流化床颗粒制备进程多传感器交融测验技能讨论研讨获发展

  为获取更多颗粒活动微观标准信息，科研人员将ECT断面图画信息与高频声发射(AE)信号时频域、递归剖析相结合，完结了流化床颗粒制备进程中颗粒聚会现象的辨认以及颗粒活动性改变、失流演化进程的精确监测。

  流化床颗粒制备反应器具有结构相对比较简单、传热传质速率高、能耗低和能够在必定程度上完结接连化出产的长处，提高了出产功率和产品质量，大范围的使用于化工、医药以及农业范畴中的催化剂、药品和化肥等颗粒的制备进程。因为流化床颗粒制备进程一般触及气、液、固三相掺混，反应器内部的活动呈现出时空非稳态和多标准效应。流化床颗粒制备进程的要害参数在线监测和进程确诊是世界多相流丈量范畴的热门与难点，而现有的在线监测技能多根据单一传感器，获取的信息有限，且遭到运转条件的约束，难以用于解析流化床反应器内部杂乱多相活动的特性及为进程调控供给数据支撑。

  针对流化床颗粒制备进程在线丈量面对的应战，中国科学院工程热物理研讨所开发了结合电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography，ECT)、高速摄像(CCD)、声发射(AE)和压力传感器的非侵入式多模态交融丈量技能，提出了多传感器数据交融剖析计划(图1)。该团队开发了新式组合电极ECT传感器，完结了流化床反应器的高质量断面成像和内部参数散布信息的获取。从而，该研讨将ECT断面图画信息、颗粒流高速摄像数字图画剖析和压力信号时频域剖析相结合，根据信息互补和彼此验证，精确辨认了正常喷动和加湿-枯燥进程中的典型流态以及流态改变，提醒了不稳定喷动发生的原因(图2)。为获取更多颗粒活动微观标准信息，科研人员将ECT断面图画信息与高频声发射(AE)信号时频域、递归剖析相结合，完结了流化床颗粒制备进程中颗粒聚会现象的辨认以及颗粒活动性改变、失流演化进程的精确监测。该研讨一起结合ECT和CCD图画信息和原始数据，根据pSNN神经网络，提出了颗粒湿度分级猜测模型(图3)。与传统办法比较，颗粒湿度的猜测精确度明显提高。该研讨为流化床颗粒制备进程在线丈量技能的工程使用奠定了重要根底。相关研讨效果宣布在Chemical Engineering Science、Industrial & Engineering Chemistry Research上，并在首届多相传输及动力转化使用世界会议上作了陈述。研讨工作得到国家自然科学基金和中国科学院对外要点世界协作项目的支撑。上述效果由工程热物理所、北京航空航天大学、清华大学深圳研讨生院和英国曼彻斯特大学协作完结。