Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Современное состояние техники измерений концентрации компонентов жидких дисперсных сред 20
1.1. Общая характеристика дисперсных сред 20
1.2. Актуальность и особенности полевых измерений концентрации жидких дисперсных сред 25
1.3. Основные требования, предъявляемые к полевым средствам измерения концентрации ЖДС 28
1.3.1. Условия эксплуатации 29
1.3.2. Метрологические характеристики 30
1.3.3. Показатели надежности 31
1.3.4. Другие требования 31
1.4. Классификация и обзор методов измерения концентрации ЖДС 32
А 1.4.1. Методы измерения концентрации ЖДС с модификацией компонентов 33
1.4.2. Методы измерения концентрации ЖДС без модификации компонентов 43
1.4.3. Оценка пригодности и перспективности методов для полевых измерений концентрации ЖДС 79
1.5. Основные пути повышения метрологической надежности и живучести полевых средств измерения концентрации ЖДС 82
1.6. Краткий обзор рынка полевых средств измерения концентрации ЖДС 96
1.7. Нерешенные проблемы в области разработок полевых средств измерения концентрации ЖДС. Выводы по главе и постановка задачи исследования 106
Глава 2. Средства измерения параметров состава водогазомасляных эмульсий 110
2.1. Общая постановка и последовательность решения задачи оптимизации ИИС для измерения концентрации компонентов ЖДС ПО
2.2. Задача измерения параметров состава водогазомасляных эмульсий. Оптимальное комплектование совместных измерений 113
2.3. Обоснование выбора методов измерения на примере многофункционального датчика состава ВГМЭ 118
2.4. Комплексирование измерений параметров состава ВГМЭ с помощью комбинированных акустоэлектрических датчиков (КАЭД) 124
2.5. Математическое моделирование КАЭД 139
2.5.1. Математическая модель ПИП
электрического канала КАЭД 140
2.5.2. Уточнение метода измерения по результатам моделирования ПИП электрического канала КАЭД 148
2.5.3. Математическая модель ПИП
акустического канала КАЭД 158
2.5.4. Уточнение конструкции ПИП, схемы включения и алгоритма функционирования акустического канала .169
2.5.5. Полная математическая модель КАЭД и ее использование для оптимизации геометрических параметров датчика (для случая дисковых противолежащих элементов) 174
2.5.6. Исследование технических возможностей КАЭД с дисковыми элементами 180
2.5.6.1. Получение расчетных формул для вычислений W,S,G...A%0
2.5.6.2. Анализ погрешностей КАЭД с дисковыми элементами... 183
2.5.6.3. Описание экспериментального образца КАЭД и выполненных экспериментов 198
2.5.7. Моделирование КАЭД для других расположений элементов 212
2.6. Дальнейшие возможности повышения метрологической надежности и живучести КАЭД 215
Результаты и выводы по главе 2 223
Глава 3. Фотометрические полевые средства измерения концентрации разбавленных ЖДС с повышенной метрологической надежностью 225
3.1. Модель ЖДС как рассеивателя оптического излучения. Основные допущения и область применимости 225
3.2. Четырехлучевая импульсная схема и ее модификации 236
3.2.1. Моделирование четырехлучевой импульсной схемы для случая узких диаграмм направленности приемников и излучателей 236
3.2.2. Влияние радиуса измерительной ячейки на результаты измерений 244
3.2.3. Предложения по построению четырехлучевой импульсной схемы с узкими диаграммами направленности излучателей и приемников и обработка ее сигналов с помощью искусственных нейросетей 245
3.2.4. Четырехлучевая импульсная схема с широкими диаграммами направленности излучателей иприемников и линейным расположением элементов 255
3.2.5. Модель для изучения фотометрических преобразователей с произвольными углами раскрыва диаграмм направленности излучателей и произвольным расположением элементов.. 263
3.3. Практическая реализация многолучевых контактных фотометрических концентратомеров 267
3.3.1. Градуировочный стенд 267
3.3.2. Программное обеспечение для автоматизированной градуировки и обработки сигналов многолучевых фотометрических концентратомеров 268
3.3.3. Результаты стендовых испытаний многолучевого фотометрического концентратомера 272
3.3.4. Улучшение показателей надежности многолучевого концентратомера путем интеллектуализации алгоритма его работы 278
Результаты и выводы по главе 3 281
Глава 4. Фотометрические бесконтактные средства измерения концентрации разбавленных ЖДС 284
4.1. Общая характеристика бесконтактных концентратомеров ЖДС 284
4.2. Поверхностные бесконтактные концентратомеры ЖДС 292
4.2.1. Использование четырехлучевой импульсной схемы
в поверхностных бесконтактных концентратомерах ЖДС .292
4.2.2. Улучшенная четырехлучевая схема поверхностного концентратомера с коллимированным пучком излучателя 297
4.3. Струйные бесконтактные концентратомеры ЖДС 302
4.3.1. Струйные концентратомеры с продольным просвечиванием струи и узкими диаграммами направленности приемников 302
4.3.2. Струйные концентратомеры с продольным просвечиванием струи и широкими диаграммами направленности приемников 311
4.3.3. Струйные концентратомеры с продольным просвечиванием струи и кольцевыми матрицами фотоприемников 317
4.3.4. Струйные концентратомеры с поперечным просвечиванием струи 322
4.4. Результаты испытаний бесконтактных концентратомеров 325
4.4.1. Результаты испытаний поверхностного бесконтактного концентратомера 325
4.4.2. Результаты испытаний струйных концентратомеров с продольным просвечиванием струи 327
Результаты и выводы по главе 4 328
Глава 5. Фотометрические концентратомеры ЖДС с переменной измерительной базой 331
5.1. Концентратомеры ЖДС на основе турбидиметров с переменной измерительной базой 331
5.1.1. Принцип действия и особенности конструкций 331
5.1.2. Оптимизация диапазона перемещения подвижного элемента 335
5.1.3. Алгоритм функционирования турбидиметра
с переменной измерительной базой 339
5.2. Концентратомеры ЖДС на основе нефелометров с переменным углом регистрации рассеяния 343
5.2.1. Принцип действия и особенности конструкций 343
5.2.2. Нефелометр с секторным возвратно-периодическим вращением излучателя и поворотным шифратором 344
5.3. Практическая реализация концентратомеров с переменной измерительной базой 347
5.3.1. Результаты испытаний турбидиметра
с переменной измерительной базой 347
5.3.2. Использование механической очистки окон для повышения метрологической надежности турбидиметров с переменной измерительной базой 349
Результаты и выводы по главе 5 352
Заключение 354
Список использованных источников
- Основные требования, предъявляемые к полевым средствам измерения концентрации ЖДС
