CN1253620A - 沉降过程分析装置和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于监测在液体－固体介质中的微粒移动的动态系统和方法,它包括微粒沉降速率、识别未沉降微粒混浊团和识别及控制在沉降器中稀浆中的沉降微粒的淀积层面。该系统包括用于监测来自稀浆中的微粒的回波的超声波换能器和接收机。处理回波来确定沉降微粒的淀积层面、末沉降微粒混浊团的位置以及微粒混浊团的沉降速率。

Description

沉降过程分析装置和方法

发明背景

精确确定沉降粒子的淀积层面(bed level)对于控制澄清槽(诸如，澄清器、浓缩器和铝和煤沉降器)是十分重要的。在操作沉降器期间，通过管道将由载有粒子(诸如，铝、固体废物或煤)的液体形成的稀浆(slurry)通到中心顶部，即，澄清槽的“中心井(center well)”。于是，把稀浆卸入中心井中，使粒子沉降在槽的底部。沉降粒子形成淀积层，而且在废物悬浮体和其上的液体之间的液固界面是淀积层面。然而，通常在稀浆中的粒子不立即沉降到底部，而是仍然悬浮在槽中形成“混浊团(cloud)”，该混浊团能产生或者就是扰动(upset)状态的预报器。关于淀积层面的位置和/或混浊团尺寸及强度的知识对于控制添加到槽中的化学制剂或絮凝剂的量以控制沉降过程是十分重要的。

由于缺乏可靠的测量仪器，所以由人工方式控制浓缩器和澄清器中的沉降速率。通过把从澄清槽提取的稀浆样品置入量筒中，并采用光电池或视觉观测以测量悬浮粒子在量筒内下落给定距离的时间，人工确定沉降速率。这种方法虽然简单和廉价，但是不是测量沉降速率的可靠方法，这是因为它依赖于从沉降器获得有代表性的样品、在沉降器外部执行而且它的精确度依赖于观测人员。

还可通过运用简单的非相干式鱼探机(non-coherent fish finder)(A模式)超声波系统，确定沉降粒子的淀积层面。在A模式系统中，换能器(transducer)把超声波脉冲送到盛在“沉降器”中的粒子悬浮体内。低电平回波从沉降淀积层的表面返回。如果已知超声波脉冲的速度，那么通过运用熟知的距离方程，可以根据在发射脉冲和返回回波之间的时间计算到沉降粒子的淀积层面的距离：

      d＝ct/2

其中，d＝到目标的距离

      c＝在液体或其它介质中的声速

      t＝从换能器脉冲到回波返回的往返时间。

当存在明显的淀积层面边界，而且该边界实质上与超声波换能器路径垂直的情况下，现有技术的简单A模式系统是有用的。然而，如果淀积层面边界不是近似地与换能器路径垂直，或者当不存在明显的淀积层边界时，那么来自淀积层面的回波可能是模糊或不可检测到的。此外，在可能存在淀积层面的未沉降粒子中，A模式超声波系统只提供极少或不提供任何关于沉降器性能的信息。

当前，非相干A模式系统不能可靠地检测淀积层面、混浊团层和混浊团层特征。因此，需要可靠和精确地确定是否存在淀积层面和混浊团层以及在混浊团层中的粒子活动。

发明概述

本发明提供一种用于检测和控制在稀浆中的沉降微粒的淀积层面。本发明还可用于控制在稀浆中的微粒沉降速率。本系统包括用于把超声波脉冲发送到在沉降器内的稀浆的超声波换能器。系统还采用预放大-接收机来检测来自稀浆中的微粒的回波。处理这些回波来确定沉降微粒的淀积层面、混浊团的存在以及在沉降器中的混浊团的微粒活动和微粒的沉降速率。淀积层面和沉降速率还可用于控制将化学制剂、稀浆添加剂等添加到沉降槽。

在本发明中采用的系统可以在下列相干模式中的任一种模式下进行操作：(i)峰值方法(相干A模式)，当淀积层面存在时对其加以检测，(ii)移动目标检测模式，检测微粒混浊团并评估它们的特征以及检测淀积层面，和(iii)多普勒处理模式，检测在沉降槽中的液体悬浮物的上升和下降微粒速度。峰值方法和移动目标检测模式被称为图像模式。

