CN101051052B - 高精度液态乙醇浓度在线检测方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种高精度液态乙醇浓度在线检测方法与装置，该方法包括：通过气体传感器对气态乙醇浓度进行检测，由ARM微处理系统根据试验预先标定值，对传感检测信号用多尺度多维插值解耦的方法消除非测量目标对气体传感器的影响以快速准确的获得气态乙醇浓度，然后根据气液平衡的机理进行液态乙醇浓度的推算，最后通过基于IPv6的通信接口来实现对工业过程中液态乙醇浓度的分布式在线监测；该装置包括：传感检测模块：用传感器对检测对象进行检测，检测信号经信号调整后进入通道选择及A/D转换模块进行A/D转换；ARM微处理系统：根据试验预先标定值，对传感检测信号完成插值解耦和气液平衡计算后，由LCD模块实时显示气体、液体、温度、压力与湿度值；IPv6的通信接口模块：使用现场以太网络，来实现工业过程中液态乙醇浓度的分布式在线检测。本发明具有实时、准确的特点，即可以快速准确的获得液态乙醇的浓度。

Description

高精度液态乙醇浓度在线检测方法与装置

技术领域

本发明涉及液态乙醇浓度在线检测，尤其涉及基于IPv6模式的高精度液态乙醇浓度在线检测。

背景技术

目前，乙醇相关工业得到了迅猛发展，对液态乙醇浓度进行准确检测可以指导技术人员优化工艺参数、控制工业生产成本，可以分析排放物乙醇含量，以便改进工艺，减少污染等。

国内外针对液态乙醇浓度的检测大体可以分为离线测量和在线测量两类，其相关技术的研究应用现状如下：

一是广泛应用的离线测量如滴定法、蒸馏法、色谱法等的特点是技术发展成熟，但存在需要定时取样，操作复杂，耗时长且不能实时反映生产过程中的真实情况等不足。

二是已存在的在线检测方法其传感方式的选择主要集中在：基于敏感电极、基于光学原理、基于超声测量、基于气液相平衡方面。其中：

(1)基于敏感电极方式。主要是通过探测乙醇催化氧化反应电流得到乙醇浓度值，它包括电化学电极和生物电极。其中电化学电极会因测量时乙醇氧化电势较高引起水分解而影响测量，而生物电极不存在此问题，但其寿命和工作温度不够理想。

(2)基于光学原理方式。其方式有通过敏感膜的荧光强度表征乙醇浓度的方法，但由于荧光信号极其微弱，因此用该方法探测比较困难；还有通 过折射率变化表征乙醇浓度的方法，该方法受温度影响较大。

(3)基于超声测量方式。该方式根据超声波在乙醇中的传输速率变化规律来表征乙醇浓度，它存在标定难，中间变量多，受温度影响大等不足。

(4)基于气液相平衡方式。该方式根据气液相平衡机理，由气敏探头探测乙醇气相浓度，推算液态乙醇浓度。目前气体传感器的研究和应用都有了不同程度的深入，它们具有易控制、稳定、成本低、信号转换容易等特点。

根据以上所述，传感方式的选择对在线检测系统的研究和应用是很重要的，它影响检测的精度、成本、稳定性等。

三是气体传感器研究中经常会发现，由于传感器选择性困难，以及敏感机理固有的一些滞后、易受干扰等特性，存在如下：①非线性的灵敏度曲线特性；②较大的温度系数；③响应速度慢；④交叉敏感性和信息耦合等问题。故此如何真实反映被测量，消除传感器对非测量目标的影响、提高响应速度是目前传感领域非常重要的研究方向。

国内专利号为CN200420109776.9的酒精检测报警器和专利号为CN00237869.8的便携手握式酒精浓度数字检测仪的共同特点是采用气敏酒精传感器对环境中的酒精气体浓度进行检测，不涉及液态酒精浓度的检测，而本发明可以检测工业过程中气液态酒精的浓度。

国内还有其它一些相关专利为：车载酒精检测控制装置CN200420093221.X，检测与打印一体化的酒精气体测试仪CN200420083238.7，具有酒精或有毒气体检测与报警功能的移动电话CN200420043711.9。这些专利都是对气态乙醇进行检测，其检测原理与前面所讲的酒精检测专利是一样的，只不过将其应用在具体场合或者添加某些功能。

