CN109477802A - 通过数字成像控制工业用水处理 - Google Patents

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Abstract

提供了用于监测和分析工业用水系统中的沉积物(例如，99)的系统和方法。所述方法包含当基板(例如，105)接触所述工业用水系统中的工业用水时加热(例如，通过加热元件103)所述基板，以在所述基板(例如，105)上形成沉积物(例如，99)。当所述基板接触所述工业用水系统中的所述工业用水时产生所述基板的一系列数字图像(例如，通过相机111)。限定所述基板的所述一系列数字图像中的关注区域。可以识别所述基板的所述一系列数字图像中的所述关注区域中的沉积物特征。可以分析所述基板的所述一系列数字图像中的所述关注区域中的所述沉积物特征，以确定所述工业用水系统中的所述基板的沉积物趋势。

Description

通过数字成像控制工业用水处理
本申请是要求2016年7月19日提交的美国临时专利申请第62/364,138号的权益的国际(即PCT)申请，所述专利申请的公开以全文引用的方式并入本文中。
技术领域
在水系统中，特别是在工业用水系统(例如冷却水系统和热水系统)中维持无沉积物的热交换表面对于优化能量效率是重要的。矿物沉积物，特别是钙盐，且更特别是碳酸钙，可以是结垢(scaling/fouling)的形式。通常，结垢(scaling)是设备表面上无机盐的沉淀，并且结垢(fouling)是由悬浮在液体中的不溶性颗粒的沉积物产生的。监测工业用水系统以最小化或防止沉积物(矿物质或其他物质)沉积到热交换表面上可提供可用于改进或至少维持工业用水系统的操作和/或处理程序中的效率的信息。
生物膜沉积物沉积到热交换表面上也会导致工业用水系统效率低下。例如，与矿物沉积物相比，生物膜沉积物通常是比矿物沉积物好4至5倍的隔热体。通常，生物膜是粘性的，并且引起生物膜形成的微生物可仅代表生物膜含量的一小部分。
发明内容
本发明涉及使用基板的数字成像来分析工业用水系统中的沉积物。在某些实施例中，本发明使用基板的数字成像来确定基板的传热热阻，其可用于与可能由沉积物产生的传热热阻相关联。
提供了一种分析接触工业用水系统中的工业用水的基板上的沉积物的方法。方法包含当基板接触工业用水系统中的工业用水时产生基板的数字图像。限定基板的数字图像中的关注区域。识别基板的数字图像中的关注区域中的沉积物特征。分析了基板的数字图像中的关注区域中的沉积物特征。
提供了一种分析接触工业用水系统中的工业用水的基板上的沉积物的方法。在某些实施例中，方法包含当基板接触工业用水系统中的工业用水时加热基板，以在基板上形成沉积物。当基板接触工业用水系统中的工业用水时，产生基板的一系列数字图像。限定基板的一系列数字图像中的关注区域。识别基板的一系列数字图像中的关注区域中的沉积物特征。分析基板的一系列数字图像中的关注区域中的沉积物特征，以确定工业用水系统中的基板的沉积物趋势。
提供了一种用于监测工业用水系统中的沉积物的系统。系统包含流体流动通道，其具有光学通路。受热基板，其被配置成接触存在于流体流动通道中的工业用水。相机，其被配置成当位于流体流动通道中时捕获基板的数字图像。多个温度传感器，其被配置成测量受热基板上的温度梯度。
附图说明
图1是可用于实施本文所述方法的系统的实施例的示意图。
图2是可用于实施本文所述方法的系统的一部分的分解图。
图3是可用于实施本文所述方法的系统的部分分解示意图。
图4显示区分钙沉积物与锰-铁沉积物的图像的实例。
图5显示对应于经受本文所述方法的基板的图形跟踪的热传递减少和减少的沉积物图像数据的图像的实例。
图6显示经受本文所述方法的基板随时间收集的所得到的装仓图像数据的实例。
图7显示对应于经受本文所述方法的基板的图形跟踪的热传递减少和减少的沉积物图像数据的图像的实例，其中通过降低工业用水的pH来观察沉积物去除。
具体实施方式
本发明涉及使用基板的数字成像来分析工业用水系统中的沉积物。在某些实施例中，本发明使用基板的数字成像来确定基板的传热热阻，其可用于与可能由沉积物产生的传热热阻相关联。
提供了一种分析接触工业用水系统中的工业用水的基板上的沉积物的方法。方法包含当基板接触工业用水系统中的工业用水时产生基板的数字图像。限定基板的数字图像中的关注区域。识别基板的数字图像中的关注区域中的沉积物特征。分析了基板的数字图像中的关注区域中的沉积物特征。
提供了一种分析工业用水系统中接触工业用水的基板上的沉积物的方法。在某些实施例中，方法包含当基板接触工业用水系统中的工业用水时加热基板，以在基板上形成沉积物。当基板接触工业用水系统中的工业用水时，产生基板的一系列数字图像。限定基板的一系列数字图像中的关注区域。识别基板的一系列数字图像中的关注区域中的沉积物特征。分析基板的一系列数字图像中的关注区域中的沉积物特征，以确定工业用水系统中的基板的沉积物趋势。
提供了分析接触工业用水系统中的工业用水的基板上的沉积物的系统和方法。在某些实施例中，方法是量化工业用水系统中接触工业用水的基板上的沉积物的方法。短语“分析”、“限定”、“合成”和“量化”以及相关术语(例如，共轭形式)在本文中用于描述方法的各方面，其中“分析”包括“量化”、“限定”和“合成”，其都是分析的子集。术语“基板”、“试样”和类似术语应解释为包括“或其一部分”。
提供了一种用于监测工业用水系统中的沉积物的系统。系统包含流体流动通道，其具有光学通路。受热基板，其被配置成接触存在于流体流动通道中的工业用水。相机，其被配置成当位于流体流动通道中时捕获基板的数字图像。多个温度传感器，其被配置成测量受热基板上的温度梯度。
用于监测工业用水系统中的沉积物的系统的说明性实施例显示于图1和2中。系统尤其包含具有用于流体进入和离开的流动通道101的探针主体100。加热元件103安装在具有低热导率的支撑介质上。加热元件103可以是盒、陶瓷、云母或任何各种加热装置。基板105在一侧与加热元件103直接接触，其中液体(例如，工业用水)流过流动通道101并接触基板105的表面。基板105可以是形成流动通道101的单独件，或者例如是设备的“内置”部分。在系统的某些实施例中，基板由合适的金属、合金或陶瓷材料构成。基板可以构造成具有用户指定的表面光洁度和/或粗糙度。
可以使用例如低导热支撑件104来安装加热元件103和基板105。优选地，支撑件104插入探针主体100中，使得基板105的表面(即，表面105a)与流动通道101齐平。在所示实施例中，环114可以配备有O形环，以在支撑件104和探针主体100之间形成密封，以约束流动通道101中的流体。
在本文所述系统的某些实施例中，系统的一部分被构造成可从系统的其余部分去除。例如，相机和/或光源和/或多个温度传感器可以作为一个或多个单元从系统的其余部分去除。
在所示实施例中，温度探针106、107、108和109安装在支撑块上以测量不同位置处的温度。尽管所示实施例包括四个温度探针，但可以使用更少(例如，2或3)或更多(例如，5、6、7、...、n)个温度探针。如图所示，温度探针106通过加热元件103中的孔与基板105直接接触。温度探针107与加热元件103的后侧直接接触，并且温度探针108和109安装在支撑件104中的不同位置处以测量通过支撑件104的热通量。加热元件103的连接引线110通过支撑件104离开，以连接到电源。
继续参考图1和2，流动通道101通过将板102安装到探针主体100而制成。板102可以由例如透明丙烯酸材料或具有透明窗口(例如玻璃、石英、蓝宝石、丙烯酸)的改进安装件制成，使得板102提供光学通路102a以观察基板105的表面105a。加热元件103和基板105可以被组装，例如，使用高导热环氧树脂，例如DURALCO 128或132的环氧树脂，由CotronicsCorp.，131第47街，纽约布鲁克林(Brooklyn，NY)供给。然后可以使用DURALCO 4525或4538环氧树脂将加热器-基板组件环氧化成支撑件104。然后可以例如通过保持螺母115将加热器-基板-支撑组件(即，组件10)安装到探针主体100中。如图所示，保持螺母115有凹口以允许温度探针106、107、108、109和加热元件103的连接引线110穿过凹口115a。通过拧紧保持螺母115以将O形环114压靠在探针主体100和支撑件104上来制造液密密封。
