【深度】垃圾焚烧“六化”发展之精细化管控与智能化升级

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近年来，我国垃圾焚烧行业新增项目释放速度持续放缓，伴随政策调整“补贴退坡”，垃圾焚烧行业的关注焦点会逐渐从新项目开发转移到已运营项目的精细化管控及智能化升级。同时，在中央政府的《“十四五”数字经济发展规划》中，强调了数据要素在工业生产中的重要性，海量工业数据也是垃圾焚烧行业实现精细化和智能化的技术基础。本文从垃圾焚烧行业的中国发展现状出发，探讨垃圾焚烧电厂开展精细化、基于数据的智能化运营的方法论和技术要点，并介绍欧美日本等国的技术发展经验。

来源：中国固废网       作者：李贝尔  潘功

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垃圾焚烧电厂智能化运营的前提与基础

作为环保产业与火力发电的交叉行业，垃圾焚烧行业有自己独特的运营特点和目标。在传统工业自动化发展日趋完善的今天，基于数据技术和数字技术的垃圾焚烧行业的智能化转型，是垃圾焚烧行业走向未来的必经之路。

垃圾焚烧电厂运营理念的转变

从日常运营的角度看，垃圾焚烧电厂的核心运营目标是在当前的硬件设备基础上，在严格执行环保达标的前提下，提高经济效益，降低运营成本。

垃圾焚烧电厂的设计交付到人工运营，在系统控制理论中，属于静态建模的框架。根据若干典型的燃料组分，若干典型的燃烧工况，和初始的燃烧系统模型，设计相应的控制策略，汇编成为操作手册，交付给运营人员。我们可以理解为，垃圾焚烧电厂的运营，是由运营人员，在每一个独立的时间节点，根据燃烧工况，选择一个预置的控制策略。在这个框架内，同样存在三个不可避免的问题：燃烧系统模型的准确性，控制策略的不完整性和控制策略的离散性。

1.在锅炉设计阶段，燃烧系统模型属于以理想状态的理论模型为主，配合少部分经验化的参数进行微调。而对于实际交付的锅炉系统，与理论模型的偏差，一方面来自于锅炉的生产、安装、调试中的变化，另一方面来自于锅炉的长期使用，损耗、维护和修改。

2.锅炉系统的操作手册，会考虑若干典型燃烧工况。过于复杂的操作手册对于运营人员，尤其是较为缺乏经验的初级运营人员，非但起不到帮助，反而会造成不必要的误解和延误。但是实际生产中的燃烧工况非常复杂，有着细微差别的不同工况可能会归类到同一个典型工况，缺乏细分的控制策略，并不能保证最优的控制策略。

3.现有的锅炉系统操作手册，并没有完全考虑不同工况之间调整转换时造成的波动和影响。更没有考虑一个由多个不同工况和多个控制策略连续转换构成的燃烧过程，属于典型的一阶离散过程。实际的燃烧过程是一个由若干工况构成的连续的多阶过程。在实际的运营中必须考虑各个控制策略之间的因果关系。

由以上几点看出，实际的垃圾焚烧是一个复杂的动态过程。国内的垃圾焚烧电厂在投资规划阶段，会对硬件设备提出较高的设计指标，为了稳定运行提供了较大的运营余量。然而在实际运营的操作中，国内绝大部分的垃圾焚烧电厂采用了偏保守的运营思路，以稳定生产，关注基本指标的安全底线为主要目的。因此国内垃圾焚烧电厂存在一定程度上的发电效率较低，运营成本较高，没有达到最优化经济效益等问题。

为了实现更好的经济效益，首先，垃圾焚烧电厂要考虑对这种稳字当头的保守运营思路进行改变，利用垃圾焚烧行业在国内这些年的经验积累，重新计算和规划自身的潜力，然后去探索更加能发挥自身潜力的运营技术和模式。

垃圾焚烧电厂的燃烧控制

炉膛内的垃圾燃烧控制是垃圾焚烧电厂的生产工艺核心，垃圾焚烧电厂的运营目标取决于垃圾燃烧控制的质量。从工程热力学的角度，垃圾燃烧控制的三个根本性的难点在于垃圾燃料的组分不确定性，人工的控制策略质量，和锅炉燃烧系统的惯性延迟。

