WO2023127039A1 - インテリジェント攪拌システム - Google Patents
インテリジェント攪拌システム Download PDFInfo
- Publication number
- WO2023127039A1 WO2023127039A1 PCT/JP2021/048619 JP2021048619W WO2023127039A1 WO 2023127039 A1 WO2023127039 A1 WO 2023127039A1 JP 2021048619 W JP2021048619 W JP 2021048619W WO 2023127039 A1 WO2023127039 A1 WO 2023127039A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- optical fiber
- stirring
- solution
- stirring blade
- fiber sensor
- Prior art date
Links
- 238000003756 stirring Methods 0.000 title claims abstract description 232
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 claims abstract description 143
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims abstract description 17
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims description 23
- 239000003507 refrigerant Substances 0.000 claims description 11
- 238000013019 agitation Methods 0.000 claims description 8
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 claims description 4
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 claims description 4
- 239000002826 coolant Substances 0.000 claims description 3
- 239000002861 polymer material Substances 0.000 claims description 3
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 claims 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 claims 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 56
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 47
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 42
- 238000000034 method Methods 0.000 description 26
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 24
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 20
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 14
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 9
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 239000007864 aqueous solution Substances 0.000 description 6
- 229920002134 Carboxymethyl cellulose Polymers 0.000 description 5
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 5
- 235000010948 carboxy methyl cellulose Nutrition 0.000 description 5
- 239000012153 distilled water Substances 0.000 description 4
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 235000011187 glycerol Nutrition 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 3
- NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N acrylic acid group Chemical group C(C=C)(=O)O NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 239000000498 cooling water Substances 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 239000012212 insulator Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 229920001343 polytetrafluoroethylene Polymers 0.000 description 2
- 239000004810 polytetrafluoroethylene Substances 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 101001059930 Drosophila melanogaster Transcription factor kayak, isoforms A/B/F Proteins 0.000 description 1
- 101001059931 Drosophila melanogaster Transcription factor kayak, isoforms D/sro Proteins 0.000 description 1
- 206010050031 Muscle strain Diseases 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 description 1
- 239000001768 carboxy methyl cellulose Substances 0.000 description 1
- 239000008112 carboxymethyl-cellulose Substances 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- -1 polytetrafluoroethylene Polymers 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000007779 soft material Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 229910001220 stainless steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010935 stainless steel Substances 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01F—MIXING, e.g. DISSOLVING, EMULSIFYING OR DISPERSING
- B01F27/00—Mixers with rotary stirring devices in fixed receptacles; Kneaders
- B01F27/80—Mixers with rotary stirring devices in fixed receptacles; Kneaders with stirrers rotating about a substantially vertical axis
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01F—MIXING, e.g. DISSOLVING, EMULSIFYING OR DISPERSING
- B01F35/00—Accessories for mixers; Auxiliary operations or auxiliary devices; Parts or details of general application
- B01F35/90—Heating or cooling systems
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D23/00—Control of temperature
Definitions
- This application concerns an intelligent stirring system.
- control is performed based on the concentration or temperature at one point in the stirring tank, assuming that the spatial distribution in the stirring tank is uniform. In most cases, advanced control considering spatial distribution is not performed.
- the temperature measuring means is point measurement with a thermocouple.
- the controller it is based on external steam and hot water, and is poor in thermal responsiveness.
- external heating or cooling from a jacket or header outside the stirring vessel is the mainstream (for example, see Patent Document 1, Patent Document 2, or Non-Patent Document 1).
- the intelligent stirring system of the present application has been made to solve the above-mentioned problems.
- it is equipped with an active control stirring blade that divides the control target area into a plurality of zones and can be controlled for each zone, and the measurement data of the control target obtained by the optical fiber sensor is actively controlled stirring.
- An object of the present invention is to provide an intelligent stirring system capable of advanced control of controlled objects by feedback to blades.
- a fiber optic signal analyzer for receiving and analyzing a signal from the fiber optic sensor tapped through a joint
- an operation panel connected to the optical fiber signal analyzer for setting and storing control information for each divided zone based on the output signal of the optical fiber signal analyzer
- a controller connected to the motor, the inverter, and the operation panel and configured to transmit control information for each of the divided zones from the operation panel to the motor and the inverter; with The physical quantity given to each divided zone can be set based on the control information for each zone transmitted from the controller.
- the control target area is divided into multiple areas. Equipped with an active control type stirring blade that is divided into zones and can be controlled by zone, and by feeding back the measurement data of the control object obtained by the optical fiber sensor to the active control type stirring blade, advanced control of the control object can provide an intelligent stirring system capable of
- FIG. 10 is a diagram for explaining a second example of a method of mounting an optical fiber sensor in a stirring tank;
- FIG. 10 is a diagram for explaining a third example of a method of mounting an optical fiber sensor in a stirring tank; It is a cross-sectional conceptual diagram which shows an example of the fixing structure of the optical fiber sensor in a stirring tank.
- FIG. 10 is a conceptual cross-sectional view showing another example of the fixing structure of the optical fiber sensor in the stirring tank. It is an explanatory view for explaining the installation method of the optical fiber sensor installed in the stirring blade.
- 2 is a block diagram for explaining a controller of the intelligent stirring system of Embodiment 1;
- FIG. FIG. 2 is a schematic plan view showing an example of test stirring blades used to examine the influence of viscosity.
- FIG. 2 is a diagram for explaining a characteristic database of stirring blades constructed from a stirring blade model created to obtain deformation of the stirring blades in the intelligent stirring system of Embodiment 1;
- FIG. 3 is a diagram showing an example of a processor and a storage device provided in each device for control that constitutes the intelligent stirring system of Embodiment 1;
- Embodiment 1 The newly developed intelligent stirring system has an optical fiber sensor capable of simultaneous distribution measurement of multivariable parameters, and divides the control target area into multiple zones when induction heating and refrigerant cooling of the stirring blades installed in the stirring tank. Equipped with an active control type stirring blade that can be controlled by zone, and by feeding back the measurement data of the control object obtained by the optical fiber sensor to the active control type stirring blade, advanced control of the control object is possible. It is a system. The specific contents will be described below with reference to the drawings.
- the induction heating coil 2 has shape flexibility, and it is not limited to the gate blade shown in FIG. , can accommodate a wide range of viscosities of the fluid to be heated.
- the stirring blade drive unit 15, the IH power line 16, and the like are fixedly supported by the stand 20 and attached.
- an optical fiber sensor 9b (stationary light sensor fixedly installed in the stirring vessel 10), which is composed of a single continuous line indicated by a dotted line A fiber sensor) is installed to measure the liquid temperature of the solution 30 stored in the stirring tank, the temperature of the wall surface of the stirring tank 10, and the like.
- the inverter 5 Via the inverter 6, it is possible to variably control the input power amount to the contactless power supply system 3 and the rotation speed of the motor 7, respectively.
- the description has been given on the premise that the input power amount of the contactless power supply system 3 and the rotation speed of the motor 7 are controlled by separate inverters, but the control method is necessarily limited to the method described here. Needless to say, other methods may be used as long as they can be individually controlled.
- thermocouple 17 are installed at predetermined positions in the test stirring vessel.
- the mounting positions of the optical fiber sensor 9 and the plurality of thermocouples 17 are indicated by solid curved lines and circles (8 positions in total).
- FIG. 6B shows the frequency shift measured at the corresponding measurement position (horizontal axis) when the distance from the reference position is represented by the distance (horizontal axis, unit: m) for the measurement position on this optical fiber bare wire.
- the relatively flat portions represent the amount of change in frequency shift at points other than the vicinity of the position detection points IA , IB , IC , and ID
- the recessed portions represent, in order from the left in the drawing
- the amount of change in frequency shift at the position detection points I C , I D , I A and I B is shown. From the measurement result shown in FIG. 6B, it can be seen that the arrangement position of the magnet as a foreign object can be detected from the measurement data of the signal frequency shift. From the above facts, it can be inferred that this optical fiber sensor can accurately measure the distribution of the physical quantity to be measured.
- an optical fiber sensor with a rigid fixation structure and an optical fiber sensor with a soft fixation structure are used as an optical fiber sensor for a rotating system and an optical fiber sensor for a stationary system, respectively.
- an example of using them separately has been described, an example of arranging the optical fibers in which the optical fibers having the above-mentioned two types of fixing structures are simultaneously used for the stirring blades will be described below with reference to the drawings.
- FIG. 12A shows a stirring tank 10c in which an optical fiber sensor 9c having two types of fixing structures (as described later, this optical fiber sensor 9c is one of the optical fiber sensors 9) is installed on the stirring blade 1.
- FIG. 12B is an enlarged view of an OF portion surrounded by a dotted line in FIG. 12A.
- the test stirring blade shown in FIG. was used, and the experimental conditions were set as described below, and the temperature and strain generated in the test stirring blade detected by the optical fiber installed in the test stirring blade were measured.
- the temperature was measured using a thermocouple and FIMT fiber.