国内专利号为CN91209521.0的高温液体浓度在线检测装置主要由浓度探 头、光导纤维光路系统、线阵CCD图象传感器、中间处理器及微机、显示屏、打印机等构成，其在微机输出端配上D/A转换器和执行器，就可实现工业生产流程中浓度的自动控制。另外专利号为CN200510061238.6的气体和液体浓度检测传感器及检测系统则是通过检测传感器反射的光强值来检测气体和液体浓度。这些专利主要采用光学原理的方式对液态浓度进行在线检测，而本发明是基于气液平衡原理利用气敏传感器实现液态浓度的在线测量，其实现具有易控制、稳定、成本低、信号转换容易等特点。

国内专利号为CN90106093.3的超声波液体浓度检测仪属于超声检测技术领域，它适用于电解法双氧水生产过程中的双氧水浓度在线检测或其他二元混合液体的成分分析，该仪器应用的浓度范围：0％～38％，温度范围25℃～50.5℃。该专利与本发明的传感方式不同，且其温度检测范围较窄，只适用于中低浓度范围的检测。

国内专利号CN200410025978.X提供了一种交叉敏感情况下多输入检测系统的动态补偿方法，该方法用多输入多输出盲解卷积技术对具有交叉敏感的检测系统进行动态补偿，其基本方法为：首先将检测系统中的传感器等效为一个Wiener系统，再把多信息融合系统与数字动态补偿器等效为一个Hammerstein系统，然后利用Hammerstein系统多信息融合与Wiener系统中非线性函数的对消关系，把检测系统中的所有传感器看作一个多输入多输出的线性卷积系统，从而用盲解卷积技术由传感器的输出在经过多信息融合系统后复现出检测系统的输入信号波形实现对检测系统的动态补偿；最后对用盲解卷积技术获得的检测系统补偿器采用复现信号的排序修正和补偿器增益的修正方法进行修正，以获得较为精确的动态补偿器。

而本发明是通过多尺度多维插值解藕方法来消除非测量目标(如交叉敏感性和环境因素的影响)对传感器的影响，其计算较简单，实时性好，精度高。

发明内容

鉴于上述现有技术的现状和存在的问题，本发明的目的是提供一种高精度液态乙醇浓度在线检测方法，重点解决液态乙醇浓度检测中的精度、响应速度、对工业环境适用性等关键问题，其核心是在PR-UNIFAC气液相平衡机理模型下，利用多尺度多维插值解耦方法消除非测量目标对气体传感器干扰的液态乙醇浓度在线检测方法。该方法具有高精度和良好实时性的特点。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

通过气液平衡模式选用气体传感器检测气态乙醇浓度，并由温度、压力和湿度传感器，同时检测环境因素中温度、压力和湿度值。再由ARM微处理系统根据试验预先标定值，对传感检测信号用多尺度多维插值解耦的方法消除非测量目标对气体传感器的影响以快速准确的获得气态乙醇浓度，然后根据气液平衡的机理进行乙醇液态浓度的推算，最后通过基于IPv6的通信接口来实现对工业过程中液态乙醇浓度的分布式在线监测。ARM微处理系统在完成气液平衡计算后，由LCD模块实时显示气态乙醇浓度值、液态乙醇浓度值、温度、压力与湿度值，并可通过键盘进行参数查询和设定。

ARM微处理系统在进行多尺度多维插值解耦时，要针对实际的检测对象，预先对传感器系统进行标定，由回归计算获得传感器的特性方程，然后对传感检测信号进行多尺度多维插值解藕计算，消除非测量目标对气体传感器的影响以获得精确的气态乙醇浓度；由获得的气态乙醇浓度，利用PR-UNIFAC气液平衡机理模型进行平衡计算获得液态乙醇浓度值，气液平衡模型中的气相逸度按照PR状态方程计算，而液相逸度则按照活度系数模型UNIFAC基团贡献法来计算。

本发明的装置包括：

传感检测模块：选用气体传感器检测气态乙醇浓度，并由温度、压力和湿度传感器，同时检测环境因素中温度、压力和湿度值，其检测信号经信号

调整后进入通道选择及A/D转换模块进行A/D转换；

ARM微处理系统：根据试验预先标定值，对传感检测信号进行多尺度多维插值解耦计算，消除非测量目标对气体传感器的影响以获得气态乙醇浓度，然后利用PR-UNIFAC气液平衡机理模型进行平衡计算获得液态乙醇浓度值，并由LCD模块实时显示气态乙醇浓度值、液态乙醇浓度值、温度、压力与湿度值；

