“改造优先”:Stolz Engineering 利用传感器和人工智能平台优化旧冷却塔,实现节能
公司计划在 2027 年第一季度前部署该平台
Koh Kim Xuan
本文由 AI 翻译,关键事实请以原文为准。
【新加坡】随着在亚细安拥有大规模工业运营的企业面临日益增长的脱碳目标压力,许多公司可能会选择更换现有的低效冷却塔,但这既会造成运营中断,成本又高昂。
针对这一问题,工程服务供应商 Stolz Engineering 开发了一套解决方案,通过技术将旧冷却塔转变为可持续资产。
该方案名为“智能冷却塔物联网 (IoT) 可持续性框架”,它利用冷却塔上的现有传感器以及非侵入式物联网传感技术。
该平台利用来自传感器的数据,自动优化冷却塔的功能,例如调节风扇速度。生成的信息也可供操作员审查,或为他们进一步改善设施提供指导。
Stolz 的解决方案遵循“改造优先”的可持续发展方针,即优先通过改进现有建筑来增强可持续性,而非拆除重建。
Stolz 首席运营官 Mark Tan 说:“我们的理念是,你必须先能够衡量,然后才能改进。”
该公司成立于 2007 年,在新加坡为 1000 多个冷却设施提供支持,并在马来西亚和泰国各为 100 多个设施提供支持。其客户包括位于兀兰的一家大型半导体工厂、Pfizer、Lonza 和 GSK 等制药厂,以及由 Global Switch 和新电信 (Singtel) 运营的数据中心。
Stolz 在由《商业时报》(The Business Times) 和大华银行 (UOB) 联合举办的 2026 年可持续发展影响力奖评选中,荣获影响力企业卓越奖(中小企业)。
该奖项旨在表彰对环境和社区产生积极影响的企业和个人。
SEE ALSO
该公司计划在 2027 年第一季度前部署这个集成了人工智能的平台。Tan 的目标是在两年内,将该解决方案应用到其在新加坡的 1000 个设施中。
运作方式
物联网现场传感器和仪器安装在冷却塔上,用于追踪温度、用水量和压力、天气以及冷却基础设施的机械健康状况。来自这些物理传感器的原始数据随后通过物联网网关传输,将信息传送到云平台。
然后,人工智能 (AI) 将数据转化为人类操作员可据以采取行动的有意义的见解。这些信息通过实时仪表盘、警报、报告以及环境、社会和治理方面的洞察进行可视化呈现。
据该公司称,该框架能提高运营可见性、减少能源需求、降低碳排放并延长资产的生命周期性能。
公司通过使用教育机构新加坡理工学院的一个冷却塔进行了概念证明 (POC),验证了该平台。
这些传感器和平台在实际操作条件下进行了测试。
根据概念证明的结果,预计对于一个由 40 个独立冷却单元组成、拥有 6 万制冷吨制冷能力的 40 单元冷却塔,在应用该框架后,每年可节省高达 200 万新元的成本。
资金节省源于风扇能耗减少 47.5%、每年节省 836 千瓦时的能源,以及每个风扇每年减少 0.36 吨的碳排放。
Tan 说:“冷却变得越来越重要,特别是对于排放关键型行业。它需要保持一致。”他以人工智能数据中心和半导体工厂为例,说明这些设施需要高强度冷却。他补充道:“现在的问题与其说是公司如何提供更多的冷却,不如说是如何以更负责任、更可持续的方式提供冷却。”
亚细安计划
由于该平台旨在减少建筑物的能源需求和碳排放,Stolz 认为它将为新加坡绿色发展蓝图 2030 提供支持。该公司认为,新加坡的可持续发展挑战不仅在于开发新的绿色基础设施,还在于提高现有已运营基础设施的性能。
除新加坡外,该公司还计划在整个亚细安地区推广该冷却塔平台,特别是在公司已安装冷却塔的马来西亚和泰国。该框架可在 Stolz Engineering 在新加坡、马来西亚和泰国的区域运营业务中扩展,为气候脆弱的亚细安地区提供支持,帮助降低能源需求、提高运营韧性并提供更实用的气候适应途径。
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