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

在工业气体排放处理中，有一个概念叫“氨逃逸”：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。然而在实际操作中，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，增加火电厂的运营成本。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，这种技术对于结构稳定性要求高，在高温高湿高粉尘的环境下，企业无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，不能长期运行。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，国家相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，不仅能够监测氨逃逸率，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，一般使用寿命都在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、研究院和第三方检测机构进行合作。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，售卖高端检测仪器为辅，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。

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