现场制氮已成为现代工业中至关重要的公用系统，可持续提供高纯度氮气（N₂），用于保护、置换及惰化等过程，而无需依赖钢瓶或液氮供应。与其搬运和储存笨重的气瓶或管理液氮配送，工程团队更倾向于安装现场 PSA（变压吸附）、膜分离或深冷系统，以按需制取氮气。这些系统的规模从适用于实验室或生产线的小型装置（数 Nm³/h）到用于重工业的大型撬装系统及空分装置（数百甚至数千 Nm³/h）不等。 随着工业对高开机率和高效率的追求，数字化转型正迅速推动该领域的发展。到 2026 年，智能传感器与数据驱动控制将几乎嵌入所有制氮系统，实现实时监测、过程优化及预测性维护。本文将介绍主要的现场制氮方法（PSA、膜分离、深冷），并探讨 AI 与 IoT 技术在未来几年内如何优化其运行。 在智能工厂时代，现场制氮已成为工业自动化的基石，能够实现连续且具成本效益的气体供应，避免物流延迟。
关键的现场制氮技术
数字化转型正在重新定义现场制氮系统的监测、优化和维护方式。工程师通常会在三种主要的现场制氮技术中进行选择，每种技术都有其独特的特点：
- 变压吸附 (PSA)：PSA 装置利用加压空气和吸附剂床（通常为碳分子筛或沸石）来捕获氧气和其他杂质，从而产生富氮输出。吸附完成后，通过减压再生吸附剂床。PSA 系统可以达到非常高的纯度（高达约 99.999%），装置规模从小型（数十 Nm³/h）到大型（数千 Nm³/h）不等。由于其纯度可定制和按需运行，PSA 装置在石油化工、电子、金属和食品行业中应用广泛。
- 膜分离：膜式氮气发生器利用压缩空气通过聚合物中空纤维或纤维束进行分离。纤维优先允许氧气和水分渗透出去，而氮气渗透速度较慢，并被收集作为产品气体。膜装置为连续流式，没有循环吸附阶段。其纯度通常可达约 95-99%（取决于模块设计和压力），且结构紧凑、维护成本低。膜系统适用于中等纯度需求，流量范围从几到几百 Nm³/h（多个模块可以并联以获得更高的流量）。它们通常可提供高达 95-99% 的纯度（取决于组件设计和压力），而且结构紧凑，维护成本低。膜分离系统适用于中等纯度需求，流量范围从几到几百 Nm³/h（多个组件可以并联以获得更高的流量）。
- 低温（空气分离）： 低温发生器将空气冷却至液化，然后进行分馏。这可以产生纯度极高的氮气（99.999% 及以上），非常适合高流量或超纯氮气需求。低温装置体积庞大且能耗高，通常用于需要数千 Nm³/h 流量的场合，但也有体积较小的“液氮发生器”（液氮杜瓦瓶）可用于实验室规模的需求。在现场低温发生系统中，可靠性取决于精确的温度和压力控制。
每种技术都有其独特的运行参数（压缩机压力、温度、流量范围、纯度限制等），但所有技术都在不断涌现出先进的自动化技术。例如，典型的中型PSA系统可能在约0.7–0.8MPa（7–8bar）的压力下运行，以99.5%的纯度生产100–500Nm³/h的空气；而紧凑型膜分离装置可能在约0.4–0.5MPa的压力下运行，以95–98%的纯度生产50–200Nm³/h的空气。无论采用何种方法，现代现场制气设备都越来越依赖传感器和数字控制。
变压吸附（PSA）系统
人工智能通过变压吸附 (PSA) 技术显著提升了现场制氮效率。PSA 制氮机是现场制氮的成熟解决方案，尤其适用于需要 99% 以上纯度氮气的场合。PSA 装置通常包含两个或多个装有分子筛的吸附塔。压缩空气进入其中一个塔（压力约为 5-9 巴），氧气和水蒸气被选择性吸附，高纯度氮气作为产品排出。当一个塔吸附氧气达到饱和时，循环切换：压力释放，吸附床解吸氧气，然后在另一个塔上重复该过程。这种循环（吸附/重新加压）每小时可重复数次。
