29、基于物联网的生物质利用低碳平台开发

基于物联网的生物质利用低碳平台开发

1. 主要生产系统与生物质残余物

主要生产系统涵盖了粗棕榈油、棕榈仁油及其下游加工产品。部分工具专注于特定领域，如仅针对种植园，通过分析植物特性、区域、肥料、图像检测等因素；另一些工具则将范围扩展至从种植园到碾磨、分销以及工业用户的全流程，这些工具通常会列出产品的物料流、评估成本并分析环境影响。

除了主要产品外，油棕还会产生生物质残余物。这些残余物可进一步转化为更有价值的产品，以替代化石燃料。若能以经济规模进行商业化生产，这些残余物可被视为油棕系统的副产品。

2. 原型开发方法

2.1 识别相关利益相关者

不同类型的用户在系统中扮演着不同的角色，所需的能力也各不相同，具体如下表所示：
| 用户类型 | 角色/权限 | 所需能力 |
| — | — | — |
| 普通用户 | 读取结果、输入有限参数 | 普通读者能力、对流程的基本了解 |
| 专业用户 | 修改背景库存数据、更改参考来源 | 对流程的技术知识、评估其他数据库或参考资料的能力 |
| 管理员 | 分配用户类型账户及其角色、维护系统管理流程 | 来自各利益相关者的授权许可、维护系统的管理背景 |
| 超级管理员 | 编辑整个系统的编程语言、修改流程结构 | 信息系统技术能力、对流程技术知识的理解 |

2.2 开发生物质利用流程

生物质的利用取决于利益相关者的预期用途，其价值可输入到前台工具中。生物质利用流程的构建考虑了肥料的营养成分（NPK）、乙醇的纤维素 - 半纤维素 - 木质素含量以及发电厂燃烧的热值。这些营养成分来自可用文献，其来源在程序中列出。

虽然分配生物质看似简单，但实际情况中可能是一个困难且复杂的决策，因为用户需要了解当前残余物库存、残余物的营养和能量含量、各替代产品的需求、可用的技术转化、潜在的经济效益、潜在的环境影响减少以及政府相关法规等信息。物联网系统可为决策提供重要支持，它连接众多利益相关者，能以系统、同步和动态的方式提供最新信息。

2.3 识别温室气体计算方法

生物质残余物作为油棕产品系统的废弃物，在计算起点时假设无负担，即上游过程（种植和生产期间）的所有环境影响已分配到主要产品，因此残余物不再承担影响。然而，若这些生物质留在或遗弃在地面上，由于腐烂过程会自然释放气体。因此，利用残余物可避免腐烂排放，避免的排放量将从计算中扣除。

利用生物质残余物需要将其转化为有机肥料、乙醇或颗粒，此转化过程需要原材料和能源，并产生排放因子。此外，工厂的转化过程也可能释放排放物。原材料和转化过程的排放总和在公式中计为生产排放。计算公式如下：
[Ab - C + Ap]
其中：
- (Ab)：生物质被利用（未留在地面）时避免的排放（避免腐烂）
- (C)：将生物质转化为产品的排放（生产）
- (Ap)：被生物质基转化产品替代的现有产品避免的排放（避免替代）

2.4 构建工具

工具的构建具有以下特点：
- 简单性：以简单的流程图展示。
- 便携性：运行原型无需安装。
- 紧凑性：所有必要信息显示在一页上，便于更广泛地理解所研究的系统。
- 轻资源：永久内存驱动器（ROM）约需 2MB，仅需小容量的临时内存（RAM）。
- 用户导向：允许用户轻松修改参数。

前台页面按系统流程构建，用户可轻松填写工具。流程如下：
1. 用户在页面左上角填写油棕种植园面积或粗棕榈油产量。
2. 点击“计算生物质产量”按钮，程序将估算每种类型的生物质残余物数量。
3. 用户定义用于内部目的（如在碾磨锅炉中燃烧或在种植园中覆盖）的生物质残余物数量，此数量将从可利用的总生物质中扣除。
4. 用户输入用于生物乙醇、电力和堆肥的生物质比例。由于需求、价格、技术转化等限制，生物质的总比例不一定为 100%，剩余的生物质将自动计算为残余物，假设其因遗弃在地面而产生腐烂排放。因此，若所有转化在经济上可行，建议利用所有生物质替代化石燃料以避免腐烂。
5. 填写完第三步的所有空白字段后，用户点击“计算生物质增值产品”按钮，程序将执行生物质转化为其他可能产品的估算。例如，计算油棕树干可产生的生物乙醇数量以及该乙醇可替代汽油的量，基于两种燃料的能量含量比较。

