2018年全国特种设备安全与节能学术暨科技成果展部分专家观点摘编

贯彻科技支撑发展理念 贡献科技创新特设力量

——2018年全国特种设备安全与节能学术暨科技成果展部分专家观点摘编

李鹤林

中国工程院院士

油气在世界能源消费中将长期占据主体地位。管道是油气资源最主要的输送方式，我国三大管网（原油、天然气、成品油）基本形成，干线长12.5万公里，迈入“大管网时代”，初步形成了“北油南运、西油东进、西气东输、海气登陆”的油气输送格局。

近年来我国油气管道工程取得了重大技术进步。主要表现在：持续提高管道输送压力和管线钢强度级别，增大管径和壁厚；形成X70、X80钢级焊管与钢板系列标准，并全面实现国产化；突破螺旋埋弧焊管使用禁区，提出“螺旋埋弧焊管与直缝埋弧焊管”联合使用的技术路线；提出了失效控制与完整性管理两项重要的技术措施保障油气管道安全运行。

未来我国油气管道科技的发展将包括以下几个方向：提高输量、降低成本，包括增大管径、提高设计系数和提高钢级等；开发低温环境下的高韧性钢管、弯管及管件，防止低温脆断；开发具有良好止裂性能的管线钢及管件；研究管道的大位移环境下的应变控制准则；随着酸性油气田的开发，研究开发耐酸管线钢；研究深海环境下，高疲劳性能、大t/D比、高尺寸精度等海底管道，以及高效焊接技术和高性能焊材；研发恶劣焊接环境下，易焊接管线钢；利用非金属材料容许弯曲半径大的特点，开发高承压的大口径非金属管。

秦裕琨

中国工程院院士

我国能源结构是相对的煤多、油气少，特别是发电、供热供暖行业燃煤占较大的比例，由于燃煤排放的粉尘、二氧化硫、氮氧化物是大气污染的主要来源之一。近年来控制燃煤污染排放已经做了大量的工作，特别是燃煤发电采取超净排放技术已经取得了显著成效。但是供热供暖行业还有一定差距，为此国家10部委在2017年12月发布了《北方地区冬季清洁取暖规划（2017-2021年）》，对清洁供暖提出了明确要求。

除了采用清洁的燃料之外，清洁化燃煤，发展适用于供热供暖的燃煤工业锅炉的超低排放技术非常重要。现在开发的节能、节水、脱白的工业锅炉系统二氧化硫脱除技术；适用于工业锅炉中大量应用的层燃锅炉的低氮燃烧技术对燃煤工业锅炉的超净排放都有重要意义。对于燃煤工业锅炉超低排放技术的发展，应当做到：污染物源头控制；协同生产过程过程减排；多种污染物协同、耦合或联合减排；无二次污染、无污染物转移的绿色减排；低能耗减排；可适应更高环保要求的前瞻性可扩展减排。

林树青

中国特检院院长、金属材料超声无损检测及微损测试关键技术研究与仪器研制项目负责人

金属材料是工业装备的主要用材，其质量控制水平直接决定了装备产品的整体质量水平。无损检测和材料性能测试是质量控制的主要技术手段，在装备制造阶段用于检测母材和结构中的缺陷及测定材料性能；在装备服役阶段用于检测腐蚀、裂纹、疲劳等损伤及测定材料性能劣化程度。

本项目针对金属材料装备在制和在役过程中的宏观缺陷精确检测、不可达区域缺陷监测、高温在线检测、早期损伤检测、材料力学性能在役测量5种迫切需求，研发超声及微损方向相关检测技术、仪器和方法。检测仪器市场化、检测技术工程应用后，预计年直接收益可达亿元以上。此外项目产出对保证产品质量，提高我国产品质量水平，实现装备缺陷检测及安全防护，减少金属工业设备因损伤失效导致的灾难性事故，具有重要意义。

寿比南

中国特检院首席研究员、高参数承压类特种设备风险防控与治理关键技术研究项目负责人

承压设备一方面不断向大型化、高参数方向发展，新材料、新结构大量应用，使用环境更加苛刻复杂；另一方面随着超期服役设备数量不断增加，安全风险急剧增加。承压设备的发展趋势对设计、制造、使用安全管理和政府安全监管都提出了更高要求，但在复杂组合损伤的机理、演化与表征、全寿命风险控制等领域的许多关键技术还未得到解决，有必要进行深入系统地研究。

该项目针对高参数承压设备全寿命周期风险防控和治理存在的技术瓶颈，研究典型材料高温损伤机理、表征、演化规律和风险控制理论等共性问题；在建造阶段研究材料性能控制、结构优化设计、制造工艺筛选等风险预防关键技术，在服役阶段研究检测监测、安全评价、寿命预测、损伤修复等风险控制与治理关键技术及仪器装备。该项目旨在解决高参数承压设备全寿命风险防控和治理中的瓶颈性技术难题，大幅提升承压设备风险防控与治理技术能力和装备水平，为防止重特大安全事故、促进企业安全生产和政府安全监管提供有力的技术支撑。

沈功田

中国特检院副院长、游乐园和景区载人设备全生命周期检测监测与完整性评价技术研究项目负责人

游乐设施、客运索道和旅游观光车是游乐园和景区运行的常见载人设备。我国载人设备制造业、休闲娱乐和旅游观业起步较晚，但发展迅猛，已成为我国文化旅游领域不可或缺的重要产业。与行业发展不相适应的是载人设备的安全理论与质量管理方面仍较为落后，在很多方面依然存在着大量空白。

