生產環(huán)節(jié)溫濕度控制是保障卷煙產品質量的重要因素。安徽中煙工業(yè)有限責任公司合肥卷煙廠近年來直面痛點，強化創(chuàng)新驅動，打造溫濕度精準管控模式，實現了節(jié)能降耗與品質提升雙贏。

傳統空調管控模式下，卷接包車間6臺工藝空調長期獨立運行，相鄰區(qū)域存在“冷熱對抗”現象——當空調加熱加濕時，熱空氣逸散至相鄰區(qū)域，迫使鄰近空調加大制冷力度，造成蒸汽和電力浪費。生產時，為了保證生產環(huán)境達標，中控人員往往會提前2小時開啟空調，一定程度上存在能源浪費的現象。

“此外，安裝在墻面和人行通道處的傳感器，無法準確反映生產工序的環(huán)境數據。”動力車間電修組組長張旗說道。

問題就是課題，一場系統性的技術攻堅悄然開啟。動力車間數能先鋒黨員突擊隊、技術人員深入生產一線，通過連續(xù)數月的跟蹤監(jiān)測，完整記錄了不同季節(jié)、不同時段的空調運行數據。團隊發(fā)現，個別空調區(qū)域的濕度差值高達8%，對立工況造成的能源浪費近15%。

能源攻關團隊決定重構空調管控體系，并鎖定了三大攻關方向：優(yōu)化傳感器網絡布局、建立智能調控模型、實現精準能耗管理，這也為后續(xù)的智能化轉型奠定了堅實基礎。

他們以技術創(chuàng)新為突破口，率先構建起“邊緣計算+數據驅動”的智慧管控體系，將墻面的溫濕度傳感器重新部署至機臺關鍵工序和輔料區(qū)，確保采集數據精準反映生產情況。

團隊創(chuàng)新性地引入邊緣計算技術，開發(fā)出三大智能模型：生產時段集中調控模型通過加權計算相鄰空調數據，有效消除對立工況；非生產時段靜態(tài)模型優(yōu)化夜間運行策略；預啟動時間預測模型則結合環(huán)境參數實現動態(tài)調整。這些模型的協同運作，讓空調系統首次具備了"自主思考"的能力。

在模型調試階段，他們發(fā)現數據延遲會影響調控時效性，立即組織電氣、自控等多領域技術人才聯合攻關，最終將系統響應時間壓縮至5秒。為驗證夜間運行方案的科學性，團隊連續(xù)一個月輪班值守，收集不同組合下的能耗數據。

此次技術攻關中，能源攻關團隊打破專業(yè)壁壘，形成了一套高效的協同機制——數據組連續(xù)數月采集不同工況下的溫濕度數據，模型組反復調試邊緣計算算法，設備組則精準優(yōu)化47個傳感器的布局位置。在夜間運行模式優(yōu)化階段，團隊測試了20多種空調組合方案，通過集體研討、數據驗證，最終找到了兼顧節(jié)能與工藝要求的最佳平衡點，也最終攻克了空調系統能耗高、控制精度低的難題。

經過系統化的智能改造，合肥卷煙廠空調管控效能實現了質的飛躍。2024年，在保障溫濕度控制穩(wěn)定性的前提下，卷包空調系統蒸汽消耗同比降低35.75%，電力消耗下降10.82%；空調預啟動時間從2個小時的人工設定優(yōu)化為20~41分鐘的自適應模式，最大降幅高達83.3%。

這些成績的背后，是空調系統管控從“經驗驅動”到“數據驅動”的轉型。通過邊緣計算器的實時數據采集和智能算法分析，系統每5秒就能完成一次全區(qū)域溫濕度狀態(tài)評估，并自動生成最優(yōu)調控指令。在夜間運行模式上，系統能夠根據歷史數據和實時環(huán)境變化，智能選擇最優(yōu)的空調組合方案，在保證輔料存儲環(huán)境達標的前提下，最大限度節(jié)約能耗。

“原來我們要人工反復調試參數設置，現在全部由系統自主決策完成，大幅降低了我們的工作強度，更確保了調控的精準性和及時性。”動力車間中控員李猛說。