数字技术通过智能化、数据化手段重构余热利用体系，推动能源利用效率提升和低碳转型。以下从技术应用、系统整合、管理优化三个维度展开分析：

一、数字化监测与智能调控

‌实时数据采集与能效诊断‌

物联网传感器与边缘计算技术可实时采集余热参数（温度、流量、压力），结合AI算法识别余热资源分布规律，动态优化回收策略。例如，张北数据中心集群通过智能监测系统，将68%的余热资源纳入回收网络，并为周边社区供暖‌3。

数字化能碳管理中心的建设标准（如《工业企业和园区数字化能碳管理中心建设指南》）要求企业实现能耗与碳排放的精准计量，支持余热利用的精细化管控‌8。

‌预测性维护与设备优化‌

基于数字孪生技术的虚拟仿真模型，可预测余热设备运行状态，减少非计划停机导致的能源浪费。如某铝厂通过AI控制系统提升余热回收率18%‌38。

二、系统集成与能源协同

‌跨行业能源网络构建‌

数字技术打破传统工业孤岛，推动余热资源的区域级共享。例如：

唐山曹妃甸工业区通过能源互联网整合钢铁、电厂余热，年节能50万吨标煤‌3；

瑞典数据中心余热接入市政供热网，服务2000户家庭‌37。

区块链技术实现余热供应的可信溯源，促进工业园区与城市能源系统协同‌68。

‌多能互补与储能调度‌

数字平台整合余热发电、储热、氢能转化等多技术路径，优化能源时空匹配。如德国Kraftblock储热系统利用算法调节余热释放时序，提升工业用热稳定性‌38。

三、管理优化与决策支持

‌能碳双控平台建设‌

企业级数字化能碳管理系统（如金风零碳平台）可同步追踪余热利用效率与碳减排量，支持动态预算管理与碳足迹核算。例如，某纺织企业通过“碳眼”平台实现能耗下降22%‌58。

碳排放权交易市场依赖数字技术量化余热利用的碳资产价值，激励企业投资节能改造‌68。

‌全产业链协同增效‌

数字技术驱动产业链上下游余热资源循环利用。典型案例包括：

川恒股份通过磷石膏改性技术实现余热副产物100%资源化利用‌2；

河钢集团钢化联产项目将焦炉煤气余热转化为甲醇，年增效超5亿元‌26。

未来趋势：从单点突破到生态重构

‌AI深度赋能‌：机器学习模型将优化余热回收工艺参数，提升中低温余热发电效率‌38。

‌零碳园区标准化‌：数字孪生技术推动“余热+CCUS+绿电”集成，打造负碳排放工业生态‌36。

‌政策与技术协同‌：碳关税（如欧盟CBAM）倒逼企业通过数字化手段提升余热利用率，形成全球竞争力‌28。

数字技术正成为余热利用从“被动回收”转向“主动增值”的核心引擎，其价值不仅在于能效提升，更在于重构工业与城市的可持续发展范式。