Содержание к диссертации
Введение
1, Современное состояние проблемы получения двухслойных гранул и методов контроля этого процесса 8
1.1. Современные способы и оборудование получения двухслойных гранул .8
1.2. Современные-методы контроля процесса сушки гранулированных материалов 15
1.3. Современные математические модели роста двухслойных гранул и контроля
процесса сушки гранулированных материалов 37
1.3.1. Механическая модель роста оболочек на гранулах 38
132. Статистическая модель нанесения оболочек на монодисперсные гранулы 39
1.3.3, Статистическая модель нанесения оболочек на монодисперсные гранулы в спиральном дражираторс, 42
1.3.4, Модель нанесения оболочек на монодисиерсные гранулы в дражираторе комбинированного тина 43
1.3.5, Модель нанесения оболочек на полидисперсные гранулы 44
1.3.6, Модель сушки сыпучих материалов 45
1 4. Выводы по главе и постановка задачи исследования 47
2 Разработка математической модели процесса сушки гранулированных материалов и методов его контроля 49
2.1, Математическая модель процесса сушки двухслойных гранул 49
2.1.1. Математическая модель процесса сушки двухслойных монодисперсных гранул 49
2.1.2. Математическая модель процесса сушки двухслойных полидисперсных гранул 56
2.2, Разработка метода контроля влажности по статистическим характеристикам ее выборочных значений ..62
2.2.1, Основные статистические характеристики случайных величин 62
2.2.2, Идентификация видов законов распределения шюшости вероятности случайных величин 65
2.2.3, Модель работы измерителя влажности по статистическим характеристикам контролируемого параметра с идентификацией вида закона распределения плотности вероятности 67
2.3. Выводы по главе 70
3. Экспериментальные исследования процесса сушки и метода его контроля 71
3.1. Испытания автоматического устройства контроля влажности гранулированных материалов 71
3.1.1. Описание структурной схемы контроля влажности 71
3.1.1.1. Анализ точности работы идентификатора вида закона распределения и его разрешающей способности 76
3.1.1.2. Описание компьютерной программы работы идентификатора 80
3.1.2 Описание структурной схемы опытного образца автоматического электронного измерителя влажности 82
3.2. Экспериментальные результаты контроля влажности при различных режимах 86
3.3. Методика исследования процесса сушки гранул 90
3.4, Сравнение результатов экспериментальных и теоретических исследований 91
Основные выводы и результаты работы 106
Литература 108
Приложения 118
- Современные способы и оборудование получения двухслойных гранул
- Математическая модель процесса сушки двухслойных гранул
- Испытания автоматического устройства контроля влажности гранулированных материалов
- Анализ точности работы идентификатора вида закона распределения и его разрешающей способности
Введение к работе
Повышение качества, улучшение внешнего вида, расширение возможностей применения сыпучих материалов бытового и промышленного назначения требует создания новых методов и оборудования для нанесения оболочек на зернистые материалы.
Материалы в оболочках позволяют получать не вступающие в реакцию друг с другом соединения, придавать материалам новые свойства. Несмотря на многообразие конструкций дражираторов, необходимо создавать новые, более совершенные варианты, с малыми затратами энергии и наибольшей производительностью процесса. При этом возникает необходимость в дражировочном оборудовании, легко встраиваемом в автоматизированные линии и обеспечении автоматизированного контроля качества получаемых гранул.
При дражировании и гранулировании первым требованием к автоматизируемому агрегату является пригодность самого объекта к автоматизации, т.е. наличие возможностей воздействия на него изменением параметров режима работы.
Выбор параметров и автоматический контроль этих параметров разработаны недостаточно и требуют дальнейших исследований.
Объектом исследования в настоящей работе является процесс нанесения оболочек на гранулы в барабанных дражираторах, которые широко используются на практике, обладают наибольшей функциональностью и производительностью. Существующие барабанные дражираюры имеют недостатки, связанные с возможностью осуществлять лишь визуальный контроль за качеством нанесения оболочек, и сложностью автоматического управления процессом с учетом качества готового продукта.
Современные математические методы описания процесса роста и сушки гранул требуют большого объема экспериментальных данных при подборе эмпирических коэффициентов, не всегда учитывают картину движения
сыпучего материала, процессы истирания и сушки. Недостаточность теоретических знаний в области драїїшроваїїия гранулированного материала не позволяет определить оптимальные режимные параметры процесса, что, как правило, приводит к неоправданным затратам энергии и снижению качества продукции.