IPv6通信接口模块：通过IPv6通信接口模块，与现场以太网衔接，完成与监测计算机的通信，实现对工业过程中液态乙醇浓度的分布式在线监测。

附图说明

本发明的IPv6通信接口是利用ARM微处理器内置的10/100M Ethernet控制器外接一片物理层芯片以提供以太网接入通道，然后通过网络隔离变压器和RJ45接口接入以太网网络；且ARM微处理器还利用内部的串口功能模块和RS232信号转换模块构建了串口通信模块，用于对装置的现场调试。

所述的ARM微处理系统还包括：采用基于ARM7TDMI构架的通用32位CPU内核微处理器，搭建4M×32位的SDRAM代码运行空间和1M×32位的FLASH代码存储空间，从而构成硬件的最小系统；通过ARM微处理器的JTAG调试接口实现上位机对嵌入式系统底层代码的调试。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明所述的一种高精度液态乙醇浓度在线检测方法是将气体、温度、压力、湿度传感器布置在检测对象(如发酵灌)内部，然后将传感器检测的信号传输到ARM微处理系统中，由ARM微处理系统进行插值解耦以获得准确的温度、压力、湿度、乙醇浓度值，再利用PR-UNIFAC气液平衡模型进行平衡计算，获得液态乙醇浓度，并在LCD上实时显示这些检测值，也可以通过键盘进行查询；最后可通过IPv6通信接口与监测计算机连接，也可以使用串口模块对装置进行现场调试。

图1为本发明所述的高精度液态乙醇浓度在线检测方法实施例图；

图2为本发明所述的多维传感信息耦合模型示意图；

图3为本发明所述的PR-UNIFAC气液平衡机理模型计算流程例图；

图4为本发明所述的ARM微处理系统及IPv6网络接口模块示意图。

本发明的具体实施例结构如图1所示。该实施例包括传感检测模块、信号调整、通道选择及A/D转换模块、ARM微处理系统、LCD显示模块、键盘查询模块、通信接口和监测计算机组成。该实施例具体的工作原理和实施过程如下：

本实施例首先将气体、温度、压力、湿度传感器布置在检测对象中。为了便于安装，可制作一个带有不锈钢过滤网窗口的安装室，将传感器布置在室内，然后将安装室固定在检测对象上。

本实施例将传感检测信号通过信号调整模块进行信号整形和调整，然后通过通道选择及A/D转换模块将信号传输到ARM微处理系统中。

ARM微处理系统根据预先标定的插值点，对温度、压力、湿度的传感检测信号由ARM微处理系统采用下面(5)式中的分段线性插值计算方法获得温度、压力、湿度值，并对气体传感检测信号进行多尺度多维插值解耦消除非测量目标对气体传感器的影响以获得精确的气态乙醇浓度值，提高了检测精度和实时性；然后利用PR-UNIFAC气液平衡模型进行平衡计算，获得液态乙醇浓度值，并在LCD上实时显示检测参数，也可通过键盘进行参数查询和设定；最后系统可以通过IPv6通信接口与监测计算机进行通信或者通过串口通信模块进行现场调试。

本发明的技术核心是多尺度多维插值解耦算法和气液平衡机理模型的应用。其中：

1、多尺度多维插值解耦算法：

(1)传感器在使用的过程中会受到其它非测量目标的影响，因此传感信息常存在信息耦合。根据图2，多维传感信息耦合模型为：

$\left\{\begin{array}{c}{Y}_i=Y_{i1}+Y_{i2}\\ Y_{i1}=X_i{G}_{\mathrm{ii}}\\ Y_{i2}=\underset{j=1,j\≠i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_j{G}_{\mathrm{ji}}\end{array}\right.,(1\≤i\≤n)---\left(1\right)$

传感器的耦合特性方程可通过实验标定的方法，由数据预处理和回归方法获得。

根据检测目的，解耦计算的目标是得到Y_i与X_i一一对应的特征函数。因此解耦计算的实质为：对关系函数Y_i＝f(x₁，x₂，...，x_i，...，x_n)(1≤i≤n)，逐步缩小自由度，最后转换为Y_i＝f(x_i)的形式。