在另一方面，本发明提供用于确定在液体稀浆中沉降微粒的淀积层面的位置的系统和方法。本方法包括将第一频率的超声波从换能器发送到具有沉降微粒的淀积层和沉降微粒的混浊团的稀浆中。超声波从淀积层产生回波和从沉降微粒产生回波。从回波产生数字和模拟电信号，而且处理电信号来表示微粒的淀积层面和沉降特征。

另一方面，本发明提供用于识别淀积层面和沉降微粒的系统。本系统采用用于把超声波信号送入稀浆的换能器。将超声波信号作为由预放大-接收机捕获的回波反射。预放大-接收机把回波转换成模拟电信号。将这些信号送到各个正弦和余弦信道，那里将那些信号与在混频器中的正弦或余弦信号相乘并滤波来除去混频器的高频产物。模拟开关把所得新模拟信号复接到模拟-数字变换器，把那些模拟信号转换成数字信号。把数字信号存储在数据捕获存储器中用于根据如下所述的峰值方法、移动微粒方法或多普勒方法中的任一种方法进行数字处理。本发明的系统包括距离相位抵消存储器用于存储背景或基线噪声的时延型式。

本发明的系统和方法采用比在现有技术非相干A模式图像中更宽的回波检测的动态范围。因此，可处理回波来提供更宽的幅度和相位信息、距离时延信息、混浊团层活动信息以及微粒速度信息，诸如沉降速率。

在另一方面，本发明的系统和方法可用于监测沉降器性能和状态，而与是否存在可检测淀积层面无关。在另一方面，本发明的系统和方法能够从液面到沉降器底部进行可靠的检测和表示未沉降混浊团性能的特征，诸如内部微粒活动和混浊团厚度的特征。因此，可以同时检测和表示多个未沉降混浊团的特征。可以将结果用作沉降器扰动状态的指示器。

已简要概述本发明，下面参照说明和非限制性例子来详细描述本发明。如这里说用到的，“沉降器”包括诸如澄清器、浓缩器或其它类似的装置。

附图说明

图1A和1B是示出测量淀积层面的技术的示意图。图1A和1B还示出在澄清槽中单极回波幅度对深度的曲线。

图2A是示出在稀浆中各点处的回波检测的示意图。

图2B-2D表示在如图2A所示的各点处检测到的回波信号。

图3A-3C示出通过本发明处理回波信号的效果。

图4是本发明的系统的方框图。

图5是淀积层面控制过程的示意图。

本发明的详细描述

可将沉降粒子的淀积层面定义为沉降粒子向下速度小于给定值的面，例如，近似于零速度2″/min的程度，或者定义为存在于未沉降粒子混浊团和沉降淀积层之间的明显的可检测到的边界的程度。

图1A示出在未沉降粒子混浊团靠近澄清槽的底部但不重叠淀积层面的情况下的定义明确的淀积层面。因此，来自淀积层面的回波是清楚和明显的。图1A示出来自淀积层面的回波信号的幅度。相反，而且如图1B所示，当未沉降粒子混浊团重叠淀积层面时，由来自粒子混浊团的回波分裂来自淀积层面的回波。结果，如图1B所示，来自淀积层面的回波模糊。

根据本发明，而且如图2A所示，超声波换能器T把超声波脉冲发送到澄清槽内的粒子混浊团5中。当超声波脉冲遇到粒子混浊团、淀积层面或沉降器底部时，由超声波脉冲产生的来自粒子的回波反射回到换能器，而且馈送到前级放大接收机P-R。经历在沉降器中处理的材料的粒子大小可随着处理不同而变化。对于直径大约500至3000微米的材料，大约200至500KHz的超声波频率能够检测具有高信噪比的未沉降粒子的淀积层面和“活动”或“混浊团”级。对于直径大约200至500微米的材料，大约500KHz至2.25MHz的超声波频率还能够检测具有等同信噪比的淀积层面和“活动”或“混浊团”级。对于经历在澄清器中的处理的较小粒子尺寸的材料，例如，50至200微米，对于等同的信噪比，超声波频率应增至2.25到5MHz。

