Информационно-измерительная система для гранулометрического анализа жидких дисперсных сред на основе видеотехнических средств и нейросетевых технологий

Харисова Зарина Ирековна

Информационно-измерительная система для гранулометрического анализа жидких дисперсных сред на основе видеотехнических средств и нейросетевых технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат наук Харисова Зарина Ирековна

Харисова Зарина Ирековна
кандидат наук
2018

Специальность ВАК РФ05.11.16

Количество страниц 157

Харисова Зарина Ирековна. Информационно-измерительная система для гранулометрического анализа жидких дисперсных сред на основе видеотехнических средств и нейросетевых технологий: дис. кандидат наук: 05.11.16 - Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям). ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет». 2018. 157 с.

Оглавление диссертации кандидат наук Харисова Зарина Ирековна

ВВЕДЕНИЕ

1 ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ ТЕНДЕНЦИЙ В ОБЛАСТИ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЖИДКИХ ДИСПЕРСНЫХ СРЕД И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1 Область применения систем гранулометрического анализа жидких дисперсных сред

1.2 Методы гранулометрического анализа жидких дисперсных сред

1.3 Интеллектуализация и калибровка систем гранулометрического анализа жидких дисперсных сред. Применение нейросетевых технологий в гранулометрическом анализе жидких дисперсных сред

1.4 Контроль гранулометрического состава в системах управления технологическими процессами производства водно-дисперсионных лакокрасочных материалов. Поточные анализаторы гранулометрического состава

1.5 Структура предлагаемой системы гранулометрического анализа жидких дисперсных сред и ее функционирование

1.6 Выводы по главе 1. Постановка задачи

2 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИНТЕНСИВНОСТИ ИЗЛУЧЕНИЯ В ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ КАМЕРЕ

2.1 Вводные замечания и основные допущения

2.2 Определение интенсивности излучения в рамках теории однократного рассеяния

2.3 Определение интенсивности излучения в рамках теории многократного рассеяния

2.4 Определение интенсивности излучения с учетом дополнительных переотражений в измерительной камере

2.5 Реализация математической модели в вычислительной среде Maple. Определение характерных параметров при гранулометрическом анализе жидких дисперсных сред

2.6 Выводы по главе

3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЖИДКИХ ДИСПЕРСНЫХ СРЕД

3.1 Определение гранулометрического состава жидких дисперсных сред. Построение кривой распределения частиц по размерам

3.2 Обучение искусственной нейросети системы определения гранулометрического состава жидких дисперсных сред

3.3 Определение «особых» точек для гранулометрического анализа

3.4 Алгоритм дополнительного обучения искусственной нейросети системы определения гранулометрического состава жидких дисперсных сред (критерий новизны изображения)

3.5 Выводы по главе

4 ОПТИМИЗАЦИЯ РАЗМЕРОВ И ФОРМЫ ПРОТОЧНОЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ КАМЕРЫ, ГИДРОДИНАМИЧЕСКИЙ РАСЧЕТ

4.1 Факторы, влияющие на проведение гранулометрического анализа жидких дисперсных сред

4.2 Определение режима движения частиц и скорости их осаждения, критическая скорость перехода ламинарного движения в турбулентное

4.3 Определение оптимальной конфигурации патрубков в измерительной камере

4.4 Определение расхода промывочной жидкости и длительности промывки измерительной камеры

4.5 Оценка длительности цикла измерений и калибровки

4.6 Конструктивное исполнение измерительной камеры

4.7 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Листинг программы для определения интенсивности

излучения в точке поверхности измерительной камеры

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Сравнительные графики распределения интенсивности

излучения в зависимости от концентрации частиц

ПРИЛОЖЕНИЕ В Определение рабочего диапазона концентрации частиц ... 145 ПРИЛОЖЕНИЕ Г Определение точек на поверхности измерительной камеры с максимальной чувствительностью интенсивности к изменению размера

частиц

ПРИЛОЖЕНИЕ Д Листинг программы построения гистограмм распределения

частиц по размерам

ПРИЛОЖЕНИЕ Е Акт о внедрении результатов диссертационной работы в

учебный процесс

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж Справка о внедрении результатов диссертационной работы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационно-измерительная система для гранулометрического анализа жидких дисперсных сред на основе видеотехнических средств и нейросетевых технологий»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В промышленности существует много различных процессов, в которых необходимо определять размеры, распределение частиц по размерам (РЧР) или гранулометрический состав (ГС) в жидких дисперсных средах (ЖДС). Это требуется, например, в химическом, пищевом и фармацевтическом производстве, в лакокрасочной, нефтеперерабатывающей и нефтехимической отраслях промышленности, в экологическом мониторинге. В лабораторных условиях получить результаты ГС не представляет особой проблемы, однако его исследование в условиях технологического потока требует специальных мер, обеспечивающих как достаточную метрологическую надежность, так и своевременность выдачи результата.

Для определения ГС ЖДС на сегодняшний день наиболее простым и употребительным способом является микроскопический анализ (для частиц размером 0.1-100 мкм), который сводится к использованию оптических (видеотехнических) средств, с помощью которых производят фотографирование исследуемых образцов, а затем обработку снимков. Альтернативным является нефелометрический метод (для частиц размером 0.01-10 мкм), который основан на зависимости индикатрис рассеяния (характеристик интенсивности рассеяния света по различным углам относительно зондирующего луча) от РЧР. Картины рассеяния света можно получать с помощью тех же видеотехнических средств, а анализ изображений удобно производить с помощью нейросетевых технологий, позволяющих обрабатывать снимки исследуемых образцов специальными нейросетевыми алгоритмами с целью классификации частиц по размерам и форме. Представление результатов с использованием указанных методов в конечном итоге сводится к построению гистограмм РЧР, а также интегральных и дифференциальных кривых, которые наглядно описывают ГС и характеризуют относительное содержание частиц того или иного размера (плотность распределения) соответственно.

Однако надежной технической реализации поточной системы гранулометрического анализа (ГА) ЖДС для широкого диапазона размеров частиц дисперсной фазы (от 0.01 до 50 мкм) на основе простых и доступных методов в настоящее время не существует.

В данной работе предлагается решение проблемы, которое заключается в модификации нефелометрического метода с применением видеотехнических средств, предоставляющих непрерывную последовательность кадров с изображениями рассеянного света с последующей их компьютерной обработкой. Получаемая таким образом измерительная информация обладает большой избыточностью, благодаря чему могут быть получены результаты, связанные с искомыми параметрами дисперсности ЖДС.

Перспективность описанного подхода заключается в возможности создания автоматических средств для экспрессных измерений ГС в технологическом цикле ряда производств (например, для информационно-измерительных управляющих систем в лакокрасочной промышленности и пр.), обеспечения своевременного контроля качества производимых материалов и снижения производственных затрат.

Степень разработанности темы исследования. Для решения поставленных задач в диссертационной работе проведен анализ трудов ученых, которые внесли значительный вклад в разработку и развитие систем определения параметров ЖДС. Фундаментальные исследования рассеяния света на частицах рассмотрены Дж. У. Рэлеем, П.Й. Дебаем, Дж. Тиндалем, Г.А. Ми, Х. К. Ван де Хюлстом, К.С. Шифриным, М. Керкером, А. Исимару, С.П. Беляевым. Известны современные теоретические и практические разработки Э.А. Месропяна, В.С. Фетисова, О.А. Дмитриева А.В. Мягченкова и др., посвященные исследованиям в области определения параметров ЖДС.

На сегодняшний день отдельно существуют достаточно надежные микроскопические методы ГА, которые, несмотря на их компьютеризацию, требуют значительных затрат времени, и нефелометрические методы анализа ГС, которые хорошо встраиваются в измерительные системы, но не обладают

достаточной метрологической надежностью, а также различные технологии интеллектуализации измерительных процессов (включая искусственные нейронные сети (ИНС)), которые позволяют совмещать в системе различные методы измерений, используя сильные стороны методов и нейтрализуя слабые.

Таким образом, существуют все предпосылки для создания поточных систем ГА ЖДС, обладающих достаточными метрологической надежностью и быстродействием.

