摘要：在“双碳”目标驱动下，焚烧炉作为城市固废处理的核心设备，其运行效率与污染物控制水平直接关系到环保效益与经济效益。传统控制方式因无法应对垃圾成分波动大、燃烧过程强耦合等挑战，导致运行稳定性差、污染物超标等问题频发。智能控制系统的出现，通过多变量协同优化、实时数据
焚烧炉智能控制系统精准调控的技术路径与实践创新
在“双碳”目标驱动下，焚烧炉作为城市固废处理的核心设备，其运行效率与污染物控制水平直接关系到环保效益与经济效益。传统控制方式因无法应对垃圾成分波动大、燃烧过程强耦合等挑战，导致运行稳定性差、污染物超标等问题频发。智能控制系统的出现，通过多变量协同优化、实时数据驱动决策等技术创新，实现了焚烧过程从“经验驱动”到“数据智能”的跨越。本文将从技术架构、核心算法、实践案例三个维度，解析焚烧炉智能控制系统精准调控的实现路径。
一、技术架构：分层解耦与多模态融合
（一）分层控制架构的解耦设计
现代焚烧炉智能控制系统采用“感知层-决策层-执行层”三层架构，通过解耦设计实现复杂系统的模块化管理。以炉排式垃圾焚烧炉为例，系统被分解为12个功能模块，包括汽包水位控制、主蒸汽温度调节、炉膛负压维持等。每个模块通过独立PID控制器实现基础调节，同时通过中央协调器进行全局优化。例如，在汽包水位控制中，采用三冲量串级PID控制，将主蒸汽流量作为前馈信号，动态修正给水流量，使水位波动范围从±50mm降至±15mm。
（二）多模态数据融合的感知体系
精准调控的前提是全面感知燃烧状态。系统通过部署多类型传感器构建三维感知网络：温度场采用红外热像仪与热电偶组合监测，实现炉膛内100个测温点的毫秒级更新；气体成分通过激光光谱分析仪实时检测O₂、CO、NOx浓度；料层厚度利用激光位移传感器与压力传感器交叉验证，误差控制在±5mm以内。襄阳恩菲项目通过动态图像识别技术，将火焰图像转化为温度场数据，使燃烧状态诊断时间从分钟级缩短至秒级。
为解决控制延迟问题，系统采用“边缘-云端”协同架构。边缘端部署轻量化AI模型，负责实时控制指令生成，如一次风量调节周期从10秒压缩至2秒；云端进行大数据分析与模型优化，通过收集全国100座焚烧炉的运行数据，训练出通用型控制策略。阿里云工业大脑项目显示，这种架构使单位发电量提升3.8%，相当于每年多产出3.6亿度绿电。
二、核心算法：从机理建模到数据智能
（一）基于3T+E原则的机理模型
焚烧过程遵循“温度（Temperature）、时间（Time）、湍流（Turbulence）、过量空气（Excess Air）”的3T+E原则。系统通过建立一维燃烧模型，模拟垃圾在干燥段、燃烧段、燃尽段的热解与氧化过程。例如，在赣州恩菲项目中，模型根据垃圾热值（通过蒸汽质量与焚烧量比值判断）动态调整炉排速度：当热值＞6500kJ/kg时，燃烧段炉排速度提升至0.15m/min，同时将一次风温从200℃提高至250℃，确保二噁英在850℃以上停留2秒。
（二）深度强化学习的自适应控制
针对垃圾成分的时变性，系统引入深度Q网络（DQN）算法实现自适应控制。算法以炉膛温度、CO浓度、蒸汽流量为状态输入，以炉排速度、风量调节为动作输出，通过奖励函数（如污染物排放罚款、发电效率奖励）优化控制策略。北京朝阳环境项目测试显示，DQN控制器是NOx排放标准差从12mg/m降至4mg/m，同时将燃尽度（通过残渣热灼减率衡量）稳定在98%以上。
（三）数字孪生的虚拟调试技术
为降低现场调试成本，系统采用数字孪生技术构建虚拟焚烧炉。通过导入设备CAD模型与历史运行数据，在虚拟环境中模拟不同工况下的控制效果。邯宝炼铁厂热风炉项目利用数字孪生优化煤气-空气配比，使煤气消耗量从48万m³/天降至42万m³/天，减排CO₂120吨/天。该技术将现场调试周期从3个月缩短至1个月。
三、实践创新：从单点突破到系统集成
（一）炉排运动的智能协同控制
炉排速度是影响燃烧效率的关键参数。系统通过“燃烧段-干燥段-给料器”三级联动控制实现精准投料：燃烧段速度根据蒸汽流量与燃尽度动态调整，干燥段速度与其保持0.8:1的固定比例，给料器速度通过料层厚度反馈修正。襄阳恩菲项目数据显示，这种控制方式使炉内垃圾停留时间标准差从15%降至5%，燃烧效率提升8%。
针对传统风量控制滞后问题，系统开发了“前馈-反馈-预测”三级调节机制。前馈环节根据垃圾热值与负荷需求预设基础风量；反馈环节通过氧量传感器实时修正；预测环节利用LSTM神经网络预测未来5分钟的风量需求。阿里云工业大脑项目应用表明，该机制使炉膛负压波动范围从±100Pa降至±20Pa，风量调节响应速度提升3倍。
（三）污染物的超前控制技术
为满足超低排放要求，系统集成多种污染物控制策略：在二噁英控制方面，通过辅助燃烧器与风量调节的协同，确保第一烟道温度＞850℃且停留时间＞2秒；在NOx控制方面，采用分级燃烧与SNCR脱硝的联合控制，使排放浓度稳定在50mg/m³以下；在颗粒物控制方面，通过布袋除尘器压差反馈调节喷吹周期，使排放浓度＜10mg/m³。邯宝炼铁厂烧结机项目应用智能精准喷氨系统后，氨逃逸率从8ppm降至2ppm，年节省氨水费用100万元。
四、未来展望：从精准调控到智慧运维
随着5G、数字孪生、大模型等技术的融合，焚烧炉智能控制系统正朝“自感知、自决策、自执行、自适应”的智慧运维方向发展。例如，北京朝阳环境集团与杭州格物见微合作开发的运维大模型，可实时分析设备振动、温度、声音等多模态数据，预测炉排电机故障概率，将计划外停机时间减少60%。未来，随着垂直行业大模型的落地，焚烧炉控制将实现从“局部优化”到“全局最优”的跨越，为固废处理行业的绿色转型提供更强技术支撑。
来源：小丁科技论