“實(shí)行垃圾分類，關(guān)系廣大人民群眾生活環(huán)境，關(guān)系節(jié)約使用資源，也是社會(huì)文明水平的一個(gè)重要體現(xiàn)?！苯?，習(xí)近平總書記對(duì)垃圾分類工作的指示充分說明，垃圾分類已經(jīng)上升到國家環(huán)境保護(hù)戰(zhàn)略層面，垃圾分類已經(jīng)是勢(shì)在必行。那么，垃圾分類對(duì)于環(huán)境保護(hù)的意義何在？對(duì)后端垃圾處理會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響？

對(duì)此，埃睿迪副總裁黃濤談到，垃圾分類對(duì)固體廢物處理利用具有特殊意義，是固體廢物減量化、資源化、無害化的重要保障。黃濤就垃圾分類對(duì)于固廢處理行業(yè)的影響，以及新技術(shù)在其中所起的作用進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。

垃圾分類將帶動(dòng)固廢焚燒處理的快速提升黃濤介紹道，我們現(xiàn)在談的垃圾分類，更多的是在談垃圾的分類收集。事實(shí)上，在整個(gè)生活垃圾處理鏈條上，垃圾分類投放和收集是起點(diǎn)，之后就會(huì)進(jìn)入垃圾的分類轉(zhuǎn)運(yùn)和存儲(chǔ)，以及垃圾的處理。垃圾分類投放和收集將改變以往固廢處理的流程，對(duì)于整個(gè)固廢處理行業(yè)將產(chǎn)生重大影響。

首先是垃圾的收集和轉(zhuǎn)運(yùn)有重大變化，當(dāng)前很多城市實(shí)施了分類垃圾桶措施，居民要按照可回收物、有害垃圾、干垃圾、濕垃圾的類別分別收集。垃圾分類投放和收集真正落實(shí)之后，垃圾清運(yùn)單位就需要分類收運(yùn)?？紤]到垃圾清運(yùn)的成本，居民需要調(diào)整垃圾投放習(xí)慣，比如家庭配備不同類型的垃圾收集設(shè)施，每天投放不同類型的垃圾。

其次是垃圾存儲(chǔ)和處理有重大變化。以往主要是采用填埋和焚燒的方式進(jìn)行垃圾處理，垃圾分類做好以后，四類垃圾的處理方法會(huì)更加精細(xì)化，垃圾處理的單位成本長期來看將會(huì)顯著降低，可回收物的回收利用將會(huì)更加便捷，干垃圾的集中焚燒發(fā)電效益將會(huì)更好，濕垃圾的本地化、社區(qū)化處理將會(huì)更加容易，有毒垃圾的針對(duì)性處置將能夠落到實(shí)處。

同時(shí)，垃圾分類政策的推進(jìn)，有利于優(yōu)化焚燒的垃圾原料。我國的生活垃圾長期以來一直具有高水分、低熱值的特點(diǎn)，這和垃圾的混合收集有直接關(guān)系。實(shí)施垃圾分類收集后，進(jìn)入垃圾焚燒廠的干垃圾比重將大幅提升，垃圾熱值能夠穩(wěn)定達(dá)到4000kJ/Kg以上，垃圾含水率得到有效控制，垃圾焚燒的成本能夠有效降低，這將進(jìn)一步提升焚燒在整個(gè)垃圾處理中的比重，對(duì)垃圾焚燒行業(yè)有直接的推動(dòng)作用。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2020年焚燒將在垃圾處理領(lǐng)域占據(jù)半壁江山，東部地區(qū)將達(dá)到60%以上?？焖僭鲩L的焚燒市場，迫切需要新技術(shù)的支撐，埃睿迪近年將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入垃圾焚燒行業(yè)，為行業(yè)的發(fā)展帶來了新的契機(jī)。

新技術(shù)支撐固廢焚燒行業(yè)節(jié)能減排、提質(zhì)增效埃睿迪將固廢處理與大數(shù)據(jù)和人工智能深度融合，形成了獨(dú)具特色的固廢大腦產(chǎn)品。固廢大腦以工藝運(yùn)行大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，自動(dòng)采集工藝運(yùn)行中的投料量、溫度量、壓力量、蒸汽量等數(shù)據(jù)，基于固廢處理的各類機(jī)理模型，如熱平衡、物資平衡等，實(shí)現(xiàn)了固廢處理的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警和自動(dòng)測(cè)算。

同時(shí)，固廢大腦創(chuàng)新性的將固廢處理工藝與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，挖掘大量指標(biāo)之間的潛在聯(lián)系，通過人工智能實(shí)現(xiàn)垃圾焚燒的節(jié)能降耗。固廢大腦機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有探索性特點(diǎn)，各種變量之間事先并沒有非常明確的機(jī)理關(guān)系，而是通過對(duì)各種物理量的反復(fù)探索、訓(xùn)練，選擇最合適的算法模型和匹配度最高的輸入變量。

垃圾焚燒領(lǐng)域的算法一般是把助燃燃料投加量、爐膛溫度、二噁英濃度、焚燒爐結(jié)渣量等作為預(yù)測(cè)和控制目標(biāo)，測(cè)算最佳的燃料投加量，預(yù)測(cè)有害成分的產(chǎn)生量，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)驗(yàn)難以精確把握物理量的計(jì)算，對(duì)傳感器無法測(cè)量的物理量進(jìn)行軟測(cè)量。