图2B-D表示对于在图2A中的点P1、P2和P3，用多普勒方法以及在本发明中采用的移动粒子检测法产生的信号。在图2A中的点P3表示在澄清槽的底部的沉降淀积层面。点P2表示在稍高于沉降淀积层面的表面的混浊团5中的位置，而且点P1表示在粒子混浊团5中的位置。在点P1和P2处，回波信号随着时间在零基线附近变化。变化率依赖于粒子的速度、换能器频率和在稀浆中的声音速度。图2B和2D示出由这些粒子产生的典型的波形。可由在多普勒方法和移动目标检测方法中已知的快速傅里叶变换(FFT)处理这些波形，以定位淀积层面。当不存在明显的淀积层面边界时，这些数据用于评估淀积层面。相反，来自在点P3处近似静止的淀积层面边界的信号提供如图2C所示的恒定或近似恒定的信号。在图2C中的波形，当利用FFT或移动目标检测模式分析时，图2C中的波形给出零或近似零的粒子速度。

在本发明的每个多普勒、峰值和移动目标相干检测模式中，将正弦(sin)和余弦(cos)信号与回波模拟信号相乘。在每个正弦和余弦信道中的所得模拟信号的幅度和频率包络表示沿着超声波的路径获得的来自换能器的回波数据。图3A示出由来自不带有重叠淀积层面的未沉降粒子混浊团的显著的慢速未沉降的淀积层面的回波产生的模拟信号。图3B表示从基本上沿着整个换能器路径延伸到沉降器底部的未沉降混浊团层获得的回波数据的幅度和频率。图3C示出从单个明显静止淀积层面获得的回波数据的幅度和频率。根据如下所述的正弦和余弦信道数据，可以计算在澄清槽中不同深度的回波幅度数据。

参照图4，示出本发明的系统的方框图。如图4所示，作为主振荡器的元件的可购得晶体振荡器控制时间和系统的逻辑功能。从Minnesota的Digikey Co.可以购得有用的晶体振荡器。在主振荡器中的频率谐振晶体提供系统的稳定基本频率。主振荡器和逻辑还产生正弦和余弦频率以与回波信号相乘，从而在混频器中产生新模拟信号。这些正弦和余弦频率与换能器超声波频率相干，而且相互相差90°的相移。由主振荡器生成并由脉冲发生器放大的时间选通(timegated)正弦信道脉冲信号作为换能器激励型号。所有这些信号都与晶体振荡器相干。同步二进制计数器链(未图示但是主振荡器块的一部分)对晶体振荡器频率进行分频以提供所需换能器重复频率。例如，在10ft深的沉降器中用到的换能器重复频率可在相继换能器脉冲之间采用0.003秒延迟。时间延迟允许在发送下一个换能器脉冲之前由预放大接收机(preamp-receiver)接收从第一换能器超声波脉冲返回的所有回波。

滤波来自正弦/余弦信道混频器的回波信号以去除高阶频率、进到放大器并通过模拟开关送到模拟-数字变换器(ADC)。ADC交替通过模拟开关采样来自正弦和余弦信道的模拟信号以转换成数码。把所得数码送到数据捕获存储器(data acquisition memory)。在主振荡器块中生成完成模拟开关选择、模数转换并存储在数据捕获存储器的所有定时和逻辑信号，正如熟悉本技术领域的人员所知的那样。这使得系统与主晶体振荡器同步，并使得系统相干。

在预放大接收机块中检测和放大回波。预放大接收机的一个特性是提供时间增益控制电压调节。可成形时间增益控制电压来增加预放大增益，以补偿超声波脉冲传向沉降器底部时的换能器超声波路径扩展。因此，沿着换能器束路径(transducer beam path)上所有目标的回波幅度趋于均衡，因此提供更加可靠的模拟回波数据。

把来自预放大接收机的经放大回波信号送到正弦和余弦混频器，在那里，由来自主振荡器的正弦和余弦信号与它们相乘。每个混频器的模拟信号输出包括具有频率等于换能器激励频率和返回回波频率之差加上更高频率项的回波幅度信号。如图4所示，由在混频器之后的滤波器消除更高频率项。可在放大器中，增大来自滤波器的正弦/余弦模拟信号输出，输入到模数变换器以转换成数字电气信号。