- FIG. 15 shows test result data when the viscosity and temperature are fixed and the rotational speed of the test stirring blade is set to 40 rpm.
- the horizontal axis is the measurement position on the fiber (unit: m), and the vertical axis is the frequency shift (unit: GHz).
- FIG. where the fixed viscosity value is 5800 mPa ⁇ s and the fixed temperature is 30°C.
- Strain data are also presented, both measured at the back and front of the test impeller. From this figure, it can be seen that the reproducibility of the data is almost satisfied, and the strain values generated on the back and front surfaces of the test impeller are almost the same.
- FIG. 17A shows the distortion of the test stirring blade when the measurement conditions are a solution viscosity of 5800 mPa s and a test stirring blade rotation speed of 40 rpm. It is an analysis result represented by a curve as strain (unit: ⁇ ).
- strain unit: ⁇
- the curve represented by the solid line is the strain on the front surface of the test impeller
- the curve represented by the dotted line is the strain on the back surface of the test impeller.
- FIG. 18 shows measurement examples of solution temperature measured by two detection methods.
- Fig. 18 shows the temperature change over time detected by the thermocouple (see the curve indicated by the solid line in the figure) and the temperature of the CMC aqueous solution (Carboxymethyl cellulose solution) measured by the FIMT fiber ( See the curve indicated by the dotted line).
- FIMT fibers are constructed by inserting optical fiber strands into small-diameter stainless steel pipes, for example, and enclosing oil in the gaps for protection. and can be said to be a practical optical fiber. Note that the temperature measurement result was the value at the point Q (see FIG. 17) where the strain was large.
- the solution temperature rises stepwise. That is, the temperature change of the solution has a pattern in which a region where the temperature is constant and a region where the temperature rises by about 10 K in 20 minutes are alternately repeated.
- this figure shows the temperature change of the solution when the initial viscosity of the CMC aqueous solution is 50000 mPa ⁇ s and the rotational speed of the test stirring blade is 30 rpm.
- FIG. 19B shows the measurement results when the viscosity of the CMC solution is increased under constant conditions of a solution temperature of 30° C. and a stirring blade rotation speed of 40 rpm. From this figure, it can be seen that the strain (absolute value) tends to increase as the viscosity increases at each of Q and R points on the blade circumferential edge.
- the DFOS measurement system (indicated by the square dotted line Based on the data obtained in (see the inner frame line of the shown frame line) or the data obtained from the analysis, the physical properties of the stirring blade, the shape of the stirring blade, various forces acting on the stirring blade, etc. It is possible to create a stirring blade model for obtaining the deformation of the stirring blade, and construct a database of the characteristics of the stirring blade with this created stirring blade model. In addition, in this system, a model calibration function may be added as necessary.
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Induction Heating (AREA)
Abstract
溶液(30)を攪拌するインテリジェント攪拌システム(100)において、モータ(7)、非接触給電システム(3)、これらに給電するインバータ(5、6)、溶液(30)を加熱する誘導加熱用コイル(2)と、溶液(30)を攪拌する攪拌翼(1)と、を有して、貯留した溶液(30)を複数のゾーンに分割した各領域を熱制御可能に設定した攪拌槽(10)、一部が攪拌槽内に配設され、制御対象物の物理量の分布を計測する光ファイバセンサ(9a、9b)、光ファイバセンサ(9a、9b)からの信号を受信し解析する光ファイバ信号解析器(50)、光ファイバ信号解析器(50)の出力から、分割された各領域の制御量を設定する操作盤(51)、操作盤(51)で設定された領域ごとの制御量をインバータ(5、6)に送信するコントローラ(52)、を備え、コントローラ(52)からのデータを基に、領域ごとに加える熱量を設定可能とした。
Description
本願は、インテリジェント攪拌システムに関わる。
従来の攪拌装置においては、攪拌槽を用いるバッチ法による運転では、攪拌槽内の1点における濃度、あるいは温度を基に、攪拌槽内の空間分布が一様であると仮定して制御を行っているものがほとんどであり、空間分布を考慮した高度な制御は、行われていない。例えば、温度測定手段は熱電対による点計測である。制御器については、外部蒸気、温水によるものであり、熱応答性に劣る。また、攪拌槽の外部のジャケット、あるいはヘッダーからの外部加熱、あるいは冷却が主流である(例えば、特許文献1、特許文献2、あるいは非特許文献1参照)。
高島他、「マイクロ波照射場での熱電対による温度測定に関する研究」、小山工業高等専門学校研究紀要、第37号、2005年、pp.81-86
現行の攪拌槽では、攪拌槽全体としては、熱容量が大きく、かつ伝熱特性が良くないため、熱応答が遅速な「冷媒・熱媒の温度、あるいは流量」制御、または「攪拌回転数」制御に頼らざるを得ないのが現状である。また、最終的に、空間分布の一様性は、翼の形状等に依存した攪拌翼の溶液の被攪拌特性(混合特性)に大きく依存する。
本願のインテリジェント攪拌システムは、上記のような問題点を解決するためになされたものであって、多変数パラメータの同時分布計測が可能な光ファイバセンサと、攪拌槽に設置された攪拌翼を誘導加熱および冷媒冷却する際、制御対象領域を複数のゾーンに分割しゾーン別の制御が可能な能動制御型攪拌翼と、を備え、光ファイバセンサが得た制御対象の測定データを能動制御型攪拌翼にフィードバックすることにより、制御対象の高度な制御が可能なインテリジェント攪拌システムを提供することを目的とする。
本願に開示されるインテリジェント攪拌システムは、
供給電力量が制御可能で、モータおよび非接触給電システムに、それぞれ所定の電力量を給電するインバータ、
内部に、貯留された溶液と、前記非接触給電システムにより給電される誘導加熱用コイルと、制御対象物の物理量の分布を計測する光ファイバセンサと、前記誘導加熱用コイルにより非接触で加熱されるとともに前記溶液を攪拌する攪拌翼と、を有し、前記溶液中に配設される前記誘導加熱用コイルおよび前記光ファイバセンサの経路が、それぞれ個別に定められることにより、前記溶液を複数のゾーンに分割して前記溶液の物理量を制御可能に設定された攪拌槽、
ジョイントを介して取り出された前記光ファイバセンサからの信号を受信し解析する光ファイバ信号解析器、
前記光ファイバ信号解析器に接続され、前記光ファイバ信号解析器の出力信号を基に、分割された各ゾーンの制御情報を設定し記憶する操作盤、
前記モータ、前記インバータ、および前記操作盤に接続され、前記操作盤からの、分割された前記ゾーンごとの制御情報を前記モータおよび前記インバータに送信するコントローラ、
を備え、
前記コントローラから送信された前記ゾーンごとの制御情報を基に、分割された各ゾーンに与える物理量を設定可能としたことを特徴とするものである。
供給電力量が制御可能で、モータおよび非接触給電システムに、それぞれ所定の電力量を給電するインバータ、
内部に、貯留された溶液と、前記非接触給電システムにより給電される誘導加熱用コイルと、制御対象物の物理量の分布を計測する光ファイバセンサと、前記誘導加熱用コイルにより非接触で加熱されるとともに前記溶液を攪拌する攪拌翼と、を有し、前記溶液中に配設される前記誘導加熱用コイルおよび前記光ファイバセンサの経路が、それぞれ個別に定められることにより、前記溶液を複数のゾーンに分割して前記溶液の物理量を制御可能に設定された攪拌槽、
ジョイントを介して取り出された前記光ファイバセンサからの信号を受信し解析する光ファイバ信号解析器、
前記光ファイバ信号解析器に接続され、前記光ファイバ信号解析器の出力信号を基に、分割された各ゾーンの制御情報を設定し記憶する操作盤、
前記モータ、前記インバータ、および前記操作盤に接続され、前記操作盤からの、分割された前記ゾーンごとの制御情報を前記モータおよび前記インバータに送信するコントローラ、
を備え、
前記コントローラから送信された前記ゾーンごとの制御情報を基に、分割された各ゾーンに与える物理量を設定可能としたことを特徴とするものである。
本願に開示されるインテリジェント攪拌システムによれば、多変数パラメータの同時分布計測が可能な光ファイバセンサと、攪拌槽に設置された攪拌翼を誘導加熱および冷媒冷却する際、制御対象領域を複数のゾーンに分割しゾーン別の制御が可能な能動制御型攪拌翼と、を備え、光ファイバセンサが得た制御対象の測定データを能動制御型攪拌翼にフィードバックすることにより、制御対象の高度な制御が可能なインテリジェント攪拌システムを提供することができる。
実施の形態1.
