[爆卦]港口即時影像是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 港口即時影像產品中有5篇Facebook貼文,粉絲數超過40萬的網紅報導者 The Reporter,也在其Facebook貼文中提到, #今日疫情重點【新增確診加校正共583例、17例死亡;苗栗電子廠移工群聚,疫情趨勢不樂觀;雙北分析多數經家戶感染,指揮中心呼籲端午節避免移動返鄉;行政院推出2,600億紓困4.0計畫,預計紓困達730萬人次】 台灣今(3)日新增364例本土案例,校正回歸219例,合計583例,新增17例死亡。中...

港口即時影像 在 一六 · 台北 Instagram 的最讚貼文

2021-08-18 21:35:19

《斯里蘭卡火燒船 海岸生態浩劫》 ⁡ 作者|張婉歆 ⁡ 校正|許詩妤 美編|謝沛蓉 ⁡ *封面圖之「卞」字並非打錯,而是封面字體因沒有卡字而尋找之形近替代方案。 ⁡ - ⁡ ❙ 斯里蘭卡火燒船 ⁡ 斯里蘭卡西岸內貢博海灘(Negombo)外,5月20日一艘新加坡籍的貨輪「MV X-Press珍珠...

  • 港口即時影像 在 報導者 The Reporter Facebook 的最佳貼文

    2021-06-03 19:19:52
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    #今日疫情重點【新增確診加校正共583例、17例死亡;苗栗電子廠移工群聚,疫情趨勢不樂觀;雙北分析多數經家戶感染,指揮中心呼籲端午節避免移動返鄉;行政院推出2,600億紓困4.0計畫,預計紓困達730萬人次】
     
    台灣今(3)日新增364例本土案例,校正回歸219例,合計583例,新增17例死亡。中央流行疫情指揮中心指揮官、衛福部部長陳時中表示,這兩天的確診數增加,今日校正回歸的病例數很多,有部分是在醫院裡面,部分居家隔離還未處理,各地方政府陸續將這些個案全數清查安置,「整體看起來是另一波新的高峰,等這兩天清查清楚,才能判斷走向,但目前的跡象看起來並不好。」
     
    今日苗栗縣新增34例確診個案,陳時中表示,其中32例為電子廠移工出現群聚感染,自6月1日起,該廠已有45例確診個案,苗栗衛生局將大規模針對該公司7千多名員工篩檢,同時也匡列可能會造成群聚破口的移工宿舍,目前所有接觸者都先一人一室隔離。
     
    由於下週將迎來端午連假,陳時中表示,目前的疫情狀況依然不可以放鬆,因此呼籲民眾,若非必要,不要返鄉,避免長距離的移動,因為拜拜需要採購,但也可能造成群聚感染,建議一次購足不要逗留,會要求店家做好人流管制,也請交通部讓長途大眾交通工具運載量維持在2成。交通部也正與雙鐵、公路總局討論方案中。
     
    繼去年9月紓困3.0方案以來,今天包括衛福部、勞動部等8個部會首長上午一起召開記者會宣布新一波的紓困方案,總預算追加第三次後高達2,600億元,預計紓困個人對象也從330萬人次擴大到730萬人次。另外經濟部長王美花表示,因疫情嚴重影響內需,新增事業紓困對象,包括服務業、觀光業、教育事業、藝文與長照托幼等行業。
     
    ■確診人數再上升,校正回歸也塞車
     
    今日確診的364例本土個案,為186例男性、178例女性,年齡介於未滿5歲至90多歲,發病日介於4月28日至6月2日。另外,校正回歸的219例個案,為120例男性、99例女性,年齡介於未滿5歲至80多歲,發病日介於5月13日至5月31日。
     
    新確診個案與校正回歸共583例中,以新北市265例最多,再來是台北市224例、苗栗縣34例,桃園市30例,彰化縣15例,台中市5例,基隆市4例,台南市2例,新竹市、花蓮縣、宜蘭縣及高雄市各1例。雙北以外的縣市共94例中,77例為已知感染源,14例關聯不明,3例疫調中。(見最新疫情概況圖)
     
    針對確診人數上升、校正回歸也增加的狀況,專家諮詢小組召集人張上淳分析,目前疾管署的昆陽實驗室與雙北檢驗單位,過去都有累積一些因為上傳系統造成的延誤,或是在家隔離的個案,日前指揮中心已告知各檢驗單位,不要延後上傳個案資料,但還是發現一些檢驗機構,確實沒有把所有陽性個案即時登錄,因此這兩天疾管署檢驗單位有積極介入輔導,再清出一些陽性個案。
     
