申論題

1. 智慧進料質量預測與控制（前端優化）

焚化廠效率最大的變數來源於垃圾的熱值和成分不穩定性。

• AI 影像辨識與分類：

  • 在進料口或抓斗區域，利用高解析度影像與 AI 視覺模型，即時分析抓斗中的垃圾成分（如塑膠、廚餘、木材、金屬的比例）。

  • 結合紅外線或近紅外線感測器，預測當前批次垃圾的熱值（Higher Heating Value, HHV）和含水率。

• 效益： 準確預測燃料特性，使操作員（或自動化系統）能預先調整抓料混合策略和後續燃燒參數，確保熱值穩定，避免燃燒波動。

2. 智慧燃燒優化與爐膛控制（核心優化）

這是 AI 應用價值最高的領域，直接影響效率和排放。

• AI 爐膛狀態監測：

  • 利用爐膛內部的 AI 影像辨識（高溫攝影機），即時監測火床形狀、燃燒區域、結渣、及灰渣滯留狀況。

  • 結合爐溫、氧氣濃度、氣體流速等即時感測器數據。

• 自適應燃燒控制：

  • AI 模型將預測的進料熱值和實時的爐膛狀態作為輸入，動態計算並調整核心參數：

    • 一次/二次風的配比和流量。

    • 爐排的速度和往復頻率。

    • 助燃劑（如燃油/瓦斯）的投入量。

• 效益： 實現最佳化燃燒，確保爐溫在戴奧辛生成窗口（$200^\circ\text{C}$ 到 $450^\circ\text{C}$）快速通過，同時提高鍋爐蒸汽產量（發電效率）。

3. 智慧汙染物（ $\text{NO}_x$、戴奧辛）排放預測與控制

確保汙染物排放穩定達標甚至優於法規要求。

• 預測性排放模型（Predictive Emission Monitoring System, PEMS）：

  • AI 學習歷史操作參數與連續排放監測系統（CEMS）數據的複雜非線性關係。

  • 即時預測在當前的燃燒條件下， $\text{NO}_x$、 $\text{SO}_x$、 $\text{HCl}$、甚至戴奧辛的排放濃度。

• 智慧噴注控制：

  • 根據 PEMS 的預測，AI 自動調整汙染防治設備的藥劑噴注量：

    • SNCR/SCR 脫硝系統：精準控制氨水或尿素的噴射量，達到最佳 $\text{NO}_x$ 去除率，同時避免過度噴注造成氨逃逸（Ammonia Slip）。

    • 活性碳/石灰噴注：根據戴奧辛、重金屬、 $\text{SO}_x$ 濃度預測，優化活性碳和石灰粉的投加量，節省昂貴的化學藥劑成本。

• 效益： 確保排放合規、減少化學藥劑消耗、降低營運成本。