- Задача измерения параметров состава водогазомасляных эмульсий. Оптимальное комплектование совместных измерений
- Предложения по построению четырехлучевой импульсной схемы с узкими диаграммами направленности излучателей и приемников и обработка ее сигналов с помощью искусственных нейросетей
- Улучшенная четырехлучевая схема поверхностного концентратомера с коллимированным пучком излучателя
Введение к работе
Актуальность проблемы
Большинство жидкостей в природе и технике существует в виде жидких дисперсных сред (ЖДС): эмульсий, суспензий, коллоидных растворов. Информация о концентрации взвешенных частиц (дисперсной фазы - ДФ) часто бывает очень важна для управления многими технологическими процессами и экологического мониторинга. Наиболее типичными примерами областей и объектов, где требуются непрерывные измерения концентрации ДФ в ЖДС, являются: контроль качества питьевой воды на всех этапах ее подготовки; контроль физико-химических параметров сточных вод; контроль состояния различных фильтров; измерение параметров водонефтяных эмульсий при добыче и подготовке нефти с целью учета и управления соответствующими технологическими процессами; контроль качества подготовки обратной воды, закачиваемой в скважины на нефтепромыслах для поддавливания нефтеносных пластов; контроль процессов в пищевой промышленности, в частности, в пивоварении и виноделии; контроль качества топлива в авиации; контроль процесса осаждения взвеси в резервуарах-отстойниках цехов химводоочистки ТЭЦ; измерения и контроль концентрации взвешенных частиц органического и неорганического происхождения в медицине и биологии; контроль процессов в моечных и стиральных машинах бытового и промышленного назначения; исследования концентрации органических и неорганических взвесей в гидрографии и океанологии и т.д.
Измерения концентрации ДФ ЖДС в полевых (промышленных) условиях имеют свою специфику и резко отличаются от лабораторных измерений. Получаемая при этом текущая информация о концентрации ДФ, наряду с другими параметрами объекта или процесса, используется либо для пассивного наблюдения и накопления (мониторинга), либо (что свойственно различным системам управления и контроля) для формирования целенаправленного воздействия на этот объект или процесс. Целью такого воздействия, которое может выполняться как с участием человека-оператора, так и без него, может быть: оптимизация процесса, предотвращение аварийных ситуаций, отбраковка образцов ЖДС по каким-либо критериям качества, связанным с концентрацией, и др. Требования к метрологическим характеристикам полевых средств измерения концентрации ЖДС, как правило, несколько ниже тех же требований, предъявляемых к лабораторным приборам. Очень часто уровень приведенной погрешности определения концентрации 2-4% оказывается вполне достаточным, тогда как для лабораторных средств этот уровень должен составлять 0,1-1%. Требования к быстродействию концентратомеров для ведения большинства технологических процессов также не являются очень жесткими: обычно продолжительность однократного измерения от десятых долей секунды ло нескольких секунд вполне приемлема. Однако для полевых измерителей концентрации первостепенную важность имеют эксплуатационные и надежностные показатели.
Часто полевые измерения проводятся в жестких условиях: в непрерывном потоке с большим расходом жидкости, при больших давлениях, в условиях коррозионной активности среды, абразивной или липкой ДФ и изменяющейся дисперсности частиц, наличии паразитных отложений солей или вязких фракций среды на датчиках. Дисперсная среда может быть и многофазной: например, водонефтяная эмульсия может содержать фазу из пузырьков свободного газа, что дополнительно осложняет измерения. При этом доступ к датчикам часто затруднен или невозможен без остановки технологического процесса. При таких условиях весьма важны высокая надежность (в частности, метрологическая надежность) средств измерений концентрации, и в первую очередь это относится к первичным измерительным преобразователям.
На рис. В.1 показан типичный пример использования информации о концентрации взвешенной фазы в ЖДС - управление процессом осветления воды в водоотстойнике. Мутная вода периодически закачивается в водоотстойник посредством насоса HI, а осветленная вода откачивается насосом Н2. Периодически выпавший в осадок шлам удаляется шламоудалителем Ш. Управление насосами и шламоудалителем осуществляется посредством контроллеров КН1, КН2, КШ, управляющие сигналы для которых формируются в блоке управления БУ. Первичная информация для него поступает с датчика уровня ДУ, датчиков концентрации ДК1 и ДК2, причем последние установлены на различной глубине и рассчитаны на различные диапазоны концентраций: сигнал высокочувствительного датчика с низким пределом измерений (0..10 мг/л) ДК1 предназначен для формирования управляющих сигналов для насоса Н2, соответствующих разрешению начала откачки осветленной воды (после уменьшения уровня сигнала ниже установленного порога), а сигнал широкодиапазонного датчика (0..10 г/л) ДК2 - для определения момента времени начала шламоудаления. Сигнал датчика уровня ДУ участвует в формировании управляющих сигналов для обоих насосов и шламоудалителя таким образом, чтобы не допускать перелив воды выше верхней предельной отметки и опускание уровня ниже предельной нижней отметки (не ниже HI Оду -ІДК2
Рис. В.1. Типичный пример использования информации о концентрации ДФ -управление процессом осветления воды в водоотстойнике:
ДК1, ДК2 - датчики концентрации; ДУ - датчик уровня; HI, Н2 - насосы; КН1, КН2 - контроллеры насосов; Ш - шламоудалитель; КШ - контроллер шламоудалителя;
БУ - блок управления
Поскольку процесс седиментации частиц является довольно длительным, быстродействие датчиков концентрации не является здесь критичным параметром, а устойчивость работы достигается введением достаточно глубокого гистерезиса при формировании управляющих сигналов в БУ и корректно построенного алгоритма. Однако отказ (в т. ч. метрологический) любого из датчиков концентрации может привести к попаданию неосветленной воды в дальнейший технологический цикл, неоправданному замедлению процесса или нарушению шламоудаления. Итогом может стать ухудшение экономической эффективности установки или аварийная ситуация. Для поддержания работоспособности датчиков концентрации или их замены требуется их периодическое извлечение из резервуара, что связано с определенными временными и трудовыми затратами.
