碳計量與監測在汽車噴涂車間的應用及減排對策研究

摘要：針對汽車噴涂車間碳排放監測與管理難題，建立了多維度監測體系，對涂裝線VOCs排放、能源消耗等關鍵指標進行實時監測分析。監測數據顯示，優化噴涂工藝參數、改進廢氣處理設施運行方式實現減排15%～20%。采用水性漆替代溶劑型涂料，結合智能噴涂系統應用，碳排放量降低30%。構建預警管控機制，實現碳排放精準管理，為汽車制造企業碳達峰行動提供技術支撐，使噴涂車間碳排放監測準確率達95%以上。

關鍵詞：汽車噴涂；碳排放監測；VOCs治理；節能減排；智能噴涂；碳計量

中圖分類號：U461" 收稿日期：2024-12-25

DOI：1019999/jcnki1004-0226202502027

1 前言

隨著全球氣候問題日益突出，汽車制造業作為碳排放重點行業面臨巨大減排壓力。噴涂車間碳排放量約占整個制造過程40%，準確監測和有效降低噴涂車間碳排放已成為實現碳達峰目標關鍵任務。當前監測手段存在數據采集不全面、分析方法不系統等問題，亟需建立完整碳排放監測體系。開展噴涂車間碳計量技術研究，構建多源協同監測平臺，對推動汽車制造業綠色低碳發展具有重要意義。

2 汽車噴涂車間碳監管系統研究

汽車噴涂車間碳監管系統是實現汽車制造業碳排放精準管控的關鍵技術基礎。通過對噴涂工藝過程中的VOCs排放、能源消耗和廢氣處理等核心要素進行系統監測，建立了包含污染物濃度、能耗強度、環境參數的多維度評價指標體系[1]。研究表明，噴涂過程中VOCs排放濃度在150～280 mg/m3之間波動，與涂料用量、工藝參數和環境條件密切相關。烘干室能耗約占車間總能耗的45%，其碳排放與溫度控制精度呈顯著正相關。

基于分層監測與協同管控策略，構建了集能耗監測、VOCs在線監測、環境參數監測于一體的綜合監管模型。通過部署多類傳感器和采集設備，實現了監測數據的實時獲取與動態分析。實驗研究表明，該監管系統在保證涂裝質量的前提下，碳排放監測準確率達95%以上，為制定針對性減排方案提供了可靠的數據支撐。

研究結果顯示，精準的碳監管體系是推動汽車制造業綠色轉型的重要保障，通過對噴涂車間能耗、排放及工藝參數的系統優化，能有效支撐行業碳達峰目標的實現。

3 碳計量與監測技術應用

31 碳排放源識別與量化

汽車噴涂車間的碳排放源主要涉及涂裝工藝過程排放和能源消耗兩大類。

涂裝線VOCs排放監測數據顯示，噴漆室、閃干室、烘干室等關鍵工位的VOCs濃度在180～320 mg/m3之間變化，電泳、噴涂、烘干等工序能耗分別占總能耗的25%、30%和45%。通過建立碳足跡評價模型，引入工藝修正系數，提高了排放計算精度[2]。研究數據表明，不同車型、涂料類型和工藝參數的單車碳排放量在15～22 kg CO?當量之間波動。

對涂裝線關鍵排放節點進行系統分析發現，噴漆室VOCs排放濃度與涂料用量、噴涂工藝和環境溫濕度密切相關，烘干室碳排放強度則與溫度控制精度和能源利用效率呈顯著相關性。通過對排放源特征進行量化分析，為后續制定精準減排策略奠定了科學基礎。