Объект исследования - информационно-измерительная система для гранулометрического анализа жидких дисперсных сред на основе модифицированного нефелометрического и микроскопического методов с использованием видеотехнических средств.

Предмет исследования - метод гранулометрического анализа жидких дисперсных сред, модель измерительного преобразователя, структура и алгоритмы работы системы.

Область исследований - соответствует паспорту специальности 05.11.16 -Информационно-измерительные и управляющие системы п.6 «Исследование возможностей и путей совершенствования существующих и создания новых элементов, частей, образцов информационно-измерительных и управляющих систем, улучшение их технических, эксплуатационных, экономических и эргономических характеристик, разработка новых принципов построения и технических решений».

Цель диссертационной работы - разработка, исследование и экспериментальная апробация информационно-измерительной системы для гранулометрического анализа жидких дисперсных сред, позволяющей с достаточными метрологической надежностью и быстродействием определять гранулометрический состав жидких дисперсных сред в технологическом процессе.

В соответствии с поставленной целью определены задачи исследования:

1. Анализ существующих методов и средств ГА для условий технологических потоков, выявление проблем и возможностей их разрешения.

2. Разработка структуры и алгоритма работы информационно-измерительной системы на основе модифицированного нефелометрического и микроскопического методов с использованием видеотехнических средств.

3. Определение рабочего диапазона концентраций ЖДС и оптимальных размеров проточной измерительной камеры на основе разработанной математической модели рассеяния в ней зондирующего излучения.

4. Разработка алгоритма ГА ЖДС с использованием нейросетевого обучения и его практическая апробация.

5. Исследование влияния формы и размеров проточной измерительной камеры на измерительный процесс, выработка рекомендаций по проектированию измерительной камеры.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложена структура и алгоритм работы поточной системы для ГА ЖДС на основе видеотехнических средств и искусственной нейросети, которая позволяет при приемлемом быстродействии обеспечивать достоверность ГА для непрерывных технологических процессов. Разработана структура системы и алгоритм ее функционирования (патент РФ на изобретение № 2626381).

2. На основе разработанной математической модели для интенсивности рассеянного излучения внутри проточной измерительной камеры определены ее оптимальные размеры и рабочий диапазон концентраций ЖДС.

3. Предложена не применявшаяся ранее в подобных системах операция дополнительного обучения системы в процессе работы с применением микроскопического анализа, что способствует постепенному улучшению точностных характеристик системы и поддержанию достоверности ГА ЖДС.

4. Обоснованы геометрические и технологические параметры проточной измерительной камеры для предотвращения в ней застойных зон и многократных переотражений.

Практическая значимость работы заключается в том, что автором разработаны следующие программные и аппаратные средства, которые могут быть использованы в дальнейших исследованиях и на этапе внедрения системы в

производство с целью обеспечения своевременного контроля качества производимых материалов и снижения производственных затрат:

1. Программа для определения интенсивности излучения в любой точке на поверхности измерительной камеры, которая может быть использована для оценки картины рассеяния при заданных параметрах частиц ЖДС.

2. Программа для построения гистограмм РЧР по микроскопическим снимкам исследуемых образцов.

3. Алгоритм и программа автоматизированной обработки изображений рассеянного излучения с получением результата в виде параметров РЧР.

4. Конструкция измерительной камеры, включенной в проточную систему.

5. Методика и виртуальный прибор в среде LabView для определения особых точек на картине рассеяния, наиболее пригодных для обучения нейросети и получения результата в виде вектора трех параметров РЧР - моды распределения, дисперсии и коэффициента асимметрии.

6. Алгоритм определения показателя сходства картин рассеяния, имеющихся в памяти системы для ГА ЖДС, с вновь поступающими данными для анализа, который необходим для принятия решения о дополнительном обучении нейросети.

7. Инженерно-конструкторские решения, обеспечивающие приемлемые для заданных параметров ЖДС размеры и форму проточной измерительной камеры.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы геометрической оптики, теории переноса излучения, теория рассеяния света, численные методы и методы регрессионного анализа, теоретические методы искусственных нейросетей и обработки изображений, элементы гидромеханики. Во многих случаях применялось математическое моделирование, а также экспериментальные методы исследований.

На защиту выносятся:

1. Структура предложенной информационно-измерительной системы и алгоритм ее функционирования.

2. Результаты исследований рабочего диапазона концентраций ЖДС и

размеров проточной измерительной камеры на основе разработанной математической модели.

3. Результаты экспериментальных исследований системы, включая результаты гранулометрического анализа образцовых смесей.

4. Разработанная конструкция проточной измерительной камеры.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов подтверждается тем, что в теоретических построениях использовались законы и методы из оптики и информационно-измерительной техники, справедливость которых общепризнана, а также известный и хорошо зарекомендовавший себя математический аппарат; вводимые допущения и ограничения мотивировались фактами, известными из практики. Достоверность экспериментов гарантирована применением сертифицированных и аттестованных приборов и выполнением подготовки образцов, градуировки и испытаний в соответствии с действующими российскими стандартами (ГОСТ 29024-91 и др.). Достоверность математических моделей подтверждается удовлетворительной сходимостью результатов вычислительных и натурных экспериментов: у зависимостей, для которых было возможно прямое сопоставление результатов вычислительных и натурных экспериментов, расхождение результатов не превышало 15 %.

Востребованность исследований. С 2017 г. исследования и разработки по теме диссертации выполняются по хоздоговору с ООО НПЦ «Астра» (г. Уфа). № гос. регистрации в ЕГИСУ НИОКТР АААА-А17-117110100118-6.

Реализация результатов работы. Результаты теоретических и экспериментальных исследований использованы в ООО НПЦ «Астра» при разработке перспективного нефелометрического гранулометра, а также в учебном процессе в ФГБОУ ВО УГАТУ при изучении бакалаврами дисциплины «Автоматизация измерительного эксперимента».

Апробация результатов работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международных и Всероссийских научно-практических конференциях: «175 лет ВНИИМ им. Д. И. Менделеева и Национальной системе обеспечения единства измерений», (Санкт-Петербург,

2017 г.); «Проблемы получения, обработки и передачи измерительной информации» (Уфа, 2017 г.); «Перспективные информационные технологии)» (Самара, 2017 г.); «Современные проблемы науки и образования в техническом вузе» (Стерлитамак, 2015 г.); «Areas of scientific thought» (Шеффилд, 2014 г.); «Перспективные разработки науки и техники» (Польша, 2013 г.); «Актуальные проблемы экологии и охраны труда» (Курск, 2012 г.); «Микроэлектроника и информатика» (Зеленоград, 2012 г.); «Vêda a technologie: krok do budoucnosti -2013» (Прага, 2013 г.); VIII, IX, X и XI Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения» (Уфа, 2014 г., 2015 г., 2016 г., 2017 г.); VII и X Всероссийской зимней школе-семинаре аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы науки и техники» (Уфа, 2014 г., 2017 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликована 21 работа, из них 3 - в рецензируемых журналах ВАК РФ, 1 - в издании, индексируемом Scopus, получено 2 патента РФ на изобретение, 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад автора состоит в непосредственном участии на всех этапах исследований. Все результаты, определяющие научную новизну работы, получены автором лично. Имеется ряд работ, опубликованных единолично.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Материалы изложены на 157 страницах, содержат 57 иллюстраций и 10 таблиц.

1 ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ ТЕНДЕНЦИЙ В ОБЛАСТИ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЖИДКИХ ДИСПЕРСНЫХ СРЕД И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1 Область применения систем гранулометрического анализа

жидких дисперсных сред

Во многих отраслях промышленности на различных стадиях технологического производства необходимо определять гранулометрический состав (ГС) жидких дисперсных сред (ЖДС). Под гранулометрическим составом подразумевают процентное (долевое) распределение массы или числа частиц по их размерам (диапазонам размеров) [1]. ЖДС - это жидкие, несмешивающиеся, химически не реагирующие друг с другом образования из двух или большего числа фаз. Мелко распределенное в дисперсионной среде вещество называется дисперсной фазой (ДФ). Типы ДС различаются в зависимости от агрегатного состояния дисперсионной среды и ДФ. В природе и технике наибольшее распространение получили ДС в виде эмульсий, суспензий и коллоидных растворов, поэтому в последующем рассматриваться будут только эти виды сред.

