Система оптимизации процесса обработки льнотресты

Анализ современной существующей технологии переработки льна на заводах. Влияние влажности на физико-механические свойства льнотресты. Возможности применения ИК-спектрометрии. Разработка структурной схемы систем автоматического контроля процесса трепания.

Рубрика Производство и технологии
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 28.02.2012
Размер файла 3,8 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Спектральные области электромагнитного излучения

В соответствии с длинами волн весь спектр электромагнитного излучения условно делится на ряд частично перекрывающихся областей - от радиоволн на его длинноволновой границе до гамма-лучей на границе коротких волн [37]. Однако такое деление отражает зависимость не только от длин волн, но и от способов генерации и обнаружения соответствующего электромагнитного излучения. Например, нет никакого принципиального различия между микроволновым и инфракрасным излучением одинаковых длин волн, но если излучение генерируется электронным прибором, его называют микроволновым, а если оно испускается инфракрасным источником - инфракрасным.

Радиоволны

Электромагнитное излучение с длинами волн примерно от 1 см до 30.000 м составляет радиоволновую часть спектра. Поскольку скорость любого электромагнитного излучения в вакууме составляет 300.000.000 м/с и равна произведению длины волны на частоту, то радиоволновому интервалу соответствуют частоты примерно от 10.000 герц (Гц, 1Гц = 1 с-1) до 30.000МГц (1МГц = 106 Гц). Излучение таких частот получают с помощью ламповых или полупроводниковых генераторов, а для регистрации применяют резонансные радиосхемы.

Радиоволны используются в основном в системах связи и навигации. В 1932 г. было открыто радиоволновое излучение нашей Галактики, что в значительной мере стимулировало рождение новой науки - радиоастрономии. Крупного успеха радиоастрономия добилась в 1951 г., когда были обнаружены радиоволны, испускаемые облаками межзвездного водорода на единственной частоте, отвечающей длине волны около 21 см. В лабораториях радиоспектроскопия широко применяется для исследования атомов и молекул.

Микроволновое излучение

Излучение с длинами волн примерно от 0,5 мм до 30 см (частотный интервал от 600 000 до 1000 МГц) относится к микроволновому диапазону спектра. Для генерации микроволнового излучения применяются специальные электронные лампы (клистроны). Бурное развитие микроволновая техника получила в период Второй мировой войны в связи с резко возросшими требованиями к эффективности средств связи и радиолокации. Микроволновое излучение естественных источников обусловлено главным образом вращением молекул, хотя известны и СВЧ-спектры атомов. Исследование микроволновых вращательных спектров молекул является одни из самых точных методов определения структуры молекул газа.

Инфракрасное излучение

Инфракрасное (ИК) излучение было открыто английским астрономом В. Гершелем в 1800 г. Пользуясь простым термометром, он установил, что тепловое излучение имеет наибольшую интенсивность за пределами видимой области вблизи его красной границы. Инфракрасная область спектра начинается примерно от 0,8 мкм и простирается примерно до 1 мм. Ранее лабораторными источниками инфракрасного излучения служили исключительно раскаленные тела либо электрические разряды в газах. Сейчас на основе твердотельных и молекулярных газовых лазеров созданы современные источники инфракрасного излучения с регулируемой или фиксированной частотой. Для регистрации излучения в ближней ИК-области (до ~1,3 мкм) используются специальные фотопластинки. Более широким диапазоном чувствительности (примерно до 25 мкм) обладают фотоэлектрические детекторы и фоторезисторы. Излучение в дальней ИК-области регистрируется болометрами - детекторами, чувствительными к нагреву инфракрасным излучением.

ИК-аппаратура находит широкое применение как в военной технике (например, для наведения ракет), так и в гражданской (например, в волоконно-оптических системах связи). В качестве оптических элементов в ИК-спектрометрах используются либо линзы и призмы, либо дифракционные решетки и зеркала. Чтобы исключить поглощение излучения в воздухе, спектрометры для дальней ИК-области изготавливаются в вакуумном варианте.

Поскольку инфракрасные спектры связаны с вращательными и колебательными движениями в молекуле, а также с электронными переходами в атомах и молекулах, ИК-спектроскопия позволяет получать важные сведения о строении атомов и молекул, а также о зонной структуре кристаллов.

Видимая область

Видимой области соответствует диапазон длин волн от 400 нм (фиолетовая граница) до 760 нм (красная граница), что составляет ничтожную часть полного электромагнитного спектра. Источниками видимого света в лаборатории обычно служат раскаленные твердые тела, электрический разряд и лазеры (обычно лазеры на красителях). Перестраиваемые лазеры на красителях позволяют перекрывать большие участки видимого спектра (например, краситель родамин 6G излучает в интервале 570..660 нм). Наиболее распространенными детекторами видимого излучения являются глаз человека, фотопластинки, фотоэлементы, фотоумножители. Видимые спектры связаны с квантовыми переходами внешних электронов атомов и молекул и содержат важнейшую информацию об их электронной структуре.

Ультрафиолетовое излучение

Ультрафиолетовая (УФ) спектральная область была открыта в 1801 г., когда И. Риттер и У. Волластон, наблюдая солнечный спектр, обнаружили, что наибольшее почернение хлорида серебра вызывается излучением, более коротковолновым, нежели фиолетовое. К УФ-области относится излучение с длинами волн от 10 до 400 нм. УФ-излучение с длинами волн короче 185 нм поглощается воздухом, поэтому приборы для этого диапазона должны быть вакуумными. Поскольку лишь немногие из обычно прозрачных веществ остаются прозрачными для «вакуумного ультрафиолета», в таких приборах применяется отражательная оптика. Для регистрации ультрафиолетового излучения используются специальные фотопластинки и фотоэлектрические детекторы. Большинство УФ-спектров связано с квантовыми переходами внешних электронов атомов и молекул, поэтому УФ-спектроскопия применяется для исследования строения атомов.

