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打造安心的生活空間，我們需要...
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打造安心的生活空間，我們需要它，專為小資健康生活設計的BRISE C260 空氣清淨機，具有空間防疫、高效過濾、極速安靜、低負擔等4大特點，不只降低耳朵的壓力，也節省了荷包的壓力。
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氣體壓力感測器 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
工研院攜手產學研鼓勵用電端參與供電邁向無碳電網新願景
【記者李嘉祥／台南報導】
2021年5月6日 週四 下午4:41
氣候暖化，推動淨零碳排已是各國施政重點，歐盟預計2023年開徵「碳關稅」，依排碳高低對進口商品課稅；美國與中國大陸今年4月也共同發布「氣候危機聯合聲明」，宣示未來將合作減少碳排放以對抗氣候變遷。因應國際趨勢發展，工研院今日深入臺南科學園區舉辦「能源效率管理暨綠色供應鏈研討會」，邀產學研專家從節能端、管理端、電源端、供應鏈端等四面向分享電力觀念與技術，期望產業能與供電端攜手合作，共同為降低碳排與穩定供電貢獻一己之力，幫助臺灣邁向無碳電網新願景。
研討會邀請思納捷科技總經理莊棨桀、台灣電力公司業務處費率組組長陳建嘉、工研院綠能與環境研究所經理黃奕儒、工研院綠能所經理楊斐喬與資深工程師黃文輝，分別以「以ESCO能源管理輔助達成智慧工廠關鍵應用」、「因應第二尖峰之需求面管理策略」、「綠電交易之現況與展望」以及「碳權管理及產品碳足跡熱點分析」為題，向產業分享最新電力觀念與技術發展。
工研院院長劉文雄表示，隨美、歐、加、日、韓等上百個國家表態支持氣候政策及允諾大幅降低二氧化碳排放量，淨零碳排已成為全球最關注的重要行動，工研院今年3月率先成立「淨零永續策略辦公室」，將提出台灣2050年淨零碳排路徑與產業技術發展策略藍圖，並宣布全院將在2050年達到二氧化碳淨零排放的目標。在電力發展上，想要降低碳排放又能穩定供電，需建立自己的電力承載順序，於電力系統面對用電量攀升及負載端多樣需求時，除評估電力供給面需求面及相關成本及風險外，也要納入考量降低碳排放的目標，找出最佳電力資源組合，帶動台灣電力永續發展。
劉文雄說，近年全球半導體需求激增，帶動國內科技產業蓬勃發展，對用電需求逐步增加，因此研討會特深入科學園區，希望透過專家分享，讓產業能夠積極參與節約能源、需量反應、分散式電源，實現電力承載順序的思維，讓供電穩定不再只是發電端的責任，藉由所有人攜手合作，產業不但能落實國際減碳目標，還能降低用電成本，創造能源、經濟與環境三贏局面。
思納捷科技總經理莊棨桀指出，所謂「能源技術服務業」是指提供廠商能源效率相關全方位改善服務的一種商業模式。ESCO可透過三部曲幫助產業節能，第一部曲從最基本能源與資源管理優化做起，包括電能監控、需量管理、空調管理、水質監測，將全廠水電油氣納入監管；第二部曲是透過機電設備聯網構成的設備與機台管理，以機聯網或感測器蒐集製程機台資料；最後透過已知的能源資訊與機台資料進行智慧分析與預警來優化產能與良率，逐步打造智慧綠色工廠。
台電業務處費率組長陳建嘉說，隨再生能源持續併入電網系統，供電間歇性將對電力調度帶來挑戰。台電除強化傳統發電能力，也針對電力需求管理推動因應策略。在需量反應方面，短期將配合系統需求抑低夜晚尖峰，中長期則發展多元時段與創新方案，並參與電力交易市場投標。時間電價方面，短期持續提高用戶時間電價的參與，中長期則在用戶最小影響下進行電價時間帶調整，希望透過發電端用電端共同努力，滿足電力系統需求並降低碳排放。