在一些情况下，可以将自动原位清洁工艺应用于板102。通常，可以在酸性条件下去除基板表面的沉积物。通过将酸注入与基板表面接触的工业用水中可以产生酸性条件。然而，上述方法往往增加了复杂性，需要自动阀门、输送系统(泵等)和现场的酸供应。更方便的方法是通过在金属基板和对电极之间施加电位来利用电化学清洗。为了清洁，金属基板是阳极，并且对电极阴极集成在系统中。对电极可以由例如金属(例如，不锈钢)、石墨或导电玻璃(例如，氧化铟锡或氟掺杂的氧化锡)构成。使用导电玻璃提供双重功能，作为用于光学通路以观察基板表面的窗口以及用于电化学清洁的对电极。当使用时，导电玻璃可以例如涂有抗反射物质。
图3显示由图1和2中概述的组件构成的组件10，所述组件被配置成经由接口204附接到例如工业用水系统的管道200。在所示实施例中，接口204被键接，使得组件10定向成允许流体通过流动通道101。接口204连接到标准管道并提供从圆形到方形几何形状的过渡，并且反之亦然，同时维持相同的横截面积。组件10可以通过螺母205附接到接口204。O形环(未示出)可用于在组件10和接口204之间提供密封。
在接口204的一侧，窗口206向板102提供到基板105的表面105a的光学通路102a，因此，提供了在操作期间观察流动通道101中的基板105的表面105a的能力。
如图所示，成像系统20包含具有透镜112和可选照明源113的相机111。尽管示出了两个照明源113，但是成像系统20可以使用较少(例如，0或1，具有图3中示出的一个照明源113)或更多(例如，3、4、...、n)的照明源。以所示方式定位成像系统20允许在操作期间(例如，当暴露于流过流动通道101的流体时)成像基板105的表面105a。
可以使用多个照明源113从不同方向阐明以突出基板或其表面上的所需特征，或改进整体照明轮廓。例如，用位于接近垂直于表面的位置的照明源照明基板的表面可以提供明场照明。在这种情况下，成像装置捕获大部分直接反射光。相对于表面法线设置具有大入射角的一个或多个照明源可以增强表面上的显著特征，例如划痕、凹坑和/或沉积物形态。此外，光可以是定向的或漫射的。漫射照明提供更均匀的照明，并在照射反射表面时衰减镜面反射分量。光可以来源于发光二极管(“LED”)、白炽灯泡、钨卤灯泡，通过光纤传输的光或这些或其他标准装置的任何组合中的一个或多个以提供照明。
LED光源的实例可从Cree，Inc.，4600硅驱动德罕(Silicon Drive Durham)，北卡罗莱纳(North Carolina)27703以CREEXPE2-750-1获得，其在某些实施例中配备有Carclo透镜型号10138，其购自可从Carclo光学，6-7法拉第路(Faraday Road)，Rabans Lane工业区，艾尔斯伯里(Aylesbury)HP19 8RY，英格兰(England)，U.K.。
可以安装照明源113以允许角度和高度调节。发光波长光谱可以覆盖白光区域或特定波长带以突出特定特征。例如，特定波长可用于突出试样表面上的颜色或与黑白相机一起使用以从表面提取颜色信息。在本文提出的某些实施例中，用波长带为约390nm至约700nm的光照射基板。
图像获取控制可以由相机中的PC、微处理器、外部控制器和/或嵌入式处理器进行。市售数码相机通常以每秒30帧(“fps”)或更高的图像获取速度达到标准。因为沉积物通常在更长的时间处发生结垢(例如，十分钟至几周)，所以图像获取控制是优选的方法，即，以可以是例如固定、可变和/或事件驱动的频率获取单个图像或N个图像的平均值。以这种方式收集数据可以更有效地利用数据存储。例如，如果仅关注沉积物特征的总变化，则每天一次或每周一次的图像获取率对于某些工业用水系统来说可能是足够的。然而，如果工业用水系统经受打乱，例如pH下降，则可以通过不频繁的图像获取来错过沉积物特征的动态。在这种情况下，在打乱时触发数字图像的产生频率的增加允许以更精细的时间分辨率收集图像数据。可以通过电缆连接和/或天线向成像系统的组件提供电力和/或通信。
可以通过在光源(例如，附接到透镜109)上和/或经由成像装置106使用滤光器和/或偏振器来提供额外的照明控制。例如，添加线性偏振器可以允许从源自光源射线的图像去除反射或热点(例如，高光强度眩光)，例如可以从透明窗口或管道反射。另外或替代地，可以使用滤光器(例如，带通、凹口、短通和/或长通)来增强特定图像细节或去除背景光效果。可以在相机、光源或两者上应用过滤。例如，可以使用具有大于600nm，例如600-1100nm，或更优选600-700nm，并且甚至更优选630nm的带通或长通滤光器的光源来增强表面上的红色特征。在这种情况下，红光将从基板的红色表面反射到成像检测装置，所述成像检测装置也可以配备有类似的滤光器。这允许仅来自滤光器的波长传输范围中的表面的反射光到达检测器，从而导致红色特征增强。
如图3所示，成像装置20还可包含安装件220。安装件220可以是不可移动的或可移动的。如图所示，安装件220是可移动的，以便提供成像装置20的聚焦能力。如图3所示，安装件220和照明源113安装在底座225上。成像装置20可以通过覆盖件210封闭。成像系统的供电组件可以例如经由布线240连接到供电和通信端口。虽然自动聚焦相机可以消除使用可移动安装件的需要，但是自动聚焦相机可以与不可移动或可移动安装件一起使用。
相机111可以是CMOS、CCD、硅PDA或任何提供空间光强度信息的阵列式检测器。使用CMOS或CCD技术的市售相机容易获得，并且当与透镜(例如，透镜112)结合时提供图像数据。相机111可以与计算机集成以用于图像获取和处理，或者利用嵌入式处理，其中专用处理器存在于相机111中。可以例如通过设定的预定时间(例如，每小时一次)或基于事件(例如，当在控制范围之外检测到pH时)触发来产生一系列数字图像。
数字图像或一系列数字图像提供了在基板上存在或不存在沉积物的证据(例如，在基板105的表面105a上的沉积物99)。数字图像或一系列数字图像可提供对例如基于颜色和/或形态的沉积物的类型，沉积物形成的早期开始，表面上的百分比覆盖和基于焦深的估计厚度的进一步了解。
本文提供的方法的一个方面允许通过加热基板在基板上的沉积物的加速形成。沉积物的加速形成可以向用户提供信息，所述信息可用于采取行动以防止在关键传热设备(例如，热交换器、冷凝器、冷却塔等)中形成沉积物。
向加热元件103施加供电在基板105和位于流动通道101中的流体之间产生局部温差，其中基板区域具有比流过流动通道101的流体更高的温度。在涉及具有反溶解度特征的盐(例如，钙盐，更具体地，碳酸钙、硫酸钙、磷酸钙等)的应用中，可以在基板105的表面105a上发生沉淀，其导致沉积物99的形成。当沉积物99形成在基板105的表面105a上时，基板105的温度将由于热导率降低，即沉积物99的隔热特性而增加，从而减少基板105中的对流热去除。可以使用多个温度探针(例如，温度探针106、107、108、109)测量温度梯度。多个温度探针可以是任何合适类型的温度探针中的一种或多种，例如热电偶、电阻温度检测器(“RTD”)、光纤温度探针、红外温度探针或任何合适的温度测量装置。测量基板105的温度并且知道流动通道101中或附近的流体温度和流动条件，可以使用数学变换来确定由沉积物99引起的传热热阻(“HTR”)。
例如，为了确定沉积物在基板上的传热热阻，从
Q电＝Q出水+Q损失 (1)
开始应用热流分析
其中Q电是根据加热器的输入电压和加热器电阻确定的加热器功率，Q出水是去除到基板上方的水流的热量，Q损失是通过加热器支撑结构损失的热量。为了简化分析，假设一维热流，即，沿径向流动并且通过侧面的损失被假设为可忽略不计(Q损失＝0)，以说明基本概念。使用等式(1)中的傅里叶定律(Fourier's law)Q出水给出总HTR为
其中HTR总计是总传热系数的倒数，并且是某些材料(例如基板、加热器、安装件、对流和沉积物)的所有传热热阻的总和。A是加热表面的面积，并且△T是加热器和流过基板的本体流体之间的温差。对于干净基板，HTR沉积物＝0，并且然后给出HTR总计
HTR总计＝HTR加热器+HTR基板+HTR安装件+HTR对流 (3)
为了确定固定的HTR值(加热器、基板和安装件)，对流项是根据具有一般表达式的努塞尔数(Nu)计算的
其中C、m和n是通过实验确定的常数，l是长度，k是流体热导率，h是对流传热，Re是雷诺数，并且Pr是普朗特(Prandtl)数。对于不同的几何形状和雷诺数范围，可以在文献中找到努塞尔数相关性。了解流体物理特性和流动条件后，HTR对流(1/h)由等式(4)计算。用于清洁基板的固定传热热阻由下式给出
HTR固定＝HTR总计-HTR对流 (5)
然后是在时间t处的传热热阻的变化
HTRT＝HTR总计-HTR固定-HTR对流 (6)
然后通过测量清洁基板和具有沉积物的基板的相同条件来确定沉积物的传热热阻：
HTR沉积物＝HTR总沉积-HTR总清洁 (7)