1.垃圾燃料的组分不确定性：相对于煤粉作为燃料的燃煤电厂，运营人员可以利用定期的煤质组分数据，甚至实时在线的组分数据作为参考，提前规划燃烧的控制策略。而垃圾焚烧电厂无法提供类似的数据，只能依靠预估的垃圾热值，含水量等粗略的组分数据，随时根据燃烧状况的反馈进行燃烧的控制策略调整。不但运营人员的工作量远大于燃煤电厂，而且频繁的燃烧调整，也会导致燃烧过程的波动。

2.人工控制的策略质量：由于垃圾焚烧过程需要大量的运营人员做出的控制决策，经验不同，素质水平不同的运营人员经常会针对同样工况做出不同的控制策略，导致不同的燃烧过程和燃烧质量。除此之外，运营人员本身的因素也不可忽视，比如长时间高强度工作后的疲劳，情绪等因素，也会造成在同一（班组）运营人员的控制策略质量的不一致，也是燃烧过程波动的原因之一。

3.锅炉燃烧系统的惯性延迟。垃圾焚烧从投料到尾气处理这样一个完整的燃烧过程，需要10-15分钟。因此在运营人员能直接的看到燃烧的两项主要结果，蒸汽生产和排放，已经是若干分钟之前的垃圾燃料在炉排上燃烧的结果。如果蒸汽生产和排放不能达到理想指标，运营人员并不能通过改变当前的控制策略去改善结果。同理，如果运营人员对当前的控制策略进行调整，最终的燃烧结果也会（部分）受到之前几分钟和之后几分钟的燃烧工况的影响。

在垃圾焚烧电厂的智能化改造的规划中，应该在系统的顶层设计，将上述三个难点作为主要的出发点。

高水平的垃圾焚烧人工运营

就人工运营管理而言，国外高水平垃圾焚烧人工运营模式，已经在上述的三个难点上比当前国内的垃圾焚烧电厂更加精细。

在国内大部分的垃圾焚烧电厂，垃圾料仓和中控集控分属两个部门。垃圾料仓的行车班组主要负责根据发酵时间选择燃料，定时投料入炉，并且按照发酵安排进行翻料。中控集控的司炉班组，主要负责根据DSC的实时数据，炉尾摄像头的实时火焰图像，调整炉排和风量。两个班组之间沟通交流有限，主要防止投料不足或者投料过多。在此运营流程中，如果投料产生了较大不稳定，主要由司炉班组去解决，承担了大部分的燃烧控制工作。垃圾料仓的行车班组作业比较固化，并不参与过多燃烧控制决策。

在欧洲比较先进的垃圾焚烧电厂，DCS的主要数据和实时火焰图像直接提供给负责投料的行车班组，由行车班组对当前的燃烧工况进行判断，并且进行配料，控制投料时间，主要负责对垃圾燃烧的控制。在对入炉燃料已经有了一定程度的控制的情况之下，再由司炉班组对炉排和进风进行较为平缓的调整。因此整个控制流程更加细腻和稳定。

对比两个运营模式，后者在工艺的前段，已经在一定程度上避免了燃料组分的不确定性，能让每次入炉的垃圾组分尽量一致，并且控制投料频率，保证炉内料层一致，进而减少了工艺中后道的频繁调整。

后一种运营模式在中国的推广有一定的客观难度。垃圾焚烧行业在中国的发展时间不算太长，司炉方面的运营人员主要由之前燃煤电厂转移，并且知识结构也是以燃煤电厂的知识体系为主。行车班组的人员构成，基本上以行车司机为主，相对缺乏对燃烧控制或者工程热力学的知识，所以只能执行相对僵化的料仓操作。后一种先进的运营模式，对行车班组的人员素质要求较高，可以理解为有行车操作能力的司炉工程师，此类运营人员在国内非常缺乏。

在国内的垃圾焚烧电厂的智能化推广和实施中，应该着重利用各种新技术，尽量辅助和替代运营人员，弥补运营人员经验和素质不足的缺陷，达到提高运营水平的目的。

垃圾焚烧行业其他国家的技术发展经验

日本的垃圾焚烧技术特点

日本的垃圾焚烧行业发展年代早，而且生活垃圾的焚烧比例非常高。日本也给中国垃圾焚烧行业带来了很多借鉴。时至今日，中国的垃圾焚烧电厂依然在硬件设备和运营技术等软件方面向日本学习。比如，不少国内的炉排炉制造商在日本三菱、日立造船等厂商现有炉型上进行改进，合作开发新型炉排炉，引进吸收日本的精细化的日常运营。

