大模型人工智能與固廢智能化固廢智能化走向深水區(qū)①

合理利用垃圾準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)垃圾合理調(diào)配垃圾適時(shí)適量投料②焚燒控制的復(fù)雜性投運(yùn)率要求、蒸汽量提升要求、噸發(fā)提升要求預(yù)測(cè)能力要求大大提升③復(fù)雜工況與設(shè)備可靠性復(fù)雜工況下的設(shè)備故障預(yù)測(cè)與維護(hù)非關(guān)鍵故障下的生產(chǎn)運(yùn)行控制⑤綜合經(jīng)濟(jì)性綠電直連熱電聯(lián)供④智能運(yùn)行中的人智協(xié)同智能運(yùn)行中的人工干預(yù)人工處置對(duì)智能運(yùn)行的強(qiáng)化需求-能力-模型三者的關(guān)系①

合理利用垃圾準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)垃圾合理調(diào)配垃圾適時(shí)適量投料②焚燒控制的復(fù)雜性投運(yùn)率要求、蒸汽量提升要求、噸發(fā)提升要求預(yù)測(cè)能力要求大大提升③復(fù)雜工況與設(shè)備可靠性復(fù)雜工況下的設(shè)備故障預(yù)測(cè)與維護(hù)非關(guān)鍵故障下的生產(chǎn)運(yùn)行控制⑤綜合經(jīng)濟(jì)性綠電直連熱電聯(lián)供④智能運(yùn)行中的人智協(xié)同智能運(yùn)行中的人工干預(yù)人工處置對(duì)智能運(yùn)行的強(qiáng)化多模態(tài)識(shí)別時(shí)序預(yù)測(cè)智能理解與規(guī)劃優(yōu)化求解VL視覺多模態(tài)模型求解器及求解算法時(shí)序大模型大語言模型（智能體）視覺多模態(tài)模型（VL）具備強(qiáng)大的語意預(yù)訓(xùn)練能力時(shí)序數(shù)據(jù)大模型具備優(yōu)秀的時(shí)序預(yù)測(cè)能力時(shí)序預(yù)測(cè)任務(wù)中不同數(shù)據(jù)比例微調(diào)的表現(xiàn)實(shí)線：使用預(yù)訓(xùn)練權(quán)重僅使用5%數(shù)據(jù)微調(diào)即獲良好表現(xiàn)；虛線：隨機(jī)初始參數(shù)遠(yuǎn)低于預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，證明預(yù)訓(xùn)練貢獻(xiàn)；粉色背景(全量數(shù)據(jù)訓(xùn)練SOTA)：預(yù)訓(xùn)練模型在全數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)超過SOTA或比肩SOTA。公開數(shù)據(jù)集上，5%/20%數(shù)據(jù)比例下，預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)波形可視化預(yù)訓(xùn)練模型異常檢測(cè)效果可視化，紫色背景部分為異常部分(與預(yù)測(cè)偏差較大)視覺與時(shí)序模型結(jié)合實(shí)現(xiàn)垃圾的高效利用垃圾類型識(shí)別垃圾庫優(yōu)化空間熱值推算進(jìn)料品質(zhì)評(píng)估收料口垃圾結(jié)合入爐垃圾熱值預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)及視覺特征進(jìn)行熱值識(shí)別?！疽曈X】構(gòu)造視覺分支對(duì)多幀圖像中的高階特征進(jìn)行抽取、融合【時(shí)序】以歷史熱值作為時(shí)序協(xié)變量，提供熱值區(qū)間先驗(yàn)參考【環(huán)境因素】垃圾來源、轉(zhuǎn)運(yùn)鏈路等結(jié)構(gòu)化信息作為參考因素成分、發(fā)酵時(shí)間、濾液量，庫存量、消耗量、生產(chǎn)計(jì)劃等綜合分析優(yōu)化【視覺2D】不斷變化的分層2D特征結(jié)合3D庫容信息進(jìn)行校正【視覺3D】以變化的3D庫容數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)庫容物與入料類型、時(shí)間的細(xì)化對(duì)應(yīng)【時(shí)序】發(fā)酵或堆料時(shí)間對(duì)熱值變化的預(yù)測(cè)以上2D及3D原料的影響【位置3D】抓斗3D位置【庫容變化3D】抓前抓后庫容變化的3D信息【重量】抓斗抓料量【組合】多次抓斗行程形成的供料組合【視覺】構(gòu)造視覺分支對(duì)多幀圖像中的高階特征進(jìn)行抽取、融合【時(shí)序】以歷史熱值作為時(shí)序協(xié)變量，提供熱值區(qū)間先驗(yàn)參考【環(huán)境因素】垃圾來源、轉(zhuǎn)運(yùn)鏈路等結(jié)構(gòu)化信息作為參考因素基于垃圾庫空間位置模型的熱值推算技術(shù)抓斗編碼器大車位置小車位置抓斗深度抓斗重量投料脈沖大小車位置抓斗深度抓斗重量采用空間位置建模方式，從抓斗編碼器數(shù)據(jù)中過濾掉揭頂、堆垛、倒垛等操作，提取出關(guān)鍵投料動(dòng)作，從而獲取入爐垃圾所在區(qū)域、所在深度及發(fā)酵時(shí)間。進(jìn)一步結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，可基于歷史數(shù)據(jù)建立垃圾熱值推算模型。入爐垃圾性質(zhì)所在區(qū)域所在深度發(fā)酵時(shí)間歷史入爐垃圾性質(zhì)歷史燃燒數(shù)據(jù)入爐垃圾性質(zhì)

