2017年11月15日，美国能源部（DOE）化石能源办公室（FE）宣布投资860万美元资助12个跨领域的研究项目[1]，开发能提高化石能源电力系统效率的新技术，旨在推动化石燃料发电机组和使用化石燃料的工厂取得成本有效的重大进展。这些项目受DOE化石能源办公室的国家能源技术实验室（NETL）的管理，并可分为5个领域。
领域1：改良燃煤电厂
（1）研发能连续监测三氧化硫（SO3）的中红外激光传感器，以改进燃煤电厂的性能。托兰斯光学研究系统公司（OKSI）公司将生产并示范能连续监测燃煤电厂SO3的监控器，目的在于更好地控制用于减少SO3的碱注入系统。项目总投资50万美元。
（2）应用能提高燃煤电厂的效率、可用性和可靠性的人工智能技术。SparkCognition公司将利用现有的传感器和在火力发电厂收集的运行数据，应用机器学习算法提前检测和诊断设备故障。目的在于优化用于故障监测的传感器，理解灵活操作控制决策的影响，以及延长关键设备的使用寿命。项目总投资49.99万美元。
（3）燃煤电厂温度曲线和热通量的超声测量。犹他大学将在电厂中开发和验证原型多点测量系统，提高用于实时测量电站锅炉不同燃烧区和不同组件温度曲线的新型超声波方法的技术成熟度。项目总投资50万美元。
（4）为燃煤系统研发高温气体传感器。西弗吉尼亚大学将研究新型传感器设计在高温下监测目标气体的可行性和灵敏度，并在商业电厂中集成和测试该传感器的基本组成部分。收集到的信息将使电厂运营商更了解燃烧状况，从而更好地控制这些状况。项目总投资50万美元。
领域2：长期服务燃煤电厂极端环境材料的表征
（5）建立长期服务之后极端环境材料特征的综合数据库。美国电力研究院将建立综合数据库，包含长期服务之后极端环境材料组件的机械性能、损害评估或损害累积以及微结构信息，用于开发、校准、精炼和/或验证负载运行条件下极端环境材料的寿命。这些数据对于确保燃煤电厂的长期安全性和可靠性至关重要。项目总投资200万美元。
领域3：化石能源极端环境材料模型开发
（6）开发多模式综合法模拟镍基超合金中的蠕变变形。密苏里州立大学将通过快速采集、数据挖掘和多模式模拟，研究超合金的蠕变行为。旨在提供一种新的框架，构建定量预测能力更佳的蠕变模型。项目总投资73.75万美元。
（7）针对极端环境材料性能开发高通量计算框架。宾夕法尼亚州立大学将构建一个计算框架，有效地预测恶劣条件下在较大的温度范围内长期工作的结构材料的性能。该框架的成功研发将加快材料的设计速度，并促进研究人员开发更多工具。项目总投资18.79万美元。
领域4：煤炭发电系统中水管理的创新理念
（8）在高温电解系统中利用界面材料提高电厂冷凝器的效率。Interphase Materials公司计划利用其研发的高温电解系统，达到提高电厂冷凝器的效率和减少连续给水处理技术的目的。项目旨在减少燃煤电厂的排放，并可能降低工厂用于冷却系统的氯和其他水处理化学品的数量。最终降低燃煤电厂的维护成本，增加硬件生命周期，帮助工厂保持长期高效运行。项目总投资75万美元。
（9）利用能强化热传递的超疏水表面设计来改善电厂的性能。弗吉尼亚理工学院暨州立大学研发将研发能改进电厂冷凝器的表面压花技术。目的在于研发新颖的、可扩展的、低成本的持久超级疏水表面，以实现大幅提高系统效率、工厂性能、节能和减少排放等目的。项目总投资74.99万美元。
领域5：燃煤电厂废水管理
（10）燃煤电厂利用节能的余热耦合正向渗透技术来进行污水处理。伊利诺伊大学香槟分校董事会将评估用来管理电厂污水、满足冷却水需求和节约用水的新型Aquapod©水处理系统。项目的最终目的是大幅提高废水的回收率。项目总投资74.34万美元。
（11）开发用于火力发电厂的高效膜基废水管理系统。斯坦福国际研究院（SRI International）将研发燃煤电厂废水管理的创新技术，促进有毒物质的去除，并为燃煤电厂节约用水提供可能。该技术的成功开发将大幅降低热电站污水控制系统的能耗。项目总投资63.99万美元。
（12）改进烟气脱硫废水处理技术。肯塔基大学研究基金会将开发电化学和膜混合技术用于烟气脱硫废水处理。项目旨在减少物理/化学处理过程的足迹，减少发电厂的淡水抽取量。项目总投资74.94万美元。
（裴惠娟）