Рентгеновское излучение

В 1895 г. было сделано одно из самых важных открытий физики: В. Рентген, изучая электрические разряды в газах, заметил, что бумажный экран, подвергнутый специальной обработке, начинает светиться, если его поднести к работающей газоразрядной трубке, и сделал вывод, что свечение возникает под действием нового, неизвестного проникающего излучения, названного им X-лучами. Из дальнейших экспериментов выяснилось, что X-лучи - это электромагнитное излучение, длинноволновая граница которого перекрывается с вакуумным ультрафиолетом, а коротковолновая составляет малую долю нанометра.

Рентгеновское излучение с непрерывным спектром часто называют тормозным излучением, поскольку оно возникает при замедлении электронов, бомбардирующих анод рентгеновской трубки.

Гамма-излучение

Гамма-излучение отличается от рентгеновского меньшей длиной волны (0,1..10-6нм) и своим происхождением. Ядро, получив в результате ядерной реакции избыточную энергию, может оказаться в возбужденном состоянии. Возвращаясь в состояние с более низкой энергией, оно отдает избыточную энергию, испуская гамма-квант. Изучение спектров гамма-излучения позволяет получить важную информацию о строении ядер и ядерных взаимодействиях, подобно тому, как оптические спектры помогают понять строение атомов и молекул и действующие в них силы.

Спектры произвольных сигналов: частотное и временное представления

В 1822 г. Фурье, занимавшийся теорией распространения тепла в твёрдом теле, опубликовал работу «Аналитическая теория тепла», сыгравшую значительную роль в последующей истории математики. В этой работе он описал метод разделения переменных (метод Фурье), основанный на представлении функций тригонометрическими рядами (ряды Фурье). Фурье также сделал попытку доказать возможность разложения в тригонометрический ряд любой произвольной функции, и, хоть его попытка оказалась неудачна, она, фактически, стала основой современной цифровой обработки сигналов.

Оптические спектры, например, Ньютоновский, количественно описываются функцией зависимости интенсивности излучения от его длины волны или, что эквивалентно, от частоты , т.е. функция задана на частотной области (frequency domain). Частотное разложение в этом случае выполняется анализатором спектроскопа - призмой или дифракционной решеткой.

В случае акустики или аналоговых электрических сигналов ситуация другая: результатом измерения является функция зависимости интенсивности от времени , т.е. эта функция задана на временной области (time domain). Но, как известно, звуковой сигнал является суперпозицией звуковых колебаний различных частот, т.е. такой сигнал можно представить и в виде «классического» спектра, описываемого .

Именно преобразование Фурье однозначно определяет соответствие между и и лежит в основе Фурье-спектроскопии.

2.2 Фурье-спектроскопия

Фурье-спектрометрия - метод оптической спектроскопии, в котором спектр получают в результате фурье-преобразования так называемой интерферограммы исследуемого излучения [42, 43]. Интерферограмма зависит от оптической разности хода двух лучей и представляет собой Фурье-образ спектра, то есть функции распределения энергии излучения по частотам.

Прибором для Фурье-спектрометрии служит фурье-спектрометр (рис. 2.1), основная часть которого - интерферометр Майкельсона (изобретен А. Майкельсоном в 1880 г.).

Рис. 2.1. Оптическая схема фурье-спектрометра: 1 - неподвижное зеркало интерферометра; 2 - подвижное зеркало; 3 - светоделительная пластина; 4 - источник излучения; 5 - исследуемый образец; 6 - детектор излучения

Интерферометр содержит два взаимно перпендикулярных зеркала - неподвижное 1 и подвижное 2 и полупрозрачную светоделительную пластину 3, расположенную в месте пересечения падающих пучков излучения и пучков, отраженных от обоих зеркал. Пучок излучения от источника 4, попадая на пластину 3, разделяется на два пучка. Один из них направляется на неподвижное зеркало 1, второй - на подвижное зеркало 2; затем оба пучка, отразившись от зеркал, выходят через светоделитель из интерферометра в одном и том же направлении. Далее излучение фокусируется на образце 5 и поступает на детектор излучения 6. Два пучка отличаются друг от друга оптической разностью хода, величина которой меняется в зависимости от положения подвижного зеркала. В результате интерференции пучков интенсивность результирующего потока I(х) периодически меняется (модулируется). Частота модуляции зависит от частоты падающего излучения v и смещения подвижного зеркала х. В результирующей интерферограмме выделяется так называемая точка нулевой разности хода, или точка белого света. В этой точке для всех частот наблюдается максимум; от нее ведут отсчет смещения подвижного зеркала. Для градуировки перемещений последнего часто используют интерферограмму монохроматического излучения от лазера (обычно на основе Не - Ne), введенного в фурье-спектрометр.

При поглощении образцом излучения с какой-либо частотой наблюдается уменьшение интенсивности интерферограммы, соответствующей этой частоте. После проведения фурье-преобразования в полученном спектре наблюдается полоса поглощения образца. Преобразование Фурье осуществляют на ЭВМ.

Быстрое развитие и широкое применение фурь-спектрометрии обусловлены рядом преимуществ фурье-спектрометра по сравнению с дисперсионными приборами. Tак называемый выигрыш Фелжета, или мультиплекс-фактор, связан с тем, что любая точка интерферограммы содержит информацию о всей исследуемой спектральной области. На детектор в каждый момент поступают сигналы, соответствующие всем частотам. За одно сканирование (за время t1) регистрируется спектр с таким же отношением сигнал/шум (S/N) t1, как и для дисперсионного спектрометра (но за время t2 на несколько порядков большее, чем t1). Если для получения спектра на фурье-спектрометре затратить время t2, то отношение сигнал/шум возрастает во много раз.