新たに開発したインテリジェント攪拌システムは、多変数パラメータの同時分布計測が可能な光ファイバセンサと、攪拌槽に設置された攪拌翼を誘導加熱および冷媒冷却する際、制御対象領域を複数のゾーンに分割しゾーン別の制御が可能な能動制御型攪拌翼と、を備え、光ファイバセンサが得た制御対象の測定データを能動制御型攪拌翼にフィードバックすることにより、制御対象の高度な制御が可能なシステムとなっている。以下図を用いて、その具体的な内容を説明する。
新たに開発したインテリジェント攪拌システムは、多変数パラメータの同時分布計測が可能な光ファイバセンサと、攪拌槽に設置された攪拌翼を誘導加熱および冷媒冷却する際、制御対象領域を複数のゾーンに分割しゾーン別の制御が可能な能動制御型攪拌翼と、を備え、光ファイバセンサが得た制御対象の測定データを能動制御型攪拌翼にフィードバックすることにより、制御対象の高度な制御が可能なシステムとなっている。以下図を用いて、その具体的な内容を説明する。
実施の形態1に係るインテリジェント攪拌システムの全体構成について、図1、図2を用いて、まず説明する。
[システム概要]
図1に、本願の実施の形態に係るインテリジェント攪拌システム100の全体構成の一例を示す。また、図2に、このインテリジェント攪拌システムの機構部分の全体構成を示す。なお、このインテリジェント攪拌システムは、機能的には、攪拌系と光ファイバ計測・制御系とに大別される。
図1に、本願の実施の形態に係るインテリジェント攪拌システム100の全体構成の一例を示す。また、図2に、このインテリジェント攪拌システムの機構部分の全体構成を示す。なお、このインテリジェント攪拌システムは、機能的には、攪拌系と光ファイバ計測・制御系とに大別される。
[攪拌系の構成]
まず、攪拌系の構成について図1を用いて説明する。
図1において、攪拌槽10内に配置された攪拌翼1は、制御対象領域を複数のゾーンに分割して、ゾーン毎に制御可能なゾーン熱制御型の誘導加熱・冷媒冷却方式が採用されている攪拌翼であり、図1中では、撹拌翼1がゲート翼である場合を示す。その内部には、周りが絶縁物で密閉された誘導加熱コイル2(以下、IHヒーター2とも呼ぶ)が組み込まれている。さらに、その周囲、あるいは翼表面に、図1中の回転軸の中心線に対して台形と三角形の点線で表された光ファイバが敷設されている。この誘導加熱コイル2には、非接触給電システム3を介して、インバータ5から、周波数が数10Hzから数10kHzの交流電力が供給される。この非接触給電システム3は、1個の給電コイル4aと複数の受電コイル4bで構成され、供給電力の周波数と電圧及びその通電時間を制御するとともに、受電コイル4bの共振周波数の差異から、攪拌翼1のゾーン加熱量を任意に可変できるように設定されている。なお、インバータ6からはモータ7に低周波での給電がなされ、回転数が制御される。
まず、攪拌系の構成について図1を用いて説明する。
図1において、攪拌槽10内に配置された攪拌翼1は、制御対象領域を複数のゾーンに分割して、ゾーン毎に制御可能なゾーン熱制御型の誘導加熱・冷媒冷却方式が採用されている攪拌翼であり、図1中では、撹拌翼1がゲート翼である場合を示す。その内部には、周りが絶縁物で密閉された誘導加熱コイル2(以下、IHヒーター2とも呼ぶ)が組み込まれている。さらに、その周囲、あるいは翼表面に、図1中の回転軸の中心線に対して台形と三角形の点線で表された光ファイバが敷設されている。この誘導加熱コイル2には、非接触給電システム3を介して、インバータ5から、周波数が数10Hzから数10kHzの交流電力が供給される。この非接触給電システム3は、1個の給電コイル4aと複数の受電コイル4bで構成され、供給電力の周波数と電圧及びその通電時間を制御するとともに、受電コイル4bの共振周波数の差異から、攪拌翼1のゾーン加熱量を任意に可変できるように設定されている。なお、インバータ6からはモータ7に低周波での給電がなされ、回転数が制御される。
[攪拌系の動作]
次に、図1、図2を用いて攪拌系の動作を説明する。先に図1を用いて説明したインバータ6からモータ7に、図2に示すモータ電源線14を介して低周波電力が給電されることにより、モータ7に通電がなされ、攪拌翼駆動部15に設けられたモータ7が回転する。
この際、周波数を可変することで回転数を制御することが可能である。
次に、図1、図2を用いて攪拌系の動作を説明する。先に図1を用いて説明したインバータ6からモータ7に、図2に示すモータ電源線14を介して低周波電力が給電されることにより、モータ7に通電がなされ、攪拌翼駆動部15に設けられたモータ7が回転する。
この際、周波数を可変することで回転数を制御することが可能である。
この結果、攪拌槽10の上部に固定支持された軸受11(この軸受は、無くてもよい)に回転自在に支持された回転軸12と同軸に、この回転軸12に固定して取り付けられ、攪拌槽10の内部に設置された攪拌翼1が回転する。
なお、モータ7から上記回転軸12への回転動力の伝達方法は、大別して、図1に示したような、モータの回転軸と動力が伝達される軸とが異なる場合(この場合には、モータの駆動力が伝動用ベルト13を介して回転軸12に伝動される)と、モータの回転軸とモータの駆動力が伝達される軸と、が同軸の場合、の2種類がある。
この際、この攪拌翼1の内部に設けられた誘導加熱コイル2(IHヒーター2)に、IH電源線16を介して交流電力が供給される。そうすると、攪拌翼1の翼板の表面に渦電流が誘起される。この際、供給電力の約95%が翼板の加熱に消費される。
これにより、絶縁物の熱伝導抵抗に左右されることなく、翼板が非接触加熱される。さらに、翼表面から対流にて高熱伝達、かつ迅速な溶液加熱が実現できる。また、通電で発生する誘導加熱コイル2の、供給電力の約5%のジュール熱も溶液の加熱に回収され、省エネルギー型誘導加熱システムが実現される。
なお、誘導加熱コイル2は形状フレキシビリティを有しており、図1に示したゲート翼に限ることなく、タービン翼、アンカー翼、リング翼、スクリュー翼及びダブルヘリカルリボン翼などを適用することで、被加熱流体の広範囲な粘度に対応可能である。また、攪拌翼駆動部15、IH電源線16、などはスタンド20に固定支持されて取り付けられている。
また、冷却を兼用する場合には、別途、通電と通水(通水には通冷媒も含む)の両方が可能な、通電・通水兼用体(図示せず)を採用して、加熱時には通電し、冷却時には通水する構成とすればよい。この場合には、例えばホローチューブ(通称:ホローコンダクタ)を通電・通水兼用体として採用し、冷却の際は、以下で述べる冷媒槽から供給される水、あるいは水以外の冷媒を用いることができる。
[光ファイバ分布計測・制御系]
次に、光ファイバ分布計測・制御系について、図1、図2を用いて説明する。図1において、上述の攪拌槽10内の攪拌翼1には、図中の台形と三角形の実線で示した、連続する1本の線で構成されている光ファイバセンサ9a(回転軸12の回転とともに全体が回転する回転系の光ファイバセンサ)が設置されており、この光ファイバセンサ9aを用いて、攪拌翼1、あるいは攪拌翼1の周りの溶液30の温度などが測定される。
次に、光ファイバ分布計測・制御系について、図1、図2を用いて説明する。図1において、上述の攪拌槽10内の攪拌翼1には、図中の台形と三角形の実線で示した、連続する1本の線で構成されている光ファイバセンサ9a(回転軸12の回転とともに全体が回転する回転系の光ファイバセンサ)が設置されており、この光ファイバセンサ9aを用いて、攪拌翼1、あるいは攪拌翼1の周りの溶液30の温度などが測定される。
また、攪拌翼1の外周と内周には、点線で示された連続する1本の線で構成されている光ファイバセンサ9b(攪拌槽10内に固定されて設置されている静止系の光ファイバセンサ)が設置され、攪拌槽内に貯蔵されている溶液30の液温、攪拌槽10の壁面の温度などが測定される。
これらの光ファイバセンサ9a、9b(以下、これらを総称して光ファイバセンサ9とも呼ぶ)で計測されたレーザ後方散乱光の光信号は、図1、および図2の上部に配置されたジョイント8(ロータリージョイント8であっても良い。以下同様)を経由して、攪拌槽10の外部に取り出され、攪拌槽10の外部に設置された光ファイバ信号解析器50に伝送される。伝送された上記光信号は、この光ファイバ信号解析器50で解析され、温度など、被測定体の所望の位置の物理量、あるいは被測定体の物理量の分布が、操作盤51およびコントローラ52を使用して求められる。ここで、操作盤51およびコントローラ52は記憶用のメモリあるいはデータベースを備える。なお、光ファイバ信号解析器50の出力、および操作盤51の出力は、場合によっては、AI制御器53に入力され、逆にAI制御器53の出力は操作盤51に入力される(AI制御器53の詳細については後述。図13参照)。
また、ジョイント8は、回転系の光ファイバセンサ9aからの信号を攪拌槽10の外部に取り出すためのものである。さらに、冷媒槽40から冷却水あるいは冷媒を攪拌翼に送る必要がある場合には、同様に、上記ジョイント8とは異なるジョイント8a(図示せず。このジョイント8aはロータリージョイント8aであってもよい)を用いる。
この際、攪拌翼の温度制御のため、操作盤51の出力信号(この信号には、光ファイバセンサ9aによって測定された攪拌翼、あるいは溶液の温度分布などの情報が含まれる)を基に、コントローラ52によって温度及び流量を指示された冷却水が、冷媒槽40から適宜送られる。なお、これら操作盤51およびコントローラ52は、モニタリング用の表示装置をそれぞれ備えている。
