CN110987836B - 一种基于cielab色彩空间快速测算污泥热值的方法 - Google Patents

一种基于cielab色彩空间快速测算污泥热值的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110987836B
CN110987836B CN201911262092.XA CN201911262092A CN110987836B CN 110987836 B CN110987836 B CN 110987836B CN 201911262092 A CN201911262092 A CN 201911262092A CN 110987836 B CN110987836 B CN 110987836B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sample
sludge
average
value
delta
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911262092.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN110987836A (zh
Inventor
陈思杨
张雷
郑伟
刘志鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Energy and Environmental Protection Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Union Clean Energy Research Institute
Shenzhen Energy Environmental Engineering Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Union Clean Energy Research Institute, Shenzhen Energy Environmental Engineering Co Ltd filed Critical Shenzhen Union Clean Energy Research Institute
Priority to CN201911262092.XA priority Critical patent/CN110987836B/zh
Publication of CN110987836A publication Critical patent/CN110987836A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110987836B publication Critical patent/CN110987836B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/18Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)

Abstract

本发明提出一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法,通过计算出各种颜色污泥的色差和热值,通过建立XY平面直角坐标系,以色差(△E)为X坐标的值,热值(Q)为Y坐标的值,在XY平面直角坐标系中标出各个样品对应的点并以色差由低往高依次将各点拟合连成曲线,此曲线即污泥色差‑热值曲线(△E‑Q)。对于任何一种待测的污泥,只要根据其颜色,首先计算该污泥的色差值△E待测,根据获得的污泥色差‑热值曲线(△E‑Q),在X轴中代入△E待测,就可以在曲线中直接查找出对应的热值Q(即Y坐标的值)。可以有效地解决现有采用热容量法测量污泥热值所带来的费用高、工作量强度大、对技术人员的操作熟练度要求高等问题。