Другое важное преимущество фурье-спектрометра - выигрыш Жакино, или геометрический фактор, определяется отсутствием в нем щелей (задерживающих в дисперсионных спектрометрах до 99,9% излучения), что дает значительный выигрыш в светосиле (~ в 100-200 раз). Это позволяет уменьшить время регистрации спектров и отношение сигнал/шум, повысить разрешение и уменьшить габариты прибора. Вследствие того, что интерферометр модулирует каждую частоту излучения различным образом, отсутствует влияние рассеянного излучения, это обеспечивает высокую точность измерений даже высокой оптической плотности. Любое излучение, исходящее из образца, не модулируется и не детектируется, так что в спектре отсутствуют ложные сигналы.

Наличие ЭВМ позволяет кроме вычисления спектра производить и другие операции по обработке полученных экспериментальных данных, осуществлять управление и контроль за работой самого прибора.

Имеются фурье-спектрометры для получения спектров в различных областях - от нескольких см-1 до десятков тысяч см-1, в том числе спектров комбинационного рассеяния. На ИК фурье-спектрометрах достигнуто разрешение до 1,3·10-4 см-1, точность определения волнового числа до 10-4 см-1. Созданы приборы для видимой и УФ областей, на которых получают, в частности, эмиссионные спектры ряда элементов (U, Np, Pd, Но и др.) с воспроизводимостью волновых чисел b2·10-6 см-1 при (S/N)>103. Чувствительность аналитических определений на фурье-спектрометре обычно в 100-1000 раз выше, производительность в сотни раз больше, погрешности измерений на порядок меньше, чем в случае использования дисперсионных приборов. Пределы обнаружения ряда веществ достигают долей нг, а использование микроскопа позволяет анализировать включения в образцах размерами 10x10 мкм2. С помощью ФС можно изучать кинетику реакций, протекающих за время около 1 мс.

2.3 Особенности применения БИК-спектрометрии

Спектрофотометр (от спектр и фотометр) - прибор для исследования спектрального состава по длинам волн электромагнитных излучений в оптическом диапазоне, нахождения спектральных характеристик излучателей и объектов, взаимодействовавших с излучением, а также для спектрального анализа и фотометрирования (рис. 2.2) [48].

Рис. 2.2. МРА-Фурье-спектрометр ближнего ИК-диапазона с отделением для образца, установленным для измерения жидкостей через сквозные пробирки

БИК-анализ - один из методов определения состава или свойства органических образцов (пищевых продуктов, продовольственного кормового сырья, фармпрепаратов и т.д.) [46]. Эти данные необходимы для: оптимизации технологического процесса (сокращение расходов сырья, обеспечение качества продукции); определения стоимости сырья и продукции; обнаружения фальсификаций и идентификации образцов.

Существует два способа определения состава и свойств органических образцов - классический химический анализ и БИК-анализ. Химический

анализ занимает значительное время, требует применения дорогих и вредных для здоровья реактивов, высокой квалификации персонала и хорошо оборудованных лабораторий.

Метод БИК-анализа - единственная альтернатива классическому методу. Состав и свойства образцов определяются на основе предварительно накопленных знаний об образцах с известным составом и свойствами. Метод был предложен в середине 60-х годов и получил широкое распространение с развитием вычислительной техники.

Для определения концентрации какого-либо компонента химическим методом его сначала выделяют из образца, а затем измеряют его количество. Процедура выделения компонента из образца, как правило, трудоемка. Например, выделение жира из семян подсолнечника выполняется в течение суток. Количественный анализ не занимает много времени, но обычно требует дорогостоящего оборудования и реактивов.

Идея метода БИК-анализа состоит в том, чтобы, не разделяя компоненты, определить состав образца по его спектру. Различные составляющие органических образцов (белки, жиры, влага, клетчатка и др.) избирательно поглощают свет на различных длинах волн, то есть имеют уникальные спектры. Спектр образца - сумма спектров составляющих его компонентов и зависит от состава образца. Если найти такую зависимость (ее называют калибровкой), можно по спектру неизвестного образца определить концентрацию компонентов. Более того, можно одновременно определять концентрацию нескольких компонентов и свойства образца. Спектр образца удобно измерять в ближней инфракрасной (БИК) области, отсюда и произошло название метода - БИК-анализ.

В БИК-спектроскопии можно разрабатывать как количественные, так и качественные калибровки. Результаты анализа по количественной калибровке - концентрации компонентов или интегральные показатели (сорт и др.); по качественной калибровке - похожа или не похожа неизвестная проба на калибровочные (определение подлинности) или на какую группу калибровочных образцов более всего похожа неизвестная проба (идентификация). Анализ БИК-методом неизвестного образца можно сравнить с распознаванием образцов человеком: чем больше образец похож на известные (калибровочные), тем точнее будет результат. Например, если калибровка сделана на образцах шведской пшеницы, она не будет применима к образцам пшеницы юга России, точно также как европеец с трудом определит возраст вьетнамца. Продукты переработки первичного сырья (жмыхи, шроты, комбикорм) могут быть специфичны только для конкретного предприятия. Поэтому БИК-анализатор стараются калибровать на образцах пользователя, а для первичного сырья - на образцах почвенно-климатического региона.

Для разработки новой калибровки отбирается не менее 40 образцов, в максимальной степени представляющих возможные вариации исследуемых компонентов, и не менее 20 образцов для проверки калибровки. Затем проводят анализ калибровочных и проверочных образцов стандартными методами химического анализа, а на БИК-анализаторе записывают их спектры. С помощью специальной программы находят зависимость между спектрами образцов и результатами их химического анализа.

На первый взгляд может показаться, что методом БИК-спектоскопии можно определять только те компоненты, которые непосредственно сказываются на спектре образца. Однако это не так. Программа, определяющая зависимость между спектральными и референтными данными, решает задачу формально, то есть ей не нужно, чтобы добавка определяемого компонента меняла спектр образца. Достаточно лишь, чтобы существовала зависимость между определяемым компонентом и спектрами для данного калибровочного набора образцов.