さらに、光ファイバ信号解析器50で解析された周波数シフト量から、制御変数としての、攪拌槽10の溶液30の温度、粘度および異物の付着状況、あるいはこれらの分布情報を基に、インバータ5、インバータ6を介して、それぞれ、非接触給電システム3への入力電力量、モータ7の回転数 を可変制御することができる。なお、ここでは、非接触給電システム3の入力電力量とモータ7の回転数を、別々のインバータで制御することを前提に説明したが、制御方法は必ずしもここで説明した方法だけに限定されるものではなく、個別に制御できる方法であれば、別の方法でもよいことは言うまでもない。
[温度計測]
次に、供試攪拌槽を用いた温度計測について図3を用いて説明する。
図3に示したように、供試攪拌槽内には、光ファイバセンサ9および熱電対17が所定の位置に装着されている。光ファイバセンサ9および複数の熱電対17の装着位置をそれぞれ、実線の曲線、丸印(合計8箇所)で示す。
次に、供試攪拌槽を用いた温度計測について図3を用いて説明する。
図3に示したように、供試攪拌槽内には、光ファイバセンサ9および熱電対17が所定の位置に装着されている。光ファイバセンサ9および複数の熱電対17の装着位置をそれぞれ、実線の曲線、丸印(合計8箇所)で示す。
上記光ファイバセンサ9、熱電対17は、攪拌槽内の溶液30の温度を測定するために、複数の透明な帯状のアクリル板で構成した枠組に固定されて、撹拌槽の内壁に、はめ込まれている。光ファイバセンサ9は、この枠組みに、図の上側から下側に向かって、ピッチp(p=50mm)で螺旋状に巻き付けられ、上述の透明な帯状のアクリル板に設けた穴を貫通させて固定されている。同時に、8個の熱電対17a~17hが、それぞれ、計8か所の光ファイバセンサによる計測設定位置(それぞれの位置を、以降、単に、位置a、位置b、・・・、位置hと称する)の近傍に設置されている。
攪拌槽10の下部には、(図示しない)IHヒーターが設置されており、攪拌槽の底部が誘導加熱され、溶液30が加熱される構成となっている。上記位置aから位置hにおける光ファイバセンサの周波数シフト量と位置aから位置hの近傍の位置における熱電対17a、熱電対17b、熱電対17c、熱電対17d、熱電対17e、熱電対17f、熱電対17g、熱電対17hの8個の熱電対で検出した温度の、時間経過に対する挙動を測定し、比較検証した。
測定結果を図4、図5に示す。比較検証のため、実験に用いた液体は、蒸留水と濃度75wt%グリセリン水溶液の2種類である。また、測定は、各液体を攪拌した場合と攪拌しなかった場合に分けて実施した。図4には、各液体を攪拌しなかった場合の周波数シフト変化量Δνと、温度変化ΔTの時間経過に対する挙動を示し、図5には、蒸留体を攪拌した場合の周波数シフト変化量Δνと、温度変化ΔT(温度差ΔTとも呼ぶ)の時間経過(単位:分)に対する挙動を示している。
まず、図4(詳しくは図4A、図4B、図4C、図4D)に示す測定結果について説明する。図4A、図4Bは、それぞれ、蒸留水を用いた場合の周波数シフト変化量Δν、温度差ΔTを示し、図4C、図4Dは、それぞれ、濃度75wt%グリセリン水溶液を用いた場合の周波数シフト変化量Δν、温度差ΔTを示している。
図4A~図4Dからわかるように、用いた2種類の液体については、いずれの液体の場合も、周波数シフト変化量Δνと温度変化ΔTの挙動(時間経過に対する挙動)は良く一致していることが判る。なお、光ファイバセンサの感度係数C(=ΔT/Δν ,単位[K/GHz])を求めることで、光ファイバセンサで検知した周波数シフト変化量Δνから温度変化ΔTに変換することができるので、光ファイバセンサで検知した周波数シフト変化量Δνを基に得た温度変化と、熱電対で検出した温度変化を比較することができる。
また、図4Aから図4Dに示したように、グリセリン水溶液の撹拌槽内での、測定位置が異なることによる、経過時間ごとの温度のばらつき(図中、点線で示した矢印のサイズは、測定位置間の差の最大値を表しており、ここでいう「ばらつき」の最大値に相当する)は、蒸留水の撹拌槽内での経過時間ごとの温度のばらつきに比べて大きいものの、各測定点における光ファイバセンサが検知した周波数シフト変化量は、熱電対が検知した各温度変化に対して、量的にも、時間的にも十分に対応関係があり、ほとんど差がないことが分かる。
次に、図5(詳しくは図5A、図5B)に示す、回転軸12の回転数20rpmで攪拌翼を回転させて蒸留水を攪拌した場合の測定結果について説明する。図5A、図5Bは、それぞれ、周波数シフトの変化量、温度差についての、位置b付近での測定結果を示している。
すなわち、図5A、図5Bは、それぞれ、測定時間経過に対する、位置b近傍に設置された光ファイバセンサが検知した周波数シフト変化量Δνと、位置bでの温度差ΔTを示している。
攪拌翼を回転させた場合には、撹拌翼の回転に伴う撹拌翼内部の液体の撹拌流れが生成され、光ファイバセンサに歪が発生し、温度測定精度の低下が懸念された。しかし、撹拌翼の回転なしの場合と同様に、光ファイバセンサが検知した周波数シフト変化量Δνと熱電対17bが検知した温度差ΔTの、時間経過に対する挙動が良く一致していることが確認され、攪拌翼を回転させた場合の、光ファイバセンサによる温度測定の有効性が確認できた。
攪拌翼を回転させた場合には、撹拌翼の回転に伴う撹拌翼内部の液体の撹拌流れが生成され、光ファイバセンサに歪が発生し、温度測定精度の低下が懸念された。しかし、撹拌翼の回転なしの場合と同様に、光ファイバセンサが検知した周波数シフト変化量Δνと熱電対17bが検知した温度差ΔTの、時間経過に対する挙動が良く一致していることが確認され、攪拌翼を回転させた場合の、光ファイバセンサによる温度測定の有効性が確認できた。
以上により、攪拌翼を回転させた場合と攪拌翼を回転させなかった場合(攪拌翼を静止させた場合)とによらず、光ファイバセンサは撹拌システムにおける温度分布を十分な精度で測定できることが判った。
[異物の付着検出]
上記光ファイバセンサを用いた信号周波数シフトの測定データから、光ファイバセンサに生ずる歪とその発生位置との対応関係により、付着した異物の付着位置の検出ができていることを検証するため、光ファイバ素線と検証位置に異物に見立てた磁石を配置した実験による検証を行った。その具体的な内容について、以下図を用いて説明する。
上記光ファイバセンサを用いた信号周波数シフトの測定データから、光ファイバセンサに生ずる歪とその発生位置との対応関係により、付着した異物の付着位置の検出ができていることを検証するため、光ファイバ素線と検証位置に異物に見立てた磁石を配置した実験による検証を行った。その具体的な内容について、以下図を用いて説明する。
図6Aは、円筒状容器の円形状の底板上に光ファイバ素線を配置し、さらに、この素線上に磁石を配置した場合において、異物の付着検出用の光ファイバ素線の配置構成と4つの検証点である位置検出点IA、IB、IC、ID、および磁石配置MP(点線で囲まれた箇所を参照)を示す図である。この場合、これらの位置検出点は、配置した磁石の重量が集中している光ファイバ素線箇所に相当する。
この図6Aにおいて、下向きの矢印は、光ファイバ素線の入口の位置を示し、上向きの矢印は、光ファイバ素線の出口の位置を示す。また、破線は、黒丸で示した位置検出点IA、IB、IC、IDに対応する長方形状の磁石の配置位置を示す。
また、図6Bは、この光ファイバ素線上の測定位置について、基準位置からの隔たりを距離(横軸、単位:m)で表した場合に、対応する測定位置(横軸)で測定した周波数シフトの変化量(縦軸、単位:GHz)を示した図である。
図6Bにおいて、比較的フラットな部分は、上記位置検出点IA、IB、IC、ID近傍以外の点での周波数シフトの変化量を表し、凹み部分は、図の左から順に、位置検出点IC、ID、IA、IBでの周波数シフトの変化量を表している。
この図6Bに示した測定結果から、信号周波数シフトの測定データにより、異物としての磁石の配置位置を検出できていることが判る。
以上の事実から、この光ファイバセンサは、測定対象の物理量の分布を正確に測定できていると類推できる。
この図6Bに示した測定結果から、信号周波数シフトの測定データにより、異物としての磁石の配置位置を検出できていることが判る。
以上の事実から、この光ファイバセンサは、測定対象の物理量の分布を正確に測定できていると類推できる。
[攪拌槽における光ファイバセンサの装着方法]
次に、上述の光ファイバ計測・制御系に係る、光ファイバセンサの攪拌槽、あるいは攪拌翼への装着方法について、図7から図9を用いて詳しく説明する。これらの図は、光ファイバ計測・制御系のうち、光ファイバセンサの装着に関わる構成を模式的に示した図である。 これらの図のうち、図7、図8は、攪拌翼としてゲート翼を用いた場合の光ファイバセンサの装着方法の一例について説明するための図、図9は攪拌翼としてディスクタービン翼を用いた場合の光ファイバセンサの装着方法の一例について説明するための図である。
次に、上述の光ファイバ計測・制御系に係る、光ファイバセンサの攪拌槽、あるいは攪拌翼への装着方法について、図7から図9を用いて詳しく説明する。これらの図は、光ファイバ計測・制御系のうち、光ファイバセンサの装着に関わる構成を模式的に示した図である。 これらの図のうち、図7、図8は、攪拌翼としてゲート翼を用いた場合の光ファイバセンサの装着方法の一例について説明するための図、図9は攪拌翼としてディスクタービン翼を用いた場合の光ファイバセンサの装着方法の一例について説明するための図である。
(1)装着方法1
まず、攪拌翼としてゲート翼を用いた場合の、光ファイバセンサの装着方法1について、図7に示す模式図を用いて説明する。
まず、攪拌翼としてゲート翼を用いた場合の、光ファイバセンサの装着方法1について、図7に示す模式図を用いて説明する。