Description

一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法
技术领域
本发明涉及一种固体废弃物热值的测试方法,特别涉及一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法。
背景技术
目前,城市污泥主要来源于城市污水处理厂,这些污泥的共同特征是,颜色越倾向于深黑色,热值越高,颜色越倾向于土黄色,热值越低。不同颜色的污泥对可见光光谱的吸收和反射不同,这与污泥本身各种成分的含量以及化学结构有关。
现有的基于热力学第一定律的污泥热值测试方法为热容量法,即将已知量的污泥样品置于密封容器(即氧弹)中,通入过量氧气并点火,使污泥样品在富氧气氛下完全燃烧,释放出的热量传递给周围已恒温处理的水,根据测量前后水温升高的数值、水的比热容及仪器热容量计算出热值。但该种方法对实验设备以及环境温湿度要求较高,设备的温度测量需要精确到0.0001℃甚至更高,环境的温湿度需要保持恒定,一次性投入及后续日常维护成本较高,不便于推广。另外,由于热容量法测量热值前处理要求较高,需要测量含水率以及对样品进行研磨过筛,并且对于热值较低污泥样品需要添加助燃物,整个测量过程时间很长,需要4个小时以上,劳动强度较大,同时对检测人员技术水平也有相当要求。
发明内容
为了解决现有技术问题,本发明提出一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法,通过计算出各种颜色污泥的色差和热值,通过建立XY平面直角坐标系,以色差(△E)为X坐标的值,热值(Q)为Y坐标的值,在XY平面直角坐标系中标出各个样品对应的点并以色差由低往高依次将各点拟合连成曲线,此曲线即污泥色差-热值曲线(△E-Q)。对于任何一种待测的污泥,只要根据其颜色,首先计算该污泥的色差值△E待测,根据获得的污泥色差-热值曲线(△E-Q),在X轴中代入△E待测,就可以在曲线中直接查找出对应的热值Q(即Y坐标的值)。可以有效地解决现有采用热容量法测量污泥热值所带来的费用高、工作量强度大、对技术人员的操作熟练度要求高等问题。
本发明解决技术问题所采用的技术方案是:一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤01,根据污泥样品颜色由浅至深,命名为样品1、样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N;其中,样品1、样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N,可以对应备注为浅黄1、黄2、黄褐3、褐4、黑褐5、黑6,黑7,……黑N;
步骤02,将色差计设置成以CIE规定的白光标准D65中的光源作为基准点,即将步骤01中技术人员目测判别污泥颜色时的光源或等价光源作为色差计的基准点,此时色彩空间L,a,b值均为0,色差值为0,即L0=0,a0=0,b0=0,△E=0;
步骤03,利用色差计对各个污泥样品的吸收或反射光的L,a,b值进行测定,从而计算出△E;
首先利用色差计对样品1的吸收或反射光的L1,a1,b1值进行测定,
根据公式:
Figure GDA0003478252180000021
计算出△E1,然后,依次分别对样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N进行测定,分别计算出△E2、△E3、△E4、△E5、△E6、△E7……△En
步骤04,参照步骤03的方法,针对样品1、样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N,采用多点平均法,利用氧弹量热仪(即热容量法)测量并计算出污泥样品热值Q1平均、Q2平均、Q3平均、Q4平均、Q5平均、Q6平均、Q7平均……Qn平均
步骤05,建立XY平面直角坐标系,以色差(△E)为X轴的值,热值(Q)为Y轴的值,各个污泥样品对应的坐标值分别为:
样品1(浅黄1)的坐标为,X1=△E1平均,Y1=Q1平均
样品2(黄2)的坐标为,X2=△E2平均,Y2=Q2平均
样品3(黄褐3)的坐标为,X3=△E3平均,Y3=Q3平均
……
样品N(黑N)的坐标为,Xn=△En平均,Yn=Qn平均
在XY平面直角坐标系中标出各个样品对应的点并以色差由低往高依次将各点拟合连成曲线,此曲线即污泥色差-热值曲线(△E-Q);
步骤06:对于任何一种待测的污泥,只要根据其颜色,首先计算该污泥的色差值△E待测,根据步骤5中获得的污泥色差-热值曲线(△E-Q),在X轴中代入△E待测,就可以在曲线中直接查找出对应的热值Q(即Y坐标的值)。
本发明优选方案,在步聚02中,所有污泥需事先充分混匀,污泥颜色需要经过本领域3名及以上普通技术人员在CIE规定的白光标准D65条件下与标准比色卡对照进行感观评价。
本发明优选方案,在步骤03中,对每一个样品的测定采用多点平均法,然后计算出平均值的方法。
本发明优选方案,在步骤03中,针对样品1,在20厘米×20厘米的污泥样品中,依据固体废物取样规则,找出5个典型点位,通过色差计的测定,分别计算出5个典型点位的△E1.1、△E1.2、△E1.3、△E1.4、△E1.5,由此,计算出5个典型点位的平均值△E1平均;然后,依次计算出样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N的色差:△E2平均、△E3平均、△E4平均、△E5平均、△E6平均、△E7平均……△En平均
本发明优选方案,在步骤03和步骤04中,所取得结果至少需要获得2名及以上技术人员认可。
本发明的有益效果是:本发明提出一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法,通过计算出各种颜色污泥的色差和热值,通过建立XY平面直角坐标系,以色差(△E)为X坐标的值,热值(Q)为Y轴坐标的值,在XY平面直角坐标系中确定各种污泥对应的各点,将各点连成线从而获得污泥色差-热值曲线(△E-Q)。对于任何一种待测的污泥,只要根据其颜色,首先计算该污泥的色差值△E待测,根据步骤5中获得的污泥色差-热值曲线(△E-Q),在X轴中代入△E待测,就可以在曲线中直接查找出对应的热值Q(即Y坐标的值)。可以有效地解决现有采用热容量法测量污泥热值所带来的费用高、工作量大、对技术人员的操作熟练度要求高等问题。
具体实施方式
一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤01,根据污泥样品颜色由浅至深,命名为样品1、样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N;其中,样品1、样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N,可以对应备注为浅黄1、黄2、黄褐3、褐4、黑褐5、黑6,黑7,……黑N。
在步骤01中,所有污泥需事先充分混匀,污泥颜色需要经过本领域3名及以上普通技术人员在CIE规定的白光标准D65条件下与标准比色卡对照进行感观评价,并且所取得结果至少需要获得2名及以上技术人员认可;
步骤02,将色差计设置成以CIE规定的白光标准D65中的光源作为基准点,即将步骤01中技术人员目测判别污泥颜色时的光源或等价光源作为色差计的基准点,此时色彩空间L,a,b值均为0,色差值为0,即L0=0,a0=0,b0=0,△E=0;
步骤03,利用色差计对各个污泥样品的吸收或反射光的L,a,b值进行测定,从而计算出△E;
首先利用色差计对样品1的吸收或反射光的L1,a1,b1值进行测定,
根据公式:
Figure GDA0003478252180000031
计算出△E1
然后,依次分别对样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N进行测定,分别计算出△E2、△E3、△E4、△E5、△E6、△E7……△En
在步骤03中,对每一个样品的测定采用多点平均法,然后计算出平均值的方法;
针对样品1,在20厘米×20厘米的污泥样品中,找出5个典型点位,通过色差计的测定,分别计算出5个典型点位的△E1.1、△E1.2、△E1.3、△E1.4、△E1.5,由此,计算出5个典型点位的平均值△E1平均;然后,依次计算出样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N的色差:△E2平均、△E3平均、△E4平均、△E5平均、△E6平均、△E7平均……△En平均
步骤04,参照步骤3的方法,针对样品1、样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N,采用多点平均法,利用量热仪测量并计算出污泥样品热值Q1平均、Q2平均、Q3平均、Q4平均、Q5平均、Q6平均、Q7平均……Qn平均
步骤05,建立XY平面直角坐标系,以色差(△E)为X轴的值,热值(Q)为Y轴的值,各个污泥样品对应的坐标值分别为:
样品1(浅黄1)的坐标为,X1=△E1平均,Y1=Q1平均
样品2(黄2)的坐标为,X2=△E2平均,Y2=Q2平均
样品3(黄褐3)的坐标为,X3=△E3平均,Y3=Q3平均
……
样品N(黑N)的坐标为,Xn=△En平均,Yn=Qn平均
在XY平面直角坐标系中标出各个样品对应的点并以色差由低往高依次将各点拟合连成曲线,此曲线即污泥色差-热值曲线(△E-Q);
步骤06:对于任何一种待测的污泥,只要根据其颜色,首先计算该污泥的色差值△E待测,根据步骤5中获得的污泥色差-热值曲线(△E-Q),在X轴中代入△E待测,就可以在曲线中直接查找出对应的热值Q(即Y坐标的值)。
本发明提示,本例中,步骤01至步骤05进行完毕后,对于待测污泥样品,在计算出待测污泥的色差值△E待测之后,除了可以利用曲线查找出待测污泥的热值Q之外,还可以采用电脑自动计算的方法。采用电脑自动计算的方法,必须将包含在步骤01至步骤05中以获得△E平均-Q平均数学关系的计算内容以电脑程序语言的方式录入到电脑中由此形成△E平均-Q平均专用计算程序。利用△E平均-Q平均专用计算程序,对于任何一种待测的污泥,只要根据其颜色,首先计算该污泥的色差值△E待测,则可以在电脑中输入△E待测由程序直接计算出热值Q。