受到服务面积，项目密度和商业模式的影响，日本的1250个垃圾焚烧项目，单炉超过350吨/日处理能力的仅有36座。350吨/日处理能力的单炉在我国属于典型的小型焚烧炉。国内的新建项目多为大于500吨/日处理能力的单炉，甚至750-1000吨/日处理能力的单炉。在一定程度上，日本的经验可以放大炉型，帮助基础设施建设，但是日本的垃圾焚烧行业本身并没有很多此类大型项目的运营经验。

大型炉排炉系统的操作和中小型炉排炉系统非常不同，从垃圾堆料发酵和投料，到燃烧过程中对推料棒，炉排和风量的控制，以及最后环保系统的运营。上述几个关键环节，在不同的垃圾处理能力数量级和服务范围的条件下，有很大区别。

除了锅炉等硬件设施之外，国内也对日本的控制和运营技术进行了借鉴和引进。比如日立公司在中国销售的一些炉排炉项目，配套了相应的自动燃烧控制系统（AutomaticCombustion Control，简称ACC系统）。该技术可以做到在垃圾热值稳定的情况下，无需人工介入，仅以DCS系统的温度和压力数据反馈为基础，通过预设规则的固定算法来计算炉排控制和风量控制。日立公司的ACC系统是在德国Deutsche Babcock Anlagenbau公司90年代研发的ACC系统上改进，属于基于规则的传统PID系统，该系统在日本本土应用较多。日立ACC系统部署调试周期较长，需要多次根据锅炉运行的燃烧结果数据调整控制节点的阀值，投产运行之后，可以做到60%-70%的运营时间无需人工介入。但是如果燃烧过程产生较大波动，该系统可能无法保证自动燃烧控制，需要切换至人工控制，将燃烧状态调整回比较稳定的状态后才能继续自动燃烧控制。目前在欧洲的波恩和哥本哈根等垃圾焚烧电厂已经使用更新的传感器系统和智能化系统取代了类似的ACC系统。

从互联网时代开始，日本工业长期的保守思想制约了传统优势工业与新技术的结合。作为工业智能化核心技术的数据技术等方面，并不是日本长期的科研重心。因此在工业的智能化方面，逐渐落后于欧美，正在被中国慢慢追赶，甚至在个别领域开始超越。因此国内垃圾焚烧行业在智能化的升级过程中，应该有选择的学习和引进日本技术。

欧洲的垃圾焚烧技术特点

西欧国家是垃圾焚烧行业的发源地，甚至日本早期也是从德国瑞士引进了炉排炉技术作为垃圾焚烧的基础。德国作为工业4.0的发起者，多年前就和西欧其他工业发达国家开始了基于新一代传感器，通过新型传感器实现工业智能化的研发部署。利用新型数据，并配合现有数据技术进行融合，最终形成基于数据的先进控制技术的工业生产智能化进程。下面先介绍一下欧洲垃圾焚烧行业的一些智能化的经验。

炉尾高温摄像头

欧洲的垃圾焚烧电厂很早就普及了安装于炉排炉炉尾的耐高温摄像头，其中法国HGH公司的产品占领了欧洲95%的市场，产品品质在过去的30多年中得到了客户的认可。国内一些新建的垃圾焚烧电厂也装备了类似的耐高温摄像头，下面首先直观的通过实际成像对比一下国内的应用场景和HGH产品。在最基本的成像品质上，HGH高温摄像头基本可以保证所有的运行时间内提供下图的成像效果，而国产品牌摄像头经常会因为炉膛内飞灰和对焦问题，需要手动操作和调整。

　　图1高温摄像头成像对比。左图为HGH摄像头，右图为国产品牌。

　　图2 HGH摄像头使用现场, 德国Powitec公司2005年摄于荷兰某电厂

在硬件层面，HGH高温摄像头的成像核心是大动态范围的中分辨率工业级传感器，经过军工级黑体校准，测温精度比市场同类产品更高，长期稳定性更好，更适合炉排炉的应用场景。国产品牌主要采用民用机高分辨传感器，动态范围难以满足炉排炉的火焰图像。在配套软件上，HGH摄像头的配套软件能实现对炉膛炉排的自动对焦，通过除灰算法，增强成像质量。在智能化的应用中，HGH摄像头的软件可以直接输出炉膛火焰的温度分布数据，火焰形状数据至DCS系统，而目前的国产摄像头品牌基本只能提供图像信号输出。另外，HGH高温摄像头自带过热保护退出系统，在摄像头制冷系统失效的情况下，自动将摄像头退出至安全位置，目前国产品牌尚未实现此功能。

