機器人瓦力來了：訓練AI吞食垃圾 瀚藍環(huán)境探索破解垃圾圍城難題|案例酷

導語：

隨著我國經(jīng)濟快速發(fā)展和城市人口不斷增長，以及新型的城鎮(zhèn)化建設，很多地方垃圾圍城的問題正日益嚴峻。垃圾在填埋過程中會產生大量的臭氣、沼氣和二氧化碳以及大量的細菌病毒等微生物，會對人居環(huán)境產生惡劣的影響，高效的做法是將垃圾通過現(xiàn)代化焚燒技術，實現(xiàn)無害化，同時焚燒余熱還可供發(fā)電，既環(huán)保有效、又能變廢為寶。根據(jù)《“十三五”全國城鎮(zhèn)生活垃圾無害化處理設施建設規(guī)劃》，生活垃圾焚燒比例將由 2015 年的 28.6%提升至 2020 年的 50%。預計“十三五”期間垃圾焚燒建設市場規(guī)模將高達兩千億。

對于垃圾焚燒企業(yè)來說，垃圾的成分變化多端，如何提升焚燒控制的穩(wěn)定性，是一個重要的技術挑戰(zhàn)。焚燒工程師通過調節(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。

長久以來，焚燒控制主要依賴于人的判斷，靠的是經(jīng)驗積累。老師傅經(jīng)驗豐富，通過調節(jié)鍋爐溫度和進風大小，就可以讓垃圾焚燒得更充分；年輕師傅經(jīng)驗少，容易出現(xiàn)判斷失誤的問題，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

瀚藍環(huán)境股份有限公司(簡稱瀚藍環(huán)境)是一家專注于環(huán)境服務產業(yè)的上市公司。公司擁有22個生活垃圾焚燒發(fā)電項目，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)的六臺焚燒鍋爐，每天就能“消化”近3000噸垃圾，發(fā)電150萬度，足以滿足南海區(qū)16萬戶40萬人的生活用電需求。

雖說垃圾焚燒發(fā)電是朝陽產業(yè)，市場潛力巨大，但過去多年，進一步提升垃圾焚燒穩(wěn)定性的關鍵技術，一直沒有突破。

瀚藍環(huán)境固廢事業(yè)部信息管理部總監(jiān)趙浩表示，整個垃圾焚燒發(fā)電的過程，主要是靠鍋爐師傅通過調節(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。而限制技術進步的最大阻礙，就出在焚燒過程對人工經(jīng)驗的過度依賴，這給技術進步帶來諸多障礙。

一是經(jīng)驗存在偏差與不穩(wěn)定。不同工藝專家技術水平參差不齊，調出來的效果相差較大。此外，現(xiàn)場人員難以長時間集中精力觀察參數(shù)變化，導致焚燒爐無法發(fā)揮到最佳狀態(tài)，垃圾焚燒的穩(wěn)定性不足。

二是經(jīng)驗難以固化與傳承。經(jīng)驗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年的時間，一旦離崗，經(jīng)驗也隨之帶走，沒有任何積累留給新人。而培養(yǎng)一名新員工直到上崗，則要耗費大量精力與時間。長時間的大強度勞動，也加劇了工人的流失。

此外，經(jīng)驗還存在天花板。即便再有經(jīng)驗的老師傅，也只能做到對一部分參數(shù)的認知，而整個垃圾焚燒過程涉及上千種參數(shù)，遠超出人腦的計算與理解能力。

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

為擺脫對經(jīng)驗的過度依賴，瀚藍環(huán)境意識到更高效的數(shù)字化手段是可行辦法。通過將經(jīng)驗與數(shù)據(jù)中的隱性知識轉化為顯性知識，并嵌入到機器中，讓機器協(xié)助人類來完成復雜焚燒過程的復雜決策與控制。但擺在眼前的問題是，垃圾焚燒領域鮮有數(shù)據(jù)科學家，懂行業(yè)機理模型的數(shù)據(jù)科學家更是鳳毛麟角，行業(yè)算法處于空白。于是，瀚藍環(huán)境找到阿里云工業(yè)大腦團隊，希望借助其在數(shù)據(jù)與算法上的優(yōu)勢，加之與瀚藍環(huán)境專家經(jīng)驗結合，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)大腦落地場景的選擇至關重要。數(shù)據(jù)可用性、風險可控、可實施、高收益與可復用是選擇優(yōu)先場景需要考慮的關鍵因素。

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、汽輪機發(fā)電五個環(huán)節(jié)。雙方團隊經(jīng)過多輪溝通，最終選擇先以垃圾推料（將垃圾在最佳時間送入焚燒爐，達到充分燃燒）做為切入點。原因就在于這個環(huán)節(jié)已經(jīng)具備一定數(shù)據(jù)基礎 （系統(tǒng)已接入上千個實時測點，瀚藍環(huán)境也是目前國內垃圾焚燒行業(yè)同類測點，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題是共性的，復制性強。

