前言

随着人类社会文明的进步和公众环保意识的增强，科学合理地利用自然资源，全面系统地保护生态环境已经成为世界各国可持续发展的必然选择。环境保护是指人类科学、合理地保护并利用自然资源，防止自然环境受到污染和破坏的一切活动。环境保护的本质是协调人类与自然的关系，维持人类社会和自然环境的动态平衡。由于生态环境是一个复杂的动态大系统，实现人类与自然的和谐共生是一项具有复杂性、系统性、长期性和艰巨性的任务，必须依靠科学理论和先进技术才能实现。

本书主要面向在无害化、减量化和资源化等方面具有显著优势的MSWI过程所涉及的离线研究的建模、控制、优化等智能算法难以测试与验证，以及承载智能算法的软硬件系统难以移植至实际现场等问题进行研究。MSWI是目前广泛采用的城市固废处理技术，其减质率、减容率和能量回收率可达到70%、90%和19%，在经济和环保方面所呈现的潜在价值已被发展中国家所认可。我国MSWI技术起步于1988年深圳引进的2台150t/d的马丁炉排焚烧炉，在经“十二五”的着力推广和“十三五”的无废城市规划后，MSW处理能力占比(超过50%)已居世界首位。同时，MSWI过程在低碳、环保和可持续能源等领域均具有关键作用，已成为新时期生态文明建设和循环经济体系中的托底工业。针对MSWI过程固有的多阶段、多因素和机理复杂等特性，在“3T+E”的控制原则下，国外研究学者将主要操纵变量确定为MSW进料量、炉排速度和进风流量等“料、风、水”的量，主要被控变量确定为燃烧线长度、炉膛温度、烟气含氧量和蒸汽流量，研发出适合自身国情的自动燃烧控制(automatic combustion control, ACC)系统，但其能够长周期稳定运行的前提是具有稳定的MSW成分和热值。相较而言，我国MSW的分类政策和管理制度仍在逐步完善和推广中，导致所收集的MSW组分具有不确定性强、热值低和波动性大等特点。因此, 国外的ACC系统难以直接应用于我国MSWI过程的智能优化控制。目前, 国内MSWI电厂主要采用领域专家(知识型工作者)凭借机理和经验认知对运行工况进行判断后，针对多场景需求采用区别化的手动操作规则，即具有智能自主行为的手动控制模式。该模式从本质上是依据结构化的过程数据、非结构化的图像与操作记录文本甚至交流语音等多模态数据，在感知与认知场景需求后调整相应的操纵变量； 显然，该模式存在专家精力有限性、经验差异性和控制主观性等，难以保证MSWI电厂的长期稳定运行，进而会影响企业的减污降碳效果。因此，需要将我国MSW特性和领域专家30余年的运行经验相结合，自主研发定制化、本地化的面向具身智能的建模、控制与优化等算法，进而形成具有中国行业特色的工业软件。然而，工业现场对运行安全性的考虑和分布式控制系统(distributed control system, DCS)固有的封闭特性导致其难以与外部智能算法交互，即不能对MSWI控制系统进行直接的数据采集和参数下装操作，从而使针对MSWI过程所研究的智能算法难以验证。通常，离线研究的智能算法与工业过程的融合均需要经过工程初试验证和中试调试等多环节的测试与评估等阶段才能落地应用。因此，智能算法测试与验证平台是实验室研究的相关理论与技术能够落地应用不可或缺的重要支撑。

本书在国家自然科学基金项目(62073006，62021003）、北京市自然科学基金项目(4212032)和新一代人工智能国家科技重大项目(2021ZD0112301，2021ZD0112302)等课题的支撑下，开展面向MSWI过程智能优化控制的模块化半实物仿真平台研究。首先，概述了工业过程仿真平台的现状和所面临的挑战性问题； 其次，描述了MSWI过程对仿真平台的需求，基于模块化理念设计和实现了由多模态历史数据驱动、安全隔离与优化控制、多入多出回路控制等系统组成的面向智能建模、控制和优化算法测试与验证的半实物仿真平台； 最后，在实验室完成了典型场景的验证等，并将部分模块移植至实际现场进行应用。本书旨在面向国家在污染防治领域的重大战略需求，以解决离线研究的建模、控制、优化等智能算法难以测试与验证，以及承载智能算法的软硬件系统难以移植工业及现场落地应用等问题为研究目标，从实际研究和工程出发提出了具有模块化、可移植等特点的半实物仿真平台，进而支撑MSWI过程的运行优化和城市污染的排放控制，促进生态环境的可持续发展。

感谢国家自然科学基金委、科技部及北京工业大学的长期支持，感谢环保自动化研究团队的同事和研究生，特别是徐雯、郭海涛、崔璨麟、潘晓彤、许超凡、张润雨、田昊、王博康等同学参与了本书的成稿工作。感谢MSWI领域的国内外专家学者，正是在你们的启迪和激励下，本书的内容得到进一步升华。

汤健王天峥夏恒乔俊飞

2024年12月于北京平乐园