当与原位清洁(例如，电化学、化学、空气、超声波、机械等)结合以去除在表面上形成的沉积物时，数字图像或一系列数字图像可以提供关于沉积物去除状态的反馈，例如，无论沉积物是完全去除还是仍然存在，其都可以用于触发原位清洁过程的停止。如果图像数据表明沉积物仍然存在于基板上，则清洁操作可以继续，直到达到所需的清洁度水平。
数字图像或一系列数字图像还可以基于沉积物的颜色和/或形态提供对沉积物类型的深入了解。使用与数字图像或一系列数字图像相关的数据以及水化学和处理的知识可以允许识别沉积物组成。例如，白色结晶沉积物是沉积物可能来自钙盐的良好指示，而深褐色沉积物可表明高锰和/或铁含量。通常，由于微生物沉积物的粘性，生物膜将具有不同的反射特征。将这种观察到的变化与例如低氧化还原电位测量结合起来提供了证据表明沉积物至少部分地源于微生物，因为微生物沉积物通常包含多种组分，例如矿物质、淤泥和微生物组分。
因此，在方法和系统的某些实施例中，使用多种方法和/或系统以允许区分沉积物的类型。例如，可以实施在不同的受热基板温度下操作的多个系统，以便分析多个沉积物形成物。在相对低的温度范围(例如，约30℃至约50℃)倾向于为生物膜生长提供条件，而相对高的温度范围(例如，约70℃至约120℃)测试矿物结垢的水势。
收集和分析基板图像数据的方法不限于图中所示的配置，也不限于传热热阻测量装置。例如，沉积物成像可以在石英晶体微天平(“QCM”，例如，在美国专利第8,945,371号中所描述)、表面声波传感器、用于测量消散波的光学探针、与用于沉积物厚度的超声传感器结合的基板表面、用于测量压降的管传感器、盒加热管或这些装置的任何组合上进行。只要光学通路被设置到基板的表面上，就可以通过本文所述的方法进行沉积物测量，或者可以修改系统以提供光学通路，。进行原位成像检测沉积物形成，为沉积物形成的证明、表面清洁度、基于颜色和形态的沉积物类型信息、沉积物量的定性评估以及沉积物形成的早期开始检测提供了补充测量。在某些实施例中，基板能够在不需要单独的加热元件的情况下加热。
在某些实施例中，基板是试样。在某些实施例中，基板是导管的一部分。在某些实施例中，基板代表工业用水系统的构造材料。在某些实施例中，基板由金属构成，在某些实施例中，所述金属选自钢、铁、铝、铜、黄铜、镍、钛和相关合金。在某些实施例中，钢是软钢、不锈钢和碳钢中的一种。在某些实施例中，金属能够钝化，并且在其他实施例中，金属不能钝化。
如图所示，基板通过流动通道101接触工业用水系统中的工业用水。工业用水系统的实例包括但不限于热水系统(例如，锅炉系统)、冷却水系统(例如，包含冷却塔的系统)、用于水运输的管道(例如，海水运输，其可以在运输到采矿操作中)等。工业用水是在工业用水系统中使用或将在工业用水系统中使用的任何含水物质。通常，工业用水系统包含工业用水，其可以以某种方式处理以使水更适用于感兴趣的工业用水系统。例如，用于热水系统(例如，锅炉系统)的工业用水可以被脱气。在热水系统中使用的工业用水可以进一步用例如沉积物抑制剂、腐蚀抑制剂、阻垢剂和/或微生物控制剂处理。可以对各种工业用水系统进行其他处理。在某些实施例中，工业用水系统的工业用水用沉积物抑制剂处理。在某些实施例中，工业用水系统是冷却水系统。在某些实施例中，工业用水系统是热水系统，其可以是锅炉系统。在某些实施例中，热水系统的工业用水已经脱气。
合适的沉积物抑制剂的实例包括但不限于合适的防污剂、防垢剂和/或杀生物剂。
沉积物抑制剂可以以重量计以约0.01ppm至约1000ppm，包括约0.1ppm或约1ppm至约500ppm，或至约200ppm的浓度存在于工业用水中。
其他物质可以存在于工业用水中，所述物质包括但不限于腐蚀抑制剂、缓冲剂、其他处理化学品及其组合中的一种或多种。
在某些实施例中，测量工业用水系统的参数。参数包括但不限于温度、压力、pH、电导率、氧化还原电位、线性极化电阻、其衍生物及其组合。
基板被充分照亮以允许产生位于工业用水系统中的基板的数字图像。在优选实施例中，使用一个或多个照明源充分照亮基板，所述照明源可以是发光二极管，并且更优选地，是多个发光二极管。
在本文提供的方法中，产生基板的数字图像或一系列数字图像。在某些优选的实施例中，当基板位于工业用水系统中时产生基板的数字图像或一系列数字图像。尽管不是优选的，但是可以在基板不位于工业用水系统中时产生基板的数字图像或一系列数字图像。在优选的实施例中，位于工业用水系统中的基板通常与工业用水接触。
当使用时，一系列数字图像可以是两个或更多个数字图像。在某些实施例中，一系列数字图像包含足以执行数字图像的趋势分析的数字图像的量，并因此包含受热基板的表面。在优选实施例中，一系列数字图像是足以执行基板的沉积物趋势分析的量。在某些实施例中，以固定的时间间隔产生一系列数字图像，即，在经过固定的时间量之后拍摄每个图像。在某些实施例中，当工业用水系统的参数在控制极限内时，以固定的时间间隔产生一系列数字图像，但是当工业用水系统的参数不在控制限制内时，以小于固定时间间隔的时间间隔产生数字图像一系列。换句话说，当过程处于控制中时，以每t时间长度的一个数字图像的速率产生数字图像，但是当过程失控时，以比每t时间长度一个数字图像快的速率产生数字图像。
在某些实施例中，分析基板的数字图像或一系列数字图像以确定工业用水系统中基板的沉积物趋势。在某些实施例中，分析包含限定基板的数字图像或一系列数字图像中的关注区域，并从数字图像或一系列数字图像合成关注区域的趋势数据。在一些实施例中，分析包含数据的数学变换以合成与尺寸、颜色轮廓、沉积物覆盖的面积百分比、沉积物的总平均表面积、传热热阻(或其增加)、相关信息(例如，传热系数、传热系数的变化等)及其组合相关的信息，以计算沉积物趋势(例如，沉积物速率)。沉积物趋势和数据的数学变换的实例在本文中进一步讨论。
在某些实施例中，方法包含在基板的数字图像或一系列数字图像中限定关注区域。关注区域可包含基板的表面或其部分。在某些实施例中，感兴趣的区域是基板的表面或其部分。
在某些实施例中，沉积物在感兴趣的区域上发展，因此，在某些实施例中，感兴趣的区域包含沉积物特征。在某些实施例中，方法包含识别关注区域中的沉积物特征。在某些实施例中，计算沉积物特征的表面积，其可以被分析以确定工业用水系统中基板的沉积物趋势。分析还可包括确定传热热阻(“HTR”)，其可以使用多个温度探针来确定。分析还可包括测量工业用水系统中工业用水的参数，所述参数选自pH、电导率、氧化还原电位、线性极化电阻、电化学腐蚀监测、其衍生物及其组合。分析可用于采取行动以最小化或防止工业用水系统中的沉积物形成。
在某些实施例中，基于对基板的数字图像或一系列数字图像的关注区域中的沉积物特征的分析采取行动，并且可选地包括例如传热热阻和/或本文所列出的参数的任何、一个、组合或全部。通常，所采取的行动将是一种或多种防止或减轻工业用水系统中沉积物影响的行动。可采取任何一种或多种行动，包括但不限于增加沉积物抑制剂的剂量、选择不同的沉积物抑制剂、修饰沉积物抑制剂、改变工业用水系统的物理特性、吹扫工业用水系统、关闭工业用水系统及其组合。
在某些实施例中，使用多个成像装置来产生多个数字图像，或一系列数字图像(多个)。多个系统可以被配置成直接连接到例如控制器，所述控制器可以是PC、微处理器、网关或这些设备的组合，以建立用于获取控制以及存储和/或发送图像数据的电子通信。数据可以通过有线连接和/或无线协议(例如，Wi-Fi、Zigbee、LoRa、线程、BLE OnRamp、RPMA、EEE802.11网络系列、IEEE 802.15.4、蓝牙、HiperLAN、LoRa等中的一个或多个)传输。为系统供电可以通过电缆、电池、太阳能或其他能量收集装置，例如振动。使用无线协议和自供电方法的组合允许在多个位置方便地安装。由控制器收集的图像数据可以存储，使用高级图像分析算法处理，处理并简化为关键趋势变量，将数据传输到远程服务器，或者与控制设备，所述控制设备例如，分布式控制系统(“DCS”，例如，Nalco 3D技术，购自Nalco Water，一艺康(Ecolab)公司，1601西迪尔路(West Diehl Road)，内珀维尔(Naperville)，伊利诺伊州(Illinois)60563)、实验室信息管理系统(例如，“LIMS”软件/硬件包)和/或云计算系统通信。
通过简单地拍摄基板的快照可以获取产生的数字图像，并且可以通过随时间拍摄基板的两次或更多次快照来获取一系列数字图像。在某些实施例中，对一系列数字图像的数字图像进行平均，这可以提供改进的信噪比，例如，其可以用于产生与通过测量工业用水系统中的工业用水的参数而收集的处理数据同步的时间推移视频。方法还可包含通过数学变换数据来分析(例如，合成)从数字图像或一系列数字图像收集的数据，这在某些实施例中可以提供对检测到的沉积物的进一步理解。