明確了落地場景，瀚藍環(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，整個過程好比一個菜譜的開發(fā)過程，包括精選食材、調試配方、反復試菜、直到最終菜譜的生成。

第一步：關鍵參數(shù)識別 （選擇食材）

垃圾焚燒的全過程充斥著復雜的物理與化學變化，涉及多達2000+個實時測點數(shù)據(jù)，因此需要過濾出對焚燒穩(wěn)定性影響最大的關鍵參數(shù)。通過歷史數(shù)據(jù)分析與專家經(jīng)驗，識別出包括推料行程、推料動作、一次風量、一次風壓、二次風量、爐膛溫度、煙氣含氧量、主蒸汽壓力等多達30個測點數(shù)據(jù)，用于下一步的分析與模型訓練。

第二步：模型訓練 （調試配方）

鎖定關鍵參數(shù)后，接下來輸入到工業(yè)大腦平臺上的仿真預測模型，進行垃圾焚燒過程的模型訓練，實時預測焚燒產生的蒸汽情況。通過對每次垃圾推料生產的前后關系分析，比如推料前的爐型狀態(tài)，推料動作，以及推料后的焚燒反應，構建數(shù)據(jù)的輸入輸出關系模型。訓練過的焚燒爐蒸汽量仿真預測模型可以準確預測90秒后的蒸汽量，準確度到達95%，為后續(xù)推料時間提供決策依據(jù)。此外，通過歷史有效推料數(shù)據(jù)及專家經(jīng)驗，建立各關鍵參數(shù)的特征數(shù)據(jù)與推料時間的對應關系，在此基礎上結合蒸汽量預測值預判，實現(xiàn)更加精準的推料時間推薦。

第三步：算法輔助決策 （菜譜生成）

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

經(jīng)過數(shù)月的密集研發(fā)和測試，雙方團隊開發(fā)出了首個AI垃圾焚燒優(yōu)化方案，結合瀚藍掌握的海量垃圾焚燒數(shù)據(jù)，AI可以進行更精準更穩(wěn)定的監(jiān)測、預判和及時調整。結果發(fā)現(xiàn)，過去操作員4個小時內需要操作30次，才能讓垃圾焚燒過程保持穩(wěn)定，而如今在AI的協(xié)助下，干預6次即可。而且工業(yè)大腦輔助人的方式對比單純人工操作，系統(tǒng)可以提升約1%~2%的蒸汽產量，鍋爐蒸汽量穩(wěn)定性提升20%。

接下來， 垃圾焚燒爐AI平臺將完成以下三項任務：

第一，從局部試驗到全局復制

當前， 工業(yè)大腦還只是在局部范圍內嘗試，僅在幾臺鍋爐上進行驗證。很快，算法模型將被復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。此外，AI既然能在焚燒環(huán)節(jié)取得效果，一定還存在很多應用場景等待挖掘。

第二，打通決策到執(zhí)行的最后一公里

算法將會直接與鍋爐系統(tǒng)連接，實現(xiàn)對垃圾焚燒過程的自動控制。由過去的人控制機器轉為人監(jiān)測機器，無需人工干預，進一步降低對人工經(jīng)驗的依賴。

第三，賦能產業(yè)智能化升級

像瀚藍環(huán)境這樣的焚燒爐，中國還有近千座。通過將焚燒爐穩(wěn)定優(yōu)化模型沉淀到工業(yè)大腦平臺之上，對全行業(yè)的開放。借助平臺優(yōu)勢拉低人工智能的門檻，讓全中國的焚燒爐都能享受到智能帶來的紅利。目前，在阿里云與浙江省能源集團的合作中，AI垃圾焚燒優(yōu)化方案已實現(xiàn)蒸汽量1.8%提升，可為企業(yè)每年增加百萬元利潤。

阿里云研究院高級戰(zhàn)略專家王岳表示，越是看似離AI技術遙遠的行業(yè)，一旦與其發(fā)生化學反應，所產生的能量將會是巨大的。在未來相當長的時間，行業(yè)內專家與行業(yè)外數(shù)據(jù)科學家的跨界組合將會是推動工業(yè)智能落地的關鍵力量。但這還不夠，工業(yè)智能未來一定是朝著平臺化發(fā)展的。平臺x（數(shù)據(jù)+算法）的互聯(lián)網(wǎng)模式所產生的杠桿效應，可以支撐工業(yè)智能應用以百倍速復制， 最終撬動整個產業(yè)的數(shù)智化轉型。

文：王岳、雙宏、巢恬逸

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