-

熱值推算模型基于歷史入爐垃圾性質(zhì)計(jì)算結(jié)果，結(jié)合對(duì)應(yīng)時(shí)刻反平衡計(jì)算所得熱值，建模垃圾熱值結(jié)合料倉結(jié)構(gòu)以及抓斗編碼器數(shù)據(jù)，建立抓料分析模型低熱值高熱值某廠一周運(yùn)行結(jié)果技術(shù)路徑基于多模態(tài)大模型的進(jìn)料斗垃圾品質(zhì)評(píng)估模型工業(yè)圖像嵌入時(shí)序協(xié)變量嵌入工業(yè)機(jī)理嵌入融合層跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合0:

質(zhì)量差(含土量大)0:

質(zhì)量差(水分大)1:

質(zhì)量正?；陬A(yù)訓(xùn)練多模態(tài)大模型進(jìn)行微調(diào),能夠?qū)M(jìn)料斗垃圾品質(zhì)進(jìn)行評(píng)估，輸出垃圾品質(zhì)的好壞分類結(jié)果，實(shí)現(xiàn)給料配風(fēng)提前調(diào)整。多模態(tài)輸入特征 歷史時(shí)序 圖像序列嵌入 推理結(jié)果固廢智能控制以預(yù)測(cè)感知為基礎(chǔ)多變量強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)專家對(duì)給料器速度操作學(xué)習(xí)專家對(duì)一次風(fēng)機(jī)操作學(xué)習(xí)專家對(duì)爐排周期的操作學(xué)習(xí)專家對(duì)一次風(fēng)溫操作學(xué)習(xí)專家對(duì)爐排風(fēng)室的操作學(xué)習(xí)專家對(duì)二次風(fēng)機(jī)操作工藝控制原理主要運(yùn)行參數(shù)預(yù)測(cè)主蒸汽流量預(yù)測(cè)主蒸汽溫度預(yù)測(cè)爐膛溫度預(yù)測(cè)通過對(duì)主要運(yùn)行參數(shù)未來一段時(shí)間預(yù)測(cè)，提前感知鍋爐整體運(yùn)行情況，及時(shí)進(jìn)行參數(shù)上的調(diào)整，使鍋爐運(yùn)行更加穩(wěn)定。異常工況識(shí)別感知料層厚度感知燃燒狀態(tài)感知煙氣排放異常感知通過對(duì)異常工況感知，及時(shí)掌握料層厚度及垃圾燃燒狀態(tài)，解決自動(dòng)控制難以長時(shí)間投運(yùn)難題給料器速度控制爐排周期控制風(fēng)室風(fēng)門控制一次風(fēng)頻率控制一次風(fēng)溫控制二次風(fēng)頻率控制減溫水控制主蒸汽流量預(yù)測(cè)汽包壓力預(yù)測(cè)A

I人工t

時(shí)刻燃燒系統(tǒng)數(shù)據(jù)推料間隔、行程一次風(fēng)量、風(fēng)溫、風(fēng)室壓力二次風(fēng)量、風(fēng)溫含氧量爐膛溫度汽水系統(tǒng)數(shù)據(jù)給水量減溫水量汽包壓力、液位主汽相關(guān)參數(shù)汽機(jī)調(diào)門開度其他數(shù)據(jù)人工定義的規(guī)模與數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)序預(yù)測(cè)算法引擎提前預(yù)測(cè)焚燒工況變化支持前饋控制數(shù)據(jù)清洗 特征重構(gòu) 歸一化處理機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)線性回歸