攪拌槽10a内に設置された攪拌翼1a(ゲート翼)の回転軸12は、ジョイント8等によって支持されており、動力が与えられると回転軸12の上部に示した円弧上の矢印の方向に回転するよう設定されている。また、回転系の光ファイバセンサ9aは、図中の太い実線で示した経路に従って、この回転軸12を経由して、攪拌翼1aに取り付けられている。この経路は、図7に示したように、攪拌翼から溶液中に一部分が突出した構成となっている。また、攪拌翼から溶液中に突出した経路中には、図7中に示した、溶液30内の温度測定線31が連なった面(点線の楕円形が連なった円筒面を参照)、および温度測定面32(環状の平面を参照)、が含まれている。なお、この光ファイバセンサ9aは、ジョイント8の上部に示した矢印に従って、攪拌槽10aの外部に取り出される。
装着方法1における回転系の光ファイバセンサ9aは、上記のような経路を有しているため、攪拌槽10a内の溶液温度の時空間における所定の部分(所定の水平及び垂直な温度測定面、あるいは所定の温度測定線)での分布情報が得られる。
一方、静止系の光ファイバセンサ9bは、図中の太い点線で示した経路に従って取り付けられている。この経路中には、攪拌槽10a、バッフル板18、攪拌槽10a内の溶液30、などが含まれ、攪拌槽壁面の温度、バッフル板の温度、溶液の温度などが測定される。
(2)装着方法2
次に、攪拌翼として、装着方法1と同様、ゲート翼を用いた場合の、装着方法1とは異なる、光ファイバセンサの装着方法2について、図8を用いて詳しく説明する。以下では、図7と異なる態様について説明し、図7と同様の態様については、説明を簡略化するか省略する。
次に、攪拌翼として、装着方法1と同様、ゲート翼を用いた場合の、装着方法1とは異なる、光ファイバセンサの装着方法2について、図8を用いて詳しく説明する。以下では、図7と異なる態様について説明し、図7と同様の態様については、説明を簡略化するか省略する。
攪拌槽10a内に設置された攪拌翼1a(ゲート翼)の回転軸12は、ジョイント8等によって支持されており、回転系の光ファイバセンサ9aは、図中の太い実線で示した経路に従って、この回転軸12を経由して、攪拌翼1aに取り付けられている。
この経路は、図8に示したように、溶液内では、攪拌翼内側の溶液中に示した、径の異なる複数の温度測定線31の外周に共通する接線となる構成で形成されている。一方、静止系の光ファイバセンサ9bの経路(図8中の太い点線を参照)の経路は、図7と同様である。
装着方法2における回転系の光ファイバセンサ9aは、上記のような経路を有しているため、装着方法1と同様、攪拌槽10a内の溶液温度の所定の部分(径の異なる複数の、所定の温度測定線および温度測定線が連なった面)での時空間における分布情報が得られる。
(3)装着方法3
次に、攪拌翼としてディスクタービン翼を用いた場合の、光ファイバセンサの装着方法3について、図9を用いて詳しく説明する。特に、以下では、図7、あるいは図8と異なる態様について詳しく説明し、図7、あるいは図8と同様の態様については説明を簡略化するか省略する。
次に、攪拌翼としてディスクタービン翼を用いた場合の、光ファイバセンサの装着方法3について、図9を用いて詳しく説明する。特に、以下では、図7、あるいは図8と異なる態様について詳しく説明し、図7、あるいは図8と同様の態様については説明を簡略化するか省略する。
攪拌槽10bの内部に設置された攪拌翼1b(ディスクタービン翼)の回転軸12は、ジョイント8等によって支持されており、回転系の光ファイバセンサ9aは、図中の太い実線で示した経路に従って、この回転軸12を経由して、攪拌翼1bに取り付けられている。
この経路は、図9に示したように、攪拌翼1bの軸方向の外側の溶液中に一部分が突出した構成となっている。また、攪拌翼から溶液中に突出した経路中には、図9中に示した、溶液30の内部の複数の温度測定面32(ドーナツ状の面を参照)が含まれている。
また、攪拌翼1bの周方向外側の溶液中には、静止系の光ファイバセンサ9b固定用のドラフトチューブ19が撹拌槽内部の循環流れを促進するために設けられている。
装着方法3においては、回転系の光ファイバセンサ9aは、上記のような経路を有しているため、攪拌槽10bの内部に貯留された溶液の温度に関して、時空間における所定の部分(所定の複数の温度測定面)での分布情報が得られる。
[光ファイバセンサの固着構造]
ところで、図7~図9に示した回転系の光ファイバセンサ9a、および静止系の光ファイバセンサ9bは、溶液30の温度測定、粘度測定、あるいは異物の付着検出などを行うため、それぞれ特有の固着構造で、上記攪拌翼1a、あるいは上記攪拌翼1bに装着されている。これら特有の固着構造について以下、図を用いて説明する。
ところで、図7~図9に示した回転系の光ファイバセンサ9a、および静止系の光ファイバセンサ9bは、溶液30の温度測定、粘度測定、あるいは異物の付着検出などを行うため、それぞれ特有の固着構造で、上記攪拌翼1a、あるいは上記攪拌翼1bに装着されている。これら特有の固着構造について以下、図を用いて説明する。
(1)リジッド固着構造
図10は、溶液の粘度測定などに用いられる、攪拌翼への光ファイバセンサ設置状態の一例を示す断面概念図である。この図10を用いて、回転系の光ファイバセンサ9aの攪拌翼への配設の一例として採用されたリジッド固着構造について、以下に説明する。
図10は、溶液の粘度測定などに用いられる、攪拌翼への光ファイバセンサ設置状態の一例を示す断面概念図である。この図10を用いて、回転系の光ファイバセンサ9aの攪拌翼への配設の一例として採用されたリジッド固着構造について、以下に説明する。
この場合の光ファイバセンサ9a(光ファイバコア90部を有する)は、図10に示すように、高分子材料91、例えばPTFE(polytetrafluoroethylene.ポリテトラフルオロエチレン)でコーティングされて攪拌翼と密着して当該攪拌翼の内部に固定されている。この場合において、溶液に粘度変化があった場合、撹拌翼に応力変化が生じ、攪拌翼がその影響でたわむ結果、攪拌翼に固着した光ファイバセンサ9aが伸縮し、後方散乱光に周波数シフトが生ずる。このことを利用して、溶液中の粘度変化を測定することができる。
(2)柔固着構造
次に、図11は、異物21の付着検出などに用いられる、攪拌翼への光ファイバセンサ配設の一例を示す断面概念図である。この図11を用いて、静止系の光ファイバセンサ9bの攪拌槽への配設の一例として採用された柔固着構造について、以下に説明する。
次に、図11は、異物21の付着検出などに用いられる、攪拌翼への光ファイバセンサ配設の一例を示す断面概念図である。この図11を用いて、静止系の光ファイバセンサ9bの攪拌槽への配設の一例として採用された柔固着構造について、以下に説明する。
この場合の光ファイバセンサ9b(光ファイバコア90部を有する)は、図11に示すように、接着剤(図示せず)により、攪拌翼に(フレキシブルに)接着されている。この場合において、異物21の付着検出の際に、上記接着剤が攪拌翼のたわみを検知しない柔らかい材料特性を有することから、光ファイバセンサ9bには異物21の付着による重量変化のみによるひずみが発生することで、後方散乱光に周波数シフトが生ずる。このことを利用して、異物21の付着位置の検知を行うことができる。
以上説明したように、インテリジェント攪拌システム100の攪拌系と光ファイバ計測・制御系との連携により、目的とする被測定体について、均一な温度運転、均一な粘度運転あるいは高品質、高収量化に繋がる温度分布、粘度分布の測定及び異物の付着位置の検出を行うことができ、制御変数を可視化することなどにより、目的とする生産物の生産の最適化、これを可能にする管理手法などを実現することができる。
なお、以上において、回転系の光ファイバセンサ9aは、リジッド固着構造で攪拌翼に装着され、静止系の光ファイバセンサ9bは、柔固着構造で攪拌翼に装着されていると仮定して説明したが、これに限るものではなく、例えば、回転系、静止系、とも、リジッド固着構造で攪拌翼に装着されていても良い。
(3)ハイブリッド固着構造
上述したインテリジェント攪拌システムでは、リジッド固着構造の光ファイバセンサと、柔固着構造の光ファイバセンサを、それぞれ、回転系に用いる光ファイバセンサ、静止系に用いる光ファイバセンサとして、分けて使用する例について説明したが、以下では、上記2種類の固着構造の光ファイバを攪拌翼に同時に用いた光ファイバ配設例について、図を用いて説明する。
上述したインテリジェント攪拌システムでは、リジッド固着構造の光ファイバセンサと、柔固着構造の光ファイバセンサを、それぞれ、回転系に用いる光ファイバセンサ、静止系に用いる光ファイバセンサとして、分けて使用する例について説明したが、以下では、上記2種類の固着構造の光ファイバを攪拌翼に同時に用いた光ファイバ配設例について、図を用いて説明する。
図12A、図12Bは、リジッド固着構造の光ファイバセンサと、柔固着構造の光ファイバセンサを攪拌翼に同時に用いた光ファイバセンサの配設方法について説明するための説明図である。
図12Aは、2種類の固着構造を有する光ファイバセンサ9c(後述するように、この光ファイバセンサ9cは、上記光ファイバセンサ9の1つである)を攪拌翼1に設置した攪拌槽10cを示す図であり、図12Bは、図12Aの点線で囲まれたOFの部分を拡大して示した図である。
図12B中、太い実線で示したものが、回転系に用いられる光ファイバセンサである。ここでは、上下対称的な構成とした例を示している。温度・粘度測定部Ptには、上述のリジッド固着構造を有する光ファイバセンサが用いられている。一方、異物付着位置の検出用測定部Psには、上述の柔固着構造を有する光ファイバセンサが用いられている。