(2)确定尺度：多维传感系统的传感信息具有多尺度特征，这样可通过尺度来控制解耦数值计算的精度，在整体的精度目标下，尺度较宽的采用精度较高的数值计算方法，尺度窄的反之，从而以尺度为标尺选择具体的数值计算方法，可使一定范围内的解耦效果达到折中，同时保证精度和计算实时性。因此确定传感源对整个传感系统的尺度是本方法的关键所在。对多维传感系统自变量的尺度计算采用加权余量法，方法如下：

采用尺度函数： ${\mathrm{\Φ}}_k^m\left(x\right)=2^{m/2}\mathrm{\Φ}(2^{m}x-k)---\left(2\right)$

式中的Ф_k ^m表示母函数的支集收缩到原来的1/2^m，而其中心从0移到了2^mk的位置，其中m为尺度，k为位移，Ф为尺度函数的母函数，母函数是一紧支集函数。

若令尺度函数φ_k ^m按不同的尺度m张成空间{V}，则尺度函数具有下列性质：

0

...

V_-1

V₀ ...L²(R)    (3)

其中L²(R)表示平方可积的实值函数空间。故有：

$\underset{j\∈z}{\∩}{V}_j=\left\{0\right\}$ $\underset{j\∈z}{\∪}{V}_j=L^2\left(R\right)$ $f\left(x\right)\∈V_j\⇔f\left(2x\right)\∈V_{j+1}---\left(4\right)$

由(3)式知 

那么可得一个与V_m正交的函数空间W_m，使得 而(4)式表明通过上述变换可以张成空间W_m的函数序列 

即为常见小波。因此在对传感器进行基本标定确定插值点后，利用小波分析工具，使多维系统自变量x_i经上述试探性拟合可以获得其对应尺度m。

(3)解耦的数值计算：在确定各传感源x_i的尺度范围后，基于(1)式所述的传感模型，对非测量目标x_j(j≠i)逐一进行如式(5)的数值计算，逐渐缩小自由度，最终获得Y_j＝f(x_j)形式的特征函数，实现解耦。

$\left\{\begin{array}{cc}f(x_1,...,x_j,...,x_n)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[{\mathrm{\&alpha;}}_i\left(x\right)f(x_1,...,x_i,...,x_n)+{\mathrm{\&beta;}}_i\left(x\right)f^{\&prime;}(x_1,...,x_i,...,x_n)]& (m<\mathrm{\&delta;})\\ f(x_1,...,x_j,...,x_n)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{l}_k\left(x_j\right)f(x_1,...,x_{\mathrm{jk}},...,x_n)& (m\&GreaterEqual;\mathrm{\&delta;})\end{array}\right.---\left(5\right)$

式中第一个方程是Hermitte插值方法，第二方程是分段线性插值方法，δ是根据多维系统自变量x_i的计算尺度拟定的尺度阈值(对尺度阈值的选择视计算成本而定)。

其中 ${\mathrm{\&alpha;}}_i\left(x\right)=[1-2(x-x_i)\underset{j\&NotEqual;i}{\overset{n}{\underset{j=0}{\mathrm{\&Sigma;}}}}\frac{1}{x_i-x_j}]l_i^2\left(x\right),{\mathrm{\&beta;}}_i\left(x\right)=(x-x_i)l_i^2\left(x\right),(i=\mathrm{0,1},...,n),$

$l_0\left(x_j\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{x_j-x_{j1}}{x_{j0}-x_{j1}}& x_j\&Element;[x_{j0},x_{j1}]\\ 0& x_j\&NotElement;[x_{j0},x_{j1}]\end{array}\right.$

$l_k\left(x_j\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{x_j-x_{j,k-1}}{x_{j,k}-x_{j,k-1}}& x_j\&Element;[x_{j,k-1},x_{j,k}]\\ \frac{x_j-x_{j,k+1}}{x_{j,k}-x_{j,k+1}}& x_j\&Element;[x_{j,k},x_{j,k+1}]\\ 0& x_j\&NotElement;[x_{j,k-1},x_{j,k+1}]\end{array}\right.,(k=\mathrm{1,2},...,n-1)$

$l_n\left(x_j\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& x_j\&NotElement;[x_{j,n-1},x_{\mathrm{jn}}]\\ \frac{x_j-x_{j,n-1}}{x_{j,n}-x_{j,n-1}}& x_j\&Element;[x_{j,n-1},x_{\mathrm{jn}}]\end{array}\right.$