Другим примером является длительный мониторинг параметров океанской или речной воды, включая концентрацию взвешенной фазы (мутности) при гидрографических исследованиях. Такая информация важна для экологов, биологов, гидрологов и позволяет правильно оценивать и прогнозировать различные процессы, происходящие в объектах гидросферы. При этом комплекс датчиков, связанный кабелем и тросом с научно-исследовательским судном, обычно непрерывно буксируется по определенному маршруту. Достоверность получаемых данных зависит от метрологической надежности используемых датчиков.
Приведенные примеры позволяет понять, почему потребители заинтересованы в как можно больших значениях таких показателей концентратомеров, как период необслуживаемой работы, межрегламентный и межповерочный интервалы, средняя наработка на отказ, средний срок службы.
Усилия специалистов - разработчиков средств измерения концентрации ЖДС, работающих в тяжелых условиях эксплуатации в составе систем непрерывного контроля и управления, сосредоточены на нескольких разных направлениях: обеспечении инвариантности измерений концентрации относительно основных влияющих факторов, ограничивающих метрологическую надежность, исключении действия самих влияющих факторов или периодическом устранении результата их действия, резервировании датчиков и внедрении интеллектуальных алгоритмов обработки их сигналов, способных повысить живучесть концентратомеров, максимально отдалить или спрогнозировать момент метрологического отказа.
Наиболее эффективно используются те средства измерения концентрации, принцип действия которых основан на рассеянии различных зондирующих излучений, в первую очередь, радиоволновых, оптических и акустических. Так, например, для измерения концентрации разбавленных эмульсий и суспензий традиционно используют нефелометрический и турбидиметрический методы, входящих в группу фотометрических методов и основанных на взаимодействии оптического излучения с частицами ДФ. Для определения содержания газовой ДФ в жидкостях весьма эффективны акустические методы. Вклад в развитие теоретических представлений о взаимодействии ЖДС с такими излучениями внесли многие выдающиеся ученые: А.Эйнштейн, Г.Ми, С.Чандрасекар, Г.С. Ландсберг и многие другие. В систематическом виде эти вопросы изложены в современных монографиях Ф. Шермана, А.Исимару, К.С. Шифрина, Е.С.Кричевского и др. Технические аспекты реализации концентратомеров для ЖДС подробно рассмотрены в работах И.Ю.Клугмана, А.В.Бугрова, Е.Н.Браго, М.В.Кулакова, А.М.Онищенко, В.Л.Белякова и многих других. Однако известные серийно выпускаемые концентратомеры, как правило, не обладают достаточной стойкостью к действию названных влияющих факторов, а для поддержания необходимого уровня метрологической надежности требуется частое вмешательство обслуживающего технического персонала.
Существуют технические и технологические предпосылки для улучшения надежности средств измерения концентрации ЖДС. Перспективными направлениями в этой области являются: использование мультисенсорных структур, широкое применение встраиваемой микропроцессорной техники, интеллектуализация алгоритмов работы, автоматизация регламентных работ и т.д. Однако до сих пор не созданы измерительные преобразователи для полевых измерений концентрации ЖДС, которые удовлетворяли бы всем современным требованиям. Причина, видимо, заключается в некомплексном применении всего арсенала методов современных информационно-измерительных технологий, в недостаточно развитой теоретической базе решения подобных задач, в недостаточно проработанных методиках проектирования средств измерения концентрации ДФ в ЖДС. Существует необходимость разработки на основе систематизации мирового опыта общей концепции построения высоконадежных полевых концентратомеров ЖДС, создания и исследования новых измерительных преобразователей концентрации ЖДС различного назначения, имеющих улучшенные надёжностные и эксплуатационные показатели.
Данная работа является изложением научно обоснованных технических решений, внедрение которых позволяет получить средства измерения концентрации ЖДС с характеристиками, удовлетворяющим современным требованиям, и тем самым внести значительный вклад в развитие многих отраслей экономики.
Особое внимание в работе уделено преобразователям для измерения фазового состава водогазомасляных эмульсий и фотометрическим преобразователям концентрации разбавленных ЖДС.
Работа выполнялась с 1994 г. в течение многих лет на кафедре информационно-измерительной техники Уфимского государственного авиационного технического университета. Актуальность работы подтверждается, в частности: - присуждением грацта Госкомитета РФ по высшему образованию 1995 г. для исследований в области автоматики и телемеханики, вычислительной техники, информатики, кибернетики, метрологии, связи; - заключением хоздоговора на выполнение НИОКР с фирмой "НИРСА"(г.Уфа)в2001г.; - включением в план госбюджетных НИР УГАТУ в 2003-2005 гг.
Цель работы :
Создание, исследование технических возможностей и развитие научной базы проектирования измерительных преобразователей концентрации компонентов ЖДС, предназначенных для использования в системах управления различными технологическими процессами и системах экологического мониторинга, имеющих соответствующие современным требованиям метрологические, надёжностные и эксплуатационные показатели.
Основные задачи, которые потребовалось решить для достижения поставленной цели :
Провести анализ существующих технических решений, используемых для построения средств измерения концентрации компонентов ЖДС; выявить основные влияющие факторы, ограничивающие их надёжность; обобщить накопленный мировой опыт разработки и эксплуатации измерителей концентрации ЖДС и выявить перспективные пути их совершенствования.
Развить и обосновать на концептуальном уровне подходы к построению высоконадёжных полевых средств измерения концентрации ЖДС.
Разработать новые технические решения по построению измерительных преобразователей для полевых средств измерения концентрации компонентов ЖДС и исследовать возможные варианты их конструктивного исполнения.