Метод БИК-анализа применим, если определяемый параметр сказывается на спектре непосредственно (основной состав - белок, жир, влажность) либо если есть некоторая общая причина, которая влияет и на спектр и на значение определяемого параметра. Нельзя определять методом БИК-анализа микропримеси искусственного происхождения, например токсичные вещества. Для калибровки БИК-анализатора необходимо выполнять большой объем вычислений, поэтому метод БИК-анализа получил широкое распространение только после появления компьютеров.

Достоинства БИК-анализа:

- Экспрессность и производительность. БИК-анализатор одновременно определяет все параметры за 2-3 мин.

- Не нужно реактивов и иных расходных материалов. Как правило, не нужна пробоподготовка. Для проведения анализа не требуются специальные условия. Себестоимость анализа сводится к минимуму.

- Возможность прямого качественного анализа. Часто конечной целью анализа является характеристика, определяемая совокупностью многих других, например, сорт муки или подлинность сырья. Методом БИК-спектроскопии можно выполнить калибровку непосредственно для конечной характеристики.

- Эффект тиражирования квалификации. Не нужно поддерживать множество стандартных химических методов анализа и внедрять новые аналитические методики. Не требуется высококвалифицированный персонал. В каком-то смысле БИК-анализатор - копия той лаборатории (обычно наилучшим образом оборудованной и с наиболее квалифицированным персоналом), в которой проводилась его калибровка.

Применение БИК-анализа позволяет:

1. Перейти от выборочного к полному контролю сырья и продукции, тем самым снизить расходы на приобретение сырья или повысить доходы от продаж продукции, повысить эффективность использования сырья, исключить брак при производстве.

2. Быстро получать данные о составе образца, тем самым сократить транспортные и складские расходы, повысить качество продукции. Анализ продуктов в технологическом процессе в реальном времени позволяет избежать или сократить объем брака, сократить расход сырья (не допускать его передозировки).

3. Удешевить и упростить анализ, что позволяет внедрить его на небольших предприятиях, где экономически не оправдана организация и содержание стандартной химической лаборатории. Это повышает эффективность работы малых предприятий и сокращает складские расходы. Пример. Для пивоварения используют ячмень с содержанием протеина от 9 до 11%. Если проводить анализ ячменя непосредственно на месте сбора урожая, можно упростить процедуры его хранения и транспортирования на предприятия.

Недостаток метода БИК-анализа: меньшая (теоретически) по сравнению со стандартными химическими методами точность анализа, поскольку результат содержит ошибку того стандартного метода, по которому калибровался прибор. На практике этот недостаток может стать преимуществом, поскольку химический анализ калибровочных образцов выполняется в лабораториях с наилучшим оборудованием и квалификацией персонала, недоступными для большинства лабораторий, и даже с учетом потери точности относительно калибровочной лаборатории, в лабораториях большинства предприятий БИК-анализатор покажет более точный результат, чем стандартные методы.

Используются БИК-анализаторы в лабораториях хлебоприемных, мукомольных и хлебопекарных предприятий, комбикормовых заводов, птицефабрик, животноводческих комплексов, заводов по производству рыбной муки, маслоэкстракционных и масложировых заводов, хлебных инспекций; центров стандартизации и метрологии, санэпиднадзора.

БИК-анализаторы делят на два основных типа - измеряющие спектр отражения образца и измеряющие спектр пропускания образца. Приборы на отражение проще приборов на пропускание, поскольку сыпучие образцы сильно поглощают свет и для измерения пропускания требуются более мощные источники света и более чувствительные приемники. Однако для измерения спектра отражения образец необходимо размалывать, обеспечивая воспроизводимость крупности помола. При этом требуются дополнительные расходы на приобретение специальных мельниц, в несколько раз увеличивается время измерения образца. Становится не возможным применение прибора на селекционных станциях, где размол образца недопустим; затрудняется применение прибора в анализе влажных и жирных образцов из-за сложности их размола. Таким образом, приборы на пропускание спектра стоят дороже и ценятся покупателем больше.

Точность анализа определяется количеством точек, в которых измеряется спектр, точностью измерения и наличием специальных средств, повышающих воспроизводимость анализа (термостабилизации, нормирования сигнала на встроенный эталон и т.д.). По количеству спектральных точек приборы делят на три группы - низшего класса (4 точки), среднего класса (около 20 точек) и высшего класса, измеряющие непрерывный спектр (несколько сотен точек).

Ближний инфракрасный диапазон (БИК) электромагнитного спектра простирается от 800 нм до 2500 нм (от 12500 до 4000 см-1) и находится между средней ИК - областью с большей длиной волн и видимой областью с более короткими длинами волн. Средний и ближний диапазоны могут использоваться для колебательной спектроскопии. В то время как спектры, полученные в среднем ИК регистрируют главным образом атомные колебания в индивидуальных химических связях большинства молекул, соответствующие спектры БИК показывают так называемые обертоны и комбинационные полосы.

На шкале волновых чисел (см-1) эти обертоны появляются как нечто меньшее, чем составные частоты основных колебаний. Например, основное колебание С-Н связи (n) молекулы трихлорметана (CHCl3) происходит на 3040 см-1, первые три обертона (2n, 3n и 4n) - наблюдаются на 5907 см-1, 8666 см-1 и 11338 см-1 соответственно.

В то же время поглощающая способность уменьшается с увеличением номера обертона, например, серия этих значений для CHCl3 составляет 25000, 1620, 48, 1.7 см-1 /моль соответственно.

Благодаря резкому уменьшению интенсивности высших обертонов БИК спектры обычно подавляются перекрывающимися обертонами и комбинационными полосами структурно более легких групп (например, C-H, N-H и O-H). В пределах этих БИК спектров содержится значительная информация о молекулярной структуре исследуемого образца, и эту информацию можно извлечь современными методами обработки данных.

Преимущества спектроскопии БИК:

· Быстрота (обычно 5..10с).

· Не требуется предварительной подготовки образца.