Этим определяется актуальность задач по повышению эффективности процесса дражирования. Для этого необходимо провести всесторонний анализ всех стадии процесса, включая сушку, чтобы подготовить обоснованные данные и рекомендации для проектирования аппаратуры. Решению этих задач и посвящена данная работа.
Научную новизну работы представляют;
математическая модель сушки монодисперсных и полидисперсных гранул во вращающемся барабанном и спиральном дражираторах;
метод контроля влажности но статистическим характеристикам выборочных значений контролируемого параметра при косвенном методе ее определения;
результаты экспериментальных исследовании влияния влажности гранул на эффективность нанесения оболочек;
электронное устройство для автоматического контроля влажности гранул в смесителях-дражираторах;
методика расчета дражиратора с учетом влажности готового продукта.
Практическую ценность полученных в работе результатов составляют;
использование электронного устройства для автоматического контроля влажности гранул в смесителях- дражираторах;
опытные испытания дражиратора с контролем влажности гранул в процессе сушки.
Автор защищает:
математическую модель роста гранул с учетом изменения их влажности во вращающихся барабанном и спиральном дражираторах;
результаты моделирования зависимости времени сушки от влажности іранулируемою материала;
метод контроля влажности по статистическим характеристикам выборочных значений контролируемого параметра при косвенном методе ее измерении;
методика и результаты экспериментальных исследований влияния влажности транул при нанесении оболочек;
инженерная методика расчета дражиратора с автоматическим контролем влажности готового продукта.
Работа выполнялась на базе ООО НПО «Росток», г. Ярославль.
Современные способы и оборудование получения двухслойных гранул
Данная глава посвящена анализу способов и конструкций аппаратов для нанесения покрытий на гранулированный материал.
Под нанесением оболочек понимается любой процесс нанесения или заключения гранул сыпучих материалов в оболочки различного назначения и разной удельной массы по отношению к массе ядра (гранулы, таблетки, зерна, любой твердой частицы) [1], [2], [3]- В химической и медицинской промышленности проиесс нанесения оболочек методом наращивания называется дражированисм [4]. Процесс формирования оболочек нанесением лакокрасочных материалов называют покрытием [5]. Создание оболочек из порошков в таблеточных машинах называют напрессованием [6]. Покрытия с помощью пленкообразующего вещества именуют капсулированием [7].
Основные методы нанесения оболочек на частицы сыпучих материалов активно применяются в течение последних 20-30 лет. Заключение сыпучих материалов в оболочки уменьшают реакционную способность веществ, удлиняют сроки хранения неустойчивых и быстпропортящихся веществ, смешивать несмешивающиеся и реагирующих друг с другом соединения, снижать токсичность продуктов, обеспечивать замедленное высвобождение активного вещества, придавать продуктам новые свойства - уменьшать летучесть, изменять плотность продуктов, маскировать цвет, вкус , запах. Оболочки наносятся на металлы, химические соединения (гидриды, соли кислот, оснований, многих классов органических соединений: катализаторов, стабилизаторов, пластификаторов, жидкое и твердое топливо, красители, удобрения, пищевые добавки, ферменты, семена [8], [9], [1J. Содержание ядра оболочки обычно составляет 50-98%, в зависимости от метода нанесения оболочки. Методы нанесения оболочек могут быть разделены на три основные группы [9]. К первой группе относятся химические методы: образование новой фазы путем смешивания полимеров, поликонденсация и полимеризация, Вторая группа - физико-химические методы, включающие коацервапию, осаждение нерастворителем, образование новой фазы при изменении температуры, упаривание леїучего растворителя, отверждение расплавов в жидких средах, экстрационное замещение, высушивание распылением, физическую адсорбцию. Третья группа - физические методы: напыление, обрызгивание, обливание, мокание, намазывание на относительно неподвижный или подвижный слой сыпучего материала, напрессование, экструзия. Однако, на практике используются комбинированные методы.