Разработать математические модели предложенных оригинальных измерительных преобразователей, установить с помощью математического моделирования их технические возможности; дать рекомендации для проектирования.
Исследовать различные подходы к обработке сигналов предложенных измерительных преобразователей; обосновать целесообразность применения для этого искусственных нейросетей и выявить их оптимальные структуры для различных схем построения преобразователей; разработать адаптивные алгоритмы, обеспечивающие высокую метрологическую надёжность концентратом еров.
6. Экспериментально исследовать свойства, параметры и характеристики предложенных преобразователей и испытать их в реальных условиях эксплуатации; внедрить результаты исследований.
Методы исследований
Поставленные задачи решались путем теоретических исследований с последующей разработкой и изготовлением экспериментальных образцов измерительных преобразователей и проверкой их на стендах и в производственных условиях. Теоретические исследования базировались на использовании положений и методов теории электромагнитного поля, акустики, теории переноса излучения, теории погрешностей, теории надежности и живучести систем, теории искусственных нейросетей. При обработке экспериментальных данных использовались методы математической статистики. Широко использовалось компьютерное моделирование в среде пакета MAPLE 9. Для исследования нейросетевых решений применялся пакет STATISTIC A Neural Networks 4.
Обоснованность и достоверность научных положений и выводов подтверждается тем, что в теоретических построениях использовались законы и подходы из областей электротехники, акустики, оптики, справедливость которых общепризнана, а также известный и хорошо зарекомендовавший себя математический аппарат; вводимые допущения и ограничения мотивировались фактами, известными из практики.
Обоснованность методик проведения натурных экспериментов и достоверность их результатов гарантирована применением сертифицированных и аттестованных приборов и выполнением подготовки образцов, градуировки и испытаний в соответствии с действующими российскими и международными стандартами (ГОСТ 29024-91, ISO 7027 и др.).
Обоснованность и достоверность математических моделей подтверждается удовлетворительной сходимостью результатов вычислительных и натурных экспериментов: характер поведения исследуемых зависимостей, предсказанный с помощью моделей, и определенный экспериментально на рабочих образцах преобразователей, совпадает. Для тех зависимостей, у которых возможно прямое сопоставление результатов вычислительных и натурных экспериментов, расхождение результатов не превышало 20 %. Статистические проверки адекватности аналитических моделей по критерию Фишера показали их адекватность дисперсиям воспроизводимости опытов.
Обоснованность выбора нейросетевых структур, использовавшихся для аппроксимации исследуемых зависимостей, доказана наименьшим уровнем результирующей погрешности аппроксимации (<2%), которая вычислялась не для обучающей выборки, а для специальной контролирующей выборки, формируемой из исходных данных, что позволяло дополнительно объективизировать оценку погрешности обучения нейросети.
Обоснованность рекомендаций по инженерному проектированию преобразователей, выбору их параметров и организации алгоритмов работы подтверждается положительными результатами их испытаний в производственных условиях.
Научная новизна
Предложена оригинальная классификация методов измерения концентрации компонентов ЖДС, учитывающая не только природу взаимодействия ЖДС с телом или полем, но также наличие и характер модификации компонентов ЖДС, особенности организации взаимодействия ЖДС с зондирующей энергией, дифференциальный или интегральный характер оценки концентрации, что в совокупности позволяет лучше оценивать степень пригодности метода для использования в условиях непрерывных полевых измерений.
Обоснована общая концепция построения высоконадежных средств измерения концентрации ЖДС, основанная на комплексном применении трех принципов: принципа инвариантности измерений, принципа обеспечения избыточности и принципа непосредственного устранения действия влияющего фактора.
Предложены оригинальные методики выбора комбинаций сенсоров и их геометрических параметров для мультисенсорных преобразователей концентрации компонентов ЖДС в соответствии с различными критериями оптимизации: по минимуму числа обусловленности матриц, соответствующих многомерным зависимостям между измеряемыми и определяемыми параметрами в различных областях факторного пространства; по максимуму критической толщины паразитных отложений на элементах преобразователя, при которой происходит метрологический отказ; по наилучшей характеристике живучести многоэлементного преобразователя, отражающей динамику вероятности сохранения им состояния способности при последовательном удалении элементов.
Предложен новый класс датчиков состава многофазных газожидкостных смесей - комбинированные акустоэлектрические датчики (КАЭД), которые основаны на совмещении в единой конструкции чувствительных элементов, предназначенных для измерения составляющих комплексной электрической проводимости, и чувствительных элементов для измерения скорости звука. Разработаны оригинальные конструкции КАЭД и способы обработки их сигналов, защищенные патентами РФ. Разработаны математические модели КАЭД для различных конфигураций элементов, являющиеся основным расчетно-аналитическим инструментом для исследований датчиков данного типа. Выявлены оптимальные значения рабочих частот электрического и акустического каналов, а также геометрических параметров КАЭД. С помощью математического и натурного моделирования оценены их технические возможности.
Научно обоснованы новые структуры и схемы обработки сигналов фотометрических измерительных преобразователей концентрации разбавленных ЖДС на базе четырехлучевой логометрической схемы, которые обеспечивают результат, инвариантный одновременно к двум наиболее вредным факторам, ухудшающим метрологическую надежность: к загрязнению окон приемников/излучателей и изменениям дисперсности. Разработаны математические модели для различных модификаций таких преобразователей, которые позволили произвести оптимизацию размеров и взаиморасположения элементов.
Впервые в систематизированном виде представлена информация по бесконтактным фотометрическим концентратомерам. Для основных подклассов - струйных и поверхностных концентратомеров разработаны математические модели. На основе математического и натурного моделирования исследованы и оптимизированы различные модификации таких устройств. Предложен ряд защищенных патентами конструкций, обеспечивающих повышенную метрологическую надежность.
7. Впервые в систематизированном виде представлена информация по фотометрическим концентратомерам с переменной измерительной базой. Для турбидиметров с переменной измерительной базой разработана модель погрешности, позволяющая оптимизировать диапазон перемещения подвижного элемента. Предложены оригинальные конструкции и адаптивные алгоритмы их работы, обеспечивающие минимальные погрешности определения концентрации в различных диапазонах ее изменения.
