機(jī)器人瓦力來(lái)了：訓(xùn)練AI吞食垃圾 瀚藍(lán)環(huán)境探索破解垃圾圍城難題|案例酷

導(dǎo)語(yǔ)：

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和城市人口不斷增長(zhǎng)，以及新型的城鎮(zhèn)化建設(shè)，很多地方垃圾圍城的問(wèn)題正日益嚴(yán)峻。垃圾在填埋過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的臭氣、沼氣和二氧化碳以及大量的細(xì)菌病毒等微生物，會(huì)對(duì)人居環(huán)境產(chǎn)生惡劣的影響，高效的做法是將垃圾通過(guò)現(xiàn)代化焚燒技術(shù)，實(shí)現(xiàn)無(wú)害化，同時(shí)焚燒余熱還可供發(fā)電，既環(huán)保有效、又能變廢為寶。根據(jù)《“十三五”全國(guó)城鎮(zhèn)生活垃圾無(wú)害化處理設(shè)施建設(shè)規(guī)劃》，生活垃圾焚燒比例將由 2015 年的 28.6%提升至 2020 年的 50%。預(yù)計(jì)“十三五”期間垃圾焚燒建設(shè)市場(chǎng)規(guī)模將高達(dá)兩千億。

對(duì)于垃圾焚燒企業(yè)來(lái)說(shuō)，垃圾的成分變化多端，如何提升焚燒控制的穩(wěn)定性，是一個(gè)重要的技術(shù)挑戰(zhàn)。焚燒工程師通過(guò)調(diào)節(jié)焚燒爐的各種參數(shù)，確保垃圾焚燒充分、蒸汽量穩(wěn)定，一方面減少鍋爐設(shè)備受損，另一方面可以更穩(wěn)定發(fā)電并降低煙氣污染物的排放。但是，每天的生活垃圾不一樣，成分也很復(fù)雜，一年四季受溫度和濕度影響不斷變化，要做到穩(wěn)定的燃燒很不容易。

長(zhǎng)久以來(lái)，焚燒控制主要依賴于人的判斷，靠的是經(jīng)驗(yàn)積累。老師傅經(jīng)驗(yàn)豐富，通過(guò)調(diào)節(jié)鍋爐溫度和進(jìn)風(fēng)大小，就可以讓垃圾焚燒得更充分；年輕師傅經(jīng)驗(yàn)少，容易出現(xiàn)判斷失誤的問(wèn)題，穩(wěn)定性就差很多。此外，老師傅如果出現(xiàn)身體和精神狀態(tài)不佳，影響工作狀態(tài)，也會(huì)有判斷失誤的狀況。人工智能的參與，提供了很多想象的空間。

正文

瀚藍(lán)環(huán)境股份有限公司(簡(jiǎn)稱瀚藍(lán)環(huán)境)是一家專注于環(huán)境服務(wù)產(chǎn)業(yè)的上市公司。公司擁有22個(gè)生活垃圾焚燒發(fā)電項(xiàng)目，日生活垃圾焚燒發(fā)電總規(guī)模33100噸。僅是廣東佛山南海廠區(qū)的六臺(tái)焚燒鍋爐，每天就能“消化”近3000噸垃圾，發(fā)電150萬(wàn)度，足以滿足南海區(qū)16萬(wàn)戶40萬(wàn)人的生活用電需求。

雖說(shuō)垃圾焚燒發(fā)電是朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)，市場(chǎng)潛力巨大，但過(guò)去多年，進(jìn)一步提升垃圾焚燒穩(wěn)定性的關(guān)鍵技術(shù)，一直沒有突破。

瀚藍(lán)環(huán)境固廢事業(yè)部信息管理部總監(jiān)趙浩表示，整個(gè)垃圾焚燒發(fā)電的過(guò)程，主要是靠鍋爐師傅通過(guò)調(diào)節(jié)焚燒爐的各種參數(shù)，盡量做到讓垃圾的燃燒更充分、蒸汽更穩(wěn)定。而限制技術(shù)進(jìn)步的最大阻礙，就出在焚燒過(guò)程對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的過(guò)度依賴，這給技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)諸多障礙。

一是經(jīng)驗(yàn)存在偏差與不穩(wěn)定。不同工藝專家技術(shù)水平參差不齊，調(diào)出來(lái)的效果相差較大。此外，現(xiàn)場(chǎng)人員難以長(zhǎng)時(shí)間集中精力觀察參數(shù)變化，導(dǎo)致焚燒爐無(wú)法發(fā)揮到最佳狀態(tài)，垃圾焚燒的穩(wěn)定性不足。

