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存量時代,垃圾焚燒行業的數智化賦能與低碳轉型

時間:2025-07-01 09:22

來源:中國固廢網

作者:趙怡茗整理

近日,上??岛悱h境股份有限公司首席數字官方煒在“2025(第十二屆)上海固廢熱點論壇”上分享了題為《數智化助力垃圾焚燒精細化運營與低碳轉型新趨勢探索》的主題演講。他表示,在當前復雜市場環境下,垃圾焚燒行業需借助數智化工具提升運營效率,并探索低碳轉型的新路徑。

在政策趨嚴與產能過剩的雙重擠壓下,中國垃圾焚燒行業正經歷從“規模驅動”向“效能優先”的歷史性轉型。隨著國補退坡與排放新標持續壓縮利潤空間,傳統粗放式運營模式遭遇嚴峻挑戰。與此同時,數字化與智能化技術的深度融合,正悄然重塑行業競爭邏輯——企業不再依賴產能擴張,而是通過數智化手段實現垃圾焚燒全鏈條的精細管控。

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方煒

上??岛悱h境股份有限公司首席數字官方煒在“2025(第十二屆)上海固廢熱點論壇”上分享了題為《數智化助力垃圾焚燒精細化運營與低碳轉型新趨勢探索》的主題演講。他表示,在當前復雜市場環境下,垃圾焚燒行業需借助數智化工具提升運營效率,并探索低碳轉型的新路徑。

01行業現狀:從規模擴張到存量運營的轉型陣痛

中國垃圾焚燒行業已從快速建設期邁入存量運營階段。

截至2024年7月,全國投運的垃圾焚燒廠達1156座,日處理能力突破115萬噸,遠超“十四五”規劃80萬噸/日的目標,而2023年日均垃圾清運量僅72萬噸,一邊是產能過剩矛盾突出,一邊是效率低下的清運率——河北、江西等6省產能與清運量比值超2倍,區域失衡問題凸顯。

在這樣的背景之下,方煒指出行業面臨三重挑戰:

其一,產能過剩導致垃圾量不足,處理費與發電收入雙降,企業被迫摻燒工業垃圾填補缺口;

其二,國補退坡沖擊盈利,新規增設82500小時補貼上限(年均超5500小時項目補貼期縮短),低煤電價地區收入或降20%,地方提費與綠電交易補救效果有限;

其三,排放提標顯著推高運營成本:2024年《生活垃圾焚燒處理與能源利用工程技術標準》(GB/T51452-2024)完成國標升級,對焚燒廠的污染控制、工藝參數等提出更高要求;緊隨其后,上海(DB31/768-2013)、深圳(SZDB/Z233-2017)、海南(DB46/484-2019)等地陸續出臺地方標準,國標與地標的雙重約束下,企業需投入資金改造污染治理設施、升級監測系統,并應對更嚴格的排放限值與運維要求,直接導致運營成本攀升,經營壓力進一步加大。

在此背景下,企業聚焦“沉浸式運營”,通過精細化管理與技術升級降本增效,為行業整合競爭蓄力。

從行業發展軌跡看,我國垃圾焚燒廠投運規模自2002年起逐步增長,2016年后進入快速擴張期,2021年達到峰值(日處理20.83萬噸),2022-2024年新增規模斷崖式下降至2021年的1/10。投資熱度同步回落,2021年開標項目數量與金額達峰,2024年持續走低。方煒說地域分布上,東部密集、西部稀疏的特征顯著,加劇了區域發展不平衡與處置能力錯配的矛盾。此外,地方標準趨嚴推動企業改造投入增加,進一步壓縮利潤空間。

面對行業“存量運營”的迫切需求與多重挑戰,數智化賦能的快速發展與政策支持為其提供了破局關鍵。

02數智化賦能:從“單點應用”到“系統重構”的運營革命

“中國垃圾焚燒已進入‘運營為王’階段,需通過精益化生產提升上網電量、降低運營成本兩個角度追求卓越運營。”

方煒指出,當前,數字化技術發展正經歷從單點突破向多技術融合的系統性變革,深刻重構產業形態。這一轉型由政策推進、技術迭代與產業需求三重因素驅動,推動數字化應用從“單點應用”邁向“系統重構”。

國家層面高度重視數字化發展,“十四五”規劃中,專章部署“加快數字化發展,建設數字中國”,強調打造數字經濟新優勢,協同推進數字產業化和產業數字化轉型。各地政府也配套出臺工業數字化轉型、制造業智能化升級等政策,為技術落地提供有力支撐。正在編制的“十五五”規劃,預計將進一步把數字化、人工智能與應用場景的結合放在更為重要的位置。

在此背景下,康恒環境聚焦垃圾量拓展、生產過程優化、運營模式創新三大方向,深度融合數字化技術構建解決方案,并在多個場景實現創新應用:

AI工業垃圾摻燒測算:針對局部地區“吃不飽”問題,拓展區域垃圾入場,探索實踐摻燒工業垃圾、污泥,開發AI模型評估摻燒盈利能力,目前已經實現測算準確率超90%,單個項目年節約成本60人天;

垃圾倉智慧化管理:通過AI識別與大數據建模實現三維堆體還原、垃圾吊軌跡跟蹤,支持智能調度、故障預警、配伍調質,穩定生產以及優化人工成本;

自動化垃圾吊:具備區域減速、避障、防護功能,中晚班效率達人工的80%,故障率低于10%,單個項目年節省備件維護成本約15萬元;

AI&智慧焚燒:運用模型預測控制、視覺識別、神經網絡等技術,實現焚燒爐自動投運率95%,提升20%焚燒穩定性,降低80%以上操作量,蒸汽量提升>1%;

設備預測性維護:通過24×7性能監測與機器學習異常預警,實現故障根因分析與事故自愈,提升運行可靠性;

AI知識開放平臺:沉淀行業經驗與技改大修數據,解決人員流動導致的經驗流失問題,支撐片區化管理與遠程協作;

AI技改、大修數據庫:復盤歷史方案形成標準化體系,80%技改方案可自動生成,提升實施效率;

助力片區化管理模式落地:為適應運營管理精細化、高效化要求,康恒環境由之前的五大區域劃分為十五個片區,集團內物資通過數字化平臺集中采購,片區內物資聯儲聯備,共享供應商資源,并逐步推行自主檢修,持續降本;

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編輯:李丹

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