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以智能落地低碳解决方案,新奥助力绿色可持续发展

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来源:新浪财经

  一年一度的全国生态日,实体经济绿色低碳转型成为焦点。伴随“双碳” 工作持续推进,碳市场覆盖范围持续扩容,各行各业绿色升级需求愈发迫切,产业系统性低碳转型已成趋势。

  顶层政策持续加码,国务院不久前印发《美丽中国建设 “十五五” 规划》,提出“促进经济社会发展全面绿色转型,实施重点行业节能降碳改造,加快形成绿色生产生活方式”等重点任务。

  立足各产业绿色发展的需求,新奥集团凭借深度扎根产业场景的优势,以智能能力破解降碳瓶颈,落地制造工厂精准降耗、产业园区协同降碳、现代农业资源绿色循环利用等多产业场景实践,形成一套可落地、可复制的智能一体化低碳解决方案,推动实体经济实现生态提质与增效发展的双向突破。

  精准量化每一度能耗,打造工厂绿色转型的智能引擎

  制造业是节能降碳的主要领域。钢铁、化工、建材、印染、纺织等“高耗高碳”产业,对传统工艺路径依赖性强,短期内深度脱碳难度大。以印染纺织业为例,粗放的用能生产模式,不仅耗能高,还易导致产品瑕疵,始终影响着能源利用率与生产能效。叠加日趋严格的减碳要求,行业绿色升级压力持续加大。

  新奥跳出单一设备改造思路,以“设备升级+数智管控”双重方案优化工厂用能结构,从源头压缩生产全流程碳排放。在郎溪远华纺织项目中,新奥为生产设备染缸加装天然气直燃设备,实现染液就地加热,大幅削减削减长距离管网热能损耗;同步搭载智能预测温控系统,根据生产工况动态调节运行参数。升级后,工艺匹配度超过99%,一次成品率提升5%,进一步减少了返工带来的能源损耗,碳排放量降低24万吨,充分释放设备低碳生产潜力。

  凭借这套标准化智能改造体系,新奥帮助纺织印染等行业实现节能降碳、绿色发展双重收益。多个项目已应用新奥解决方案,改造完成后企业碳排放量显著下降,工序节能成效突出,有效化解了制造工厂“节能难、提质慢、降碳弱”的共性难题,为制造业打造出可复制的智能化绿色发展范式。

  构建园区能源底座,释放产业集群绿色发展势能

  作为承载实体经济集聚发展、推动制造业提质扩容的核心载体,产业园区更是节能降碳的主战场。如果说工厂节能是产业降碳的点状突破,产业园区全域绿色升级,则对区域资源统筹、协同利用的综合能力提出了更高要求。多数综合产业园汇聚纺织、医药、轻工等多元业态,冷热电气各类能源系统独立运维、缺乏联动,形成资源割裂的“能源孤岛”,造成能源供需匹配失衡、峰谷负荷调配不均等问题,难以发挥集群规模化减碳优势。

  立足产业集群协同降碳需求,新奥依托数智化技术,打破园区内业态之间的资源壁垒,整合全域能源与废弃物资源,推动跨企业、跨产业的资源互补、闭环复用,最大化提升园区资源综合利用率,释放产业集群的规模化降碳价值。临平经开区等园区实践便充分验证了该模式的可行性与实效性。新奥通过将医药企业处理达标后的再生水输送至纺织企业复用,同时将园区内企业生产产生的有机废气,净化处理后转化为园区锅炉燃料再利用。项目实施后,临平整体实现全域减碳13.84万吨,彰显出绿色转型的扎实成效。

  新奥聚焦产业集群规模化降碳,将零散的企业节能行为,升级为园区系统化、规模化的绿色转型,有效盘活产业集群降碳潜力,为全国各类产业园区开展规模化减排、统筹推进绿色发展提供成熟可行的落地路径。


  图:产业园区新奥能源基础设施

  激活循环资源,打造现代农业绿色升级样板

  现代农业面临生态提质、节能降碳的需求。能源消耗量大、废弃物资源化利用率不足仍是主要阻碍,不仅浪费了可再生资源,还易造成环保压力。结合种养结合的农业发展特点,新奥以数智能力推动能源结构优化,以生物质能源替代传统化石能源,形成了“治污减负+能源增收”双向增益的绿色路径。

  这套循环发展思路已在规模化养殖场景落地验证,在汝州牧原生猪养殖基地,新奥将数智技术与产业场景深度融合,创新采用“络合铁脱硫+变压吸附脱碳”技术方案,每小时可处理600m³养殖过程产生的沼气,将以往困扰企业的环保排放负担,转化为可稳定创收的绿色气源,通过专属管道接入燃气管网,年供气量达156万m³。该模式已应用到更多现代农业企业,河南同类项目年处理沼气近1800万m³,不仅大幅降低了化石能源消耗,更充分释放了生物质能源潜能,推动农业从传统粗放生产向循环低碳、生态高效的模式升级。


  图:新奥生物质泛能项目设施

  从工厂精准降耗、产业园区集群降碳,再到农业资源循环利用,这三大场景正是新奥落地低碳实践、助力实体经济绿色转型的生动缩影。深耕实体产业三十多年,新奥持续将一线沉淀的产业认知变成可复用的智能能力,让绿色、智能的基因深入各行各业毛细血管。依托泛能理念,2025年累计助力客户减少标准煤消耗302万吨、减少碳排放1210万吨。未来,新奥将持续迭代智能技术与服务模式,为经济社会绿色高质量发展、美丽中国建设注入坚实动能。

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