2、PR-UNIFAC气液平衡机理模型：

对于气液相平衡有：

${\mathrm{\&phi;}}_i^v{y}_{i}P={\mathrm{\&gamma;}}_i{x}_i{f}_i^0\&DoubleRightArrow;x_i=\frac{{\mathrm{\&phi;}}_i^{v}P}{{\mathrm{\&gamma;}}_i{f}_i^0}{y}_i---\left(6\right)$

其中f_i ⁰为纯液体i的逸度f_i ⁰；P为可测体系压力；γ_i为活度系数；φ_i ^V为混合组分i的逸度系数。那么，已知气态浓度y_i要完成液相浓度x_i的平衡计算，就必须先计算出γ_i、f_i ⁰和φ_i ^v。

I、活度系数γ_i计算方法

活度系数γ_i的计算，选用基团贡献法UNIFAC模型，UNIFAC模型中活度系数γ_i用如下计算公式得到：

${\mathrm{\&gamma;}}_i={\mathrm{\&gamma;}}_i^c\&times;{\mathrm{\&gamma;}}_i^R---\left(7\right)$

式中：γ_i ^c为组合活度系数，γ_i ^R为剩余活度系数。

①组合活度系数γ_i ^c，用如下计算公式：

${\mathrm{\&gamma;}}_i^c=\mathrm{Exp}(\ln \frac{{\mathrm{\&phi;}}_i}{x_i}+\frac{z}{2}{q}_i\ln \frac{{\mathrm{\&theta;}}_i}{{\mathrm{\&phi;}}_i}+l_i-\frac{{\mathrm{\&phi;}}_i}{x_i}{\mathrm{\&Sigma;x}}_{i_i}{l}_i)---\left(8\right)$

其中 $l_i=\frac{z}{2}(v_i-q_i)-(v_i-1),$ ${\mathrm{\&theta;}}_i=\frac{q_i{x}_i}{\underset{i=1}{\overset{c}{\mathrm{\&Sigma;}}}{q}_i{x}_i},$ ${\mathrm{\&phi;}}_i=\frac{v_i{x}_i}{\underset{i=1}{\overset{c}{\mathrm{\&Sigma;}}}{v}_i{x}_i}.$ 相应的 $v_i=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{n}_k^{\left(i\right)}{R}_k,$ $q_i=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{n}_k^{\left(i\right)}{Q}_k$ ，m为i组分所含官能团的种类数，n_k ⁽ⁱ⁾为i组分中所含官能团k的个数，z为配位数(取为10)，R_k为官能团k的容积参数，Q_k为官能团k的表面积参数。c为溶液中所含组分的个数

②剩余活度系数γ_i ^R，用如下计算公式：

$\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_j}=\frac{Q_j{X}_j}{\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Q}_n{X}_n};$ $X_j^{\left(i\right)}=\frac{\underset{i=1}{\overset{c}{\mathrm{\&Sigma;}}}{n}_j^{\left(i\right)}{x}_i}{\underset{i=1}{\overset{c}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{n}_K^{\left(i\right)}{x}_i},$

其中α_jk为官能团j-k之间的相互作用参数，N为所有官能团的种数。联立(7)、(8)和(9)式就可以计算得到活度系数γ_i。

II、纯液体i的逸度f_i ⁰的计算

纯液体逸度f_i ⁰的计算公式为：

$f_i^0=P_i^{\mathrm{sat}}{\mathrm{\&phi;}}_i^{\mathrm{sat}}=\mathrm{Exp}(A_i-\frac{B_i}{T+C_i}){\mathrm{\&phi;}}_i^{\mathrm{sat}}---\left(10\right)$

其中A_i，B_i，C_i.为经验参数，φ_i ^sat为饱和蒸汽i在温度T和饱和蒸汽压P_i ^sat下的逸度系数。可以通过以下的状态方程进行计算。

III、气相逸度系数φ_i ^V的计算

①为计算气相逸度系数φ_i ^V，采用如下PR状态方程：

$P=\frac{\mathrm{RT}}{V-b_i}-\frac{a_i\left(T\right)}{V(V+b_i)+b_i(V-b_i)}---\left(11\right)$

