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污染問題，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設備，這就是氨逃逸。

氨逃逸如果過量，堆積在設備中則會形成銨鹽，使催化劑失活，造成設備堵塞、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激光分析設備，這種技術對於結構穩定性要求高，在高溫高濕高粉塵的環境下，企業無法精準測量氨逃逸在各脫硝出口的分布情況，且維護量巨大，不能長期運行。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」，採用中紅外激光光譜分析技術，推出了一套更精準、便攜的氨逃逸監測設備，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激光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，近紅外激光分析設備基本相當於一個電冰箱大小，而海爾欣研發的中紅外激光氨逃逸分析儀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，對煙道截面進行分布測量。相當於感測器，可多點採集氣體排放數據，從而形成智能監測網路。

此外，據王胤介紹，基於這些採集數據，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，從而也能使整套智能監測網路精度更高，不僅能夠監測氨逃逸率，也能在線基於大數據預判催化劑壽命。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，而有依託智能監測網路，則能實現在線預測，提前準備。

應用落地上，海爾欣光電自研的中紅外激光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。合作夥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能脫硝優化改造、精準噴氨方案主，售賣高端檢測儀器為輔，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設備和方案試用，然後再進行方案或方案與設備的捆綁銷售。

海爾欣光電核心團隊在光學、物理、激光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。高級研發顧問、合伙人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、大氣污染檢測、激光感測器領域有20餘年行業經驗。項目總監、合伙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年激光物理研發經驗。合伙人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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