# 灯塔案例 | 青岛啤酒青岛

> 一家121年的老牌啤酒厂，用25个IoT与算法用例把单位能耗砍掉25%、Scope1+2温室气体直降57%——这就是全球食品饮料行业首座「可持续灯塔」青岛啤酒青岛工厂交出的减碳答卷。
>
> 第12批 · 2024年10月 · 可持续灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 17312CN03 |
| 企业名称 | 青岛啤酒青岛 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 山东青岛 |
| 行业 |  · 食品饮料（啤酒制造） (GBT ) |
| 灯塔类型 | 可持续 |

---

## 3大核心案例

### ① ① 先进分析余热回收蒸汽系统优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：糖化煮沸产生大量高温蒸汽，过去直接排放大气，既浪费热能又增排碳；阀门开度全靠老师傅经验，只可意会、难以言传。

**解决思路：** 💡 方案：基于LSTM算法的麦汁煮沸热能回收利用，采集30台设备125组生产数据建模，阀门动态调优，蒸汽应收尽收并循环供给包装车间杀菌。

**实施路径：** Step 1 — 数据采集：提取灌装线、煮沸锅、热能储罐等30台设备的压力、温度、流速、生产品种等125组数据 Step 2 — 模型开发：用LSTM算法构建阀门动态调优模型，把老师傅经验转成「数字语言」 Step 3 — 热能中心：建设糖化蒸汽热能中心，回收蒸汽循环输送给包装车间杀菌机 Step 4 — 动态管控：系统根据工况变化自动驱动设备，实现酿造、动力、包装间精准回收与分配

**关键数据：** 📊 核心成效：糖化热能中心年节省蒸汽近2万吨；生产切换无缝衔接，年节约蒸汽120吨

**技术标签：** 05.01.02 | 01.01.05 | 09.03.01


---

### ② ② 发酵产物浓度软测量CO2回收 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：发酵过程产生大量CO2，传统方式难以精确捕捉，大量CO2白白排放，还需另购CO2用于灌装，成本与碳排放双高。

**解决思路：** 💡 方案：以发酵产物浓度软测量技术 + 自主开发的传感网络动态监测，把发酵CO2全部精准捕捉、净化后循环用于灌装生产。

**实施路径：** Step 1 — 传感网络：部署自主开发的传感网络，动态监测发酵罐CO2浓度 Step 2 — 软测量建模：用软测量技术估计发酵产物浓度，替代部分硬传感器、降低监测成本 Step 3 — 收集净化：对发酵产生的CO2进行收集与净化处理 Step 4 — 循环利用：将回收CO2循环注入灌装生产线，替代外购CO2

**关键数据：** 📊 核心成效：年回收CO2达13万吨，相当于种植30年树龄冷杉117万棵

**技术标签：** 01.01.03 | 09.01.02 | 05.01.02


---

### ③ ③ 粒子群优化CO2剂量灌浆参数 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：CO2灌浆剂量依赖人工设定，参数不精确导致CO2浪费；开关阀门控制粗放，难以做到最大限度回收。

**解决思路：** 💡 方案：依托数字模型测算CO2回收治理方案，用粒子群优化（PSO）算法搜索最优CO2剂量灌浆参数，实现开关阀门自动精准控制。

**实施路径：** Step 1 — 数字建模：依托数字模型测算二氧化碳回收治理方案 Step 2 — 参数寻优：粒子群优化（PSO）算法搜索最优CO2剂量灌浆参数 Step 3 — 阀门自动控制：实现开关阀门的自动精准控制 Step 4 — 最大化回收：保证对二氧化碳最大限度的回收利用

**关键数据：** 📊 核心成效：外购CO2/千升 ↓43.2%，CO2消耗 ↓37%

**技术标签：** 05.01.02 | 03.03.04 | 01.01.02


---

## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
|------|------|------|------|
| 单位能耗 | ↓25% | — | 25个算法+IoT用例整体降能耗 |
| Scope1+2 温室气体 | ↓57% | — | 直接+间接排放大幅削减 |
| Scope3 温室气体 | ↓13% | — | 价值链上下游排放同步降低 |
| 外部蒸汽消耗 | ↓100% | — | 余热回收实现蒸汽完全自给 |
| 外购CO2/千升 | ↓43.2% | — | CO2回收循环替代外购 |
| CO2消耗 | ↓37% | — | 剂量优化+回收，总消耗下降 |