CN102053134B - 一种烟草物料在加工设备内停留时间分布的测定方法 - Google Patents

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Abstract

一种烟草物料在加工设备内停留时间分布的测定方法，包括以下步骤：a、在烟草物料中选出某一常见组分作为示踪物，满足准确度检测要求；b、将示踪物以某一示踪方法加入稳定工作的设备入口物料流，同时在出口以一定时间间隔检测其浓度随时间变化的响应值得到停留时间分布（RTD）函数；c、将该函数用合适的流动模型进行非线性拟合可得到此函数的模型方程并求得物料的平均停留时间和在设备轴向上的混合度。本发明的主要优点是：1.使用烟草物料中的某一常用组分作为示踪物测定烟草物料在加工设备内的RTD，且测试时间短、影响范围小、检测方法准确度高，对产品质量影响小，不会对消费者的安全构成威胁；2.该方法能够预测、优化和控制在制品质量。

Description

一种烟草物料在加工设备内停留时间分布的测定方法
技术领域
本发明涉及烟草加工技术领域，尤其涉及一种烟草物料在加工设备内停留时间分布的测定方法。
背景技术
停留时间是指物料通过连续操作的加工设备时从进入到离开所经历的时间。物料中每个颗粒都具有相应的停留时间，即存在停留时间分布（residence time distribution，RTD）。RTD是表征化工设备性能的基本参数，主要用于设备中物料流动及与流动有关的混合、化学反应动力学、传热传质等其他问题。对于烟草加工过程而言，烟草物料在某一加工设备内的RTD与该过程的混合质量、加工过程（如干燥与加香）的均匀性密切相关，进而影响在制品的加工质量。
RTD在实验上主要使用响应技术测定，即在反应器的入口注入某种示踪物，同时在设备出口或其他地点检测示踪物浓度随时间变化的响应值。
为了准确测定RTD，所选择的示踪物必须符合加工要求且其浓度可准确测量。已报道的专利“聚合物停留时间分布在线测量方法及系统”（专利号200410025407.6）和“物料停留时间分布在线测量系统及方法”（专利号200710179497.8）中，对示踪物的浓度测定主要基于放射性、超声波反射、光学反射、导电性、磁性、近红外吸收等原理 ，采用MnO2、La2O3、填料、炭黑、TiO2、KNO3、NaCl、铁粉、有色染料等不同性质的示踪物。在烟草加工中，为了保证产品质量和消费者的健康，一般不可外加其他物质或用染色、化学标记和放射线照射后的烟草物料作为示踪物。对于烟草加工过程，理想的示踪物应为正常生产中烟草物料的某一种组分，但烟草物料某一组分自身理化性质与其添加比例的关系并不十分明确。烟草行业以上两方面的特点导致还没有发展出适合的测定烟草物料在加工设备中RTD的方法。
发明内容
本发明的目的正是针对现有技术的状况,提供一种烟草物料在加工设备内停留时间分布的测定方法。
本发明的目的可通过下述技术措施实现：一种烟草物料在加工设备内停留时间分布的测定方法，包括以下步骤：
a、在烟草物料中选出某一常见组分作为示踪物，满足准确度检测要求；
b、将示踪物以某一示踪方法加入稳定工作的设备入口物料流，同时在出口以一定时间间隔检测其浓度的随时间变化的响应值得到相应的停留时间分布（RTD）函数；
c、将该函数用合适的流动模型进行非线性拟合可得到此函数的模型方程并求得物料的平均停留时间和在设备轴向上的混合度。
在本发明中，烟草物料中选出的常见组分为膨胀叶丝。
本发明的示踪物选择膨胀叶丝的原因在于其符合两方面的要求：一方面，膨胀叶丝在大多数烟草配方中广泛使用；即使某一配方未含有膨胀叶丝，将其外加作为示踪物反映整个物料流动状态时添加量较少，且试验时间较短、影响范围较小，对整个烟草加工中整体质量影响较少。另一方面，膨胀叶丝的真密度和表观密度与烟草物料主要组分（叶丝、梗丝）的差距较大，有可能利用其比重的差异检测其添加比例，例如可通过风分、溶剂浸泡分层、密度仪检测等比重方法实现。因此，还需检验比重法测定膨胀叶丝比例时的准确度。以溶剂浸泡法测定膨胀叶丝添加比例为例，由于大多数烟草配方的膨胀叶丝添加量一般在10%以下，因此将分别含有1%、5%和10%膨胀叶丝的200g烟丝放入所配置的密度位于膨胀叶丝和其他烟草物料密度之间的某种溶剂中静置分层后测定膨胀丝比例。此方法在该试验条件下绝对偏差为0.0004,标准偏差为0.0029，测定准确度较好。
常用示踪方法主要为阶跃法、脉冲法和周期扰动法，不同示踪方法定义的RTD函数不同。停留时间分布（RTD）函数主要为：洗出函数、累积分布函数、微分分布函数或卷积积分，不同RTD函数之间存在特定关系可以相互转换。本发明中选择的示踪方法为其中最简单的逆阶跃示踪法。其试验方法为：将示踪物以某一恒定比例从入口加入流动系统中，待整个系统稳定后（Cin=Cout=C0），在某一时刻（t=0）将示踪物突然断料，则出口示踪物含量将随时间逐渐减少。当所有示踪物都被系统洗出时，示踪物含量为零。通常将其称为洗出试验（washout experiment），其定义的函数称为洗出函数W（t）= Cout(t)/ C0，物理意义为在设备中停留时间超过t的物料颗粒所占的比例。一般可由数理统计中的随机变量数字特征来描述RTD函数的分布特性：该函数对时间原点的一阶距就是物料的平均停留时间                                                ，该函数对此均值的二阶距就是停留时间t的分散程度即方差
Figure 2010105102658100002DEST_PATH_IMAGE002
（加工设备内物料在轴向上的返混导致了停留时间存在分布，因此方差越大表明轴向返混的程度越强），可由下述方程计算而得：
     
