精确可视化微量氮气泄漏 | 案例

行业背景

本案例的客户是一家生产各类化工产品的化工制造商。该公司在制造工艺的多个环节中使用氮气。氮气是防止氧化、维持惰性气氛和保证产品质量不可或缺的工业气体。

在化工厂中，氮气作为密封气体大量消耗，用于防止原材料氧化降解或作为反应容器的吹扫气体。因此，氮气供应系统的完整性是与制造质量直接相关的关键管理项目。

该工厂经过多年运行，配管、阀门、接头等设备逐渐老化，零星出现微量氮气泄漏的报告。然而，由于氮气无色无味，泄漏检测极为困难，往往只能被动应对而非主动预防。

现场维护人员通过微弱的嘶嘶声察觉到流量计附近有氮气泄漏。虽然仔细聆听可以听到泄漏声，但要精确定位极为困难。

最大的障碍在于疑似区域的配管密集排列。在多根管道并排布置、接头和阀门相互紧邻的环境中，声音的反射和衰减使人耳几乎无法准确判断泄漏声的方向。

此外，由于泄漏量本身极小，流量变化极其微弱，无法从流量计数据缩小泄漏位置范围。对整个管道系统进行压降测试需要停止生产线，在实际操作中并不容易实现。

人耳具有物理限制。特别是微量气体泄漏产生的超声波频率往往超出耳朵可检测的范围，仅凭听觉无法发现的泄漏可能远不止这些。采用传统检测方法，工厂面临着能感知问题存在却无法获取解决问题所需精确信息的困境。

为解决这一挑战，采用了声学相机"AlgoLeak AL64"。AlgoLeak是一种配备64麦克风阵列的声学可视化设备，可实时将声源位置以热图形式叠加显示在相机图像上。

操作非常简单。只需用相机扫描目标区域，泄漏声音的来源就会在显示器上以颜色映射的方式直观呈现。即使在配管密集的环境中，也能直接在视觉显示器上确认哪个接头或阀门正在发出声音。

AlgoLeak的一大特点是能够检测人耳无法感知的超声波范围声音。它以高灵敏度捕捉微量气体泄漏发出的超声波分量，并以厘米级精度定位其位置。即使在嘈杂环境中，频率滤波功能也能仅将泄漏声音可视化。

测量数据可记录为静态图像和视频，便于作为报告准备和维修申请的证据使用。这一工具同时实现了快速的现场决策和与管理部门的准确信息共享。

AlgoLeak调查发现，0.4 MPa的氮气正从内部管道的密封胶带接头处泄漏。即使在密集配管中也能精确定位泄漏位置，这是传统检测方法无法实现的成就。

由于泄漏位置被精确识别，维修工作得以准确、快速地进行。通过重新缠绕密封胶带这一相对简单的维修，泄漏被完全封堵，无需进行大规模配管工程。由于在早期阶段发现了泄漏，得以在扩大之前处理，将损失降到最低。

通过此次案例，证明了使用AlgoLeak可以可靠地检测到在日常巡检中通常被忽视的极微细泄漏。与传统的目视和听觉巡检相比，差异显著，设备维护精度大幅提升。

此次成功后，该公司正计划定期开展覆盖整个工厂的AlgoLeak调查。通过将其应用范围扩展到不仅限于氮气，还包括压缩空气和其他工业气体的泄漏调查，旨在推动整个工厂的节能改善。