機器人、自駕車全出動!迎接沒有掌聲的東京奧運,日本如何用科技為盛會加值?
2021.07.23
東京疫情嚴峻,奧運將不開放觀眾入場的情況下即將展開,日本會如何運用科技舉辦這場與以往截然不同的運動盛會,帶給所有人最好的體驗?
陳建鈞
遲了一年登場的東京奧運,即將在日本時間7月23日晚上8點正式開幕。這次是日本睽違50多年再次舉辦奧運,也是日本向世界介紹文化、展現科技實力的一個重要場合,然而疫情陰霾卻打亂了一切計畫。
在疫情的紛擾下,這場奧運受到日本民眾極力反對,最大贊助商Toyota決定取消所有與奧運相關的電視廣告,執行長豐田章男也不會出席開幕式,且賽事也因疫情尚未緩和,從不開放外國觀眾,變成絕大多數賽事都不開放民眾入場,甚至開幕式也嚴格限制僅950人出席。
在這場觀眾席上空蕩無人、沒有掌聲與吶喊的奧運會上,日本該如何用最佳的方式呈現這場體育盛會,無疑是這場奧運最關鍵的難題。
一場沒有現場觀眾的奧運,日本如何提昇轉播體驗?
實際上在疫情席捲全球前,日本早已開始籌備為全球觀眾們帶來最具臨場感的體育轉播體驗,奧林匹克廣播服務公司(OBS)計畫將以UHD(4K)規格轉播這次的奧運賽事,也是第一屆採用UHD HDR規格全程轉播的賽事。
奧林匹克廣播服務公司指出,東京奧運將成為第一屆運用UHD HDR技術轉播的的奧運賽事。
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UHD具有一般常見的HD的4倍畫質,而HDR(高動態範圍成像)則能夠使影像更加逼真,兩者將一齊為觀眾提供細節更逼真、色彩更豐富、且解析度更高的體育賽事轉播。
根據《日本時報》報導,OBS的3D Athlete-Tracking系統則將能夠透過各個攝影機,從多個角度拍攝畫面,再利用AI技術結合起來,讓觀眾有辦法從各個角度欣賞運動員的身姿。
Intel的True View技術也會安裝在籃球場上,主要也是透過大量的高畫質攝影機,紀錄立體、360度的體育賽事。OBS執行長艾薩科斯(Yiannis Exarchos)表示,這將有助於觀眾真正了解瞬息萬變的賽事背後,究竟發生了什麼事。
艾薩科斯指出,「談到日本時,人們總會想到技術創新,對OBS來說,這些賽事將在我們導入的革新下,成為重要的里程碑。」OBS計畫本次奧運中將拍攝總計9,500小時的賽事影像,足足比2016年的里約奧運要多出30%。
且為了讓觀眾更透徹地觀看賽事,這次的東京奧運比賽中會在電視轉播中呈現更多關於比賽的數字,好比田徑選手奔跑時的即時速度,便能立刻在螢幕上向觀眾呈現。
《日經亞洲》指出,東京奧運大量導入了檢測運動數據的體育技術,瑞士頂級鐘錶品牌Omega會透過迷你感測器在賽事中協助收集運動數據,能夠每秒收集速度、瞬間加速度等2,000組數據。
在沙灘排球中,則會運用AI攝影機測量球的拋擲位置以及選手的跳躍高度,且類似的分析技術也會導入自行車賽、游泳和體操等項目中。
假如擁有最新電視的日本觀眾,甚至可以欣賞8K等級的影像畫質,NHK(日本放送協會)計畫在這次奧運中,利用BS8K衛星頻道為民眾轉播約200小時的8K奧運賽事報導,同時也計畫以8K轉播田徑、游泳、羽毛球、橄欖球等殘奧賽事。
NHK技術研發中心表示,「8K的其中一個優勢就是能以前所未有的細緻度,在電視螢幕上呈現身體運動的細節。」
機器人、自駕車現身奧運會場
機器人也是奧運會場中的一個焦點。儘管因為疫情衝擊,原先預計在羽田機場協助接待旅客的各式機器人恐怕沒有用武之地,但在會場內機器人仍舊擔綱起協助賽事進行的任務。
日本原先就是個對機器人情有獨衷的國家,這次賽事也不遺餘力展現其機器人技術,《南華早報》便指出,奧運會場中佈署著大大小小形式各異的機器人,負責從歡迎各國體育選手到賽事中回收標槍等各種任務。