Практическую ценность имеют; - средства расчета всех предложенных средств измерения, реализованные на базе компьютерных программ для математического пакета MAPLE, позволяющие определять основные метрологические характеристики преобразователей и оптимизировать их параметры; - рекомендации по применению, проектированию и выбору параметров разработанных средств измерения концентрации ЖДС, благодаря которым обеспечивается инвариантность измерений концентрации относительно наиболее существенных влияющих факторов - загрязнения датчиков и нестабильной дисперсности среды; техническая документация (в виде принципиальных схем, чертежей, алгоритмов и программ) для изготовления разработанных измерительных преобразователей, а также сами экспериментальные образцы этих преобразователей, надёжностные и эксплуатационные показатели которых в 2-3 и более раз лучше, чем у применяемых аналогов; программно-аппаратные средства обработки сигналов и калибровки разработанных средств измерения.
На защиту выносятся:
Общая концепция построения высоконадёжных полевых средств измерения концентрации ЖДС.
Технические решения, направленные на повышение метрологической надёжности полевых средств измерения концентрации компонентов ЖДС: комбинированные акустоэлектрические датчики для многофазных сред; инвариантные мультисенсорные фотометрические преобразователи концентрации разбавленных ЖДС; новые схемы построения бесконтактных нефелометрических преобразователей концентрации разбавленных ЖДС; новые фотометрические преобразователи концентрации ЖДС с переменной измерительной базой.
Математические модели предложенных измерительных преобразователей и рекомендации по рациональному проектированию на их основе.
Результаты теоретических и экспериментальных исследований предложенных устройств и алгоритмов.
Реализация результатов работы
Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований внедрены на ряде предприятий г.Уфы, проектирующих и эксплуатирующих средства измерений и промышленной автоматики: в НПФ "ИКА", НПФ "Экситон-автоматика", НПФ "ФОТОН", ООО "НИРСА".
Отдельные результаты работы, связанные с нейросетевой обработкой сигналов датчиков и адаптивными алгоритмами работы концентратомеров, использованы в учебном процессе на кафедре информационно-измерительной техники Уфимского государственного авиационного технического университета на занятиях по курсу "Интеллектуальные средства измерений", а также на кафедре вычислительной техники и инженерной кибернетики Уфимского государственного нефтяного технического университета на занятиях по курсу "Системы искусственного интеллекта".
Апробация работы
Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на ряде научно-технических совещаний и конференций: на X Международном симпозиуме по разработкам цифровых средств измерений - ISDDMT98 (Неаполь, Италия, 1998.); на XVII Всемирном Конгрессе ТМЕКО (Дубровник, Хорватия, 2003); на X Международном симпозиуме Комитета ТС7 IMEKO (С.-Петербург, Россия, 2004); на ежегодных Всероссийских конференциях "Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления" (Гурзуф/Судак, 1995-1997, 1999,2003,2004); на Всероссийской конференции "Диагностика, информатика, метрология-95" (С.-Петербург, 1995); - на Всероссийской научно-практической конференции "Контрольно- аналитическое аппаратурное обеспечение в различных отраслях промышленного производства и природопользования" (Москва, 1995); на 46-й научно-технической конференции молодых ученых Уфимского гос. нефтяного техн. ун-та (Уфа, 1995); на Всероссийской конференции "Электроника и информатика" (Москва, 1995); - на Всероссийской конференции "Информационные и кибер нетические системы и их элементы" (Уфа, 1995); - на Всероссийской конференции "Новые методы, технические средства и технологии получения измерительной информации" (Уфа, 1997); - на Всероссийских конференциях "Методы и средства измерений физических величин" (Н.Новгород, 1998,2002,2005); - на Всероссийских конференциях "Компьютерные технологии в науке, проектировании, производстве" (Н.Новгород, 1999,2002); на Всероссийской конференции "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы" (Рязань, 2001); на российско-германской конференции "Датчики и системы" (С.-Петербург, 2002).
Публикации
По результатам исследований опубликовано 56 работ, из них: 1 монография, 1 учебное пособие с грифом Учебно-методического объединения по университетскому политехническому образованию; 9 статей в журналах, рекомендованных ВАК; 3 статьи в материалах международных симпозиумов; 15 патентов на изобретения и полезные модели.
Структура диссертации
Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав основного текста, заключения, библиографического списка (из 220 наименований) и приложений. Работа изложена на 373 страницах (без приложений), содержит 131 иллюстрацию, 40 таблиц, приложения на 26 страницах.
Основные требования, предъявляемые к полевым средствам измерения концентрации ЖДС
Более 60% всех измерений концентрации веществ в мировой практике приходится на жидкие дисперсные среды (ЖДС), а именно: эмульсии, суспензии, коллоидные растворы. Именно на эти объекты и ориентирована данная работа. Потребность измерения концентрации взвешенных частиц в жидкостях возникает очень часто как в различных отраслях производства, так и в научных исследованиях, Вот наиболее типичные примеры и области использования таких концентратомеров: - контроль различных процессов в химической, фармацевтической и других отраслях промышленности; - контроль качества питьевой воды на всех этапах ее подготовки; - контроль физико-химических параметров сточных вод; - контроль состояния различных фильтров; - контроль качества подготовки обратной воды, закачиваемой в скважины на нефтепромыслах для поддавливания нефтеносных пластов; - контроль процессов в пищевой промышленности, в частности, в пивоварении и виноделии; - контроль качества топлива в авиации; - контроль процесса осаждения взвеси в резервуарах-отстойниках цехов химводоочистки ТЭЦ; - измерения и контроль концентрации взвешенных частиц органического и неорганического происхождения в медицине и биологии; - исследования концентрации органических и неорганических взвесей в гидрографии и океанологии и т.д.
