在過去的近二十年里，環(huán)保行業(yè)經(jīng)歷了飛速的發(fā)展。然而，隨著時(shí)間的推移，一系列問題顯露無遺，其中許多深層次的污染排放問題，成為行業(yè)發(fā)展過程中不可避免的挑戰(zhàn)。對(duì)于環(huán)保治理企業(yè)來說，依賴業(yè)績(jī)和積累行業(yè)經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)難以達(dá)到應(yīng)有的治理效果，技術(shù)升級(jí)的緊迫性尤為重要，這種趨勢(shì)不僅反映在業(yè)務(wù)規(guī)模上的逐漸萎縮，更在于企業(yè)的漸失競(jìng)爭(zhēng)力。

隨著材料基因工程、數(shù)據(jù)挖掘及分析、機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能、高通量材料試驗(yàn)等前沿性技術(shù)的興起，給環(huán)保行業(yè)帶來新的技術(shù)變革機(jī)遇。目前環(huán)保企業(yè)通過資本整合以提升規(guī)模效應(yīng)、管理升級(jí)以增強(qiáng)組織效率、技術(shù)創(chuàng)新以深化市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)等多方面的努力正在進(jìn)行中，但是，在這眾多方式中，唯一能夠帶來顛覆性變革的是以人工智能（AI）為核心的智慧化升級(jí)，在節(jié)能降耗、提升效率、減污降碳、智慧運(yùn)維服務(wù)等方面作用巨大。

圖1  冶鐵行業(yè)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)現(xiàn)狀

作為環(huán)保行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，元琛科技自2020年起與高校、科研機(jī)構(gòu)展開合作，共同研發(fā)算法模型和AI能碳智慧管理平臺(tái)。采用“平臺(tái) + 工具 + 業(yè)務(wù)應(yīng)用”的建設(shè)模式，以“監(jiān)控—分析—控制改進(jìn)—評(píng)價(jià)--應(yīng)用”為主線，通過高效節(jié)能產(chǎn)品、先進(jìn)技術(shù)、實(shí)踐案例以及算法模擬分析，建立能碳管理數(shù)據(jù)大模型，為整個(gè)行業(yè)帶來了創(chuàng)新的實(shí)際應(yīng)用。截至目前，元琛科技的AI能碳智慧管理平臺(tái)已在鋼鐵、電力、玻璃等多個(gè)行業(yè)得到成功示范應(yīng)用，為客戶實(shí)現(xiàn)了10-30%成本節(jié)約、降低10%以上碳排放。

傳統(tǒng)模式下，環(huán)保島的運(yùn)營(yíng)主要仰賴人工操作，一些行業(yè)龍頭企業(yè)的環(huán)保設(shè)備仍停留在工業(yè)2.0—3.0，初步實(shí)現(xiàn)信息化和自動(dòng)化，這種運(yùn)行方式在當(dāng)前效率至上的時(shí)代迎來了明顯的增效瓶頸：

1、依賴經(jīng)驗(yàn)式運(yùn)維：傳統(tǒng)的煙氣治理通常依賴操作員的經(jīng)驗(yàn)和技能，使得治理過程容易受到人為因素的干擾。實(shí)際工業(yè)煙氣系統(tǒng)往往異常復(fù)雜，調(diào)整和監(jiān)測(cè)工藝參數(shù)需要高度專業(yè)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。這種依賴經(jīng)驗(yàn)的運(yùn)維模式在應(yīng)對(duì)工藝系統(tǒng)的復(fù)雜性和不斷變化的環(huán)境時(shí)面臨顯著挑戰(zhàn)。

2、保守運(yùn)行策略：為確保達(dá)到排放標(biāo)準(zhǔn)，很多傳統(tǒng)工業(yè)煙氣治理系統(tǒng)采取了保守的運(yùn)行策略，這往往導(dǎo)致過度消耗能源和藥劑，同時(shí)過于依賴“老師傅”的經(jīng)驗(yàn)，可能帶來資源的不必要浪費(fèi)。

3、數(shù)據(jù)管理和知識(shí)傳承問題：傳統(tǒng)工業(yè)煙氣治理中的歷史數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)通常分散在不同的人員和系統(tǒng)之間，使得經(jīng)驗(yàn)的傳承和復(fù)制變得困難，尤其是當(dāng)人員變動(dòng)頻繁時(shí)，可能對(duì)煙氣治理系統(tǒng)的穩(wěn)定性構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)。此外，數(shù)據(jù)孤島問題也顯著存在，因?yàn)閿?shù)據(jù)通常分散存儲(chǔ)在各個(gè)設(shè)備和系統(tǒng)中，難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和共享，從而降低了智慧化水平。

4、有限的數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮：在傳統(tǒng)模式下，操作員的人工算力有限，這導(dǎo)致煙氣治理系統(tǒng)中大量數(shù)據(jù)的價(jià)值得不到充分發(fā)揮，包括排放數(shù)據(jù)、溫度、濕度、流量等，如果不能用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析和決策，那么系統(tǒng)的性能優(yōu)化和故障檢測(cè)將受到限制，環(huán)保設(shè)施也難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理。

為解決這些痛點(diǎn)，智慧化解決方案成為對(duì)癥良方，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的核心方案，同時(shí)高度契合國(guó)家數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)和“雙碳”發(fā)展趨勢(shì)。