甚至會場內也將設置奧運吉祥物未來永遠郎與染井吉的遙控機器人,雖然因為疫情而刪掉了讓他們與觀眾互動的活動,但這些機器人能夠透過鏡頭辨識臉部表情,做出點頭、握手、眨眼等簡單反應。
Toyota雖然取消了廣告,不過其遠端機器人T-TR1仍會在會場中值勤。該機器人有著約等身高的大型垂直螢幕,可以協助遠在海外的粉絲在會場內與運動選手交談。另外,本次奧運還將出動服務機器人,協助引導人們前往座位,或者為在場約500位殘奧選手遞送餐點。
而Toyota的電動自駕車e-Palette也將在這次奧運中進行測試,協助選手或政府官員在選手村及各個比賽會場間移動,節省交通時間,且每一輛車都會有專人遠距監控,防止任何意外情形發生。
Toyota的電動自駕車e-Palette將在東京奧運期間進行測試,協助選手及政府官員在選手村與會場間移動。
日本確診人數居高不下、選手村又接連爆發感染,日本政府執意舉辦奧運受到強烈的非難,在這樣的環境下,日本能否透過科技為奧運賽事加值,創造讓人雙眼一亮的觀賽體驗,或許將成為這屆奧運外界最終評價的關鍵。
資料來源:https://www.bnext.com.tw/article/64086/tokyo-olympic-4k-robot
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【中鋼AI現場1:1千5百度高熱密閉生產環境如何監控?】高爐AI應用大剖析
中鋼靠間接量測高爐生產數據,一步步打開黑盒子,運用AI即時監控爐況,提早預測異常生產狀況即時應變
文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影/洪政偉
高爐之於鋼廠,是不可或缺的一環。飄洋渡海的鋼鐵原料從港口上岸後,會先由煉焦工廠製成焦炭、燒結工廠製成燒結礦與鐵礦,加入其他次要原料後,就會來到鋼鐵融煉的第一站,高爐。
高爐的作用,就是透過一連串高溫熔融反應,將鋼鐵原料煉成鐵水。雖然說起來容易,實際上,高爐卻是一個複雜的煉鐵反應器。中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達解釋,每一座高爐,都集合了非常多系統於一身,包括了爐體本身冷卻系統、熱風爐、原料輸送、出鐵、爐氣處理、頂壓回收發電、噴媒等環節,每個系統互相搭配,才能維持高爐穩定運作。
這個系統中,真正煉製鐵之處,就是外觀形似巨大養樂多瓶的高爐爐身。其運作原理,是從上方加入煉鐵原料,以一層焦炭、一層燒結礦與鐵礦的方式,盡量將原料均勻散布其中,再透過周邊的熱風爐,將空氣加熱,從高爐下部的鼓風嘴鼓進高爐,來加熱、還原,將鐵礦石融煉成鐵水與爐渣。
熔煉過程中,中鋼也透過鼓風嘴噴吹粉煤,來取代部分焦炭作為還原劑,可降低煉焦爐的負荷,並有利於爐熱調節;而爐內產生的高爐氣,也能在淨化後用來發電,並作為熱風爐及廠內的燃料,來達成節能、減少碳排放的效益。最後的鐵水與爐渣,則會分開取出,各自進行下一步的加工或販售。
許雍達指出,這套高爐生產的做法,早從十多年前就持續運作至今,但在過去,高爐內部高溫、密閉且不易觀測,難以得知爐況是否符合預期,「比如原料一層一層加入之後,到底分佈均不均勻?又要如何在爐溫下降之前,提早預測來因應?」
這些問題,隨著IoT與AI技術日漸成熟,中鋼開始蒐集更多生產數據,逐步翻轉過去熟悉的高爐運行操作。
落地27項高爐智慧應用,更即時掌握高爐生產動態
