感知扰动
实时识别原料热值特征与燃烧工况偏移，提前预判炉温变化趋势。
COMBUSTION INTELLIGENCE / MANUDRIVE
高炉焚烧
在强扰动中，稳住燃烧。
从被动响应到超前预判，让燃烧保持稳定。把原料参数、炉温曲线与运行经验带入模型，连接工况预判、动态寻优与安全约束。
认识 ManuDrive →01 / THE CHALLENGE
从现场问题出发。
高炉冶炼与垃圾焚烧是流程工业中工况扰动最强的环节：入炉原料的成分、热值、含水率时刻波动，炉温骤升骤降，燃烧状态难以预判。传统控制依靠人工凭经验调整，响应滞后——高炉能耗居高不下，焚烧发电效率不稳，烟气超标与锅炉结焦风险长期存在。
- 关键输入
- 原料参数、炉温曲线、风量配比、给料速度、烟气指标与历史工况
- 优化目标
- 稳定燃烧区间，提升燃效与发电效率，降低能耗与烟气超标风险。
02 / FROM DATA TO DECISIONS
AI 如何参与。
动态寻优
在安全运行与排放达标双约束下，动态匹配风量配比、给料速度与炉排／喷吹参数。
持续稳定
主动平抑原料波动带来的燃烧紊乱，维持最佳燃烧温度区间。
03 / IN PRODUCTION
华东某固废处理头部企业：让焚烧运行更稳定。
已在华东某固废处理头部企业完成部署运行：实测提升吨垃圾发电量、降低烟气超标频次、改善炉况稳定性，具备向同类高炉与焚烧场景复制推广的基础。
效果来自公司项目实测统计，对应特定原料、设备与运行条件；客户以匿名方式展示。
04 / QUESTIONS & CONTEXT
进一步了解。
高炉与焚烧如何共用模型能力？
底层大模型复用对连续工况、扰动预测和动态优化的能力，再结合高炉喷吹或焚烧炉排等不同执行机构进行工艺适配与参数微调。
优化如何兼顾排放与安全？
安全运行与排放达标作为优化约束共同进入模型，控制策略围绕现场允许的风量、给料和执行参数范围生成，并通过连续运行反馈持续调整。
资料与公开进展
本页根据公司提供的业务介绍整理。
LET’S BUILD WHAT’S NEXT.