    張上淳表示,其實從發病日來看,疫情趨勢沒有太明確的變化,但當然還是會擔心有往上攀升的狀況會發生,尤其今日也有部分機構群聚的問題,也直接導致個案數增加,例如苗栗,就會影響整體的全國個案數字變化。
     
    陳時中則補充,年輕人染疫的比例增加。本波疫情爆發以來,5月11日至6月2日,年輕人染疫的比例約19.9%,但昨天、今天看到此族群確診比例升到25.2%,「可能是看到前2天疫情平穩,年輕族群移動、群聚變多,」因此要特別呼籲,一定要做好自我防備,把群聚降到最低。
     
    台灣流行病學學會理事長許光宏表示,目前第一波雙北熱區的疫情已經在趨緩,但是過程中也擴散到各縣市,觀察其他縣市,都有確診數在上升的狀況,這也表示全國三級警戒還沒能看出成效,大家還是不能防鬆。
     
    此外,台北市今日記者會提到,台北市2,800多例本土個案,其中家戶感染比例高達43%。台大流行病學與預防醫學研究所教授林先和表示,家戶感染是疫情中很難避免的部分,「就算做了各種防疫措施,讓民眾都待在家裡,但是在家中要做到全程戴口罩、不共用衛浴、都躲在自己房間,這很困難,尤其COVID-19在發病前3天就有傳染力。」
     
    ■新增死亡17例,死亡率達1.66%,張上淳:送醫時間較慢
     
    今日死亡個案17例,男性13例、女性4例,年齡介於40多歲至90多歲。針對40多歲個案(案4262),因具有萬華活動史,在5月13日出現發燒、流鼻水、咳嗽、喉嚨痛、胸痛、呼吸困難、腹瀉症狀,當日PCR採檢陰性,21日第二次採檢則陽性,23日確診,25日住院,31日死亡。
     
    目前每日死亡人數仍居高不下,死亡率已達1.66%,甚至較年輕的患者也開始出現死亡個案。對此,張上淳表示,這一波確診死亡個案仍是年長者為主,對於年輕個案,沒有特殊疾病者,目前還無法判斷,需要進一步的病理解剖。針對這位個案,進到醫院的時間稍慢了一些,一次陰性不代表沒有被感染,未來還是需要再早一點進到醫院再次篩檢、衛生單位早一點分流安排,才能避免重症、死亡個案增加。(見確診死亡人數累積表)
     
    ■苗栗、新北工廠移工群聚
     
    今日除了苗栗電子廠傳出移工群聚之外,指揮中心醫療應變組副組長、疾病管制署副署長羅一鈞表示,新北市中和區也有工廠出現移工群聚,目前也正處理中。
     
    苗栗縣長徐耀昌在臉書表示,此起移工群聚案,自6月2日下午,醫院團隊進駐採檢PCR及快篩,截至今日上午11點,已採檢快篩374人,陽性8人,陽性率2.1%、PCR採檢195人,今日後續預估還要篩檢2,000人次。
     
    而新北市中和區一間57名移工的印刷廠,一共8人群聚感染,其餘49人快篩陰性。新北市長侯友宜表示,移工防疫雇主也有責任,未來公司裡面只要有人確診,就要馬上將工廠、宿舍進行清潔消毒,其他接觸者進行篩檢、居家隔離,若雇主無法安排移工居家隔離,勞工局可以幫忙協調轉介,但若雇主沒妥善處理,違反《就業服務法》第57條第9款規定,處6萬元以上30萬元以下罰鍰,並廢止聘僱許可。
     
    ■國內已有180位長照機構相關人員確診
     
    昨日羅一鈞公布國內有30家長照機構出現確診個案,但今日再更新數據,一共60家出現確診狀況(記者會後自70家更正為60家),包含長照機構37家、護理機構5家、精神照護/復健機構3家及社福機構15家,總共47位工作人員、133位非工作人員確診,都已列在通報資料中,但可能與各縣市衛生局疫調的資料有通報落差,未來要求這些機構(包含住宿型、居家、日間型機構)每日回報確診情形,若工作人員確診,指揮中心會協調增加人力來支援。
     
    林口長庚醫院兒童感染科教授級主治醫師、傳染病防治醫療網北區指揮官黃玉成日前接受《報導者》採訪時即提出:「我們現在最擔心的,參照國外的經驗,安養中心、護理之家還是最難處理的地方。這些住民幾乎沒有行動能力,在院內病毒若傳散出來會非常可怕,一定要小心謹慎。」
     