· Простота проведения измерений.

· Высокая точность и воспроизводимость анализа.

· Нет загрязнений.

· Процесс-контроль.

· Возможность проведения измерений через стеклянную и пластиковую упаковку.

· Автоматизация измерений.

· Перенос метода с одного прибора на другой.

· Анализ физических и химических свойств.

По сравнению с жидкостными методами химического анализа, анализ методом спектроскопии БИК более быстрый, простой и точный. Измерения могут проводиться очень быстро, обычно время анализа составляет лишь 5..10 секунд. Не требуется предварительная подготовка образца и специальное обучение персонала. Данные спектры могут содержать информацию о физических свойствах материала, таких как размер частиц, термическая и механическая предварительная обработка, вязкость, плотность и т.п.

Сравнение ИК-спектроскопии ближнего и среднего диапазонов

Сокращение времени подготовки образца является одним из главных преимуществ ближнего ИК диапазона по сравнению со средним. Это происходит, прежде всего, из-за сравнительно низкого коэффициента поглощения для большинства материалов в БИК диапазоне. Измерения в среднем диапазоне порошкообразных образцов традиционно выполняются или методом диффузного отражения или прессованием образцов в таблетки и измерение спектров в режиме пропускания. В обоих случаях образцы должны быть сначала измельчены в тонкий порошок, а потом перемешаны с непоглощающим веществом, таким как KBr. Измельченные и перемешанные с KBr порошки помещаются в пресс-форму и прессуются в таблетки при высоком давлении с помощью гидравлического или ручного пресса. В случае измерений в режиме диффузного отражения измельченный и смешанный с KBr образец помещается прямо в стаканчик для образца, поверхность образца выравнивается и потом вводится в приставку диффузного отражения для измерений. Эти методы подготовки образцов широко и успешно используются, но имеют недостатки, такие как более длительное время для подготовки образца, более высокая возможность для загрязнения образца, возможно понижение воспроизводимости образец-образец и пользователь-пользователь из-за различий возникающих при приготовлении образца, и дополнительная стоимость KBr разбавителя.

Кроме того, преимущество БИК спектроскопии состоит в том, что здесь для измерений твёрдых и жидких образцов применяется довольно недорогое оптоволокно. Сравнимые с ним аксессуары для средней ИК-области или ограничены их физической досягаемостью, либо хрупкостью и сложностью работы с ними. Благодаря всему этому БИК спектроскопия намного более привлекательна для использования в производственном процессе.

Сравнение БИК-спектроскопии и диспергирующих приборов

Фурье-спектрометры ближнего ИК-диапазона, существенно отличаются от дисперсионных спектрометров ближнего ИК-диапазона методом получения спектра. В диспергирующих приборах используется узкая щель и диспергирующий элемент, например, решётку, для преобразования свет в спектр. Этот спектр проецируется на датчик или множество датчиков, где определяется интенсивность света при каждой дине волны. Спектральное разрешение диспергирующих приборов определяется фиксированной шириной щели, обычно это составляет 6-10 нм (от 15 см-1 до 25 см-1, при 2000 нм). Нельзя выбрать разрешение с помощью программного обеспечения, а повышение разрешающей способности требует более узкой щели и ослабления результирующего сигнала. Таким образом, для всех диспергирующих приборов стоит проблема выбора между разрешающей способностью и отношением сигнал/шум.

Спектрометр Фурье преобразования напротив использует интерферометр, чтобы просмотреть комбинации длин волны света, возникающей от широкой полосы источника ближнего ИК-диапазона, и направляет эти комбинации в один детектор.

В каждом скане интерферометра данные собираются в форме интерферограммы, в которой интенсивность сигнала сопоставлена со смещением перемещающейся части интерферометра. Это смещение интерферометра непосредственно связано с длиной волны, и математическое преобразование (преобразование Фурье) применяется для построения графика интенсивности сигнала как зависимость от длины волны, по которой вычисляется мера поглощения спектра или пропускающая способность спектра.

Одновременно, HeNe лазерный луч проходит сквозь интерферометр и направляется к его собственному детектору. Смещение интерферометра приводит к максимумам и минимумам сигнала на этом лазерном детекторе, которые встречаются через точно определённые интервалы, кратные длине волны излучения лазера. Места прохождения этого сигнала через нуль используются как точки сбора для преобразования в цифровую форму сигнала детектора БИК. Таким образом, благодаря управлению преобразованием в цифровую форму у Фурье-спектрометра точность длины волны существенно выше, чем у любого другого диспергирующего прибора. Эта точность длины оказывает непосредственное влияние на условия стабильности моделей калибровки, разработанных на Фурье - системах, а также на способность передавать модель калибровки другим Фурье - приборам.

Спектральная разрешающая способность для Фурье - спектрометров определяется степенью подвижности интерферометра, который управляется программным обеспечением, что позволяет намного увеличить разрешающую способность по сравнению с диспергирующим спектрометром, и, с помощью программного обеспечения, выбирать разрешающую способность в ходе исследований. Кроме того, широкая полоса луча ближнего ИК - диапазона в Фурье - приборе направлена сквозь большие круговые апертуры вместо узкой прямоугольной щели, которую используют в диспергирующем документе, что обеспечивает освещение большей области образца и увеличивает интенсивность света в детекторе. Это преимущество производительности приводит к большему отношению сигнал/шум для Фурье - спектрометров по сравнению с диспергирующими приборами. Лучшее отношение сигнал/шум приводит к существенному уменьшению времени обнаружения и, как следствие, к получению спектров более высокого качества на Фурье - приборе при любой спектральной разрешающей способности.

Сегодня многие производители стремятся не только поставить конечный продукт самого высокого качества, но также и улучшить производственную эффективность с помощью лабораторного анализа и использования полученного результата на производстве. Получая более жесткий контроль над технологией, возможно оптимизировать использование веществ, добавляя или устраняя их, чтобы произвести специфицированную продукцию, что сводит к минимуму затраты на распределение или переработку.