其中 $a_i\left(T\right)={[1+k_i(1-{\left(\frac{T}{T_{\mathrm{ci}}}\right)}^{0.5})]}^2\left[\frac{{0.45724R}^2{T}_{\mathrm{ci}}^2}{P_{\mathrm{ci}}}\right],$ $b_i=\frac{{0.07780\mathrm{RT}}_{\mathrm{ci}}}{P_{\mathrm{ci}}},$ 相应的T_ci，P_ci为组分i临界点温度和压力，k_i的取值则随偏心因子ω_i变化，当ω_i≤0.491时，

$k_i={-0.26992\mathrm{\&omega;}}_i^2+1.54226{\mathrm{\&omega;}}_i+0.37464$ ；当ω_i＞0.491时，

$k_i={0.016666\mathrm{\&omega;}}_i^3-{0.164423\mathrm{\&omega;}}_i^2+{1.48503\mathrm{\&omega;}}_i+0.379642.$

②同时，采用混合物状态方程系数为：

$a_m=\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}{a}_{\mathrm{ij}}{y}_i{y}_j,$ $b_m=\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{y}_i{b}_i---\left(12\right)$

其中：a_m和b_m为混合物状态方程系数， $a_{\mathrm{ij}}=(1-K_{\mathrm{ij}})\sqrt{a_i{a}_j}$ ，相应的K_ij为二元相互作用系数(反映了两分子之间相互作用的性质以及非理想特性)，且K_ij＝K_ij，K_ii＝0。

③定义参数A＝a_iP/(R²T²)，B＝b_iP/(RT)。Z＝PV/RT为压缩因子，则混合物中i组分的逸度系数φ_i ^V计算公式如下：

${{\mathrm{\&phi;}}^v}_i=\mathrm{Exp}[\frac{b_i}{b_m}(Z-1)-\ln (Z-B)-\frac{A}{2\sqrt{2}B}(\frac{2\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}{y}_j{a}_{\mathrm{ij}}}{a_m}-\frac{b_i}{b_m})\&CenterDot;\ln \frac{Z+(1+\sqrt{2})B}{Z+(1-\sqrt{2})B}]---\left(13\right)$

纯组分饱和蒸汽i的逸度系数φ_i ^sat：

${\mathrm{\&phi;}}_l^{\mathrm{sat}}=\mathrm{Exp}\left[\right(Z-1)-\ln (Z-B)-\frac{A}{2\sqrt{2}B}\&CenterDot;\ln \frac{Z+(1+\sqrt{2})B}{Z+(1-\sqrt{2})B}]---\left(14\right)$

式(14)完成逸度系数φ_i ^sat的计算，这样基于式(10)就得到纯液体逸度f_i ⁰。从而完成PR-UNIFAC气液平衡机理模型的计算。

气液平衡机理模型计算较复杂，在计算前需要查表确定相关的物性参数，并通过优化设计迭代计算初值和目标函数实现对其快速计算，其相应的计算流程例见图3所示。在迭代计算中活度系数γ_i的初值由经验确定，由于其并非真实值，为此采用迭代的方法来计算真实的γ_i和液态组分浓度{x_i}，迭代的目标是使液态组分浓度之和 

接近1，具体步骤如下：第一步：先输入检测到的温度T，压力P，气相组成{y_i}以及查表所得的各模型物性参数；第二步：根据经验设定液态组分活度系数γ_i；第三步：通过  $P_i^{\mathrm{sat}}=\mathrm{Exp}(A_i-B_i/(T+C_i\left)\right)$ 计算组分的饱和蒸汽压P_i ^sat；第四步：根据PR状态方程计算φ_i ^sat和φ_i ^V；第五步：根据(10)式计算纯液体逸度f_i ⁰；第六步：由气液平衡公式(6)计算液态组分浓度{x_i}；第七步：判断 

是否小于一个给定的值ε，如果不是则进入下一步，是则进入第九步；第八步：根据第六步的计算结果，利用UNIFAC方法计算γ_i，然后返回第六步；第九步：输出液态组分浓度值{x_i}。

根据上述气液平衡的计算流程可知，要完成液态浓度的计算，装置的除了检测气态乙醇浓度外，还需要检测其它组分气体(取决于检测对象的组分组成)的浓度，因此装置需要多个气体传感器。

