众一伍德：智能化排放管理协助客户实现零碳目标

众一伍德 2024-02-12

众一伍德工程有限公司（以下简称“众一伍德”）的碳排放承诺是利用智能化的排放管理降低碳排放，并通过可持续的规划、设计和运营，协助客户实现零碳目标。

PROCESS ：贵公司在践行绿色可持续发展方面，有哪些创新实践和收获？

众一伍德韩梅：众一伍德工程有限公司（以下简称“众一伍德”）的碳排放承诺是利用智能化的排放管理降低碳排放，并通过可持续的规划、设计和运营，协助客户实现零碳目标。众一伍德正在全球范围内向许多运营商提供技术解决方案和建议，帮助他们减少其资产的碳排放量。比如我们向客户提出避免或减少不必要排放的 6 个建议。

1. 优先考虑动态模拟和压缩机设计的工程评估

使用专利软件和专业领域知识评估压缩机制造商的管道设计，排查故障问题，并提供一个针对性的解决方案。通过这种方法，已经阻止了数十万吨碳氢化合物在高压下可能产生的泄漏。

2. 解决小口径管道可能出现的泄漏

通过对北海油气设施泄漏点的统计，已确定所有碳氢化合物泄漏中有约20% 来自小口径管道泄漏，这一类泄漏问题可使用相对简单的软件进行预测并通过工程设计进行解决。所有相关运营商均采纳该建议措施，并根据推荐的解决办法采取行动，则管道泄漏造成的碳氢化合物排放就会减少 20%。这将是在创建净零企业道路上迈出的重要一步。

3. 强化对挥发物逃逸气体排放的筛查

结合用于振动测试的筛查和分析方法，配套部署摄像监测技术，即有能力识别、量化并尽量减少阀杆填料、机械螺栓联接和机械密封等部位的泄漏。该技术已经在炼油厂得到了验证，并有望在上游海上油气资产中应用推广。

4. 运用机器学习增强状态监测

该方法由标准的机械健康度监测演变而来，通过对机器增强决策进行审查和预测问题，使专业工程师能够关注最大的挑战。我们的其中一位客户采用这种方法就直接节省了 200 万美元的监测成本，并避免了每年超过 1500 万美元不必要的维护费用。这使状态监测从一个被动的报告过程变成了一个主动的干预过程，为运营增加了巨大的价值。

5. 利用机器学习进行腐蚀分类

通过评估各种损坏程度的样本图像并将其归类到可重复出现的结果中，我们已经建立了一个高效的神经网络，可在几秒钟内对任何管段图像的腐蚀程度进行分类。这使得我们团队能够大大减少对数千张检查照片进行分类所需的时间，从几周到短短几天。通过确定腐蚀最严重的区域和最有可能发生泄漏的部位，我们能够在更快的时间段内采取解决措施。

6. 采用数字化的管线检测

对管线系统沿线数千个点的压力、温度和其他关键数据进行连续监测，可以使运营企业迅速发现任何有可能发生泄漏的异常征兆，并及时作出快速反应。众一伍德基于成熟的 SCORE 碳减排措施量化评估方法，已为国内典型煤制烯烃企业完成了绿色发展顶层设计研究工作，基于煤制烯烃企业现有碳排放基准条件，为新建煤制烯烃装置评估分析了 17 项碳减排措施，实现碳减排量 220 万 t。

文章内容来源众一伍德，责任编辑：胡静，审核人：李峥