AI技术驱动工业节能降碳

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　　通用人工智能产品的蓬勃兴起，为人类生活带来不少便利。如今，在“双碳”大背景下，AI技术如何有益于工业节能降碳发展，也已成为热门话题。

　　“当前，全球正经历一场前所未有的AI革命，人工智能和大数据等数字科技迅猛发展，深刻重塑传统产业格局。我国要充分发挥产业海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济融合，赋能传统产业转型升级，不断做大、做优、做强我国数字经济。”近日，上海全应科技有限公司首席执行官夏建涛对《中国能源报》记者表示。

　　我国共有钢铁、水泥、化工、电解铝、玻璃、陶瓷、造纸、石化等八大高耗能行业，能源消耗强度大、碳排放密集。鉴于成本和工艺需要，叠加政策的扶持，高耗能行业往往自备热电厂。然而，热电联产本身具有高耗能属性，加之当前国家正在推动从"能耗双控"向"碳排放双控"转变，要求重点行业制定碳排限额和技术目录，热电生产面临着环保和减碳的双重压力，传统的优化和技改手段已很难使该行业再有提升空间。

　　“热电系统具有非线性强耦合、大延迟、多时变等特点，传统自动化技术难以满足需求，智能化升级成为热电行业提质增效的关键。”上海全应科技有限公司高级副总裁熊杰表示，“自动化主要替代人的体力劳动，而智能化更多替代人的思维和脑力劳动，还具备创新劳动的能力，尤其在处理非确定性场景方面具有独特优势，这是传统自动化手段难以做到的。不过，从自动化向智能化的升级过程，并非是对自动化的完全取代，而是在自动化基础上的进阶发展。”

　　不过，工业AI思路与通用人工智能的思路存在差别。“通用人工智能的设计目标是像人一样思考，通过模仿人、理解人的思维，与人对话即可。但工业领域应用人工智能，实际上是想通过AI技术，重点解决特定工业场景中的具体问题，例如热电智能调控、生产控制过程、设备故障诊断和智能巡检等。”熊杰表示。

　　与通用人工智能不同，工业用人工智能对准确性的要求更高。“工业生产过程中对人工智能的容错性极低，不允许发生失误，且对响应速度要求较高。例如，下游需求多变，与上游炉子和管道传输的惰性存在冲突。热电生产用人工智能要根据上游的变化快速、及时、准确的决策和判断，完成智能控制。此外，通用人工智能主要处理的是通用数据，涵盖图像、文本、音频、视频等多种类型。而工业人工智能所处理的数据为时序数据，这类数据带有时间戳标记，数据之间存在紧密的相关性以及明确的物理内涵。”熊杰解释。

　　如何从冗余的数据中快速处理有用的实时数据？“热电生产工况多变，系统必须具备自适应性，否则自动化效果难以持久。虽然工业人工智能不像通用人工智能那样需要大量算力，但数据处理量也很大，它需要运用大数据、模型预测控制算法和自动控制理论，同时借助专家经验降低对算力的依赖，提高计算效率。”熊杰表示。

　　近年来，我国已有多个热电智能化应用的项目，例如，新昊热电通过热电智能调控系统，实现包括引风机在内的所有设备均已实现99%以上的自动化控制；内蒙古易高煤化实现一年节省至少200万元经济效益。值得一提的是，近日，对热电生产的人工智能调控首次应用到了造纸行业。据了解，我国特种纸企业仙鹤控股旗下的哲丰能源，通过3台130t/h高温高压循环流化床锅炉，1台15兆瓦抽背式汽轮机和1台18兆瓦背压式汽轮机，为仙鹤控股10台纸机及周边造纸企业提供稳定电力与热能供应，年供汽能力达百万吨级。

　　浙江哲丰新材料有限公司总经理史君齐表示，作为典型的流程型制造企业，哲丰能源对蒸汽介质的参数稳定性能要求极高。“引入ADMC热电智能调控系统后，各类热电设备平均自动化投用率突破95%，关键工艺技术参数波动收窄30%，综合效能提升 1.7个百分点。年节省燃煤大幅提升，经济效益与环保效益同步凸显。”

　　与此同时，蒸汽的品质也实现飞跃，下游生产更有保障。“在使用智能调控系统后，热电站主汽压力波动范围缩小50%，供汽压力稳定性提升60%，彻底解决了造纸机卡纸断纸难题，进一步释放了产能。”哲丰能源相关负责人表示。

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