造粒知音——立信“阳光绿矿”团队以算法破解生物质能源迷局

在我国双碳战略深入落地、农林废弃物资源化加速推进的产业浪潮中，生物质颗粒作为替代燃煤的核心清洁燃料，是县域循环经济、秸秆综合治理的关键抓手。整条产业链稳产增效，高度依托原料品质精细化管控与全流程智能化生产。如同解谜需要从繁杂线索里梳理答案，生物质制粒生产同样难题缠身：田间秸秆品类混杂、干湿波动跨度大、杂质随机掺杂，受收储时令、地域气候影响，原料指标每日动态变化；烘干、制粒工段受原料扰动极易出现成型率下滑、能耗飙升、成品破损超标等问题。传统生产线依靠人工凭经验调参，原料含水率、粗纤维占比无法实时量化，参数调整滞后粗放，轻则原料浪费、用电成本居高不下，重则全线停机检修。受原料非标化与粗放管控制约，国内中小型颗粒厂普遍产能利用率不足七成，原料损耗、无效能耗每年造成行业数十亿隐性损耗。如何依托智能算法搭建动态调控体系，给生产线装上 “智能感知大脑”，破解原料多变带来的生产失稳痛点，已然是生物质产业化规模化发展的关键堵点。

（配图 1：团队成员与颗粒生产企业技术骨干座谈研讨生产痛点）

在指导老师带领下，立信 “阳光绿矿” 大创团队立足江苏盐城市、宿迁市、泰州市、南通市等本土产业实地调研，聚焦秸秆原料多元化、工况动态化的行业痛点，经过实地走访、反复试验攻关，打造一套原料智能检测 + 全工段自适应调控一体化制粒智能管控系统，跳出传统固定参数生产模式，构建 “来料快速检测 — 数据智能研判 — 设备联动调参” 闭环控制体系，为生物质颗粒高效节能生产提供科创解决方案。

多源原料快速甄别算法，是系统第一道 “原料体检仪”。针对秸秆、稻壳、杂木屑混合进料、组分无序混杂难题，团队依托近红外快速检测搭配特征聚类算法，快速识别来料含水率、灰分、粗纤维三大核心指标，秒级完成原料分级归类。实测表明，原料组分识别误差控制在 ±1.2% 以内，彻底改变以往原料凭肉眼分拣、优劣混掺的落后模式，从源头规避劣质原料入线造成的制粒损耗。

多变量联动 AI 调控模型，是生产线的智慧中枢。团队将来料检测数据接入烘干、制粒、冷却全工段控制系统，依托机器学习算法根据原料实时指标，自动匹配烘干温度、进料转速、环模压制压力，实现原料变、参数随动。一改传统生产线一套参数通吃所有原料的弊端，项目落地实测，单位产品电耗较传统生产线下降 12%，颗粒成型合格率由 83.2% 提升至 95.8%。

冗余能耗剔除优化模型，攻克工况波动带来的空耗难题。针对生产间歇、原料断档时段设备空载耗电顽疾，团队优化启停时序算法，精准预判来料空档区间，智能调控辅机启停节奏，相关优化技术已申报实用新型专利，持续压缩全流程无效用电损耗。

（配图 2：团队在实验室依托原料试样开展算法调试、数据标定实验）

目前整套智能管控方案已落地苏北年产 18 万吨生物质颗粒项目生产线试运行，落地期间精准预判多批次高含水秸秆来料波动，提前调整烘干工况，规避三次批量成品报废风险。相较原有粗放生产模式，单生产线每年可节约电费、原料损耗成本超百万元，大幅减少因原料不稳带来的非计划停机损失。

项目负责人介绍：“我们核心亮点就是以数据量化多变原料，用算法适配柔性生产，依托厂区配套光伏自发用电体系，进一步放大节能降本优势，打造原料 — 生产 — 节能全链条数字化管控样板。”

（配图 3：项目智能中控平台实时展示原料数据与全线生产运行画面）

依托算法成果与实地产业化数据，团队持续迭代优化系统模型，逐步拓展方案至苏北多家秸秆加工企业。下一步团队将持续扩充苏北各类农林原料特征数据库，完善不同品类原料专属调控参数库，助力区域生物质产业摆脱粗放生产桎梏，以科创算法赋能秸秆变绿矿，用精细化数字技术护航乡村绿色循环产业长效发展。

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