隨機(jī)森林SVM 決策樹DNN LSTMRNN CNN超參數(shù)優(yōu)化蟻群算法

遺傳算法粒子群

模擬退火epochsleaf

、depthCstep、gsteplearn_

ratebatch、epochsLayer

unitR2、RMSER2、RMSE主蒸汽流量預(yù)測(cè)主蒸汽溫度預(yù)測(cè)…..阿里云預(yù)測(cè)引擎庫最優(yōu)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)引擎輸入特征運(yùn)行參數(shù)預(yù)測(cè)提前預(yù)測(cè)焚燒工況變化以時(shí)序預(yù)測(cè)為核心的煙氣預(yù)測(cè)排放控制當(dāng)前垃圾焚燒過程中的SCR入口NOx的測(cè)量裝置普遍存在較大遲延，噴氨調(diào)節(jié)不能夠?qū)Ξ?dāng)前真實(shí)的NOx的變化做出反映，噴氨控制存在較大的滯后性，脫硝控制效果不理想。當(dāng)前使用的濕法脫硫工藝，具有時(shí)變、非線性、大慣性特點(diǎn)，常規(guī)控制手段不經(jīng)濟(jì)，難以獲得較好的控制效果。背景技術(shù)路徑煙氣參數(shù)預(yù)測(cè)模型應(yīng)用阿里云大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，結(jié)合NOx生成機(jī)理，通過近三個(gè)月的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行NOx含量相關(guān)性分析，確定出以負(fù)荷量、垃圾量、總風(fēng)量、一次風(fēng)量、推料動(dòng)作、一次風(fēng)量、煙氣含氧量、投氨量、氨配比等參數(shù)作為特征參數(shù)，訓(xùn)練成生NOx和SO2監(jiān)測(cè)的預(yù)測(cè)模型。然后算法經(jīng)過超參尋優(yōu)，從而建立幾分鐘后的SO2、NOx排放量的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)分析，并基于預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行超前控制，改善控制效果，提高控制精度，降低煙氣處理成本。融合時(shí)序預(yù)測(cè)大模型，提升MPC對(duì)復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)的控制效果實(shí)際問題問題背景復(fù)雜工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)非線性強(qiáng)，MPC模型無法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)系統(tǒng)響應(yīng)，造成模型失配，影響控制效果，嚴(yán)重時(shí)會(huì)造成系統(tǒng)的振蕩甚至不穩(wěn)定。SNCR脫硝裝置SNCR脫硝裝置DV：蒸汽流量MV：稀釋水流量MV：氨水流量CV：煙氣NOxMV：操作變量DV：擾動(dòng)變量CV：被控變量裝置介紹反應(yīng)爐內(nèi)噴入霧化的氨水，消除燃燒生成的氮氧化物NOx,以滿足環(huán)保要求控制目標(biāo)煙氣NOx含量低于環(huán)保限制控制難點(diǎn)與挑戰(zhàn)NOx的生成與反應(yīng)受多因素影響，MPC模型無法有效預(yù)測(cè)NOx變化趨勢(shì)NOx檢測(cè)滯后，依賴反饋調(diào)節(jié)導(dǎo)致動(dòng)作滯后解決思路使用AI模型預(yù)測(cè)變化趨勢(shì)，將AI預(yù)測(cè)結(jié)果融入MPC計(jì)算模型，在保證實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性前提下，

提升控制效果MPCAI+MPCNOx小時(shí)均值標(biāo)準(zhǔn)差1.681.17技術(shù)原理效果對(duì)比AI模型正向推理

+

MPC逆向?qū)?yōu)離線階段 在線階段利用歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建外部 K時(shí)刻：融合外部預(yù)測(cè)序列，

