时间：2019-07-05 17:16
来源：埃睿迪
“实行垃圾分类，关系广大人民群众生活环境，关系节约使用资源，也是社会文明水平的一个重要体现。”近日，习近平总书记对垃圾分类工作的指示充分说明，垃圾分类已经上升到国家环境保护战略层面，垃圾分类已经是势在必行。那么，垃圾分类对于环境保护的意义何在？对后端垃圾处理会产生什么样的影响？
对此，埃睿迪副总裁黄涛谈到，垃圾分类对固体废物处理利用具有特殊意义，是固体废物减量化、资源化、无害化的重要保障。黄涛就垃圾分类对于固废处理行业的影响，以及新技术在其中所起的作用进行了详细的介绍。
垃圾分类将带动固废焚烧处理的快速提升黄涛介绍道，我们现在谈的垃圾分类，更多的是在谈垃圾的分类收集。事实上，在整个生活垃圾处理链条上，垃圾分类投放和收集是起点，之后就会进入垃圾的分类转运和存储，以及垃圾的处理。垃圾分类投放和收集将改变以往固废处理的流程，对于整个固废处理行业将产生重大影响。
首先是垃圾的收集和转运有重大变化，当前很多城市实施了分类垃圾桶措施，居民要按照可回收物、有害垃圾、干垃圾、湿垃圾的类别分别收集。垃圾分类投放和收集真正落实之后，垃圾清运单位就需要分类收运。考虑到垃圾清运的成本，居民需要调整垃圾投放习惯，比如家庭配备不同类型的垃圾收集设施，每天投放不同类型的垃圾。
其次是垃圾存储和处理有重大变化。以往主要是采用填埋和焚烧的方式进行垃圾处理，垃圾分类做好以后，四类垃圾的处理方法会更加精细化，垃圾处理的单位成本长期来看将会显著降低，可回收物的回收利用将会更加便捷，干垃圾的集中焚烧发电效益将会更好，湿垃圾的本地化、社区化处理将会更加容易，有毒垃圾的针对性处置将能够落到实处。
同时，垃圾分类政策的推进，有利于优化焚烧的垃圾原料。我国的生活垃圾长期以来一直具有高水分、低热值的特点，这和垃圾的混合收集有直接关系。实施垃圾分类收集后，进入垃圾焚烧厂的干垃圾比重将大幅提升，垃圾热值能够稳定达到4000kJ/Kg以上，垃圾含水率得到有效控制，垃圾焚烧的成本能够有效降低，这将进一步提升焚烧在整个垃圾处理中的比重，对垃圾焚烧行业有直接的推动作用。据相关数据显示，2020年焚烧将在垃圾处理领域占据半壁江山，东部地区将达到60%以上。快速增长的焚烧市场，迫切需要新技术的支撑，埃睿迪近年将大数据技术引入垃圾焚烧行业，为行业的发展带来了新的契机。
新技术支撑固废焚烧行业节能减排、提质增效埃睿迪将固废处理与大数据和人工智能深度融合，形成了独具特色的固废大脑产品。固废大脑以工艺运行大数据为基础，自动采集工艺运行中的投料量、温度量、压力量、蒸汽量等数据，基于固废处理的各类机理模型，如热平衡、物资平衡等，实现了固废处理的实时监测预警和自动测算。
同时，固废大脑创新性的将固废处理工艺与机器学习算法相结合，挖掘大量指标之间的潜在联系，通过人工智能实现垃圾焚烧的节能降耗。固废大脑机器学习算法具有探索性特点，各种变量之间事先并没有非常明确的机理关系，而是通过对各种物理量的反复探索、训练，选择最合适的算法模型和匹配度最高的输入变量。
垃圾焚烧领域的算法一般是把助燃燃料投加量、炉膛温度、二噁英浓度、焚烧炉结渣量等作为预测和控制目标，测算最佳的燃料投加量，预测有害成分的产生量，从而实现对经验难以精确把握物理量的计算，对传感器无法测量的物理量进行软测量。
机器学习在垃圾焚烧中的应用价值可以通过几个场景案例来体现：
一、助燃燃料(包括燃油、燃气、燃煤)和助燃空气的精确化投加。
生活垃圾焚烧过程中，由于垃圾热值不稳定、不达标，需要动态投加柴油、燃气、燃煤等外加燃料，最佳的投加方式显然是根据垃圾进料量和热值变化来确定投加量，然而，垃圾热值并不能通过传感器直接测量，实际操作中，操作工主要是根据燃烧中的温度来推测，要向做到精确投加燃料是非常困难的。
机器学习能够有效弥补人的经验的不足。通过反复验证，机器学习系统选择了垃圾含水量、单位时间进料量、床温、炉膛出口含氧量等能够直接采集到的数据作为输入值，利用神经网络算法对助燃燃料和助燃空气的投加量进行预测，为助燃燃料的投加优化起到直接的指导作用，在确保燃烧效果的情况下，助燃燃料的投加量明显减少。
二、 污染物产生量预测。
在垃圾焚烧和烟气排放过程中均会产生二噁英类物质，二噁英类物质是一种毒性剧烈的致癌性物质。如果温度控制不当、烟气停留时间控制不当，都会造成二噁英类物质的超标排放。同时垃圾的含水率也对二噁英类物质的生成有重要影响，含水率越高，二噁英类物质的超标可能性越大。
因此，垃圾焚烧控制中的一项重要工作就是确保焚烧后烟气的达标排放，杜绝二噁英类物质的产生。如果能够在烟气没有排出的情况下提前根据进炉垃圾、进风量等指标预测主要的污染物产生量，将能帮助操作人员提早做出调整。
机器学习系统选择了垃圾含水量、炉膛出口含氧量、床温、二次风率等十几个可以测量的输入值，利用神经网络算法对NOx、SO2等污染物的浓度进行预测，经过持续性的优化，系统能够将预测偏差控制在10%以内。
编辑：程彩云
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