Размер и форма частиц определяют многие свойства ЖДС, ГА является необходимой мерой контроля во многих технологических процессах: в области химического, фармацевтического и пищевого производств, экологического мониторинга, в лакокрасочной, нефтеперерабатывающей, нефтехимической и других отраслях промышленности. Наиболее типичными примерами областей и объектов, где требуется определение ГС, являются:

- контроль и автоматизация процесса подготовки и определения качества суспензий, золей, эмульсий, полимерных, органических и неорганических материалов в химической отрасли промышленности;

- контроль характеристик материалов для производства фармацевтических препаратов, определение влияния на фармакологические свойства;

- контроль и автоматизация процесса производства и определения качества пищевых продуктов и напитков;

- контроль качества питьевой воды на этапах ее подготовки, определение состояния фильтрующих материалов, контроль состояния технических жидкостей и топливо-смазочных материалов гидроагрегатов, контроль качества топлива;

- контроль износа машин, механизмов, технологических установок на основе исследований моторных, гидравлических, редукторных, циркуляционных масел, охлаждающих жидкостей и смазок;

- контроль параметров и производственных затрат при изготовлении красок и пигментов в лакокрасочной промышленности;

- определение загрязнения нефти, контроль параметров обратных вод;

- контроль параметров производства красителей и чернил, определяющих качество печати, снижение износа частей механизмов принтеров;

- контроль стабильности эмульсий, суспензий в косметической отрасли промышленности.

1.2 Методы гранулометрического анализа жидких дисперсных сред

Под дисперсной средой (ДС) понимается двухфазная система, в которой одно вещество (в раздробленном состоянии) распределено в другом веществе. Раздробленное вещество при этом принято называть ДФ, а среду, в которой оно распределено - дисперсионной средой.

Дисперсность жидкой среды определяет количественную характеристику раздробленности частиц ДФ. Поскольку степень дисперсности - это обратная поперечному размеру дисперсной частицы величина, то из этого следует, что с уменьшением размера частиц ДФ, увеличивается степень дисперсности и наоборот [2]. По классификации Оствальда В.Ф. ДС делятся на грубодисперсные системы (эмульсии, суспензии и порошки) с размерами частиц ДФ больше10-5 м тонкодисперсные системы с размерами частиц ДФ от 10-7 до 10-5 м и коллоидно-

дисперсные системы с размерами частиц ДФ от 10-9 до 10-7 м.

ДФ и дисперсионная среда могут находиться в одном из трех агрегатных состояний: твердом, жидком или газообразном, образуя сочетаниями различные системы (эмульсии, суспензии, порошки и пр.).

Первые приборы для измерений параметров ДС были разработаны уже в 19 веке (Р. А. Зигмонди, М. С. Цвет, Т. Сведберг, Ж. Б. Перрен). В 20 веке проводилось большое количество исследований в области дисперсных и коллоидных систем, известны труды следующих ученых: Н. П. Пескова, академиков П. А. Ребиндера и Б. В. Дерягина, А. В. Думанского, И. Ленгмюра, А. В. Киселева. Известны разработки в области ГА ЖДС У. Коултера, Н. А. Фигуровского, А. Фритча, Ф. К. Ретча, М. Хорибы, С. Шимадзу. С развитием представлений о ДС совершенствовались и приборы для ГА.

Взвешенные частицы в ЖДС имеют разнообразную геометрическую форму (сферы, многогранники, пластины, цилиндры, иглы и пр.), для характеристики которой пользуются параметрами, приведенными на рисунке 1.1: диаметр Ферета - расстояние между двумя касательными к противоположным сторонам частицы, которые перпендикулярны рассматриваемому направлению; диаметр Мартина -длина линии, параллельной направлению, которое разделяет профиль частицы на две равные по площади части; максимальный и минимальный линейные диаметры; диаметр эквивалентной сферы - диаметр круга проекции частицы [3] и др.

Как правило, при определении размеров частиц пользуются аппроксимацией, заменяя реальную форму частиц эквивалентной сферической, поскольку данную геометрическую форму можно охарактеризовать всего одним параметром - диаметром (радиусом).

При изучении свойств дисперсных материалов одной из важнейших задач является выявление закономерности распределения частиц, которая устанавливает процентное содержание частиц с определенными размерами. Графически функция распределения частиц по размерам выражается в виде

кривой распределения, процентное содержание частиц с определенными размерами - в виде гистограмм распределения.

Рисунок 1.1 - Параметры несферической частицы: й - диаметр Ферета; й2 - диаметр Мартина; йз - максимальный линейный диаметр; й\ - минимальный линейный диаметр; - диаметр эквивалентной сферы

Дисперсный состав описывают интегральной функцией распределения количества ДФ по размерам частиц, равной выраженному в процентах отношению частиц, диаметр которых меньше заданного, к общему количеству исследуемого материала.

В общем случае кривая распределения описывается следующими уравнениями:

Р (г)

йЫ

Р (г) = Р

йт

(Г - т1 )(т2 - т)

т2 - т1

= Р (ц),

(1.1) (1.2)

где

ад

- функция распределения частиц по размерам, ДЦ - логарифмическая нормальная функция, г - размер частиц в пределах от г до Г2, м, N - количество частиц в единице объема, ед.

Поскольку нижний предел для большинства ДС очень мал г принимают равным нулю, а верхний предел принимается много большим, чем размер частиц, то распределение частиц по размерам (РЧР) в простейшем случае сводится к логарифмически нормальному закону согласно теории Колмогорова [4].

Существует много разновидностей аналитических форм записи кривых распределения, так, известны формы записи в виде логарифмически нормального

закона распределения, в степенном виде, а также уравнения Мартина, Хейвуда, Годена и Андреева, Розина-Раммлера, формула Свенсона [5]. Авдеевым Н. Я. была доказана эквивалентность форм записи в виде логарифмически нормального закона распределения и в степенном виде при условии надлежащего подбора параметров.

Логарифмически нормальный закон распределения частиц по размерам описывается уравнением 1.3:

где Ал - нормировка (константа), £ - медиана, а - дисперсия распределения.

Степенное выражение кривой распределения частиц по размерам описывается уравнением 1.4:

где Ас - нормировка (константа), m, а, p - параметры, определяющие крутизну максимума, степень асимметричности графика распределения и его вид.

Форма записи кривой распределения частиц по размерам в виде логарифмически нормального закона при m = 0 и р = 1 превращается в уравнение Мартина, при m = 0 - в уравнение Хейвуда, р = 0 - в уравнение Годена и Андреева. При m = 0 и р = 2 превращается в нормальное распределение Гаусса, при m = 1 и р = 1 - в уравнение Розина-Раммлера.

В случае если кривая обладает двумя или более максимумами аналитическая запись усложняется и выражается в виде степенного многочлена, выведенного Авдеевым Н. Я. [6].

РЧР для ЖДС оценивается с помощью гистограмм распределения [7] (рисунок 1.2), а также дифференциальных (плотность вероятности) (рисунок 1.3 а) и интегральных (кумулятивных) функций распределения (рисунок 1.3 б) [8].