    而有沒有辦法積極預防?他表示美國針對公家機關、醫院等機構都採每2週篩檢一次,但台灣若要做到每2週採檢一次,就很難用病毒核酸PCR採檢,而得改用快篩,而且篩檢的頻率要更高,才能讓準確率提升,這樣或許就能達到防範院內感染的效果。然而,此刻看來依舊沒有避免長照安養中心出現確診個案的問題。
     
    ■台大醫院也出現陪病者確診,在醫院造成感染
     
    此外,台大醫院企業工會今日上午發表聲明稿,指出工會近日接獲院內有醫護確診的消息,但醫院端並未公告,也無法得知哪些單位為高風險地點。台大醫院則表示,相關確診及接觸者都已通知匡列,此次是風險院內有人員身體不適確診,調查後發現多名陪病者陽性。
     
    對此,張上淳表示,許多醫院中出現確診個案,很多可能是一個個案從社區將病毒帶到醫院,到底是不是院內感染,有時候很難判定。但也因為如此,針對全院醫護每5到7天都會進行一次篩檢,目前也再次針對雙北各醫院的全院病人、陪病者進行篩檢。
     
    但各醫院若出現確診個案,除了個案本身,也會匡列一定程度的接觸者,可能導致醫院人力再次受到壓縮。張上淳表示,目前每家醫院的確診醫護都是個位數,但也有接觸者需要隔離,確實會影響到醫院第一線照顧人力,目前醫院其他醫療服務都降載中,這些人力就可以遞補上來補充短暫缺口。另外,張上淳也呼籲第一線醫護可以儘速接種疫苗。
     
    不過,對於陪病者篩檢的難題,黃玉成表示,雖然民眾有住院需求,已要求各醫院要篩檢病人陰性後才能住院,「但其實陪病者沒有篩檢,陪病者就算限縮成一人、採取實聯制,還是有風險,且陪病者不可能永遠固定同一人,是不是換了人就重新篩一次,這些都是執行困難的地方。」
     
    ■今日疫苗又傳出2例疑似血栓不良反應
     
    目前全台接種疫苗共56萬2,029人,其中公費52萬839人、自費4萬1,190人。繼昨日衛福部宣布,國內接種疫苗出現首例血栓併血小板低下症候群個案(Thrombosis with Thrombocytopenia Syndrome, TTS)後,今日指揮中心發言人、疾病管制署副署長莊人祥表示,6月2日通報3起嚴重疑似不良反應個案,其中2例都疑似出現血栓反應。
     
    一例50多歲男性,接種後6天出現頭痛,10天後頭痛加劇、噁心、嘔吐而就醫,經抽血驗驗、影像學判斷,認定是TTS,目前加護病房觀察診治中。
     
    另一例40多歲女性,接種後出現發燒、肌肉痠痛,2天後有改善,但隔天、接種後第7天分別因發燒、肌肉痠痛、頭痛因素就醫,第8天手掌發疹而劇烈頭痛,導致隔日再次就醫,抽血、影響判斷也認為是TTS,目前住院診治中。
     
    ■舉債2,600億元紓困4.0啟動,個人紓困最快明起發放
     
    行政院今通過防疫紓困特別預算案,包括衛福部、勞動部等8個部會首長上午一起召開記者會宣布新一波的紓困方案,包括個人現金紓困、事業紓困、紓困貸款三大類。紓困4.0總預算經全數以舉債方式,追加到2,600億元,其中防治經費(各部會防疫物資、人力補助)為734億元,紓困部分為1,866億元;個人紓困則擴大新增330萬人,預計高達730萬人可以領取相關紓困補助。(請參考紓困4.0經費圖表)
     
    紓困4.0發放時程分為3波,明(4)日起,個人現金紓困部分,去年有資料、合乎資格者直接匯入;6月7日起,新增個人紓困現金、事業紓困及貸款申請(線上申請或郵寄申請書);6月15日起,開始發放孩童家庭防疫補貼,並開始受理勞工10萬元紓困貸款。
     
    個人紓困發放現金對象共分為10類別,其中相較於去年紓困,新增部分為家中有國小以下孩童、國高中及五專前3年身心障礙學生家庭,每名孩童1萬元;以及漁民和自營業者勞保投保保額在最低級距2.4萬元以上者,但仍有排富門檻限制。(請見個人紓困表)
     
    ■新增事業紓困將以內需、服務業為主
     
    經濟部長王美花則表示,事業紓困分為兩部分,因新一波疫情影響內需為主的事業(紓困4.0新增),對象包括商業服務業、觀光業、交通業、教育事業、藝文業、長照幼托。(請見新增事業紓困表)
     
