CN1737574A - 一种污垢监测装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种污垢监测装置,属于工程热物理与能源利用领域范畴。本发明包括温度传感器、压力传感器及浓度传感器、数据采集器和显示仪表;温度传感器测量管内壁面温度,可布置8-12个测点;压力传感器测量该管段的压力损失;浓度传感器测量形成污垢的悬浮物或盐类主流浓度。这些参数经采集后进行模数转换,然后使用仪表内主程序结合相应数据进行计算和校正,最终将显示出各监测点参数值、瞬时污垢生成量、累积污垢生成量及其相应的变化曲线。优点在于:大大拓展了污垢监测设备的应用范围,在应用于热交换设备中的同时,还可应用于非换热过程中,并且监测的准确性和可靠性很高。
Description
技术领域
本发明专利属于工程热物理与能源利用领域范畴,提供了一种污垢监测装置,广泛应用于流体输运和能量传递的热力设备行业。
背景技术
当前污垢的监测模型大多基于热交换理论形成的,以温差与热流之比的结果一污垢热阻作为监测的最终目标,依此来衡量对换热效果的影响和决策。但也带来一些问题,首先,对于非换热情况,因为其温差为零,显然是不能用污垢热阻衡量其污垢沉积情况的,这种情况在许多行业中也是存在的,如动力、化工和空调工程等中单纯多相流的管道输送和多组分流沿壁面等温流动等现象,这些污垢的存在有时会腐蚀壁面,堵塞管道,增加阻力,降低设备运行的经济性,必须予以重视;其次,出现了用温差描述污垢热阻时,污垢热阻可能为负值的特异现象,究其原因,是由于流道污垢层增厚致使流通截面积减少,流速增加可能使污垢热阻减少,还有污垢积聚的表面粗糙度很大时,破坏了附面层,使局部对流换热系数增大造成污垢热阻减少,因而出现负值。为此提出了一种基于质量传递理论的监测污垢生成量模型,它不但适应热质同时交换现象,还增加了对单纯质交换的适应性,并且避免了因温差描述产生污垢热阻为负值的特异现象。
污垢的形成是一个不断沉积和剥离的动态过程,达到平衡时两种过程总的差值即是污垢生成量,这符合质量传递理论规律,即二组分的浓度差形成了质量传递,传递到壁面上的沉积量和从壁面离析出的剥离量,都体现在其主流浓度同边界层浓度的差值上。据此质量传递监测模型研制的污垢监测装置,同以往的污垢监测设备相比应用范围广,监测结果可靠,有很好的应用前景。
发明内容
本发明的目的在于提供一种污垢监测装置,它克服了传统污垢监测装置以测量污垢热阻为目标,根据污垢热阻的大小判断污垢生成状况的弊病。它可直接监测污垢的实际生成量,切实可靠,避免了由于测量污垢热阻引起的一些假象和误差。当用于监测污垢生成时,不需要监测太多的温度参数,只需管内壁温度即可,减少了测量误差;压力的测点也比较少,只要求测量该监测管段的压损即可;如测量出入口液体中的固体颗粒悬浮物浓度,可采用7510型吸收光传感器来测定溶液的固体浓度,而在测量可形成污垢的溶液浓度时可采用光纤溶液浓度传感器。测量的污垢生成量也是确切的,不会出现污垢生成量为负值的现象,本监测装置也不受地点和环境的限制。
本发明设计了一种新型的依据质量传递原理的污垢监测装置,采用了新的监测模型和监测方法。
本发明包括:温度传感器、压力传感器及浓度传感器,数据采集器和显示仪表。温度传感器测量管内壁面温度,可布置8-12个测点;压力传感器测量被测管段的压力损失;浓度传感器测量形成污垢的悬浮物或盐类主流浓度。这些参数经采集后进行模数转换,然后结合相关数据依据仪表内主程序进行计算和校正,最终将显示出各监测点参数值、瞬时污垢生成量、累积污垢生成量及其相应的变化曲线。整个监测装置形成的数据处理系统如图1所示。整个监测系统由以下三部分组成:
1、显示仪表由3个功能键(即校正键、启动键和复位键)、液晶显示屏和数码管构成,可提供扫描信号,完成对功能键和显示屏等的管理,并实现去抖动和判断重复键的作用。
2、数据采集器(即模数转换器)可接受从现场传感器来的1-16路模拟量,依次可安装八个温度测点,两个压力测点和两个浓度测点,根据具体情况还可使用备用的模拟信号通道。
3、测点布置时,可沿所监测管段的长度方向平均布置8个温度测点,并可根据监测管段长度的增加(超过3米时)增加4个监测点;压力测量是在管段的出入口各布置一个测点;浓度传感器探头布置在入口和出口的管段截面中心点上。
本发明采用高级软件编程和编译(参见图2),并将其固化在芯片里,并在编程时考虑了用户要求的各种功能以及方便性和灵活性等。数据采集装置运行后,首先要进行系统的初始化,给出各个测点参数初值,设置上、下限值,检查各传感器是否正常工作,然后按采样周期进行温度、压力和沉积物主流浓度数值采集,确认所测值正常后,调用污垢生成量计算程序进行计算、打印和输出等。该装置易于实现实时数据采集,具有很强的抗干扰能力,运算功能强,执行速度快。还避免了一些难以直接测量的量,如计算污垢生成量模型中用到的热流密度和流体流量等,这些量可通过所测得的压力和温度计算出来。在主模型的基础上增加了的校对模型,它采用神经网络方法处理变量之间复杂的非线性关系,不需要任何先验公式,通过数据的训练自动总结归纳出污垢生成量的网络描述模型,即校正模型(参见图3)。使用校正模型,可对测得的压力、温度和浓度数据进行网络计算求解污垢生成量,并同污垢主模型计算值比较,确定最终的污垢生成量。采用该污垢在线监测,可实现污垢监测的自动化,以便形成快速高效的污垢监测响应机制,并及时采取处理措施,使污垢造成的经济损失最小化。