工研院綠能與環境研究所經理黃奕儒表示，隨台灣電業走向自由化，綠電交易經過近年醞釀發展逐漸開花結果。國內第一波綠電交易案在2020年5月完成，由13家業者共同完成，實際申請轉供容量超過90MW，預估年度綠電總交易量超過1.1億度以上。國內半導體大廠也與離岸風電廠商簽署綠電購電合約，轉供容量高達920MW。今年俗稱「用電大戶條款」的再生能源發展條例修正上路，可預期未來產業會有越來越多綠電需求，將可進一步帶動綠電交易的發展。
工研院綠能所經理楊斐喬也強調，各國為減少溫室氣體排放量，將對企業碳排放量予以價格化，但對其投資減少的溫室氣體排放量允許轉為「碳權」，可抵換其排放量或販售與其他有需求的企業。產業需密切關注政府與國際間的碳權管理遊戲規則，並掌握自己的碳排與有制度的執行碳權管理。
工研院綠能所資深工程師黃文輝強調，歐盟、美國等碳關稅的潛在壓力，促使產品碳足跡計算開始受到關注，產業要為產品減碳需要先盤查產品的碳足跡，困難處是蒐集上游原料供應商複雜的碳排數據很耗時間和精力，工研院特擘畫「2030技術發展策略與藍圖」，投入淨零碳排相關創新研發，發展出整體解決方案「永續碳管理平台」，除能進行碳足跡盤查、計算、分析，還能協助產品走向減碳設計，也能把碳盤查成果進一步結合企業環境管理系統，幫助企業達到淨零碳排目標，以利打入國際綠色供應鏈，進攻零碳利基市場。
附圖：工研院於南科舉辦「能源效率管理暨綠色供應鏈研討會」，工研院院長劉文雄也出席，分享產業界如何為供電穩定與減碳盡份心力。（記者李嘉祥攝）
▲工研院於南科舉辦「能源效率管理暨綠色供應鏈研討會」，工研院院長劉文雄也出席，分享產業界如何為供電穩定與減碳盡份心力。（記者李嘉祥攝）
資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E5%B7%A5%E7%A0%94%E9%99%A2%E6%94%9C%E6%89%8B%E7%94%A2%E5%AD%B8%E7%A0%94%E9%BC%93%E5%8B%B5%E7%94%A8%E9%9B%BB%E7%AB%AF%E5%8F%83%E8%88%87%E4%BE%9B%E9%9B%BB%E9%82%81%E5%90%91%E7%84%A1%E7%A2%B3%E9%9B%BB%E7%B6%B2%E6%96%B0%E9%A1%98%E6%99%AF-084159025.html
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【中鋼AI現場1：1千5百度高熱密閉生產環境如何監控？】高爐AI應用大剖析
中鋼靠間接量測高爐生產數據，一步步打開黑盒子，運用AI即時監控爐況，提早預測異常生產狀況即時應變
文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影／洪政偉
高爐之於鋼廠，是不可或缺的一環。飄洋渡海的鋼鐵原料從港口上岸後，會先由煉焦工廠製成焦炭、燒結工廠製成燒結礦與鐵礦，加入其他次要原料後，就會來到鋼鐵融煉的第一站，高爐。
高爐的作用，就是透過一連串高溫熔融反應，將鋼鐵原料煉成鐵水。雖然說起來容易，實際上，高爐卻是一個複雜的煉鐵反應器。中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達解釋，每一座高爐，都集合了非常多系統於一身，包括了爐體本身冷卻系統、熱風爐、原料輸送、出鐵、爐氣處理、頂壓回收發電、噴媒等環節，每個系統互相搭配，才能維持高爐穩定運作。
這個系統中，真正煉製鐵之處，就是外觀形似巨大養樂多瓶的高爐爐身。其運作原理，是從上方加入煉鐵原料，以一層焦炭、一層燒結礦與鐵礦的方式，盡量將原料均勻散布其中，再透過周邊的熱風爐，將空氣加熱，從高爐下部的鼓風嘴鼓進高爐，來加熱、還原，將鐵礦石融煉成鐵水與爐渣。
熔煉過程中，中鋼也透過鼓風嘴噴吹粉煤，來取代部分焦炭作為還原劑，可降低煉焦爐的負荷，並有利於爐熱調節；而爐內產生的高爐氣，也能在淨化後用來發電，並作為熱風爐及廠內的燃料，來達成節能、減少碳排放的效益。最後的鐵水與爐渣，則會分開取出，各自進行下一步的加工或販售。