本实施例中的ARM微处理系统及其IPv6网络接口模块结构示意图见图4。ARM微处理系统结构可分成微机处理模块、电源模块、调试接口模块、串口通信模块、系统总线扩展模块及IPv6网络接口模块6部分组成。微机处理模块使用基于ARM7TDMI构架的通用32位CPU内核微处理器，搭建4M×32位的SDRAM代码运行空间和1M×32位的FLASH代码存储空间，从而构成硬件的最小系统；系统通过JTAG调试接口可实现上位机对ARM微处理系统底层代码的调试；利用32位ARM微处理器内部的串口功能模块和RS232信号转换模块，构建串口通信模块作为对装置的现场调试接口；系统总线扩展通过扩展通用系统I/O口提供如现场A/D模块单元的传感信号接入；ARM微处理器利用内置的10/100MEthernet控制器外接一片物理层芯片(如LXT971)提供以太网接入通道，然后通过网络隔离变压器(如H1102)和RJ45接口构建基于IPv6的网络接口通信模块。

本发明的检测方法通过IPv6通信模式可以与现场以太网络衔接，实现对工业过程中液态乙醇浓度的分布式在线监测。本发明在检测过程中也可以使用多个同类传感器(如乙醇传感器)，通过加权平均的方法来提高检测精度和稳定性。因此，本发明通过扩展，将具有高精度、稳定性、实时性、分布式监测等特点。

本发明的检测对象为燃料乙醇、食用酒、酒精、酵母工业以及其它工业过程中的液态乙醇浓度。在这些检测对象中，对于组分较少且确定的对象，直接可以应用上述所说的实施例进行在线检测。而对于复杂组分的对象，如乙醇、酵母发酵过程中液态乙醇浓度的在线检测需要注意以下几点问题：

(1)为了防止染菌，传感器必须承受高温蒸汽灭菌，以避免灭菌后其性 能下降。如果选用的传感器无法承受高温蒸汽灭菌，则可将其泡在酒精中1小时，然后快速放入发酵罐中。

(2)在确定传感器特性方程的标定过程中，我们常需要考虑温度、压力、非测量目标气体对气体传感器的影响。而对于复杂组分的场合，为了减少标定的工作量，必须通过经验数据和传感器的敏感特性来确定传感器的主要影响参量，然后根据主成分分析方法对标定的实验数据进行分析，最后采用回归的方法获得传感器特性方程。

(3)由于组分复杂且变化，因此直接应用气液平衡模型变得困难。由于温度是影响发酵的一个重要因素，这时可以利用气液平衡的原理对检测对象在不同温度下的气液相组分进行标定。在检测时，任意温度下液态乙醇浓度的值，可根据(5)式进行Hermitte插值或者分段线性插值即可获得，其中插值方法的选取取决于计算的精度和成本。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种高精度液态乙醇浓度在线检测方法，其特征在于，包括：

A通过气体传感器对乙醇气态浓度进行检测，并由温度、压力和湿度传感器，同时检测环境因素中温度、压力和湿度值；

B由ARM微处理系统预先对传感器系统进行标定，由回归计算获得传感器的特性方程；

C由ARM微处理系统根据试验预先标定值，对传感检测信号进行多尺度多维插值解耦计算，消除非测量目标对气体传感器的影响以获得精确的气态乙醇浓度；由获得的气态乙醇浓度，利用PR-UNIFAC气液平衡机理模型进行平衡计算获得液态乙醇浓度值，且通过基于IPv6的通信接口来实现对工业过程中液态乙醇浓度的分布式在线监测，所述多尺度多维插值解耦的计算步骤为：确定各传感源x_i的尺度范围后，基于传感模型Y_i＝f(x₁，x₂，...，x_i，...，x_n)对非测量目标x_j(j≠i)的数值进行如式(1)计算，逐渐缩小自由度，获得Y_j＝f(x_j)形式的特征函数，实现解耦，其中非测量目标的数值计算公式(1)为：

$\left\{\begin{array}{cc}f(x_1,...,x_j,...,x_n)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[{\mathrm{\&alpha;}}_i\left(x\right)f(x_1,...,x_i,...,x_n)+{\mathrm{\&beta;}}_i\left(x\right)f^{\&prime;}(x_1,...,x_i,...,x_n)]& (m<\mathrm{\&delta;})\\ f(x_1,...,x_j,...,x_n)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{l}_k\left(x_j\right)f(x_1,...,x_{\mathrm{jk}},...,x_n)& (m\&GreaterEqual;\mathrm{\&delta;})\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中n为自变量个数，x_jk为插值基点，m为尺度，δ为尺度阈值，第一个方程是Hermitte插值方法，α_i(x)，β_i(x)为Hermitte插值基函数，第二方程是分段线性插值方法，l_k(x_j)为分段线性插值基函数；所述PR-UNIFAC气液平衡计算步骤为：由气液平衡公式(2)，利用气态浓度y_i完成液相浓度x_i的平衡计算，