料层压力传感器

垃圾燃料在炉排上的料层厚度是垃圾焚烧中判断垃圾燃烧状况的重要工况因素之一。料层厚度迅速下降，表示燃烧速度过快，需要进行补料，减风等操作，料层厚度下降速度缓慢，表示燃烧不足，需要暂停进料，加风等操作。直观理解，如果能精确的掌握炉排各段的料层厚度，可以更加精确的指导人工操作。

近三到四年，国内一些垃圾焚烧电厂开始在现有的炉排炉系统内安装料层压力传感器，通过炉排上下的粗略的风压压力差，来间接计算或者反映料层厚度。欧洲的一些垃圾焚烧电厂在上世纪90年代就已经做过类似压力差传感器探索，但是经过若干年的实际运营，结构上的技术难点一直无法克服，现在基本已经弃用。首先，来自于炉膛的各个二次风送风口的气流对风压传感器会造成较大干扰，任何气流的变化都会在料层不变的情况下，读数都会产生较大变化。此外在横截面上，垃圾燃料的形状随机，在炉排上呈不规则分布，也会打乱气流。因此，风压传感器测量的数据，只有在垃圾均匀分布，气流稳定的情况下才有参考价值，但是这种情况只是实际生产中属于少数。第二，风压传感器的测量值要通过公式计算才能转换成量化的料层参数，每个炉排炉系统的这个公式都需要长时间的试验数据才能确定，很难与燃烧的状况直接挂钩，再加上上述的随机因素，公式计算的结果也经常不稳定。目前欧洲的垃圾焚烧电厂的此类料层压力数据，会进入DCS系统，在系统中显示，但是不会作为控制燃烧的参考。

高参数发电

近些年，通过提高提高蒸汽的温度和压力的高参数发电，成为了国内部分垃圾焚烧电厂的研究方向，通过提高发电效率来实现创效增收。

类似的高参数发电技术路线，在大约20年前，在一些欧洲的垃圾焚烧电厂就被提出，并且开展了提高垃圾焚烧的蒸汽温度和压力的高参数试验。在高参数发电试验的初期，试点电厂通过大概六到十二个月的时间改进了针对高参数的燃烧工艺改进，效果明显，在燃料质量基本不变的情况下，发电效率得到了比较明显的提高，普遍不低于15-20%。但是德国，法国和西班牙三家进行了高参数发电试验的电厂，都在锅炉内壁等换热系统部件发生了比较严重的腐蚀。主要由于垃圾燃料的复杂组分，在新的燃烧工艺下，烟气通道内的高温金属盐成分造成的腐蚀速度远大于原有的燃烧工艺，导致了系统故障率上升，多次发生受迫停机。之后为了继续进行高参数发电试验，几家电厂提高了换热系统零部件的材料参数规格，只有一两家电厂在使用了成本相当高的高抗蚀钢材后，问题有所改善，但是依然需要缩短锅炉系统的维护周期。因此在试验项目在第三年以后，由于维护费用过大，基本没有经济效益，上述的几个试点电厂都取消了高参数发电。目前欧洲基本上没有采用高温高压的高参数运营的垃圾焚烧电厂。

相对于欧洲的技术方案，国内的一些垃圾焚烧电厂，比如康恒环境，采用了炉外再热技术方案，避免了高温水蒸气对汽轮机造成的直接冲击，可以大幅度降低系统故障。目前试点项目已经实现了可观的发电效率提高，可以期待下一步的长期反馈。

综上所述，欧洲的垃圾焚烧电厂与国内的垃圾焚烧电厂规模相似，在中大型炉排炉的运营经验积累丰富，并且在工业智能化已经走在前面，更适合中国垃圾焚烧行业参考和学习。

智能化垃圾焚烧系统的构建

垃圾焚烧电厂的智能化技术的核心需求就是燃烧过程的优化和灵活满足不同的运营需求。在智能化的实施和部署中，首先需要搭建更完善的传感器系统，提供更多的有效数据，然后建立更精准的燃烧模型，用实时数据来反映燃烧工况，最后通过优化控制算法实现燃烧控制的决策。

更全面的传感器系统

在工业的智能化时代，出现了大量参数更高，性能更好的新型传感器，在以前不能收集数据的场景细节收集数据，或者在更大的范围内更精确的收集数据。同时也有很多软件层面的进步，利用现有的传感器技术，配合先进的数据处理技术，通过模型来实现以前不能实现的测量目标，属于软传感器系统。比如在下图描述的完整的炉排炉传感器系统，就包括了三种不同的摄像头和属于软传感器的热通量传感器。