在不同时间捕捉基板图像的能力提供了监测由于沉积物而发生在基板表面上的变化的手段。此外，存储图像数据的能力提供了将当前图像数据与所有种类的不同基板的过去观察结果进行比较的能力，例如，相同工业用水系统中的类似定位的基板、不同工业用水系统中的类似定位的基板、基板群的统计分析等。例如，可以每5、10、15......天产生基板的一系列数字图像，并针对位于工业用水系统内相同位置的一个或多个基板，几天并对照在相同递增时期收集的历史数字图像数据进行分析。观察到的数据之间的差异可以指示由于处理程序和/或水质导致的过程中的变化。
利用数字图像处理算法可以提供数字图像的定量评估，其提供基板沉积物的定量评估，并因此提供工业用水系统沉积物的定量评估。从数字图像或一系列数字图像收集的数据可用于开发与基板表面区域上的变化相关的特征(或多个)的总体趋势。
本文提供的方法和系统可被修改以允许多光谱成像，其在某些实施例中允许表征形成在基板上的沉积物的类型。在本文提供的方法和系统的某些实施例中，使用窄带波长光源，例如RGBW(红色、绿色、蓝色、白色)发光二极管进行基板的照明。在不同波长带处对基板的照明可以突出显示不同颜色的区域，这些区域提供了对沉积物类型进行分类的见解。通常，光源限于RGB，但是可以利用具有窄带滤光器的组合宽带光源来选择某些更窄的波长带。替代地，购自加利福尼亚州圣地亚哥(San Diego,California)的表面光学株式会社(Rancho Bernardo Rd)的1155 Rancho Bernardo Rd.的多光谱成像装置可用作系统中的照相机，或通过多光谱成像产生数字图像或一系列数字图像。通常，多光谱成像装置可以为每个像素在约400nm至约1000nm范围内的波长提供连续的光谱信息。在利用多光谱成像的实施例中，多光谱成像装置的光谱范围允许识别沉积物的类型，例如矿物沉积物(以及可能的矿物沉积物类型)与微生物沉积物。
在本文所述的方法和系统的某些实施例中，基板是具有成像系统的石英晶体微天平(“QCM”)检测器。对于使用QCM检测器的实施例，以上描述并在图1和图2中示出的基板是在例如5MHz下操作的QCM装置。QCM晶体对电极可以作为加热装置操作，以加热暴露于流体的电极。假设工业用水流中存在钙和碳酸盐，加热电极表面诱导接触电极表面的工业用水流中的碳酸钙沉积物。当沉积物在表面上形成时，QCM检测器的共振频率由于遵循Sauerbrey方程的质量加载而降低。通常，在进行质量测量时停止加热QCM检测器。QCM检测器不直接提供有关沉积物组成的信息，而仅提供沉积物的质量。
使用耗散的技术是市购的，例如得自Biolin Scientific USA，215学会路(College Road)，帕拉默斯(Paramus)，新泽西州(New Jersey)的QSense部分的QCM-D以确定所述结垢是软的(例如，本质上是微生物的)还是硬的(例如，碳酸钙)。通过将如图1-3所示的成像系统结合到如图1-3所示的配置中的QCM检测器，可以从图像数据获得对在表面上形成的结垢的类型的理解。
图4中示出了说明这一点的实例。从左到右(增加时间)的顶部一系列图像显示碳酸钙沉积物，而底部一系列图像显示通过离线分析确定的表面上的褐色锰和/或铁沉积物。在这两种情况下，QCM传感器测量了随时间的质量增加。然而，在没有来自成像系统的反馈的情况下，关于沉积物性质的信息被丢失。对沉积物的另外见解有助于处理程序化学和剂量优化以及有效性的验证。
工业用水系统中的工业用水的水应力可以例如通过在不同表面温度下操作加热的基板以及在局部靠近加热的基板表面的电化学改变pH来测试形成沉积物的可能性以及沉积物的类型。此外，通过交替分析与水化学性质相关的信息，所述交替分析例如pH、电导率、氧化还原电位、处理化学品消耗、碱度、金属离子浓度、磷酸盐、硫酸盐和二氧化硅浓度，可以输入到建模软件包中，例如French Creek软件，其还可以包括来自本文描述的方法和系统的输入。例如，递增地调节受热基板的温度以驱动在受热基板上形成沉积物可以提供关于工业用水中无机盐的饱和水平或沉积物沉淀电位的信息。另外，探针系统矩阵可以与例如单一工业用水流接触使用，其中每个探针设置在不同的操作条件下，例如，基板温度和/或局部pH调节，以及不同的基板表面光洁度或冶金等
在本文所述的方法和系统的某些实施例中，加热的基板包含玻璃粘合的云母块。在本文所述的方法和系统的某些实施例中，加热的基板包含聚醚酰亚胺树脂(例如，ULTEM树脂，购自SABIC)。
在本文所述的方法和系统的某些实施例中，加热的基板或其一部分涂有温度敏感涂料。当使用时，温度敏感涂料可以在受热基板的表面温度的测量中提供另外的准确性。受热基板的表面温度可以是用于测量水系统结垢电位的关键参数，因为通常操作者试图达到接近热交换器中发现的条件。温度敏感涂料可作为例如由Innovative ScientificSolutions，Inc.，7610 McEwen路，代顿(Dayton)，俄亥俄州(Ohio)提供的UniTemp温度敏感涂料。在某些实施例中，与工业用水接触的受热基板的表面完全被温度敏感涂料覆盖，并且在其他实施例中，与工业用水接触的受热基板表面的一个或多个部分被覆盖。通常，当沉积物在表面上和覆盖有温度敏感涂料的表面部分上形成时，由于激发源对温度敏感涂料的渗透减少，温度敏感涂料的发射强度将降低。在进一步形成沉积物时，由于在基板上形成的沉积物将完全阻挡存在于温度敏感涂料中的激发源，因此发射减少，变得不可检测。
实例
使用热传递和成像的组合的应用使用表1中所示的初始组成开始的再循环水系统来说明，所述表1是工业用水系统中的工业用水的实验实例。在所有实例中使用表1的水组成。
表1：循环结垢测试系统的水组成。
实例1：
对于这种配置，通过具有如图1-3所示的系统的歧管再循环的水安装在流动回路中，所述流动回路使用流速控制来维持1英寸方案40NPT管的流速为1加仑每分钟。为了诱导沉积物形成，通过以不同的增量添加50ppm氯化钙和100ppm碳酸氢钠来调节水中的碳酸钙浓度。以Bridger Scientific INC为基准测量。DATS(沉积物累积测试系统)安装在再循环回路上。探针使用型号HT19R 23mm直径的19W陶瓷加热器，从THORLABS，56斯巴达街(SpartaAve)，牛顿市(Newton)，新泽西州(NJ)至302不锈钢基板，其厚度为0.01英寸。对于温度监测，使用得自Ω工程公司(Omega Engineering INC.)，一Ω驱动(One Omega Drive)，斯坦福德(Stamford)，康涅狄格州(Connecticut)的J型热电偶，型号JMQSS-062G-6。另外的RTD探针用于测量大量水温。在连接到个人计算机的团结电子工业公司(United ElectronicsIndustries，Inc.)，27Renmar街、Walpole，MA，DNA-PPC8和DNA-AI-207系统上进行温度记录。流量监测和控制由DATS装置提供，所述装置配有反馈流量控制。使用Nalco/ECOLAB 3DTRASAR控制连续监测水的电导率、pH和氧化还原电位，其中探针插入到供应和接收再循环水的储存槽中。
实验结果示出了在图5-7中给出的热传递阻力、选择的图像数据和处理的图像数据的测量变化。图5显示当在加热的基板上形成沉积物时，从5小时后开始的增加值，HTR的变化是明显的。在HTR测量的同时，一系列数字图像显示在加热的基板表面上沉积物的形成。图5中示出了在不同时间点选择的样本图像。使用来自THE IMAGING SOURCE LLC，6926香农柳树(Shannon Willow Rd)，夏洛特市(Charlotte)，NC，型号DFK ECU010-M12相机的相机在PC上收集图像数据，所述型号DFK ECU010-M12相机具有来自THE IMAGING SOURCE型号TBL-8-C的8mm镜头。用Cree XLamp XP-E2 LED(Cree INC.，4600硅驱动(Silicon Drive)，德罕(Durham)，北卡罗莱纳(North Carolina))和Carlco 10140透镜(Carlco Optics，600Depot街，拉特罗布(Latrobe)，PA)控制照明。实例图像显示了存在沉积物之前的条件(约2小时)，刚开始形成沉积物之后的条件(约7小时)，以及在延长期之后的条件(约20小时)以显示在加热的基板表面上沉积物形成的程度。
