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2024物博會丨化工行業近紅外光譜傳感物聯網質量監測系統

更新時間:2024-11-28      點擊次數:786

化工品生產事關人民群眾生命財產安全,關系到改革發展大局穩定。無錫迅杰光遠科技有限公司自主研發近紅外光譜傳感物聯網系統,在化工品生產過程中替代傳統檢測方法,推動化工品生產過程質量管控向智能化、自動化方向發展,實現生產過程精確控制,降低企業運營成本、安全風險和環保壓力。2024年9月,迅杰光遠憑借其在近紅外光譜分析技術領域的貢獻和持續創新能力,成功獲評國家專精特新“小巨人"。


  瞄準行業痛點 技術創新煥新檢測流程

  化工品生產過程中,其原料、中間體及產品通常易燃、易爆、有毒,易造成潛在危害。對化工品進行全面、準確的檢測是確保產品質量安全的重要手段。

  然而,傳統的化工品離線分析方法存在取樣滯后、檢測周期長、操作步驟復雜等問題,導致分析結果無法及時反饋給生產過程,影響生產效率、產品質量和安全保障。

  為解決化工行業發展痛點,迅杰光遠自主研發了近紅外光譜分析儀器。該儀器能夠分析物質在近紅外波段的吸收光譜,以此實現物質定性和定量的分析,具有快速、準確和無損的優勢。其主要原理是根據近紅外光對C-H,N-H,O-H等化學基團具有吸收的特性,針對包含這些基團的物質含量高低與近紅外光譜吸收強度的關系,組成成分不同與吸收光譜的形狀特征的不同,進行物質的精確分析,而現在常用的近紅外光譜傳感器采集方式一般分為透射、漫反射和漫透射,無需接觸樣品,不損傷樣品,不消耗樣品,不產生化學廢料,是一種綠色環保的分析方法。


2024物博會丨化工行業近紅外光譜傳感物聯網質量監測系統


  基于近紅外光譜分析技術,迅杰光遠構建起近紅外光譜傳感物聯網系統,光譜儀內部的光譜檢測單元將來自樣品的復色光轉換為光譜數據,光譜數據通過網絡回傳至云平臺。數據進入云平臺后,經過清洗再分發至各子系統,通過各種算法組合對數據進行分析工作,分析結果則在工業控制系統中可視化顯示。

  該系統實現化工品質量在線監控,非接觸測量避免了傳統接觸式測量可能帶來的磨損、污染或破壞等問題,且保護工人安全,提高檢測流程的安全性與穩定性,助力化工企業實現優化工藝操作、提升產品品質、降低生產損耗、提高生產效率、減少環境污染。


  聚焦用戶需求 定制應用實現彎道超車

  在競爭激烈的化工行業,化工品檢測作為確保產品質量與安全性的關鍵環節,行業對其重視度日益提高。成立于2016年的迅杰光遠如何在短時間內獲得行業內認可,是一大挑戰。

  “關鍵在于始終站在用戶的角度思考問題,這不僅是迅杰光遠在近紅外光譜分析領域追上國外頭部企業的機會,也是獲得客戶信任的根本原因。"迅杰光遠創始人兼CEO閻巍說。

  氨基甲酸酯類農藥是在有機磷酸酯之后發展起來的合成農藥,一般無特殊氣味,在酸性環境下穩定,遇堿分解,大多數品種毒性較有機磷酸酯類低。但其中的一個重要合成原料具有強烈刺激性和毒性。某化工企業正是這種合成原料的主要生產商之一,針對企業對于該原料的在線檢測需求,迅杰光遠與其合作開展生產過程精餾工段的近紅外光譜傳感物聯網系統建設,利用整套近紅外光譜檢測方案在線監測原料生產,數據結果實時傳輸至分散控制系統,在中控室即可獲取樣品真實信息,及時發現生產異常。

  在近紅外光譜傳感物聯網系統的加持下,該企業將原先氣相色譜檢測的工作量壓縮了90%,此種有機化合物檢測時間縮短至10秒,分析效率和精確度實現大幅度提高,降低人員出入危險場所頻次,提升企業安全生產水平的同時實現降本增效。據統計,每年每臺在線近紅外光譜分析儀為該化工企業節約試劑和人工成本約12萬元,產生經濟效益達50萬元。


  做實底層支撐 助力產業數智化發展

  為用戶提供有效適用的定制化服務背后,是迅杰光遠深入研究AI算法優化和自動化建模,打造數字曝光型光譜平臺、雙聚焦透射光柵光譜平臺、微型傅立葉光譜平臺和全自動建模平臺等四大核心技術平臺,開發基于大數據的智能建模及模型評估系統,為用戶提供定制化服務的底層支撐。

  以智能建模及模型評估系統為例,近紅外光譜傳感物聯網系統捕捉到的數據信息,通過智能建模及模型評估系統進行高效分析數據,根據實時數據自動調整模型,確保其準確性和適應性,并根據分析結果實時優化工藝,大幅提升生產效率和產品質量,減少生產過程和質量檢測中的廢液排放,降低環境污染風險,完善綠色循環產業鏈。

  不僅是化工行業,近紅外光譜傳感物聯網質量監測系統還可應用于石油化工、食品加工、醫療制藥、環境保護等行業,尤其是在當前大規模設備更新及國產替代的背景下,迅杰光遠根據不同企業實際需求,以近紅外光譜傳感物聯網質量監測系統賦能企業生產過程的數智化轉型升級。


目前,迅杰光遠研發的光譜傳感分析儀器及配套解決方案,已成功在糧油貿易、食品加工、飼料加工、生物制藥、工業發酵、精細化工等多個行業落地。未來,迅杰光遠將持續進行模型建立和優化工作,加強建立統一標準和規范,確保模型能夠準確反映樣品的特性,并實現模型轉移。


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