Измерения концентрации ЖДС можно выполнять в лабораторных или полевых условиях. В первом случае предполагается, что с объекта измерения периодически берется проба ЖДС, доставляется в лабораторию, где выполняется пробоподготовка и тщательные, не ограниченные временем измерительные процедуры на стационарном оборудовании. Точность измерения концентрации в этом случае может быть весьма высокой. На сегодняшний день арсенал методов и средств лабораторного определения концентрации различных ЖДС весьма разнообразен и здесь нет больших проблем. Однако только лабораторные измерения концентрации ЖДС далеко не всегда отвечают потребностям производства и науки. Очень часто требуются полевые измерители концентрации, которые способны выполнять измерения оперативно и непрерывно непосредственно на объекте. К полевым устройствам обычно предъявляются относительно невысокие требования по точности измерений, но повышенные - по метрологической надежности. Здесь до сегодняшнего дня существует множество нерешенных проблем, рынок соответствующих полевых средств измерения пока далек от насыщения, а по отдельным специфичным видам полевых измерений концентрации ЖДС вообще не создано достаточно надежных устройств, удовлетворивших бы потребности потенциальных потребителей. Так, до сих пор не создан достаточно надежный поточный измеритель концентрации нефти в воде [10].
Проектирование и эксплуатация концентратомеров для ЖДС имеет свои особенности, и к ним предъявляются особые требования (р. 1.3), несмотря на некоторую общность подходов, используемых в разработке и других концентратомеров - для твердых и газообразных дисперсных систем, а также для гомогенных жидких сред.
Классифицировать концентратомеры ЖДС по сферам их применения можно так, как показано на рис. 1.1. Наиболее интересны, с точки зрения полноты получаемой информации и обеспечения качественного контроля технологических процессов, непрерывные измерения концентрации, выполняемые без пробоотбора и пробоподготовки. Такие полевые средства измерений, как правило, рассчитываются на длительный период автоматизированной необслуживаемой работы. Их датчики могут иметь исполнения: погружное (для работы в открытых резервуарах и водоемах) или поточное, которое, в свою очередь, может различаться для устройств, предназначенных для работы в трубопроводной магистрали или резервуаре под давлением, в байпасной линии или на дренажном отводе. Портативные концентратомеры могут использоваться как в лабораторных, так и полевых условиях; они рассчитаны на периодическое использование.
Непрерывные полевые измерения концентрации ЖДС, наряду с другими параметрами объекта или процесса, обычно реализуют на базе измерительно-вычислительных комплексов (ИВК) [11,с.291-295]. В функции ИВК входит: - осуществление измерений различных величин (в т.ч. совместных измерений с соответствующими вычислениями); - управление процессом измерений и воздействием на объект; - представление оператору результатов в требуемом виде. ЖДС являются наиболее сложным объектом для полевых измерений концентрации, причем именно в тех случаях, когда требуется длительный непрерывный контроль технологических или природных процессов. Эти сложности обусловлены следующим. Первичный измерительный преобразователь концентратомера должен работать в жестких условиях: среда обычно агрессивна и обладает высокой коррозионной активностью, часто преобразователь подвергается воздействию высоких температур или перепадов температур, больших давлений и скоростей потока, присутствие в котором абразивной твердой фазы или липкой высокоадгезивной дисперсной фазы делает длительные измерения затруднительными. В тех же случаях, когда измерения возможны вне основного резервуара или трубопровода, а на отводе и без контакта с жидкостью, возникают другие проблемы: необходимость постоянно действующей дренажной системы, возможность замерзания жидкости в зимних условиях, появление газовой фазы при сбросе давления.
Сам объект измерения (ЖДС) также может быть довольно сложным. Концентрация взвешенной фазы, в общем случае, может изменяться в очень широких пределах. Состав взвешенных частиц может быть неоднородным и изменяться во времени. Кроме того, изменяться могут дисперсность частиц (их средний размер) и их форма, а также физико-химические свойства самой непрерывной среды (например, плотность, цвет и др.) [1, 12].
Единицами измерения концентрации чаще всего являются: - мг/л, г/л - единицы массовой концентрации; - ррт (миллионная доля) - единица объемной концентрации; используется обычно применительно к разбавленным эмульсиям или суспензиям; - % об. - процент объемного содержания ДФ, используется для измерения больших и широкодиапазонных концентраций.
Задача измерения параметров состава водогазомасляных эмульсий. Оптимальное комплектование совместных измерений
В соответствии с установленным порядком двухэтапной оптимизации, покажем, каким образом могут быть выбраны методы для реализации совместных измерений и проведена последующая уточняющая оптимизация измерений. Сделаем это на конкретном примере - измерениях параметров состава водогазомасляных эмульсий (ВГМЭ) [19]. Коротко задача формулируется так: требуется в условиях потока измерять следующие параметры ВГМЭ (далее называемые параметрами состава): вл аго содержание W в диапазоне 1..50 % об. (или 0,01..0,5 объемных долей) с приведенной погрешностью не более 2 %, содержание солей в водной фазе S в диапазоне 1..100 г/л с приведенной погрешностью не более 10%, содержание свободного газа G в диапазоне 0..10 % об. (или 0..0,1 объемных долей) с приведенной погрешностью не более 2 %. Диапазон изменения температуры 0..40С. Продолжительность однократного измерения не должна превышать 5 с. Система должна иметь минимальную стоимость и максимально возможную метрологическую надежность. Такие задачи типичны для нефтяной, пищевой, фармацевтической промышленности, где высока потребность длительного непрерывного технологического контроля параметров ЖДС.
Предварительный анализ показал, что в любых методах измерения, потенциально пригодных для реализации в условиях потока, каждая из перечисленных составляющих оказывает то или иное влияние на непосредственно измеряемые величины, т.е. точность и метрологическая надежность многих датчиков, предназначенных для измерения W, S или G, ограничена из-за недостаточной избирательности чувствительности измеряемого информативного параметра к определяемому параметру состава. Поэтому при изменении W, S или G в указанных пределах результирующая погрешность определения параметра состава может оказаться выше приемлемой. Повышение метрологической надежности (что равносильно уменьшению результирующих погрешностей определения параметров ВГМЭ W,S,G) может быть достигнуто путем выполнения совместных измерений, учитывающих влияние на результат каждого прямого измерения многих параметров состава.