从诸如沉降淀积层面的静止目标返回的回波具有与原始换能器超声波脉冲相同的频率，然而来自诸如微粒的移动目标的回波是等于多普勒频移的偏移频率。由下列方程估计多普勒频移：

      f_d＝(2vf_t/c)^*cos(φ)

其中，f_d＝多普勒频移，

      v＝质点速度，

      f_t＝换能器频率，

      c＝声速，和

     φ＝微粒和换能器超声波路径的方向之间的角度。例如，如果微粒沿着垂直方向上或下流动，那么φ＝0或180°和cos(φ)＝±1。

如果回波从诸如沉降淀积层面的静止目的返回，那么正弦/余弦信道模拟信号输出如图3C所示。如图3C所示，换能器超声波频率和回波频率之间的频率差大约为零。

正弦或余弦模拟信号的极性取决于正弦/余弦信号的相位和回波相位之间的关系。例如，通过计算正弦信道的平方与余弦信道的平方之和的平方根，找到来自被清楚定义的淀积层面的单极幅度信号(诸如，如图1A所示)。

慢速移动的分离目标回波，诸如来自慢速移动淀积层面边界的回波，如图3A所示。如图3A所示，正弦/余弦模拟输出信号在等于回波频率和发送脉冲频率之差的频率下，在基线附近振荡。通过取正弦信号和余弦信号的平方和的平方根，获得如图1B所示的单极模拟信号。

来自未沉降混浊团的回波如图3B所示。在沿着换能器超声波路径的任一点处，在基线附近的回波的振荡频率依赖于在该点处的返回回波和发送脉冲频率之间的频率差。一般，未沉降混浊团层的正弦/余弦模拟信号输出的幅度低于沉降淀积层的正弦/余弦模拟信号输出。

背景噪声回波通过引入寄生(spurious)距离相位，可能干扰来自未沉降混浊团微粒的所需回波。通过使来自换能器的超声波脉冲离开槽的底部，从而生成表示背景噪声回波可识别寄生距离相位并将它存储在距离相位存储器中。在换能器脉冲期间，从距离相位抵消存储器中读取寄生距离相位数据，并从回波信号中相干地减去它以消除寄生距离相位数据。距离相位抵消存储器需要定期更新以说明变化的沉降器条件。根据沉降器条件，熟悉该技术领域的任何人可以容易地决定更新频率。

由操作者输入到计算机，建立数据收集变量和模式。操作者输入沉降器深度的数据、换能器重复率和所需操作模式，即，峰值模式和移动微粒模式以及多普勒模式。如果选择多普勒模式，操作者输入多普勒采样的数量和深度位置。方便的是，如下所述，可以采用峰值方法、移动微粒方法和多普勒方法中任一种。

计算机总加操作者输入数据并把该数据存储在硬盘上的文件中以进行ADC启动、选择图像或多普勒模式，等等。在开始操作时，将这个存储器信息读入系统逻辑，从而预选择对于多普勒模式的换能器的深度。在主振荡器块中产生对于系统操作的所有后来的逻辑和定时信号。这些后来的信号包括ADC定时脉冲、存储器地址和写入脉冲，以及模拟开关控制信号。

如上所述，沉降器条件是瞬变的。因此，在给定换能器脉冲的时刻，对于检测而言淀积层面边界不可能是在满意的位置上。于是，在特定时刻，会存在与换能器超声波路径垂直的明显的淀积层面，但是在下一个瞬间，淀积层面变得不太明显或者不再与换能器超声波路径垂直。有利的是，在两个图像模式中，可在几个换能器脉冲范围内收集回波，而且存储在收集捕获存储器中。来自几个换能器脉冲的数据增加淀积层面边界的观测时间，如果它存在的话，并增加淀积层面检测的概率。

可用上述三种截然不同的方法处理在数据捕获存储器中的数据。在峰值检测方法中，根据换能器行(line)到换能器行，逐行从存储器二次调用模拟正弦和余弦信号。如这里所用到的，换能器行是从单个超声波脉冲返回的回波的集合。

