[发明专利]一种基于电荷感应的低浓度粉尘浓度检测方法在审

专利信息
申请号: 201710719711.8 申请日: 2017-08-21
公开(公告)号: CN107607448A 公开(公告)日: 2018-01-19
发明(设计)人: 刘丹丹;景然;汤春瑞;邓孝祥;刘衡;梁永波 申请(专利权)人: 黑龙江科技大学
主分类号: G01N15/06 分类号: G01N15/06
代理公司: 深圳市智科友专利商标事务所44241 代理人: 曲家彬
地址: 150022 黑龙江*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 电荷 感应 浓度 粉尘 检测 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及浓度检测技术领域,具体涉及一种基于电荷感应的低浓度粉尘浓度检测方法。

背景技术

粉尘是指悬浮在空气中的固体微粒,对环境、生产安全及人体健康影响巨大,尤其是在人类生活和工作环境中,生产性粉尘一方面是人类健康的天敌,是诱发多种疾病的主要原因,另一方面,粉尘爆炸更是威胁安全生产和人们生命安全,准确检测粉尘浓度,是关系到人们的身体健康和工作顺利进行的关键性工作。粉尘爆炸主要是由放电而引起的,由于粉尘与粉尘、粉尘与空气、粉尘与机器壁之间的摩擦,都会产生静电,静电积聚到一定的程度,就会导致火花放电,引起粉尘爆炸,准确地测量空间粉尘的荷电,是防止静电危害的首要性工作。

目前测量粉尘粒子浓度有以下几种常规方法。一是压电振动法,它可以测得粉尘颗粒的质量浓度,但是在实际的应用中,需要对吸附带进行定期清理粉尘颗粒,过程比较繁琐。二是利用粉尘粒子对各种光线的作用(阻挡,吸收,漫反射等),通过测量光线照射前后的变化来获取粉尘浓度信息,但是光学法粉尘浓度检测传感器的光电倍增管易污染、抽气管路易阻塞,维护成本高,且在检验环境相对恶劣时,测量误差较大,可信度低。三是称重法,即抽取一定体积的空气通过已恒重的滤膜,粉尘粒子留在滤膜上,由采样前后的重量差可以计算出粒子浓度。当粉尘浓度相对比较低时,滤膜上留存的粒子质量非常轻,对称重装置提出了极高的要求,实际操作中并不实用,另一方面在测定过程中,存在操作繁琐、费时、采样仪器笨重、噪声大、不能在线即时检测的缺点。

电荷感应法是近十多年来在国际上受到重视的一种颗粒质量浓度在线测量的方法,具有适应性强、经久耐用、维护量小等优点,但是,目前的电荷感应粉尘浓度测量装置使用中仍然暴露出一个重要缺陷就是,当粉尘浓度较低时,由于粉尘带电量十分微弱,安装在测试管上的带电颗粒物感应环感应信号也十分微弱,测量准确度降低,不稳定性高,导致对粉尘浓度测量误差大,不能有效预警,对危险浓度漏测率较高,因此,研究开发及时性高、精确性高的粉尘浓度测量装置和方法对粉尘爆炸的预测、生产安全及人类生命财产安全具有重要意义。

发明内容

本发明为解决装置及方法对低浓度粉尘的浓度检测存在准确性差、精确度低、误差大、可靠度低的技术问题,提供一种基于电荷感应的低浓度粉尘浓度检测方法,通过在现有检测直管的基础上,分别在管的前后两端连接喇叭状收缩管和扩散管形成文丘里效应,进一步优化了环形电荷感应组件的感应电荷量计算方法、并建立了对应结构下感应电荷量与粉尘浓度的经验数据库,从而形成可靠性高的经验数据,用于检测时查表使用,该方法通过改良低浓度粉尘运动形式,并建立数据库的方式形成了可高效测量低浓度粉尘浓度的系统方法,准确度和精确度高,测量效率高。

为达到上述目的,本发明是通过下述技术方案实现的:

一种基于电荷感应的低浓度粉尘浓度检测方法,基于粉尘浓度检测装置,粉尘浓度检测装置结构中包括测试通道、设置在测试通道一端或两端的气流驱动装置、伸入至测试通道内的环状电荷感应组件及配套的控制处理器,关键在于,所述测试通道的前端连接喇叭状进气管、后端连接喇叭状扩散管形成文丘里效应测试系统;所述控制处理器中包括主控制器、存储有标准数据的经验数据模块、操控面板及配套的电路,所述经验数据模块中存储有对应U、v的Q-C值表或Q-C曲线,其中U为测试通道直径d与进气管大口径端直径d’的比值,v为测试通道内的粉尘气流速度,C为标准粉尘浓度,Q为标准粉尘浓度以v经过测试通道时的感应电荷量,感应电荷量计算分析式为:

F(x,θ)=[(0.5D)2+x2-Dxcosθ]1/2(2)

上述公式中,z为颗粒速度v与时间的乘积,w为环状电荷感应组件宽度,q为点电荷,D为环状电荷感应组件的直径,x为感应电荷与环状电荷感应组件中轴线的距离,θ图一中已标注。

进一步的,所述经验数据模块中存储的对应U、v的Q-C值表或Q-C曲线,为以Fluent仿真建立不同管径比的结构模型,并在该结构模型下采用欧拉模型对粉尘气流运动模拟。

进一步的,设定所述进气管喇叭状渐变区的轴向长度为L1,测试通道轴向长度为L2,长度比l=L2/L1,粉尘气流在气流驱动装置下进入进气管的初始速度为v0,进一步建立特定L1、L2、l及v0参数下,对应U、v的Q-C值表或Q-C曲线,形成经验数据库,并记录于经验数据模块。

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