    補助額度則依據是否被強制停業有不同標準:
     
    ●營業額減少達50%以上者,依照員工數,每人4萬元,給予一次性營運補貼。
    ●受中央流行疫情指揮中心命令停業,且給薪未達基本工資者,依照員工數,每人1萬元,給予一次性營運補貼,另每名受僱員工補貼4萬元,由事業具領轉發。
     
    另去年補助事業對象則持續補助,包括:
     
    ●交通業(機場、地勤、小三通港口、空廚、小船)、製造業及技術服務業:補貼至今年6月。
    ●會展業及貿易服務業:依照員工數,每人2萬元。
    ●客運業(國道客運機場路線、遊覽車客運):逐車補貼營運費用、防疫物資費用。
    ●社福團體(曾受政府委託之社福團體、復康巴士業者):維持費及加班費補助。
     
    上一波紓困貸款機制持續並且加碼,勞工、中小企業、公股銀行、農業、央行中小企業貸款全都有增加貸款資金,其中勞工紓困貸款10萬元方案,提供利息補貼措施,共計50萬個名額。紓困4.0詳情可撥打紓困振興專線1988。
     
    ■新北市產業總工會:無勞保者補助認定應全面開放,疫情後再審核
     
    去年勞工紓困並無納入勞保投保薪資最低額2.4萬以上者,這次紓困4.0雖有加入,但新北市產業總工會理事長洪清福認為,補助金額仍略顯不足,「防疫期間大家都一樣,不會因為勞保保2萬5就有飯吃。」他更指出,有工作但無勞保者始終是最需要紓困的對象,地方政府在認定上應該採更寬鬆的全面性認定,「只要有申請、簽切結書,就應該先發放,等疫情趨緩後再來審核,若(當事人)無法舉證(有工作),再收回補助。」
     
    新的事業紓困補助,遭勒令停業且給薪未達基本工資者,員工補貼4萬元,但由事業一併具領轉發部分。洪清福也質疑,錢補助公司,但公司拿到卻不一定會確實轉發給員工,甚至可能會出現公司「多報少轉發」、雇主把多報的金額收進自己口袋的情況。過去遇到這種情況,即便是工會出面都不見得能處理,他建議,補助不用透過雇主,應直接給員工,「行政程序並不困難,都可以補助雇主了,為何不能補助勞工?」
     
    (文/陳潔、林雨佑 ;設計與資料整理/黃禹禛、江世民、黃適敏;攝影/許𦱀倩、鄭宇辰、余志偉、陳曉威)
     
    #延伸閱讀
    【「這是我們集體的失敗」──疫苗生產大國卻被疫情重創,來自印度沉痛的告白】https://bit.ly/3bXnguw
    【真的假的?確診數「校正回歸」很正常,但一次回補太多天恐使疫情判斷失準?】https://bit.ly/3fJSUfW
    【從武漢到世界──COVID-19(武漢肺炎)疫情即時脈動】http://bit.ly/2HMR2T6
     
    #報導者 #COVID19 #本土案例 #確診 #死亡個案 #校正回歸 #快篩 #群聚感染 #疫苗 #血栓 #TTS #紓困計畫

  • 港口即時影像 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2021-03-12 15:12:39
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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

  • 港口即時影像 在 轉角國際 udn Global Facebook 的精選貼文

    2016-11-01 16:50:03
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    【‪#過去24小時 2016.11.01 摩洛哥】(內文:https://goo.gl/krLxnw)
      
    摩洛哥:沸騰的街頭,與一個被垃圾車絞死的魚販。
       
    在摩洛哥發生的事,令人想起2010年冬天那個突西尼亞菜販的自焚。北非國家摩洛哥的北方港口胡塞馬(Al Hoceima),上周五晚間爆發了重大執法事故。一名31歲的當地魚販穆赫森.費克里(Mouhcine Fikri )在阻止警方取締的過程中,遭到銷毀漁獲的垃圾車當場絞死,慘死的過程也被旁觀者錄影,在網路散播後震撼全國,數萬名憤怒的示威者更從周末開始走上街頭,指控警方的「殺人執法」。
      
    這起駭人的命案發生在10月28日晚間,31歲的摩洛哥魚販費克里與兩名同伴從魚市場批回一批500公斤的劍魚漁獲後(市價約新台幣36萬元),運送半途卻被警方攔截。由於摩洛哥沿海目前正處於劍魚禁捕期,因此警方當場沒收這半噸的漁獲,並聯絡民間的垃圾車前來銷毀,但不滿的費克里卻因拒絕配合而與同夥爬入垃圾車中,企圖阻止警方銷毀行動。
      