2.5 测试与验证

测试旨在确定程序是否无错误运行。通过使用编程软件中的调试功能进行测试，此外，还通过输入数字并点击按钮来检查是否有错误。处理潜在错误的方法如下：
- 提供逐步说明以避免输入错误。
- 提供重置按钮，允许用户重新输入错误数字。
- 若系统仍检测到输入错误，工具将发送通知并提供返回或关闭程序的选项。

2.6 编写指南

为协助用户输入和修改数据，提供了通用指南。手册以简单说明的形式直接写在工具内，如“主”和“关于”部分。“主”部分提供逐步指南，用户可边阅读说明边填写；“关于”部分提供更多信息，说明运行工具的计算机操作系统的一般要求以及工具和计算方法的工作原理。

3. 工具集成到低碳经济社会的物联网平台

上述原型可进一步发展为与其他可用工具集成的物联网平台。该原型是物联网平台的基础，可通过考虑利益相关者的相关实践进一步增强。例如，在油棕种植园，平台可与现有生产平台集成，增加库存计数和生物质残余物的腐烂排放测量；在转化工厂，平台可调整以适应生产过程数据和排放转化；对于替代产品，平台涵盖化石燃料和生物燃料的排放测量。政府（通常由环境机构代表）使用平台评估相关行业的环境绩效，以便提供税收或激励措施；消费者作为最终用户，可通过平台简单检查生物质燃料的环境影响减少情况。不同利益相关者与数据库服务器之间的信息交互如下表所示：
| 利益相关者 | 功能 | 提供的信息 | 获取的信息 |
| — | — | — | — |
| 油棕种植园 | 种植和收获树木以生产新鲜果实串（FFB） | 残余物数量、肥料需求、生产能力、生物质销售价格、环境绩效报告 | 生物质残余物需求、生物质转化工厂的产能、生物质采购价格、肥料可用性和价格、政府法规 |
| 油棕碾磨厂 | 将新鲜果实串加工成粗棕榈油和棕榈仁油 | 残余物数量、生产能力、生物质销售价格、环境绩效报告 | 生物质残余物需求、生物质转化工厂的产能、生物质采购价格、政府法规 |
| 转化工厂 | 将生物质残余物转化为有机肥料、乙醇或颗粒等有价值产品 | 生产能力、生物质采购价格、生物燃料销售价格、环境绩效报告 | 生物燃料需求、生物质残余物数量、生物质销售价格、生物燃料采购价格、政府法规 |
| 肥料工厂 | 逐步用生物质残余物替代合成肥料生产肥料 | 生产能力、肥料销售价格、环境绩效报告 | 肥料需求、消费者支付意愿、政府法规 |
| 燃料公司 | 将化石燃料与生物质基燃料混合 | 生产能力、生物燃料销售价格、环境绩效报告 | 生物燃料需求、消费者支付意愿、政府法规 |
| 发电厂 | 将煤炭与生物质共燃并逐步增加生物质比例 | 电力生产能力、生物质采购价格、环境绩效报告 | 生物质可用性、生物质销售价格、消费者支付意愿、政府法规 |
| 环境机构 | 实施生物质利用政策以实现全球变暖减排目标 | 政府法规、碳价格工具 | 环境绩效报告、生物燃料需求、生物燃料价格、生物质残余物可用性等 |
| 消费者 | 使用生物质基产品逐步替代化石基产品 | 产品需求、消费者支付意愿、对产品环境绩效的偏好 | 生物燃料可用性、生物燃料销售价格、环境绩效报告、政府法规 |

4. AI 在生物质利用平台中的作用

AI 在精准农业中早已被用于优化农业实践，一些数据如天气条件、土壤成分和作物表现通过 AI 算法不断更新，以协助安排适当的灌溉、施肥和农药施用决策。在生物质利用平台中，AI 的作用可进一步扩展：
1. 地理信息系统（GIS）集成 ：GIS 在棕榈油行业广泛应用，集成 AI 与 GIS 有助于绘制生物质残余物的可用性地图，特别是在油棕种植园。AI 可根据种植园面积和生产力预测生物质残余物的数量，考虑土壤肥力、疾病和树龄等因素对油棕树生产力的影响。
2. 生物质分配决策 ：基于初始计算的可用生物质残余物，AI 可帮助估算应返回地面以维持土壤肥力的生物质数量以及可用于其他目的（如生物能源）的数量，从而减少化学肥料的使用，降低成本和环境影响。
3. 生命周期清单数据集提供 ：连接到油棕种植园数据库的 AI 可提供关于树木种植、维护和收获及其机械设备的生命周期清单数据集，这些数据用于生命周期影响评估，并可进一步分配到生物质残余物以及其潜在经济价值。
4. 油棕碾磨厂生产数据提供 ：集成到油棕碾磨厂数据库系统的 AI 可提供从新鲜果实串生产粗棕榈油和棕榈仁油的数据集，涵盖电力、化学品、水和废弃物等输入和输出。
5. 生物能源生产建议 ：AI 可进一步应用于转化工厂的生物能源生产，列出输入和输出数据集，以计算总体环境影响，并根据转化工厂的产能和潜在影响减少提供如何利用生物质残余物的建议。
6. 化石燃料替代评估 ：生物能源产品获得后，AI 可用于评估在化石燃料工厂中替代化石燃料的情况。例如，在汽油工厂中，AI 可根据混合过程的数据提供环境影响减少的数量，与替代的化石燃料量成比例。
7. 终端用户环境绩效评估 ：在终端用户领域，AI 可帮助生物能源消费者确定产品的环境绩效，这对下游行业尤为重要，因为若电力的环境影响因生物质使用而降低，消费该电力的行业的环境影响也将降低。
8. 政府政策制定支持 ：AI 可帮助政府监测生物能源和农业部门的整体环境影响绩效，政府可据此制定更多政策，如碳税、碳交易和碳激励措施，以促进国家的减排目标。