Все известное оборудование для нанесения оболочек на гранулированные материалы физическими методами можно разделить [1] на оборудование 3 в котором процессы нанесения оболочек осуществляются в разреженных потоках практически без взаимодействия гранул между собой (с детерминированными рабочими процессами) и оборудование, в котором процессы нанесения оболочек осуществляются в концентрированных слоях зернистых материалов при активном их перемешивании (со стохастическими рабочими процессами).
К первому типу относятся: обливочные, окрашивающие [10, 4, 9,11, 5], пленочно- дисперсные [12,13,14, 15, ] 6], валковые [6, 17, 5 ], опудривающие [ 11, 5], намазывающие [18, 5], окунающие [4, 2\ таблеточные машины [17] Количество видов оборудования второго типа, в котором процессы нанесения оболочек осуществляются в концентрированных слоях зернистых материалов при активном их перемешивании, включает, в основном, барабанные и тарельчатые машины различных типов и оборудование с псевдоожиженньш слоем [19,10, 20,21,1].
Рассмотрим некоторые промышленные аппараты для получения гранулированных сыпучих материалов.
На рис. 1.1 изображен барабанный гранулятор, применяемый в химической и пищевой промышленности [13]. Исходные компоненты порошкообразных материалов подаются внутрь барабана через загрузочную течку 1. Благодаря вращению барабана материал захватывается пересыпными лопатками 2 с нижней части барабана, поднимается и начинает ссыпаться с лопаток, образуя падающую завесу, на которую через распылительную форсунку 3 напыляется связующая жидкость. Сюда же вводятся вторичные уплотненные мелкие гранулы и частицы из обратного шнека 4, В результате напыления связующей жидкости образуются агломераты, которые по мере вращения барабана начинают перемещаться вдоль его оси в направлении выгрузочной камеры 6. По мере продвижения материала происходит окончательное формирование кондиционных гранул и сепарирование их по размерам. Окончательное фракционное разделение материала происходит в конусном классификаторе 5, в котором крупные гранулы, располагающиеся на поверхности, высыпаются из барабана, а мелкие - оседают в нижних, придонных слоях, захватываются обратным шнеком 4 и транспортируются в головную часть барабана, где попадают в зону напыления и подвергаются повторной грануляции.
Математическая модель процесса сушки двухслойных гранул
Для контроля процесса сушки, а, следовательно, и энергосбережения, необходимо определять влажность гранул в конце каждой стадии процесса. Это позволяет изменять время сушки (время пребывания в дражираторе) в зависимости от влажности гранул, что позволяет автоматизировать технологический процесс.
Значения контролируемого параметра, соответствующего влажности сыпучего материала, при измерении этого параметра в течение технологического процесса, являются случайными величинами.
Известно, что для описания случайных величин [ 32], [34] необходимо указать возможные значения, принимаемые случайной величиной и вероятности этих значений.
Для полного описания случайных величин необходимо указать возможные значения, принимаемые случайной величиной, и вероятности этих значений [98, 97], [81]. Соотношение, устанавливающее зависимость между возможными значениями случайной величины и их вероятностями определяется законом распределения.
Полное описание скалярных или векторных случайных величин может определяться законами распределения вероятности, функциями распределения или характеристическими функциями, однако, в ряде случаев более целесообразно использовать более простые характеристики случайного процесса. Это объясняется несколькими соображениями. 1. Плотности вероятности случайных величин, как правило, определяются небольшим числом параметров.
2. Ответ на ряд практических задач может быть получен из рассмотрения отдельных, частных характеристик случайной величины.
3. Во многих задачах нужно рассматривать преобразование случайной величины с помощью линейных и нелинейных преобразований систе Задача определения вида закона распределения, в таких случаях, решается приближенно путем пересчета отдельных характеристик случайного процесса, позволяющего в принципе найти плотность вероятности для преобразованного процесса,
4. Для выяснения характера случайной величины или процесса необходимо экспериментальным путем определять соответствующие плотности вероятности.
Экспериментальное определение плотностей вероятностей, Б большинстве практических случаев оказывается трудоемким. Поэтому, в качестве числовых характеристик случайной величины, которые более просто определить, выбираются моменты [90]. Ценным свойством их является то, что моменты более низкого порядка несут больше информации о случайной величине, чем моменты высокого порядка. Поэтому на практике часто ограничиваются рассмотрением лишь нескольких первых моментов.