圖2  智慧化運(yùn)維解決方案總體功能

圖3  元琛AI能碳管理平臺(tái)智能噴氨截圖

 1、安全運(yùn)營(yíng)：確保工藝的穩(wěn)定性與設(shè)備的可信賴性

通過建立先進(jìn)的“雙碳大模型”，對(duì)煙氣脫硝、脫硫、除塵、廢氣治理等環(huán)保工藝進(jìn)行精密管理。這些模型以歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)工藝中的優(yōu)化目標(biāo)，例如降低燒結(jié)機(jī)氮氧化物的排放。預(yù)測(cè)模型具備自主學(xué)習(xí)和自動(dòng)反控的能力，以適應(yīng)不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境，更有效地滿足環(huán)保要求。此外，還有助于減少生產(chǎn)過程中煤氣和脫硝劑的消耗，實(shí)現(xiàn)省人工、省物料、省電耗的目標(biāo)。

同時(shí)，設(shè)備智能監(jiān)測(cè)在實(shí)現(xiàn)智慧工藝控制中扮演著至關(guān)重要的角色。通過定制應(yīng)用傳感器，有針對(duì)性地收集關(guān)鍵數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程智能監(jiān)測(cè)。這些傳感器的靈活布置構(gòu)建了物聯(lián)網(wǎng)，使得數(shù)據(jù)獲取更加高效和全面。大量智能算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和共享，實(shí)現(xiàn)提前監(jiān)測(cè)和全方位看護(hù)。

基于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化等技術(shù)，以運(yùn)行知識(shí)庫、故障規(guī)則庫為基礎(chǔ)，具有智慧監(jiān)盤、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、特性分析、狀態(tài)評(píng)估、   操作指導(dǎo)等功能的一體化方案，實(shí)現(xiàn)設(shè)備安全、經(jīng)濟(jì)、智能運(yùn)行。

2、運(yùn)營(yíng)成本降低：運(yùn)維成本節(jié)約10-30%

采用“前饋 + 模型 + 反饋”的多參數(shù)控制模式，通過對(duì)脫硝處理系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律的科學(xué)預(yù)測(cè)，以確保廢氣脫硝符合標(biāo)準(zhǔn)的前提下，降低人工操作的強(qiáng)度，提高噴氨的科學(xué)性，分析潛在規(guī)律，避免噴氨過量，實(shí)現(xiàn)物料成本的節(jié)省。

圖4  智能噴氨模型產(chǎn)品流程

（1）在催化劑活性滿足要求的前提下，有效降低脫硝出口NOx波動(dòng)范圍； 

（2）在優(yōu)化后的自動(dòng)控制系統(tǒng)投運(yùn)后，實(shí)現(xiàn)有效噴氨量的節(jié)約（5%-10%）及減低脫硝出口氨逃逸濃度（20%-25%）；

（3）在催化劑滿足運(yùn)行要求的前提下，經(jīng)過改造后，出口NOx濃度分布長(zhǎng)期保持不高于20%（ERSD*算法）；

（4）規(guī)避下游設(shè)備堵塞、腐蝕可能帶來的風(fēng)機(jī)電耗增大、設(shè)備維保費(fèi)用增加等運(yùn)行問題。

3、降低碳排放及碳稅成本：?jiǎn)雾?xiàng)目年降碳可超萬噸

AI能碳系統(tǒng)可通過精確計(jì)量和智慧化控制優(yōu)化每個(gè)工藝環(huán)節(jié)的運(yùn)行，如智能噴氨、水平衡分析、漿液循環(huán)泵組合優(yōu)化、布袋智能檢漏、深度處理、指標(biāo)尋優(yōu)、等工藝環(huán)節(jié)的運(yùn)行時(shí)間和運(yùn)行方式，最大程度地減少能源和物料的消耗，從而降低工業(yè)廢氣處理過程中的碳排放。

在碳排放監(jiān)測(cè)和管理方面，AI 系統(tǒng)能夠?qū)S區(qū)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并分析廢氣處理過程中的物耗、能耗、碳排放量，幫助運(yùn)維企業(yè)了解并控制自身的成本、碳足跡，制定更有效的節(jié)能、減耗、降碳策略。

因此，在比拼效率的存量時(shí)代，AI 在避險(xiǎn)、降本、減碳等方面帶來的多維升級(jí)，無論是對(duì)于運(yùn)營(yíng)幾個(gè)項(xiàng)目的小型公司，還是運(yùn)營(yíng)幾十個(gè)項(xiàng)目的中大型集團(tuán)，都是實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效和減污降碳的“神助攻”。

在環(huán)保產(chǎn)業(yè)面臨轉(zhuǎn)折性變革的時(shí)刻，機(jī)遇與挑戰(zhàn)同在。智慧化被認(rèn)為是環(huán)保產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)減碳和增效的機(jī)遇，在這關(guān)鍵的轉(zhuǎn)型時(shí)刻，元琛科技將目光投向更廣泛的工業(yè)智慧化場(chǎng)景，采用技術(shù)與行業(yè)深度融合、與未來密切對(duì)話的模式，堅(jiān)定地走在智慧化變革的前沿。