(1.3)

Г (г )с = ^ гт ехр(-агр ),

(1.4)

123456789 10 Размеры частиц, мкм Рисунок 1.2 - Гистограмма распределения частиц по размерам

0.5

О} <1

0,25

а = 1. 1 = 2

а = 2. 1 = 2

а = 3, 1 = 2

а = 5. 1=1

а = 9, 1 = 0,5 _ '

1 / /// Л-у ,

0,5

о4

О)"

0,25

/ /

И/ / / /

:// / / '0 / / / / //// / / / У а = 1. а = 2, а = 3. 1 = 2 1 = 2 1 = 2

/ а = 5. 1=1--"

л 1 / // а = 9. А = 0.5 _ ■

/ж/

10 20 Размеры частиц £>. мкм

10 20 Размеры частиц И, мкм

а) б)

Рисунок 1.3 - а) Дифференциальные функции гамма-распределения б) Интегральные функции гамма-распределения (а > 0 и X > 0 - параметры гамма-распределения, AQ/AD - отношение значения содержания частиц к принятому интервалу диаметров)

Для построения дифференциальной кривой распределения по оси абсцисс откладываются значения - ДQ/ДD (отношение значения содержания частиц к принятому интервалу диаметров ДО), по оси ординат - размеры частиц D. Для построения интегральной кривой распределения по оси абсцисс откладывают число частиц по размерам для каждого значения D - Q, %, по оси ординат -размеры частиц D. Как видно по рисунку 1.4 РЧР для ЖДС достаточно хорошо согласуется с кривой гамма-распределения. Аналитическая функция гамма-распределения в дифференциальной форме определяется формулой [9]:

р( О) -

л а г^а-1

■ е"^, еслиD > 0

Г(а)

(1.5)

0,

если D < 0

где параметры а

> 0, X > 0, Г (а) - / 1 е °^х - гамма-функция.

о

На практике форму распределения частиц удобно оценивать с помощью геометрических параметров дифференциальной кривой распределения (функции плотности вероятности), по которой можно определить параметры распределения частиц для дальнейшего нейросетевого обучения системы (рисунок 1.5) (можно ограничиться, например, несколькими параметрами - модой М0 (М0 = (а-1)Х, а > 0), дисперсией А0 (А0 = аХ2), коэффициентом асимметрии Ка (Ка = 2/а1/2) и т.п.).

20 г—■—-—*-*--------—-—-—

12 3 456789 10

Размеры частиц, мкм

Рисунок 1.4 - Гистограмма распределения частиц по размерам и дифференциальная кривая распределения

Рисунок 1.5 - Параметры некой случайной величины X: Мо - мода; Ао - дисперсия; Ка - коэффициент асимметрии; М - медиана

Современные методы ГА ЖДС (рисунок 1.6) представлены разновидностями седиментационных (методы центробежной, гравитационной и фотоседиментометрии), ситовых (механические, фильтрационные и кондуктометрические), оптических (методы световой и электронной микроскопии

и на основе фотометрии проходящего света (нефелометрия, турбидиметрия, статическое рассеяние света (СРС), динамическое рассеяние света (ДРС), а также рентгеновским и ультразвуковым методами.

Применимость перечисленных методов для определения гранулометрического состава суспензий в различных диапазонах размеров частиц представлена на рисунке 1.7.

Рисунок 1.6 - Классификация методов ГА ЖДС

Рисунок 1.7 - Применимость различных методов для определения гранулометрического состава

суспензий в различных диапазонах размеров частиц

Ситовый метод является довольно простым в реализации, разновидностями которого являются механические, фильтрационные и кондуктометрические методы (рисунок 1.7). Механические ситовые методы используются преимущественно для сыпучих материалов с размерами частиц более 10 мкм [10]. Примером реализации ситового метода является аналитическая просеивающая машина для сухого рассева Retsch AS 200 [11] с набором контрольных сит различного модуля, позволяющая определять размеры частиц в диапазоне от 20 мкм до 25 мм. Контроль параметров осуществляется использованием сит различных размеров или длительностью встряхиваний.

Фильтрационные ситовые методы предназначены преимущественно для жидких просеиваний частиц сферической формы в пределах от 0.1 до 5 мкм и реализуются применением микропористых фильтров.

Кондуктометрические методы (на основе счетчика Коултера) согласно классификации А. Дорожковски [12] относятся к ситовым и сводятся к определению электрического сопротивления в момент прохождения исследуемой частицей отверстия (капилляра) [13, 14]. При этом снимается импульс напряжения, амплитуда которого пропорциональна объему проходящей через капилляр частицы. Затем полученные данные обрабатываются, производится подсчет количества частиц. Современные приборы такого типа позволяют анализировать частицы с размерами в пределах от 1 мкм до 1 мм. Данный метод применим к суспензиям, очень чувствителен к концентрации частиц и требует предварительной подготовки исследуемой суспензии. Недостатками метода являются невозможность анализировать частицы без использования электролита и длительность проведения измерений. Известен счетчик Коултера Multisizer 4e компании Beckman Coulter, предназначенный для подсчета размеров и количества биологических частиц в диапазоне от 0.2 до 1600 мкм [15].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Харисова Зарина Ирековна, 2018 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Коузов, П.А. Основы анализа дисперсного состава промышленных пылей и измельченных материалов / П.А. Коузов. - 3-е изд. - Л.: Химия, 1987.

- 264 с.

2. Мягченков, В.А. Поверхностные явления и дисперсные системы : учебное пособие для вузов / В. А. Мягченков. - М.: КолосС, 2007. - 186 с.

3. Ламбурн, Р. Лакокрасочные материалы и покрытия. Теория и практика. Пер. с англ. - СПб.: Химия, 1991. - 512 с.

4. Колмогоров, А.Н. О логарифмически-нормальном законе распределения размеров частиц при дроблении / А.Н Колмогоров // Докл. АН СССР. - 1941. С. 145-148.

5. Ходаков, Г.С. Основные методы дисперсионного анализа порошков / Г.С. Ходаков. - М. : Стройиздат, 1968. - 199 с.

6. Авдеев, Н.Я. Об аналитическом методе расчета седиментометрического дисперсионного анализа / Н.Я. Авдеев.- Ростов-на-Дону.: РГУ, 1964. - 201 с.

7. Allen, T. Particle Size Measurement - 3rd ed. - Chapman and Hall, New York, 1981. - 678 с.

8. Irani, R.R., Callis, C.F. Particle Size: measurement, interpretation and application. - John Wiley and Sons, NY-London, 1963. - 178 с.

9. Магазинников, Л.И., Высшая математика IV. Теория вероятностей: Учебное пособие / Л.И. Магазинников. - Томск: ТУСУР, 2012. - 151 с.

10. А.с. 542941 СССР, МПК G01N Ситовой анализатор [Текст] Л.П. Зарогатский, А.Д. Рудин, В.А. Цукерман и Г.П. Шей; заявл. 09.07.74 (21) 2042136/25; опубл. 15.01.77; бюл. №2. - 3 с.

11. Техническая информация компании Retsch [Электронный ресурс].

- Retsch GmbH, 2018. - Режим доступа: http://www.retsch.ru/ru/products/ sieving /sieve -shakers/as-200-control.

12. Lambourne, R. Strivens, T.A. Paint and Surface Coatings: Theory and Practice. / R. Lambourne, T.A. Strivens. - 2nd ed. - William Andrew, 1999. - 798 с.

13. Merkus, H.G. Particle size measurement: fundamentals, practice, quality. / H.G. Merkus. - Springer, 2009. - 534 с.

14. Архипов, В.А. Движение частиц дисперсной фазы в несущей среде: учебное пособие [Электронный ресурс]. - Томск, 2018. - Режим доступа: http://elanbook.com /book/76789.

15. Техническая информация компании Beckman Coulter [Электронный ресурс]. - Beckman Coulter, 2018. - Режим доступа: https://www.mybeckman.ru /cell-counters-and-analyzers/multisizer-4e.

16. Фигуровский, Н.А. Седиментометрический анализ / Н.А. Фигуровский, под ред. и с предисл. П.А. Ребиндера. - М.: АН СССР, 1948. - 332 с.

17. А.с. 234726 СССР, МПК G01N Седиментометр [Текст] В.Н. Несин, Е.И. Павловский; заявл. 30.10.1967 (№ 119366); опубл. 10.1.1977; бюл. №4. - 2 с.

18. Анализатор размеров частиц BI-DCP методом фотоседиментации на центрифуге [Электронный ресурс]. - Группа компаний «ГРАНАТ», 2018. -Режим доступа: http://granat-e.ru/brookhaven_bi-dcp.html.