БИК - спектроскопическая методика, идеально подходящая для обработки измерений из-за ее способности быстро выполнять дистанционные измерения через высокоэффективное кварцевое оптическое волокно. Ослабление сигнала внутри таких волокон очень мало (например, 0,1 дБ/км), кроме того, БИК оптоволоконные кабели и датчики прочные, относительно недорогие и широко доступны. Обрабатывающие датчики могут располагаться на расстоянии сотен метров от спектрометра, а многочисленные датчики могут быть подсоединены к одному спектрометру.

2.4 Определение влажности льнотресты методом Фурье-ИК спектрометрии

Анализ различных способов автоматического контроля физико-химических свойств материалов позволил выявить возможность использования метода Фурье-ИК спектроскопии ближнего диапазоне (в дальнейшем просто БИК) для контроля физико-химических свойств льнотресты при поточном проведении процесса первичной обработки льна.

Эксперименты проводились в лабораторных условиях при помощи спектрофотометра СФ-256БИК (рис. 2.3). Спектрофотометр предназначен для измерения спектральных коэффициентов направленного пропускания жидких и твердых прозрачных веществ области спектра от 1000 до 2500 нм.

Рис. 2.3. Спектрофотометр СФ-256 БИК

Спектрофотометр СФ-256БИК работает под управлением внешней ЭВМ. Принцип действия спектрофотометра основан на измерении отношения двух световых потоков: прошедшего через исследуемый образец к прошедшему через образец сравнения. Монохроматическое излучение, выходящее из монохроматора, разделяется на два канала (канал образца и канал сравнения) с помощью зеркального модулятора и направляется в кюветное отделение, затем потоки излучения из обоих каналов поочередно направляются на приемник излучения. Сигналы, полученные от приемника излучения, преобразуются в цифровые коды и обрабатываются с помощью микропроцессора или внешней ЭВМ. Вывод результатов измерений производится на монитор и печатающее устройство.

В качестве источника излучения для спектрофотометра используется галогенная лампа - КГМ12-10.

Зеркало 1 направляет световой поток, идущий от лампы КГМ12-10 на сферическое жало 2 (рис. 2.4) [48]. Сферическое зеркало 2 и плоское зеркало 3 направляют световой поток от источника излучения на входную щель монохроматора, в плоскости которой проектируется увеличенное изображение светящегося тела источника излучения. Для уменьшения рассеянного света и устранения высших порядков дифракции перед монохроматором установлен блок со светофильтрами 4. Линза 5 служит для тасования оптических систем осветителя и монохроматора.

Рис. 2.4. Оптическая схема СФ-256 БИК

Двойной монохроматор построен по горизонтальной схеме с постоянным углом отклонения 12° со сложением дисперсий и состоит из двух вогнутых дифракционных решеток 6 (1) и 6 (2) с переменным шагом и криволинейным штрихом и сферического зеркала 7, выполняющего роль средней щели.

Сканирование спектра осуществляется одновременным поворотом решеток обоих монохроматоров на одинаковый угол. На выходную щель проектируется изображение входной щели с увеличением 1. Тороидальное зеркало 8 направляет монохроматический поток излучения на зеркальный модулятор 9, имеющий два зеркальных сектора, а также два непрозрачных сектора.

При помощи зеркального сектора модулятора 9, тороидального зеркала 10 (1) и плоского 11 поток излучения направляется в канал сравнения; поток излучения, прошедший через прозрачный сектор модулятора 9 с помощью тороидального зеркала 10 (2) направляется в канал образца. С помощью этих оптических элементов в плоскости установки образцов в обоих каналах кюветного отделения формируется изображение выходной щели монохроматора с увеличением 1. При падении потока излучения на непрозрачный сектор модулятора 9 в кюветное отделение, а также на приемник излучения полезный сигнал не попадает, в эти промежутки времени с выхода фотоприемника снимается «темновой» сигнал. Потоки излучения из канала образца и канала сравнения с помощью тороидальных зеркал 13 (1) и 13 (2) и плоских зеркал 12 (1) и 12 (2) направляются на приемную площадку фотоприемника 14, формируя на ней изображение выходного зрачка с увеличением 0,2.

Оптическая система рассчитана таким образом, что при установке в кюветном отделении приставок зеркального отражения или кювет с исследуемым веществом не происходит изменения размера светового пятна на приемной площадке фотоприемника. В качестве приемника излучения используется фотосопротивление с приемной площадкой размером 5x5 мм, которое развернуто на угол 19° для устранения многократных отражений от светочувствительной поверхности.

Подготовка прибора СФ-256 БИК к работе

Перед началом работы блок питания спектрофотометра подключался в сеть при помощи соединительного кабеля. С помощью кабеля соединитель, установленный на задней стенке прибора, соединялся с соединителем RS-232 на внешней ЭВМ. Прибор для обеспечения стабильности прогревался в течение 30 минут перед началом работы.

Перед съемкой спектров пропускания, в кюветное отделение помещалась пустая пробирка из орг. стекла для выставления базовой линии, исключающей учёт её влияния на результат снятых спектров. За тем измельченные образцы льнотресты (не более 10 мм каждый образец) помещались в такую же пробирку и устанавливались на держатель в кюветное отделение прибора и закрывались крышкой. Полученные спектры представляют пространственное усреднение всего материала. От каждого образца были получены по 5 спектров. Управление прибором и съёмка осуществлялась по средствам программного обеспечения спектрофотометра СФ-256 БИК. А обработка спектров, а так же анализ полученной спектральной информации и построение калибровочных моделей проводилось с помощью программы OPUS 5.5 «BRUKER».

Методика заготовки проб для экспериментов на спектрофотометре

Заготавливаемое сырье и получаемое в результате его переработки волокно должны отвечать определенным требованиям по влажности, массовой доле посторонних примесей или костры и ряду других параметров. Совокупность этих требований определяется условиями производства, потребителем, а также используемыми на практике технологиями.