このように、先に図1に示したインテリジェント攪拌システムの光ファイバセンサ9として、上述の2種類の固着構造を両方とも持つハイブリッド固着構造の光ファイバセンサ9cを回転系の光ファイバセンサとして用いることにより、被測定体の温度、粘度、異物の付着検出を同時に測定することができる。
そこで、次に、粘度の影響を調べるため、図14に示した試験攪拌翼(光ファイバは図中の位置1にてFIMT(Fiber in metal tube)ファイバおよび位置2にて素線ファイバが配設されている)を用い、実験条件を以下に説明するように設定して、上記試験攪拌翼に設置した光ファイバが検知した試験攪拌翼に発生した温度と歪を測定した。ここで、温度の測定は、熱電対とFIMTファイバによって行った。
ここで、実験条件は、溶液の粘度と温度が一定で、試験攪拌翼の回転数を変えた場合、溶液の粘度と試験攪拌翼の回転数が一定で、温度を変えた場合、の2つのケースにおいて、溶液の粘度を種々の異なった値に変更して行うようにした。
ここで、実験条件は、溶液の粘度と温度が一定で、試験攪拌翼の回転数を変えた場合、溶液の粘度と試験攪拌翼の回転数が一定で、温度を変えた場合、の2つのケースにおいて、溶液の粘度を種々の異なった値に変更して行うようにした。
測定したデータの分析は以下の内容について行った。すなわち、1)試験攪拌翼の回転数がFIMTファイバによる温度計測に影響を与えないか否か、2)熱電対で検知した温度とFIMTファイバで検知した温度の関係の確認、3)粘度と試験攪拌翼の回転数と光ファイバで検知した歪の関係の分析、4)検知した温度と光ファイバで検知した歪の関係の分析、である。
次に、上記試験攪拌翼を用いて実施した試験結果について以下に説明する。図15は、粘度と温度を固定するとともに試験攪拌翼の回転数を40rpmとした場合における、試験結果のデータを示したものである。横軸は、ファイバ上の測定位置(単位:m)であり、縦軸は、周波数シフト(単位:GHz)である。また、データの再現性を確認するため、図15では、2回の計測結果を重ねて示している。ここで、上記固定した粘度の値は5800mPa・sであり、上記固定した温度は30℃である。また、歪データは、試験攪拌翼の背面と前面で測定した値を両方、示した。
この図より、データの再現性はほぼ満たされており、試験攪拌翼の背面と前面で発生した歪の値はほぼ同じであることが判る。
この図より、データの再現性はほぼ満たされており、試験攪拌翼の背面と前面で発生した歪の値はほぼ同じであることが判る。
そこで次に、上記測定結果の分析を行うため(解析による裏付けを行うため)に用いた、試験攪拌翼および、その変形モデルについて、図を用いて説明する。
上記変形モデルとして、試験攪拌翼を上側から見た図をモデル図として、図16A、図16Bに示す。ここで、図16Aは、試験攪拌翼が静止している場合のモデル図であり、矢印は、試験攪拌翼の翼半径方向(図中の右向き矢印)、および翼面に垂直な方向(図中の上向き矢印)を示し、図の上側が試験攪拌翼の背面、図の下側が試験攪拌翼の前面である。また、図16Bは、試験攪拌翼が動作している場合(試験攪拌翼の回転軸が図に示す時計回りの方向に回転している場合)のモデル図である。この図16Bにおいて、試験攪拌翼には、例えばゲート翼においては回転する面に垂直な方向に溶液流体の抗力F1とF2をそれぞれ受けており、試験攪拌翼の回転軸の左側では、試験攪拌翼の変形により、試験攪拌翼の前面には圧縮力が、試験攪拌翼の背面には引張力が発生している。なお、試験攪拌翼の回転軸の右側では、前面と背面には、それぞれ、試験攪拌翼の回転軸の左側と逆の力が発生している。
上記変形モデルとして、試験攪拌翼を上側から見た図をモデル図として、図16A、図16Bに示す。ここで、図16Aは、試験攪拌翼が静止している場合のモデル図であり、矢印は、試験攪拌翼の翼半径方向(図中の右向き矢印)、および翼面に垂直な方向(図中の上向き矢印)を示し、図の上側が試験攪拌翼の背面、図の下側が試験攪拌翼の前面である。また、図16Bは、試験攪拌翼が動作している場合(試験攪拌翼の回転軸が図に示す時計回りの方向に回転している場合)のモデル図である。この図16Bにおいて、試験攪拌翼には、例えばゲート翼においては回転する面に垂直な方向に溶液流体の抗力F1とF2をそれぞれ受けており、試験攪拌翼の回転軸の左側では、試験攪拌翼の変形により、試験攪拌翼の前面には圧縮力が、試験攪拌翼の背面には引張力が発生している。なお、試験攪拌翼の回転軸の右側では、前面と背面には、それぞれ、試験攪拌翼の回転軸の左側と逆の力が発生している。
次に、上記モデルを用いて解析した結果について、図17A、図17Bを用いて説明する。図17Aは、測定条件を、溶液の粘度5800mPa・s、試験攪拌翼の回転数40rpmとした場合の、試験攪拌翼の歪について、横軸をファイバ座標(単位:m)とし、縦軸をファイバ歪(単位:με)として、曲線で表した解析結果である。ここで、実線で表した曲線は、試験攪拌翼の前面の歪であり、点線で表した曲線は、試験攪拌翼の背面の歪である。
また、図17Bは試験攪拌翼の前面を示す模式図であり、図中の黒色の曲線は、ファイバの設置位置を示したものであり、図中の符号P、Q、R、Sは、図17A中に符号P、Q、R、Sで示したファイバ座標にそれぞれ対応した、試験攪拌翼内での位置を示した図である。
また、図17Bは試験攪拌翼の前面を示す模式図であり、図中の黒色の曲線は、ファイバの設置位置を示したものであり、図中の符号P、Q、R、Sは、図17A中に符号P、Q、R、Sで示したファイバ座標にそれぞれ対応した、試験攪拌翼内での位置を示した図である。
図17A中の点線のグラフに示したように(点線で示した曲線を参照)、解析結果は、全体として、上記図15に示したひずみ曲線と同様の変化を示している。そして、実線で示した前面の歪と点線で示した背面の歪の曲線は、全体として、符号S点のファイバ座標の位置に対して反転させた形状を示しており、先に図16Bのモデルに示した試験攪拌翼の変形を反映したものとなっていることが判る。すなわち、試験攪拌翼には、S点を中心位置とした曲げ変形が生じていることが判る。
次に、溶液温度の測定例について図18を用いて説明する。図18は、溶液温度を2つの検知方法で測定した測定例である。この図18には、熱電対で検知した温度の時間変化(図中の実線で示した曲線を参照)とFIMTファイバで測定したCMC水溶液(Carboxymethyl cellulose solution:カルボキシメチルセルロース溶液)の温度(図中の点線で示した曲線を参照)の時間変化を示した。FIMTファイバは、例えばステンレス製の小口径の管に光ファイバの素線を挿入し、その隙間にオイルを封入し、保護する構成となっており、粘度が高い溶液を撹拌する場合において十分な強度を有し、実用的な光ファイバと言える。なお、温度測定結果は、歪の大きい点Q(図17参照)での値とした。
この図18の測定結果によれば、溶液温度は階段状に温度上昇していることが判る。すなわち、溶液の温度変化は、温度一定の領域と、20分間に10K程度の温度上昇をする領域とが交互に繰り返されるパターンとなっている。なお、この図では、CMC水溶液の初期粘度50000mPa・s、試験攪拌翼の回転数30rpmの場合の溶液の温度変化を示している。
また、図に示したように、熱電対により検知した温度と、FIMTファイバで測定した温度とは、ほぼ一致していることが分かった。なお、図には示していないが、Q点以外の他の測定点においても、熱電対により検知した温度と、FIMTファイバで測定した温度とは、いずれも良い一致を見ている。
以上の結果から、高粘度、または回転数が低い撹拌条件にて溶液温度が過渡的に変化するような、熱応答の良くない場合においても、十分な精度でFIMTファイバにて溶液温度を測定できることが予想される。
さらに、歪と、溶液の粘度および試験攪拌翼の回転数との関係を調べた例について図19A、図19Bを用いて説明する。
図19A、図19Bは、光ファイバ座標に対する光ファイバの歪分布を示している。これらの図において、横軸には、ファイバの基準点からの位置をファイバ座標として示している。縦軸には、このファイバ座標に対応した歪を示している。また、図17Aに対応したファイバ上での座標位置を符号P、Q、R、Sで示した。なお、各図の右上には、それぞれの場合での測定条件を示した。
図19Aは、溶液の温度30℃、(初期)粘度5800 mPa・sの一定条件の下で、攪拌翼の回転数を変化させた時の歪分布の変化を示している。この図より、上記図17において示された翼周端のQ、Rの各箇所の、歪が大きい部分の値は、回転数が増加するにつれて(その絶対値は)増加していることが分かる。
一方、図19Bは、溶液の温度30℃、攪拌翼の回転数40 rpmの一定条件の下で、CMC溶液の粘度を増加させた場合の測定結果を示している。この図より、翼周端のQ、Rの各箇所において、粘度の増加により、同様に歪(の絶対値)が増加傾向を示すことが分かる。
図19A、図19Bは、光ファイバ座標に対する光ファイバの歪分布を示している。これらの図において、横軸には、ファイバの基準点からの位置をファイバ座標として示している。縦軸には、このファイバ座標に対応した歪を示している。また、図17Aに対応したファイバ上での座標位置を符号P、Q、R、Sで示した。なお、各図の右上には、それぞれの場合での測定条件を示した。
図19Aは、溶液の温度30℃、(初期)粘度5800 mPa・sの一定条件の下で、攪拌翼の回転数を変化させた時の歪分布の変化を示している。この図より、上記図17において示された翼周端のQ、Rの各箇所の、歪が大きい部分の値は、回転数が増加するにつれて(その絶対値は)増加していることが分かる。
