一款能显著改善饮用水处理工艺的新型"软传感器"
看看饮用水反应器内部
在荷兰，饮用水处理厂每年有超过 4 亿立方米（1000 亿加仑）的水被软化。软化过程是流化床反应器中一个复杂的物理和化学过程。在流化床中，大约 1 毫米的颗粒通过向上的水流升高，从而产生较大表面积。保持最佳工艺条件需要有关流化床条件的实时信息。直到最近，从反应器外部仍然不能完全掌握流化床动力学。阿姆斯特丹及周边地区的供水公司——Waternet， 旨在开发一种创新的软传感器 (1) - 比重计 - 可以持续监测反应器内流化床的状态。这项研究是与乌得勒支应用科学大学、伦敦玛丽女王大学、代尔夫特理工大学、Bienfait 和 Gantner Instruments正在开展的一个合作项目。
优化水软化工艺
软化过程发生在流化床反应器中，部分填充了种子材料，如沙子、石榴石和方解石颗粒。水被向上泵送，使颗粒床处于流化状态。在方解石颗粒表面加入苛性纳作为碳酸钙结晶的试剂。结晶使颗粒生长并下沉到反应器的底部。较大的颗粒减少可用表面积，从而对结晶效率产生不利影响。保持最佳工艺条件需要有关颗粒床流化状态的实时信息，以确定最佳结晶工艺所需的烧碱量。这种实时信息还可以防止过量使用苛性钠，防止对水质、工艺可持续性和成本产生不利影响。比重计软传感器旨在获得流化床反应器中的纵向信息，随后使用经验模型确定纵向孔隙率(2)和粒径分布。
比重计概念验证
比重计软传感器是基于水下称重法，也被称为阿基米德原理。阿基米德发现浸入静止流体中的物体受到一个向上的浮力，其大小等于该物体所排开的流体重量。该比重计的设计目的是让浸没的悬浮物悬浮在流化方解石颗粒的不同高度，并测量这些位置的浮力。
比重计软传感器的概念概述
为了证明比重计的可行性，Waternet和乌得勒支应用科学大学设计了一个检测实验装置，使用一个充满玻璃珠和方解石颗粒的透明圆柱体来模拟软化反应器。由Bienfait设计的智能滑轮传感器安装在气缸上方，用于移动由步进电机控制的浮动物体垂直通过流化床。滑轮测重元件（P100/3W，Gicam）和增量式旋转编码器（旋转器I28，Lika电子）测量气缸内浮动物体的重量和位置。步进电机、编码器和负载元件连接到Q系列数据采集和控制系统，该系统由一个Q.monixx控制器和Q.bloxx D101数字输入模块组成。
智能滑轮传感器
智能滑轮传感器是由四个组件组成,用于在气缸上下移动物体并测量其重量和位置。漂浮的物体附着在一根细的编织的鱼线上。该编织线串过第一个装有旋转编码器的滑轮上,该编码器将步进数从设定的零点传送到Q.bloxx D101测量模块。编织线随后穿过第二滑轮下方,该滑轮配备了测量电压的应变型称重传感器。该传感器测量的应变与浮动物体的质量线性相关,编织线穿过第三个滑轮以进行支撑。它连接到步进电机,在气缸中上下移动浮动的物体。
使用GI.bench数据采集软件进行测试系统配置和数据记录。Q.monixx不断地将数据流传输到PC上运行的GI.bench软件。使用GI.bench中的传感器缩放功能，将编码器和测重单元的测量数据从步进数[#]转换为位置[m]并将应变[V]转换为质量[kg]。在线仪表板允许操作员实时监控测试，用户可配置的数据记录器以最佳的采样速率将测量数据写入文件。
Waternet工程师开发了一个测试程序test.con，使测试自动化，并确保可重复性和可比性的测试结果。例程以预定义的步骤将浮动对象移动到圆柱体中的不同高度以进行测量。
test.con是Gantner Instruments的免费可视化编程语言，供工程师为测试自动化和分析创建自定义的应用程序。对于比重计实验设置，Waternet在大约30分钟内每次测试运行达到了20次测量。
新开发的比重计软传感器已被证明是获得全尺寸流化床反应器水力状态的一种更有效的方法。用于日常过程监控的纵向传感器的好处是可以实时访问颗粒床的行为，并在水流和过程条件的变化下具有更大的灵活性。
根据比重计的概念测试验证，结合数据驱动模型，可以估计的空隙率的误差为5%，颗粒尺寸约为10%。为了进一步提高比重计的精度和可靠性，有几个方面需要进一步发展。比如优化流化床较低区域的测量精度，增加差压传感器来改进模型验证，并应用CFD（计算流体动力学）来更好地模拟粒子-流体-物体之间的相互作用。
在Q.monixx中编写test.con运行程序
对测试结果有很大帮助
除了数据点数量外，还可以确定测量之间的最佳间隔，从而提高测试的时间效率。它可以显著改善水处理过程，如更灵活的操作，更好的水质，更少的接近不良流态化状态的风险，以及更少的化学品使用。
O.J.I.克莱默，范谢伊克，汉格尔布鲁克，p.j。德莫尔，科林，安辛，e。博克，W.P.布鲁吉姆，J.T.。填充料，一种新型测量流体床反应器内局部空洞分布的传感器，《水处理工程杂志》41C（2021）页。1-15, https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2021.102091
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