Как известно, первый центральный момент это - математическое ожидание или среднее значение, второй центральный момент называется дисперсией, третий центральный момент JJ.3 служит для характеристики ассиметрии (или "скошенности" ) распределения: когда один спад крутой, а другой пологий. Если распределение симметрично относительно математического ожидания, то все моменты нечетного порядка (если они существуют) равны нулю.
Испытания автоматического устройства контроля влажности гранулированных материалов
Структурная схема работает следующим образом: датчик изменяет свои электрические свойства (сопротивление) в зависимости от влажности материала, в который он помещен.
Выходной сигнал с датчика подается на вход электронного измерителя -преобразователя, в котором осуществляется преобразование 1Т сопротивление-частота", а затем, измеренное значение частоты в зависимости от величины изменения сопротивления датчика при разной влажности материала, отображаются в визуальной форме с помощью индикатора. С другого выхода измерителя- преобразователя массив данных в виде значений частоты x(t), пропорциональных влажности гранулированного материала, подается на вход идентификатора закона распределения, в котором осуществляется идентификация закона распределения плотности вероятности по алгоритму, описанному ранее (п. 2.2.2). На выходе идентификатора формируется величина отклонения S э соответствующая принадлежность или отличие вида распределения значений частоты x(t), а следовательно и влажности, к нормальному закону распределения. Величина отклонения s является задающим параметром для операции задания режима сушки, а именно времени сушки х 7 которое определяется по агоритму (п. 2.2Л) в случае, если распределение влажности является нормальным. В противном случае, наступает сбой заданного технологического процесса сушки.
Датчик конструктивно выполнен в виде двух металлических пластин с отверстиями, между которыми нанесен слой влагочувствительного материала, например из белого цемента. До проведения измерений датчик калибруется на контрольном количестве гранулированного материала с конечным значеним влажности, соответствующей влажности готового продукта. Затем датчик погружается в контролируемый гренулированный материал.
Сопротивление датчика включено в схему измерительного генератора 1 „ при его изменении от влажности материала происходит изменение его частоты. С помощью частотомера 2, оно фиксируется и вводится в виде числового файла (вручную или автоматически с выхода частотомера на ЦВМ) на вход идентификатора вида распределения.
Для обеспечения оперативного контроля сушки гранул предусмотрена операция сравнения частоты измерительного генератора 1 с частотой опорного генератора 2 с помощью устройства сравнения 4. Выходное напряжение устройства сравнения интегрируется с помощью интегратора 5. Время интегрирования выбирается с учетом инертности датчика. При равенстве частот на выходе интегратора напряжение достигает определенного уровня. Это напряжение используется для включения индикатора (рис. 3.1). Если частоты не совпадают, то напряжение не достигает требуемого уровня и индикатор не включается.
Индикатор представляет собой ключевую схему, состоящую из компаратора и транзисторного ключа, управляющего включением и выключением лампочки или светодиода.
Идентификатор закона распределения реализует алгоритм п. 2.2.2. Структурная схема идентификатора представлена на рис. 3.3. Случайный процесс x(t) с блока измерителя и преобразователя поступает на блок формирования выборок БФВ, с выхода которого выборочные значения Xj поступают на один из входов вычитателя и на блок усреднения БУ 1 , на выходе которого получается оценочное значение матожидания т . Затем выборки центрируются, разность (xj- m ) возводится в квадрат квадратором KB 1 и усредняется блоком усреднения БУ 2, в результате чего получается дисперсия с . После извлечения квадратного корня из дисперсии получаем среднеквадратичное отклонение а , которое подается на вход блока вычисления коэффициента энтропии ВКЭН и на второй выход идентификатора (Вх. cw). Четвертый момент щ получается после возведения значений сг в квадрат с помощью KB 3 и их усреднения блоком БУ 3. Значение р4 подается на один из входов блока вычисления отношения ВО 1, на другой вход которого поступает значение ст 2 с выхода квадратора KB 2. В результате чего получается коэффициент эксцесса є .
Вычисление контрэксцесса х производится в блоке ВКЭ, значение которого подается на один из входов вычислителя отношения ВО 2, на другой вход которого подается значение коэффициента энтропии кэ . На входе блока ВО 2 формируется значение D , которое затем поступает на один из входов вычитателя, на другой его вход подается эталонное ( для нормального распределения) значение параметра D3It . На выходе вычитателя формируется модуль отклонения матожидания от эталонного значения i(D)(, которое подается на логический блок ЛБ.
