項目總結
應用領域 - 泄漏檢測
監測技術 - 總有機碳（TOC）分析
比較因素 - 檢測水中有機污染物的準確性和靈敏度
監測結果 - 與現今常用的水質參數相比，TOC分析顯示出強的監測準確性和靈敏度
關鍵詞 – 食品飲料行業、制糖業、有機物監測、泄漏檢測、電導率、pH值、氧化還原電勢、Sievers® InnovOx TOC、冷凝水、運營成本、產品損失
背景
制糖是耗水量高的生產工藝，其中幾乎每個生產環節都需要用水。例如，在碾磨甘蔗時，必須將水噴灑在甘蔗上，以盡量提取甘蔗汁液。制糖廠用蒸汽輪機來碾磨甘蔗，每碾磨兩噸甘蔗，就會消耗一噸水蒸汽。糖漿的進一步提純和結晶也要靠蒸汽驅動的機器來完成。不難理解，制糖廠（尤其是缺水地區的制糖廠）都會想方設法節約用水和再利用水。
再利用水的一種可行辦法是，收集和冷凝鍋爐與其它工藝設備排出的熱蒸汽。制糖廠在重新利用冷凝水之前，通常會利用冷凝水的高溫來加熱分離的流體（例如提取的甘蔗汁或糖漿），以便進行精加工。充分利用熱能能夠節省成本。制糖廠通過換熱器，在加熱流體的同時防止兩種流體混合。冷卻后的冷凝水經過處理，可以用作工藝補給水甚至鍋爐給水。如此一來，制糖廠既充分利用了熱能，又節省了用水。
挑戰
在實際生產中，換熱器的性能并非絕對可靠，尤其是長期和反復使用的換熱器。由于金屬疲勞和腐蝕，換熱器中分隔兩種流體的金屬表面會出現針孔，導致流體雙向泄漏，給制糖廠造成損失。
對于制糖廠來說，這種泄漏會帶來很多問題。首先，如果甘蔗汁或糖漿在通過換熱器時漏到冷凝水中，會造成產品損失。這種損失乍看微不足道，但隨著時間推移，損失會累積起來，最終顯著降低企業營收。請看下面的例子：
一個普通制糖廠每年生產30萬至40萬公噸原糖
由于機械因素造成的產品損失為0.1%，相當于損失了300至400噸產品
假設產品的平均售價為每噸400美元，這就意味著制糖廠每年要損失12萬至16萬美元的收入
其次，流體泄漏會污染冷凝水。一旦發生污染，制糖廠就不得不花費額外的時間和費用來處理被污染的冷凝水，然后才能重新利用處理后的冷凝水。但這樣做的前提是在經濟上劃算，否則制糖廠只能被迫將被污染的冷凝水作為廢水排放掉，不但無法節約用水，還必須在排放前對被污染的冷凝水進行成本更高的廢水處理。
如果要避免不必要的產品損失和防止設備嚴重損壞，盡早發現泄漏就變得至關重要。然而，從本文隨后提供的數據中可以看到，現今常用的監測冷凝水質量的方法無法及時檢測到水中的有機雜質。如果制糖廠繼續使用不合格的冷凝水，風險會非常嚴重。例如，如果不合格的冷凝水被用作鍋爐給水，水中的雜質會在高溫下氧化成有機酸，導致鍋爐內的pH值降到危險地步，制糖廠就不得不被迫進行計劃外的鍋爐排污。即使問題沒到這么嚴重的程度，但隨著時間推移，有機污染物會持續腐蝕鍋爐，積聚沉淀物，從而縮短鍋爐的使用壽命。為了將鍋爐恢復到可使用的狀態，制糖廠不得不對受損的鍋爐進行昂貴、耗時的維修，甚至被迫停產。
解決方案
換熱器的泄漏會將有機污染物（例如提取的甘蔗汁、糖漿、鍋爐燃油等）送進冷凝水，因此必須采用能夠快速檢測這些有機污染物的分析方法。使用常規的水質參數（例如pH值和電導率）很難檢測到有機物的存在，因為大多數（如果不是全部）有機污染物在水中不會電離，使被污染的水的pH值呈中性。而總有機碳（TOC）分析法能夠準確測量水中所有共價鍵碳化合物的濃度，及時提供冷凝水中有機污染物濃度的直接參數。TOC分析是一種快速、定量的測量方法，能夠幫助制糖廠做出實時的、基于測量數據的工藝決策，以有效管理冷凝水的再利用和排放。
為了證明TOC分析對有機污染物的監測靈敏度，我們進行了以下實驗室研究。我們先將潛在的污染物加到制糖廠的冷凝水樣品中，這些污染物是中間糖產品，它們會通過換熱器從熱冷凝水中吸收熱量。本研究選擇的中間糖產品是“供汁（Supply juice）"和“EFFET A液"，它們的加標濃度范圍是50至約500 ppm（mg/L）。