32 數據采集與處理分析

針對噴涂車間碳排放數據的多源異構特點，構建了基于物聯網的分布式數據采集架構（圖1）。在涂裝線關鍵工位部署VOCs在線監測儀、能耗計量儀表和環境參數傳感器，實現數據實時采集。監測數據顯示，噴漆室VOCs去除效率達85%～92%，廢氣處理設施運行能耗占比約28%。采用深度學習算法建立了碳排放預測模型，對排放趨勢進行動態分析和預警。該預測模型綜合考慮了工藝參數、環境條件和設備狀態等多維因素，通過LSTM網絡實現了碳排放量的精準預測[3]。通過設定多級預警閾值，建立數據異常識別機制，采集準確率提升至97%。異常識別機制采用基于統計分析和機器學習的混合方法，能夠有效識別和過濾異常數據。

結合數字孿生技術，開發了涂裝線碳排放仿真分析平臺，實現了工藝參數、能源消耗與排放特征的關聯分析。該平臺可實時反映生產狀態，支持參數優化和工藝調整的仿真驗證。基于多維度數據挖掘，揭示了不同工況下碳排放變化規律，構建了包含溫度、濕度、風速等環境因素的多變量分析模型，為管理決策提供科學依據。

33 預警管控機制設計

基于涂裝線碳排放監測數據的統計分析，構建了多級聯動的預警管控機制。通過設定VOCs濃度、能耗強度、環境參數等關鍵指標的預警閾值，建立了排放超標預警、能耗異常預警和工藝波動預警三級預警體系。研究表明，預警閾值的合理設定對提升預警準確性具有決定性影響[4]。

在實際應用中，系統通過分析歷史數據和專家經驗，建立了動態閾值調整機制，使預警更加貼合實際生產狀況。采用模糊綜合評價法，開發了預警等級劃分模型，實現了預警信息的智能推送，準確率達93%。該模型綜合考慮了多個影響因素的權重，包括排放濃度超標程度、持續時間、涉及工序范圍等，確保預警分級的科學性。

針對不同預警等級，制定了標準化的應急響應流程，明確了處置措施和管控要求。對于輕微預警，系統自動發送工藝參數優化建議；對于中度預警，觸發設備自動調節機制；對于嚴重預警，啟動應急停產和技術專家介入機制。實驗驗證表明，該預警機制有效避免了重大排放異常事件的發生，顯著提升了噴涂車間碳排放的精細化管理水平。

系統還建立了預警后評估機制，定期分析預警準確性和響應效果，持續優化預警模型參數，進一步提高預警系統的可靠性和實用性。

34 監測平臺系統集成

面向汽車噴涂車間碳排放監測需求，開發了集數據采集、分析處理、預警管控于一體的綜合監測平臺（圖2）。平臺采用微服務架構，實現了監測數據的統一管理和智能分析，各功能模塊之間通過標準接口實現松耦合集成，便于系統的擴展和維護。基于工業以太網的通信協議設計，保證了數據傳輸的實時性和可靠性，響應時間優于100 ms。

系統采用多級緩存機制和負載均衡策略，確保在大數據量傳輸時仍能保持穩定性能。通過引入邊緣計算技術，建立了分布式數據處理機制，顯著提升了系統運行效率[5]。邊緣節點可以就近處理傳感器數據，實現數據的初步過濾和聚合，減輕中心服務器負擔。

開發了可視化展示模塊，采用多維度數據展示方式，直觀呈現碳排放動態變化趨勢。該模塊支持數據鉆取分析，可實現從整體到局部的多層次數據展現，并提供豐富的圖表類型選擇。系統集成了智能分析功能，可自動生成排放分析報告，運行穩定性達995%。分析功能包括趨勢預測、異常診斷、相關性分析等，支持管理人員進行科學決策。

實踐應用表明，該監測平臺的部署顯著提升了噴涂車間碳排放管理水平，實現了數據驅動的智能化管控。平臺還預留了與其他企業管理系統的集成接口，可實現與ERP、MES等系統的數據共享和業務協同。

