【2026海装展企业推荐】海桓科技|从单机突破到全链工艺:中国绿色修船迈向体系化智能时代

海桓科技:展位号 7T32,基于自研的Treatment Carrier D&X车载式船体清洁机器人、P系列超高压泵组、F系列水处理系统和H系列智能喷涂平台,构建起“除—净—喷—捕”成套化装备体系,助力船舶表面处理由单机机械化走向系统化、智能化和数据一体化。

🔼海桓科技成套化修造装备体系
不只是压力
决定水除锈效率的是整条工艺链
纯水射流除锈通常以暴露既有表面轮廓为主,但高能量射流同样具备冲蚀和切削基材的能力,在特定参数下甚至可以形成坡口。因此,水射流作业的关键并非单纯提高压力,而是根据处理目标协同控制压力、流量、靶距、移动速度和局部作用时间。[1]

🔼高压水射流的核心区、靶距及速度分布
来源:Ning D.等,Micromachines,2021,Fig.1
从能量传递关系看,泵端液压功率近似由压力与流量的乘积决定,但这部分能量还需经过高压管路、接头、喷嘴和喷杠,最终以特定靶距、入射角度和轨迹密度作用于船体表面。沿程压力损失、流量波动、喷嘴效率下降或运动参数不匹配,都会削弱泵端能量在作业面的有效转化。
因此,评价超高压水射流装备,不能只比较峰值压力或设备行进速度,而应考察在达到规定表面清洁度的前提下,整条工艺链能否保持稳定的一次通过效率。
连续处理与局部精准强化
构建按需施能的除锈模式
船体外板并非状态均一的标准平面。平底、舭部、艏艉和舷侧存在不同曲率,表面还可能同时分布完好旧涂层、点锈、面锈和重度失效区域。采用完全相同的参数处理整个船体,不仅增加无效能耗,也难以兼顾效率与基材保护。
Treatment Carrier D&X采用超高压纯水射流工艺进行船体清洁与除锈作业。D系列主要覆盖平底、舭部、艏艉及中低位复杂区域;X系列面向大面积船体外板和高位立面。设备支持两种作业模式:
满扒模式:按照规划路径,对整船或指定区域进行连续处理;
AI点打模式:识别局部锈蚀和涂层失效区域,针对目标位置强化处理。
AI点打的核心不只是识别锈点,而是依据表面状态差异化分配射流作用时间:对重锈、厚漆区域增加局部能量输入,对轻度失效区域减少无效处理。
D&X系列通过PLC与HMI监测压力、流量及喷杠转速,并结合PID调节、AI视觉识别、路径规划和多自由度协同控制,实现对不同船体区域的连续处理与局部强化。
🔼X系列AI点打作业视频
旋转式水射流装置的相关研究还表明,喷杠转速与设备移动速度共同决定射流轨迹覆盖密度。移动过快会增大相邻轨迹间距,形成条带状残留;只有将压力、喷杠转速、靶距和行进速度协同控制,才能兼顾清洁度与一次通过效率。[1]

🔼旋转式水射流清洗盘及喷嘴复合运动原理
来源:Ning D.等,Micromachines,2021,Fig.10
泵端与作业端协同
构建超高压水射流动力闭环
D&X实现稳定作业的动力基础,是Treatment Carrier P系列超高压泵组。
压力影响局部冲击能力,流量关系到射流动量、处理宽度和剥离物带离能力。压力高而有效流量不足,可能表现为局部冲击强、整体覆盖效率低;输出脉动过大,则可能引起管路冲击、喷杠振动和作业面能量分布不均。
P系列采用立式三柱塞、五柱塞布局,电力或柴油驱动,支持50—300 MPa动态压力调节。五柱塞结构通过增加单位时间内的做功频次、优化柱塞相位差,为大流量和连续高负荷作业提供更加稳定的动力条件。
🔼P系列产品展示视频
从剥离到净化
水射流除锈的环保闭环
水射流减少了磨料使用和粉尘排放,但如果污水、锈渣和漆渣仍散落在坞底,污染只是从空气转移至水体和固体废物。
Treatment Carrier D&X车载式船体清洁机器人通过真空负压同步回收污水、锈渣和旧漆皮,完成固液分离后接入Treatment Carrier F水处理系统,形成“清除—回收—分离—净化—循环”的连续流程。
经具备CMA资质的第三方检测机构检测,超高压除锈废水处理后由深红色不透明转为无色透明,多项指标去除率超过94%,其中悬浮物、铁、锰、石油类及余氯去除率超过99%,出水浊度低于1度。项目运行数据显示,处理水循环利用率超过90%。
部分实测数据如下:
悬浮物:由1.51×10³ mg/L降至8 mg/L;
铁:由1.41×10³ mg/L降至0.52 mg/L;
石油类:由168 mg/L降至1.09 mg/L。

