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虚拟生态建厂及绿色工厂综合评估系统

2022/03/01

一、所属领域

工业节能及碳减排、系统工程

二、项目介绍

1. 痛点问题

温室气体排放、工业能源消耗和污染物排放的总量控制目标和节能减排工程技术选择,传统上主要依赖于计量经济学模型、统计趋势外推或专家定性判断,缺乏节能减排可行技术依据和经济性分析,难以对工业行业或企业集团节能减排管理目标的具体路径进行系统集成。另外,当前节能减排目标的日益增加(温室气体减排、能源节约和多种污染物削减等)带来了不同管理目标之间的冲突和协调难题,传统模拟分析方法无法有效研究多种节能减排目标的协同控制。面对工业节能减排目标的增多及环境约束力度的增强,新建企业如何选择最佳可行的工艺技术以达到先进的绿色工厂水平,已有企业如何确定经济适用的节能减排改造措施(技术)以满足日趋严格的温室气体减排、能源双控和环保要求,这都是当前工业企业绿色发展、转型升级和实现碳达峰碳中和目标所面临的重大挑战。

2. 解决方案

面向生产企业/环境服务公司节能减排改造的实际需求,本成果提供了基于“原料-产品-工艺-技术”全流程模拟的“虚拟生态建厂及绿色工厂综合评估系统”。该系统采用了数据智能归集及工业全过程工艺技术匹配建模方法,针对多行业构建了节能减排大数据系统及多数据源自动创建标准化行业模板,支持行业节能减排技术数据系统的实时更新和高效拓展。另外,实现了多行业标准化虚拟建厂及多目标优化系统,实现高效筛选多种生态绿色建厂目标下的最优技术组合;基于多维数据底层封装、算法云模块服务技术,构建绿色工厂评价及节能减排潜力评估服务平台。

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3. 竞争优势分析

与本成果具有相似功能的系统尚未在竞争市场出现,当前节能减排领域的管理系统以在线监测和管理可视化的产品为主,没有可直接对标的企业。本成果具有完全自主知识产权,聚焦温室气体减排、能源节约和污染物削减的综合管理需求,可实现低成本、高效率地评估工厂的绿色化水平,为绿色金融服务、绿色工厂创建等提供支撑。该系统实现了以下三个方面的创新。

(1)基于数据智能归集及匹配建模技术构建了多行业的大数据体系:克服传统工业内部工艺、技术、各类标杆数据离散分立、无法统一调配应用的困难,在智能化匹配算法下实现了数据源自动创建标准化模版,搭建了多行业完整技术类别的数据架构自动化体系,支持数据模板的实时更新,可以高效复制和拓展。

(2)实现了多行业标准化虚拟生态建厂及多目标优化系统:工业系统模拟引擎的创建,可以在拓展到其他行业/企业时将专业化软件的开发周期由数月降至2~4周水平,大幅度降低开发成本,更利于系统广泛推广;优化比对程序算法,借助千万量级匹配实现了模糊化快速检索,克服传统方法单一速度劣势问题,高效筛选多目标协同最优的技术组合。

(3)基于多维数据底层封装和算法云模块服务技术,构建了绿色工厂评价及节能减排潜力服务平台:克服了传统系统功能单一、技术数据库底层捆绑的技术问题,突破了快速匹配的底层算法和用户参数,现有灵活集成模式大幅度地降低了学习使用成本,方便相关绿色工厂评价体系快速推广应用。

4. 市场应用前景

在现有绿色工厂评价功能的基础上,该系统扩展更为丰富的企业对标工具,便于企业及时开展横向比较,并诊断薄弱环节,提出针对性改进建议;标准化模板库将随着企业用户的增加而不断完善,成为功能强大的节能减排对标管理系统。目前系统已经支持开放注册,综合系统自身的高扩展性、灵活性和易用性,已经具备市场化快速推广的应用条件。该系统能同时为社会多方提供高效服务,可辅助地方政府进行能源双控和双碳管理、可辅助金融机构做绿色金融投资评估,还可用于工业园区和企业的双碳技术系统集成设计、双碳技术产品供应商的认证评估等。

5. 发展规划

依托本成果搭建双碳技术公共服务平台,面向地方政府、园区和企业在双碳规划管理、双碳技术与产品、绿色金融等方面的实际需求,联合社会多方,为需求侧提供碳达峰碳中和系统性整体解决方案。

6. 知识产权情况

已授权软件著作权1项。

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三、合作需求

(1)与从事工业节能减排、清洁能源的企业以及绿色金融机构开展业务合作;

(2)项目孵化需办公场地500平米,天使轮融资需求约3000万。

四、团队介绍

项目团队依托清华大学环境学院循环经济产业研究中心,该中心重点开展节能减排领域规划、系统模拟及技术集成的科学研究,推动节能减排关键共性技术的联合攻关、推广应用和产业化,已完成国家科研专项等课题近百项,开展地方政府、工业园区、企业集团等科技咨询项目超100项,为国家、地方和企业推进节能减碳、污染治理提供科技支撑。成果获国家科技进步奖二等奖1项、教育部等省部级科技进步一等奖6项。已合作出版论著20本,在Nature Sustainability, Nature Communications等国际期刊发表SCI论文110多篇,国家计算机软件著作权40多项。

五、联系方式

E-mail:ott@tsinghua.edu.cn

成果编号:2022014

注:所有成果发布内容未经授权,请勿转载!

授权请联系yaoxiahan@tsinghua.edu.cn

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