中鋼約從3年前開始,致力於研發高爐AI,不只開發高爐爐況監控的相關應用,也開發周邊設備的AI應用,比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等,截至今年初,已經完成27項高爐智慧應用的開發,依據應用的特性與適用場域,分散部署在4座高爐中。
由於高爐本身就像是一個黑盒子,為了掌握高爐的生產狀況,中鋼在高爐上裝設了多種感測器,就是要靠各種生產數據,一步步將盒子打開。
比如說,從高爐上方布料時,雖然是均勻旋轉布料,但實際布料情況還是會依據爐內氣流變化而改變,為了監控布料狀況並適時調整,中鋼在布料槽裝設了料面溫度儀與輪廓儀,來掌握布料形狀與高溫氣體的分布情形。在爐壁上,中鋼也裝測了溫度感測器,透過爐壁溫度變化頻率,來預測爐壁冷卻元件是否受侵蝕、內部是否結塊。
不只如此,為了預測爐熱變化,中鋼量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,開發AI預測未來爐熱;也運用爐溫爐壓分布的異常數值,找出發生管道流異常的可能性。透過更即時發現異常並自動預警,就是要讓產線人員盡早發現問題,才能提前調整生產參數來因應。
而且,針對所有開發的生產數據監控與AI應用,中鋼開發了綜合爐況評分機制,能從原料分佈、氣流狀況、目前風量、鐵水產量、爐內溫度等生產狀況,為高爐當下的運行表現評分,讓產線人員可以更直覺、快速地的了解當前高爐爐況,「中鋼自己設定的目標,是要隨時大於89分以上,」許雍達說。
克服AI落地挑戰,中鋼導入一站式生產數據監控平臺
中鋼過去開發AI應用時,是由技術人員設法取得生產數據,開發出AI模型,再由IT單位開發成應用程式,個別部署到現場中控室的單機電腦中。
許雍達指出,這個做法面臨了三大挑戰。首先,當時從生產環境蒐集到的資料,位於封閉式的生產系統中,為避免透過外部線路存取資料時,可能帶來的資安風險,「研究人員不能輕易的取得生產數據資料,分析費時費力。」
再加上,每一支開發完成的應用程式,都必須部署到中控室的單機電腦中,透過視窗介面來呈現,在應用程式分散在多臺電腦的情況下,增加了電腦、網路的維護工作。不只如此,隨著蒐集到的資料量更大,AI分析也需要更大量的硬體運算需求,原有的主機資源逐漸不敷使用。
這三大挑戰,讓中鋼在2019年底,率先在二號高爐場域,規劃建置AIoT智慧分析平臺,更找來研究部門、子公司中冠資訊共同研發,利用二號高爐在去年大修的期間,同步導入該場域。
這套AIoT平臺最主要的目的,是要將分散部署在不同電腦的AI應用,整合到同一個Web平臺中,讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站,登入帳密,就能一站式管理高爐所有的生產資訊。
建置過程中,中鋼不只以Web介面重新設計AI應用儀表板,也將過去難以取得的生產數據整合到一個資料平臺,供技術人員更方便的分析取用資料,更建置了專屬AI應用的硬體資源,取代分散部署到電腦主機的方法。
許雍達指出,AIoT平臺上線後,中控人員不只能即時查看重要的生產資訊,當高爐發生任何異常狀況,平臺也會自動觸發告警,並顯示操作指引,讓員工可以依照指示排除異常,將異常狀況可能帶來的傷害降到最低。
比如說,當AI偵測到四號高爐的爐身發生結塊,就能利用過去一段時間的溫度變化,去推測結塊情形的演變,系統也會提供操作指引,來建議員工應使用哪一種應對模式,才不會導致結塊問題更嚴重。
處置完成後,員工也可以直接在介面中回報,將此次事故處理過程提交出去,作為歷史維運紀錄,而且,過去類似事故的處理方法與結果,也會同步附件於操作指引的介面中,提供緊急處理時參閱。
除了上線網頁版的AIoT監控平臺,中鋼也接續打造了行動裝置版本,只要安裝到手機上,具登入權限的中控人員,就能隨時隨地掌握生產即時動態,了解異常狀態資訊。
