绿色工程 – 量化问题,解决问题
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概述
在资源紧张、温室效应日趋严重的今天,能源与环境一直以来都是人们目光关注的焦点,也是全世界共同面临的有史以来最严峻的科技与社会挑战。各国政府,包括发达国家和发展中国家都纷纷出台了相应法规和节能减排的约束性指标,各大主流媒体和厂商也大大提高了对“绿色”的强调力度——这些越来越多的关注带来了新的课题和需求。为了满足这些新出现的需求,工程师们需要‘量化问题’,并进而‘解决问题’,绿色工程正是通过创新的图形化开发平台,为工程师们提供了测量、自动化以及设计工具,从而构建节约能源、保护环境的绿色应用。
绿色工程 —— 量化问题,解决问题
1983年以来我国能源加工转换效率一直徘徊在70%左右,导致能源消耗高、环境污染重。国家“十一五”规划提出了节能降耗和污染减排目标,并作为约束性指标。绿色工程的目的就是降低产品的排污量,开发消耗更少能源的设备,创造可行的再生能源技术。
本质上进行绿色工程与进行任何其他类型的工程创新并没有任何不同。首先,需要测量所关心的参数,例如功率品质和功率消耗;车辆以及工厂的排污量,例如水银和氮氧化物等;环境数据,包括二氧化碳、温度以及水质。这不仅是一个数据获取和过程分析的过程,也是促使人们改变行为方式的契机。
“我们发现对于能源和温室气体, 一旦你开始测量具体的数据,人们就会减少使用,” “测量不仅仅是简单的任务, 一旦公司有一个合适的基准,他们就会开始考虑改变(使用能源的方式)”
- Linda Fisher, the chief sustainability officer at DuPont
- Excerpt from “A Change in Climate”, published in the January 2008 issue of the Economist
通过‘量化问题’的过程,工程师们可以从数万个可靠测量系统获取前所未有的大量可靠精确数据,从而在此基础上对产品和过程进行改进,创建更高效的技术与流程,设计并开发下一代产品和技术以‘解决问题’,最终获得环境以及经济上的利益。
来看一个更为具体的例子。世界最大的钢铁公司之一、美国最大的钢铁回收公司Nucor Steel在新近收购的小型钢铁厂增加了自动化系统,以便提高效率和安全性。工程师使用LabVIEW图形化开发软件和NI硬件开发了天平与称重系统,测量钢铁的精确重量,以得出电力加热炉铸铁所需能量的精确值。在开发此系统之前,钢铁在每个熔炉的重量是估计得到的,时常产生偏差导致过度加热钢铁,不仅在过程中浪费了电力,还导致新铸钢铁质量不合格,且不合格钢铁的重铸还需要消耗大量能量、花费大量资金。这是一个典型的‘量化问题’‘解决问题’的绿色案例,借助此称重系统,Nucor将需要重铸钢材总批次数从6000多(2006年)减少到仅10个批次(2007年)。不仅极大的降低了电力消耗从而节约生产成本,也为环境治理做出了不小的贡献。
绿色工程技术
几十年以来,科学家和工程师一直为世界上一些共同的挑战而不断创新,寻求可能的解决方案。回顾近30年来的发展,如图1所示,在很多深受关注的领域都取得了巨大的突破和进展,2004年开始越来越多的学者们把注意力放在了和环境相关的课题上,包括开发新的清洁能源利用方式、提高现有产品的能源效率、以及环境和气候变化的研究。
这些绿色工程相关的课题所需要的技术及其广泛,从测试测量、工业自动化控制到嵌入式系统。比如前文提到的Nucor Steel绿色案例就涉及到如下一些重要技术:
• 用于测量和解决问题的图形化软件
• 高速及高分辨率测量技术
• 领域专用的分析和处理函数库
• 用于高级控制的FPGA
上述技术中的一部分是随着半导体行业的发展而出现的——半导体的发展为模数转换器(ADC)的功能带来了重大改进,相应的也为高速及高分辨率测量技术带来了新的发展。其他的一些技术已经存在了一段时间,但是通过对设计和工程工具进行改进,领域专家也能够比较方便的直接使用这些技术,而无需依赖于相应的技术人员。这种方式将必须的技术直接交给了最接近问题本身的人们,因此相比过去,他们能够更成功地开发各种解决方案。
通过NI图形化平台构建绿色应用及客户案例分析
绿色工程的应用涵盖几乎各个行业,尽管对这些绿色工程的应用有许多分类方法,大部分应用可以归入以下五个类别:
1、可再生能源发电
2、功率品质
3、环境监测
4、机器与过程优化
5、绿色产品与技术的开发和测试
下面的例子展示了绿色工程在可再生能源发电以及环境监测中的应用。
可再生能源发电
可再生能源发电涵盖了很多方面技术,包括风能、太阳能(光伏发电与热能发电)、生物燃料、水能、潮汐能、地热甚至还包括高能物理。在环境适应目标和不断加强的政府法规的驱使下,这些领域的研究和开发在全世界发展地很快。现在,超过50个不同政治、地理和经济条件的国家都在可再生资源进行发电中设置了较高的目标(见表1)。
