工業AI 技術推動造紙工業節能減碳：基于大系統思維的探討與實踐

摘要： 造紙工業作為資源和能源密集型產業，面臨著日益嚴格的碳減排壓力和環保要求。而工業AI 技術則為低碳發展提供了全新的可能性。本文以造紙工業為研究對象，基于大系統思維和“數實融合閉環系統”的理念，探討工業AI技術在碳減排中的應用，從數據價值化、工藝AI技術到大系統思維的實踐，分析其對生產效率、資源利用和碳排放的影響。分析表明大系統思維和工業AI技術的結合，可顯著提升造紙工業的資源利用效率，減少碳排放，助力造紙工業向高質量發展轉型。

關鍵詞：造紙工業；工業AI技術；碳減排；大系統思維

中圖分類號：TS7 文獻標識碼：A DOI：10. 11980/j. issn. 0254-508X. 2025. 02. 001

造紙工業是關系到國計民生的基礎性材料工業，又是典型的能源資源密集型行業，貢獻了工業總碳排放量的2%左右[1-2]。因此，造紙工業是計劃第一階段納入全國碳排放交易市場的行業之一。造紙工業降低碳排放的主攻方向是節能，提高能源效率。自2000年以來，我國造紙工業在結構節能、管理節能和技術節能3方面[3-4]均做了大量卓有成效的工作，取得了顯著成績，能源效率有了很大的提高，如2010年我國紙和紙板的平均綜合年耗約為680 kg 標準煤/t，2020年下降到了480 kg標準煤/t[5]。但我國造紙工業在雙碳目標下實現產業升級轉型乃面臨嚴峻的挑戰[6-7]，進入了深水區。

隨著工業智能化技術的發展，為造紙工業提供了一種從根本上優化生產過程的全新手段，尤其是通過工業AI技術及其“數實融合閉環系統”理念，可實現碳減排與產業升級的雙贏[8-12]。因此，當前應盡快研究和制定造紙工業能量系統與碳足跡的計算方法和診斷方法標準，抓住制造業數字化、智能化轉型與低碳轉型相互交匯的大好機遇，重視工業AI技術的研發和推廣應用。

本文旨在基于造紙工業的特性，研究大系統思維與工業AI技術在造紙工藝優化和碳減排中的具體應用，通過對智能化技術路徑的分析，為傳統造紙工業向智能化、低碳化轉型提供理論支持和實踐參考。

1 造紙工業的節能減碳進程進入了深水區

造紙工業是傳統流程制造業。傳統流程制造業的內在特點如下：①生產過程是由異質異構的相關裝備生產線與物料流和能源（量） 流組成的過程集群（網絡），制造過程用整體協同的方式運行，即生產過程具有整體集成性。②生產過程中以動態運行的物料流和能源流為要素并在相應流程網絡中按程序運行，即生產流程具有連續流與網絡性。③原材料狀態復雜和生產工況波動大，參數需實時設定去保證產品質量。④生產運行過程伴隨著動態非線性且耦合的物理化學變化，過程復雜而難以數字化、機理復雜而難以建立數學模型。

圖1所示為造紙生產過程的物料流，物料流主要包括原料獲取、制漿、造紙和廢水處理等環節。圖2所示為造紙生產過程的能量流，該能量流由能量轉換環節、能量利用環節、能量回收環節等“三環節”之間耦合而轉換應用。

這些復雜異構系統造成了傳統流程制造業企業運營具有非線性、大滯后、多變量、多輸入輸出、不確定性因素多的內在特點，生產過程中原材料狀態復雜性和生產工況不確定性與產品質量的統一性之間的矛盾十分突出。用傳統的線性思維方法去組織管理和控制復雜的異構大系統，用“分頭把關，各管一段”的局部管控和優化方法，過分強調各環節的管控和優化，效果可能適得其反，其結果是全局管控粗放、效率較低、能耗高。因此，解決這些深水區的問題，則需轉變思維方式和技術手段。

2 應用大系統思維研發工業AI 技術的思路

在當今數字化和人工智能時代，互聯網、云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術的出現和逐步成熟，將深刻改變人類的思維、生產、生活和社會管理方式。運用大系統思維方法綜合地考察和處理問題，是現代經濟、科技和社會發展的客觀要求。

2. 1 大系統與大系統思維

大系統是由多個子系統構成的有機整體，其核心特征包括：整體結構閉環、具有自我優化能力和動態平衡特性[13-14]。大系統思維倡導以整體效益最大化為目標，把要達到的目標、實現目標的過程、過程的優化、對未來及周邊的影響等一系列問題作為一個整體進行研究，達到“整體效率大于局部效率相加之和（1+1gt;2） ”的整體效益最優的效果。