对一系列数字图像进行处理，以将2D图像数据(1280水平×720垂直像素分辨率)降低到单个点，该单个点在图5上被描绘为集成图像的趋势。图像处理步骤包括首先沿垂直方向对像素强度值进行装仓(即，求和)以生成0至1280像素的水平强度线轮廓。图6示出了在不同时间收集的所得到的装仓的成像数据的实例。图6中还示出了表示基板边缘的垂直虚线。流动方向是从图6中的箭头指示的从左至右。对于所有处理过的图像，装仓线轮廓最初是平坦的，因为这是基板左侧的未加热部分，如图5所示的图像数据中所观察到的。虚线之间的装仓线轮廓表示基板面积，并且在线轮廓的强度值中观察在基板上发生的变化。当在基板表面上形成沉积物时，装仓线轮廓随时间增加。在最右边观察到线轮廓的最大变化，因为这是首先发生沉积物形成的区域，因为这是基板的最热区域。在右侧的基板区域之外，由于在水流方向下游形成沉积物，装仓线轮廓显示出比左侧更高的灵敏度。
通过在图6所示的虚线之间集成线轮廓，曲线被降低到单个点。当在不同的时间增量下执行时，集成值可以被绘制为趋势。所述点的值代表基板表面的反射率和/或颜色的变化。图5通过将集成图像数据与测量的热传递电阻进行比较来示出这一点。当在基板表面上形成沉积物时，HTR以及集成的图像数据都显示相应的增加。图5所示的趋势结果针对偏移(即，没有沉积物区域)进行校正，并归一化为最大集成值以将数据从0重新缩放为1。在此实例中，基于使用2x噪声水平的检测极限，集成图像数据比HTR测量早约2小时检测到沉积物的存在。在这种情况下，HTR噪声是由于来自流量控制系统的流量的变化。由于对流，流速的微小变化传播到HTR计算中。与HTR测量不同，图像测量与流体流速和/或温度无关。
实例2：
在图7所示的第二实例中，在绘图开始时在基板表面上存在沉积物。沉积物在基板表面上继续形成，导致HTR增加，其在约3:12的时间达到稳定，随后由于在将酸引入流动物流后去除沉积物而在8:00左右急剧下降。pH从8.5变为小于2。集成的图像数据显示类似的趋势，但是在导致酸注入的结构方面不同。在两种情况下，在从基板表面去除沉积物之后，HTR和集成图像返回到小于图的开始处的值的基线值。
本文引用的所有参考文献(包括公开、专利申请和专利)都以引用的方式特此并入本文中，其引用程度就如同每个参考文献个别地并且特定地指示以引用的方式并入且在本文中整体阐述一般。
除非本文另外指出或明显与上下文相矛盾，否则在描述本发明的上下文中(尤其是在以下权利要求书的上下文中)，使用的术语“一(a/an)”和“所述”和“至少一个”以及类似指示物应解释为涵盖单数与复数两种。特别地，词语“系列”出现在本申请中，并且应该被解释为涵盖单数和复数，除非本文另有说明或明确地与上下文相矛盾。除非本文另外指出或明显与上下文相矛盾，否则在一个或多个条目的清单后使用的术语“至少一个”(例如“A和B中的至少一个”)应解释为意指一个选自所列条目的条目(A或B)或所列条目中的两个或更多个的任何组合(A及B)。除非另外指出，否则术语“包含”、“具有”、“包括”和“含有”应解释为开放式术语(即是指“包括但不限于”)。除非本文另外指出，否则对本文中的值范围的叙述仅仅打算充当个别提及属于所述范围的每一单独值的速记方法，并且每一单独值并入本说明书中，就像在本文中个别地叙述一般。除非在本文中另外指出或另外明显与上下文相矛盾，否则本文所描述的所有方法可以按任何适合的顺序进行。除非另外主张，否则使用任何及所有实例或本文提供的例示性语言(例如，“例如”)仅意欲更好地阐明本发明且并不对本发明的范围施加限制。本说明书中的任何语言均不应解释为任何未要求的要素是实践本发明必不可少的。
本文中描述了本发明的优选实施例，包括本发明人已知进行本发明的最佳模式。在阅读前面的描述之后，那些优选实施例的变化对于本领域的普通技术人员来说可以变得显而易见。发明人期望技术人员适当地采用这样的变化，并且发明人希望本发明以不同于本文具体描述的方式来实施。因此，本发明包括适用法律所允许的所附权利要求书中记载的主题的所有修改和等同内容。此外，除非本文另外指出或另外明显与内容相矛盾，否则本发明涵盖上述要素以其所有可能的变化形式的任何组合。

Claims (24)

1.一种分析接触工业用水系统中的工业用水的基板上的沉积物的方法，所述方法包含：
当所述基板接触所述工业用水系统中的所述工业用水时产生所述基板的数字图像；
限定所述基板的所述数字图像中的关注区域；
识别所述基板的所述数字图像中的所述关注区域中的沉积物特征；和
分析所述基板的所述数字图像中的所述关注区域中的所述沉积物特征。
2.一种分析接触工业用水系统中的工业用水的基板上的沉积物的方法，所述方法包含：
当所述基板接触所述工业用水系统中的所述工业用水时加热所述基板，以在所述基板上形成沉积物；
当所述基板接触所述工业用水系统中的所述工业用水时，产生所述基板的一系列数字图像；
限定所述基板的所述一系列数字图像中的关注区域；
识别所述基板的所述一系列数字图像中的所述关注区域中的沉积物特征；和
分析所述基板的所述一系列数字图像中的所述关注区域中的所述沉积物特征，以确定所述工业用水系统中的所述基板的沉积物趋势。
3.根据权利要求1或2所述的方法，还包含用沉积物抑制剂处理所述工业用水系统的所述工业用水。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，还包含基于对所述基板的所述数字图像或所述一系列数字图像的所述关注区域中的所述沉积物特征的所述分析而采取行动。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，还包含确定所述基板的传热热阻。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，还包含测量所述工业用水系统中的所述工业用水的参数，所述参数选自pH、电导率、氧化还原电位、线性极化电阻、其衍生物及其组合。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，还包含测量多个点处的温度以确定所述基板的传热热阻。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中所述沉积物包含含钙物质。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述含钙物质是碳酸钙。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中所述沉积物包含含铁物质。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述含铁物质是氧化铁。
12.根据权利要求1-11中任一项所述的方法，其中所述数字图像或所述一系列数字图像是多光谱数字图像或一系列多光谱数字图像。
13.根据权利要求1-12中任一项所述的方法，还包含采取行动以控制所述工业用水系统中的沉积物。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述采取行动以控制所述工业用水系统中的沉积物选自增加沉积物抑制剂的剂量、选择不同的沉积物抑制剂、修饰所述沉积物抑制剂、改变所述工业用水系统的物理特性、关闭所述工业用水系统及其组合。
15.根据权利要求1-14中任一项所述的方法，其中对所述数字图像或所述一系列数字图像的所述关注区域的所述沉积物特征的所述分析包含根据所述关注区域或其子区域的颜色对所述基板上的沉积物进行分类。
16.根据权利要求1-15中任一项所述的方法，还包含在所述工业用水系统中移动所述基板以使第二关注区域进行数字成像；并重复所述方法的各步骤。
17.根据权利要求1-16中任一项所述的方法，其中所述基板是石英晶体微天平。
18.一种用于监测工业用水系统中的沉积物的系统，其包含：
流体流动通道，其具有光学通路；
受热基板，其被配置成接触存在于所述流体流动通道中的工业用水；
相机，其被配置成当位于所述流体流动通道中时捕获所述基板的数字图像；和
多个温度传感器，其被配置成测量所述受热基板上的温度梯度。
19.根据权利要求18所述的系统，还包含光源，所述光源被配置成通过所述流体流动通道的光学通路朝向所述受热基板照射光。
20.根据权利要求18或19所述的系统，还包含隔热物，所述隔热物使所述受热基板中不与所述工业用水接触的一部分隔热。
21.根据权利要求18-20中任一项所述的系统，还包含电阻加热器，所述电阻加热器被配置成加热所述受热基板。
22.根据权利要求21所述的系统，其中所述电阻加热器是陶瓷加热器。
23.根据权利要求18-22中任一项所述的系统，其中所述相机是多光谱成像装置。
24.一种使用数字成像来确定基板的传热热阻趋势的用途。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111474309A (zh) * 2020-04-08 2020-07-31 重庆大学 基于互相关法的工业废水排放实时监控系统