19. Техническая информация компании Micromeritics [Электронный ресурс]. - Micromeritics Instrument Corp, 2018. - Режим доступа: http://www.micromeritics.com/Repository/Files/SediGraph_5120_Brochure_1 .pdf.

20. Техническая информация компании ООО «Компания Ходакова» [Электронный ресурс]. - Г.С. Ходаков, 2018.- Режим доступа: http://khodakov.ru.

21. Фетисов, В.С. Фотометрические полевые средства измерений концентрации жидких дисперсных систем / В.С. Фетисов. - Уфа: УГАТУ, 2005. - 233 с.

22. Xu, R. Particle characterization: light scattering methods / R. Xu. - Kluwer Academuc Publishers, 2002. - 410 с.

23. Пат. 2485481 РФ, МПК G01N15/02. Способ анализа взвешенных частиц /Семенов В.В., Шандра А.С.; заявл. 16.12.2011; опубл. 20.06.2013; бюл. №4.- 6 с.

24. Пат. 5438408 США, МКИ G01N15/02 Measuring device and method for the determination of particle size distributions by scattered light measurements; / R. Weichert, W. Witt ; заявл. 05.07.1992; опубл. 01.08.1995. - 23 с.

25. Пат. 2282176 РФ, МПК G01N15/02. Способ определения параметров взвешенных частиц произвольной формы / Корзунин Л.Г., Скворцов Е.С., Збрицкий В.Л.; заявл. 23.04.2013; опубл. 10.12.2014; бюл. №23. - 10 с.

26. ISO 13322-1:2014 Particle size analysis - Image analysis methods, ч.1: Static image analysis methods. Анализ размеров частиц, ч.1. - 24 с.

27. ISO 13322-2:2016 Particle size analysis - Image analysis methods - Part 2: Dynamic image analysis methods. Анализ размеров частиц, ч.2. - 20 с.

28. ГОСТ 11772-73 Дисперсии полимеров и сополимеров водные. Микрофотографический метод определения размера частиц - М.: Изд.-во стандартов, 1973. - 6 с.

29. Техническая информация компании «Техноприбор» [Электронный ресурс]. - Техноприбор, 2018. - Режим доступа: http://www.tehnopribor.ru/ product/granulometricheskie-analizatory.

30. Webb, P.A. A primer on particle sizing by static laser light scattering / P.A. Webb. - Micromeritics Instrument Corp, 2000. - 74 с.

31. Фролов, Ю.Г. Курс коллоидной химии. / Ю.Г. Фролов. - M.: Химия, 1989. - 465 с.

32. Мухина, Е.А. Физико-химические методы анализа: учебник для техникумов / Е.А. Мухина - М.: Химия, 1995. - 416 с.

33. Пат. 7663751 США, МКИ G01N21 Nephelometer instrument for measuring turbidity of water/ H. Mitchel; заявл. 10.02.2009; опубл. 16.02.2010. - 4 с.

34. Техническая информация компании Hach [Электронный ресурс]. -Hach Company, 2018. - Режим доступа: https://ru.hach.com/2100q/product?id= 20832776922 &callback=qs.

35. Пат. 4841157 США, МКИ G01N21/53 Optical backscatter turbidimeter sensor / J. P. Downing; заявл. 06.01.1988; опубл. 20.06.1989. - 9 с.

36. Шифрин, К.С. Изучение свойств вещества по однократному рассеянию / К.С. Шифрин // Теоретические и прикладные проблемы рассеяния света. - Минск.: Наука и техника, 1971. - 244 с.

37. Пат. 6404494 США, МКИ G01N21/53 Measurement of the lidar ratio for atmospheric aerosols using a 180 degree-backscatter nephelometer / S.J. Masonis; заявл. 12.22.1999; опубл. 06.11.2002. - 15 с.

38. Электронное оборудование фирмы FMA Morer (FMA Morer) / Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 1996. - 20 с.

39. Техническая информация компании НПФ «ЛЮМЭКС». [Электронный ресурс]. - ЛЮМЭКС, 2018. - Режим доступа: http://www.lumex.ru.

40. ЛАСКА-техно: Лазерный анализатор микрочастиц. [Электронный ресурс]. - ЛЮМЭКС, 2018. - Режим доступа: http://www.lumex.ru.

41. Kazovsky, L.G. Particle analysis using forward scattering data / L.G. Kazovsky // Applied Optics. - V.23 - 1984. - С.448.

42. McCave, I.N., Evaluation of a laser-diffraction-size analyzer for use with natural sediments / I.N. McCave. - J. Sedim. Res., V.56, 1986. - С.561.

43. Румянцев, В.В. Гранулометрический анализ с помощью лазерных анализаторов серии Sald Shimadzu / В.В. Румянцев. - Аналитика, 2013. - 60 с.

44. ISO 13320-1:2009 Particle size analysis - Laser diffraction methods. Анализ размеров частиц. - 51 с.

45. ГОСТ Р 8.777-2011 Государственная система обеспечения единства измерений (ГСИ). Дисперсный состав аэрозолей и взвесей. Определение размеров частиц. - М.: Стандартинформ, 2012. - 8 с.

46. Техническая информация компании Horiba [Электронный ресурс]. -Horiba, Ltd, 2018. - Режим доступа: http://www.horiba.com/ fileadmin/uploads/Scientific/Documents/PSA/Brochures/LA-960_Brochure.pdf.

47. Техническая информация компании Fritsch [Электронный ресурс]. -Fritsch Gmbh, 2018. - Режим доступа: http://www.fritsch-sizing.ru/uploads/tx_downloads/r_ANALYSETTE_01.pdf.

48. Техническая информация компании Micromeritics [Электронный ресурс]. - Micromeritics Instrument Corp, 2018. - Режим доступа: http://www.micromeritics.com/pdf/products/Saturn_Digisizer_Brochure.pdf.

49. Техническая информация компании Bettersize [Электронный ресурс]. -Bettersize Instruments Ltd, 2018. - Режим доступа: http://bettersize.com.hk /products/bettersizer-s3-series.

50. Техническая информация компании Sympatec [Электронный ресурс]. -Sympatec GmbH, 2018. - Режим доступа: http://www.sympatec.com /RU/ImageAnalysis/ImageAnalysis.html.

51. А.с. 1057814 СССР, МПК G01N 5/00 Устройство для дисперсного анализа частиц методом микроскопии [Текст] А.Д. Гуткович, В.В. Шебырев, Э.П. Рыбкин. Б.Н. Груздев; заявл. 23.04.19682; опубл. 30.11.1983; бюл.№ 44.-4 с.

52. Eshel, G., Levy, G.J., Mingelgrin, U. Critical evaluation of the use of laser diffraction for particle-size distribution analysis / G. Eshel, G.J. Levy, U. Mingelgrin. - Soil Sci. Soc.Am. J, 2004. - С. 736.

53. ГОСТ Р 8.774-2011 Государственная система обеспечения единства измерений (ГСИ). Дисперсный состав жидких сред. Определение размеров частиц по динамическому рассеянию света. - М.: Стандартинформ, 2010. - 8 с.

54. ISO 22412:2008 Particle size analysis - Dynamic light scattering. Анализ размеров частиц. - 24 с.

55. ISO 13321:1996 Particle size analysis - Photon correlation spectroscopy. Анализ размеров частиц. - 28 с.

56. Техническая информация компании Retsch [Электронный ресурс]. -Retsch GmbH, 2018. - Режим доступа: http://www.dia-m.ru/upload/iblock/ c30/379- retsch.pdf.

57. Техническая информация компании Fritsch [Электронный ресурс]. -Fritsch Gmbh, 2018. - Режим доступа: http://www.fritsch-sizing.ru/?id=990443.

58. Техническая информация компании Sympatec [Электронный ресурс]. -Sympatec GmbH, 2018. - Режим доступа: http://www.sympatec.com/RU/ ImageAnalysis/ImageAnalysis.html.

59. Техническая информация компании Particulate Systems [Электронный ресурс]. - Particulate Systems, 2018. - Режим доступа:

http://www.particulatesystems.com/particle-insight.