Получение первичной информации удобно организовать на основе так называемого многофункционального датчика состава (МФДС), в котором совмещены несколько чувствительных элементов (ЧЭ) для измерения группы параметров ВГМЭ в одном сечении потока. Это выгодно по сравнению с применением отдельных датчиков не только с экономической точки зрения. Желательность и даже необходимость совмещения ЧЭ продиктована требованиями обеспечения представительности пробы (измеряемого объема ЖДС) и минимизации динамических погрешностей, т.к.: 1) использование отдельных датчиков для измерения W,S,G нерационально с точки зрения эксплуатационных затрат (большое количество мест установки и линий связи, повышенное энергопотребление, повышенные трудозатраты на обслуживание); 2) если датчики отдельных параметров состава разнесены друг от друга, то измерения будут не всегда корректны, так как, с учетом динамики потока ВГМЭ, результаты могут отражать разные состояния объекта.
Расчет значений W,S,G по результатам совместных измерений будет связан с накоплением погрешностей, величины которых зависят не только от погрешностей средств измерений, но и от соотношения частных чувствительностей измеряемых параметров к параметрам определяемым [18]. Поэтому для минимизации результирующих погрешностей требуется правильно выбрать методы измерения (совокупность измеряемых параметров) на основе показателя качества, в котором бы учитывались частные чувствительности и их соотношения [55, 162-165]. Рассмотрим, как должна выбираться комбинация методов измерения с этой точки зрения.
Имеет смысл на первом этапе оптимизации найти такой показатель качества совместных измерений, который обобщенно бы характеризовал метрологическую надежность системы, реализующей эти измерения, а также соответствующий критерий оптимизации.
Предложения по построению четырехлучевой импульсной схемы с узкими диаграммами направленности излучателей и приемников и обработка ее сигналов с помощью искусственных нейросетей
Будем искать приемлемые комбинации пар "приемник-излучатель" с разными межосевыми углами в диапазоне 30..60 и 130.. 150. В зоне углов, близких к 90, также можно взять одну пару, но не более того, т.к. здесь L0 будут близки по значениям и велика вероятность их линейной зависимости, что отрицательно повлияет на устойчивость решения системы уравнений.
Здесь мы снова сталкиваемся с проблемой обусловленности систем уравнений. Пусть существуют прямые и обратные зависимости между несколькими (если точнее - тремя) измеренными параметрами (L/, L2, L3) и параметрами среды (пт, ji, Д). Если обозначить вектор-столбцы h-(L,, L2l Lj) и гЧ={ит, jiy P), а прямое и обратное отображения как А и А , то прямое и обратное преобразования можно записать соответственно как: L = A-N (3-24) и N = A"1 L . (3-25)
Преобразования А И А" в общем случае нелинейные, но в отдельных случаях будем понимать под ними линейные матричные преобразования, как это мы делали во II главе. Предстоит выбрать такой вектор L, для которого матрицы частных чувствительностей для различных точек пространства аргументов (пт, ц, /J) дают наилучшую обусловленность решений, и погрешности вычислений результата, вычисленные через элементы матриц А , имеют минимальные значения (см., например, (2-95)).
Хота в принципе возможно нахождение всех трех параметров N из (3-25), ограничимся пока только определением концентрации и именно минимум ее погрешности выберем в качестве критерия оптимизации при выборе вектора L.
Однако поиск наилучшей комбинации уравнений по той схеме, который был реализован и описан во II главе для КАЭД , основанный на переборе различных комбинаций и вычислении частных производных в разных точках факторного пространства, в данной задаче сопряжен с серьезными трудностями, а именно:
- сами функции L nm, ju, /7) вычисляются довольно сложно через определенные интегралы, некоторые из которых приходится определять численными методами, поэтому на вычисления значений функции и их частных производных уходит много машинного времени;
- построение аппроксимаций зависимостей Lnm, ju, Д) в каком-либо базисе функций также весьма трудоемко, т.к. очень тяжело подобрать подходящий для всех Le вид зависимости из-за сильно изменяющегося характера этих зависимостей с изменением в.
Поэтому было принято решение воспользоваться достижениями нейросетевых технологий, которые позволяют относительно просто решить данную задачу. Искусственные нейросети особенно эффективны как раз в таких измерительных задачах, когда характер функции многих переменных неизвестен и аппроксимировать ее с помощью традиционных методов регрессионного анализа сложно [209-211].
Применение нейросетей для градуировки особенно выгодно, когда аппроксимируемые зависимости многомерны. При этом количество коэффициентов в градуировочных уравнениях может быть довольно большим, что требует соответствующего большого количества градуировочных опытов и вычисления этих коэффициентов методом наименьших квадратов (МНК). Однако и в случае сложного характера аппроксимирующих функций (например, степенными полиномами) качество аппроксимации не превосходит того, что удается получить с помощью относительно простых нейросетей. Автором были проведены сопоставительные вычислительные эксперименты, результаты которых (табл. 3.3) показывают явное преимущество нейросетевого метода градуировки.
Исходная выборка представляла собой реальный набор градуировочных данных (111 значений логометрических отношений L o , L45, LJSO для различных значений концентрации пт) многолучевого концентратомера. Зависимость концентрации от указанных трех аргументов была построена на основе нейросети со структурой "многослойный персептрон 3:5-3:1" в среде пакета STATISTICA Neural Networks, а также на основе полиномов различных степеней с коэффициентами, рассчитываемыми с помощью МНК в среде пакета MAPLE. Были рассчитаны и сопоставлены среднеквадратичные ошибки аппроксимации (причем для нейросетевого варианта оценка делалась только по обучающей выборке, - специальная контролирующая выборка не создавалась). Исследовались следующие полиномиальные аппроксимации (табл. 3.3):
Из табл.3.3 видно, что увеличение степени аппроксимирующего полинома приводит к уменьшению погрешности аппроксимации только до определенного предела, но и при высоких степенях полинома она в несколько раз превышает ту, которая достигается нейросетевым методом.