现代变压吸附 (PSA) 装置集成了广泛的传感和自动化功能。借助人工智能算法解读传感器数据，基于 PSA 的现场制氮技术实现了自适应控制，并降低了每立方米氮气的能耗。每个吸附塔中嵌入的物联网 (IoT) 传感器实时监测压力、温度和气体成分。例如，出口处的氧化锆氧气分析仪（O₂ 传感器）将数据反馈给控制系统，以验证纯度（通常在设定值的 ±0.1% 以内）。数字压力传感器和流量计跟踪每个吸附塔的状态。所有这些仪器都可以通过工业物联网 (IIoT) 协议（例如 Modbus、Profibus 或以太网）联网到本地 PLC 或云平台。操作人员可以通过仪表盘或移动应用程序远程查看关键指标，例如，如果 O₂ 泄漏超过规格，系统可以发出警报。
使用PSA型现场氮气发生装置的操作人员可以实时远程查看塔的状态、压力和纯度。同时，人工智能和机器学习层可以分析这些传感器数据，从而优化PSA循环。例如，学习算法可以根据需求模式调整阀门正时和循环频率。如果产品流量需求下降或上升，人工智能可以调整吸附/解吸持续时间，以在保持目标纯度的同时最大限度地降低能耗。基于历史性能训练的机器学习模型可以检测到指示分子筛降解或微泄漏的细微趋势。如果分析物浓度随时间缓慢上升，人工智能系统可以在故障发生之前发出需要更换分子筛或维修阀门的警报。这种预测性维护方法可以防止意外停机。在一些先进的设计中，PSA装置的“数字孪生”利用过程数据来模拟变化；操作人员可以虚拟测试新的设置，或预测组件老化对系统性能的影响。最终得到的PSA制氮机能够持续进行自我优化——例如，平衡平行塔之间的气流，以最大限度地提高纯度，同时最大限度地减少吹扫损失和压缩机负荷。
这些智能PSA功能带来了切实的好处。例如，人工智能优化的PSA控制系统可以通过微调压缩机电机转速以匹配实际氮气需求，而不是以恒定转速运行，从而降低能耗。在大型系统中，这可以降低10%至20%的kWh/Nm³能耗。预测性维护算法通过分析阀门循环模式和压降，可以将筛床的使用寿命延长至通常的5至8年以上，并在计划停机窗口期间安排维护。简而言之，人工智能/物联网的增强功能确保现场PSA制气比传统系统更可靠、更高效、更经济。
膜氮系统
物联网平台通过将每个模块的压力、温度和湿度读数与云端控制面板连接，增强了基于膜的现场制氮工艺。在基于膜的现场制氮工艺中，物联网确保了稳定性并降低了维护成本。膜制氮机与变压吸附 (PSA) 装置的区别在于，前者能够连续分离气体，无需循环床层。压缩空气被送入膜模块（或多个并联模块），该模块包含数千根中空纤维。膜选择性地将氧气、水蒸气和二氧化碳渗透到渗透侧，而扩散速度较慢的氮气（以及少量氩气）则从另一侧作为产物气体排出。由于膜依靠扩散而非吸附作用，因此其产生的氮气纯度通常较低（通常为 95-99%），压差也较低（约 4-7 bar）。然而，膜无需周期性吹扫，且活动部件较少，因此非常坚固耐用且维护成本低。
随着物联网的出现，即使是膜分离系统也变得更加智能。每个膜组件的进料端和渗透端现在都可以配备压力和温度传感器。通过持续监测进料空气压力、流速和湿度，系统可以检测膜污染或纤维故障。例如，如果出口氮气纯度开始缓慢下降（通过在线氧气传感器测量），物联网传感器可以提醒操作人员膜组件可能需要清洗或更换。许多现代膜分离器都提供远程连接功能，使工程师能够从中央控制室或通过智能手机查看组件性能。
在 AI 方面，优化算法可以对膜组件的运行进行精细调整。对于配有多组膜模块的撬装系统，AI 控制器能够动态平衡各模块之间的流量分配，从而均衡磨损并最大化产气量。它还可以调节压缩机节流阀或进气阀门，以维持所需纯度与流量的最佳进气压力，而非固定模式运行。 通过分析运行趋势（例如环境温度变化或用气需求曲线），AI 能够提前预判膜分离效率的下降趋势，并提前安排维护计划。由于膜元件性能衰减通常是渐进的，预测模型可以根据运行小时数与性能衰减曲线，估算每个模块的剩余有效寿命，从而实现真正的预测性维护。
总体而言，AI/IoT 在膜分离系统中的应用，使设备运行更加平稳可靠。远程监控可确保即使是细微的泄漏或堵塞也能被快速发现；自动化控制系统使膜制氮装置能够根据工厂需求自动调节氮气产量，实现与生产节奏同步的动态运行，从而最大限度地减少能耗与浪费。 此外，由于膜制氮系统本身的运行成本（OPEX）较低，AI/IoT 带来的主要收益体现在防止氮气纯度波动与减少计划外停机。工程师可以通过集成式仪表盘实时掌握膜系统运行状态，并将其与整厂控制系统联动，实现符合工业 4.0 框架的全局化过程控制与智能管理。
