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      工業(yè)4.0時代給霧霾治理帶來機遇

      2017-04-26 23:58:53楊昆路文
      中國經貿導刊 2017年8期
      關鍵詞:霧霾監(jiān)控工業(yè)

      楊昆+路文

      摘要:治理霧霾已經成為當今中國最火熱的話題。在工業(yè)4.0時代,霧霾成為可控的污染物。本文闡述了工業(yè)4.0時代來臨前人類要面臨增長極限的窘境,工業(yè)4.0時代來臨后,帶來了計算機網絡控制生產效率、控制污染排放、二氧化碳回收利用、在生產和污染排放間謀求平衡的可控技術。分析了工業(yè)4.0時代的三個技術重點:工業(yè)物聯(lián)網、計量測試、大規(guī)模定制。預測了本土化生產、定制化生產、綠色生產會由工業(yè)4.0時代催生。

      關鍵詞:工業(yè)4.0工業(yè)物聯(lián)網綠色生產霧霾

      “工業(yè)4.0”是以智能制造為主導、以網絡實體系統(tǒng)、物聯(lián)網為技術支撐的第四次工業(yè)革命。工業(yè)4.0時代包括兩大主題——智慧工廠、智能生產,如圖1所示。其中,智慧工廠的含義是重點研究智能化生產系統(tǒng)及過程,以及網絡化分布式生產設施的實現;智能生產的含義是整個企業(yè)的生產物流管理、人機互動、3D打印以及增材制造等技術在工業(yè)生產過程中的應用等。2013年起世界已進入大數據時代,大數據作為一種重要的國家戰(zhàn)略資源,其重要性被越來越多的人所認識。

      一、國內學者的研究現狀

      田亞楠、龍波在分析網絡治污減霾必要性的前提下,提出了構建大數據治霾系統(tǒng)的策略,分析了數據采集的途徑和應用,探討了一種數據公開、公眾參與、政府創(chuàng)新的治污減霾新途徑[1];劉睿瀟提出在開展治理霧霾的過程中,應積極應用信息技術,以提升問題防治的有效性[2];康春婷、李衛(wèi)東提出利用大數據監(jiān)測,打擊違法違規(guī)行為,利用大數據提供的交通信息、智能出行,減少環(huán)境壓力,激活企業(yè)治理霧霾的積極性[3];戴羊羊、李成范、周時強等以中分辨率成像光譜儀(MODIS)遙感數據為數據源,綜合利用6S傳輸模型與NASAV5.2算法對2013年12月4日至8日上海地區(qū)霧霾污染進行了連續(xù)性監(jiān)測,并對其形成原因進行分析[4]。

      二、工業(yè)4.0時代來臨前

      如果地球上的人口、污染、工業(yè)化及資源消耗保持現在的增長方式,人類的經濟增長一定會在一定時刻達到極限。增長的極限來源于有限的地球資源。有限制的糧食、資源和環(huán)境系統(tǒng)供養(yǎng)無限制的人口和經濟系統(tǒng),遲早要使資源枯竭、糧食短缺和環(huán)境污染等問題爆發(fā),到那時,人口和工業(yè)生產能力就會驟然發(fā)生衰退或下降。而且霧霾這種污染物成指數狀態(tài)增加,超過了人口增長速度。而且地球上的一些地方已經到了增長的極限,如1976年,意大利米蘭市塞韋索的化工廠爆炸,劇毒化學品四氯二苯并-P-二惡英(TCDD)飄散到了廠區(qū)附近的人口密集區(qū),使37000人處于危險的陰霾中,數千只野生動物死去。1984年,印度博帕爾美國聯(lián)合碳化物的一家化工廠發(fā)生了甲基異氰酸脂氣體泄露,使大約3000人喪生,許多人殘疾了。

      三、工業(yè)4.0時代來臨后

      工業(yè)4.0時代帶來了計算機網絡控制生產效率、控制污染排放、二氧化碳回收利用、在生產和污染排放間謀求平衡的可控技術。

      (一)計算機控制生產技術——虛擬生產技術

      虛擬生產是為了方便決策和控制,進行建模、分析和仿真,管理產品生命周期的技術。虛擬生產過程實質是計算機對實際生產過程的映射。為分析性能、規(guī)劃工藝、設計產品、檢驗質量,在高速計算機網絡的控制下,企業(yè)各級管理和生產機構協(xié)同群組工作。計算機通過虛擬生產環(huán)境評估產品性能優(yōu)點,這使全方面預報替代了人們狹隘的經驗,從而減少資源浪費和排放廢氣。虛擬生產技術集中了分析設備、仿真設備、應用設備、控制設備,使產品裝配設計及仿真的改善。