機(jī)器學(xué)習(xí)在垃圾焚燒中的應(yīng)用價(jià)值可以通過幾個(gè)場景案例來體現(xiàn)：

一、助燃燃料(包括燃油、燃?xì)狻⑷济?和助燃空氣的精確化投加。

生活垃圾焚燒過程中，由于垃圾熱值不穩(wěn)定、不達(dá)標(biāo)，需要?jiǎng)討B(tài)投加柴油、燃?xì)?、燃煤等外加燃料，最佳的投加方式顯然是根據(jù)垃圾進(jìn)料量和熱值變化來確定投加量，然而，垃圾熱值并不能通過傳感器直接測(cè)量，實(shí)際操作中，操作工主要是根據(jù)燃燒中的溫度來推測(cè)，要向做到精確投加燃料是非常困難的。

機(jī)器學(xué)習(xí)能夠有效彌補(bǔ)人的經(jīng)驗(yàn)的不足。通過反復(fù)驗(yàn)證，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)選擇了垃圾含水量、單位時(shí)間進(jìn)料量、床溫、爐膛出口含氧量等能夠直接采集到的數(shù)據(jù)作為輸入值，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)助燃燃料和助燃空氣的投加量進(jìn)行預(yù)測(cè)，為助燃燃料的投加優(yōu)化起到直接的指導(dǎo)作用，在確保燃燒效果的情況下，助燃燃料的投加量明顯減少。

二、 污染物產(chǎn)生量預(yù)測(cè)。

在垃圾焚燒和煙氣排放過程中均會(huì)產(chǎn)生二噁英類物質(zhì)，二噁英類物質(zhì)是一種毒性劇烈的致癌性物質(zhì)。如果溫度控制不當(dāng)、煙氣停留時(shí)間控制不當(dāng)，都會(huì)造成二噁英類物質(zhì)的超標(biāo)排放。同時(shí)垃圾的含水率也對(duì)二噁英類物質(zhì)的生成有重要影響，含水率越高，二噁英類物質(zhì)的超標(biāo)可能性越大。

因此，垃圾焚燒控制中的一項(xiàng)重要工作就是確保焚燒后煙氣的達(dá)標(biāo)排放，杜絕二噁英類物質(zhì)的產(chǎn)生。如果能夠在煙氣沒有排出的情況下提前根據(jù)進(jìn)爐垃圾、進(jìn)風(fēng)量等指標(biāo)預(yù)測(cè)主要的污染物產(chǎn)生量，將能幫助操作人員提早做出調(diào)整。

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)選擇了垃圾含水量、爐膛出口含氧量、床溫、二次風(fēng)率等十幾個(gè)可以測(cè)量的輸入值，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)NOx、SO2等污染物的濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，經(jīng)過持續(xù)性的優(yōu)化，系統(tǒng)能夠?qū)㈩A(yù)測(cè)偏差控制在10%以內(nèi)。

由于二噁英類物質(zhì)的濃度無法通過在線監(jiān)測(cè)設(shè)備直接采集，如何間接的掌握二噁英類物質(zhì)的濃度，成為一個(gè)困難的課題。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供了一種可能性，選擇鍋爐出口煙溫、除塵器出口煙溫、煙氣流量、煙氣含氧量等直接測(cè)量指標(biāo)作為輸入值，利用支持向量機(jī)算法對(duì)二噁英類物質(zhì)的濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，為二噁英的控制提供了很好的參考依據(jù)。

三、 焚燒爐積灰結(jié)渣量預(yù)測(cè)。

垃圾焚燒爐的爐管壁面積灰結(jié)渣是一種普遍現(xiàn)象，爐膛內(nèi)火焰中心處的溫度高，燃料中的灰分大多呈熔化狀態(tài)，爐管壁附近的煙溫較低，沉積在壁面上成疏松狀，形成積灰。煙氣中的部分灰粒在接觸壁面時(shí)仍呈熔化狀態(tài)或粘性狀態(tài)，會(huì)粘附在爐管壁上形成緊密的灰渣層，形成了結(jié)渣。積灰結(jié)渣對(duì)焚燒爐的正常運(yùn)行有很大影響，除了降低傳熱效率，還可能造成堵塞和高溫腐蝕。

由于積灰結(jié)渣是一個(gè)復(fù)雜的過程，很難形成定量的機(jī)理模型進(jìn)行描述。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠在一定程度上對(duì)積灰結(jié)渣進(jìn)行預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)選擇了一次風(fēng)量、二次風(fēng)量、煙氣含氧量、煙氣酸性氣體濃度、爐溫等輸入值，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)代表焚燒爐結(jié)渣情況的過熱器進(jìn)出口焓差指標(biāo)作出預(yù)測(cè)。該模型能夠?qū)Ψ贌隣t結(jié)渣量作出預(yù)測(cè)，將傳統(tǒng)的定期吹灰和清除結(jié)渣工作優(yōu)化為按需吹灰。

黃濤最后提到，大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)在垃圾處理行業(yè)的應(yīng)用才剛剛起步，不論是垃圾分類收集、垃圾清運(yùn)，還是垃圾焚燒處置，都存在大量的應(yīng)用場景。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供商應(yīng)與環(huán)衛(wèi)企業(yè)、垃圾處理企業(yè)深度合作，幫助企業(yè)采集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，以更低的成本處理數(shù)據(jù)，構(gòu)建各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在運(yùn)營過程中持續(xù)優(yōu)化，助力企業(yè)成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的環(huán)境服務(wù)企業(yè)，將垃圾分類的國家環(huán)保戰(zhàn)略真正落到實(shí)處。

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