湖北
在“双碳”战略引领和新型电力系统加速建设的背景下，火电行业正向灵活调峰、智能运维和安全高效方向持续转型。设备运行状态的精准感知、锅炉运行状态的智能监测以及生产过程的优化控制，成为智慧电厂建设的重要方向。
近日，2026年双碳目标下火力发电新技术应用研讨会在杭州白金汉爵大酒店顺利举办。北京奥音贝科技有限公司作为本次会议支持单位受邀参会，并发表专题技术演讲，与行业专家、发电企业及科研院校代表交流工业智能声学技术在火电行业的应用实践与发展方向。
从声波测温到声学诊断，展示工业智能声学技术能力
会上，奥音贝以《从声波测温到声学诊断——声学技术赋能火电行业的实践与探索》为题发表专题演讲，系统介绍了公司在声学传感器、信号采集、算法分析及工业场景应用方面的技术积累，重点分享了声波炉膛测温和设备声学故障诊断两大技术方向的应用实践。
随着新能源大规模并网，火电机组承担着越来越重要的灵活调峰和电力保供任务。锅炉运行工况更加复杂，煤质波动、负荷变化及设备安全风险等因素，对炉膛内部温度场的实时监测和燃烧优化提出了更高要求。
传统测温方式以局部测点为主，难以全面反映炉膛内部温度分布。奥音贝声波测温技术基于声学CT重建算法，通过在炉膛壁面布置声波收发装置，采集不同路径的声波传播信号，重建炉膛二维或三维温度场，实现炉膛内部温度分布的非接触式、连续在线监测。
相较于传统点式测温方式，声波测温能够更加直观地呈现炉膛温度场分布，为锅炉燃烧状态分析、水冷壁异常监测、燃烧优化及智能吹灰等应用提供数据支撑，推动锅炉运行从局部参数监测向整体温度场感知转变。
目前，该技术已在国内多台不同容量、不同炉型的火电机组实现工程应用，为电厂提升锅炉运行安全性、优化燃烧工况和提高运行经济性提供了技术支持。
从状态感知到智能运维，拓展声学故障诊断应用
除声波测温外，奥音贝还重点介绍了基于声音与振动的工业设备故障诊断解决方案。
工业设备在运行过程中产生的声音和振动信号，蕴含着丰富的设备状态信息。通过对这些信号进行持续采集、特征提取和智能分析，可以识别设备运行异常，为设备状态评估和故障诊断提供新的技术手段。
围绕火电行业设备运维需求，奥音贝构建了从自主研发传感器、信号采集、算法分析到工程应用的技术体系，将声学感知能力拓展至锅炉、输煤、管道及旋转设备等多个应用场景。
典型应用包括：
锅炉落渣撞击监测：通过声学与振动信号识别落渣撞击特征，为炉膛及锅炉相关区域的异常状态监测提供依据。
输煤皮带辊筒故障监测：通过采集和分析辊筒运行声音，识别异常声学特征，辅助发现设备运行故障。
高压管道泄漏检测：利用泄漏产生的声学信号，实现异常泄漏的识别与定位。
泵、风机等旋转设备监测：通过声音与振动特征分析，识别设备运行异常，为状态检修和预测性维护提供支持。
通过将声学感知技术与智能算法相结合，奥音贝希望推动传统设备运维模式从以定期检修和事后处置为主，向基于设备状态的主动监测与智能运维转变，帮助电厂提高设备运行可靠性，降低非计划停机风险。
以声学感知为基础，推动工业智能声学技术发展
依托在声学传感器、测试测量、信号采集及算法分析等领域的技术积累，奥音贝持续推进硬件、算法与工程应用一体化发展，将声学感知技术与人工智能、工业数据及物联网技术相结合，推动声学技术从单一信号采集向智能检测、状态监测和行业解决方案拓展。
会议期间，奥音贝团队与发电集团、科研院所及行业企业代表进行了深入交流，围绕锅炉温度场监测、锅炉受热面安全防护、设备故障诊断、预测性维护及智慧电厂数据融合等实际需求，探讨技术应用场景、产品迭代方向和项目合作机会。
面向新型电力系统建设和火电行业智能化转型需求，工业设备的智能感知与状态诊断将拥有更加广阔的应用空间。未来，北京奥音贝科技有限公司将继续深耕工业智能声学领域，以自主声学传感器为基础，以信号采集和智能算法为核心，持续打磨声波测温与声学诊断产品及解决方案，拓展火电及能源电力行业应用，与行业伙伴深化技术合作和产业协同。
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