广通社沿海地区环境复杂多变，索承桥长期承受着风、浪以及侵蚀等多重因素影响，其性能评估与提升始终是行业亟待攻克的难题。日前，在重庆召开的全国“交通运输新技术新成果推广大会”上，北京物声科技有限公司凭借其创新性技术成果，成为社会各界关注的焦点。
该公司针对行业痛点，将声发射监测技术成功应用于索承桥性能评估领域，实现了对桥梁结构健康状况的实时监测与精准诊断，为桥梁的安全运营筑牢了坚实防线。
声发射监测技术的工作原理是通过传感器精准捕捉设备运行过程中产生的缺陷信号，进而实现故障的早期发现、量化分析以及预报预警，为工业设备的长期安全运行与智慧运维提供了强有力的数据支撑和技术保障。
“我们就像是工业装备的‘医生’，专门负责查看设备是否存在问题，是否安全运行。这是我们这项技术的核心专业特点。”北京物声科技有限公司总经理许凤旌在接受采访时形象地比喻道。他进一步解释，在过去，该领域的技术大多仅能发现问题，而如今，随着理论的提升与创新，技术不仅能够发现问题，更重要的是能够精准判断问题的严重程度、发展过程，并在出现危害时及时发出警报，在确保设备安全的前提下，避免过度盲目维修和停产。
结合大数据和人工智能等前沿技术，声发射监测技术实现了质的飞跃。它不仅能够精准定位设备故障问题，提高检修效率，实现精准维修，还能有效减少因过度维修带来的不必要损耗，显著降低运维成本。许凤旌举例说：“以风机为例，一台风机停机一天，损失可能高达数万元。若进行停产检修，停产几天的损失更是难以估量。但我们的技术安装后，无需停产、无需维修的部位会明确告知，从而在保证设备安全的前提下，最大限度减少过度维修。”
物声科技的解决方案涵盖了技术、产品以及监测判据等多个层面，构建了以大数据和人工智能为主导的智能运维体系。许凤旌向记者展示了风力发电设备叶片远程健康监测界面：“这是我们安装在某地区用户风机上的设备监测界面，所有数据都存储在云端。登录界面后，我们可以实时查看叶片的运行状态，包括故障情况等信息。”
在风力发电机运行过程中，大风机长叶片异常折断等危害事故时有发生。物声科技团队将声发射技术应用于叶片的结构健康监测，有望在叶片出现早期问题时及时察觉，并实时跟踪其发展态势，有效预防灾难事故的发生。这一举措在确保叶片长时间安全运行的同时，减少了不必要的过度维修，实现了风场的智慧运维。
在工业4.0、人工智能和智能生产的大背景下，设备的智能运维已成为行业发展的关键。许凤旌强调：“我们不仅拥有先进的技术和优质的产品，更重要的是能够为用户提供全方位的健康运维解决方案。我们会明确告知用户设备是否存在问题、问题的严重程度以及设备能够安全运行的时间。这一解决方案的核心在于监测数据的精准判定，需要借助大数据、人工智能以及未来以物联网为核心的大数据智能运维体系。”
物声科技团队深耕该领域近30年，始终坚持专业化、技术型的发展路线，致力于声发射技术的研发、应用与推广。团队中博士、硕士占比较高，形成了强大的技术攻坚核心力量。许凤旌自豪地表示：“我们这个行业有个资格证书，最高级别为三级。我们团队拥有三位三级人员专家级技术人员，而全国这一级别的专家仅有50人左右，我们占据了很高的比例。因此，我们提供的产品和技术更具专业性，是专家型的解决方案。”
声发射技术的应用场景极为广泛。在桥梁领域，可对关键结构进行健康监测，预防事故发生；在高铁领域，可对轴承故障进行实时监测，提升长寿命运行的安全性。许凤旌介绍：“对于桥梁的关键部位，如拦阻断丝等损伤情况，我们的技术能够提供有效的监测方案，实现长周期安全运行，同时减少不必要的过度维护。在高铁关键部件轴承的故障状态监测方面，我们承担了多个项目，效果比传统方法和技术更加灵敏、高效、量化。”
作为一家高新技术企业，物声科技将持续深耕，引领行业高质量发展，为工业用户提供更多有价值的产品、技术和解决方案，在为用户创造价值的同时实现公司的价值和良性发展。
本节目于6月2日在北京财经频道播出，本文内容为初稿样片整理版，供参考。以最终电视台播出版本为准。
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编导：陈佳琦
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