針對造紙工業復雜異構系統的特性，研究其碳排放問題，必須應用大系統思維，就是要對全鏈條碳排放進行優化管理，不僅關注企業自身的生產能耗，還將上下游供應鏈的原材料生產、運輸及廢棄物處理納入考量。

2. 2 工業AI技術的研發思路

應用大系統思維研發工業AI技術，具體邏輯框架圖如圖3所示。首先，構建由數字（C） 空間和實體（生產過程）（P） 空間組成的“數實融合”生產運營大系統，該大系統由生產數據、生產要素和傳統生產三要素（勞動者、勞動資料和勞動對象） 組成的閉環系統，全過程生產要素數據則能在系統中互聯和閉環流動。其次，把數據資源送至數字空間后，通過算法（人工智能模型） 和算力把數據轉變為信息知識，把知識轉變為優化決策，在數據的流動中，用優化決策去重構優化傳統生產三要素，化解復雜系統的不確定性，以提高效益，創造新的價值[15-16]。

數實融合生產運營大系統不僅能夠實現單一環節的技術改進，也能對工業的系統性和動態性進行協同，可助力實現過程優化與碳減排的深度融合，在實現智能制造的同時實現工業智能化碳減排。

3 工藝AI 技術及其應用

3. 1 工藝AI技術核心技術模塊

根據上述思路，筆者所在團隊研發的工藝AI技術包括4個核心技術模塊，分別是數據處理與IoT技術模塊、工藝云（工業互聯網平臺） 技術模塊、工藝AI技術模塊、工藝大模型技術模塊，具體構架如圖4所示。

3. 2 工業互聯網平臺的架構

本文構建的造紙工業互聯網平臺（POICLOUD5.0）與造紙生產過程組成數實融合生產運營平臺，其層次架構見圖5。首先，平臺通過數據處理與IoT技術實時高速采集各類（包括能源） 數據并對采集數據進行實時清洗、邊緣計算，解決數據集成問題；然后，數據送到MOM+應用平臺，構建生產全要素數據的全面連接，實現生產數據閉環，解決穩定生產問題；再后，應用工藝AI模型計算，挖掘隱藏在數據中的生產規律，提出優化決策，解決優化生產決策問題；最后，平臺輸出優化后的執行參數，反饋到數據采集環節形成閉環。整個過程通過參數優化、調整生產三要素或資源配置，在實現智能制造資源優化配置的同時，實現工業智能化碳減排。

3. 3 工藝AI數據模型及其應用尺度

圖6所示為工藝AI技術的數據模型及其應用尺度的邏輯關系。由圖6可知，實現工業智能化碳減排目標的關鍵有兩方面：一是數據（包括科研和企業多年積累的科學數據與經驗數據、真實現場采集動態數據兩大類） 采集量和累積量，數據量越多效果越好；二是研發融合機理模型、工藝AI模型和數據驅動模型且具有自學習功能的AI模型，有效建立不同層次的制造系統AI模型是實現制造系統優化決策與智能控制的基礎前提，AI模型精度越高效果越好。圖6中所示的4種應用尺度，即關鍵工序穩定優化運行（如干燥部優化運行、熱分散優化運行、熱風爐優化運行）、生產過程關鍵參數預測（如漿料質量預測、成品質量預測、設備故障預測）、生產過程動態優化調度（如間歇性設備優化調度、一鍵換產、原料優選、配方優選）、大尺度資源配置與調度優化（APS、CHP 優化）均是數據通過AI模型計算并價值化（得出優化決策）后，通過調整優化生產三要素、解決不確定因素，在實現智能制造資源優化配置的同時也可實現智能化碳減排。

3. 4 應用效果

本課題組自主研發的工業AI技術，在某大型造紙企業成功落地應用后，為其帶來了顯著的經濟與環境效益，節能降耗、提質增效的經濟效益達2 000萬元/年以上，紙機具體能耗與產能變化趨勢見圖7。由圖7可知，在能源消耗方面，該企業自應用POI-CLOUD5.0 以來，綜合電耗顯著下降，至2020 年降幅達約20%，汽耗也下降了約15%。節能效果直接為企業節省了可觀的能源成本，有效緩解了因能源價格波動帶來的經營壓力。在產品質量管控方面，POI-CLOUD5.0實現了紙張物理質量的在線實時預測。傳統造紙生產線的紙張物理質量檢測通常采用離線抽樣方式，僅能采集母卷（約5萬m長） 中最后1 m的紙張質量數據，作為整卷質量的依據，這種方式存在嚴重的滯后性和局限性，誤差大。而通過該平臺的在線實時預測功能，可對母卷的每米紙張進行全流程預測監控，可精準掌握生產中質量的動態變化，提高了紙張的成品率。在生產效率方面，POI-CLOUD 5.0通過智能化調度與流程優化，使該企業的生產效率提升了5%～10%。某公司與該造紙企業聯合打造的智慧造紙創新應用成為國家工信部評選的《2022年工業互聯網平臺創新領航應用案例》。

