基于机器人自动化的电除尘器烟气分布检测优化

一种由Alstom团队提出的自动化气体分布（GD）检测系统：提高安全性、数据质量与工况可视化（作者：Nanda Dash、Bharat Jatwani、Basheer Kuttecheri）

关键词
电除尘器 (ESP), 烟气分布测试, flue gas, crawler, HMI (PDA), base unit, application software, uniform gas distribution, ESP efficiency, anemometers, coefficient of variation, 烟气治理, 工业除尘

在工业烟气治理领域，电除尘器（ESP）是控制锅炉、窑炉等燃烧源粉尘排放的核心装置。为保证ESP的最佳收尘效率，烟气必须在整个横截面上均匀分布，因此对电除尘器进行烟气分布测试（Gas Distribution Test，GD测试）是常规检修与性能评估的重要环节。传统的GD测试通常依赖人工在ESP截面上逐点测量风速（有时高达400点），但ESP内部空间狭小、粉尘浓度高且光线不足，人工检测不仅耗时且存在较大安全隐患和数据误差[1]。

针对上述问题，Alstom的研究团队开发了一套自动化气体分布测量系统，该系统集成了机器人爬行器（crawler）、HMI（PDA）人机界面、基站电源与通信单元、风速传感器（anemometers）及专用数据分析与报表软件，实现了在ESP内部的无线、自动化测量与数据记录[1]。爬行器以直流电机与齿轮驱动，采用磁性轮确保附着在集尘极端廓上，能够携带左右两个风速探头并在设定的测量网格点自动停止并采样；可选的探针臂与延长线便于在狭小缝隙内测量旁通（sneakage）气流。整套系统支持障碍物检测与智能避让，测得数据通过无线链路实时回传至PDA并自动填入表格，随后导出至PC端软件完成Cv（变异系数）等指标计算与报告生成[1]。

现场试验显示该工具在提高数据质量和检测效率方面成效显著：以某44区ESP为例，机器人方式采集396个测点，耗时约2小时30分钟，报告生成<5分钟；而人工方法在相同位置采集198点，耗时约2小时40分钟，报表准备约40分钟；两种方法计算的平均风速与Cv接近（机器人平均风速0.77 m/s、Cv≈27.27%；人工0.81 m/s、Cv≈26.96%），但机器人覆盖更多测点使得对高低速带的空间分辨率更高，有利于更准确定位问题区域并制定整治方案[1]。 该自动化GD测试平台对中国重点行业具有直接应用价值：在浆纸、钢铁、水泥与化工等行业的大型锅炉与窑炉尾部，ESP尺寸可达到15 m×12 m，传统检测既费时又危险。应用机器人GD测试可降低检修人员进入高粉尘环境的频次与驻留时间，减少人力成本并提升检测一致性；更重要的是，通过准确识别入口导流锥、导流屏或极片排列导致的局部高速/低速区，可配合优化极板、极线配置与电场参数，从而提升ESP效率、降低排放并减少引风/送风机运行时间以节能降耗。以艾尼科（Enelco）在极板几何与电场优化方面的技术积累为例，可在检测后结合电场重构策略快速提出整改方案，实现“检测—分析—执行”的闭环运维[2]。 展望未来，GD测试的自动化将与工业物联网（IIoT）、数字孪生与人工智能算法深度融合：在线历史测点数据可以用于训练风场预测模型，实现故障预警与预测性维护；与厂控/DCS系统联动可在短时间内评估整改措施对排放与能耗的影响。此外，随着现场机器人与无线通讯技术的成熟，GD测试工具将更易于在结构复杂或人无法进入的ESP中部署，进一步推动排放达标与运维成本下降。 总之，基于爬行器的自动化气体分布测试方案在提高数据准确性、缩短测试周期、保障作业安全及支持后续电除尘器（ESP）优化方面具备明显优势，对中国工业企业实现更严格的排放管控与运维成本控制具有重要现实意义[1][2]。研究作者与联系方式：Nanda Dash (nanda.kishore.dash@power.alstom.com)、Bharat Jatwani (bharat.bhushan.jatwani@power.alstom.com)、Basheer Kuttecheri (basheer.kuttecheri@power.alstom.com)[1]。 参考文献 [1] Dash N., Jatwani B., Kuttecheri B. Enhancing Quality of Gas Distribution Tests in Electrostatic Precipitators. Technical Paper. 作者通讯邮箱：nanda.kishore.dash@power.alstom.com; bharat.bhushan.jatwani@power.alstom.com; basheer.kuttecheri@power.alstom.com. [2] 艾尼科（Enelco）. 电除尘器极板与电场优化技术白皮书. Enelco Technology Brief, 2024.