許雍達指出，這套高爐生產的做法，早從十多年前就持續運作至今，但在過去，高爐內部高溫、密閉且不易觀測，難以得知爐況是否符合預期，「比如原料一層一層加入之後，到底分佈均不均勻？又要如何在爐溫下降之前，提早預測來因應？」
這些問題，隨著IoT與AI技術日漸成熟，中鋼開始蒐集更多生產數據，逐步翻轉過去熟悉的高爐運行操作。
落地27項高爐智慧應用，更即時掌握高爐生產動態
中鋼約從3年前開始，致力於研發高爐AI，不只開發高爐爐況監控的相關應用，也開發周邊設備的AI應用，比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等，截至今年初，已經完成27項高爐智慧應用的開發，依據應用的特性與適用場域，分散部署在4座高爐中。
由於高爐本身就像是一個黑盒子，為了掌握高爐的生產狀況，中鋼在高爐上裝設了多種感測器，就是要靠各種生產數據，一步步將盒子打開。
比如說，從高爐上方布料時，雖然是均勻旋轉布料，但實際布料情況還是會依據爐內氣流變化而改變，為了監控布料狀況並適時調整，中鋼在布料槽裝設了料面溫度儀與輪廓儀，來掌握布料形狀與高溫氣體的分布情形。在爐壁上，中鋼也裝測了溫度感測器，透過爐壁溫度變化頻率，來預測爐壁冷卻元件是否受侵蝕、內部是否結塊。
不只如此，為了預測爐熱變化，中鋼量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，開發AI預測未來爐熱；也運用爐溫爐壓分布的異常數值，找出發生管道流異常的可能性。透過更即時發現異常並自動預警，就是要讓產線人員盡早發現問題，才能提前調整生產參數來因應。
而且，針對所有開發的生產數據監控與AI應用，中鋼開發了綜合爐況評分機制，能從原料分佈、氣流狀況、目前風量、鐵水產量、爐內溫度等生產狀況，為高爐當下的運行表現評分，讓產線人員可以更直覺、快速地的了解當前高爐爐況，「中鋼自己設定的目標，是要隨時大於89分以上，」許雍達說。
克服AI落地挑戰，中鋼導入一站式生產數據監控平臺
中鋼過去開發AI應用時，是由技術人員設法取得生產數據，開發出AI模型，再由IT單位開發成應用程式，個別部署到現場中控室的單機電腦中。
許雍達指出，這個做法面臨了三大挑戰。首先，當時從生產環境蒐集到的資料，位於封閉式的生產系統中，為避免透過外部線路存取資料時，可能帶來的資安風險，「研究人員不能輕易的取得生產數據資料，分析費時費力。」
再加上，每一支開發完成的應用程式，都必須部署到中控室的單機電腦中，透過視窗介面來呈現，在應用程式分散在多臺電腦的情況下，增加了電腦、網路的維護工作。不只如此，隨著蒐集到的資料量更大，AI分析也需要更大量的硬體運算需求，原有的主機資源逐漸不敷使用。
這三大挑戰，讓中鋼在2019年底，率先在二號高爐場域，規劃建置AIoT智慧分析平臺，更找來研究部門、子公司中冠資訊共同研發，利用二號高爐在去年大修的期間，同步導入該場域。
這套AIoT平臺最主要的目的，是要將分散部署在不同電腦的AI應用，整合到同一個Ｗeb平臺中，讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站，登入帳密，就能一站式管理高爐所有的生產資訊。
建置過程中，中鋼不只以Web介面重新設計AI應用儀表板，也將過去難以取得的生產數據整合到一個資料平臺，供技術人員更方便的分析取用資料，更建置了專屬AI應用的硬體資源，取代分散部署到電腦主機的方法。
許雍達指出，AIoT平臺上線後，中控人員不只能即時查看重要的生產資訊，當高爐發生任何異常狀況，平臺也會自動觸發告警，並顯示操作指引，讓員工可以依照指示排除異常，將異常狀況可能帶來的傷害降到最低。
比如說，當AI偵測到四號高爐的爐身發生結塊，就能利用過去一段時間的溫度變化，去推測結塊情形的演變，系統也會提供操作指引，來建議員工應使用哪一種應對模式，才不會導致結塊問題更嚴重。
處置完成後，員工也可以直接在介面中回報，將此次事故處理過程提交出去，作為歷史維運紀錄，而且，過去類似事故的處理方法與結果，也會同步附件於操作指引的介面中，提供緊急處理時參閱。