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4049006B1 (en) 2019-10-24 2024-10-16 Ecolab USA, Inc. System and method of inline deposit detection in process fluid
WO2021194489A1 (en) * 2020-03-25 2021-09-30 Noria Water Technologies, Inc. Method and apparatus for real-time direct surface fouling and scale monitoring of heat transfer surfaces
CN112079449B (zh) * 2020-09-17 2021-11-02 浙江大学 一种自适应的电磁信号阻垢器及方法
US20230228896A1 (en) * 2022-01-19 2023-07-20 Halliburton Energy Services, Inc. Online, realtime scaling tendency monitor with advance warning and data output for process/antiscalant adjustments
WO2023222147A1 (de) * 2022-05-20 2023-11-23 Frank Seida DETEKTION VON ABLAGERUNGEN UND/ODER VERSCHMUTZUNGEN AUF EINER SENSOROBERFLÄCHE INNER-HALB EINES GEFÄßES ODER EINER LEITUNG MIT EINEM STRÖMENDEN MEDIUM
CN118425452A (zh) * 2024-05-11 2024-08-02 宁波惠康智能科技有限公司 制冰用海水浓度检测系统及方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4836146A (en) * 1988-05-19 1989-06-06 Shell Oil Company Controlling rapping cycle
US6373570B1 (en) * 1996-10-09 2002-04-16 Symyx Technologies, Inc. Optical systems and methods for rapid screening of libraries of different materials
US7563377B1 (en) * 2005-03-03 2009-07-21 Chemical, Inc. Method for removing iron deposits in a water system
US20140262202A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Ecolab Usa Inc. Device and methods of using a piezoelectric microbalance sensor
US20140293040A1 (en) * 2011-09-02 2014-10-02 Kemira Oyj Device and method for characterizing solid matter present in liquids
US20140326667A1 (en) * 2013-05-06 2014-11-06 John O. Richmond Water purification system and process with water pretreatment apparatus

Family Cites Families (74)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0672838B2 (ja) 1987-03-02 1994-09-14 三菱重工業株式会社 腐食疲労寿命予測法
JP3051153B2 (ja) 1990-11-06 2000-06-12 大日本塗料株式会社 塗膜下腐食測定装置
JPH03249546A (ja) 1991-01-17 1991-11-07 Niigata Eng Co Ltd 流体を取扱う構造体の素材検査装置
US5320779A (en) 1991-06-06 1994-06-14 Nalco Chemical Company Use of molybdate as corrosion inhibitor in a zinc/phosphonate cooling water treatment
US5174654A (en) 1992-03-18 1992-12-29 Droege Thomas F Heat exchanger efficiency monitor
US5278074A (en) 1992-04-22 1994-01-11 Nalco Chemical Company Method of monitoring and controlling corrosion inhibitor dosage in aqueous systems
US5248198A (en) 1992-08-19 1993-09-28 Droege Thomas F Method and apparatus for evaluating heat exchanger efficiency
US5332900A (en) 1993-02-16 1994-07-26 Exxon Research & Engineering Co. On-line corrosivity monitor for petroleum products
US5360549A (en) 1993-04-27 1994-11-01 Nalco Chemical Company Feed back control deposit inhibitor dosage optimization system
JPH075117A (ja) 1993-06-14 1995-01-10 Yoshikawa Kogyo Co Ltd 供試材の表面状態測定方法及び装置
JP3662037B2 (ja) 1994-07-13 2005-06-22 栗田工業株式会社 ボイラ復水系用監視装置
US5734098A (en) 1996-03-25 1998-03-31 Nalco/Exxon Energy Chemicals, L.P. Method to monitor and control chemical treatment of petroleum, petrochemical and processes with on-line quartz crystal microbalance sensors
US5750070A (en) 1996-07-19 1998-05-12 Nalco Chemical Company Use of biodegradable polymers in preventing corrosion and scale build-up
KR100206660B1 (ko) 1996-08-13 1999-07-01 이종훈 열교환기 전열면의 부착물 감시장치 및 방법
JPH10123077A (ja) 1996-10-24 1998-05-15 Hitachi Ltd 発電用ポンプの監視方法とその装置
US5762757A (en) 1996-12-05 1998-06-09 Betzdearborn Inc. Methods for inhibiting organic contaminant deposition in pulp and papermaking systems
JP3181543B2 (ja) 1997-10-31 2001-07-03 東京電力株式会社 表面処理された鋼材の劣化・腐食検出判定方法
JPH11212078A (ja) * 1998-01-22 1999-08-06 Fuji Photo Film Co Ltd 液晶表示装置
US6068012A (en) * 1998-12-29 2000-05-30 Ashland, Inc. Performance-based control system
