中国船舶表面处理正从“单机机械化”迈向“全链AI系统化”。围绕除锈净化、喷涂作业与污染物回收三大核心工序，行业已实现从智能终端、超高压泵组、水处理系统到喷涂平台的全套装备自主研发与工程化落地，打通了"除—净—喷—捕"的完整工艺闭环。中国修船业第一次真正拥有了完全自主可控的绿色AI智能工艺链。
某海洋科技头部企业成套化修造装备机器人体系
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。
当前，某行业头部企业的非接触式超高压船体清洁机器人采用超高压纯水射流工艺进行船体清洁与除锈作业。履带式系列主要覆盖平底、舭部、艏艉及中低位复杂区域；轮式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。
机器人通过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。
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
实现机器人稳定作业的动力基础，是超高压泵组。
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。
当前超高也泵组采用立式三柱塞、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。
超高压泵组展示视频
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。
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终端智能水处理系统，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。
而完全由国内企业自研自产的智能喷涂机器人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。
智能喷涂机器人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。
智能喷涂机器人平台作业视频
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智能喷涂机器人平台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，车载超高压船体清洁机器人、超高压泵组、终端智能水处理系统、智能喷涂机器人平台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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