5. 成本估算与潜在效益

平台的简单性是其广泛评估和实施的基本要求，也影响其价格和潜在效益。若系统变得复杂，成本可能会意外增加，且成本与平台规模相关，涉及众多利益相关者的大规模平台需要更多资源和更高预算。

物联网成本在 30,000 美元至 50,000 美元之间，硬件可占总预算的 70 - 80%。在油棕领域，价格还取决于土地面积、生产能力和位置。例如，面积小于 5000 公顷且有碾磨生产的油棕种植园，在印度尼西亚可能约需 163,000 美元，在海外可能约需 230,000 美元，此成本可通过安装附加功能进一步调整。

除了销售产品的经济利润外，利用生物质残余物的好处还来自环境影响的减少，包括避免生物质留在地面上的腐烂排放以及替代化石燃料的影响。若应用碳经济价值，这种好处可进一步扩大。公司若能将碳节约量交易给需要减少影响以符合法规上限的其他公司，可能获得额外收入；若能减少影响以避免碳税，也可能实现经济节约。

物联网的利用有助于行业决策者确定如何利用生物质，帮助政府制定碳价格等政策以实现全球变暖减缓的国家目标，也使消费者能够查看所消费燃料的估计排放。通过与开源平台、免费或低成本软件合作，如 GitHub、GitLab、Bitbucket、Sourceforge、Apache Allura、Gitea 等，可进一步降低成本，这些社区中的一些还可能为软件开发提供云存储的托管支持。

以下是物联网平台组件及估计成本的表格：
| 组件 | 描述 | 估计成本范围（千美元） |
| — | — | — |
| 硬件 | 计算机套件、打印机、无线网络、摄像头、传感器、通信设备 | 5 - 40 |
| 软件 | 允许终端用户读取、修改和输入数据的应用程序 | 5 - 30 |
| 服务 | 安装、培训和认证 | 5 - 25 |
| 维护 | 更新、修复、重新安装 | 每年 5 - 25 |

综上所述，基于物联网的生物质利用低碳平台具有巨大的潜力，通过合理的开发、集成和应用，可实现经济和环境的双赢。同时，AI 的应用将进一步提升平台的性能和决策支持能力，而成本的控制和效益的最大化需要综合考虑各种因素和资源的有效利用。

基于物联网的生物质利用低碳平台开发（续）

6. 平台应用场景与案例分析

为了更好地理解基于物联网的生物质利用低碳平台的实际应用，下面通过一些具体的应用场景和案例进行分析。

6.1 油棕种植园场景

在油棕种植园，平台可以集成到现有的生产管理系统中。例如，通过传感器实时监测土壤湿度、养分含量等数据，结合 AI 算法，精准地安排灌溉和施肥计划。同时，平台可以统计种植园产生的生物质残余物数量，根据市场需求和价格信息，决策如何将这些残余物进行有效利用。

案例：某油棕种植园面积为 3000 公顷，以往由于缺乏对生物质残余物的有效管理，部分残余物被遗弃在地面，造成了一定的环境污染和资源浪费。引入该物联网平台后，通过 AI 预测，种植园每年可产生大量的空果串、果壳等生物质残余物。平台根据市场上有机肥料和生物能源的需求，建议将部分残余物转化为有机肥料用于种植园自身，部分用于生产生物燃料。经过一年的实践，该种植园减少了 30%的化学肥料使用量，同时通过销售生物燃料获得了额外的收入。

6.2 转化工厂场景

转化工厂是将生物质残余物转化为有价值产品的关键环节。平台可以实时监控工厂的生产过程，包括原材料的投入、能源消耗、产品产出等数据。通过分析这些数据，优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。