🔼《送样检测报告:超高压除锈废水进、出水》[R]
CMA资质认定编号:161012050364;报告编号:YYJC-BG-2022-080261,2022-08-03
这正是单机设备与系统化装备的区别:前者主要完成涂层剥离,后者则关注从泵端能量输出到污染物最终去向的全过程控制。水射流绿色化不只是“以水代砂”,更要让“除”与“净”形成闭环。
从自动执行到质量闭环
智能喷涂的系统逻辑
喷涂质量是多项参数共同作用的系统输出。漆膜厚度和表面状态受到涂料黏度、喷涂压力、喷枪靶距、运行速度、环境温湿度及相邻喷幅搭接的共同影响。研究显示,相关模型对膜厚差异的解释度达到97.07%,黏度、压力、靶距和运行速度均具有显著影响。[2]
磁吸附爬壁喷涂设备可以减少部分人员高空暴露,但设备运行受到吸附力、自重、船体曲率和局部障碍物等因素制约。[3] 对于多道涂层施工,爬壁类喷涂设备的“接触式作业”结构还面临漆膜早期固化强度不足的问题。海虹老人(Hempel)技术资料明确区分表干、最短复涂间隔和完全固化,并指出固化时间会随温湿度、通风条件和膜厚变化。[4] 达到最短复涂时间,只代表可以施工下一道涂层,并不意味着漆膜已经能够承受磁吸滚轮的法向压力、局部轮压和转向剪切力。
Treatment Carrier H采用地面基非接触式结构,无需贴合喷涂面运行,更适合多道涂层的连续作业。平台通过多传感器融合识别船体曲率和作业边界,联动控制喷枪靶距、运行速度、出漆压力及喷幅搭接,将影响成膜质量的关键变量纳入同一控制闭环。

🔼黏度(A)、压力(B)、靶距(C)、速度(D)、温度(E)和湿度(F)对膜厚差异的影响
来源:Bhat R.等,Scientific Reports,2025,Fig.4
“喷”与“捕”同步
构建作业端减排闭环
传统船体外板喷涂多在开放或半开放船坞内进行。未能有效沉积在船体表面的涂料会形成过喷漆雾,其中既包括悬浮颗粒物,也可能伴随溶剂挥发产生的VOCs。
漆雾颗粒主要依靠气流组织、负压捕集和过滤分离控制;VOCs则需要从密闭供漆、减少无组织挥发及废气收集处理等环节协同治理。因此,智能喷涂的环保价值不仅在于使用低VOCs涂料,还要提高涂料有效沉积率,并在漆雾扩散前进行源头捕集。
Treatment Carrier H将喷涂执行端与漆雾回收系统集成于同一平台,采用“风幕隔离+负压捕集”结构:外层风幕限制过喷漆雾扩散,内层蜂窝式负压通道将漆雾导入回收处理系统,使传统开放式逸散转化为可收集、可处理、可监测的污染控制过程。
🔼H系列智能喷涂平台作业视频
经具备CMA资质的浙江某检测机构,在同一船坞边界设置的采样点,人工喷涂与智能化涂装平台作业时的总悬浮颗粒物检测浓度分别为4.044 mg/m³和0.207 mg/m³,后者降低约94.9%;苯系物检测浓度分别为65.4 mg/m³和0.069 mg/m³,后者降低约99.9%(详见下图)。

🔼《检验检测报告:智能化喷涂平台无组织废气、环境噪声检测》[R]
CMA资质认定编号:231112111482;报告编号:DYHB2601412,2026-02-02
H系列完成的不只是喷涂动作自动化,而是将喷枪控制、漆膜成型、过喷抑制和污染物捕集组织为同步工序:“喷”决定涂层能否稳定形成,“捕”决定未沉积涂料是否进入船坞环境。只有二者同步,才能形成真正的绿色涂装闭环。
以系统化智能方案
助力修船大国迈向绿色修船强国
从完整工艺看,Treatment Carrier D&X、P、F和H系列形成了四个相互连接的闭环:
动力闭环:泵组输出与射流、喷杠及移动参数动态匹配;
作业闭环:实现除锈、回收、净化、喷涂与漆雾捕集连续协同;
质量闭环:以清洁度、表面状态、膜厚及搭接质量评价作业结果;
数据闭环:持续记录压力、流量、涂料消耗、膜厚及排放等工程数据。
这一体系推动船舶修造实现三项转型:生产模式由劳动密集型向智能装备驱动转变,环保路径由末端治理向工艺源头减污转变,产业能力由单机替代向成套工艺与标准输出转变。
未来,绿色修船的竞争不会只取决于单机数量或峰值参数,而在于能否建立可连续运行、可量化验证、可追溯审计的成套工艺体系,并将工程数据进一步沉淀为行业共同采信的技术规范。
当中国自主研发的核心泵组、智能机器人、绿色工艺与数字化质量体系形成协同,中国船舶工业向全球输出的将不再只是修船产能,而是一套可复制、可验证、可审计的绿色修造方法。以系统化中国装备参与全球绿色修船标准建设,也将成为中国船舶工业由规模领先迈向质量、绿色、智能与标准引领的重要路径。
参考资料
[1] Ning D, Wang Q, Tian J, et al. Experimental Study on the Coating Removing Characteristics of High-Pressure Water Jet by Micro Jet Flow[J]. Micromachines, 2021, 12(2):173. DOI: 10.3390/mi12020173.
[2] Bhat R, Karuppasamy M, Maragatharajan M, et al. Optimization of Robotic Spray Painting Trajectories Using Machine Learning for Improved Surface Quality[J]. Scientific Reports, 2025, 15:18767. DOI: 10.1038/s41598-025-03448-z.
[3] Sahbel A, Abbas A, Sattar T P. Experimental and Numerical Optimization of Magnetic Adhesion Force for a Wall-Climbing Robot[J]. International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research, 2019, 8(1).
[4] Hempel A/S. Paint Manual—Drying, Curing and Recoating Intervals[EB/OL]. 2021.

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