除了上線網頁版的AIoT監控平臺，中鋼也接續打造了行動裝置版本，只要安裝到手機上，具登入權限的中控人員，就能隨時隨地掌握生產即時動態，了解異常狀態資訊。
今年初，二號高爐完成大修，這套AIoT平臺已經導入二號高爐場域中。中鋼也正在規劃，要將AIoT平臺導入其他座高爐中。許雍達表示，更長久的計畫，則是要開發煉焦、燒結兩大原料加工廠的智能模組，並且整合到AIoT平臺來監控運用，「這樣一來，我們在高爐的現場就能看到原料加工廠的生產數據，如果有異況，高爐也能同步調整、配合。」
高爐AI應用大剖析
「高爐出了問題，就得降風停產，如果能見微知著，在發生狀況前預先防範，就能降低損失產量的風險。」中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭，一句話點出高爐AI的重要性。
用AI煉鐵，導入27項高爐場域智慧應用，被中鋼視為第一個進化里程。27項應用中，中鋼不只開發高爐爐況分析監控，也開發周邊設備的AI應用，比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等。
其中，高爐本身的爐況監測，更是AI開發的重點任務，因為高爐就像是一個黑盒子，為了掌控高爐的生產狀況，中鋼得在高爐上裝設多種感測器，以AI監控生產數據，才能提前發現問題，並及早因應。
因此，在眾多應用中，中鋼特別介紹7項與高爐爐況分析相關的智慧應用，揭密1,500度高熱密閉的生產環境，如何靠AI監控。
1 爐內布料情形監控
技術關鍵 靠掃描感測儀器與熱像儀，偵測原料、粉塵、高溫氣體分佈狀況，並將資料視覺化
效用 監控氣流是否穩定、布料形狀是否符合預期
將原料從爐頂添加到高爐時，過去無法得知實際布料狀況，但現在，中鋼在爐頂布建掃描感測儀器，就能即時偵測原料在高爐內的分佈，同時透過爐內的熱像儀，掃描粉塵、高溫氣體的分佈，就能比對得知目前氣流是否穩定，布料形狀是否符合預期。中鋼也將量測到的數據，以視覺化的方式來呈現。
2 管道流預警AI
技術關鍵 透過AI判斷爐內壓力與溫度分布是否超過異常值，來預測管道流異常
效用 提早預測管道流異常發生可能性，調整生產參數來因應
一般來說，高爐運作的理想情況，是從下面鼓風，爐氣均勻往上傳遞，將原料還原熔融。但是，若爐氣無法穩定通過爐料，而是累積在某個區塊，就可能因為壓力蓄積過大往上竄出，造成爐頂洩壓閥排放，或造成設備損傷。「氣集中在一個地方，壓力大到一個程度就會往上衝，就好像人打嗝，不能等到衝上來，要想辦法及時拯救。」鄭際昭形容。
為了提早發現管道流的情形，中鋼在高爐爐殼上設置壓力量測與溫度量測點，分別將溫度與壓力的分佈視覺化呈現，若結合兩者數值，發現壓力差超過異常值，或是局部溫度過高，AI判斷為管道流異常可能發生，「系統會發出預警，引導操作人員先降低風壓、風量，」中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達表示，越早預測出管道流異常，就能越早調整生產參數，來避免管道流發生。
3 爐壁厚度監測AI
技術關鍵 透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性，訓練AI靠爐壁溫度變化，判斷爐壁厚薄
效用 預測爐壁冷卻元件受損情形，安排檢修時程
高爐爐壁冷卻元件（冷卻壁）若被蝕破，就可能造成嚴重的生產危機。然而，單從高爐外觀，無法得知爐壁冷卻元件被侵蝕的程度，中鋼以往只能定期量測來推斷爐壁狀況，定期檢修，來降低意外風險。
要監測爐壁厚薄，中鋼在爐壁裝設測溫感測器，找出溫度與爐壁厚薄的關聯性。鄭際昭解釋，一般來說，爐壁變薄後，測得的爐壁溫度會升高，雖然鐵水在壁面結塊或脫落，也會造成可能造成溫度改變，但相較於正常爐壁狀況，溫度變化頻率會較為劇烈。
因此，中鋼以探鑽點位附近的歷史溫度變化，結合實際探鑽的厚度訓練AI模型，再套用到高爐其他測溫點位上，來推測爐壁不同位置的侵蝕狀況。