4 減排實驗與效果評價

41 工藝參數調整研究

針對汽車噴涂車間的工藝參數對碳排放的影響，開展了系統的參數優化實驗。研究發現，噴槍壓力、噴涂距離、行進速度等關鍵參數與涂層質量和VOCs排放量呈顯著相關性。通過正交試驗方法，確定了最優參數組合：噴槍壓力035～042 MPa，噴涂距離280～320 mm，行進速度600～650 mm/s。優化后的工藝參數使涂料利用率提升18%，單車VOCs排放量降低25%。同時，對烘干溫度曲線進行精細調控，將溫度爬坡時間縮短15%，穩溫區溫度控制精度提升至±15 ℃，能源利用效率提高12%。實驗數據表明，通過工藝參數的系統優化，在保證涂裝質量的前提下，碳排放強度降低達20%～25%，為噴涂車間減排提供了可行的技術路徑。

42 智能噴涂技術應用

通過引入基于機器視覺的智能噴涂系統，實現了噴涂軌跡的自動規劃與精準控制。系統采用深度學習算法對車身幾何特征進行實時識別，結合流場仿真技術優化噴涂路徑，涂層厚度均勻性提升30%。研究開發的自適應霧化控制技術，能根據車型特征和環境條件動態調節霧化參數，有效降低涂料損耗。實驗結果顯示，智能噴涂系統的應用使涂料利用率提升至85%以上，漆霧顆粒物排放減少40%。

通過與傳統人工噴涂對比驗證，智能系統在涂層質量一致性、材料利用率和VOCs排放等方面均表現出顯著優勢，年度碳減排量達600 t，經濟效益和環境效益顯著。

43 廢氣處理設施改造

針對噴涂車間廢氣處理設施的運行效率和能耗問題，實施了系統化的技術改造。采用新型高效吸附材料替代傳統活性炭，VOCs去除效率提升至95%，再生周期延長50%。通過優化RTO系統的燃燒工況和熱回收效率，處理能耗降低35%。研究開發的智能控制系統實現了處理設施的協同運行，根據生產負荷自動調節處理參數，運行成本降低25%。改造后的廢氣處理系統VOCs處理效率始終保持在90%以上，年度碳減排量達800 t（表1）。監測數據表明，廢氣處理設施改造不僅提升了處理效率，還實現了能源梯級利用，為噴涂車間碳減排提供了重要支撐。

44 水性涂料替代分析

基于水性涂料替代傳統溶劑型涂料的減排效果評估，開展了全面的應用研究。實驗數據表明，采用水性涂料后VOCs含量降低80%，噴涂過程中VOCs排放濃度由原來的280 mg/m3降至65 mg/m3。通過優化水性涂料配方和施工工藝，解決了流平性和附著力等技術難題，涂層質量達到原有水平。結合閃干技術的應用，烘干能耗降低20%，碳排放量相應減少。經濟性分析顯示，雖然水性涂料成本略高，但考慮減排效益和環保要求，具有明顯的綜合優勢。實驗驗證表明，水性涂料替代方案年度減排潛力達1 200 t CO?當量，為汽車噴涂車間實現低碳轉型提供了可行路徑。

5 結語

通過在某汽車制造企業噴涂車間開展為期一年實驗研究，構建完整碳排放監測體系，實現碳排放數據實時采集分析。實驗證實，采用水性漆替代傳統溶劑型涂料，配合智能噴涂系統，降低VOCs排放和能源消耗成效顯著。優化后廢氣處理設施運行效率提升25%，年碳減排量達1 500 t。研究成果為汽車制造業碳達峰行動提供可推廣技術方案和實踐經驗，對推動行業綠色低碳轉型具有重要參考價值。通過工藝優化、技術改造和管理創新，實現噴涂車間碳排放精準管控，為制造業碳減排目標實現奠定基礎。

參考文獻：

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[5]周春雷，王譯萱，劉文立，等電動汽車區域碳排放指數體系構建及應用研究[J]煤炭經濟研究，2024，44（4）：105-109

作者簡介：

宋捷，男，1985年生，高級工程師，研究方向為計量學、儀器儀表制造業、質檢技術服務。