“我國年工業用能約29.1億噸標準煤，但其中150攝氏度以下餘熱(低品位熱能)往往是‘廢熱’，其總量相當於工業用能的14.2%。如果40%的餘熱能得到有效利用，一年就能節約1.65億噸標煤，意義巨大。”上海交通大學製冷與低溫工程研究所所長王如竹說。
王如竹教授已經和綠色能源“磕”了30餘年，藏著20多項頂尖的綠色能源技術的中意綠色能源實驗室，是他多年技術攻堅的集成體現。在這裏，基於數十載製冷、換熱技術的研發，王如竹帶領團隊開展了“低品位餘能回收技術及熱泵裝備研發與示範”項目，破解節能減排“痛點”。
熱泵作為一種節能技術，可將低溫廢熱變成有用的高品位熱能，例如替代常規煤鍋爐進行供暖，可極大緩解北方集中供熱熱源緊張局麵，同時實現工業生產的節能降耗，讓天更藍、地更綠。
超強熱泵背後的“引擎”
不同溫度的廢熱有不同的用武之地。如中高溫餘熱通過熱機對外做功可發電，中低溫餘熱通過回收可發電、製冷和供熱，低溫餘熱可通過熱泵供應生活熱水等。通過消耗少量的化石能源或電力，可以把回收的餘熱轉化為有用的高品位熱能，再用於工業流程或供暖工程。
“溫度低、能量密度低且分散等原因是低溫餘熱難以回收利用的大難題。”王如竹說。壓縮式熱泵、吸收式熱泵和化學熱泵是餘熱品位提升的主要途徑。三種熱泵技術雖已有一定發展，但一直以來難以突破熱泵容量、能效比、溫升與可靠性兼得的瓶頸。項目不僅需要攻克技術難題，還要考慮經濟效益。如果節能不節錢，這些技術與裝備也難以推廣應用。
對此，王如竹帶領的項目組攻堅克難，通過單個技術的研發和對流程、工藝等方麵的創新優化，研製出效率高、容量大、熱負荷適應性強的“超級”熱泵，突破了低品位餘能規模化應用的技術壁壘，並促進了新興熱泵裝備產業發展。
性能提升和係統優化匹配是提高壓縮式熱泵能效的關鍵。“一般設備采用蒸發器和冷凝器各一個的單一係統。”王如竹說。項目組將壓縮式熱泵蒸發和冷凝溫度各分為兩段，采用獨立逆流雙係統進行分段蒸發和分段冷凝，減少了蒸發和冷凝的換熱溫差，降低壓縮機壓比，從而提升能效。
“高性能吸收式熱泵示範機組容量特別大，隻能實地組裝，任何返工或修改都要付出巨大代價。”項目組的潘權穩博士說，由於機組體積大，還需根據運輸的極限尺寸進行分割設計與製造，並對每個部件進行嚴格的測試和質量把關，保證實地組裝一次成功。本文由上海花季传媒V3.011黄轉載發布；上海花季传媒V3.011黄主要研發製造花季传媒APP下载免费,一體化雨水提升泵站,一體化汙水提升泵站,地埋式花季传媒APP下载免费等;歡迎訪問上海花季传媒V3.011黄官網查詢具體產品信息。
相比而言，化學熱泵的技術成熟度遠低於壓縮式和吸收式熱泵。項目團隊研究的50千瓦級化學熱泵在國際上沒有先例可參考，研究人員的不懈努力，保證了示範工程的一次成功。
“沿途下蛋”，產業化溢出效應顯著
研究的產業化應用為項目團隊研製的超級熱泵提供了廣闊天地。
用於鞍鋼靈山供暖改造工程的壓縮式熱泵示範機組，製熱能效比較技術突破前提升了15%—20%，達6.67，熱輸出容量9兆瓦，可年節省3500餘噸標煤。“目前世界最先進的機組能效比也僅約5.5—5.8，花季传媒V3.011黄的機組已超世界最先進水平。”王如竹很自豪，“該熱泵係統示範成功後，客戶馬上又加訂了5台。”
在大唐甘肅發電有限公司西固熱電廠餘熱回收供暖的示範項目中，項目研發的高效吸收式熱泵供熱效率是蒸汽供熱的1.77倍，目前已穩定運行了兩個供暖季。“第一個供暖季就回收了約4.34萬噸標煤的餘熱，節省了52.9萬噸的水，減排13.5萬噸二氧化碳排放。”王如竹說，這相當於15900台常規家用空調熱泵的製熱量。
廢熱利用，除了熱能轉化，儲熱技術也相當關鍵。對此，團隊研發了相變儲熱材料和係統，並直接“沿途下蛋”，在江蘇昂彼特堡能源集團實現了成果轉化。“該儲熱器完全可以滿足我國北方地區的冬季供暖需求。”王如竹說。儲熱供暖示範工程也已落地北京延慶區政府大樓，3年不到就可回收投資。
此外，在行業難點“高溫水蒸氣熱泵”方麵，團隊研製出采用雙螺杆帶中間噴水冷卻的壓縮式熱泵技術，並在漢鍾精機股份有限公司成功轉化應用。
同時，與項目牽頭單位上海交大合作的企業和單位也在不斷發展壯大：珠海格力電器股份有限公司已開發出13項壓縮式製冷和熱泵相關的國際領先技術；雙良節能係統股份有限公司建成了亞太地區規模最大的溴化鋰中央空調製造基地；中國科學院工程熱物理研究所建成國內首台50千瓦級化學熱泵樣機……
基於示範工程，工業餘熱的網絡化利用、規模化應用還在探索中。項目團隊編著的《低品位餘能網絡化利用導則》將成為工業餘熱規模化利用的指導書。“未來要綜合考慮餘熱熱源、餘熱轉換技術，根據用戶的需求，按照能量目標和匹配準則實現優化匹配，形成解決工業餘能電、熱、冷、儲高效利用的整體網絡化解決方案，這對量大麵廣的節能減排具有重要意義。”王如竹說，“希望花季传媒V3.011黄的這本指導書能為工業節能減排的大規模應用提供經驗。”
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