然后用Sievers InnovOx實驗室TOC分析儀（見圖1）測量加熱至40 °C ± 2以模擬制糖廠典型生產條件的加標冷凝水。此款分析儀采用專業的超臨界水氧化技術（SCWO，Super Critical Water Oxidation），對有機碳濃度的檢測范圍是50 ppb（µg/L）至 50,000 ppm（mg/L）。除了測量加標冷凝水樣品的TOC濃度之外，我們還測量了電導率、氧化還原電勢（ORP，Oxidation Reduction Potential）、pH值。
圖1：用來測量加標冷凝水樣品的
Sievers* InnovOx實驗室TOC分析儀
我們隨后分析了這兩種污染物加標濃度的各種參數（TOC、電導率、氧化還原電勢、pH值），如圖2-5所示。通過相關關系的線性和斜率，可以深入了解這些水質參數的對污染物濃度的響應性和敏感性。
圖2a：不同加標濃度的供汁的實測TOC
圖2b：不同加標濃度的EFFET A液的實測TOC
圖3a：不同加標濃度的供汁的實測電導率
圖3b：不同加標濃度的EFFET A液的實測電導率
圖4a：不同加標濃度的供汁的實測氧化還原電勢
圖4b：不同加標濃度的EFFET A液的實測氧化還原電勢
圖5a：不同加標濃度的供汁的實測pH值
圖5b：不同加標濃度的EFFET A液的實測pH值
研究結果顯示，無論對何種污染物，TOC測量都能隨加標濃度變化而表現出高度的線性。相關性斜率表明，TOC測量在整個加標濃度范圍內有高度的敏感性。
另一方面，雖然兩種污染物的電導率都表現出良好的相關性，但與整體數據相比，在較低的供汁加標濃度下的電導率線性稍差（見圖6）。電導率測量的敏感性似乎也不足（較低的相關性斜率意味著電導率讀數的微小差異很容易被誤認為工藝噪聲或被歸因于電導率傳感器或探頭本身的測量誤差）。
圖 6：當供汁的加標濃度較低時
電導率相關性的線性較差
與TOC和電導率相反，我們無法建立氧化還原電勢的線性相關性。對于加入供汁的冷凝水，氧化還原電勢測量值在加標濃度低于100 ppm時呈較差的線性，超過此濃度后氧化還原電勢趨于水平。在測量EFFET A液時，隨著污染物濃度的增加，氧化還原電勢的趨勢變得不連貫，表明兩者沒有因果關系。
我們同樣無法看到冷凝水的pH值與污染物的加標濃度之間的線性相關性。pH值的實測結果只能被繪成對數函數，這表明用pH值來檢測冷凝水中的有機污染物的靈敏性和實用性皆都不足。
結論
監測冷凝水的水質，尤其是監測通過換熱器的冷凝水的水質，對于制糖廠防止產品和營收損失來說至關重要。同樣，為了保護制糖廠的關鍵設備免受被污染的冷凝水的損害，確認重復利用的冷凝水的清潔度也非常重要。
目前常用的水質測量參數包括電導率、氧化還原電勢、pH值，這些參數在檢測離子污染物時表現出色，但在檢測有機污染物時，尤其是檢測濃度較低的有機污染物時，就有很大的局限性。僅僅依靠上述水質參數來監測冷凝水的水質，會降低工藝透明度，導致企業決策錯誤，最終增加生產成本或損壞生產設備。
TOC分析提供了一種快速、準確、靈敏的有機污染物檢測方法，是確保冷凝水質量的有效工具。制糖廠在關鍵工藝步驟中采用在線TOC監測，能夠加強泄漏檢測能力，而泄漏是導致代價高昂的設備損壞和營收損失的一大根源。
參考文獻
Quantification of Sugar Content Loss in various Byproducts of the Sugar Industry, International Journal of Advance Industrial Engineering, Vol. 3, No. 2 (June 2015)
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