一方、図19Bは、溶液の温度30℃、攪拌翼の回転数40 rpmの一定条件の下で、CMC溶液の粘度を増加させた場合の測定結果を示している。この図より、翼周端のQ、Rの各箇所において、粘度の増加により、同様に歪(の絶対値)が増加傾向を示すことが分かる。
図19A、図19Bに示した結果から、歪は回転数および粘度の関数であり、あらかじめ対象とする撹拌システム系内の溶液に対し、これらのパラメータに関する校正曲線を採取することで、粘度を同定できることが分かる。よって、光ファイバを攪拌翼に装着して歪分布を測定することにより、溶液の粘度を測定することが可能であることがわかる。
以上により、本実施の形態1のインテリジェント攪拌システムにおいては、図20に示したように、攪拌槽に設けた攪拌翼に設置された光ファイバセンサなど、DFOS計測システム(図中の四角の点線で示した枠線のうち、内側の枠線を参照)で取得したデータ、あるいは解析から得たデータを基に、攪拌翼の物理特性、攪拌翼の形状、攪拌翼に作用する種々の力などから攪拌翼の変形を求める攪拌翼モデルを作成して、この作成した攪拌翼モデルで攪拌翼の特性についてのデータベースを構築することができる。また、本システムでは、必要に応じて、モデルの校正機能を付加してもよい。そして、この構築した攪拌翼の特性についてのデータベースを用いて、オンラインでの光ファイバ計測結果から、攪拌槽中の機器、あるいは溶液の温度分布、あるいは粘度分布(いずれの分布も、攪拌槽内の上記ゾーン毎に求めることが可能である)を求め、これら求められた情報から、IHヒーターの加熱、冷却、溶液濃度、攪拌翼の回転数の制御などを行うことにより、最適な攪拌条件の下で最高品質の化学物質などの製造を行うことが可能となる。
以上説明したように、本実施の形態1のインテリジェント攪拌システムは、内部加熱・冷却方式を採用した能動型攪拌翼を備えており、攪拌槽と比較して熱容量も小さいため、現行バッチ方式での外部加熱と比較して、溶液温度をより均一に保つことができ、また、温度変化などの外部環境変化に対する熱応答性も優れている。また、光ファイバセンサを備えているため、溶液温度、翼温度、溶液濃度、レオロジー特性(粘度、応力など)、異物の付着検出など、多変数・同時・時空間分布計測が可能である。
具体的には、例えば、光ファイバセンサによる測定データのファジー論理に基づくAI学習により、攪拌翼に関しての加熱、複数ゾーンでの加熱量、および冷却量を抽出、あるいは設定することにより、光ファイバセンサで得られた時間、および空間分布データを考慮した能動熱制御型攪拌翼による分布制御(AIファジー制御による学習の結果得られる分布制御)が可能となる。
また、運転データを基に、攪拌槽の自己劣化診断、あるいは自律的な光ファイバセンサの劣化補正が可能となる。
AI学習は、具体的には、図13に示したAI制御器53を用いて実施する。このAI制御器53は、例えば、以下に説明する3つの主要な構成要素を有している。すなわち、上記光ファイバセンサで得られた温度、あるいは粘度などの物理量データ、および制御対象領域を複数のゾーンに分割した場合に、ゾーンごとに設定した目標データを記憶し保持するデータベース60、これらのデータを基に、AI学習を行うAI学習部61、このAI学習部61で学習したデータを用いて、IH攪拌翼に関する、複数ゾーンでの加熱量、および冷却量などのIH攪拌翼を制御する物理量を自動的に決定する制御量自動決定部62、の3つの構成要素である。
以上説明した特長により、本システムは、化学物質生産における高収益化、高品質化への貢献が可能となる。
AI学習は、具体的には、図13に示したAI制御器53を用いて実施する。このAI制御器53は、例えば、以下に説明する3つの主要な構成要素を有している。すなわち、上記光ファイバセンサで得られた温度、あるいは粘度などの物理量データ、および制御対象領域を複数のゾーンに分割した場合に、ゾーンごとに設定した目標データを記憶し保持するデータベース60、これらのデータを基に、AI学習を行うAI学習部61、このAI学習部61で学習したデータを用いて、IH攪拌翼に関する、複数ゾーンでの加熱量、および冷却量などのIH攪拌翼を制御する物理量を自動的に決定する制御量自動決定部62、の3つの構成要素である。
以上説明した特長により、本システムは、化学物質生産における高収益化、高品質化への貢献が可能となる。
また、本システムに設けられた主要構成要素である、光ファイバ信号解析器50、操作盤51、コントローラ52、AI制御器53は、各構成要素のハードウエアの一例を図21に示すように、プロセッサ200と記憶装置201を備える。記憶装置は、図示していないが、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ200は、記憶装置201から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ200にプログラムが入力される。また、プロセッサ200は、演算結果等のデータを記憶装置201の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。
本願は、例示的な実施の形態が記載されているが、実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも1つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合が含まれるものとする。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも1つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合が含まれるものとする。
1、1a、1b 攪拌翼、2 誘導加熱コイル(IHヒーター)、3 非接触給電システム、4a 給電コイル 、4b 受電コイル、5、6 インバータ、7 モータ、8、8a ジョイント(ロータリージョイント)、9、9a、9b、9c 光ファイバセンサ、10、10a、10b 攪拌槽、11 軸受、12 回転軸、13 伝動用ベルト、14 モータ電源線、15 攪拌翼駆動部、16 IH電源線、17、17a、17b、17c、17d、17e、17f、17g、17h 熱電対、18 バッフル板、19 ドラフトチューブ、20 スタンド、30 溶液、21 異物、30 溶液、31 温度測定線、32 温度測定面、40 冷媒槽、50 光ファイバ信号解析器、51 操作盤、52 コントローラ、53 AI制御器、100 インテリジェント攪拌システム、Ps 異物付着位置の検出用測定部、Pt 温度・粘度測定部
Claims (8)
- 供給電力量が制御可能で、モータおよび非接触給電システムに、それぞれ所定の電力量を給電するインバータ、
内部に、貯留された溶液と、前記非接触給電システムにより給電される誘導加熱用コイルと、制御対象物の物理量の分布を計測する光ファイバセンサと、前記誘導加熱用コイルにより非接触で加熱されるとともに前記溶液を攪拌する攪拌翼と、を有し、前記溶液中に配設される前記誘導加熱用コイルおよび前記光ファイバセンサの経路が、それぞれ個別に定められることにより、前記溶液を複数のゾーンに分割して前記溶液の物理量を制御可能に設定された攪拌槽、
ジョイントを介して取り出された前記光ファイバセンサからの信号を受信し解析する光ファイバ信号解析器、
前記光ファイバ信号解析器に接続され、前記光ファイバ信号解析器の出力信号を基に、分割された各ゾーンの制御情報を設定し記憶する操作盤、
前記モータ、前記インバータ、および前記操作盤に接続され、前記操作盤からの、分割された前記ゾーンごとの制御情報を前記モータおよび前記インバータに送信するコントローラ、
を備え、
前記コントローラから送信された前記ゾーンごとの制御情報を基に、分割された各ゾーンに与える物理量を設定可能としたことを特徴とするインテリジェント攪拌システム。 - 前記物理量は、熱、前記溶液の粘度、前記溶液のレオロジー特性であることを特徴とする請求項1に記載のインテリジェント攪拌システム。
- 前記操作盤は、前記光ファイバ信号解析器の出力信号を基に、前記攪拌翼の変形を解析して前記溶液の粘性分布を求める攪拌翼モデルを有することを特徴とする請求項1または請求項2に記載のインテリジェント攪拌システム。
- 前記ジョイントはロータリージョイントであって、
前記攪拌槽の外部に、冷媒を貯蔵する冷媒槽と、前記ジョイントと異なる第2のロータリージョイントと、
をさらに備え、
前記誘導加熱用コイルは、銅製の中空コイルであるホローチューブであって、前記冷媒槽の冷媒を前記第2のロータリージョイントを介して前記ホローチューブに供給する、
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載のインテリジェント攪拌システム。 - 前記光ファイバセンサの一部は、高分子材料でコーティングされて前記攪拌翼の内部に当該攪拌翼に密着して固定されて支持されていることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載のインテリジェント攪拌システム。
- 前記光ファイバセンサの一部は、接着剤により、攪拌翼の外部に密着して接着されて支持されていることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載のインテリジェント攪拌システム。
- 前記光ファイバセンサの一部は、高分子材料でコーティングされて前記攪拌翼の内部に当該攪拌翼に密着して固定されて支持されている部分と、接着剤により攪拌翼の外部に密着して接着されて支持されている部分と、を有していることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載のインテリジェント攪拌システム。
