维度网讯，Triveni涡轮公司（Triveni Turbine）首席执行官Narayana Prasad近日就该公司的蒸汽轮机灵活运行、燃料兼容性与数字化转型等技术路线和市场策略接受了专访。

针对蒸汽轮机的灵活运行需求，Triveni通过集成先进空气动力学、结构力学、模块化硬件和智能控制，来应对低负荷、快速爬坡和循环工况带来的挑战。在低负荷条件下，低压（LP）部分可能因蒸汽流量低而出现风阻加热、失速和回流，引发极端热应力、叶片振动和疲劳。为此，公司结合先进空气动力学和结构力学研究及内部测试验证，开发了先进的低压叶片系列，以减轻这些风险。设计采用高效蒸汽通路设计，优化后的叶片可在宽负荷范围内提升性能，使效率曲线趋于平坦并限制部分负荷下的热耗惩罚。先进蒸汽进气技术，如部分弧段进气和优化阀门时序，可减少节流损失、改善爬坡响应并限制热波动。模块化涡轮机架构支持更快的启动、减小热质量，并可集成背压涡轮机以回收能量。通过材料选择、动态验证以及热应力和机械应力的数字建模，增强了生命周期耐久性。控制集成策略，如爬坡塑形和应力监测，可减少疲劳并防止热瞬变造成的损伤。

在氢和生物质混烧路线图方面，Triveni表示其关注点并非涡轮机内部的燃料切换，而是构建灵活、低碳的蒸汽生成生态系统。公司在生物质领域已具备使用甘蔗渣和农业废弃物的热电联产和热电联供（CHP）系统的能力。化石燃料电厂的改造路径包括锅炉改造为生物质燃料、调整蒸汽参数以及涡轮机升级。氢能准备方面，公司确保涡轮机兼容可变蒸汽条件和更快负荷变化，并支持包含可再生能源、储能和余热回收的混合系统。通过Triveni REFURB业务提供的改造策略，可延长设备寿命、提升效率并改善操作灵活性。对CO₂热泵和余热回收的投资也被用于减少对化石燃料的依赖。

在AI赋能控制系统方面，Triveni通过集成密集传感器网络、实时分析和机器学习模型，实现远程监控与闭环智能控制。AI处理大量机群数据，涵盖热力性能、机械健康状态和运行条件，并建立数字孪生模型以模拟涡轮机在不同负荷下的行为。该技术能够在故障发生前数周检测到早期故障特征——如不平衡、磨损或结垢，实现基于状态的维护，通常可将维护成本降低25%至30%。AI同时通过实时热耗优化、自适应阀门控制和动态蒸汽管理来提高燃料效率，在部分负荷运行、爬坡和循环期间通常可提高效率1%至3%。

在本地化制造和服务方面，Triveni已在班加罗尔运营两个先进工厂（Peenya和Sompura），年产350多台涡轮机。公司通过产能扩张和先进加工技术，提升转子、叶片和控制系统等关键部件的本地化程度，增强供应链韧性和定价竞争力。公司非常注重供应商发展计划。持续的研发投入和400多项专利申请支持本土技术，并得到印度科学研究所（IISc）的合作支持。售后服务收入占比超过30%。市场战略上，公司专注于生物质、垃圾发电、地热和热电联供（CHP）等可再生能源与分布式电力领域，同时拓展全球市场，出口贡献近一半收入。公司正向CO₂储能、MVR（机械蒸汽再压缩）和热泵等新技术领域多元化发展，并扩大涡轮机容量以服务更大工业领域。

发言人：Narayana Prasad，Triveni涡轮有限公司（Triveni Turbine Ltd）首席执行官。

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