構(gòu)建新AI模型預(yù)測(cè)被控變量的未 的MPC求解問題，求解最優(yōu)控制動(dòng)作來值序列 K+1時(shí)刻：更新外部模型預(yù)測(cè)序列，MPC在線求解下一時(shí)間窗口控制動(dòng)作實(shí)時(shí)性 可解釋性 靈活性秒級(jí)執(zhí)行頻率 控制模型參數(shù)可解釋 可融合任意模型SNCR脫硝控制NOx小時(shí)均值 NOx小時(shí)均值MPC AI+MPC融合外部NOx預(yù)測(cè)序列后，AI+MPC控制NOx更加平穩(wěn)，波動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差減少30%作為標(biāo)準(zhǔn)功能，應(yīng)用在分解爐溫度、蒸汽主汽溫度、煙氣SO2等強(qiáng)非線性、大時(shí)滯變量的控制11數(shù)據(jù)與AI驅(qū)動(dòng)的智慧電廠智能巡檢設(shè)備數(shù)據(jù)設(shè)備靜態(tài)數(shù)據(jù)狀態(tài)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（DCS/傳感器）缺陷數(shù)據(jù)(發(fā)生時(shí)間,缺陷事件,役齡等)機(jī)器狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)(轉(zhuǎn)速、溫度、壓力、動(dòng)設(shè)備、靜設(shè)備、電子器件…)外部環(huán)境數(shù)據(jù)(日最高/最低氣溫,濕度,降雨量,氣壓,風(fēng)速,季節(jié)等)管道監(jiān)控?cái)z像頭視頻鍋爐監(jiān)控?cái)z像頭視頻設(shè)備監(jiān)控?cái)z像頭視頻….圖像攝像頭DCSPLC數(shù)據(jù)采集卡傳感器實(shí)時(shí)狀態(tài)評(píng)價(jià)模型 評(píng)價(jià)結(jié)果正常一般嚴(yán)重緊急狀態(tài)預(yù)警模型**停機(jī)事故預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)結(jié)果百分比 故障類型：預(yù)測(cè)發(fā)生進(jìn)度人工定義規(guī)則基于設(shè)備日常運(yùn)維時(shí)的人工經(jīng)驗(yàn)和設(shè)備操作手冊(cè)，定義報(bào)警閥值機(jī)器學(xué)習(xí)故障模型機(jī)器學(xué)習(xí)智能模型GBDT隨機(jī)森林神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

采樣生成技術(shù)

視頻處理視頻流接入處理及存儲(chǔ)多模態(tài)大模型視覺巡檢圖像理解漏水事件報(bào)警火焰事件報(bào)警煙氣事件報(bào)警4.

…數(shù)據(jù)巡檢語意理解傳感器異常檢測(cè)結(jié)果（風(fēng)壓、溫度、氧量、閥門…）設(shè)備異常檢測(cè)結(jié)果（風(fēng)機(jī)、爐排給料器、水泵、油泵…）工藝異常檢測(cè)結(jié)果（爆管、爐膛結(jié)焦、滑料…）4.

…知識(shí)數(shù)據(jù)檢修手冊(cè)檢修工單設(shè)備手冊(cè)檢修規(guī)程設(shè)備檢修報(bào)告設(shè)備文檔…保養(yǎng)知識(shí)檢修知識(shí)設(shè)備檢修知識(shí)設(shè)備基礎(chǔ)知識(shí)5.

…維護(hù)檢修語意理解抽取抽取抽取巡檢結(jié)果反饋及執(zhí)行保養(yǎng)方案推薦檢修方案推薦設(shè)備檢修工單生成維護(hù)方案生成5.

…數(shù)據(jù)源 視頻數(shù)據(jù)背景電廠日常4小時(shí)一次的現(xiàn)場(chǎng)巡檢工作量大，巡檢人員巡檢過程中安全隱患多，設(shè)備維護(hù)維修工作對(duì)巡檢經(jīng)驗(yàn)要求高。設(shè)備維修、故障數(shù)據(jù)管理缺乏數(shù)字化可追溯、可分析工具。。收益基于智能化巡檢方案，實(shí)現(xiàn)全廠設(shè)備數(shù)據(jù)采集，視頻數(shù)據(jù)采集，利用診斷模型/大模型技術(shù)，完成設(shè)備故障自主診斷，異常提前預(yù)警，并生成對(duì)應(yīng)維護(hù)檢修方案，降低廠內(nèi)設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)。降低巡檢工作量，減少巡檢人員非必要現(xiàn)場(chǎng)巡檢，實(shí)現(xiàn)工廠人員活動(dòng)帶來的用電成本降低，構(gòu)建黑燈工廠。智能運(yùn)行助手可交互持續(xù)學(xué)習(xí)的智能化運(yùn)行狀態(tài)/設(shè)備狀態(tài)評(píng)估態(tài)勢(shì)評(píng)估實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)異常預(yù)警交互查詢思考