做工業氣體的“氨監測師”,「海爾欣」光電用中紅外技術實現高精氨逃逸監測
在工業氣體排放處理中,有一個概念叫“氨逃逸”: 鍋爐燃燒煙氣而產生的氮氧化物會引起酸雨、光化學煙霧和霧霾等汙染問題,因此需要對煙氣進行脫硝處理。當前,各大火電廠主要通過讓氨和催化劑與氮氧化物反應來實現脫硝。然而在實際操作中,為達到環保要求往往會使用過量的氨,這就造成在脫硝過程中未參與反應的氨也會隨著煙氣進入下游裝置,這就是氨逃逸。
氨逃逸如果過量,堆積在裝置中則會形成銨鹽,使催化劑失活,造成裝置堵塞、腐蝕等,增加火電廠的運營成本。基於此,對氨逃逸量的監測尤為重要。
據悉,在氨逃逸監測上,大多數火電廠採用的是近紅外鐳射分析裝置,這種技術對於結構穩定性要求高,在高溫高溼高粉塵的環境下,企業無法精準測量氨逃逸在各脫硝出口的分佈情況,且維護量巨大,不能長期執行。如何確保可靠、精準地監測氨逃逸量,一直以來都是火電廠的一大痛點。
近日,36氪接觸到一家專攻工業氣體過程監測技術的公司「海爾欣光電」, 採用中紅外鐳射光譜分析技術,推出了一套更精準、便攜的氨逃逸監測裝置,且已量產。
精度層面,國家相關標準建議氨逃逸量在3pmm以內,但是市面上常見的監測技術精度一般都在1ppm級別。海爾欣光電創始人王胤博士介紹: 團隊自主研發的中紅外鐳射監測技術在同樣測量條件下,檢測精度可達到0.01ppm級別,可比近紅外技術精確度高兩個量級。
便攜性上,近紅外鐳射分析裝置基本相當於一個電冰箱大小,而海爾欣研發的中紅外鐳射氨逃逸分析儀LGM1600-P體積則大幅度減小,類似於一個電腦主機箱,可以在煙氣排放口多點部署,對煙道截面進行分佈測量。相當於感測器,可多點採集氣體排放資料,從而形成智慧監測網路。
此外,據王胤介紹,基於這些採集資料,團隊對自研的光譜演算法進行了機器學習訓練,使光譜識別更為精準,從而也能使整套智慧監測網路精度更高,不僅能夠監測氨逃逸率,也能線上基於大資料預判催化劑壽命。對於火電廠而言,催化劑是一大耗材,一般使用壽命都在4-5年以內,常規檢驗是需要停機離線檢驗,會消耗大量成本,而有依託智慧監測網路,則能實現線上預測,提前準備。
應用落地上,海爾欣光電自研的中紅外鐳射氨逃逸分析儀已經量產,與全國範圍內10餘家國營、私營火電廠、研究院和第三方檢測機構進行合作。合作伙伴包括中國計量科學院、華電電科院、清華大學點熱能系、國電研究院、浙能集團等。
商業模式層面,海爾欣光電以提供智慧脫硝優化改造、精準噴氨方案主,售賣高階檢測儀器為輔,據悉當前訂單總額在千萬元級別。市場策略上,海爾欣會先為行業頭部客戶提供裝置和方案試用,然後再進行方案或方案與裝置的捆綁銷售。
海爾欣光電核心團隊在光學、物理、鐳射檢測等領域具有多年學術積累。創始人CEO王胤博士畢業於普林斯頓,擁有9年QCL領域研究經驗。高階研發顧問、合夥人Gerard Wysocki教授是普林斯頓電子系終身教授,在高精度光譜分析、中紅外監測、生物感測技術、大氣汙染檢測、鐳射感測器領域有20餘年行業經驗。專案總監、合夥人康鵬博士畢業於中國科技大學物理化學系,是紅外分子光譜專家,有8年鐳射物理研發經驗。合夥人Graham Leggett博士畢業於倫敦大學,有25年氣體和化學分析經驗。
36氪獲悉,海爾欣光電目前正在進行Pre-A輪融資,金額在2000萬人民幣,該公司曾於2017年獲500萬元天使輪融資,投資方為啟迪之星被寧波市天使投資引導基金。
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