　　图3完整的炉排炉传感器系统

烟道摄像头与前面介绍的炉尾摄像头比较类似，属于高温工业摄像头，可以通过在烟道的俯视角度来监测二恶英分解温度是否达标，分析烟气的气体成分，并且在此角度判断火焰的焰心位置。焰心判断的示例如图4所示。

　　图4烟道俯视焰心位置判断

投料摄像头安装于料仓的投料口，可以通过长期的学习过程，识别投料的图像特征和相应的燃烧反馈，间接的在投料步骤初步判断垃圾组分和热值。

热通量传感器是德国Powitec公司的专利技术，在炉排位置的炉壁两侧对称布置多组热通量传感器，在燃烧区间上测量动态的热力场变化，即燃烧产生的能量密度变化，从而转化成炉排上的火焰的三维形状和位置。热通量传感器硬件技术简单，但是对燃烧模型精确度要求较高，需要通过实时数据处理算法进行计算。目前在欧洲，热通量传感器已经大量应用于煤粉炉，炉排炉和回转窑等燃烧系统，用于火焰形状和位置的监测。

类似的传感器系统架构，在欧洲的垃圾焚烧电厂已经得到了广泛应用，大部分电厂起码安装了两种以上的上述传感器，并且传感器系统的数据都已融入了智能控制系统。国内目前已经有燃煤电厂的660MW机组安装了热通量传感器系统，作为燃煤锅炉的实时数字孪生燃烧模型重要数据源一部分，实现了20%的深度调峰。

更精确的燃烧模型

传统的燃烧模型可以理解为对燃烧理论的理想化实现，在实际应用中，受到理论框架本身的计算能力限制，只能将燃料和设备参数作为输入，提供静态工况作为输出，为人工运营提供参考。在智能化时代，以自学习数据建模的数字孪生作为燃烧模型，可以在工况计算的准确性，模型计算的即时性和更全面的燃烧工况信息等方面，提供更准确的燃烧工况。

自学习建模方式利用设备生成的历史数据，在理想化的理论模型上进行修正，并且定期用新产生的设备数据进行更新，保证数据模型的即时性和精准性。因此自学习建模可以补偿实际生产中的设备安装和使用损耗这种不确定性。其次自学习建模可以通过聚类等降维算法，确定对系统作用最大的参数，并且加权，形成一个简化的模型，可以快速计算燃烧工况。第三，传统的燃烧模型，只能提供部分关键节点的温度，气体成分等信息。数字孪生系统可以提供锅炉燃烧空间内每一个网格的温度，气体成分，燃料分布，或能量密度等信息，可以更好的帮助燃烧控制和优化。

目前，在德国AIXProcess公司提供的锅炉燃烧的自学习模型系统里，已经实现了炉排炉和煤粉炉的基础模型，通过历史数据的导入和学习，可以针对每一个不同的锅炉系统进行个性化建模。参考下图，AIXProcess系统可以实时计算煤粉炉燃烧区域内的能量密度（火焰燃烧剧烈程度），温度，煤粉流强度，氧气含量。在实际使用中，这套数字孪生系统可以做到每分钟计算更新一次，每次更新可以预测之后五分钟内的燃烧工况，智能控制系统根据预测的结果来进行燃烧控制的优化。

图5 数字孪生示例

智能化的闭环自动燃烧控制

传统的人工运营，由垃圾焚烧电厂的运营人员判断当前的燃烧状态，进行燃烧控制决策，输入到锅炉系统执行。工业智能化系统的最大特点之一，就是在决策流程中，用AI算法生成比人工决策更优秀的决策。在执行层面，可以由智能化系统的决策辅助模式，向运营人员提出决策建议，通过人工将控制决策输入到锅炉系统执行；也可以利用闭环控制模式，将优化控制算法生成的燃烧控制决策直接输入锅炉系统执行。

现有的人工运营，依靠锅炉系统的燃烧效果，作为控制回路的反馈来调整燃烧控制。智能化系统，首先通过利用数字孪生模型预测燃烧控制决策的效果，如果不能满足运营目标，就继续优化调整燃烧控制，直到在数字孪生模型内可以满足运营目标。这种基于模型预测的控制(ModelPredictive Control)，可以大幅度的缩短之前介绍过的燃烧系统的控制惯性。