表1 政府为可再生能源所设置的目标
风力发电以40%的比率,在全球可再生能源(不包括大型水电)的利用中高居榜首。此外,根据预期:风力发电机的装机容量将继续以每年25%至30%的速率递增。2007年,风力发电总瓦数已逾90 GW。风电机组的各项开发和工程应用十分复杂,涉及结构分析、机器状态监控、电能质量与性能监控、环境监控与现场测试、汽轮机控制、测功机和性能测试等各个领域。其中最大的挑战之一是开发精确的控制系统降低强风对风电机产生的破坏。工程师必须利用复杂的算法控制来控制风电机, 当风速小于额定风速时,能调节系统的转速来实现风能的最佳利用, 当风速在大于额定风速时, 能通过调节叶片的浆距角来使系统维持在恒定的转速。NI LabVIEW实时软件以及PXI硬件是对这些算法进行原型开发、测试其可靠性以及验证其性能的关键组件。此外,为了满足更大发电量的需求,需要安装更大尺寸高达350英尺的叶片, 风电工程师必须根据结构和空气动力学对叶片进行更为复杂的设计。
太阳能制造商希望降低太阳能电池的材料成本并且提高其工作效率。他们需要更简单、更快捷的方法对设备光伏输出性能进行测试,对半导体封装过程进行细致和精确的控制,以及对太阳能电池阵列并网进行精确的功率品质测量。
风能和太阳能应用的要求虽然并不能代表所有应用的需求,但是它们能够大致反应出所有开发可再生能源应用的工程师为了寻求测量和设计下一代技术更好方法的需求。
环境监测
联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2007年的评估报告声明随着全球气温与海洋温度的上升趋势,大面积冰雪的熔化扩散以及海洋水位的上升等证据的出现,全球变暖是十分明显的。通常认为在气候变暖中的一个主要因素是大气中温室气体的增加。
控制和降低温室气体排放的措施在不断实施中。1997年,京都协定书指定了在2012年之前将温室气体(GHG)排放减少到低于1990年水准的蓝图。
精确跟踪并监督GHG的实际排放是京都协定书的核心,如果不可能直接测量实际GHG排放,使用基于活动的功率消耗来替代测量和计算也是很有效的方法。不管在哪种情况中,实测数据的可用性和可靠性都随着越来越多制度的实施和经济影响的产生而变得越来越重要。
图2:二氧化碳、甲烷、一氧化二碳是京都协定书中六种温室气体的三种,并且被IPCC确认为需要控制和减少的对象气体
理解气候和碳
随着政府和工业界在努力减少GHG的排放,科学界也在不断努力以求更完全地理解世界气候、碳交换机理、生态互动以及全球变暖的影响,并对它们进行建模。像这些复杂、混沌的系统需要十分精细的模型和仿真、大量超级计算机资源以及尽可能精确的基准数据。
举例而言,嵌入式网络传感中心(CENS)的研究员正在使用NI CompactRIO硬件平台研究多种生态系统中碳的动态交换过程。CO2的特性之一是它会增强温室效应,因为它能够吸收红外(IR)区域的光线。这种特性可以利用在包含红外光源、光学滤波器和红外探测器的光谱传感器上。将滤波器调节到被CO2所吸收的红外线波长,红外探测器输出就与CO2浓度成比例。研究员能够方便地将这个传感器的模拟输出连接到例如CompactRIO等数据采集系统的电压输入或4至20 mA电流输入。此外,许多如CO2探测器等环境传感器具有SDI-12串行数据接口,利用这个接口可以把传感器通过一个简易适配器连接到CompactRIO上。将CO2浓度的数据与气体流速的测量结果结合在一起,研究员就可以计算在森林顶盖之间与其上方实际CO2的流量。其他CompactRIO系统测量在土壤表面下多个位置的CO2浓度和湿度,以便找出CO2的源头。CompactRIO系统的分组使用了无线网络,从而可以同时采集并记录来自多个采样点的数据,对正在研究的区域进行特征提取,将数据通过蜂窝(cell)节点或无线链路周期性地传送到中心在线数据库(见图3)。
图3:在哥斯达黎加的热带雨林中,CENS研究员使用CompactRIO和无线网络同步采集并记录来自多个采样点的数据,并计算碳交换CompactRIO监测系统是作为原型系统所开发的,用于美国国家生态观测站网络(NEON),它是由美国国家自然基金会(NSF)所支持的洲际研究平台。横跨大洲的NEON工作站将会使用此系统测量在森林、土壤、大气之间的CO2以及其他气体的交换,以及植物、土壤、水体的物理、化学和微生物特性。数据将传送到中央处理中心,并且与世界其他地区的科学家进行共享。目前,CompactRIO监测系统正在哥斯达黎加的La Selva生物站持续工作, CompactRIO系统还被发布在加州的James San Jacinto和Stunt Ranch Santa Monica山脉保护站中。
总结
随着社会的环境和能源挑战变化越来越严峻,我们比过去更加需要具备专业技能的创新工程师和科学家对世界进行变革和改进。绿色工程利用测量和控制技术对产品、技术和过程进行设计、开发和改进,通过‘量化问题’‘解决问题’构建绿色应用,最终获得环境以及经济上的利益。