60. Пат. 20040208352 США, МКИ G01N15 Determination of particle size by image analysis; D. Neuberger, J. Wong; заявл. 21.04.2003; опубл.21.10.2004. - 17 с.

61. Fournet, G. Small-Angle Scattering of X-Rays / G. Fournet. - John Wiley & Sons, Inc., 1955. - 276 с.

62. Техническая информация компании Sympatec [Электронный ресурс]. -Sympatec GmbH, 2018. - Режим доступа: http://www.sympatec.com/RU/ UltrasonicExtinction/NIMBUS.html.

63. Техническая информация компании Anton Paar [Электронный ресурс]. - Massystem, 2018. - Режим доступа: http://massystem.by/anton-paar.

64. Техническая информация компании Анализатор / DF-PSM Ультразвуковой онлайновый гранулометр Восток http://analyzator.su /ultrazvukovoj_online_granulometer.php.

65. Техническая информация компании Sympatec [Электронный ресурс]. -Sympatec GmbH, 2018. - Режим доступа: http://www.sympatec.com/RU/ Quality/ ISOStandards.html#WG8.

66. Маргулис, М.А., Основы звукохимии. Учебное пособие для химических специальностей вузов / М.А. Маргулис. - М.: Высшая школа, 1984. - 272 с.

67. Антонникова А.А., Коровина, Н.В., Кудряшова, О.Б. и др. Экспериментальное исследование динамики дисперсных характеристик аэрозоля при ультразвуковом воздействии / А.А. Антонникова, Н.В. Коровина, О.Б. Кудряшова // Оптика атмосферы и океана. Т. 25, №07, 2012. - С. 650.

68. Техническая информация компании Fritsch [Электронный ресурс]. -Fritsch Gmbh, 2018. - Режим доступа: http://www.fritsch.com.ru/izmerenie-razmera-chastic/staticheskoe-rassejanie-sveta/detali/produkty/lazernyi-pribor-dlja-izmerenija-razmera-chastic-analysette-22-nanotec-izmeritelnyi-blok.

69. Трофимов, В.Т., Королев, В.А., Николаева, С.К К вопросу об определении гранулометрического состава грунтов с использованием лазерных анализаторов / В.Т. Трофимов, В.А. Королев, С.К. Николаева // Инженерные

изыскания, 2014. - №5. - С.29.

70. ГОСТ Р 8.673-2009 Датчики интеллектуальные и системы измерительные интеллектуальные. Основные термины и определения.:- М.: Стандартинформ, 2009. - 12 с.

71. Эталонные материалы ВНИИМ [Электронный ресурс]. - ВНИИМ, 2018. - Режим доступа: http://fhi.vniim.ru/em/stand-granul.

72. Дружинин, И.И. Метрологический самоконтроль в интеллектуальных датчиках удельной электрической проводимости. УКИ-10, М.: - 2010. -12 с.

73. Тайманов, Р.Е., Сапожникова, К.В. Метрологический самоконтроль датчиков / Р.Е. Тайманов, К.В. Сапожникова // Датчики и системы, 2011. - №2. -С.58.

74. Патент № 2559164 РФ, МПК G01N 21/49, опубл. 10.08.2015 Пат. 2559164 РФ, МПК G01N 21 / Интеллектуальный бесконтактный мутномер / Фетисов В.С, Харисова З.И.; заявл. 05.05.2014; опубл. 10.07.2015; бюл.22. - 11 с.

75. Комплект стандартных образцов гран. состава ЭПГ-1 [Электронный ресурс]. - ГРАНАТ, 2018. - Режим доступа: http://granat-e.ru/gso_epg-1.html.

76. Техническая информация компании Sympatec [Электронный ресурс]. -Sympatec GmbH, 2018. - Режим доступа: Sympatec http: //www.sympatec.com/RU/Quality/ReferenceMaterials. html.

77. ГОСТ 8.531-2002 Стандартные образцы состава монолитных и дисперсных материалов. М.: Стандартинформ, 2002. - 15 с.

78. ГОСТ Р 8.896-2015 Государственная система обеспечения единства измерений. Анализаторы размеров частиц лазерные. М.: Стандарт, 2015. - 14 с.

79. ГОСТ Р 8.606-2004 Государственная система обеспечения единства измерений (ГСИ). Государственная поверочная схема для средств измерений дисперсных параметров. - М.: Стандартинформ, 2004. - 6 с.

80. ГОСТ Р ISO 11171 - 2012 Гидропривод объемный. Калибровка автоматических счетчиков частиц в жидкости.:- М.: Стандартинформ, 2012. - 46 с.

81. Бердник, В.В., Определение размеров сферических частиц по угловой

зависимости рассеянного излучения методом нейронных сетей / В.В. Бердник, В.А. Лойко // Нейроинформатика-2006. Москва: МИФИ, 2006. - 89 с.

82. Исимару, А., Маркс, Р. А., Ленг, Ц., Лэм, Ч., Particle-size distribution determination using optical sensing and neural networks / А. Исимару, Р. А. Маркс, Ц. Ленг, Ч. Лэм, 1990. - 1221 с.

83. Казанцев, П.А., Нейросетевого распознавание гранулометрического состава набора шарообразных тел по огибающей поверхности / П.А. Казанцев,

A.М. Лодягин, С.В. Коробкова // Нейроинформатика-2006. - 2006. - С. 145.

84. Пат. 2300753 РФ, МПК G01N15/00 Система адаптивного нейросетевого определения гранулометрического состава частиц / Галуза Ю.П., Галушкин А.И., Коробкова С.В., Леонов А.С.; заявл. 23.09.2004; опубл. 10.06.2007; бюл. №16. 8с.

85. Николайкин, Н.И., Николайкина, Н.Е., Мелехова, О.П. Экология / Н.И. Николайкин, Н.Е. Николайкина, О.П. Мелехова. - 3-е изд. - М.: 2004. - 624 с.

86. Казакова, Е.Е. Водно-дисперсионные акриловые лакокрасочные материалы / Е.Е. Казакова. - Пейнт-медиа, 2003. - 136 с.

87. Ермолаев, А.Н., Мельничук, О.В. Контроль концентрации и дисперсности в системах управления технологическими процессами производства лакокрасочных материалов / А.Н. Ермолаев, О.В. Мельничук // Альманах современной науки и образования: № 9, 2015. - С. 62.

88. ГОСТ Р 52020-2003 Материалы лакокрасочные водно-дисперсионные: - М.: Стандартинформ, 2012. - 12 с.

89. Система анализа динамических изображений Sysmex FPIA3000 [Электронный ресурс]. - Sysmex, 2018. - Режим доступа: http://malvern.nt-rt.ru/ .

90. Reviewing a Decade of Online Particle Sizing [Электронный ресурс]. -Malvern Instruments Ltd, 2018. - Режим доступа: http://www.malvern.com/en/ support/resource-center/articles/AN140925-A-Decade-0f-0nline-Particle-Sizing.aspx.

91. Харисова, З.И. Интеллектуальный анализатор жидкостей для контроля мутности и концентрации дисперсной фазы / З.И. Харисова,

B.С. Фетисов // Экологические системы и приборы. - 2014. - № 5. - С. 3.

92. Техническая информация ЗАО «Спектроскопические системы» [Электронный ресурс]. - Спектроскопические системы, 2018. - Режим доступа: http : //www. spectrosystems. ru/analytical/material-test/grainmetric. shtml.

93. Стафеев, С.К., Боярский, К.К., Башнина, Г.Л. Основы оптики: Учебное пособие / С.К. Стафеев, К.К. Боярский, Г.Л. Башнина. - Лань, 2006. - 235 с.

94. Шифрин, К.С. Рассеяние света в мутной среде / К.С. Шифрин. - Л.: Гостехтеориздат, 1951. - 288 с.

95. Шифрин, К.С. Введение в оптику океана / К.С. Шифрин. - Л.: Гидрометеоиздат, 1983. - 278 с.

96. Ван де Хюлст, Г. Рассеяние света малыми частицами / Г. Ван де Хюлст. - М.: ИИЛ, 1961. - 537 с.