今年初,二號高爐完成大修,這套AIoT平臺已經導入二號高爐場域中。中鋼也正在規劃,要將AIoT平臺導入其他座高爐中。許雍達表示,更長久的計畫,則是要開發煉焦、燒結兩大原料加工廠的智能模組,並且整合到AIoT平臺來監控運用,「這樣一來,我們在高爐的現場就能看到原料加工廠的生產數據,如果有異況,高爐也能同步調整、配合。」
高爐AI應用大剖析
「高爐出了問題,就得降風停產,如果能見微知著,在發生狀況前預先防範,就能降低損失產量的風險。」中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭,一句話點出高爐AI的重要性。
用AI煉鐵,導入27項高爐場域智慧應用,被中鋼視為第一個進化里程。27項應用中,中鋼不只開發高爐爐況分析監控,也開發周邊設備的AI應用,比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等。
其中,高爐本身的爐況監測,更是AI開發的重點任務,因為高爐就像是一個黑盒子,為了掌控高爐的生產狀況,中鋼得在高爐上裝設多種感測器,以AI監控生產數據,才能提前發現問題,並及早因應。
因此,在眾多應用中,中鋼特別介紹7項與高爐爐況分析相關的智慧應用,揭密1,500度高熱密閉的生產環境,如何靠AI監控。
1 爐內布料情形監控
技術關鍵 靠掃描感測儀器與熱像儀,偵測原料、粉塵、高溫氣體分佈狀況,並將資料視覺化
效用 監控氣流是否穩定、布料形狀是否符合預期
將原料從爐頂添加到高爐時,過去無法得知實際布料狀況,但現在,中鋼在爐頂布建掃描感測儀器,就能即時偵測原料在高爐內的分佈,同時透過爐內的熱像儀,掃描粉塵、高溫氣體的分佈,就能比對得知目前氣流是否穩定,布料形狀是否符合預期。中鋼也將量測到的數據,以視覺化的方式來呈現。
2 管道流預警AI
技術關鍵 透過AI判斷爐內壓力與溫度分布是否超過異常值,來預測管道流異常
效用 提早預測管道流異常發生可能性,調整生產參數來因應
一般來說,高爐運作的理想情況,是從下面鼓風,爐氣均勻往上傳遞,將原料還原熔融。但是,若爐氣無法穩定通過爐料,而是累積在某個區塊,就可能因為壓力蓄積過大往上竄出,造成爐頂洩壓閥排放,或造成設備損傷。「氣集中在一個地方,壓力大到一個程度就會往上衝,就好像人打嗝,不能等到衝上來,要想辦法及時拯救。」鄭際昭形容。
為了提早發現管道流的情形,中鋼在高爐爐殼上設置壓力量測與溫度量測點,分別將溫度與壓力的分佈視覺化呈現,若結合兩者數值,發現壓力差超過異常值,或是局部溫度過高,AI判斷為管道流異常可能發生,「系統會發出預警,引導操作人員先降低風壓、風量,」中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達表示,越早預測出管道流異常,就能越早調整生產參數,來避免管道流發生。
3 爐壁厚度監測AI
技術關鍵 透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性,訓練AI靠爐壁溫度變化,判斷爐壁厚薄
效用 預測爐壁冷卻元件受損情形,安排檢修時程
高爐爐壁冷卻元件(冷卻壁)若被蝕破,就可能造成嚴重的生產危機。然而,單從高爐外觀,無法得知爐壁冷卻元件被侵蝕的程度,中鋼以往只能定期量測來推斷爐壁狀況,定期檢修,來降低意外風險。
要監測爐壁厚薄,中鋼在爐壁裝設測溫感測器,找出溫度與爐壁厚薄的關聯性。鄭際昭解釋,一般來說,爐壁變薄後,測得的爐壁溫度會升高,雖然鐵水在壁面結塊或脫落,也會造成可能造成溫度改變,但相較於正常爐壁狀況,溫度變化頻率會較為劇烈。