本项目针对我国载人设备存在的急需解决的重大科学问题和关键技术难题，从设计、建造、使用、维护保养、检测监测等全链条环节考虑，开展载人设备的风险评价、虚拟仿真、虚拟体验、设计与建造关键技术、运行状态监测、故障诊断等方面的研究，在方法、标准和装备等方面取得重大突破，建立全生命周期的完整性评价技术体系与动态质量监测与管理平台，为政府质量监督提供技术支撑，为企业提供质量提升对策，为乘客提供安全保障，大幅提升载人设备的质量和安全水平。

刘三江

中国特检院副院长、移动式承压类特种设备风险防控与治理关键技术研究项目负责人

我国移动式承压类特种设备产能和保有量均居世界第一。随着国家一系列新能源及节能减排政策的实施，移动式承压类特种设备呈现轻量化、极端化、复杂化的发展趋势，为了降低风险、保障安全，必须研究相应的风险防控与治理技术。

该项目主要针对天然气、氢气等清洁能源储运用移动式压力容器和气瓶，以更安全使用、更高效储运为主要目标，从设计、制造、检验、监管等环节出发，进行复合材料、低温绝热系统、安全防护系统、复杂载荷作用下设备的损伤与风险识别、失效机理以及轻量化建造风险防控、快速检验检测、监测与评估、动态风险监管等基础理论和共性关键技术问题研究，进一步完善移动式承压类特种设备基础理论体系，提升产品安全质量，以及设计制造能力和安全监管能力，在设备轻量化、氢能装备国产化方面取得重大突破，推动行业技术进步和产业转型升级。

沈 勇

中国特检院机电设备事业部主任、机电类特种设备风险防控与治理关键技术研究及装备研制项目负责人

机电类特种设备是指涉及生命安全、危险性较大的电梯、起重机械、大型游乐设施、客运索道、场（厂）内专用机动车辆等设备设施。我国是世界最大的电梯、起重机制造地和使用国，在用设备数量每年以15%迅猛增长。但设备安全保障基础理论薄弱，风险防控能力不足，致使事故时有发生，社会影响恶劣。因此，开展机电类特种设备风险防控与治理关键技术研究，提高安全监管科学水平迫在眉睫。

该项目针对机电类特种设备全生命周期的风险防控与治理问题，从机电类特种设备的损伤与故障模式、失效机理等基础研究出发，研究机电类特种设备安全保障基础理论，梳理机电类特种设备的基本安全要求，攻克机电类特种设备设计、检测监测、安全评价、故障诊断与预警、报废准则等共性关键技术，健全机电类特种设备法规标准和宏观风险监管理论体系，建设风险防控平台，将进一步提高机电类特种设备的安全运行与科学管理水平。

管 坚

中国特检院气体装备事业部主任、高耗能特种设备能效检测与评价关键技术研究项目负责人

我国拥有高耗能特种设备（锅炉、热交换器、电梯、起重机械）800余万台，具有量大面广、能源消耗比例高的特点，而现有的能效测试技术和评价方法不能满足当前需求，开发高耗能特种设备的能效检测监测和评价技术刻不容缓。

该项目以高耗能特种设备能效检测、评价和平台开发为研究对象，以降低能效检测监测不确定度、提高能效评价科学性、完善能效及环保监测平台功能为目标进行研究。烟气成分和烟气量监测传感器的研制对于解决行业内传感器长期运行失效问题意义重大；搭建公益性工业蒸汽系统能效评价平台和锅炉原始排放监测平台，为用户提供能效检测监测基础数据，评价蒸汽系统能效，给出优化设计与优化运行的策略。建立热交换器和电梯、起重机械能效评价方法，推动节能新技术的应用。

丁克勤

中国特检院结构健康诊断与管理事业部主任、典型工业设备和产品检测监测云服务技术研究项目负责人

起重机械、电站锅炉、压力容器等典型工业设备和产品的安全健康运行是经济和社会发展的重要保障。传统的检验检测手段存在检验效率低、劳动强度大、设备诊断评价更多依靠模型和经验等问题，因此深入开展以先进传感器为基础，以大数据、人工智能驱动的健康诊断、故障预测技术为核心，以云服务平台为支撑的相关技术与平台研究，是解决我国工业设备安全保障问题的重要途径。

该项目面向典型工业设备和产品检测监测云服务的科技需求，解决典型工业设备和产品多失效模式的关键特征参量检测监测机理，大数据驱动的典型工业设备和产品健康诊断、损伤识别、故障预测等模型，以及多元云服务机制等基础科学问题，突破一系列共性和关键技术问题，并建立智能检测监测云服务平台。项目成果将在机械设备、能源设备、电气产品、石化装备等领域典型工业设备和产品检测监测中进行示范应用，全面提升我国典型工业设备和产品检测监测云服务水平。

李光海

中国特检院科技管理处处长、基于大数据的特种设备事故预测预防技术研究项目负责人

大数据改变特种设备事故预测的思维、范式和方法，充分运用大数据资源和技术手段，实现特种设备事故的科学预测，预防事故发生，保障设备长周期安全运行，是特种设备智慧化管理的必然发展趋势。

该项目围绕基于大数据的特种设备事故预测预防技术体系，构建特种设备数据库和数据质量评价准则，建立基于数据分析的特种设备典型损伤/故障预测方法，研发面向多层次需求的基于大数据分析的特种设备事故预测平台并示范应用，提升特种设备事故预测预防水平。项目成果面向特种设备生产、使用、检验、监察等单位及社会公众需求，有利于推动我国特种设备安全监管的信息化进程，填补基于大数据的特种设备事故预测预防领域存在的多项技术空白，丰富社会就业机会，帮助国家优化资源配，节约检维修费用、安全监管费用和非计划停车等直接和间接成本。