案例：一家生物质颗粒生产厂，使用该物联网平台后，能够实时获取原材料的供应情况和市场对颗粒燃料的需求信息。AI 算法根据这些数据，调整生产计划，合理安排原材料的采购和生产进度。同时，平台对生产过程中的能源消耗进行监测和分析，提出节能建议。经过一段时间的运行，该厂的生产效率提高了 20%，能源消耗降低了 15%。

6.3 能源市场场景

在能源市场中，生物质基燃料与化石燃料的替代关系是一个重要的关注点。平台可以提供生物质燃料和化石燃料的价格、排放等信息，帮助能源企业和消费者做出合理的选择。

案例：一家电力公司，在考虑是否增加生物质燃料的使用比例时，借助该物联网平台获取了详细的成本和环境影响数据。通过分析，发现增加生物质燃料的使用不仅可以降低碳排放，还能在一定程度上降低发电成本。于是，该公司逐步增加了生物质燃料在发电中的比例，实现了经济效益和环境效益的双赢。

7. 平台的优势与挑战

7.1 平台的优势

• 数据集成与共享 ：物联网平台能够连接众多利益相关者，实现数据的集成与共享。不同的用户可以根据自己的权限获取所需的数据，提高决策的科学性和准确性。
• 实时监测与决策支持 ：通过传感器和 AI 算法，平台可以实时监测各种数据，并提供决策支持。例如，在生物质残余物的分配决策中，平台可以根据实时数据和预设的规则，快速给出最优方案。
• 环境效益显著 ：利用生物质残余物替代化石燃料，可以减少碳排放，降低环境污染。同时，避免生物质的腐烂排放，进一步改善环境质量。
• 经济效益提升 ：通过将生物质残余物转化为有价值的产品，企业可以获得额外的收入。此外，减少化学肥料的使用和能源消耗，也能降低生产成本。

7.2 平台面临的挑战

• 数据安全与隐私 ：平台涉及大量的敏感数据，如企业的生产数据、消费者的个人信息等。保障数据的安全和隐私是平台面临的重要挑战。
• 技术标准与兼容性 ：不同的设备和系统可能采用不同的技术标准，如何实现它们之间的兼容性和互操作性是一个难题。
• 用户接受度 ：部分用户可能对新技术和新平台存在疑虑，需要进行宣传和培训，提高用户的接受度和使用能力。
• 政策法规的不确定性 ：政府的政策法规对生物质利用行业的发展具有重要影响。政策的不确定性可能给平台的推广和应用带来一定的风险。

8. 未来发展趋势

8.1 技术创新

未来，随着物联网、AI、大数据等技术的不断发展，平台的功能将不断完善和拓展。例如，更先进的传感器技术可以提供更精准的数据，AI 算法可以实现更智能的决策支持。

8.2 产业融合

生物质利用行业将与其他相关产业实现更深度的融合。例如，与农业、能源、环保等产业的融合，形成完整的产业链，提高产业的竞争力和附加值。

8.3 国际合作

在全球应对气候变化的背景下，国际间的合作将日益加强。各国可以分享生物质利用的经验和技术，共同推动全球低碳经济的发展。

8.4 政策支持

政府将出台更多的政策支持生物质利用行业的发展，如补贴政策、税收优惠政策等，为平台的推广和应用创造良好的政策环境。

9. 总结

基于物联网的生物质利用低碳平台是一个具有广阔前景的创新解决方案。它通过集成物联网、AI 等技术，实现了生物质资源的高效利用和环境影响的有效控制。在油棕产业及相关领域，该平台可以为不同的利益相关者提供准确的信息和决策支持，促进经济和环境的可持续发展。

虽然平台面临着一些挑战，但随着技术的不断进步和政策的支持，这些挑战将逐步得到解决。未来，该平台有望在全球范围内得到广泛应用，为实现低碳经济社会做出重要贡献。

为了更清晰地展示平台的整体架构和数据流动，下面给出 mermaid 格式的流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(油棕种植园):::process --> B(生物质残余物):::process
    B --> C(转化工厂):::process
    C --> D(生物质基产品):::process
    D --> E(能源市场):::process
    E --> F(消费者):::process
    G(环境机构):::process --> H(政策法规):::process
    H --> A
    H --> C
    H --> E
    I(数据库服务器):::process --> A
    I --> C
    I --> E
    I --> F
    A --> I
    C --> I
    E --> I
    F --> I

这个流程图展示了从油棕种植园产生生物质残余物，到转化工厂生产生物质基产品，再到能源市场销售和消费者使用的整个过程。同时，环境机构通过政策法规对各个环节进行监管，数据库服务器为各参与方提供数据支持。

通过以上的介绍和分析，我们可以看到基于物联网的生物质利用低碳平台在实际应用中具有巨大的潜力和价值。希望更多的企业和机构能够关注和应用这一平台，共同推动生物质利用行业的发展，实现低碳经济的目标。