Turbulent 또는 Cloudy Liquids의 광 레벨 센서에서 False Reading을 감소

Turbulence와 Cloudiness의 물리학 이해

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Sensor Design 및 구성요소 선택

캡슐화 및 보호

광학 부품의 물리적 고립은 견고한 주거, 유리 창문, 또는 사파이어 렌즈를 사용하여 극적으로 turbulence의 영향을 줄일 수 있습니다. 캡슐화 된 센서는 광학 인터페이스 근처에 정적 유체 경계를 만들고 대량 액체 모션의 효과를 댐핑합니다. 예를 들어 원통형 슈투트 뒤에 10° 좁은 빔 각도를 가진 센서는 막대 LED 방출기보다 교각 탱크에 훨씬 더 거짓 트리거가있을 것입니다.

파장 최적화

특정 액체에서 흡수 및 분산을 최소화하는 파장이있는 광원을 선택하면 중요합니다. 850-940 nm의 내외 적외선 (NIR) 빛은 일반적으로 흐린 물, 슬러리 및 많은 산업용 유체가 눈에 보이는 빨간색 또는 파란색 빛보다 훨씬 낫습니다. 매우 강력한 환경에서도 더 긴 파장 (예 : 1300 nm)을 사용하여 센서 비용과 복잡성 상승이 발생할 수 있습니다. 일부 제조업체는 자동적으로 최대의 출력을 측정 할 수있는 다중 파장 센서를 제공합니다.

빔 기하학 및 Collimation

광 빔 센서는 회로가 더 많은 것을 차지하기 때문에 막대 반사가 수신기를 명중 할 가능성이 더 높습니다. 좁아진 빔으로 빛을 콜라우팅하면 각도 확산을 줄이고, 센서를 저하축 스케일 흩어지기에 더 민감하게 만듭니다. 고 입자 밀도가 높은 액체를 위해, 다이버그런 빔은 실제로 몇 광각이 수신자가 될 확률을 증가시켜 도움을 줄 수 있습니다.이 거래 오프는 응용 프로그램에 따라 조정되어야합니다.

고급 신호 처리 및 필터링

시간 - 도메인 Averaging

현대 광학 센서는 두 번째 당 많은 측정을 수행하고 이동하는 창 평균을 적용 할 수 있습니다. 간단한 10 샘플 평균은 레벨 변경에 대한 응답 시간을 희생하지 않고 공기 거품에서 짧은 방향 스파이크를 부드럽게 할 수 있습니다. 더 정교한 알고리즘은 액체 수준에서 단계 변화를 보존하면서 더 많은 정교한 알고리즘을 사용하여 미디어 필터링을 사용합니다.

Adaptive 위협

고정 신호 수준 임계값 대신, 적응 시스템은 지속적으로 기본 신호 강도를 모니터링하고 실행 통계에 따라 트리거 포인트를 조정합니다. 예를 들어, 센서 모니터링 슬러지 탱크에서 프로세서는 평온한 기간 동안 미디어 신호를 식별하고 ±3 표준 편차에 임계값을 설정할 수 있습니다. 이것은 틀리게 수평 변화를 나타내는 입자의 간단한 클라우드를 방지합니다.

이중 힘 차별 측정

1개의 우아한 해결책은 액체에 의해 강하게 흡수된 다른 파장에 방출하는 2개의 LEDs를, 1개의 흡수한 약하게 이용합니다 이용합니다. 반환 신호의 비율을 측정해서, 감지기는 turbulence 또는 fouling에 기인한 빛 사기그릇과 같은 일반적인 형태 소음을 취소할 수 있습니다. 이 기술은 몇몇 turbidity compensated 수준 감지기에서 이미 사용되고 유화액에서 90% 이상으로 거짓 독서를 감소시킬 수 있습니다.

설치 모범 사례

고요한 지역에 있는 센서 찾기

액체 인레트, 교반기 잎, 또는 관 굴곡에서 떨어져 감지기를 가장 높은 곳에 둡니다. 많은 탱크에서는, 대량 운동에서 액체의 란을 고립시키는 아직도 잘 관통되는 관을 설치해서 거의 무능한 측정 지역을 창조할 수 있습니다. 마찬가지로, 교반기 반대의 측에 감지기를 두는 것은 거짓 독서를 크게 감소시킬 수 있습니다.

의 각 Incidence

광경을 약간 아래로 각도로 직접 (수평하지 않음) 광경에서 부동 파편 또는 거품을 방지하는 데 도움이됩니다. 반사 (액체 존재) 센서의 경우 각도 설치는 액체 표면을 mimic 할 수있는 거품 또는 증기를 반사하는 빛의 위험을 줄일 수 있습니다.