97. Щукин, Е.А., Перцов, А.В., Амелина, Е.А. Коллоидная химия / Е.А. Щукин, А.В. Перцов, Е.А. Амелина. - М.: Высшая школа, 1992. - 414 с.

98. Исимару, А. Распространение и рассеяние волн в случайно-неоднородных средах / А. Исимару. М.: Мир, 1981. - 280 с.

99. Фридрисберг, Д.А. Курс коллоидной химии / Д.А. Фридрисберг. - Л.: Химия, 1995. - 400 с.

100. Дмитриев, А.Л. Полупроводниковые источники света для систем передачи и обработки информации / А.Л. Дмитриев. - СПб: ИТМО, 2006. - 48с.

101. Прохоров, А.М. Физический энциклопедический словарь / А.М. Прохоров, - М.: Советская энциклопедия, 1983. - 928 с.

102. Медведев, П.В., Федотов, В.А. Информационно-измерительная система определения потребительских свойств пшеницы / П.В. Медведев, В.А. Федотов // Вестник ОГУ. - №3. - С. 209.

103. Пат. 2466378 РФ, МПК G01N15/00 Способ анализа гранулометрического состава железорудных окатышей / Чернецкая И.Е., Титов В.С., Ороско Э.Э., Труфанов М.И.; заявл. 08.04.2011; опубл. 10.11.2012; бюл.№31. -5с.

104. Бердник, В.В., Лойко, В.А. Определение размеров сферических частиц по угловой зависимости рассеянного излучения методом нейронных

сетей / В.В. Бердник, В.А. Лойко // Нейроинформатика-2011. - 2011. - С.83.

105. Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей/ Р. Каллан. - Москва, Киев: Издательский дом «Вильямс», 2001. - 287 с.

106. Hagan, M.T., Demuth, H.B., Beale, M.H., Neural Network design / M. T. Hagan, H.B. Demuth, M.H. Beale. - 2nd ed. - 2014. - 1012 с.

107. Павлушенко, И.С. О движении потока жидкости / И.С. Павлушенко, E.M. Демьянова // Журнал прикладной химии. - №39. -1966. - С.885.

108. Романков, П.Г., Курочкина, М.И., Гидромеханические процессы химической технологии / П.Г. Романков, М.И. Курочкина. - Л., 1982. - 332 с.

109. Альтшуль, А.Д., Киселев, П.Г. Гидравлика и аэродинамика / А.Д. Альтшуль, П.Г. Киселев. - М., 1965. - 275 с.

110. Рабинович, Е.З. Гидравлика: учеб. пособие для нефтяных спец. вузов / Е.З. Рабинович. - М. : Недра, 1980. - 278 с.

111. Вильнер, Я.М. Справочное пособие по гидравлике, гидромашинам и гидроприводам / Я.М. Вильнер. - Минск, 1976. - 416 с.

112. Чугаев, Р.Р. Гидравлика (техническая механика жидкости) : учебник для вузов / Р.Р. Чугаев.- 4-е изд., перераб. -Л.: Энергоиздат, 1982. - 672 с.

113. Киселев, П.Г. Справочник по гидравлическим расчетам / П.Г. Киселев. - 4-е изд, перераб. и доп. - М.: Энергия, 1972. - 312 с.

114. ГОСТ Р ИСО 23309-2010 Гидропривод объемный. Собранные системы. - М.: Стандартинформ, 2010. - 8 с.

115. Руднев, С.С., Подвидза, Л.Г. Лабораторный курс гидравлики, насосов и гидропередач / С.С. Руднев, Л.Г. Подвидза. - М.: Машиностроение,1974.-416с.

116. ГОСТ 3514-94 Стекло оптическое бесцветное. ТУ - М.: Изд-во стандартов, 1994. - 39 с.

117. ГОСТ 15130-86 Стекло кварцевое оптическое. ТУ - М.: Изд-во стандартов, 1986. - 30 с.

# относительный показатель преломления частиц

# концентрация частиц в единице объема (ед/м3) #средний радиус частиц (м) #интенсивность падающего излучения (кг/м3*ср2)

# площадь поперечного сечения светового пучка (м2)

# длина волны излучателя (м)

# координаты точки 7И (м)

# координаты точки ха (м)

# координаты точки уа (м) #координаты точки xh (м) #координаты точки yh (м) #координаты точки zg (м)

# дискретность по осям х, у

# дискретность по оси z

# дискретность по направлению луча

# коэффициент отражения

Листинг программы для определения интенсивности излучения в точке поверхности измерительной камеры (х=0.01 м; y=0.02 м)

(справочное)

# restart;

> Digits := 3;

> n:=1.1;

> C:= 10л9;

> R:= 10Л(-6);

> I0:=1000;

> S := 0.1e-5;

> lambda:= 680Л(-9);

> zh:=0.02;

> xa:=0.01;

> ya:=0.02;

> xh:=0.01;

> yh:=0.02;

> zg:=zh/2;

> xydiskr:=1;

> zdiskr:=1;

> r0diskr:=1;

> Kotr:=0.5;

> with(linalg):

> s90:= 8*PiЛ4*RЛ6*((nЛ2-1)/(nЛ2+2))Л2/lambdaЛ4; # сечение рассеяния

> k:= 16*Pi*s90*(1/3); # коэффициент поглощения

> b :=proc (xa, ya, r0, zg)

local b; b := sqrt(xaЛ2+(ya-r0)Л2+zgЛ2) end proc;

> cosxi :=proc (xa, ya, r0, zg)

local cosxi; cosxi := zg/sqrt(xaЛ2+(ya-r0)Л2+zgЛ2) end proc;

> costhet :=proc (xa, ya, r0, zg)

local costhet; costhet := (1/2)*(b(xa, ya, r0, zg)Л2+(ya-r0)Л2-xaЛ2-zgЛ2)/(b(xa, ya, r0, zg)*(ya-r0))end proc;

> I1 := 0;

for Zz from 0 by 0.1 e-1 to 0.6e-1 do if costhet(xa, ya, Zz, zg) < .6603032 then

I1 := I1+3*I0*k*C*S*(int(exp(-(r0+b(xa,ya, r0, zg))*k*C)*(1+costhet(xa, ya, r0, zg^2)*cosxi(xa, ya, r0, zg)/b(xa, ya, r0, zg)Л2, r0 = 0 .. 0.6e-1))/(16*Pi) else I1 := 0 end if end do;

> print(evalf(I1));

> I1r :=: 'I1r';

> r1 :=proc (xl, yl, r0, zh)

> local r1;

> r1 := sqrt(xlЛ2+(yl-r0)Л2+(1/4)*zhЛ2);

> end;

> r1(xl, yl, r0, zh);

> r2 :=proc (xh, xl, yh, yl, zh)

local r2; r2 := sqri((xh-xl)A2+(yh-yl)A2+zhA2) endproc; r2*(xh, xl, yh, yl, zh);

> cosgamm : = proc (yl, r0, r1) local cosgamm;

cosgamm : = (yl-r0)/r1(xl, yl, r0, zh) end proc; cosgamm*(yl, r0, r1);

> cosph : = proc (yl, yh, r2) local cosph;

cosph : = (yl-yh)/r2(xh, xl, yh, yl, zh) end proc; cosph*(yl, yh, r2);

> cosdelt : = proc (zh, r2) local cosdelt;

cosdelt : = zh/r2(xh, xl, yh, yl, zh) end proc; cosdelt(zh, r2);

> Zzz :=: 'Zzz';

> LM : = sqrt((xm-xl)A2+(ym-yl)A2+(zm-zh)A2);

> LA : = sqrt((xh-xl)A2+(yh-yl)A2+(-zh)A2);

> LB : = sqrt(xlA2+(yl-r0)A2+((1/2)*zh)A2);

> MA : = sqrt((xh-xm)A2+(yh-ym)A2+(-zm)A2);

> MB : = sqrt(xmA2+(ym-r0)A2+(zm-(1/2)*zh)A2);

> cosalfa1 := (LAA2+LMA2-MAA2)/(2*LM*LA);