有利的是，峰值方法使得即使在数据捕获存储器中只有一个换能器行检测淀积层面，也能进行淀积层面检测。此外，如果由在数据捕获存储器中的几个换能器行检测沉降的淀积层面，那么增加检测淀积层面的概率。所得行示出在换能器超声波路径上对于每个距离增值的最大回波点，而且呈现来自沉降的淀积层面的回波以确定淀积层面。

为了启动与峰值方法一起使用的系统，将对于每个正弦模拟信号和余弦模拟信号的在所得行的每个数据点中的起始值设为零。如这里所用到的，所得行是表示来自每个正弦和余弦信道中的所有被记录的换能器行的在沉降槽内每个深度处的最高信号值。对于每个换能器行，将在沉降槽中的每个深度处的信号值与已出现在该深度处的所得行上的值，与来自正弦和余弦信道的在该相对应深度处的值相比较。于是，将两个信号值中较大者分配给所得行。当然，第一换能器行将大于在所得行中的起始值。对记录在存储器中的多个换能器行重复这个处理。正弦和余弦信道所得行等于多个换能器行中的深度最大值。

峰值检测方法提供组合的结果行，它等于沿着前面所得行中的每个行，逐点将正弦信道数据的平方加上余弦信道数据的平方和的平方根。通过把峰值幅度定位于组合所得行上，找到淀积层面。当淀积层面回波数据具有随机特征时，无论是在发送所需数量超声波脉冲的整个期间，即，询问(interrogation)期间，还是分段通过(fragmented across)相同询问期间，通过选择每个所得行随机点的峰值，峰值方法大大增加了淀积层面检测的概率。

在峰值检测方法中，通过分析所得换能器行超声波数据，可以找到未沉降微粒的淀积层面和活动面(activity level)。神经网络(neural network)是较佳分析方法。任一种可获得的神经网络软件发展数据组都可用于本发明。通过将超声波数据的所得换能器行表示为输入，而且把相应测定实时淀积层面和微粒活动面表示为输出，构成神经网络，从向它提供的输入和输出的测定数据组中“学习”。于是，将所得神经网络发展模型用于我们发明的控制部分。

当峰值检测法不能找到沉降的淀积层面回波或者当淀积层面回波太接近背景噪声级以至于不可靠时，可以采用移动目标法。当如果根本不能很好地沉降微粒时存在这种情况，诸如在一个或多个微粒混浊团可以形成的扰动状况。在这些混浊团中，未沉降微粒以不同的速度移动。在这些状况下，识别混浊团的数量、在混浊团中的微粒活动和混浊团的大小和位置对于描述沉降器的状况是十分有用的。

移动目标方法识别在换能器脉冲之间的移动微粒变化位置，从而导致正弦和余弦模拟信号的变化。移动目标方法通过从正弦和余弦信号的数据的下一个换能器行中减去正弦和余弦模拟信号的一个换能器行，然后取该差的绝对值，来评估微粒移动。对于多个换能器行总加差的绝对值。这个总和表示从换能器到沉降器的底部的微粒活动的综合得分(score)。通过计算正弦模拟信号的平方加上余弦模拟信号的平方之和的平方根，找到通过沉降器的深度的微粒活动的综合得分。较高幅度表示较大微粒活动。

通过利用在基线值之上的综合(总和)活动得分识别未沉降微粒，运用移动目标方法找到混浊团。可通过将微粒活动的综合得分作为在沉降器中的深度函数，可以确定基线值。混浊团的综合微粒活动得分大大高于没有混浊团的液柱的分值。综合得分偏离基线的发生次数等于存在于槽中的混浊团的数量。此外，这些偏离位置还表示混浊团的位置。于是，可将综合活动得分用于识别混浊团的数量、在各个混浊团中的微粒活动和混浊团形成的范围以便评估沉降器的状态，而与是否获得峰值法确定淀积层面无关。例如，高活动得分表示具有高度各微粒活动的混浊团。大混浊团表示在大范围内的微粒活动，同时小混浊团表示在有限范围内的微粒活动。混浊团形成为评估沉降器状况提供数据，而且需要调节在沉降器中的化学添加剂的数量和种类、稀浆添加剂(slurryadditions)、沉降器倾斜速度(rake speed)，等等。