二是經(jīng)驗(yàn)難以固化與傳承。經(jīng)驗(yàn)都存在老師傅的腦袋里。培養(yǎng)一位合格的工藝專家需要 1-2年的時(shí)間，一旦離崗，經(jīng)驗(yàn)也隨之帶走，沒有任何積累留給新人。而培養(yǎng)一名新員工直到上崗，則要耗費(fèi)大量精力與時(shí)間。長(zhǎng)時(shí)間的大強(qiáng)度勞動(dòng)，也加劇了工人的流失。

此外，經(jīng)驗(yàn)還存在天花板。即便再有經(jīng)驗(yàn)的老師傅，也只能做到對(duì)一部分參數(shù)的認(rèn)知，而整個(gè)垃圾焚燒過(guò)程涉及上千種參數(shù)，遠(yuǎn)超出人腦的計(jì)算與理解能力。

引入AI：數(shù)據(jù)+模型+經(jīng)驗(yàn)=最優(yōu)參數(shù)推薦

為擺脫對(duì)經(jīng)驗(yàn)的過(guò)度依賴，瀚藍(lán)環(huán)境意識(shí)到更高效的數(shù)字化手段是可行辦法。通過(guò)將經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)中的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化為顯性知識(shí)，并嵌入到機(jī)器中，讓機(jī)器協(xié)助人類來(lái)完成復(fù)雜焚燒過(guò)程的復(fù)雜決策與控制。但擺在眼前的問(wèn)題是，垃圾焚燒領(lǐng)域鮮有數(shù)據(jù)科學(xué)家，懂行業(yè)機(jī)理模型的數(shù)據(jù)科學(xué)家更是鳳毛麟角，行業(yè)算法處于空白。于是，瀚藍(lán)環(huán)境找到阿里云工業(yè)大腦團(tuán)隊(duì)，希望借助其在數(shù)據(jù)與算法上的優(yōu)勢(shì)，加之與瀚藍(lán)環(huán)境專家經(jīng)驗(yàn)結(jié)合，共同開發(fā)垃圾焚燒工藝優(yōu)化算法，優(yōu)化垃圾焚燒的穩(wěn)定性。

工業(yè)大腦落地場(chǎng)景的選擇至關(guān)重要。數(shù)據(jù)可用性、風(fēng)險(xiǎn)可控、可實(shí)施、高收益與可復(fù)用是選擇優(yōu)先場(chǎng)景需要考慮的關(guān)鍵因素。

垃圾焚燒發(fā)電主要包括垃圾推料、垃圾焚燒、煙氣處理、污水處理、汽輪機(jī)發(fā)電五個(gè)環(huán)節(jié)。雙方團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)多輪溝通，最終選擇先以垃圾推料（將垃圾在最佳時(shí)間送入焚燒爐，達(dá)到充分燃燒）做為切入點(diǎn)。原因就在于這個(gè)環(huán)節(jié)已經(jīng)具備一定數(shù)據(jù)基礎(chǔ) （系統(tǒng)已接入上千個(gè)實(shí)時(shí)測(cè)點(diǎn)，瀚藍(lán)環(huán)境也是目前國(guó)內(nèi)垃圾焚燒行業(yè)同類測(cè)點(diǎn)，數(shù)據(jù)量積累最多的公司之一）、且該環(huán)節(jié)依靠人工操作，AI發(fā)揮空間大，并且各電廠面臨的問(wèn)題是共性的，復(fù)制性強(qiáng)。

明確了落地場(chǎng)景，瀚藍(lán)環(huán)境與阿里云大數(shù)據(jù)專家開始共同制定垃圾焚燒優(yōu)化的方案思路，整個(gè)過(guò)程好比一個(gè)菜譜的開發(fā)過(guò)程，包括精選食材、調(diào)試配方、反復(fù)試菜、直到最終菜譜的生成。

第一步：關(guān)鍵參數(shù)識(shí)別 （選擇食材）

垃圾焚燒的全過(guò)程充斥著復(fù)雜的物理與化學(xué)變化，涉及多達(dá)2000+個(gè)實(shí)時(shí)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)，因此需要過(guò)濾出對(duì)焚燒穩(wěn)定性影響最大的關(guān)鍵參數(shù)。通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析與專家經(jīng)驗(yàn)，識(shí)別出包括推料行程、推料動(dòng)作、一次風(fēng)量、一次風(fēng)壓、二次風(fēng)量、爐膛溫度、煙氣含氧量、主蒸汽壓力等多達(dá)30個(gè)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)，用于下一步的分析與模型訓(xùn)練。