Figure 2010105102658100002DEST_PATH_IMAGE003
                   （1）
    
Figure 2010105102658100002DEST_PATH_IMAGE004
         （2）
但实际上，由试验测定的RTD函数无法得到其具体表达式，因此需要选择适当的RTD模型对该曲线进行非线性拟合从而得到函数表达式。RTD模型中或直接含有平均停留时间和轴向返混强度两个参数，或可通过（1）、（2）两式计算得到。实际加工设备内物料的流动情况介于两种理想流动模型平推流（PFR，轴向无返混）和全混流（CSTR，轴向返混程度无穷大）之间，即存在非理想流动。理想流动有特定的RTD模型，非理想流动的RTD模型需要根据不同加工设备的结构和物料特点通过以下两种处理方法得到：1. 理想流动模型的修正，优点是模型参数少和应用范围广，例如轴向扩散模型、多级式全混流模型；2. 理想(或非理想)流动的组合模型。烟草生产中一般要求物料加工质量在时间上的稳定性：例如在加料、干燥、加香、风送等工序，所使用的加工设备中物料流动都应接近于PFR，但由于非理想流动存在一定的轴向返混。因此，最合适的RTD模型应同时包含PFR和CSTR的特点。本发明应用的相关数学模型方程为PFR和CSTR的串联组合模型：
       
