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做工业气体的“氨监测师”「海尔欣」光电用中红外技术实现高精氨逃逸监测
时间: 2024-01-30 14:53:25 作者: 新闻中心

  锅炉燃烧烟气而产生的氮氧化物会引起酸雨、光化学烟雾和雾霾等污染问题,因此就需要对烟气进行脱硝处理。当前,各大火电厂主要通过让氨和催化剂与氮氧化物反应来实现脱硝。然而在真实的操作中,为达到环保要求往往会使用过量的氨,这就造成在脱硝过程中未参与反应的氨也会随着烟气进入下游设备,这就是氨逃逸。

  氨逃逸如果过量,堆积在设备中则会形成铵盐,使催化剂失活,造成设备堵塞、腐蚀等,增加火电厂的经营成本。基于此,对氨逃逸量的监测尤为重要。

  据悉,在氨逃逸监测上,大多数火电厂采用的是近红外激光分析设备,这种技术对结构稳定性要求高,在高温高湿高粉尘的环境下,企业没办法精准测量氨逃逸在各脱硝出口的分布情况,且维护量巨大,不能长时间运行。如何确保可靠、精准地监测氨逃逸量,一直以来都是火电厂的一大痛点。

  近日,36氪接触到一家专攻工业气体过程监测技术的公司「海尔欣光电」,采用中红外激光光谱分析技术,推出了一套更精准、便携的氨逃逸监测设备,且已量产。

  精度层面,国家有关标准建议氨逃逸量在3pmm以内,但是市面上常见的监测技术精度一般都在1ppm级别。海尔欣光电创始人王胤博士介绍:团队自主研发的中红外激光监测技术在同样测量条件下,检测精度可达到0.01ppm级别,可比近红外技术精确度高两个量级。

  便携性上,近红外激光分析设备基本相当于一个电冰箱大小,而海尔欣研发的中红外激光氨逃逸分析仪LGM1600-P体积则大幅度减小,类似于一个电脑主机箱,可以在烟气排放口多点部署,对烟道截面进行分布测量。相当于传感器,可多点采集气体排放数据,从而形成智能监测网络。

  此外,据王胤介绍,基于这些采集数据,团队对自研的光谱算法进行了机器学习训练,使光谱识别更为精准,从而也能使整套智能监测网络精度更高,不仅仅可以监测氨逃逸率,也能在线基于大数据预判催化剂寿命。对于火电厂而言,催化剂是一大耗材,通常用寿命都在4-5年以内,常规检验是需要停机离线检验,会消耗大量成本,而有依托智能监测网络,则能实现在线预测,提前准备。

  应用落地上,海尔欣光电自研的中红外激光氨逃逸分析仪已经量产,与全国范围内10余家国营、私营火电厂、研究院和第三方检验测试的机构进行合作。合作伙伴包括中国计量科学院、华电电科院、清华大学点热能系、国电研究院、浙能集团等。

  商业模式层面,海尔欣光电以提供智能脱硝优化改造、精准喷氨方案主,售卖高端检验测试仪器为辅,据悉当前订单总额在千万元级别。市场策略上,海尔欣会先为行业头部客户提供设备和方案试用,然后再进行方案或方案与设备的捆绑销售。

  海尔欣光电核心团队在光学、物理、激光检测等领域具有多年学术积累。创始人CEO王胤博士毕业于普林斯顿,拥有9年QCL领域研究经验。高级研发顾问、合伙人Gerard Wysocki教授是普林斯顿电子系终身教授,在高精度光谱分析、中红外监测、生物传感技术、大气污染检测、激光传感器领域有20余年行业经验。项目总监、合伙人康鹏博士毕业于中国科技大学物理化学系,是红外分子光谱专家,有8年激光物理研发经验。

  36氪获悉,海尔欣光电目前正在进行Pre-A轮融资,金额在2000万人民币,该公司曾于2017年获500万元天使轮融资,投资方为启迪之星和宁波市天使投资引导基金。

  我是郑铟,36氪超人学院创始学员,关注AI、AR/VR、物联网、边缘计算、社交 ,项目交流请加微信zhengbaobao097825,注明公司、职位、姓名。

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