本发明的优点在于:
1、基于质量传递理论建立的数学监测模型,可作为新一代污垢监测装置的理论建模依据。该模型只需要所测量管段内壁面温度、出入口压力和简单的出入口主流浓度等测量参数,通过模数转换后,利用芯片中固化的主程序计算出污垢生成量,并根据用户需求以芯片中固化的辅助校正程序加以修正处理,在仪表盘上可显示各测点参数值、瞬时污垢生成量、累积污垢生成量及相应的变化曲线。
2、广泛通用性。对于常见的热交换现象可以监测,也可用于没有温差的单纯质交换场合,即非换热设备中流体流动形成的污垢也属于它的监测范围。
3、测量参数易于直接获得。因为它们是常见的物理量,易于直接测量,如压力和温度及浓度等。
4、简洁有效。在本监测装置中污垢描述直观,简单易懂,便于及时处理。
总之,由于采用了基于质量传递规律的数学模型,同时附以基于神经网络的校正算法模型,避免了以污垢热阻为测量目标出现的负值现象,同时也大大拓展了污垢监测设备的应用范围,在应用于热交换设备的同时,还可应用于非换热过程中,并且监测的准确性和可靠性很高。
附图说明
图1为本发明监测装置示意图。其中,T为温度,CA∞为浓度,P为压力。
图2为本发明的监测装置软件框图。
图3为校对模型的计算框图。δ为要求计算模型同校正模型的误差。
具体实施方式
流体在所测量管段内流动时,其内侧面布置的温度测点有八个,这八个片式温度传感器按照均分原则布置,可沿流动方向粘结在管壁上,引出点要密封严实,以防液体泄露,同时要注意各线之间的干扰,根据需要可加装隔离器,温度传感器测得的电阻信号经电阻调理后转化为电压信号,再经模数转换为数字信号。压力传感器安装在出入口的管段上部,其引出线也要防止接地点电位的波动引起模拟量信号的波动,必要时也要加装隔离器,其输出的电流信号经电流电压转化器变换为电压信号,再经模数转化为数字信号。浓度传感器安装在管段出入口的截面中心位置,输出的电流信号也要经过转换器转化成电压信号,最后也可转换为数字信号。 所有的穿壁管要穿过管壁上新开的孔,外侧用螺帽同焊在管外壁上的法兰拧紧,且二者之间要有垫片,引线须用标准电缆套管保护。所有温度、压力和浓度传感器引出的模拟信号线都将进入相应的信号转换器即数据采集器(如对温度传感器而言,信号变换形式为:电阻信号→电压信号→数字信号),实现数字信号的输出。输出的数字信号以串行通讯方式传输到显示仪表中,主控板上有主程序芯片和校正辅助程序芯片,通过仪表上相应的控制键来执行在线监测,显示各种结果。
由于在应用时安装的环境各异,会出现测点松动脱落等可能,同时,在数据显示时也将出现数据异常现象,在安装时需要传感器探头安装牢固,用耐高温、高压和耐磨的方法固定。另外,不但要注意仪表的污垢计算结果,还要经常用校正键处理,使其一直处于高精确度测量状态。
Claims (7)
1、一种污垢监测装置,其特征在于:包括温度传感器、压力传感器及浓度传感器、数据采集器和显示仪表;温度传感器测量管内壁面温度,布置8~12个测点;压力传感器测量被测管段的压力损失;浓度传感器测量形成污垢的悬浮物或盐类主流浓度;这些参数采集后进行模数转换,然后结合这些数据以仪表内主程序进行计算和校正,最终显示出各测点参数值、瞬时污垢生成量、累积污垢生成量及其相应的变化曲线。
2、按照权利要求1所述的污垢监测装置,其特征在于:显示仪表由3个功能键、液晶显示屏和数码管构成,提供扫描信号,完成对功能键和显示屏等的管理,并实现去抖动和判断重复键的作用。
3、按照权利要求1所述的污垢监测装置,其特征在于:数据采集器可接受从现场传感器来的1~16路模拟量,依次安装八个温度测点,两个压力测点和两个浓度测点,根据具体情况还可使用备用的模拟信号通道。
4、按照权利要求1所述的污垢监测装置,其特征在于:温度测点布置时,沿所监测管段的内壁面长度方向可平均分布8个温度测点,压力测量是在管段的出入口各布置一个测量点;浓度传感器探头布置在入口和出口的管段截面中心点上。
5、按照权利要求1或4所述的污垢监测装置,其特征在于:当管段长度超过3米时,增加4个监测点。
6、按照权利要求1所述的污垢监测装置,其特征在于:采用高级软件编程和编译,并将其固化在芯片里。数据采集装置运行后,首先进行系统的初始化,给出各测量参数初值,设置上、下限值,检查各传感器是否正常工作,然后按采样周期进行温度、压力和沉积物主流浓度参数采集,确认所测值正常后,调用污垢生成量计算程序进行计算、打印和输出。
7、按照权利要求1或6所述的污垢监测装置,其特征在于:在主模型的基础上增加了的校对模型,它采用神经网络方法处理变量之间复杂的非线性关系,不需要任何先验公式,通过数据的训练自动总结归纳出污垢生成量的网络描述模型,可对测得的压力、温度和浓度数据进行网络计算求解,以此校正模型计算的结果同污垢模型计算值比较,确定最终的污垢生成量。
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