低温氮气生成
低温 现场制氮满足半导体和制药用户对超高纯度氮气的需求。低温系统通过液化空气并在极低温度（液氮约为-196°C）下蒸馏出氮气来实现氮气分离。这些系统通常被称为空气分离装置（ASU），在需要超大流量或超高纯度（>99.999%）的场合占据主导地位。传统的低温装置采用连续蒸馏塔，配备压缩机、膨胀机和换热器。虽然低温设备的历史早于物联网，但它们正越来越多地被集成到数字控制架构中。
在现代化的现场低温发生器（或液氮系统）中，物联网赋能的仪表已成为标配。冷箱和冷凝器中的温度、压力、液位和流量传感器会将数据发送到分布式控制系统 (DCS) 或 SCADA 网络。阀门位置和压缩机状态则由具备网络连接功能的 PLC 进行跟踪。因此，低温装置可以像小型装置一样进行远程监控：操作人员可以随时随地观察塔的性能、能耗和纯度。例如，储罐中的液氮液位和排气管上的露点分析仪可以监测液氮云，并在出现异常时触发警报。
在人工智能/机器学习方面，低温氮气生产的效率和可靠性有望得到提升。人工智能算法可以实时优化制冷循环。例如，它们可以根据负载变化调整压缩机制动功率和膨胀涡轮机设置，同时最大限度地降低能耗。机器学习可以将流入气体成分或环境条件与输出流量关联起来，从而优化工艺以实现最大产量。预测分析对于低温机械尤其重要：大型旋转设备（如涡轮膨胀机）的振动和温度数据可以输入人工智能模型，该模型可以预测轴承磨损或叶轮问题，从而避免停机。一些先进的工厂甚至使用蒸馏塔的数字孪生模型来模拟塔盘性能，并预测塔盘或换热器表面何时可能结垢。
这种深度学习控制确保每个现场制氮装置都能以最佳热力学效率运行。预计到 2026 年，大多数工业低温制氮装置都将采用人工智能驱动的控制回路。这将缩短启动和稳定时间（这对实验室和医院的液氮发生器至关重要），并降低每立方米氮气的能耗。在制药和电子行业，低温纯度至关重要，人工智能可以在需要更高纯度时自动收紧控制（例如，通过在塔中增加回流），并在可接受较低纯度时放松控制，从而节省能源。总之，低温制氮的数字化意味着传统的手动过程将变得高度自动化，效率更高，人工调整更少。
人工智能和物联网：智能转型
在所有现场制氮系统中，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 技术的集成正在推动智能化转型。关键推动因素包括无线传感器（wirelessHART、5G 物联网设备等）的广泛部署、设备上的边缘计算模块以及基于云的分析平台。这些工具将简单的制氮机转变为一台互联设备。
- 实时监控 物联网传感器实时追踪关键参数（压力、温度、流量和纯度）。数据被记录并可视化显示在仪表盘上，使工程师能够一目了然地了解氮气发生器的“健康状况”。趋势分析可以捕捉到关键指标的异常变化（例如，过滤器压降上升），这可能预示着存在问题。
- 自动化控制与优化 基于人工智能的控制器（使用算法或训练模型）可以自动调节控制阀、压缩机转速和循环计划，以满足需求曲线。例如，在氮气用量随时间变化的工厂中，系统可以在高峰期前提高产量，并在需求低谷期平稳地降低产量。这些优化措施通过确保压缩机和鼓风机不会过度运转来提高能源效率。
- 预测性维护：预测分析技术很快将使现场制氮系统能够自动安排维护计划并优化能源价格。其中，减少停机时间或许是最大的优势。人工智能模型通过分析历史数据和实时数据来预测组件故障。例如，支持向量机 (SVM) 或神经网络可以学习到 PSA 阀上特定的振动特征预示着故障的发生。一旦检测到该特征，系统就会提示维护团队在计划停机期间对该阀门进行维护，从而避免代价高昂的计划外停机。同样，分子筛或膜的剩余寿命也可以进行预测，以便提前储备备件。
