固废行业解决方案

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 垃圾焚烧优化产品,适用于国内\国际的各固废处理集团、垃圾焚烧发电 厂,用于辅助工人现场操作,以及实现垃圾焚烧过程的“自动驾驶”。产 品通过获取如实时风压、蒸汽流量、烟气氧量等数十个关键测点数据,通 过大数据实时计算并生成焚烧过程的推荐工艺参数。在应用效果上,能够 提升1∽2%的蒸汽产量,20%左右焚烧稳定性,降低80%以上的人工操 作量,并大幅提升垃圾焚烧设备的连续工作时长。

随着经济发展,人均产生垃圾量会有所上升,也随着城镇化比例提高,垃 圾产生量也必然上升。尽管与发达国家相比,我国固废处理行业略显滞 后,但随着市场化的推进,我国固废处理市场发展还有很大空间,在垃圾 焚烧、固废无害化处理、资源循环利用、餐厨垃圾、固体危废处置、环卫 服务等市场领域也将逐步细化。

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2019年8月,我国有408座垃圾焚烧电厂在运行,日焚烧量42万吨,另 有120座垃圾焚烧发电厂建设中。

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行业解决方案整体概述

统一应用服务:提供3D大屏展示应用,增强科技感,服务对外参观、大 众科谱,增强社会效应
移动助手服务,提升厂区工作人员效率
系列AI智能应用:提供垃圾仓储到发电等各环节上的AI智能应用,覆盖垃 圾焚烧发电全链路各环节
打通垃圾焚烧发电数据体系:打通垃圾焚烧发电各环节数据,构建数据链 接服务及标签体系,支撑打穿链路环保应用

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垃圾焚烧优化解决方案

方案描述

垃圾焚烧优化产品,适用于国内\国际的各固废处理集团、垃圾焚烧发电 厂,用于辅助工人现场操作,以及实现垃圾焚烧过程的“自动驾驶”。产 品通过获取如实时风压、蒸汽流量、烟气氧量等数十个关键测点数据,通 过大数据实时计算并生成焚烧过程的推荐工艺参数。在应用效果上,能够 提升1∽2%的蒸汽产量,20%左右焚烧稳定性,降低80%以上的人工操 作量,并大幅提升垃圾焚烧设备的连续工作时长。

架构特点

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产品依托阿里云全球领先的人工智能技术,在架构上支持焚烧过程机器建 模、动态参数寻优、多变量协调控制、视觉AI看火分析等功能,并了整合 工艺专家经验知识。产品还提供了工业一体机硬件设备,部署在工厂现 场,满足本地计算和数据无法上云的客户场景。

核心价值

提升经济效益:产品可带来100+万/年/炉的直接效益。
AI自动驾驶:通过AI技术实现对垃圾焚烧的自动控制。
快速复制:图形化操作,低实施门槛,实现批量复制。

相关案例

产品在瀚蓝环境经历了几个月的密集测试,比原有的纯人工操作,焚烧稳 定性提升了23%。同时现场工人在算法指挥下生产操作,极大降低了工 作强度和能力要求,让年轻工人也能轻易烧出老师傅的水平。

烟气环保优化解决方案

方案描述

在各垃圾焚发电厂的脱酸\脱硝等净化工艺中,主要分为人工操作和PID自 动调节两种模式。但两种模式均依赖末端排放指标,采用被动滞后性操 作,具有突发性的污染物排放超标,环保制剂成本总体过高的问题,从而 严重提高了企业整体经营成本。
烟气环保优化方案通过对垃圾焚烧过程、烟气净化、排放监测的数据进行 采集上云,建立数据训练模型,实现了排放指标实时预测和报警。预测结 果可有效解决滞后性操作问题,预测数据可用于人工操作参考,也可用于 烟气净化自动投运。
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架构特点**

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产品采用动态偏移时间,构建垃圾焚烧实时数据、烟气净化处理实时数 据、污染物监测数据,结合NOx、SO2、HCL等产生的机理特性,通过 大数据算法进行数据模型训练,找出期中的相关规律,训练成生NOx、 SO2、HCL监测的预测模型,并进行NOx、SO2、HCL等排放量的实 时预测分析。
产品架构上支持纯公有云模式,通过工业预测引擎进行实时预测,并提供 部署在云端展示portal页,用于显示污染物预测结果,以及预测超标的报 警信息。同时支持一体机交付模式,适用于已经部署有一体机设备,或者 数据无法上云的客户。

核心价值

产品实现了在垃圾焚烧烟气排放过程中,对NOx、SO2、HCL等污染物 排放实测浓度的预测,核心预测结果包括实时浓度排放量浓度、超标事件 &提前示警、过环保现像&提前示警。