      (二)控制污染排放

      信息數據對環(huán)境問題治理是有價值的,但由于缺乏共享利用率很低。但資源共享可通過計算機技術的應用來實現。構建三位一體的,實現全方面防控的監(jiān)控體系,在霧霾排放監(jiān)控中應用計算機技術,能加大監(jiān)控強度,逐漸實現視頻監(jiān)控,計算機技術的應用實現了從監(jiān)控排放到監(jiān)控過程的進步,有效實時監(jiān)控環(huán)境質量。為提高防控問題的有效性,以工業(yè)4.0技術為支撐進行遠程監(jiān)控,以在出現霧霾的第一時間做出反應。在這方面應用計算機技術,如借助視頻監(jiān)控.CO分析儀、火焰原子吸收分光光度計、氣相色譜儀等檢測設備,對改善空氣質量很有幫助。

      (三)二氧化碳回收利用

      利用信息、通信和技術多方面包括物流規(guī)劃、智能電網、節(jié)能建筑捕獲二氧化碳,轉變二氧化碳為有用物質,或者綁定于其他物質上,合成新物質或材料。難題是要將捕獲二氧化碳的成本降至69元/t(CO2)以下,相當于每度電增加約0.13元的生產成本。

      (四)在生產和污染排放間謀求平衡

      這是個工學與經濟學交融的課題,目前還沒有大數據技術能夠做到。盡管如此,許多學者仍在盡力尋求環(huán)境污染與內生經濟增長的交融,試圖人工計算經濟可持續(xù)增長的最優(yōu)解。大數據計算這個最優(yōu)解今后只能托付政府完成,進而達到改善環(huán)境乃至人均經濟增長率的穩(wěn)態(tài)增長。

      四、工業(yè)4.0時代的三個技術重點

      (一)工業(yè)物聯(lián)網

      霧霾污染治理已經以物聯(lián)網為基礎,實時監(jiān)測解決。污染源及治理污染的關鍵環(huán)節(jié)可以通過環(huán)保設備和物聯(lián)網的結合實現實時監(jiān)控。排污異常還可以通過數據報警被及時發(fā)現,使突發(fā)污染環(huán)境的事故胎死腹中。可以通過布置傳感器網絡廣泛應用于實時監(jiān)測火電廠、化工、重工排污數據。

      (二)計量測試

      計量測試應具備三個基本要素:一是計量測試工具:計量測試儀表,如電能遠程抄表、煤氣遠程抄表,用互聯(lián)網將之相聯(lián)通,大都可以直接與互聯(lián)網相通。二是計量技術人才:第四次工業(yè)革命是一個生產與服務相聯(lián)、物物相聯(lián)、人機相聯(lián)、制造與服務相聯(lián)、多學科、寬領域的復雜革命,需要復合型計量人才。三是傳感器:此傳感器不可與傳統(tǒng)的傳感器同日而語,是可追根溯源的、自校自準的、可靠的、精確的傳感器。

      (三)大規(guī)模定制

      產業(yè)的互聯(lián)網化升級,工廠直連消費者,去掉中間的繁冗環(huán)節(jié),節(jié)省物流中的碳足跡,讓消費者買到物美價廉、綠色環(huán)保、可定制的產品。

      五、結語

      工業(yè)4.0時代催生了本土化生產、定制化生產、綠色生產,即大數據技術催生了三種生產方式。

      第一,本土化生產??鐕狙芯苛藮|道國的文化、風土人情、經濟情況后,全方位、多層次地把生產、管理、營銷、人事等切合到東道國經濟中,此種生產防止了環(huán)境污染向別國的擴散。

      第二,定制化生產。即采用ERP(企業(yè)資源計劃系統(tǒng))來達到對企業(yè)數字化管理的目的,按照細化的、多元化的需求和市場,實現靈活性和快速響應性的大規(guī)模定制生產,減少了資源浪費。

      第三,最重要的綠色生產,即采用大數據技術構建科技含量高、資源消耗低、環(huán)境污染少的產業(yè)結構和生產方式,大幅提高經濟綠色化程度,實現經濟發(fā)展與資源環(huán)境的有機協(xié)調[5]。

      其他研究只是將網絡化或計算機技術與治理霧霾結合起來了,而沒有將第四次工業(yè)革命與治理霧霾結合起來。本文將“工業(yè)4.0”應用到治理霧霾上,預測了未來必然走的一個治理霧霾的模式,具有前沿性和大局意義。

      參考文獻:

      [1]田亞楠,龍波.大數據治污減霾策略研究[J].現代電子技術,2016(5):114—116.

      [2]劉睿瀟.淺談計算機技術在環(huán)境保護中的應用[J].低碳世界,2016(20):251—252.

      [3]康春婷,李衛(wèi)東.大數據術在霧霾治理中的應用[J].中國經貿導刊,2016(11):28—30.

      [4]戴羊羊,李成范,周時強等.基于遙感的上海地區(qū)霧霾監(jiān)測研究[J].測繪工程,2015(12):29-32.

      [5]王彤宙.新常態(tài)下生產方式綠色化之路[EB/OL]. http://www.qstheory.cn/economy/2015-06/23/c_1115691921.htm. 2015—06—23.

      (楊昆,山西省科學技術情報研究所助理研究員。路文,山西省科學技術情報研究所助理研究員。)

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