随着全球气候变化和资源环境约束日益加剧,碳达峰与碳中和已成为实现可持续发展的关键。《中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》指出,要健全促进实体经济和数字经济深度融合制度,加快推进新型工业化,推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。近年来,我市将“双碳”战略纳入经济社会发展和生态文明建设的整体布局,持续健全完善“双碳”政策体系,调整优化产业结构,推进数字化绿色化转型,在节能降碳方面取得了一定成效。随着大数据、云计算、区块链、人工智能和数字孪生等数字技术加速创新,数字技术正日益融入我市工业领域发展全过程,在赋能节能降碳、加快发展新质生产力等方面发挥了重要支撑作用。我市工业领域钢铁、化工、浆纸等重点行业及工业园区与数字技术的深度融合,对提高能源资源利用效率,驱动工业绿色低碳转型提供了重要的技术路径。
1.促进工业生产绿色化。数字技术可为工业领域生产流通环节中的节能改造、节约用料、供需精准对接、物流线路优化、材料回收等提供有力支撑,全方位助力工业节能减排。
2.赋能工业领域碳管理。基于云计算、大数据等数字技术,可实现在线实时监测,更加精确地进行碳排放核算。工业互联网标识解析码解决了碳管理领域中数据可靠性和数据溯源的关键问题。卫星遥感可以监测不同地区乃至具体工业园区的碳源和碳汇,动态呈现碳源和碳汇分布。
3.助力工业碳交易、碳金融发展。通过区块链技术可以对各环节碳资产数据、碳配额交易数据等进行实时上链存证,实现多层级穿透式核查监管、在线跟踪溯源等。人工智能可运用在碳价预测方面,云计算基础设施可为碳管理分析提供算力和存储等基础支撑等。
目前,我国工业领域能源消费占总量的2/3左右,碳排放量占比70%左右,钢铁、化工、浆纸等重点行业碳排放量占工业领域碳排量一半以上,是实现“双碳”目标的重中之重。数字技术的应用提高了设备利用率,降低了生产成本的同时提高生产效率,是工业行业实现节能降碳改造升级、保持可持续发展的必然选择。
1.生产工艺优化。随着AI大模型逐步赋能钢铁行业,人工智能技术正支持钢铁行业的定制化生产、工艺调优等,从而提高生产效率、降低成本并增强企业的竞争力。例如,AI大模型能将时序数据、表格数据、工艺参数、行业机理等Token化,通过机器学习,实现对最优的参数进行预测,显著降低了热轧生产线调优时间,并提高预测精度和钢板成材率。
2.产线柔性配置。产线柔性配置意味着生产线能够快速适应不同原料、产品规格和市场需求的变化,减少转换生产时的调整时间和资源浪费。物联网(IOT)和云计算在此发挥了关键作用。例如,浆纸企业在浆纸生产中,原料种类多样,从木片到废纸,每种原料的处理工艺和所需设备有所不同。通过IOT技术收集生产线各环节的实时数据,结合云计算平台的强大计算能力,企业可以实现智能排产,自动优化生产计划,确保资源高效利用。同时,物料管理系统能精准追踪原料库存和流动情况,根据生产需求动态调整原料配比,实现产线的灵活配置,提高生产效率和产品多样性。
3.能耗数据监测。钢铁企业能源管理的难点在于能耗计量点多、能源介质种类多,计量点分散在各生产车间,导致通过人工获取的能耗计量不及时,效率低,也不能对数据进行有效分析。基于工业互联网的能源管控系统,采用“大数据+机理+算法”,对用能情况进行评价、衡预测、耦合优化分析;通过与生产工艺、设备等物质流的数据共享、信息协同,建立能源流、物质流、碳素流的协同仿真系统,实现能源与钢铁主体生产的深度协同优化,提出能源综合优化方案,提高能源利用效率。
4.质量精准追溯。化工行业对产品质量有着极高的要求,任何微小的质量波动都可能影响最终产品的性能和安全性。区块链和大数据分析为化工产品的质量精准追溯提供了可能。在化工生产过程中,从原材料采购、生产过程到成品出库,每一步都可能影响产品质量。通过区块链技术,可以建立一个不可篡改的产品生命周期记录系统,记录每一批次原料的来源、生产过程参数、质量检验报告等信息。当产品出现问题时,企业可以迅速追溯问题源头,无论是原料质量问题还是生产过程中的偏差,都能精准定位,及时采取措施,保障产品质量,同时增强消费者对品牌的信任。
当前我市正以岚山化工产业园、莒县海右化工产业园等为重点,推动能源系统优化和阶梯利用,持续优化生产装置工艺,推广节能降碳技术,通过“横向耦合、纵向延伸”构建园区内绿色低碳产业链条,精准识别碳排放源,搭建数字化管理平台,加强碳排放管控。建立完善重点行业碳达峰碳中和公共服务平台,探索建立产品全生命周期碳排放基础数据库。
绿色是高质量发展的底色,我市工业领域各重点行业、工业园区正通过与数字技术的深度融合,推动优化产业结构布局、全面提升工业能效水平、深入实施节能降碳战略,为全市经济社会高质量发展铺设坚实的绿色基石。
(本文系2024年度日照市社会科学专项研究课题 课题编号 2024064 作者单位 日照市政务服务中心)
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