服务热线:010-66095089/13521200337
2605921796

  • 关于开展2025“物联网研发中心认证”的通知

    关于开展2025“物联网研发中心认证”的通知

行业资讯

<< AIoT案例推介

您当前的位置:首页>><< AIoT案例推介

物联网&智慧城市创新实践|基于物联网的关键氢能装备安全风险防控技术

发布时间:2025-8-26 8:29:57   
分享到: 0

  

 

「为深化智慧城市建设,推广城市数字化转型先进经验,推动物联网技术与城市发展深度融合,赋能北京城市高质量发展、高效能治理与高品质生活,北京物联网智能技术应用协会、中关村智慧城市产业技术创新战略联盟、北京测绘学会在2025年全球数字经济大会物联网与智慧城市论坛期间,联合开展2025物联网与智慧城市优秀案例征集评选活动。本次活动共征集200余个案例/成果,经评审筛选,最终发布60个优秀案例/成果,并将通过多渠道进行系列展示。诚邀各界开展合作交流,详情可咨询北物联李老师(联系电话:13521200337)。」

申报单位:北京化工大学

所属领域:智能制造领域  
一、案例概述

 CASE OVERVIEW

  随着“双碳”战略的深入实施,氢能日益成为构建新型清洁能源体系的关键支撑。然而,氢气高扩散性、易燃易爆等特性使氢能关键装备在复杂工况下运行时面临振动异常、泄漏和疲劳损伤等多重安全风险,传统监测手段存在响应滞后、覆盖不足、依赖人工等问题,严重制约了产业的本质安全水平。针对上述挑战,北京化工大学研发出面向关键氢能装备的物联网安全风险防控技术,构建了“感知—分析—预警—防控”闭环管理体系,推动运维模式由“被动检修”向“主动健康管理”转型。项目围绕关键技术展开创新:融合红外成像、传感器与视频分析,实现氢气泄漏浓度分布预测与实时预警;构建15万张图像的故障样本集,训练轻量化YOLOv5模型,实现螺栓松动、部件封堵等故障90%以上识别率,并支持在防爆终端部署;融合物联网与边缘智能,集成多源感知与边缘计算,构建氢能压缩机数字化监测与智能预警平台,显著提升了氢能关键装备的本质安全与智能化运维能力。
二、行业挑战

 INDUSTRY CHALLENGES

  当前氢能产业正处于规模化扩张期,《节能与新能源汽车技术路线图2.0》提出,到2025年我国加氢站建设目标为1000座,2035年达5000座,但安全监测体系仍面临三大挑战:一是工况复杂与感知能力不匹配,氢能压缩机及管线在高压、高频下运行,易产生强振动与热应力,诱发结构松动、密封失效,引发泄漏甚至爆炸,传统人工巡检与单点传感手段响应滞后、覆盖不足;二是关键技术“卡脖子”问题突出,储氢瓶、高灵敏度氢传感器等核心技术受制于国外,关键设备缺陷检测和现场排查仍高度依赖人工,效率低、误判率高,亟需构建图像样本库并训练轻量化模型,提升在防爆场景下的故障识别能力;三是智能化管理体系薄弱,氢能装备多部署于高危场所,现有监测系统碎片化,缺乏统一感知平台与智能分析机制,难以支撑智慧城市对氢能装备的本质安全管理需求。
三、解决方案与场景

 SOLUTIONS AND SCENARIOS

  ① 氢能压缩机及附属管线不停机安装蜂窝阻尼抑振技术。该技术突破传统液压阻尼器存在的空行程、易漏油、维护频繁等问题,开发出可在不停机状态下安装的六自由度蜂窝阻尼器,有效实现多方向振动抑制。当设备受外部冲击或振动作用时,蜂窝结构发生弹性变形并耗散能量,将机械能转化为热能,从而显著降低系统振动和噪声。实际应用中,某压缩机管道段改造后振动幅度下降超过90%。该技术已成功在天津渤海化工加氢母站等场景部署,并通过集成振动传感器、红外热成像与视频识别,实现多模态感知与多维能量耗散的协同动态抑振控制。系统投运后设备覆盖率超过90%,压缩机故障预警提前30分钟以上,年均减少非计划停机超过200小时,直接经济效益超过1000万元。

  ② AI驱动的氢能装备缺陷识别与氢气泄漏监测技术。构建了面向氢能装备的AI智能缺陷识别与氢气泄漏监测技术体系,建立涵盖多工况、多场景的高质量图像数据库,累计采集并标注典型故障图像15万余张,覆盖防爆设备安装错误、螺栓松动、部件封堵缺失、多电缆共孔等关键隐患。基于深度学习目标检测算法,开发并部署轻量化故障识别模型,支持在便携终端和防爆现场应用,已在北京计准仪器、中海油天津院等单位推广,实现80%以上人工巡检替代,年节约成本超80万元;设备维护成本下降40%,年节约约70万元;事故发生率下降80%,年减少经济损失约300万元。系统还支持火焰蔓延、气体扩散等事故动态演化预测,危化气体泄漏检测精度达90%,预警时间提前35分钟,显著提升了高风险场景的预警响应能力与本质安全水平。
四、成效及价值总结

 SUMMARY OF EFFECTIVENESS  AND VALUE

  该成果自设计之初即紧密围绕氢能、石化等重点行业需求,聚焦氢能装备在高压、高温、易燃等复杂工况下的安全运行难题,系统构建了以AI驱动的“感知-识别-预警-联动”主动风险防控技术体系,技术先进性显著。通过多模态融合架构,集成温度、压力、红外、振动、图像及氢气浓度等多源传感器,显著提升装备状态感知覆盖面和数据质量。创新引入多源参数耦合,实现故障智能识别与趋势预测;研发可在不停机状态下安装的蜂窝型阻尼器,突破传统阻尼器易磨损、存在空行程等缺陷,具备微小至大振幅的宽频段减振能力,有效抑制六自由度振动,经多方验收验证,关键部位振幅降低超90%,有效耗散振动能量。该技术已成功应用于天津新源氢能母站、中石化30余个压力管道检测项目及北海分公司重整氢装置。

  此外,成果实现了在役氢能关键装备缺陷识别与基于反馈的制造性能优化,构建了氢气泄漏图像、红外及传感器融合监测模型,显著提升泄漏识别准确率与响应速度。技术架构融合边缘智能与深度学习,具备优异的工程部署适应性。该项目推动防爆物联网、边缘计算模块、工业AI视觉终端及三维孪生平台等产业链环节的落地,助力区域氢能及高危装备智能运维生态逐步形成,具有良好的带动和示范效应。

  

 免责声明:
  此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章,所有文字和图片版权归作者所有,且仅代表作者个人观点,与北京物联网智能技术应用协会无关。文章仅供读者参考,并请自行核实相关内容。

首页|关于协会|北物联活动|会员服务|物联蜂群|创客空间|会员单位|联系我们

电话:010-66095089    地址:北京市西城区复兴门内大街45号院 京ICP备17049596号

本站由制作维护 

公众微信二维码