在某种情况下，对于检测的峰值法而言，淀积层面并不够紧密。当微粒密度产生变化或者微粒移动产生变化时，存在这样的淀积层面。可将这种淀积层面称为软淀积层面。可将综合活动得分用来识别软淀积层面。当存在一个而且没有任何重叠混浊团时，软淀积层面将导致比由混浊团层引起的偏离更明显(sharper)地偏离基线。当混浊团重叠淀积层时，没有任何明显的偏离，但是如果由混浊团引起的偏离明显地或急剧地回到基线，那么可以检测淀积层面。在淀积层面处，存在最小微粒移动。结果，综合活动得分在基线附近。

在多普勒模式中，在沿着换能器的超声波路径上的特定点处，计算上升和下降方向的微粒速度。根据上述已知距离方程等式，选择在沉降器中的深度，并记录发送超声波信号的时刻T_o。在预定时刻T_f处，记录微粒回波的频率和幅度。根据在液体中的声音速度，预置时刻T_f与在稀浆中的微粒深度相对应。通过改变T_f，可以监测在从换能器表面到槽内的各种距离处的微粒的沉降速度。在计算机的控制下可以活动在不同深度处的测量，从而用FFT来构成作为时间函数的沉降速率曲线。

在多普勒模式中，本发明的系统可以容纳多个采样点，诸如在图2A中的P₁和P₂。方便的是，可采用8个采样点。对于每条换能器数据的线，每个采样点只需取在正弦和余弦信道中的一个数据点。在完成数据捕获之后，从数据捕获存储器检索每个采样点的正弦和余弦模拟信号。运用快速傅里叶变换(FFT)或者其它频谱技术或者频谱分析器算法(诸如，自回归技术)，分析这些正弦和余弦模拟数据。

由检测的最小微粒速度确定与多普勒方法一起使用的采样时间期间或询问期间。在沉降器中，最小微粒速度大约为1-2英寸/分钟。因此采样时间期间是(1/f_d)，其中f_d是与最小微粒速度相对应的多普勒频率。低速度与在FFT中的低频率相对应。FFT需要大约为10秒的观测时间来获得这种程度的微粒速度分辨力。然而，由所期望的最大微粒速度确定最小换能器重复频率。例如，运用500KHz换能器和0.5ft/sec的最大微粒速度，多普勒频率大约为152Hz，需要至少304Hz的换能器重复频率。

在多普勒模式中，多普勒采样的范围应落在换能器重复频率范围内。此外，可以采用有限的长度波导或‘静盒(quiet box)’。波导作为其中通过旋转倾斜引入沉降器循环流的腔体，而且大大衰减来自中心井的流入物。没有波导，循环流导致微粒沿着除了垂直之外的其它方向移动，从而很难解释多普勒速度和方向信息。来自波导的多普勒信息与运用在沉降器环境之外的量筒以人工测得的沉降速度近似相对应。

在另一个实施例中，通过将附加的换能器设置在比第一即主换能器更远离槽的中心井的位置时，可以在沉降槽内的两个或多个位置上测量沉降淀积层面和微粒混浊团。可用多个换能器来保持在淀积层面中的高信噪比，来克服由于气泡导致的在淀积层面回波中的信噪比减小的问题。如果气泡附在换能器表面的大面积内，那么换能器根本不能有效地工作。如果气泡聚集在任一个换能器上，那么可用在换能器下面通过的刮擦器除去气泡。在铝澄清器中产生气泡是一个很大的问题。当将液体加热至接近或高于沸点时会产生气泡。当将液体稀浆从高压源释放到沉降器中时，也产生气泡。第二换能器通常没有气泡，除非整个澄清器包含沸腾的液体。

本发明的另一种模式包括运用多个换能器阵列。换能器阵列包括一个或多个换能器或者换能器元件。将这些换能器或换能器元件几何排列以产生比单个换能器或换能器元件改进的超声波束特性。

产生的超声波束具有比沿着到沉降器底部的路径上的单个换能器更大的声强度(功率)和声压。从而减小由于在介质中的声功率或声压级声饱和引起的介质或液体稀浆的损耗。所提供的超声波源的更大的有效换能器孔径。由有效换能器尺寸和操作频率确定超声波束发散角。通过运用阵列，增加有效孔径，即，换能器阵列的面积。增加孔径减小了所得超声波束的发散角。此外，通过预放大/接收机总加来自每个换能器元件的接收到的回波，再次有效地减小束发散角。