Анализ точности работы идентификатора вида закона распределения и его разрешающей способности
Структурная схема работает следующим образом: датчик изменяет свои электрические свойства (сопротивление) в зависимости от влажности материала, в который он помещен.
Выходной сигнал с датчика подается на вход электронного измерителя -преобразователя, в котором осуществляется преобразование 1Т сопротивление-частота", а затем, измеренное значение частоты в зависимости от величины изменения сопротивления датчика при разной влажности материала, отображаются в визуальной форме с помощью индикатора. С другого выхода измерителя- преобразователя массив данных в виде значений частоты x(t), пропорциональных влажности гранулированного материала, подается на вход идентификатора закона распределения, в котором осуществляется идентификация закона распределения плотности вероятности по алгоритму, описанному ранее (п. 2.2.2). На выходе идентификатора формируется величина отклонения S э соответствующая принадлежность или отличие вида распределения значений частоты x(t), а следовательно и влажности, к нормальному закону распределения. Величина отклонения s является задающим параметром для операции задания режима сушки, а именно времени сушки х 7 которое определяется по агоритму (п. 2.2Л) в случае, если распределение влажности является нормальным. В противном случае, наступает сбой заданного технологического процесса сушки.
Датчик конструктивно выполнен в виде двух металлических пластин с отверстиями, между которыми нанесен слой влагочувствительного материала, например из белого цемента. До проведения измерений датчик калибруется на контрольном количестве гранулированного материала с конечным значеним влажности, соответствующей влажности готового продукта. Затем датчик погружается в контролируемый гренулированный материал.
Сопротивление датчика включено в схему измерительного генератора 1 „ при его изменении от влажности материала происходит изменение его частоты. С помощью частотомера 2, оно фиксируется и вводится в виде числового файла (вручную или автоматически с выхода частотомера на ЦВМ) на вход идентификатора вида распределения.
Для обеспечения оперативного контроля сушки гранул предусмотрена операция сравнения частоты измерительного генератора 1 с частотой опорного генератора 2 с помощью устройства сравнения 4. Выходное напряжение устройства сравнения интегрируется с помощью интегратора 5. Время интегрирования выбирается с учетом инертности датчика. При равенстве частот на выходе интегратора напряжение достигает определенного уровня. Это напряжение используется для включения индикатора (рис. 3.1). Если частоты не совпадают, то напряжение не достигает требуемого уровня и индикатор не включается.
Индикатор представляет собой ключевую схему, состоящую из компаратора и транзисторного ключа, управляющего включением и выключением лампочки или светодиода.
Идентификатор закона распределения реализует алгоритм п. 2.2.2. Структурная схема идентификатора представлена на рис. 3.3. Случайный процесс x(t) с блока измерителя и преобразователя поступает на блок формирования выборок БФВ, с выхода которого выборочные значения Xj поступают на один из входов вычитателя и на блок усреднения БУ 1 , на выходе которого получается оценочное значение матожидания т . Затем выборки центрируются, разность (xj- m ) возводится в квадрат квадратором KB 1 и усредняется блоком усреднения БУ 2, в результате чего получается дисперсия с . После извлечения квадратного корня из дисперсии получаем среднеквадратичное отклонение а , которое подается на вход блока вычисления коэффициента энтропии ВКЭН и на второй выход идентификатора (Вх. cw). Четвертый момент щ получается после возведения значений сг в квадрат с помощью KB 3 и их усреднения блоком БУ 3. Значение р4 подается на один из входов блока вычисления отношения ВО 1, на другой вход которого поступает значение ст 2 с выхода квадратора KB 2. В результате чего получается коэффициент эксцесса є .
Вычисление контрэксцесса х производится в блоке ВКЭ, значение которого подается на один из входов вычислителя отношения ВО 2, на другой вход которого подается значение коэффициента энтропии кэ . На входе блока ВО 2 формируется значение D , которое затем поступает на один из входов вычитателя, на другой его вход подается эталонное ( для нормального распределения) значение параметра D3It . На выходе вычитателя формируется модуль отклонения матожидания от эталонного значения i(D)(, которое подается на логический блок ЛБ.