В качестве базовой нейросетевой парадигмы использовался классический многослойный персептрон с 1-2 скрытыми слоями, содержащими нейроны с сигмоидальными функциями активации. Альтернативу могли бы составить сети на основе радиальных базисных функций (RBF), обладающие большой скоростью обучения, однако этот показатель в данном случае некритичен, а по возможностям корректной настройки с учетом необходимости соблюдения обобщающих свойств персептроны в целом все же превосходят RBF-сети. Так как выход у сети только один, то возможно использование весьма эффективного алгоритма обучения Левенберга-Маркардта. В качестве рабочего инструмента использовался прикладной пакет STATISTICA Neural Networks [212].
Нейросети сами по себе не решают проблемы получения устойчивых вычисляемых результатов: если система плохо обусловлена, то при наличии случайных ошибок во входных переменных, так же как и в традиционных технологиях решения аппроксимационных задач, будем получать большую погрешность на выходе. Однако с их помощью можно легко проанализировать эффективность той или иной комбинации входных переменных. При одной и той же структуре нейросети и одном и том же объеме входных данных процесс обучения нейросети будет заканчиваться с меньшей ошибкой там, где значения переменных меньше коррелированны между собой, и чувствительности этих входных переменных (в нашем случае - Ц) К влияющим величинам (в нашем случае - пт /2, fi) имеют значения, обеспечивающие лучшую обусловленность.
Улучшенная четырехлучевая схема поверхностного концентратомера с коллимированным пучком излучателя
Это можно использовать для построения простых четырехлучевых фотометрических схем для тех случаев, когда диапазон размеров частиц заведомо ограничен указанными пределами. Причем для названных геометрических параметрах преобразователя наилучшим оказался вариант с е =150, т.к. в этом случае уровень сигналов на фотоприемнике несколько выше, чем в других случаях. По всей видимости, с изменением параметров \j/{ и Я этот оптимум будет меняться.
В случае, когда требуется оценить вариант схемы с узкими диаграммами направленности приемников, необходимо просто сузить область интегрирования по объему до соответствующей объемной фигуры (вытянутого конуса или цилиндра). Два предельных случая варьирования ширины диаграмм направленности (УДН и ШДН излучателей и приемников ) уже рассмотрены. Два других предельных случая (УДІі излучателей + ШДН приемников и наоборот, ШДН излучателей + УДН приемников) также изучались с помощью описанной модели. Результаты ие представляют особого интереса, т.к. они не превосходят уже рассмотренные ни с точки зрения чувствительности к пт ни с точки зрения инвариантности к дисперсности частиц, поэтому здесь они не приведены.
Для градуировки и периодической калибровки многолучевых фотометрических концентратомеров ЖДС был разработан специальный стенд (рис.3.25).
Коицентратомер 2 включен в замкнутый гидравлический контур 1 с полезным объемом 1 л. Заполнение контура жидкостью с очередной известной концентрацией взвешенных частиц осуществляется посредством кранов 4 и 5. Функцией насоса-мешалки 3 является не только перемещение жидкости по контуру, но и изменение дисперсности частиц: с увеличением скорости и времени перемешивания средний размер частиц уменьшается (здесь речь идет об эмульсиях, механическое разбивание капель в которых происходит достаточно просто).
Смена проб ЖДС осуществляется в порядке от меньших концентраций к большим, например: 1, 5, 10, 20, 40, 60, 80, 100 мг/л. Каждая свежеприготовленная проба ЖДС (для стабилизации ЖДС применяются небольшие добавки ПАВ - поверхностно-активных веществ, препятствующих коалесценции капель) перемешивается в стенде при скорости вращения до 1500 об/мин в течение времени до 30 мин. Управление стендом осуществляется с компьютера в диалоговом режиме. При циркулировании в контуре пробы с очередной концентрацией с фотоприемников концентратомера периодически считываются значения выходных сигналов, которые используются для расчета соответствующих логометрических отношений, которые, в свою очередь, используются в качестве входных переменных обучаемой нейросети. Таким образом, градуировочный стенд вместе со специально разработанным программным обеспечением позволяет реализовать обучение искусственной нейросети, способной аппроксимировать многомерную зависимость nm=f(Leh LB2, ... L9N) и обеспечить при этом инвариантность относительно параметров дисперсности. Созданная при градуировке неЙросеть используется затем в качестве обработчика текущих данных концентратомера, установленного на объекте [219].
Специально разработанный программный продукт "NEURAL" является универсальным программным обеспечением, предназначенным для исследования, градуировки и калибровки, а также для текущей обработки данных многолучевых фотометрических концентратомеров различных структур. Программный пакет "NEURAL" разработан в среде программирования "Delphi 6" и ориентирован на операционные среды Windows 98/2000/NT/XP. Структурно пакет состоит из трех подсистем: "Контроллер", "Градуировка" и "Измерение", каждой из которых соответствует отдельное дочернее окно, запускаемое из среды главного открывающего окна пакета.
Компьютер и контроллер концентратомера связаны между собой с помощью последовательного интерфейса RS232. Подсистема "Контроллер" предназначена для установления в диалоговом режиме корректного протокола обмена между компьютером и контроллером концентратомера, а также правильного диалога между пользователем и компьютером во всех режимах. До начала получения данных с контроллера оператор должен ввести в соответствующие текстовые поля в окне "Контроллер" следующие значения параметров измерения: а) количество излучателей и фотоприемников и геометрические параметры их расположения (в случае измерительной камеры круглого сечения - углы расположения осей излучателей и приемников); б) коммуникационный порт обмена (по умолчанию - СОМІ); в) время работы стенда с одной заданной текущей концентрацией (т.е. максимальное время перемешивания эмульсии, в течение которого делаются замеры концентрации); г) интервалы времени между замерами при одной концентрации; д) дискретность изменения концентрации ("дозировка"); если приращения концентрации пробы в стенде неравномерны, то вводится последовательный ряд конкретных значений концентрации.
![Рациональное управление системой психологической помощи на основе медицинского мониторинга и организации психопрофилактического процесса [Электронный ресурс]](/i/i/4409/168295.png "Рациональное управление системой психологической помощи на основе медицинского мониторинга и организации психопрофилактического процесса [Электронный ресурс] Склярова Татьяна Петровна")