智能化燃烧控制系统每次优化运算的参考参数涵盖了整个的锅炉系统，远远高于人工运营时的每个司炉人员自己可以观察到的有限的若干参数，因此是一个系统级的优化过程，准确性高于人工控制。智能化系统在每一个工况下都是选择不差于历史数据中的控制决策，随着运营时间和数据的增长，燃烧控制的效果是不断进步的。

在智能化系统的传感器体系下，运营人工很难利用新增的海量实时传感器数据，大量数据的计算与利用完全依赖于算法，而且为了保证实时的优化结果的即时性输入到锅炉系统，闭环控制模式在即时性上有很大优势。同时，闭环控制模式可以使燃烧控制摆脱人工，也避免了上述的人工运营的各种缺点。人工控制和智能化闭环控制的对比如下图。

　　图6人工控制与闭环控制比较

　　Fig.6Comparison of human control and close loop control

随着“一带一路”的不断推进，国内的垃圾焚烧头部企业在近些年在积极“出海”，开拓国际市场，尤其是第三世界国家市场，比如光大环境，中国天楹在越南的垃圾焚烧项目，锦江环境在印度和巴西的垃圾焚烧项目。对于中资企业的海外垃圾焚烧项目，在前期的项目投资和建设之外，后期的运营管理同样重要。智能化闭环控制技术在提高的经济效益的同时，可以减少对技术运营人员的需求，避免了项目在当地招聘技术人员或者从国内外派，从这个角度，智能化闭环控制技术，提高了项目日常运营的稳定性，大幅度降低投资方的运营难度。

智能化垃圾焚烧电厂的案例介绍

德国巴登威腾堡州的巴特梅根特海姆(BadMergentheim)电厂,属于中型热电联产炉排炉电厂，为当地居民提供热力和电力。

该电厂安装了完整的智能化传感器系统，包括投料口摄像头，提供工艺前端的垃圾组分预估数据，以及炉尾和烟道摄像头，以及热通量传感器，提供实时燃烧工况数据，实现了整个燃烧工艺的量化数据收集。通过AIXprocess公司提供的自学习数据建模和基于AI的闭环燃烧控制系统，从2018年起完成了整个系统的建模和学习过程，实现了无人化的智能自动燃烧控制，是目前运行时间最长的无人化电厂，也是欧洲最完善的，数字化程度最高的炉排炉系统。在日常运营中，人工操作仅需要投料和设置运营目标，之后完全由AI系统接管DCS系统，调整燃烧优化和控制。

在智能化系统完全运行之后，与智能化之前的运营结果数据相比，燃烧稳定性提高了2.5%，锅炉燃烧效率提高了8%，同等电力/热力产出的燃料开销下降了15%，通过提高设备健康，预测性维护调整检修周期，电厂的综合运营成本降低7-10%。节省下的人工费用和环保耗材费用并为计入。整个项目的投资回报比大概在1:15。

应用同样技术，在国内一个日处理能力在800吨（两台炉排炉）的垃圾焚烧电厂，通过优化燃烧，在同样垃圾燃料平均组份下，可以提高至少每台锅炉每小时1.2-1.5吨的蒸发量；闭环控制系统可以节约4-6名司炉班组人员；通过优化环保系统，减少10-15%的环保耗材费用。提高每年综合经济效益约为600万至700万元。

结语

通过对比传统人工运营与智能化技术运营过程，聚焦垃圾焚烧电厂技术运营核心难点的工作原理和实际效果，智能化技术是未来垃圾焚烧运营精细化发展的必要技术核心。相比日本和欧洲在智能化技术研发过程中的一些新技术研发，我国垃圾焚烧电厂的技术研发路线需进一步有效规划，需量体裁衣、因地制宜。而建设垃圾焚烧电厂智能化系统的软件与硬件的架构方案，需要通过利用实际运营的历史数据和新增的传感器数据，为每一个垃圾焚烧电厂打造个性化的燃烧数字孪生，从而达到最佳垃圾焚烧燃烧优化。相比之下，国外的一些应用案例和实际运营数据可作为我们垃圾焚烧电厂实践智能化运营的参考和评估标准。

作者简介：

李贝尔博士毕业于德国慕尼黑工业大学和英国德蒙福特大学，长期研究不同应用场景的工业生产优化算法和实用化技术，工业互联网和流程制造业的智能制造技术和数字化转型技术。

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