如今 ， 全国有近30个城市的100座垃圾焚烧炉引入了阿里云工业大脑 ， 每天有数万吨生活垃圾经由人工智能算法、大数据预测分析转化为千万余度绿电 。
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分钟均值 。 只有这样 ， 才能确保垃圾的清洁燃烧 。
对城市垃圾的处理方法 ， 主要有填埋、堆肥和焚烧3种处理方式 。 垃圾焚烧 ， 是对城市生活垃圾集中处置后 ， 在密闭的锅炉内进行高温焚烧 ， 焚烧产生的热能以及蒸汽可通过汽轮机发电 。 它实现了城市生活垃圾的减害减量化和资源利用 。
推广垃圾焚烧的一大掣肘 ， 就是燃烧产生的有毒有害气体 。 因此 ， 我国对垃圾焚烧的炉内温度和烟气污染物排放 ， 都有严格规定 。
就是在垃圾焚烧这样一个似乎并不时髦的领域 ， 人工智能技术正在悄然发挥作用 。
如今 ， 全国有近30个城市的100座垃圾焚烧炉引入了阿里云工业大脑 ， 每天有数万吨生活垃圾经由人工智能算法、大数据预测分析转化为千万余度绿电 。
一天点击鼠标上万次 调控温度让工人师傅工作量巨大
据官方数据 ， “十三五”期间 ， 全国共建成生活垃圾焚烧厂254座 ， 累计在运行生活垃圾焚烧厂超过500座 ， 全国城镇生活垃圾焚烧处理率约45% ， 初步形成了新增处理能力以焚烧为主的垃圾处理发展格局 。
为控制二噁英类有机污染物的生成 ， 垃圾焚烧需满足“3T”准则：即焚烧垃圾需要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通过炉膛结构设计保证 ， 而垃圾的焚烧温度则需由实际运行调节 。
2017年 ， 阿里云进入了一个特殊的行业：固体废弃物处理 。 阿里云智能制造与能源电力技术总经理孔令西告诉科技日报采访人员 ， 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大 ， 一线操作人员的工作量特别大 。
出现这些问题 ， 主要是因为垃圾焚烧排炉温度无法“自觉”稳定在850摄氏度以上 。
烧垃圾不比烧煤 ， 煤的热值完全恒定 ， 但垃圾不一样 。 城市生活垃圾的成分复杂——这一抓斗抓到的 ， 可能菜叶子居多 ， 热值就低；下一抓斗抓到的 ， 可能塑料制品居多 ， 热值就高 。 焚烧也是如此 ， 如果不人工加以调控 ， 火焰就会时大时小 ， 温度也上蹿下跳 。
武汉市汉口北生活垃圾发电厂生产技术部运行值长朱灿钢感叹 ， 炉膛温度、主蒸汽流量、烟气排放的指标图波动很大 ， “像心电图一样” 。 指标波动大 ， 污染气体排放的风险就高 ， 垃圾焚烧发电的效率也会受到影响 。
这就导致工人师傅的工作量也大 。 他们得时刻盯紧显示器上的数值 ， 随时调整进料量、进风量等参数 。 一天下来 ， 点击鼠标可以达到上万次 。 “我们四班三倒 ， 8小时盯着炉子 ， 工作强度大 ， 上厕所都要跑着去 。 要是出现意外情况 ， 真的是手忙脚乱 。 ”朱灿钢说 。
【阿里|垃圾焚烧炉“大脑”如何一脑三用】能不能让人工智能把老师傅的经验学会 ， 把这套基于经验的复杂流程 ， 把一天上万次的点击 ， 变成智能化、数字化的程序？
算法工程师来了 用工业大脑赋能控制系统
从2017年起 ， 阿里云工业大脑团队开始和国内垃圾焚烧厂合作 。 他们的目标 ， 是让垃圾焚烧炉像智能汽车一样 ， 实现高度自动运行 。
“每一个项目 ， 就像一个小型的战役 。 ”阿里云工业大脑算法工程师蒋大庆说 。 为解决问题 ， 算法工程师也要去到车间 ， 和师傅们工作在一起 ， 持续进行系统的开发调试和优化 。