- 数据分析与趋势：随着时间的推移，物联网设备积累的数据可以揭示出有价值的信息。工厂工程师可以比较多个发电机组或不同班次的性能，确定最佳实践方案，并持续改进。与工厂维护软件 (CMMS) 和企业系统的集成形成闭环，利用人工智能提供的洞察信息指导采购和工艺工程决策。
将人工智能和物联网技术应用于现场氮肥生产的一些主要优势包括：
- 提高可靠性： 早期故障检测和计划维护可减少计划外停机。
- 降低成本：优化的压缩机驱动曲线和智能吹扫控制降低了每立方米氮气的能耗。
- 质量保证：通过自动化反馈控制来保持产品纯度的一致性。
- 运营可视性：利益相关者可以远程监控 N₂ 供应状态并接收警报，从而提高安全性和响应能力。
- 流程效率：人工智能可能会发现人类操作员可能没有发现的细微流程改进（例如，替代循环顺序）。
在实际应用中，工程师可能会在智能手机上收到一条警报：“PSA 2号塔氧气纯度呈上升趋势；请尽快更换分子筛。”或者，工厂控制系统可以自动将流量切换到第二个氮气发生器，因为在线分析显示第一个发生器需要维修。这已成为智能工厂环境的新常态。
人工智能/物联网在各技术领域的作用
下表比较了人工智能和物联网功能如何增强变压吸附式、膜分离式和低温氮气发生器的性能：
| 技术 | 物联网应用 | 人工智能应用 |
|---|---|---|
| PSA发生器 | 压力、流量和 O₂ 分析仪上的传感器将实时数据传输到 PLC/SCADA；远程监控阀门状态和干燥剂状况。 | 机器学习模型优化循环时间和吹扫比例；利用自适应反馈进行实时纯度控制；对筛床和阀门进行预测性维护。 |
| 膜发生器 | 传感器测量进料空气压力、膜温度和输出纯度；物联网连接可对压力下降或泄漏发出警报。 | AI 算法调整进料压力和各组件间的流量分配以匹配需求；预测膜老化并安排更换；检测纤维损伤异常。 |
| 低温单元 | 连接到分布式控制系统的仪表（温度探头、液位计、压缩机诊断设备）；对制冷回路进行远程监控。 | 低温循环优化（例如，调整压缩机转速、膨胀阀以提高效率）；蒸馏塔的数字孪生建模；涡轮膨胀机和泵的预测性故障检测。 |
技术比较表明，虽然每项技术都有不同的硬件，但它们都受益于类似的数字化能力：物联网确保了流程的可见性，而人工智能/机器学习工具则将这些数据转化为可操作的控制和维护策略。
展望2026年及以后
到2026年，现场制氮系统预计将完全融入更广泛的工业4.0生态系统。许多当今的新兴趋势将发展成为标准实践。例如，数字孪生模拟可以与实际运行并行，并不断从新数据中学习。人工智能驱动的优化将变得更加协作，基于云的机器学习模型将在多个工厂之间共享，从而提高整个行业的性能基准。
实际上，如今规划新建化工或食品加工厂的工程经理应假定现场氮气发生器将配备物联网遥测技术和人工智能控制器作为基本配置。未来的资本项目很可能会明确规定与全厂预测性维护系统的兼容性。维护人员将越来越多地依赖自动化诊断，而不是按计划进行人工检查。甚至合规性监测（例如跟踪排放或纯度是否符合监管标准）也将基本实现自动化。
与此同时，随着这些系统的普及，网络安全和数据完整性问题也将日益受到重视。安全的网络架构和加密的传感器通信将确保智能氮气生成过程免受干扰。通信协议（例如 OPC UA、MQTT）的标准化将使氮气装置更容易集成到企业物联网平台中。
最终，人工智能和物联网在现场制氮领域的融合，预示着控制方式将从被动的、操作员驱动的模式转变为主动的、数据驱动的模式。工程师和工厂管理人员将受益于更高的系统可用性、更严格的过程控制和更低的生命周期成本。随着数字化工具指导设备选型、运行和维护，制氮机本身也将变得更加智能——以最高的效率和最小的人工干预，精确地提供适量且纯度合适的惰性气体。到2026年，这些功能将成为工业气体供应的新标准，从根本上重新定义工厂如何利用氮气来驱动其关键工艺。通过采用人工智能驱动的现场制氮技术，制造商将在可靠性、成本和可持续性方面获得持久优势。