4 爐壁結塊預測AI
技術關鍵 透過爐壁溫度變化頻率預測結塊情形
效用 監測到爐壁溫度變化異常，提早因應避免結塊情形惡化
高爐溫度一旦降低，就可能造成鐵水冷卻結塊、附著在爐壁上，若爐壁的結塊大量滑落，導致爐氣異常溢出，就可能發生操作上的危險，「許多高爐曾經因為高爐內部結塊過大，掉落時打到鼓風嘴，導致鼓風元件受損漏氣。」許雍達說。
為了維持爐況穩定與操作安全，中鋼開發了爐壁結塊預測AI，當發現溫度變化波動越來越小，就能推測爐壁內部結塊，並提前調整高爐的生產條件，避免結塊情形更嚴重。
許雍達表示，這套AI應用目前部署在三、四號高爐，因為這兩座高爐的爐內冷卻元件形式與一、二號高爐不同，更容易發生產生爐壁結塊問題，較有應用AI的急迫性。
5 爐熱溫度預測AI
技術關鍵 量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預測未來爐熱
效用 預測未來2～4小時內的爐熱變化，提前調整生產參數來因應
對於正在生產鐵水的高爐來說，必須維持一定的爐熱，高爐才能穩地熔煉鐵水，若溫度異常大幅下降，就可能造成爐冷危機，需花費許多時間調整加熱，一旦惡化至鐵水凝固無法排出，復原工作會很困難。
「發生一次就是上億的損失，所以我們要盡可能避免走到這一步。」鄭際昭點出爐熱預測的重要性。
中鋼在建立爐熱溫度預測AI時，就是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預知未來2～4小時的爐熱趨勢，藉此訓練出爐熱預測的AI，若預測到未來爐熱可能下降，就能即時調整生產參數，微調風溫、噴煤量，來維持爐熱的穩定。
6 鼓風嘴噴煤預警AI
技術關鍵 透過大量鼓風嘴噴煤影像訓練AI判斷異常
效用 自動化找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異常影像，減少人力監控負擔
中鋼透過在鼓風嘴噴吹粉煤，來減少原料焦炭的使用，同時，也能透過粉煤噴吹量來調節爐熱。不過，粉煤噴吹的狀況，過去需要人工監控，透過攝影機將風口影像傳輸到中控室，來監測是否發生噴嘴阻塞、或是噴煤槍設備耗損的情形，而且，需監控的影像還不只一個，光是二號高爐就有30個風口影像需要監控。
為了減少人力的負擔，中鋼正在運用歷史監測影像，訓練影像辨識AI，來自動監診噴煤槍設備，找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異狀。
7 高爐原料粒徑分析AI
技術關鍵 透過原料粒徑影像資料，訓練AI進行粒徑分析
效用 即時辨識原料粒徑大小與分布，調整入料情形來降低燃料率
將原料送入高爐時，若原料的粒徑大小符合預期、分布較平均，有助於爐況穩定、降低燃料率。中鋼甚至推算，高爐燃燒料率每減少1%，每年可以減少上億的燃料經費，因此，中鋼用AI來即時辨識原料的粒徑大小，即時計算進入到高爐原料粒徑分布，以及是否混雜到其他原料等情況，再根據分析結果來調整原料分布，有助於穩定爐況、降低燃料率。
附圖：光是二號高爐，中鋼就投資約5,700萬元來建置智慧應用，投資的金額雖大，但帶來的效益更可觀，預估每年可以降低成本3,270萬元，減少排放溫室氣體2,217噸。（攝影／洪政偉）
資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142938
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智慧製造對數據的依賴，必然會刺激對感測器的需求，未來工業市場對壓力、位移、加速度、角速度、溫度、濕度、氣體、光敏等多種感測器的需求，會呈現整體提升的態勢。
另一個值得關注的部份，還有機器視覺核心部件的 CMOS 圖像傳感器市場。根據 IC Insights 預測，全球工業用 CMOS 圖像感測器市場，將從 2015 年的 3.96 億美元，成長到 2020 年的 9.12 億美元⋯⋯