В соответствии с действующим стандартом (ГОСТ 24383-89 «Треста льняная. Требования при заготовках») номер льняной тресты определяется в зависимости от выхода и цвета длинного волокна. Также в стандарте учитываются: горстевая длина тресты, влажность, засоренность, отделяемость и растянутость стеблей в паковках. Эти свойства определяют потенциальные возможности получения из данного сырья определенного количества длинного и короткого волокна и его качества.

Методика подготовки проб по влажности

Взвешивают пучок тресты. Затем на одну половинку весов закладывают тресту в сушильный шкаф, а вторую половинку уравновешивают песком. Сушку подвешенной навески ведут при 100..105°С. По мере высыхания тресты, стрелка отклоняется в сторону песка и его отсыпают. Сушку ведут до тех пор, пока стрелка не будет находиться в равновесии. Песок, оставшийся на чаше, будет равен массе высушенной тресты. Влажность (W) в процентах вычисляют по формуле (2.3):

(2.3)

где G - масса навески до высушивания, г;

G1 - масса навески после высушивания, г.

При проведении эксперимента использовался спектрофотометр работающий с БИК - спектром излучения (диапазон излучения от 1000..2500 нм или 10 000..4000 см-1).

С помощью метода ИК-спектрометрии ближнего диапазона были изучены образцы льнотресты различной влажности. Целью исследования было выявить зависимость между интенсивностью отраженного спектра льнотресты и ее влажностью.

Данные для всего спектрального диапазона приведены на рис. 2.5 и рис. 2.6.

Рис. 2.5. Фурье-ИК спектры образцов льнотресты различной влажности в диапазоне от 1500-2100 нм

Рис. 2.6. Фурье-ИК спектры образцов соломы различной влажности в диапазоне от 1500-2100 нм

При анализе данных спектров тресты и соломы, имеющих разную влажность, можно выделить несколько пиков интенсивности у обоих образцов: это пики на частоте 2045 (2040), 1895 (1900), 1738 (1745) нм. Известно, что функциональные группы органических молекул обладают характеристическими колебаниями, которым соответствуют полосы поглощения в определенных областях ИК спектров. Эти функциональные группы могут быть идентифицированы на основании их полос поглощения (при помощи таблицы спектров).

При сопоставлении полученных данных с таблицей спектров поглощения (рис. 2.7) можно сделать вывод, что лишь на частотах 2045 (2040) и 1895 (1900) нм такой вид спектра обусловлен присутствием полос поглощения молекулами воды и гидроксидными соединениями. Таким образом, одна из частот, а именно 1738 нм, была выбрана ошибочно.

Рис. 2.6. Таблица спектров поглощения

Как было показано в работе А.А. Каткова [40] использование метода Фурье-ИК спектрометрии дает достаточно точный результат при определении влажности. В ходе проведенных автором экспериментов с использованием спектрометра МРА (Bruker), оснащенного интегрирующей сферой, было установлено, что при волновом числе 5200 см-1 имеет место значительное поглощение спектра первым обертоном молекул воды. А величина в 1895 (1900) нм в точности соответствует волновому числу 5200 см-1.

Как видно из рис. 2.7 интенсивность линий в области 5200 см-1 пропорциональна изменению влажности образцов, что позволяет построить калибровочную модель с использованием метода Quant 1, приведенную на рис. 2.8.

Рис. 2.7. Фурье-ИК спектры образцов льнотресты различной влажности в области 1950-1850 нм

Рис. 2.8. График модели линейной калибровки с помощью метода Quant 1

Коэффициент корреляции в этом методе количественного анализа r=0,938. Это подтверждает высокую достоверность полученной калибровочной модели и возможность измерений влажности льнотресты методом ИК спектрометрии с высокой точностью.

Полученная в результате математической обработки данных исследования зависимость влажности тресты от величины пропускания ИК-излучения представлена на рисунке 2.9.

Полученные в ходе экспериментов зависимости могут быть использованы при разработке системы автоматического контроля влажности и управления процессом трепания.

Рис. 2.9. Зависимость величины пропускания ИК-излучения от влажности тресты

2.5 Разработка структурной схемы систем автоматического контроля процесса трепания

Основными регулируемыми параметрами процесса трепания, с помощью которых возможна оптимизация процесса, являются: 1) частота вращения трепальных барабанов, 2) скорость зажимного транспортера [40]. Для настройки оптимального режима обработки указанные параметры регулируются с помощью регуляторов частоты вращения, имеющихся в приводах современных трепальных машин. Остальные параметры, такие как: вылет бильной планки относительно подбильной решетки и величина двойного трепания настраиваются вручную под каждую конкретную партию сырья с заранее известными свойствами по специальным таблицам и исходя из опытных данных.

Таким образом, МТА может быть представлен как объект управления с основными входными, выходными и возмущающими параметрами (рис. 2.10).

Рис. 2.10. Схема трепальной машины МТА как объекта управления

Принцип регулирования, основанный на компенсации возмущения, как нельзя лучше подходит для реализации при автоматизации процесса трепания с последующим включением данной разработки в комбинированную схему автоматизации МТА.

Контроль влажности, как одного из основных возмущающих воздействий, компенсация его влияния, путем изменения интенсивности переработки льнотресты в процессе трепания, позволит адаптировать процесс переработки и обеспечит увеличение выхода длинного волокна.

Разрабатываемая система должна решать следующие задачи:

1. Осуществлять текущий контроль влажности льнотресты.

2. Контролировать диапазон и частоту варьирования этого параметра по длине слоя льнотресты и учитывать рекомендации, согласно которым, сырье, отличающееся большой неоднородностью по физико-механическим свойствам, должно обрабатываться в более мягком режиме.

3. Вычислять по этим данным оптимальные входные параметры МТА

4. Формировать управляющий сигнал на исполнительные механизмы.