Claims (5)

1.一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤01,根据污泥样品颜色由浅至深,命名为样品1、样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N;其中,样品1、样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N,可以对应备注为浅黄1、黄2、黄褐3、褐4、黑褐5、黑6,黑7,……黑N;
步骤02,将色差计设置成以CIE规定的白光标准D65中的光源作为基准点,即将步骤01中技术人员目测判别污泥颜色时的光源或等价光源作为色差计的基准点,此时色彩空间L,a,b值均为0,色差值为0,即L0=0,a0=0,b0=0,△E=0;
步骤03,利用色差计对各个污泥样品的吸收或反射光的L,a,b值进行测定,从而计算出△E;首先利用色差计对样品1的吸收或反射光的L1,a1,b1值进行测定,
根据公式:
Figure FDA0003478252170000011
计算出△E1,然后,依次分别对样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N进行测定,分别计算出△E2、△E3、△E4、△E5、△E6、△E7……△En
步骤04,参照步骤03的方法,针对样品1、样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N,采用多点平均法,利用氧弹量热仪测量并计算出污泥样品热值Q1平均、Q2平均、Q3平均、Q4平均、Q5平均、Q6平均、Q7平均……Qn平均
步骤05,建立XY平面直角坐标系,以色差△E为X轴的值,热值Q为Y轴的值,各个污泥样品对应的坐标值分别为:
样品1,即浅黄1的坐标为,X1=△E1平均,Y1=Q1平均
样品2,即黄2的坐标为,X2=△E2平均,Y2=Q2平均
样品3,即黄褐3的坐标为,X3=△E3平均,Y3=Q3平均
……
样品N,即黑N的坐标为,Xn=△En平均,Yn=Qn平均
在XY平面直角坐标系中标出各个样品对应的点并以色差由低往高依次将各点拟合连成曲线,此曲线即污泥色差-热值曲线;
步骤06:对于任何一种待测的污泥,只要根据其颜色,首先计算该污泥的色差值△E待测,根据步骤5中获得的污泥色差-热值曲线,在X轴中代入△E待测,就可以在曲线中直接查找出对应的热值Q。
2.根据权利要求1所述的一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法,其特征是,在步聚02中,所有污泥需事先充分混匀,污泥颜色需要经过本领域3名及以上普通技术人员在CIE规定的白光标准D65条件下与标准比色卡对照进行感观评价。
3.根据权利要求1所述的一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法,其特征是,在步骤03中,对每一个样品的测定采用多点平均法,然后计算出平均值的方法。
4.根据权利要求3所述的一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法,其特征是,在步骤03中,针对样品1,在20厘米×20厘米的污泥样品中,依据固体废物取样规则,找出5个典型点位,通过色差计的测定,分别计算出5个典型点位的△E1.1、△E1.2、△E1.3、△E1.4、△E1.5,由此,计算出5个典型点位的平均值△E1平均;然后,依次计算出样品2、样品3、样品4、样品5、样品6、样品7……样品N的色差:△E2平均、△E3平均、△E4平均、△E5平均、△E6平均、△E7平均……△En平均
5.根据权利要求3所述的一种基于CIELAB色彩空间快速测算污泥热值的方法,其特征是,在步骤03和步骤04中,所取得结果至少需要同时获得2名及以上技术人员认可。
CN201911262092.XA 2019-12-10 2019-12-10 一种基于cielab色彩空间快速测算污泥热值的方法 Active CN110987836B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911262092.XA CN110987836B (zh) 2019-12-10 2019-12-10 一种基于cielab色彩空间快速测算污泥热值的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911262092.XA CN110987836B (zh) 2019-12-10 2019-12-10 一种基于cielab色彩空间快速测算污泥热值的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110987836A CN110987836A (zh) 2020-04-10
CN110987836B true CN110987836B (zh) 2022-04-15