利用这些信号处理技术增加整个系统灵敏度。在转换模式中，增加整个超声波声压级。声音声压级是由每个换能器产生的声压级综合，假定声压级低于介质的饱和级。结果是增加整个回波返回灵敏度和强度，提高了在沉降器中的淀积层面和未沉降微粒“活动”或“混浊团”级返回回波的识别。

例如，在这个发明中用到的阵列包括两个至四个换能器，以三角形或正方形排列。沿着稀浆或沉降器半径设置一至三个阵列。换能器的间隔和数量还可以根据稀浆或沉降器深度和在沉降器中的介质改变。

如上所述，可将波导或“静盒”定位在沉降器中。包含换能器的波导延伸到沉降器悬浮物中。波导衰减可能出现在沉降器中的随机循环流的效果，从而增强沉降微粒的向下移动的测量。

波导可以是其中带有允许液体稀浆进入波导的槽的圆柱体。用能够耐高于100℃和腐蚀性液体并在可能误导超声波束的流体下不弯曲的材料制成波导。

波导导致换能器束达到平面波，它在波导的长度范围内基本上保持不变，来减小束扩展，从而使回波幅度和检测可靠性的任何显著减小减至最小。波导还衰减出现在沉降器中的循环流。衰减循环流提供微粒垂直沉降速率，它与用沉降器之外的量筒中的悬浮物和秒表手工获得的速率相关。

将换能器定位在波导的顶端有效地增加了换能器的直径至在底端处的波导直径，而且还有效地将换能器定位在更紧靠淀积层面微粒表面一段等于波导长度的距离。将换能器定位在波导顶部的另一个优点在于可在波导中的各个位置上以电子方式取测量获得沉降速率数据所需的采样体积。

如上所述，在槽中的沉降处理条件可以是瞬时的。因此，对于避免可能破坏沉降过程的状态的扰动是很重要的。有利的是，由本发明的系统和方法获得的微粒沉降速率和沉降淀积层面的位置可用于控制将化学添加剂和微粒稀浆加到槽中的速率。

如图5所示，淀积层面和沉降速率可用于控制分别通过阀CV1和CV2把化学物1和2加到固体稀浆1的速率，其中通过水槽把固体稀浆1加到沉降处理槽，导致固体沉淀和基本上恢复清晰的液体。如图5所示，通过泵PU2从沉降槽取出沉淀的废物固体，而且所剩液体重新循环到稀浆中。

所得神经网络软件发展模型采取实时超声波测量并计算到模糊(Fuzzy)逻辑控制器的相应的淀积层面和活动面输入。模糊逻辑控制器计算到阀CV1和CV1(图5)的输出，控制添加化学物1和2来给出所需淀积层面和活动面设置点以控制沉降器的动态状况。这个模糊逻辑控制器可以根据任一商业可购得的模糊逻辑软件控制包，例如上述包带有表示输入到模糊逻辑控制器的神经网模型，带有对于以C.FORTRAN编程的模糊逻辑和神经网的物体码或任一种其它可传输编码系统。模糊逻辑控制器包括一系列规则，它管理添加化学物1和2，和任何其它添加化学物，和/或沉降器的其它控制参数，诸如图5的泵PU2，控制下溢抽出速率，从而控制沉降器设置点。

Claims (14)

1.一种用于定位液体泥浆中沉降微粒的淀积层面的方法，其特征在于，包括：

把超声波发射到微粒稀浆中以从所述微粒产生回波，

从所述回波产生模拟电信号，

把所述模拟电信号与正弦或余弦信号中任一相乘以产生第二模拟信号，

从所述第二模拟信号产生数字电信号，和

处理所述数字电信号以识别沉降微粒的淀积层面。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过多普勒方法、峰值方法或移动目标方法中的任一种方法执行所述处理。

