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烟草复烤是卷烟生产的核心环节，其加工质量直接决定卷烟的燃烧性、香气与储存稳定性。洞道干燥作为复烤工艺的关键步骤，需将烟叶水分精准控制在 11.5%-13.5% 的标准区间，传统模式下依赖人工调节风门开度，受烟叶来料波动、环境温湿度变化等因素影响，出料水分标准差常达 0.35% 以上，过度干燥或水分超标导致的复烤损耗率高达 1.2‰-1.5‰。而 “洞道干燥 AI 风门” 技术的落地，通过智能算法与实时数据协同，实现了干燥过程的动态精准调控，不仅将出料水分标准差压缩至 0.11% 的行业顶尖水平，更让复烤损耗再降 0.8‰，为烟草行业高质量发展注入科技动能。​

AI 风门技术的核心突破，在于构建了 “多源数据感知 - 智能算法决策 - 精准执行反馈” 的闭环管控体系。系统在洞道干燥机的进料口、中段、出料口部署了 24 组高精度水分传感器、温度传感器与风速传感器，实时采集烟叶初始水分、干燥段温度场分布、热风风速、出料水分等 16 类核心参数，数据采样频率达每秒 2 次，确保对加工过程波动的即时捕捉。基于近 5 年的千万级批次加工数据，模型通过深度学习算法训练，建立了 “来料特性 - 环境参数 - 风门开度 - 水分变化” 的动态映射关系，能够精准预判不同工况下的最优风门调节策略，彻底替代传统人工 “凭经验、看曲线” 的滞后调节模式。​

精准的风门动态调控，是实现水分标准差降至 0.11% 的关键。传统人工调节存在 10-15 分钟的响应延迟，难以应对烟叶来料水分波动（如从 18% 骤升至 22%）或环境温湿度突变的情况，导致干燥段热风分布不均，部分烟叶过度干燥、部分水分超标。AI 风门系统则通过实时数据运算，在毫秒级内输出风门开度指令，控制干燥机各段风门的开启角度（精度达 0.1°），实现热风风量与温度场的动态均衡。例如，当监测到某区域烟叶水分下降过快时，系统会自动调小对应段风门开度，降低热风风速；当来料水分偏高时，則同步加大前段与中段风门开度，提升干燥效率。这种 “分区调控、精准适配” 的模式，使出料水分均匀性大幅提升，标准差从 0.35% 降至 0.11%，远优于行业 0.2% 的优秀标准。​

复烤损耗的显著降低，源于 AI 算法对 “临界干燥状态” 的精准把控。烟叶复烤损耗主要来自过度干燥导致的重量流失与水分超标引发的二次处理损耗。AI 风门模型通过精准计算烟叶干燥曲线，始终将加工过程控制在 “水分达标且不过度干燥” 的临界区间，避免了传统模式下 “宁干勿湿” 的保守操作。同时，系统结合烟叶品种、初烤水分、加工批次等信息，自动优化干燥周期，使单批次加工时间缩短 3%-5%，进一步减少了高温环境下的有效成分流失。某大型烟草复烤厂的实践数据显示，该技术落地后，复烤损耗率从 1.3‰降至 0.5‰，按该厂年复烤烟叶 150 万吨计算，每年可减少烟叶损耗 1200 吨，直接创造经济价值超 3600 万元。​

在烟草行业 “提质增效、绿色低碳” 的发展导向下，“洞道干燥 AI 风门” 技术不仅解决了传统复烤工艺的品质管控难题，更实现了节能降耗的双重收益。通过精准调控热风用量，该技术还使干燥机单位能耗降低 8%-10%，单厂年节约标准煤超 500 吨，减少二氧化碳排放 1300 吨。目前，该技术已在云南、贵州、河南等烟草主产区的 20 余家复烤厂推广应用，成为烟草加工数字化转型的标杆案例。未来，随着 AI 算法与数字孪生技术的深度融合，将实现复烤全流程的虚拟仿真与智能优化，推动烟草复烤行业从 “精准加工” 迈向 “智慧制造”，为卷烟品质的稳定性与行业的可持续发展提供核心技术支撑。