Figure 2010105102658100002DEST_PATH_IMAGE005
            （3）
其中，
Figure 2010105102658100002DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
是管状度（factional turbularity），反映轴向混合强弱，其在数值上与第一表观时间和平均停留时间
Figure 610851DEST_PATH_IMAGE001
的比值相等。第一表观时间为在进口开始示踪试验使出口浓度有所响应所需的时间。对于PFR，
Figure 527992DEST_PATH_IMAGE007
=1；对于CSTR，
Figure 307729DEST_PATH_IMAGE007
=0，即轴向混合程度越强，
Figure 171780DEST_PATH_IMAGE007
越接近于0。
本发明的主要优点是：
1.使用烟草物料中的某一常用组分作为示踪物测定烟草物料在加工设备内的RTD，且测试时间短、影响范围小、检测方法准确度高，对产品的质量影响较小，与某些外加示踪物质相比不会对消费者的安全构成威胁。
2.能够定量描述烟草物料在加工设备内的平均停留时间和轴向返混强度，预测、优化和控制在制品质量。
附图说明
图1是烟草物料在某一设备中RTD的测定方法示意图。
图2是响应技术测定RTD的示意图。
图3是本发明用膨胀叶丝作为示踪物测得的不同转速条件下的RTD函数的拟合曲线。
具体实施方式
本发明以下结合实例做进一步说明。
实施例
在国内某烟草企业加香机上选用该企业某牌号配方烟丝进行试验，配方烟丝的流量为2000 kg/h,外加示踪物膨胀叶丝的流量设定为105kg/h(即瞬时添加比例为总流量的5%)，测定不同加香机滚筒转速条件下（6 rpm、9 rpm、12 rpm和16 rpm）配方烟丝在加香滚筒中的RTD并建立其模型方程，其中12 rpm为正常生产的转速。
如图1所示，其具体实施方式如下：
1.  RTD的测定需要在设备出口从时间零点以一定时间间隔取样测定示踪物浓度，取样时间以秒为单位。取样量的确定依据为其能代表某一时刻整个出料截面的示踪物含量。为使取样具有代表性，对某一时刻的出料截面整个接出进行测定，根据流量分别估算出试验的取样量每秒大约为600g。对600g试验量下分别含有1%和5%膨胀烟丝的该配方烟丝使用溶剂漂浮法确定该方法的准确度。其计算结果为:
Figure 2010105102658100002DEST_PATH_IMAGE008
2.如图2所示，根据实际生产中加香机前有定量喂料系统的特点，选择逆阶跃示踪法测定RTD最为简便，即将膨胀叶丝和配方烟丝通过定量喂料装置加入设备入口，待整个系统稳定后，在某一时刻（t=0）将示踪物突然断料，同时在出口以30 s时间间隔取样，在1 s内完成取样，检测不同转速条件下出口物料中的膨胀叶丝浓度随时间变化的响应值。
3.如图3所示，将不同转速下的响应值用其初始浓度C0无因次化后，使用统计软件origin 7.5的非线性最小二乘拟合（non-linear least square）和L-M算法（Levenberg–Marquardt algorithm）将数据分别用方程（3）拟合 。
拟合结果如下，可定量描述物料的平均停留时间和轴向混合强弱：

Claims (1)

1.一种烟草物料在加工设备内停留时间分布的测定方法，其特征在于：包括以下步骤：
a、在烟草物料中选出某一常见组分膨胀叶丝作为示踪物，满足准确度检测要求；
b、将示踪物以某一示踪方法加入稳定工作的设备入口物料流，同时在出口以一定时间间隔检测其浓度的随时间变化的响应值得到停留时间分布（RTD）函数，所述停留时间分布（RTD）函数为：洗出函数W（t）= Cout(t)/ C0；
c、将该函数用合适的流动模型进行非线性拟合可得到此函数的模型方程并求得物料的平均停留时间和在设备轴向上的混合度，函数的拟合模型方程为：
其中，
Figure 477287DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
是管状度（factional turbularity），反映轴向混合强弱，其在数值上与第一表观时间和平均停留时间
Figure DEST_PATH_IMAGE005
的比值相等；第一表观时间为在进口开始示踪试验使出口浓度有所响应所需的时间；对于PFR，
Figure 620824DEST_PATH_IMAGE003
=1；对于CSTR，
Figure 144209DEST_PATH_IMAGE003
=0，即轴向混合程度越强，
Figure 105212DEST_PATH_IMAGE003
越接近于0。
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