    費克里與警方、垃圾車的對立,當下也被旁觀民眾的手機給錄下。根據事件影像,費克里與兩名友人先是爬進了垃圾車,兩名友人站立著阻止警方行動,而費客里則側臥在垃圾車內企圖撈回那即將被銷毀的半噸魚貨。但正當雙方僵持的同時,垃圾車的壓縮裝置卻突然啟動,車尾的兩名同伴即時逃開,但費克里的半個身體卻慘遭絞壓,影片頓時成為費克里痛苦慘叫的煉獄,目睹費克里只剩半身一手的周遭路人更是一片驚駭。但在一陣嘶嚎之後,還等不到救援費克里卻氣絕斃命,僅剩慘死的半截屍身露在垃圾車外頭。
      
    費克里慘死的影片,很快地就在摩洛哥網路上瘋傳,包括網路與地方媒體也不斷釋出警方是因為索賄不成才強行要銷毀漁獲,甚至傳出目擊者聲稱:執法的警察在看到費克里爬進垃圾車後,竟下令催促「絞給他死!」,種種說法也激起了地方民怨,翌日胡塞馬一帶——素以剽悍與排斥中央統治聞名的里夫地區(Rif)——也出現上萬人的悼念示威,民間的激憤並進一步延燒全境,就連首都拉巴特(Rabat)都出現了抗爭的大批人潮。
      
    根據《半島電視台》報導,在胡塞馬陷入憤怒之後,人在海外訪問的摩洛哥國王穆罕默德六世(King Mohammed VI)也緊急下令調查,並指示內政部長親赴費克里家慰問遺族;然而包括內政部與地方警察卻都否認「下令絞碾費克里」,並對各種「網路謠言」發出警告,只不過摩洛哥警方在否認「犯行」的同時,對於垃圾車為何會突然啟動?誰按下啟動鈕?有沒有人喊出要軋死費克里?民間的各種憤怒疑問,至今當局也還交代不清。
      
    事件之後,引發了摩洛哥網友的串聯,「#طحن_مو」(#軋給他死)也成為了推特上的熱門關鍵字,而費克里之死也讓外界聯想到了「阿拉伯之春」的起點——2010年自焚的突尼西亞菜販,布瓦吉吉(Mohamed Bouazizi)。當時在街上賣水果的布瓦吉吉,因為違法擺攤而遭到地方警察取締,不僅作生意的家當被抄掉,執法的女警甚至當眾對布瓦吉吉吐沫、摑掌,悲憤的他於是在2010年12月17日於地方政府前自焚,而這把火激起的民怨,亦讓突尼西亞民眾走向街頭,並於隔年初逼迫獨裁的強人本.阿里(Ben Ali)流亡沙烏地,「阿拉伯之春」就此揭開波瀾的序幕。
      
    不過在阿拉伯之春的席捲中東北非之時,位處西與隅摩洛哥卻是相對平靜。當時摩洛哥國王穆罕默德六世先是主動推動憲政,並在沙烏地等一干海灣油國的金援支援,推動了多項經濟利多方案,因此國內的政治氣氛儘管緊張,但卻未出現突尼西亞的「革命」景況。
      
    但在平靜的外表下,摩洛哥民間對於官僚腐敗的怨懟卻與日俱增,穆罕默德六世轄下的摩洛哥,也因大規模激烈的私有化、自由化經濟,而讓社會貧富差距的一再擴大——像是讓費克里「誤觸法網」的禁魚令,也被部分意見指責是摩洛哥政府與歐盟簽署的漁業合作協定的不公,進而讓近海漁業枯竭以及小型漁民無力與跨國船隊競爭的惡果所致。
      
    此外,這次的怒火最盛的里夫地區,就以驃悍的柏柏人部落文化聞名。在里夫山脈一帶的柏柏人部落,不僅曾長期抵抗歐洲殖民者的入侵,對於摩洛哥王室欲推動的「阿拉伯化/正統伊斯蘭化」亦有不滿。
      
    在過去,里夫的柏柏人曾於1921至1926年間,建立「里夫共和國」(如圖中的旗幟),但最後卻在西班牙、法國與摩洛哥王室的聯手打擊之下滅亡。而當摩洛哥於1956年取得主權獨立之後,里夫地區也曾在1958年爆發起義,但卻在穆罕默德五世 (King Mohammed V)動員全軍鎮壓下,以慘痛的死傷告終。
      
    (完整文章:https://goo.gl/krLxnw)
      
    #摩洛哥 #抗爭 #阿拉伯之春