3.如权利要求2所述的方法，所述峰值方法包括下列步骤：

将来自所述回波的信号分成正弦和余弦信道；

将在所述正弦信道中的所述信号与具有同所述超声波相同频率的正弦信号相乘；

将在所述余弦信道中的所述信号与具有同所述超声波相同频率的余弦信号相乘；

把在所述正弦和余弦信道中的每个信道中的所述信号转换成数字信号；

把根据换能器行的所述数字信号存储在存储器中；

把来自所有换能器行的所述最高回波幅度作为深度的函数分配给每个信道的一个或多个结果行；

从所述一个或多个所得行构成组合结果行，和

通过识别在所述组合结果行上的所述最高值定位所述淀积层面。

4.一种用于确定在稀浆中的沉降微粒的所述淀积层面的系统，其特征在于，包括：

用于把超声波信号送到稀浆中的装置，

用于接收由来自所述稀浆中的固体微粒的超声波信号反射导致的回波，

用于把所述回波转换成第一组模拟电信号的装置；

用于把所述第一组模拟信号与正弦或余弦信号相乘以产生第二模拟信号的装置，

用于把所述第二模拟信号复接到用于把所述模拟信号转换成数字信号的装置的装置；和

用于存储所述数字信号以进行数字处理的数据捕获存储器。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述数字处理是通过多普勒方法、峰值方法或移动目标方法中的任一种方法的处理。

6.一种用于识别在沉降槽中的未沉降微粒混浊团的方法，其特征在于，包括：

把超声波发射到微粒稀浆中以从所述微粒产生回波；

从所述回波产生电信号；

把所述电信号分成正弦和余弦信道；

把在所述正弦信道中的所述电信号与具有同所述超声波相同频率的正弦信号相乘来提供正弦信道结果；

把在所述余弦信道中的所述电信号与具有同所述超声波相同频率的余弦信道相乘来提供余弦信道结果；

把在所述信道中的所述电信号转换成数字信号；

根据换能器行把所述数字信号存储在存储器中；

根据每个深度逐一从相继换能器行中减去来自每个换能器行的所述数字信号；

对在每个信道中的在所述换能器行之间的差的绝对值求总和；

通过确定正弦信道结果的平方和余弦信道结果的平方之和的平方根，根据所述绝对值构成组合结果行；和

通过识别对所述组合所得行的基线的偏离来定位微粒混浊团。

7.如权利要求1、3、6、9、10、11、12、13或14中任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述超声波由2-4个换能器组成的阵列发射。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述换能器具有三角形或正方形的形式。

9.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过把所述最高回波幅度转换成输入数据文件格式、由神经网处理所述输入数据文件来提供输出并识别所述输出作为淀积层面和活动面信号，识别在所述组合所得行上的所述最高值。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，把所述淀积层面和活动面信号输入到模糊逻辑控制器装置来产生一个或多个附加输出信号。

11.一种用于定位在稀浆中沉降微粒的所述淀积层面的方法，其特征在于，包括：

把超声波发射到微粒稀浆中以从所述微粒产生回波，

从所述回波产生电信号，

通过峰值方法处理所述电信号来识别沉降微粒的淀积层面，其中所述方法包括下列步骤：

把来自所述回波的所述信号分成正弦和余弦信道；

把在所述正弦信道中的所述信号与具有同所述超声波相同频率的正弦信号相乘；

把在所述余弦信道中的所述信号与具有同所述超声波相同频率的余弦信号相乘；

将在所述正弦和余弦信道中的每个所述信号转换成数字信号；

根据换能器行把所述数字信号存储在存储器中；

把来自所有所述换能器行的所述最高回波幅度作为深度函数分配给每个信道的一个或多个结果行；

从一个或多个结果行构成组合结果行，和

通过把所述最高回波幅度转换成输入数据文件格式、由神经网络处理输入数据文件来提供输出并识别所述输出作为淀积层面和活动面信号来识别在所述组合所得行上的所述最高值，定位所述淀积层面。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，把所述淀积层面和活动面信号输入到模糊逻辑控制器装置以产生一个或多个附加输出信号。

13.如权利要求6所述的方法，其特征在于，通过把所述最大回波幅度转换成输入数据文件格式、由神经网络处理所述输入数据文件来提供输出和识别所述输出作为淀积层面和活动面信号，来识别对所述组合所得行的基线的偏离。

14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，把所述淀积层面和活动面信号输入到模糊逻辑控制器装置，产生一个或多个附加输出信号。

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