当下城市固废焚烧领域正面临成分复杂、调控困难等严峻挑战，其智能化升级对实现减污降碳与资源循环意义重大。人工智能驱动的控制与诊断技术成为破局关键，但在算法验证、安全赋能等环节仍存在瓶颈。
本次研讨会，Sustainability 期刊邀请到北京工业大学的汤健教授担任会议主席，携手南京信息工程大学的张建、北京工业大学的王天峥和香港城市大学的田昊作为分享嘉宾，围绕“AI赋能的固废焚烧智慧化技术与应用前沿”这一主题，带来四场精彩的报告。期待您的参与！
研讨会信息
会议时间
2025年7月15日 18:30
会议直播观看方式
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会议议程
| ● | 18:30-18:40 | |||||||||||||||||||
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开场致辞 会议主席：汤健教授 北京工业大学 |
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| ● | 18:40-19:20 | |||||||||||||||||||
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城市固废焚烧过程AI安全赋能智慧化发展与展望 会议主席：汤健教授 北京工业大学 |
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| ● | 19:20-19:50 | |||||||||||||||||||
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城市固废焚烧过程火焰燃烧状态识别 张健 南京信息工程大学 |
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| ● | 19:50-20:20 | |||||||||||||||||||
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城市固废焚烧AI算法测试与验证模块化半实物仿真平台 王天峥 北京工业大学 |
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| ● | 20:20-20:50 | |||||||||||||||||||
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面向城市固废焚烧过程的炉膛温度智能控制研究 田昊 香港城市大学 |
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| ● | 20:50-21:10 | |||||||||||||||||||
| 提问交流环节 | ||||||||||||||||||||
会议主席
汤健教授
北京工业大学
东北大学工学博士、北京工业大学信息科学技术学院教授、博士生导师、智慧环保北京实验室副主任、自动化学会环境感知与保护自动化、工业合作协会仿真技术产业分会等专家委员会委员、Waste Management 副主编、Sustainability 等期刊编委。主要研究领域为小样本数据建模、固废处理过程智能控制等，主持/参与科技部重点研发课题、国家自然科学基金等项目20余项，在IEEE 汇刊、《自动化学报》等期刊发表论文190余篇，授权国内外发明专利50余项，出版专著/译著9 部。
报告题目
城市固废焚烧过程AI安全赋能智慧化发展与展望
报告简介
虽然城市固废焚烧 (MSWI) 已成为实现全球城市环境可持续发展的主要技术之一，但发达国家的自动燃烧控制系统难以有效应用于发展中国家，并且国际工控网络安全形势异常严峻、世界范围内AI发展势头强劲、端边云协同赋能行业发展势在必行、减污降碳环境治理迫在眉睫。针对上述实际，报告在综述MSWI的发展历程和焚烧企业所面临挑战的基础上，先进行详尽的MSWI过程特性分析并归纳 AI赋能方向以及相应难点，再从文献依据和企业调研2个视角进行智慧化发展综述，最后展望了全新视角下的未来研究方向。
会议主讲人
张健
南京信息工程大学
东北大学工学博士、南京信息工程大学计算机学院讲师、兼任机器人专业工作委员会委员。主要从事工业图像处理、时间序列分析、移动边缘计算等领域，主持国家重点实验室基金1项、其他国家项目2项，入选江苏省科技副总项目、发表论文50余篇、授权发明专利8项、出版专著2部。
报告题目
城市固废焚烧过程火焰燃烧状态识别
报告简介
准确识别城市固废焚烧过程的火焰燃烧状态是提高焚烧效率、提升智能化水平和降低污染排放的关键因素之一。本报告首先介绍基于改进残差网络与注意力机制、基于多尺度残差网络、基于多特征增强残差网络以及基于多层预处理的四类火焰燃烧状态识别方法，然后通过某焚烧厂实际数据验证了所提方法能够显著提高识别率，最后展望未来发展趋势。
王天峥
北京工业大学
北京工业大学工学硕士、北京市优秀毕业生、北京工业大学信息科学技术学院在读博士生。主要致力于城市固废焚烧过程运行优化控制研究，发表SCI论文5篇、授权美国发明专利1项、授权国内发明专利7项以及软件著作权15项、以第2作者撰写专著1部。
报告题目
城市固废焚烧AI算法测试与验证模块化半实物仿真平台
报告简介
本报告首先综述面向工业过程的仿真平台研究现状与主要挑战，明确城市固废焚烧过程对AI智能算法测试与验证平台的需求；接着，介绍由多模态历史数据驱动系统、安全隔离与优化控制系统和多入多出回路控制系统组成的半实物仿真平台的设计与结构；然后，描述该平台的硬件搭建、软件开发、功能实现和典型场景测试；最后，总结与展望未来发展方向。
田昊
香港城市大学
北京工业大学工学硕士、北京工业大学优秀毕业生、香港城市大学研究助理。主要致力于城市固废焚烧过程的炉膛温度智能控制研究，发表SCI论文4篇、EI检索论文10余篇、《自动化学报》2篇和中文核心期刊论文2篇。
报告题目
面向城市固废焚烧过程的炉膛温度智能控制研究
报告简介
城市固废焚烧处理因其具有减量化、无害化、资源化等优势而备受关注，但固废成分的复杂性和不确定性导致传统控制策略难以实现炉膛温度的精准调控。本报告包括：(1) 基于贝叶斯优化的区间二型模糊神经网络控制；(2) 知识-数据驱动的模糊宽度模型预测控制；(3) 强化学习与区间二型模糊宽度学习融合的自整定PID控制；(4) 集成上述方法开发的智能控制系统。通过北京某焚烧厂实际数据验证了所提方法的有效性。
精选文章
Artificial Intelligence Application in Nonpoint Source Pollution Management: A Status Update
Almando Morain et al.
Furnace Temperature Model Predictive Control Based on Particle Swarm Rolling Optimization for Municipal Solid Waste Incineration
Hao Tian, Jian Tang and Tianzheng Wang
主办单位
Sustainability 期刊介绍
主编：Marc A. Rosen, University of Ontario Institute of Technology, Canada
期刊涉及人类的环境、文化、经济和社会可持续性，为有关可持续性和可持续发展的研究提供了一个高级论坛。目前期刊已被 SCIE, SSCI (Web of Science) 和 Scopus 等数据库收录。
| 2024 Impact Factor | 3.3 |
| 2024 CiteScore | 7.7 |
| Time to First Decision | 19.3 Days |
| Acceptance to Publication | 3.4 Days |
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