Family

ID=70092095

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911262092.XA Active CN110987836B (zh) 2019-12-10 2019-12-10 一种基于cielab色彩空间快速测算污泥热值的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110987836B (zh)

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101482493B (zh) * 2009-02-17 2010-09-08 云南昆船瑞升科技有限公司 一种造纸法再造烟叶外观颜色检测方法
CN103308173A (zh) * 2013-05-21 2013-09-18 北京化工大学 一种色差测量方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN110987836A (zh) 2020-04-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106872146B (zh) 一种光源相关色温和显色指数分析方法
CN102053072B (zh) 基于最小偏二乘法的酿造酱油和配制酱油的鉴别方法
CN108061731A (zh) 一种基于摄像头检测水中亚硝酸盐、氨氮、硫、磷酸盐含量的系统
CN108195895B (zh) 基于电子鼻和分光测色仪的茶树叶片氮含量快速检测方法
Wang et al. Independent component analysis-based baseline drift interference suppression of portable spectrometer for optical electronic nose of Internet of Things
CN109323999A (zh) 一种基于图像数值分析的分光光度检测方法
Manzano et al. Preliminary study of UV ageing process of proteinaceous paint binder by FT-IR and principal component analysis
CN113283072A (zh) 一种适用于多场景条件的水体cod检测方法
CN115128017A (zh) 一种彩绘文物照明损伤评估方法及监测方法
CN110987836B (zh) 一种基于cielab色彩空间快速测算污泥热值的方法
CN102998249A (zh) 一种金红石型钛白粉耐候性的检测方法及装置
CN110907388A (zh) 一种基于红外光谱分析的溢油种类鉴别的方法
CN111896497B (zh) 一种基于预测值的光谱数据修正方法
KR101901812B1 (ko) 전자눈 분석을 이용한 쌀 신곡과 구곡의 판별 방법
Wright et al. Determination of oxidation rates of air‐blown asphalts by infra‐red spectroscopy
CN104359900A (zh) 一种快速检测蜂蜜中脯氨酸含量的试剂盒
CN105787518B (zh) 一种基于零空间投影的近红外光谱预处理方法
WO2021114109A1 (zh) 一种基于cielab色彩空间快速测算污泥热值的方法
CN113607674B (zh) 基于mems气体传感器阵列的多气体检测方法及系统
JPH05223729A (ja) 潤滑油劣化度判定方法およびその装置
CN112881318B (zh) 一种检测变压器绝缘纸中甲醇含量的方法
CN107328718A (zh) 一种以三乙酸甘油酯为溶剂的烟用香精的质量快速判别方法
CN113189031A (zh) 松香色度标准块量值溯源方法及装置
CN113624717A (zh) 基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法
CN105300919A (zh) 利用近红外光谱快速检测白酒中主要成分的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP01 Change in the name or title of a patent holder
CP01 Change in the name or title of a patent holder

Address after: 518046 13th Floor, Times Financial Center, 4001 Shennan Avenue, Futian District, Shenzhen City, Guangdong Province

Patentee after: Shenzhen Energy and environmental protection Co.,Ltd.

Patentee after: Shenzhen Hezhong Clean Energy Research Institute

Address before: 518046 13th Floor, Times Financial Center, 4001 Shennan Avenue, Futian District, Shenzhen City, Guangdong Province

Patentee before: SHENZHEN ENERGY ENVIRONMENTAL ENGINEERING Co.,Ltd.

Patentee before: Shenzhen Hezhong Clean Energy Research Institute

TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20220513

Address after: 13 / F, Times financial center, 4001 Shennan Avenue, Futian District, Shenzhen, Guangdong 518000

Patentee after: Shenzhen Energy and environmental protection Co.,Ltd.

Address before: 518046 13th Floor, Times Financial Center, 4001 Shennan Avenue, Futian District, Shenzhen City, Guangdong Province

Patentee before: Shenzhen Energy and environmental protection Co.,Ltd.

Patentee before: Shenzhen Hezhong Clean Energy Research Institute