使用简单的基于电压的传感器对液滴大小分布进行线性表征,用于在水乳液中连续生产密集油
Akshay Ravi1, Amol V Ganjare1, Vivek V Ranade1
1Multiphase Reactors and Intensification Group Bernal Institute, University of Limerick, Limerick V94T9PX, Ireland.
Industrial & engineering chemistry research
|February 24, 2025
概括
一种新的在线方法使用度传感器和人工神经网络 (ANN) 进行实时滴滴大小分布 (DSD) 在连续乳液中的表征. 这种技术准确地估计了滴滴大小,这对于高效的乳液生产至关重要.
科学领域:
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 过程控制 过程控制
背景情况:
- 连续的乳液生产需要实时描述滴滴大小分布 (DSD).
- 之前的工作建立了离线度和基于ANN的软传感器,用于DSD估计.
- 需要在连续过程中进行廉价的线上DSD监控.
研究的目的:
- 开发和演示连续油入水乳液的线上DSD表征方法.
- 为了整合一个廉价的,在线度计与基于ANN的软传感器进行实时DSD估计.
- 调查操作参数对DSD和滴滴破裂效率的影响.
主要方法:
- 开发了一种基于线路度的软传感器系统.
- 采用基于的水力动力空化装置,用于连续的乳液生产.
- 使用人工神经网络 (ANN) 来从度数据中进行DSD估计.
- 研究了各种油体积分数和流量比率 (Q/q_net) 的油菜油与水中的乳液.
主要成果:
- 在线度传感器与ANN软传感器相结合,准确估计了DSD和特征直径.
- 对于油体积分数高达0.45和Q/q_net比高达100,Sauter的平均直径的估计准确度在±10%.
- 量化了Q/q_net比率和油体积分数对DSD和液滴破裂效率的影响.
结论:
- 开发的在线软传感器系统可以实时进行DSD表征,用于连续的乳液生产.
- 这种方法对于分散和连续的乳液制造工艺有价值.
- 该系统提供了一种具有成本效益的解决方案,用于监测和控制乳液质量.