US6488868B1 (en) 1999-03-15 2002-12-03 Ondeo Nalco Energy Services, L.P. Corrosion inhibitor compositions including quaternized compounds having a substituted diethylamino moiety
US6448411B1 (en) 1999-03-15 2002-09-10 Ondeo Nalco Energy Services, L.P. Corrosion inhibitor compositions
US6250140B1 (en) 1999-06-22 2001-06-26 Nalco Chemical Company Method for measuring the rate of a fouling reaction induced by heat transfer using a piezoelectric microbalance
US6942782B2 (en) 2000-03-07 2005-09-13 Nalco Company Method and apparatus for measuring deposit forming capacity of fluids using an electrochemically controlled pH change in the fluid proximate to a piezoelectric microbalance
US6375829B1 (en) 2000-03-07 2002-04-23 Nalco Chemical Company Method and apparatus for measuring scaling capacity of calcium oxalate solutions using an electrochemically controlled pH change in the solution proximate to a piezoelectric microbalance
US6336058B1 (en) 2000-05-01 2002-01-01 Nalco Chemical Company Use of control matrix for boiler control
US6740231B1 (en) 2001-07-11 2004-05-25 Nalco Company Self-contained cooling system feed and bleed system
JP2004069472A (ja) 2002-08-06 2004-03-04 Kurita Water Ind Ltd 局部腐食の評価方法及び抑制方法
US6792357B2 (en) 2002-08-27 2004-09-14 Honeywell International Inc. Optical corrosion measurement system
AU2002952554A0 (en) 2002-10-31 2002-11-21 Carter, Peter John Mr Monitower
US7057177B2 (en) 2003-04-29 2006-06-06 The Boeing Company Infrared imaging for evaluation of corrosion test coupons
US7077563B2 (en) 2003-11-19 2006-07-18 General Electric Company Deposition sensor based on differential heat flux measurement
JP4470707B2 (ja) 2003-11-26 2010-06-02 住友ベークライト株式会社 水蒸気透過性評価方法
US7483152B2 (en) 2004-03-03 2009-01-27 Baker Hughes Incorporated High resolution statistical analysis of localized corrosion by direct measurement
US6887597B1 (en) 2004-05-03 2005-05-03 Prestone Products Corporation Methods and composition for cleaning and passivating fuel cell systems
JP4363646B2 (ja) 2004-08-25 2009-11-11 川崎重工業株式会社 腐食環境センサによる腐食環境評価方法
US6973842B1 (en) * 2004-09-22 2005-12-13 Feller Murray F Flow probe pipe size detector
US7096721B2 (en) 2004-11-08 2006-08-29 Bennett Richard J Corrosion coupon rack and coupon holder
US20120073775A1 (en) 2005-06-09 2012-03-29 Prasad Duggirala Method for monitoring organic deposits in papermaking
US20060281191A1 (en) 2005-06-09 2006-12-14 Prasad Duggirala Method for monitoring organic deposits in papermaking
US20070120572A1 (en) 2005-11-30 2007-05-31 Weiguo Chen Smart coupon for realtime corrosion detection
US7910004B2 (en) * 2006-01-24 2011-03-22 The Regents Of The University Of California Method and system for monitoring reverse osmosis membranes
JP5056286B2 (ja) 2006-09-14 2012-10-24 Ｊｆｅスチール株式会社 表面処理鋼板の腐食部の観察装置、亜鉛めっき鋼板の白錆部の観察装置及び観察方法
US7842127B2 (en) 2006-12-19 2010-11-30 Nalco Company Corrosion inhibitor composition comprising a built-in intensifier
US20080308770A1 (en) 2007-06-14 2008-12-18 Laxmikant Tiwari Mono and bis-ester derivatives of pyridinium and quinolinium compounds as environmentally friendly corrosion inhibitors
US7842165B2 (en) 2007-08-29 2010-11-30 Nalco Company Enhanced method for monitoring the deposition of organic materials in a papermaking process
US8033164B2 (en) 2007-12-20 2011-10-11 Dow Global Technologies Llc Corrosion testing apparatus and method
JP5077960B2 (ja) 2008-09-03 2012-11-21 大日本塗料株式会社 屋外鋼構造物の塗膜形成方法
FR2941052B1 (fr) 2009-01-09 2012-11-02 Neosens Capteur et procede de mesure en continu du niveau d'encrassement
FR2941300B1 (fr) 2009-01-19 2016-07-01 Neosens Micro-capteur realise en technologies microsystemes pour la mesure et/ou la detection de l'encrassement.