- 前記操作盤により設定される前記ゾーンの制御量は、前記光ファイバ信号解析器の出力信号を基にAIファジー制御による学習の結果、得られた制御量であることを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載のインテリジェント攪拌システム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2021/048619 WO2023127039A1 (ja) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | インテリジェント攪拌システム |
JP2023570527A JPWO2023127039A1 (ja) | 2021-12-27 | 2021-12-27 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2021/048619 WO2023127039A1 (ja) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | インテリジェント攪拌システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
WO2023127039A1 true WO2023127039A1 (ja) | 2023-07-06 |
Family
ID=86998317
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PCT/JP2021/048619 WO2023127039A1 (ja) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | インテリジェント攪拌システム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPWO2023127039A1 (ja) |
WO (1) | WO2023127039A1 (ja) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09101210A (ja) * | 1995-10-03 | 1997-04-15 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | 温度測定用光ファイバセンサ |
JP2011007767A (ja) * | 2009-05-22 | 2011-01-13 | Fiberlabs Inc | 光ファイバセンサ装置、光ファイバを用いたセンシング方法 |
JP2018001142A (ja) * | 2016-07-08 | 2018-01-11 | 学校法人金井学園 | 加熱撹拌装置 |
JP2019513180A (ja) * | 2016-03-30 | 2019-05-23 | レス・ポリフロー・エルエルシー | 石油生成物を製造するための方法、装置、コントローラ及びシステム |
JP2019118874A (ja) * | 2018-01-04 | 2019-07-22 | 関西電力株式会社 | 加熱冷却撹拌装置 |
JP2020075238A (ja) * | 2018-10-02 | 2020-05-21 | 四国計測工業株式会社 | 撹拌装置 |
-
2021
- 2021-12-27 WO PCT/JP2021/048619 patent/WO2023127039A1/ja active Application Filing
- 2021-12-27 JP JP2023570527A patent/JPWO2023127039A1/ja active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09101210A (ja) * | 1995-10-03 | 1997-04-15 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | 温度測定用光ファイバセンサ |
JP2011007767A (ja) * | 2009-05-22 | 2011-01-13 | Fiberlabs Inc | 光ファイバセンサ装置、光ファイバを用いたセンシング方法 |
JP2019513180A (ja) * | 2016-03-30 | 2019-05-23 | レス・ポリフロー・エルエルシー | 石油生成物を製造するための方法、装置、コントローラ及びシステム |
JP2018001142A (ja) * | 2016-07-08 | 2018-01-11 | 学校法人金井学園 | 加熱撹拌装置 |
JP2019118874A (ja) * | 2018-01-04 | 2019-07-22 | 関西電力株式会社 | 加熱冷却撹拌装置 |
JP2020075238A (ja) * | 2018-10-02 | 2020-05-21 | 四国計測工業株式会社 | 撹拌装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPWO2023127039A1 (ja) | 2023-07-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102652258B (zh) | 结垢检测装置和结垢检测方法 | |
Persoons et al. | Natural convection heat transfer and fluid dynamics for a pair of vertically aligned isothermal horizontal cylinders | |
JP4866419B2 (ja) | 反応器のファウリングを測定し、そして検査する方法と装置 | |
CN105078198B (zh) | 电烹饪器具及其的防溢出装置和防溢出控制方法 | |
RU2606345C2 (ru) | Расходомер | |
WO2005057197A1 (en) | A deposition sensor based on differential heat flux measurement | |
CN101974421B (zh) | 一种带精密温度补偿的变温金属模块及温度补偿方法 | |
CN102575953A (zh) | 废气体积测定装置 | |
CN204027800U (zh) | 气体冷却器性能测试装置 | |
WO2023127039A1 (ja) | インテリジェント攪拌システム | |
CN107787448A (zh) | 腐蚀时间剖面测量装置 | |
CN102918364A (zh) | 确定通过测量管的介质的流量的方法 | |
Kozlov et al. | Methods of experimental study of thermal convection in cavity subject to rotation and vibration | |
CN113468684B (zh) | 熔融装置内熔融物温度的测量方法及系统 | |
US2095877A (en) | Measuring and controlling apparatus | |
CN102628715B (zh) | 光纤温度传感器 | |
CN204964330U (zh) | 可调温控温涂-4粘度计 | |
Cramer et al. | Model experiments for the Czochralski crystal growth technique | |
CN105182123A (zh) | 一种换流阀饱和电抗器热特性试验装置及其试验方法 | |
Prayitno et al. | Distribution of particle sedimentation thickness under constant relative centrifugal force in rotating separation system using wireless electrical resistance detector | |
CN104198201A (zh) | 电机内流体与换热参数试验装置 | |
JP4893930B2 (ja) | 黒体炉 | |
EP3066458B1 (en) | A device for detecting profile in refiner | |
Campolo et al. | Appraisal of fluid dynamic efficiency of retreated-blade and turbofoil impellers in industrial-size CSTRs | |
Yang et al. | Use of CFD to correlate crude oil fouling against surface temperature and surface shear stress in a stirred fouling apparatus |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 21969923 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
WWE | Wipo information: entry into national phase |
Ref document number: 2023570527 Country of ref document: JP |