因此,中鋼以探鑽點位附近的歷史溫度變化,結合實際探鑽的厚度訓練AI模型,再套用到高爐其他測溫點位上,來推測爐壁不同位置的侵蝕狀況。
4 爐壁結塊預測AI
技術關鍵 透過爐壁溫度變化頻率預測結塊情形
效用 監測到爐壁溫度變化異常,提早因應避免結塊情形惡化
高爐溫度一旦降低,就可能造成鐵水冷卻結塊、附著在爐壁上,若爐壁的結塊大量滑落,導致爐氣異常溢出,就可能發生操作上的危險,「許多高爐曾經因為高爐內部結塊過大,掉落時打到鼓風嘴,導致鼓風元件受損漏氣。」許雍達說。
為了維持爐況穩定與操作安全,中鋼開發了爐壁結塊預測AI,當發現溫度變化波動越來越小,就能推測爐壁內部結塊,並提前調整高爐的生產條件,避免結塊情形更嚴重。
許雍達表示,這套AI應用目前部署在三、四號高爐,因為這兩座高爐的爐內冷卻元件形式與一、二號高爐不同,更容易發生產生爐壁結塊問題,較有應用AI的急迫性。
5 爐熱溫度預測AI
技術關鍵 量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,學習預測未來爐熱
效用 預測未來2~4小時內的爐熱變化,提前調整生產參數來因應
對於正在生產鐵水的高爐來說,必須維持一定的爐熱,高爐才能穩地熔煉鐵水,若溫度異常大幅下降,就可能造成爐冷危機,需花費許多時間調整加熱,一旦惡化至鐵水凝固無法排出,復原工作會很困難。
「發生一次就是上億的損失,所以我們要盡可能避免走到這一步。」鄭際昭點出爐熱預測的重要性。
中鋼在建立爐熱溫度預測AI時,就是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,學習預知未來2~4小時的爐熱趨勢,藉此訓練出爐熱預測的AI,若預測到未來爐熱可能下降,就能即時調整生產參數,微調風溫、噴煤量,來維持爐熱的穩定。
6 鼓風嘴噴煤預警AI
技術關鍵 透過大量鼓風嘴噴煤影像訓練AI判斷異常
效用 自動化找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異常影像,減少人力監控負擔
中鋼透過在鼓風嘴噴吹粉煤,來減少原料焦炭的使用,同時,也能透過粉煤噴吹量來調節爐熱。不過,粉煤噴吹的狀況,過去需要人工監控,透過攝影機將風口影像傳輸到中控室,來監測是否發生噴嘴阻塞、或是噴煤槍設備耗損的情形,而且,需監控的影像還不只一個,光是二號高爐就有30個風口影像需要監控。
為了減少人力的負擔,中鋼正在運用歷史監測影像,訓練影像辨識AI,來自動監診噴煤槍設備,找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異狀。
7 高爐原料粒徑分析AI
技術關鍵 透過原料粒徑影像資料,訓練AI進行粒徑分析
效用 即時辨識原料粒徑大小與分布,調整入料情形來降低燃料率
將原料送入高爐時,若原料的粒徑大小符合預期、分布較平均,有助於爐況穩定、降低燃料率。中鋼甚至推算,高爐燃燒料率每減少1%,每年可以減少上億的燃料經費,因此,中鋼用AI來即時辨識原料的粒徑大小,即時計算進入到高爐原料粒徑分布,以及是否混雜到其他原料等情況,再根據分析結果來調整原料分布,有助於穩定爐況、降低燃料率。
附圖:光是二號高爐,中鋼就投資約5,700萬元來建置智慧應用,投資的金額雖大,但帶來的效益更可觀,預估每年可以降低成本3,270萬元,減少排放溫室氣體2,217噸。(攝影/洪政偉)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/142938
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