智能管控问答解决方案

方案描述

当前国内各固废集团下属管理数十个垃圾焚烧发电厂,有自建\并购等, 各电厂设备类型、运营能力、管理水平不等。现集团缺乏对各电厂及时\ 有效监管能力,了解各厂数据只能层层上报,或者调用DCS系统逐个查 询,低效耗时,大部份情况只能发生问题后被动去追溯。随着2020年环 保监管新政推出和严格执行,固废企业面临很大的监管压力,比如某电厂 某段时间管理水平不足或者发生意外,致使环保排放严重超标,被生态环 境部查到后,会造成巨额罚款,对集团社会品牌也很大影响。集团层如果 能实时\便捷的掌握各电厂的经营管理水平,就可以在类似事件发生之前 及时发现,及时介入,从而以防止出现严重的环保或其它问题。
同时各电厂在生产运营时各自积累的工作记录等经验文档,缺少好的复制 共享服务形式,数据价值难以有效发挥,部分导致不同厂区之间的经营作 业水平更多依赖于员工的专业性。如果有更好的知识共享管理工具,可以 快速构建知识库,帮助好的经验知识在不同厂区之间进行共享,提升企业 作业能力。

架构特点

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“智能管控”系统实时收集各电厂的生产运营数据,并通过智能算法实时 监控,并采用移动端,以智能问答方式服务各集团\电厂领导,一线工 人。具有以下功能:

异常和重点事件实时监控和感知:如环保超标事件、焚烧异常事件、设备 重大异常事件等,提供内置检核逻辑和规则,并可以根据企业个性化需求 进行业务检核逻辑修改,通过实时数据监控,在事件初期的时候即可预 警,从工厂侧环保等异常作业数据实时推送到集团相关部门管理层手机, 响应时间<1分钟,做到随时随地产区生产实时感知。

运营管理指标定期同步:定期推送如昨日各厂生产指标总果、污染排放 量、焚烧质量、KPI进度等,并提供各厂对比、进度完成等功能。

企业作业全景提供口语化主动查询:可在手机端,提供基于AI技术的数据 问答机器人,用户可以通过口语化问答方式向机器人智能提出对业务数据 的查询问句,机器人自动识别并调出所需要的结果指标,以多种数据可视 化图标等形式展现。例如用户询问:“查一下XX厂哪些时间烟气温度低 于880度的数据?”等问题,系统按照管理者自己的随意的查询需求进行 数据查询,不需要找人查系统,或者做IT报表,解决随时、随地、随机查 到业务信息。

产品自带提供手机移动端程序:提供基于办公软件钉钉内置的应用程序, 标准以及跟产品完成集成,企业无需开发APP或者与已有的APP做复杂 的集成开发工作,建设成本和实施周期短;通过钉钉端应用,各指标都是 推送到移动端手机上,可推送个人,也可推送用户群,企业信息随时随地 触达、沟通和共享。

可提供企业经验知识知识库构建和智能问答:集团可以收集各厂优质的文 档知识,形成知识库。各员工通过移动端提问的方式,AI机器人找出并提 供最优的文档知识。

“智能管控”系统只是数据层面的智能服务,不改变集团原有业务系统, 不改变原有信息化架构。同时“智能管控”系统搭建过程非常迅速,周期 很短。

污水污泥处理优化解决方案

方案描述

污水处理厂排出的污泥含水率较高,热值低,不利于后续处理工作,必须 进行污泥干化脱水处理。目前污泥干化操作主要采用规则化的控制方式, 难以保证设备在最优能效点运行,普遍的干化效率只有3-4kg水/kWh之 间。因此本方案主要基于云计算平台,通过采集、存储、管理设备运行产 生的数据,并基于人工智能的节能控制算法,提供干化设备的操作方式, 并控制设备的自动运行

架构特点

污水污泥处理优化解决方案总体思路是在传统控制方法的基础上,基于大 数据分析和AI技术,对干化设备的历史运行数据、实时状态数据以及其他 依赖因素进行数据上云、数据云端存储,同时进行数据建模、模拟仿真、 控制优化,实现污泥干化设备的精细化管理,从而大幅提升设备运行效率 (每单位能耗的除湿量)。
方案基于工业大脑部署,将推荐的干化设备操作参数直接写入到本地部署 的工控机中,并通过工控机直接写入PLC进行控制操作,实现通过大数据 推荐的操作参数在污泥干化场景下的 “自动驾驶”。同时通过部署在现场 的应用场景portal系统,现场工作人员能够实时了解反控下发的推荐参数 和执行情况,并且能够随时进行设备反控的阻断,切换到人工控制模式, 以对应意外和异常状态。

核心价值

提升经济效益:降低20%∽30&干化过程中的用电量,为单个污水处理 厂节省数百万元/年用电成本。
AI自动驾驶:通过AI技术实现对污泥干化设备的自动控制,降低人力要 求。
复制性强:可服务于污水处理厂、设备生产厂商等客户。图形化操作,低 实施门槛,可批量交付。

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