플러싱 및 퍼지 시스템

옵티컬 리필은 지속적으로 흐르고, 광학적인 창의 정기적인 청소는 근본적입니다. 렌즈의 밑에 청결한 액체 또는 압축공기의 작은 제트기를 겨냥하는 자동화된 도지 체계는 축적에서 예금을 지킬 수 있습니다. 몇몇 감지기는 통합 와이퍼를 포함합니다. 식품 가공에서는, 청결한 에서 장소 (CIP) 체계는 일상적인 청소 주기 도중 감지기 항구를 순화하기 위하여 timed 할 수 있습니다.

대체 및 Complementary Technologies

광 센서는 많은 응용 분야에 비용 효율적인 유지하면서 일부 환경은 대체 기술이 선호되는 것을 도전합니다.

Ultrasonic Level Sensors는 사운드파를 사용하며 액체 선명성 또는 불투명성에 크게 면역성이 있습니다. 그러나 거품, 증기 및 무거운 turbulence에 영향을 미칠 수 있습니다. 논리적 및 대다수 정교한 방식의 초음파 및 광 센서를 결합하면 기술이 혼자 발생한 거짓 판독을 제거할 수 있습니다.
라다르(마이파) 레벨 센서는 멸균 및 거품이 이는 액체를 위해 우수하며, 전자 레인지는 먼지, 증기 또는 흐림에 의해 비범성이다. 비접촉 레이다, 특히 주파수 조절 연속파 (FMCW) 레이다는 고온 및 고압선에서 신뢰할 수 있는 독서를 제공합니다.
레이저 기반의 시간의 센서는 극한 정밀도를 제공하지만, 고착의 주의적인 관리가 필요하며, 밀도 클라우드에 의해 장님을 수 있습니다. 그들은 온건한 turbulence를 가진 깨끗한 액체에서 잘 작동합니다.
연도 또는 용량 조사는 광 센서와 함께 사용되며, 3가지 기술이 동의하는 경우, 거짓 판독의 저명한 수치가 매우 낮습니다.

사례 연구: 폐수 처리 공장에서 False 경보 감소

시립 폐수 공장은 1 차적인 선행자 탱크에 있는 광학적인 감지기에서 일 당 10-15의 거짓 수준 경보를 경험하고 있었습니다. 액체는 중단한 고체 (500-3000 ppm)를 포함하고 유입한 교류에 의해 교란되었습니다. 3 파진한 고침을 실행한 후에 NIR 940 nm LEDs에 전환해서, 각 감지기의 주위에 잘 설치하고, PLC에 있는 50 표본 매체 여과기를 추가하고, 거짓 경보 비율은 1 주 동안 1 주 동안 1 주 동안, 화학비 감소된 비용으로 감소되었습니다.

유지 및 교정 프로토콜

정기적인 청소

설치 모범 사례와 함께, 광학 창문은 영화 또는 규모를 크게 축적. 유지 보수 일정은 부드러운 천이나 브러시와 시각적 검사와 부드러운 청소를 포함해야합니다. 광학 표면을 긁을 수있는 거친 청소기를 피하십시오. 가혹한 환경에서, 작업의 모든 프로세스 배치 또는 매주 청소를 일정하십시오.

교정 검증

측정된 참고 (예: 알려진 액체 높이 또는 테스트 블록)를 사용하여 센서 출력을 월별 검증합니다. 일부 현대 센서에는 창의 fouling 및 출력 경고를 감지 할 수있는 내장 자체 진단 루틴이 포함되어 있습니다. 시간이 지남에 따라 줄어들면 청소가 필요할 때 예측할 수 있습니다.

환경 보상

온도 변화는 LED 산출과 수신기 감도에 영향을 미칠 수 있습니다. 내부 온도 보상을 포함하는 감지기를 찾고 또는 넓은 온도 편차 (예를들면, -40°C에 +85°C)에 작동하십시오. 옥외 임명을 위해, 거짓 독서를 일으키는 원인이 될지도 모르다 열 윤활제를 방지하기 위하여 햇빛 방패를 고려하십시오.

광층 감각의 미래 트렌드

이 기술은 도전적인 액체에서 더 나은 성능을 약속합니다. 가장자리 장치에서 실행되는 기계 학습 알고리즘은 특정 탱크의 전형적인 잡음 패턴을 배우고 일시적인 사건에서 진짜 수준 변화를 구별할 수 있습니다. IoT 플랫폼과 통합된 광 센서는 다른 센서 (압력, 온도, pH)와 같은 데이터를 공유하여 광 간섭에 대한 보상을 제공하는 전체적인 프로세스 모델을 구축할 수 있습니다. 또한, 광 펄스가 흐르면 정확한 시간에만 샘플이 가능한 한 번만 샘플이 뚜렷한 신호에서 백스캣터를 거부할 수 있습니다.