US20100206527A1 (en) 2009-02-18 2010-08-19 Hu Lin-Wen In-Situ Treatment of Metallic Surfaces
FR2949155B1 (fr) 2009-08-14 2012-04-06 Neosens Procede de mesure ou de detection de l'encrassement d'un reacteur
JP2012106237A (ja) * 2010-10-21 2012-06-07 Nitto Denko Corp 膜分離装置、膜分離装置の運転方法および膜分離装置を用いた評価方法
JP5467989B2 (ja) * 2010-11-30 2014-04-09 株式会社神戸製鋼所 配管内監視装置
US8618027B2 (en) 2010-12-08 2013-12-31 Nalco Company Corrosion inhibitors for oil and gas applications
US9562861B2 (en) 2011-04-05 2017-02-07 Nalco Company Method of monitoring macrostickies in a recycling and paper or tissue making process involving recycled pulp
US8959898B2 (en) 2011-04-26 2015-02-24 GM Global Technology Operations LLC Regeneration methods and systems for particulate filters
CN102313695A (zh) 2011-07-28 2012-01-11 南昌航空大学 一种原位全场早期检测不锈钢点蚀的方法
US8958898B2 (en) 2011-11-07 2015-02-17 Nalco Company Method and apparatus to monitor and control sheet characteristics on a creping process
US9074289B2 (en) 2011-11-08 2015-07-07 Nalco Company Environmentally friendly corrosion inhibitor
JP5798955B2 (ja) 2012-03-13 2015-10-21 株式会社日立製作所 腐食環境モニタリング装置
JP5822076B2 (ja) * 2012-05-01 2015-11-24 栗田工業株式会社 スケール検出装置、スケール検出方法
RU2504772C1 (ru) 2012-06-29 2014-01-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-исследовательский физико-химический институт им. Л.Я. Карпова" (ФГУП НИФХИ им. Л.Я. Карпова) Способ оценки стойкости стальных изделий против локальной коррозии
JP6034149B2 (ja) * 2012-08-03 2016-11-30 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 原子力プラントの構成部材への貴金属付着方法
US9568375B2 (en) 2012-12-20 2017-02-14 Solenis Technologies, L.P. Method and apparatus for estimating fouling factor and/or inverse soluble scale thickness in heat transfer equipment
US9717461B2 (en) * 2013-01-24 2017-08-01 Kineticor, Inc. Systems, devices, and methods for tracking and compensating for patient motion during a medical imaging scan
US9128010B2 (en) * 2013-03-14 2015-09-08 Ecolab Usa Inc. Device and methods of using a piezoelectric microbalance sensor
US9175405B2 (en) 2013-03-15 2015-11-03 Ecolab Usa Inc. Corrosion control compositions and methods of mitigating corrosion
JP2014211318A (ja) 2013-04-17 2014-11-13 栗田工業株式会社 スライムモニタリング装置、及びスライムのモニタリング方法、並びにスライム除去剤添加装置、及びスライム除去剤添加方法
US8934102B2 (en) * 2013-06-17 2015-01-13 Intellectual Reserves, LLC System and method for determining fluid parameters
JP6278839B2 (ja) 2014-05-30 2018-02-14 新日鐵住金ステンレス株式会社 すきま腐食試験装置及びすきま腐食試験方法
WO2016191677A1 (en) 2015-05-28 2016-12-01 Ecolab Usa Inc. Water-soluble pyrazole derivatives as corrosion inhibitors
CN107614497B (zh) 2015-05-28 2021-08-03 艺康美国股份有限公司 腐蚀抑制剂
MX2017015291A (es) 2015-05-28 2018-02-19 Ecolab Usa Inc Inhibidor de la corrosion a base de purina.
CA2987043C (en) 2015-05-28 2023-06-13 Ecolab Usa Inc. 2-substituted imidazole and benzimidazole corrosion inhibitors

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4836146A (en) * 1988-05-19 1989-06-06 Shell Oil Company Controlling rapping cycle
US6373570B1 (en) * 1996-10-09 2002-04-16 Symyx Technologies, Inc. Optical systems and methods for rapid screening of libraries of different materials
US7563377B1 (en) * 2005-03-03 2009-07-21 Chemical, Inc. Method for removing iron deposits in a water system
US20140293040A1 (en) * 2011-09-02 2014-10-02 Kemira Oyj Device and method for characterizing solid matter present in liquids
US20140262202A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Ecolab Usa Inc. Device and methods of using a piezoelectric microbalance sensor
US20140326667A1 (en) * 2013-05-06 2014-11-06 John O. Richmond Water purification system and process with water pretreatment apparatus

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
能源部西安热工研究所 史佑吉主编: "《冷却塔运行与试验》", 30 June 1990 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111474309A (zh) * 2020-04-08 2020-07-31 重庆大学 基于互相关法的工业废水排放实时监控系统

Also Published As

Publication number Publication date
US11953445B2 (en) 2024-04-09
US20230029668A1 (en) 2023-02-02
BR112019000817A2 (pt) 2019-04-24
US10590007B2 (en) 2020-03-17
NZ749801A (en) 2021-09-24
IL264327A (en) 2019-02-28
US20200207639A1 (en) 2020-07-02
IL264327B (en) 2022-09-01
CA3030985A1 (en) 2018-01-25
WO2018017670A1 (en) 2018-01-25
US20180022621A1 (en) 2018-01-25
MX2019000847A (es) 2019-06-24
RU2743071C2 (ru) 2021-02-15
BR112019000817B1 (pt) 2023-02-07
US11465916B2 (en) 2022-10-11
RU2019101799A3 (zh) 2020-10-08
JP2019526787A (ja) 2019-09-19
RU2019101799A (ru) 2020-08-19
EP3488229A1 (en) 2019-05-29
JP6971303B2 (ja) 2021-11-24

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