生活垃圾焚烧厂超过500座，全国城市生活垃圾焚烧处理率约45%，初步形成了以焚烧为主要新处理能力的垃圾处理发展格局。

为了控制二恶英类有机污染物的产生，垃圾焚烧应满足“3T”标准：即垃圾焚烧应在一定的焚烧温度和湍流强度下停留一定的时间。其中，湍流强度和停留时间可以通过炉膛结构设计来保证，而垃圾焚烧温度则需要根据实际运行情况进行调整。

2017年，阿里巴巴云进入了一个特殊的行业：固体废物处理。阿里巴巴云智能制造、能源与动力科技总经理孔令喜告诉科技日报记者，他们在调研垃圾焚烧厂时，发现了两大痛点：——燃烧产生的主蒸汽流量波动较大，一线操作人员工作量特别大。

这些问题主要是由于垃圾焚烧炉的温度不能“自觉”稳定在850以上。

烧垃圾和烧煤不一样。煤的热值是完全恒定的，而垃圾则不同。城市固体废物成分复杂。这个抓包能抓到的是——。可能是菜叶多，热值低。下一个抓斗抓到的可能大部分是塑料制品，发热量会很高。焚烧也是如此。如果不是手动控制，火焰会忽高忽低，温度会忽高忽低。

武汉汉口北生活垃圾发电厂生产技术部首席运营官朱灿刚感叹，炉膛温度、主蒸汽流量、烟气排放等指标图表波动较大，“就像心电图一样”。如果指数波动较大，污染气体排放风险较高，垃圾焚烧发电效率也会受到影响。

这导致工人师傅的工作量很大。他们必须密切关注显示屏上的数值，并随时调整进料速度和进气量等参数。一天下来，你可以点击鼠标上万次。“我们四班三班倒，盯着炉子看了八个小时。工作强度大，要跑着上厕所。如果发生了意想不到的事情，真的很着急。”朱灿刚说。

2021年4月，蒋大庆落户汉口北生活垃圾发电厂，这是他第一次走进垃圾发电厂。“我感到非常震惊。”——原来的垃圾焚烧炉那么大，原来的工人工作量那么大。蒋大庆也第一次知道，实现垃圾焚烧炉的稳定燃烧是一个非常复杂的系统，涉及燃烧温度、烟气含氧量、主蒸汽流量等十多个变量的协调。

蒋大庆是一个一直在和节目打交道的医生。刚进厂时，他不知道师傅们在做什么，师傅们也不知道这个年轻人能做什么，能完成什么。蒋大庆调整了心态，放下了所谓高科技人才的优越感，把自己当成了一个新手工人，理解了老师傅的需求。他看到了大师们的辛勤工作，就想让他们工作得更体面、更轻松。

在传统垃圾焚烧集散控制系统(DCS)上，团队叠加了阿里巴巴云自主研发4年的人工智能控制系统AICS，集控制、建模、优化、仿真等能力于一体，使现有系统有更精准的洞察。

例如，他们建立了一个机器学习模型来估计进入熔炉的废料层的厚度。物料多的地方，物料少的地方，机器的大脑就像最有经验的工人，通过结合进料速度、炉温、空气流量、气室气压、炉排运行周期等各种其他参数进行间接估算。

他们还赋予了相机图像识别的能力。火焰从显示屏上看是相似的，而人工智能可以根据火焰的位置、亮度和大小给出更多的信息。

看位置，可以知道燃烧主要发生在哪些区域；看亮度和大小，可以从侧面反映炉内不同区域的温度状态。热电偶式接触点测量技术多用于炉温测量。但由于垃圾焚烧炉内高温、高烟尘、高湿度、大截面的燃烧条件，传感器的工作环境相当恶劣，因此测量值不能准确代表实际燃烧温度，也存在一定的滞后性。火焰图像识别可以更加快速、准确、区域性地判断温度，帮助自动控制系统及时预测和调整。

蒋大庆介绍，他们对燃烧过程中的关键变量进行了人工智能预测，训练好的大数据模型可以预测未来炉温、含氧量和烟气的变化；结合广泛使用的自动控制技术，在“工业大脑”中综合运算后，是自力更生的。

2021年6月，团队在汉口北生活垃圾发电厂进行了18天的对比实验。9天由纯人工操作，9天由机器主导操作，结果显示，机器运行的稳定性比人工操作高出不少。

开放核心算法技术 让全社会加入低碳环保行动

武汉市汉口北生活垃圾发电厂总经理成超告诉科技日报记者，阿里云工业大脑在发电厂投入应用以来，炉膛温度基本上都能维持在850摄氏度以上，进一步减少了污染物排放，员工的劳动强度也大幅降低，不用一直手动调节。还有一个可喜的变化——单位垃圾的发电量提升了5%。相当于每吨垃圾多发25度电，进一步实现了碳减排。

孔令西介绍，近年来，阿里云的工业大脑应用在钢铁、水泥、化工、电池、油田、火电等诸多领域。深入车间多年，他体会颇多。企业对智能制造和工业互联网愈发重视，接受程度也在提高。但这毕竟是一个跨学科领域，需要懂算法、懂互联网的技术人员，也需要懂垂直领域、碎片化领域工艺知识的专业人员。靠一支团队一样样去啃、一点点熟悉，一家家调研、推进和落地，是很难的；要把工业生产的经验、知识沉淀成软件和算法模型，也是挑战重重。

而且，传统工业企业自身与互联网结合的能力也存在不足。过去，不少企业认为既然人力可以胜任，就没必要专门招人去研究算法、搞技术。不过，孔令西也发现，近些年来，有远见有决心的企业已经越来越多，他们对通过技术降本增效有迫切的需求，急需的是核心技术能力与良好的运行维护机制。

目前我国工业智能化服务的生态还处在建设初期，核心的技术工业软件、模型也大部分掌握在国外厂商手里，国内生态伙伴赚的更多的是辛苦钱。

“我们希望能通过持续攻关，掌握工业互联网领域的核心技术，并将我们多年来探索、改进和优化后的模式形成标准平台工具，开放给全社会，推广落地到更多厂家，让中小型企业也能够实现智能制造的转型升级。”孔令西说，服务工业，服务民生，实现降本增效，节能减排，是工业大脑真正的使命所在。记者 张盖伦