$x_i=\frac{{\mathrm{\&phi;}}_i^{v}P}{{\mathrm{\&gamma;}}_i{f}_i^0}{y}_i---\left(2\right)$

其中

为纯液体i的逸度P为可测体系压力；γ_i为活度系数；

为混合组分i的逸度系数，其中γ_i由基团贡献法UNIFAC模型公式(3)计算

${\mathrm{\&gamma;}}_i={\mathrm{\&gamma;}}_i^c\&times;{\mathrm{\&gamma;}}_i^R---\left(3\right)$

式中

为组合活度系数，

为剩余活度系数；

所述

用公式(4)计算：

$f_i^0=P_i^{\mathrm{sat}}{\mathrm{\&phi;}}_i^{\mathrm{sat}}=\mathrm{Exp}(A_i-\frac{B_i}{T+C_i}){\mathrm{\&phi;}}_i^{\mathrm{sat}}---\left(4\right)$

式中A_i，B_i，C_i为经验参数，T为温度，

为饱和蒸汽压，

为饱和蒸汽i在温度T和饱和蒸汽压

下的逸度系数；

所述

由PR状态方程，利用公式(5)计算：

${{\mathrm{\&phi;}}^v}_i=\mathrm{Exp}[\frac{b_i}{b_m}(Z-1)-\ln \left(Z-B\right)-\frac{A}{2\sqrt{2}B}(\frac{2\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}{y}_j{a}_{\mathrm{ij}}}{a_m}-\frac{b_i}{b_m})\&CenterDot;\ln \frac{Z+(1+\sqrt{2})B}{Z+(1-\sqrt{2})B}]---\left(5\right)$

式中

k_i为常系数，由随偏心因子ω_i决定，a_m和b_m为混合物状态方程系数，Z为压缩因子，P，T分别为温度和压力，R为摩尔气体常量，T_ci，P_ci分别为组分i临界点温度和压力。

2.根据权利要求1所述在线检测方法，其特征在于，步骤C还包括：

由LCD模块显示气态乙醇浓度值、液态乙醇浓度值、温度、压力与湿度值，并可通过键盘进行参数查询和设定；

通过基于IPv6的通信接口，将检测值传输到监测计算机。

3.一种如权利要求1所述的高精度液态乙醇浓度在线检测方法的在线检测装置，其特征在于，包括：

传感检测模块：选用气体传感器检测气态乙醇浓度，并由温度、压力和湿度传感器，同时检测环境因素中温度、压力和湿度值，其检测信号经信号调整后进入通道选择及A/D转换模块进行A/D转换；

ARM微处理系统：根据试验预先标定值，对传感检测信号进行多尺度多维插值解耦计算，消除非测量目标对气体传感器的影响以获得气态乙醇浓度，然后利用PR-UNIFAC气液平衡机理模型进行平衡计算获得液态乙醇浓度值，并由LCD模块实时显示气态乙醇浓度值、液态乙醇浓度值、温度、压力与湿度值；

IPv6通信接口模块：通过IPv6通信接口模块，与现场以太网衔接，完成与监测计算机的通信，实现工业过程中液态乙醇浓度的分布式在线监测。

4.根据权利要求3所述的在线检测装置，其特征在于，所述气液平衡模型中的气相逸度按照PR状态方程计算，而液相逸度则按照活度系统模型UNIFAC基团贡献法进行计算。

5.根据权利要求3所述在线检测装置，其特征在于，包括采用基于ARM7TDMI构架的通用32位CPU内核微处理器，搭建4M×32位的SDRAM代码运行空间和1M×32位的FLASH代码存储空间，从而构成硬件的最小系统；通过ARM微处理器的JTAG调试接口实现上位机对嵌入式系统底层代码的调试；ARM微处理器还利用内部的串口功能模块和RS232信号转换模块构建串口通信模块作为对装置的现场调试接口。

6.根据权利要求3所述在线检测装置，其特征在于，包括：其IPv6的通信接口利用ARM微处理器内置的10/100M Ethernet控制器外接一片物理层芯片以提供以太网接入通道，然后通过网络隔离变压器和RJ45接口接入以太网网络。

Images