В систему управления выпускаемых в настоящее время МТА-2Л, включены частотные преобразователи электроприводов транспортера и трепальных барабанов, что позволяет использовать их в качестве исполнительных механизмов.

Регулирование частоты вращения трепальных барабанов и скорости зажимного транспортера просто необходимо. Так как максимальный выход длинного волокна можно получить лишь при определенном для данного сырья значении числа оборотов барабанов nб. опт. Таким образом, в каждом конкретном случае необходимо подбирать оптимальную частоту вращения трепальных барабанов.

Скорость зажимного транспортера определяет число воздействий, воспринимаемых сырцом, и пропускной способностью трепальной машины. Число воздействий К можно определить из формулы

:

К = i1.i2.nб.Lб/Vтр,

(2.4)

где i1 - число трепальных барабанов, одновременно участвующих в процессе трепания;

i2 - число бил на барабане;

nб - частота вращения барабанов, об/мин.

Lб - длина барабанов рассматриваемой секции, м;

Vтр - скорость движения зажимного транспортера, м/мин.

Величины i1, i2, Lб для данной конструкции машины постоянны, изменять можно только nб и Vтр. Не повышая nб, число воздействий можно увеличить лишь путем уменьшения Vтр.

Наибольшую опасность для влажного волокна представляют максимальные силы натяжения, появляющиеся в момент удара бильной планки по натянутой пряди сырца, что приводит к повреждению ослабленных волокон и, как следствие, к снижению выхода длинного волокна. Натяжение обрабатываемого материала, а также силы нормального давления и трения, вызывающие потери волокна, прямо пропорциональны квадрату линейной скорости бил трепальных барабанов. Таким образом, нельзя беспредельно увеличивать частоту вращения трепальных барабанов.

Увеличение скорости транспортирования также не может быть бесконечным, так как при увеличении скорости сокращается время на обработку сырца в трепальных секциях, что приводит к увеличению закостренности получаемого волокна. Устанавливать скорость ниже предельного значения также не целесообразно с экономической точки зрения так как производительность, а, следовательно, и доход падает. Таким образом, изменение частоты вращения трепальных барабанов нужно проводить вместе с изменением скорости транспортирования сырца. Увеличение скорости движения зажимного транспортера необходимо компенсировать некоторым увеличением частоты вращения трепальных барабанов и наоборот.

Системы оптимизации режимов процесса трепания должны строиться с учетом всех перечисленных технологических особенностей.

Рассмотрим схему реализации системы контроля влажности льнотресты с одним индикатором влажности, настроенным на найденную нами длину волны в 5200 см-1.

Рис. 2.11. Структурная схема системы автоматического контроля с применением НС

Как видно из рис. 2.11, после мяльной машины (ММ) установлен инфракрасный спектрометр (ИК индикатор) для измерения влажности. Полученная информация обрабатывается в управляющей ЭВМ или промышленном контроллере. С помощью нейронной сети, построенной на нечетких множествах, определяются параметры настройки и режимы обработки сырца в трепальной секции.

При практической реализации на начальном этапе значение влажности льнотресты измеряется ИК-влагомером, а не камерой (как в случае схемы предложенной А.С. Ефремовым). Полученная информация передается на контроллер (или ЭВМ) содержащий нейронную сеть, определяющую оптимальные параметры настройки МТА. А затем через ЦАП на частотные регуляторы, которые управляют частотой вращения двигателей трепальных секций. То есть схема управления процессом трепания будет выглядеть, так как показано на рисунке 2.12.

Сигнал о влажности льнотресты поступает на контроллер (или ЭВМ) непрерывно, управляющее воздействие формируется лишь при существенном изменении влажности.

Рис. 2.12. Схема экспериментальной системы автоматического управления

Трепальная машина есть нелинейный динамический объект с изменяющимися во времени входными и выходными параметрами. Проведенный анализ различных вариантов управления таким объектом показал, что для его автоматизации наиболее целесообразно применять многослойные нейронные сети (МНС), по существу представляющие собой вычислительную среду для реализации разнообразных задач управления. Реализация нейросетевых систем управления не вызывает трудностей, т.к. используемые в системах управления современные ЭВМ решают эту проблему.

Многослойные нейросети используются как универсальные нелинейные преобразователи информации [50], вырабатывающие функцию управления объектом в реальном времени, что дает возможность их использования в системах управления технологическими переходами МТА, а затем и для создания общей системы автоматического управления в целом.

Использование аппарата нейросетей позволяет также проводить дополнительное обучение системы уже в процессе работы. Вероятность необходимости дополнительного обучения системы обусловлена отсутствием полноты описания всех процессов при помощи имеющихся математических моделей, а также тем, что имеющиеся математические модели получены строго для определенных значений параметров льнотресты, таких как влажность, отделяемость и другие. Алгоритм работы нейросетей построен на методиках аппроксимации и позволяет делать прогноз ожидаемых изменений, что дает возможность расширить диапазоны проанализированных ранее математических моделей.

Существующие регрессионные модели для описания технологического процесса обработки льнотресты не отражают всех имеющихся зависимостей в технологическом диапазоне изменения параметров льнотресты и режимов обработки. В некоторых случаях возникают противоречия при расчетах по различным методикам. Кроме того, регрессионные модели линеаризуют исходные данные, тем самым, привнося дополнительные погрешности при вычислениях. Каждая имеющаяся математическая модель применима только для довольно ограниченной области свойств льнотресты. До сих пор нет четких и удовлетворяющих всем требованиям зависимостей режимов обработки льнотресты от ее свойств. Полученные результаты на сегодняшний день описывают лишь локальные области технологических параметров, что затрудняет расчеты, это связано с необходимостью проверки условий применимости математических моделей для конкретных условий. Свойства льнотресты имеют сильную вариацию, причем изменения имеют место, как по длине рулона, так и между рулонами.


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.