第二步：模型訓(xùn)練 （調(diào)試配方）

鎖定關(guān)鍵參數(shù)后，接下來(lái)輸入到工業(yè)大腦平臺(tái)上的仿真預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行垃圾焚燒過(guò)程的模型訓(xùn)練，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)焚燒產(chǎn)生的蒸汽情況。通過(guò)對(duì)每次垃圾推料生產(chǎn)的前后關(guān)系分析，比如推料前的爐型狀態(tài)，推料動(dòng)作，以及推料后的焚燒反應(yīng)，構(gòu)建數(shù)據(jù)的輸入輸出關(guān)系模型。訓(xùn)練過(guò)的焚燒爐蒸汽量仿真預(yù)測(cè)模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)90秒后的蒸汽量，準(zhǔn)確度到達(dá)95%，為后續(xù)推料時(shí)間提供決策依據(jù)。此外，通過(guò)歷史有效推料數(shù)據(jù)及專家經(jīng)驗(yàn)，建立各關(guān)鍵參數(shù)的特征數(shù)據(jù)與推料時(shí)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上結(jié)合蒸汽量預(yù)測(cè)值預(yù)判，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的推料時(shí)間推薦。

第三步：算法輔助決策 （菜譜生成）

該階段， 算法模型分析的結(jié)果通過(guò)API接口的方式把推薦工藝參數(shù)實(shí)時(shí)的提供出來(lái)。產(chǎn)品配套的人機(jī)交互界面，會(huì)直接部署到工廠控制室現(xiàn)場(chǎng), 可以實(shí)時(shí)的告訴工人，什么時(shí)候該推料，以及如何推料等操作建議。工人只需要按提示直接生產(chǎn)就可以了。

經(jīng)過(guò)數(shù)月的密集研發(fā)和測(cè)試，雙方團(tuán)隊(duì)開發(fā)出了首個(gè)AI垃圾焚燒優(yōu)化方案，結(jié)合瀚藍(lán)掌握的海量垃圾焚燒數(shù)據(jù)，AI可以進(jìn)行更精準(zhǔn)更穩(wěn)定的監(jiān)測(cè)、預(yù)判和及時(shí)調(diào)整。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，過(guò)去操作員4個(gè)小時(shí)內(nèi)需要操作30次，才能讓垃圾焚燒過(guò)程保持穩(wěn)定，而如今在AI的協(xié)助下，干預(yù)6次即可。而且工業(yè)大腦輔助人的方式對(duì)比單純?nèi)斯げ僮?，系統(tǒng)可以提升約1%~2%的蒸汽產(chǎn)量，鍋爐蒸汽量穩(wěn)定性提升20%。

接下來(lái)， 垃圾焚燒爐AI平臺(tái)將完成以下三項(xiàng)任務(wù)：

第一，從局部試驗(yàn)到全局復(fù)制

當(dāng)前， 工業(yè)大腦還只是在局部范圍內(nèi)嘗試，僅在幾臺(tái)鍋爐上進(jìn)行驗(yàn)證。很快，算法模型將被復(fù)用到公司的近百座焚燒爐上，讓每一座鍋爐都能獲得AI“手把手”的操作指導(dǎo)。此外，AI既然能在焚燒環(huán)節(jié)取得效果，一定還存在很多應(yīng)用場(chǎng)景等待挖掘。

第二，打通決策到執(zhí)行的最后一公里

算法將會(huì)直接與鍋爐系統(tǒng)連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾焚燒過(guò)程的自動(dòng)控制。由過(guò)去的人控制機(jī)器轉(zhuǎn)為人監(jiān)測(cè)機(jī)器，無(wú)需人工干預(yù)，進(jìn)一步降低對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴。

第三，賦能產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)

像瀚藍(lán)環(huán)境這樣的焚燒爐，中國(guó)還有近千座。通過(guò)將焚燒爐穩(wěn)定優(yōu)化模型沉淀到工業(yè)大腦平臺(tái)之上，對(duì)全行業(yè)的開放。借助平臺(tái)優(yōu)勢(shì)拉低人工智能的門檻，讓全中國(guó)的焚燒爐都能享受到智能帶來(lái)的紅利。目前，在阿里云與浙江省能源集團(tuán)的合作中，AI垃圾焚燒優(yōu)化方案已實(shí)現(xiàn)蒸汽量1.8%提升，可為企業(yè)每年增加百萬(wàn)元利潤(rùn)。

阿里云研究院高級(jí)戰(zhàn)略專家王岳表示，越是看似離AI技術(shù)遙遠(yuǎn)的行業(yè)，一旦與其發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，所產(chǎn)生的能量將會(huì)是巨大的。在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間，行業(yè)內(nèi)專家與行業(yè)外數(shù)據(jù)科學(xué)家的跨界組合將會(huì)是推動(dòng)工業(yè)智能落地的關(guān)鍵力量。但這還不夠，工業(yè)智能未來(lái)一定是朝著平臺(tái)化發(fā)展的。平臺(tái)x（數(shù)據(jù)+算法）的互聯(lián)網(wǎng)模式所產(chǎn)生的杠桿效應(yīng)，可以支撐工業(yè)智能應(yīng)用以百倍速?gòu)?fù)制， 最終撬動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

文：王岳、雙宏、巢恬逸

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