POI-CLOUD 5.0 工業互聯網平臺已成功推廣應用至我國造紙、陶瓷、水泥、玻璃、食品等多個傳統流程制造行業，覆蓋了600 多家企業。通過精細化管理、優化生產流程、智能調控關鍵環節和提升設備運行效率，提高成品率，企業的生產效率可提高5%～10%。與此同時，精確控制能源使用和減少資源浪費，實現了可觀的節能減排成效。據統計數據顯示，相關企業在平臺的支持下，累計節約了169萬t標準煤，減少CO2排放423萬t，累積為企業獲得經濟效益約60億元。

4 智能化碳減排未來路徑的思考

智能化技術在碳減排領域已經展現出強大的潛力。隨著工業AI技術深入研發和進步，將對推動造紙工業智能化轉型升級和智能化碳減排整體目標的實現產生深遠影響。根據筆者10 多年的探討與實踐，對智能化碳減排的未來路徑有如下思考[17-19]。

4. 1 加快智能能源管理系統的研發與應用。在現有區域和企業能源管理系統基礎上，應用工業AI技術，數字孿生技術構建能源系統的虛擬模型，實現對電力、熱力、太陽能、風能、生物質能等能源使用的實時監控和動態優化。使得企業能夠在降低碳排放的同時，提高能源使用效率，推動綠色轉型。

4. 2 生產過程全要素智能優化。通過工業互聯網平臺，優化生產流程，智能調控能源消耗與物料損耗，提高資源利用率。其次，基于機器學習和大數據分析，對高耗能工藝流程進行實時參數優化，降低碳排放強度。

4. 3 全生命周期碳管理。制造業的碳排放不僅發生在生產階段，還包括原材料的提取、產品的使用和最終的廢棄處理。通過應用區塊鏈和物聯網等技術追蹤產品的全生命周期碳排放，并通過智能化設計減少原材料使用和能源消耗，進而實現對產品全生命周期碳排放的追蹤。

4. 4 加快制定紙產品碳足跡核算標準，研發智能碳排放監測與交易平臺。政府和管理部門當前要做好兩項工作：一是加快碳足跡核算標準的制定，標準制定是推進行業碳減排管理考核和企業制定目標的前提[20]；二是研究構建智能碳排放監測與交易平臺。利用傳感器和物聯網，企業可實現碳排放源的動態監測與精準計量。如企業可通過部署先進的傳感器網絡，實時監測生產設施的碳排放情況，生成詳細的碳排放報告。這有助于企業及時調整生產工藝以降低碳排放，也可為后續的碳交易提供可靠的數據支持。同時，基于區塊鏈技術建立的碳交易平臺，可以提高碳排放配額和交易過程的透明度，提升市場效率，使企業能夠在碳交易中獲得更大的經濟收益。

通過以上路徑的綜合推進，制造業可以有效實現碳減排目標，為全球的綠色轉型與可持續發展提供強有力的技術支持與管理模式。隨著智能化技術的不斷進步，未來的制造業必將朝著更加綠色、高效的方向發展，為應對氣候變化貢獻更大的力量。

5 結論

本文系統分析了造紙工業的碳排放現狀和碳減排挑戰，并結合大系統思維和工業AI技術，探討了智能化路徑在行業節能降碳中的具體應用和成效。分析表明，通過構建以工業互聯網為核心的智能化平臺，能夠有效優化造紙工業全生命周期的資源和能源使用，降低生產過程中的碳排放強度，為行業的低碳轉型提供了一條切實可行的路徑。同時，本文也提出了智能化碳減排未來路徑的思考，包括智能能源管理系統、生產過程全要素智能優化、全生命周期碳管理和碳排放智能監測與交易等。通過這些路徑的協同推進，可以實現制造業整體碳排放的系統性優化，為“雙碳”目標的實現提供強有力的技術支撐。

5. 1 用大系統思維推動工業AI技術的創新與應用

進入互聯網和人工智能時代，要轉變思維方式，用大系統的思維方法去思考問題；用跨界集成協同創新的互聯思路去尋找解決問題的方法；用數字化、優化與智能化的技術手段去提高效率，實現目標。構建數實融合大系統，數據賦能，提高全要素生產率，創造新的價值，使整體效率大于局部效率相加之和，推動造紙產業數字化綠色化轉型。

5. 2 主動融入智能制造的技術研發與應用生態圈

應用新一代信息技術可以提升造紙工業效益，推動高質量發展。推動造紙工業的智能化和綠色化轉型是實現產業高質量發展的重要舉措，應持續有力地推動企業和研發單位主動融入智能制造的技術研發與應用生態圈，以研發促應用，應用促研發，走出一條用創新技術促進生產高質量發展之路。

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（責任編輯：董鳳霞）