> cosalfa2 := (LBA2+LMA2-MBA2)/(2*LM*LB);

> solve((zg-zh)/(r0-yl) = zh/(yh-yl), yl);

> xm := xl; ym := yl;

> cosdelt(zh, r2);

> summ := 0;

for xl from 0 by .1 to value(xydiskr) do for yl from 0 by .1 to value(xydiskr) do for zm from 0 by .1 to value(zdiskr) do for r0 from 0 by .1 to value(r0diskr) do if cosdelt(zh, r2) < .6603032

then I2 := evalf(3*diskr*I0*exp(-k*C*(r0+r1(xl, yl, r0, zh)+r2(xh, xl, yh, yl, zh)))* k*(1+cosgamm(yl, r0, r1))*cosdelt(zh, r2)*Kotr*C*S/((16*pi)*r1(xl, yl, r0, zh)A2)) end if;

summ := summ+I2 end do end do end do end do; print(evalf(summ));

> numer();

> IHHvalue := : 'IHHvalue';

> I2r := IHHvalue/(3.14159); I1r := value(I1r);

> Ires : = I1r+I2r;

> I2rPercentOfIres := 100*I2r/Ires;

> restart;

Сравнительные графики распределения интенсивности излучения в зависимости от концентрации частиц

(справочное)

Распределение интенсивности излучения (I, Вт/срм3) по поверхности измерительной камеры в зависимости от концентрации частиц С = 102 ед/м3.

9

I, Вт/срм3

I, Вт/ср м3

I: Вт/ср-м3 у. м

0 1 {) 0.1

0.15^ 0.10-0.05^ X, М [Ь 0.05-; 0.10—

0.15—1-|—I—|—I—|—|—|—|—|—| 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03

I, Вт/ср-м3

Распределение интенсивности излучения (I, Вт/срм3) по поверхности измерительной камеры в зависимости от концентрации частиц С = 1010 ед/м3.

Распределение интенсивности излучения (I, Вт/ср-м3) по поверхности измерительной камеры в зависимости от концентрации частиц С = 1012 ед/м3.

Определение рабочего диапазона концентрации частиц

(справочное)

Определение рабочего диапазона концентрации для нескольких наиболее характерных точек на поверхности измерительной камеры, в котором чувствительность интенсивности излучения к изменениям концентрации частиц минимальна.

С - концентрация частиц (ед/м3), Я - средний радиус частиц (мкм), А! - разность двух рассчитанных величин интенсивности в одном и том же поддиапазоне размеров частиц А! = С2и - Сф+щ

Ха= 0.01; уа = - 0.01 (м)

С1 С2 С3 С4 С5 С6 С7 С8 С9 С10 С11 С12

с 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 11010 1.11010 5 ■ 1010 5.11010

I 0.000368 0.000404 0.00183 0.00185 0.00362 0.00398 0.0172 0.0173 0.0325 0.0353 0.109 0.110

АI 0.0000360 0.0000200 0.0003600 0.0001000 0.0028000 0.0010000

ха = 0.01; уа = 0.01 (м)

С1 С2 С3 С4 С5 С6 С7 С8 С9 С10 С11 С12

с 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 11010 1.11010 5 ■ 1010 5.11010

I 0.00105 0.00116 0.00523 0.00531 0.0103 0.0114 0.0500 0.0507 0.0950 0.104 0.333 0.339

АI 0.0001100 0.0000800 0.0011000 0.0007000 0.0090000 0.0060000

Cl C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Cll C12

C 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 llO10 1.11010 5-1010 5.11010

I 0.00106 0.00116 0.00521 0.00532 0.0104 0.0115 0.0494 0.180 0.0936 0.102 0.309 0.310

AI 0.0001000 0.0001100 0.0011000 0.1306000 0.0084000 0.0010000

6

xa = 0.02; ya = -0.01 (м)

Cl C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Cll C12

C 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 11010 1.11010 5-1010 5.11010

I 0.000191 0.000207 0.000940 0.000953 0.00186 0.00204 0.00857 0.00871 0.0158 0.0171 0.0464 0.0470

AI 0.0000160 0.0000130 0.0001800 0.0001400 0.0013000 0.0006000

xa = 0.01; ya = 0.03 (м)

Cl C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Cll C12

C 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 llO10 1.11010 5-1010 5.11010

I 0.000923 0.00101 0.00456 0.00466 0.00911 0.0100 0.0428 0.0438 0.0807 0.0873 0.246 0.247

AI 0.0000870 0.0001000 0.0008900 0.0010000 0.0066000 0.0010000

С1 С2 С3 С4 С5 С6 С7 С8 С9 С10 С11 С12

C 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 11010 1.11010 5-1010 5.11010

I 0.000263 0.000289 0.00129 0.00133 0.00258 0.00284 0.0121 0.0123 0.0224 0.0241 0.0682 0.0687

AI G.GGGG26G 0.0000400 0.0002600 0.0002000 0.0017000 0.0005000

7

xa = 0.03; ya = 0.01 (м)

С1 С2 С3 С4 С5 С6 С7 С8 С9 С10 С11 С12

C 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 11010 1.11010 5-1010 5.11010

I 0.000174 0.000191 0.000862 0.000877 0.00169 0.00185 0,00773 0,00788 0,0141 0,0152 0,0383 0,0383

AI 0.0000170 G.GGGG15G 0.0001600 0.0001500 0.0011000 0.0002000

xa = 0.02; ya = 0.02 (мм)

С1 С2 С3 С4 С5 С6 С7 С8 С9 С10 С11 С12

C lio8 l.iio8 5io8 5.lio8 lio9 l.iio9 5io9 5.lio9 lio10 l.iio10 5-Ю10 5.ll010

I 0.000258 0.000284 0.00129 0.00132 0.00254 0.00280 0.0118 0.0120 0.0220 0.0238 0.0646 0.0649

AI G.GGGG26G 0.0000300 0.0002600 0.0002000 0.0018000 0.0003000

Cl C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Cll C12

C 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 llO10 1.11010 5-1010 5.11010

I 0.0000291 0.0000320 0.000140 0.000141 0.000268 0.000293 0.00101 0.00104 0.00157 0.00166 0.00232 0.00235

AI 0.0000029 0.0000010 0.0000250 0.0000300 0.0000900 0.00003

oo

xa = -0.05; ya = -0.05 (м)

Cl C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Cll C12

C 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 llO10 1.11010 5-1010 5.11010

I 0.0000312 0.0000343 0.000150 0.000152 0.000289 0.000315 0.00114 0.00114 0.00182 0.00194 0.00288 0.00287

AI 0.0000031 0.0000020 0.0000260 0.0003600 0.0001200 0.0000400

xa = 0.1; ya = 0.1 (м)

Cl C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Cll C12

C 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 llO10 1.11010 5-1010 5.11010

I 0.0000226 0.0000248 0.000105 0.000106 0.000201 0.000218 0.000667 0.000674 0.000933 0.000962 0.000613 0.000962

AI 0.0000022 0.0000010 0.0000170 0.0000070 0.0000290 0.0003490

С1 С2 С3 С4 С5 С6 С7 С8 С9 С10 С11 С12

C 1108 1.1108 5 108 5.1108 1109 1.1109 5 109 5.1109 11010 1.11010 5-1010 5.11010

I 0.0000145 0.0000160 0.0000669 0.0000707 0.000127 0.000138 0.000397 0.000398 0.000522 0.000545 0.000351 0.000340

AI G.GGGGG15 0.0000038 0.0000110 0.0000020 0.0000230 0.0000080

9

Определение точек на поверхности измерительной камеры с максимальной чувствительностью интенсивности к изменению размера частиц

(справочное)

Определение наивыгоднейших точек на поверхности измерительной камеры, в которых чувствительность интенсивности рассеянного излучения к размеру частиц максимальна.

С - концентрация частиц (ед/м3) = 1108, R - средний радиус частиц (м), AI - разность двух рассчитанных величин интенсивности в одном и том же поддиапазоне размеров частиц AI = R2n - Rn(n+i)/2

xa= 0.01; ya = - 0.01 (м)