Carbón y otros materialesSistema de detección de tamaño de partícula

El tamaño de las partículas de carbón se refiere al tamaño y la distribución de las partículas de los materiales. En la producción industrial, la finura del carbón pulverizado es un parámetro importante para evaluar la calidad del procesamiento del combustible, y sus valores afectan directamente las características de combustión, la eficiencia del transporte y el efecto de control de la contaminación. Por lo general, cuanto mayor sea el grado de trituración del material, menor será su punto de incendio y mayor será la tasa de combustión, lo que puede reducir efectivamente la pérdida de carbono residual. Las partículas ultrafinas no solo pueden mejorar la uniformidad de la mezcla gas - sólido, sino también estabilizar la distribución del campo térmico en el horno y reducir la pérdida de eficiencia térmica causada por altas o bajas temperaturas locales. Sin embargo, la trituración excesiva dará lugar a un aumento del costo del consumo de energía de los equipos de molienda, acelerará la pérdida mecánica de los componentes básicos, como los rodillos de molienda y las bolas de acero, aumentará significativamente la frecuencia de mantenimiento de los equipos y, al mismo tiempo, provocará un exceso de escape de polvo, lo que causará desperdicio de Recursos y riesgos ambientales. En vista de las necesidades diferenciadas de las especificaciones de combustible en diferentes escenarios industriales, el establecimiento de un sistema preciso de monitoreo del tamaño de las partículas es de doble importancia para lograr el ahorro de energía y la reducción del consumo y la optimización del proceso.

El sistema de análisis inteligente del tamaño de las partículas de materiales lanzado por gewu youxin utiliza un esquema de fusión de imágenes ópticas y algoritmos inteligentes para reemplazar el modo tradicional de muestreo manual a través de monitoreo dinámico de alta frecuencia. El sistema se despliega junto a la línea de transmisión de los procesos de sinterización metalúrgica y transporte de materias primas, se basa en sensores de imagen de alta precisión para capturar el Estado de movimiento de los materiales en tiempo real y combina el marco de aprendizaje profundo para realizar análisis multidimensionales de las características morfológicas de los materiales minerales, que pueden completar El cálculo de la distribución del tamaño de las partículas y la clasificación de la composición mineral en milisegundos, y generar informes de calidad visuales simultáneamente. Su arquitectura central consta de tres partes: el dispositivo de Cámara de alta definición frontal garantiza la adquisición estable de imágenes en condiciones de trabajo complejas, la Plataforma de análisis de Big data de China y Taiwán realiza la extracción inteligente y el reconocimiento de patrones de características de imagen masivas, y la interfaz interactiva terminal admite la vinculación entre la configuración del umbral de tamaño de partícula y los parámetros del proceso para proporcionar soporte de datos preciso para optimizar la eficiencia de trituración y la proporción de materias primas.

Los métodos comunes de determinación del tamaño de las partículas de los materiales incluyen:

Método de análisis de cribado:

A través de una pantalla estándar de varias capas, los materiales a granel se clasifican y seleccionan, y la proporción de cada intervalo de tamaño de partícula se calcula de acuerdo con la calidad de los residuos de la pantalla. El método tradicional tiene defectos como la baja precisión de los datos y la incapacidad de presentar un espectro de tamaño de partícula continuo, y se ha retirado gradualmente del campo de la detección fina.

Técnica de difracción óptica:

Sobre la base de la teoría de la dispersión de michel, los parámetros de tamaño de partícula se invierten analizando el mapa de difracción generado por el láser a través del Grupo de partículas. Aunque tiene la ventaja de una operación conveniente, debido a la falta de diseño fijo del sensor óptico y la función de calibración del sistema, la desviación de detección es difícil de corregir a través del software y depende de la corrección secundaria manual.

Tecnología de imágenes inteligentes:

Se obtienen imágenes de materiales de alta definición optimizando el diseño de la fuente de luz y los parámetros de fotografía de la Cámara industrial, y se utilizan algoritmos de procesamiento de imágenes digitales para realizar análisis morfológicos de partículas dispersas o apiladas. Por ejemplo, un dispositivo de detección inteligente de marca adopta un modo de trabajo automatizado las 24 horas del día, que no solo realiza la adquisición en tiempo real y el almacenamiento en la nube de datos de tamaño de partícula, sino que también puede generar automáticamente curvas de tendencia dinámicas e informes visuales. Este tipo de sistemas pueden mejorar significativamente la capacidad de clasificación de calidad y transformación de valor de los recursos de carbón regulando con precisión los parámetros de procesamiento de combustible.

Funciones y características del sistema de detección del tamaño de las partículas de carbón y otros materiales:

1) detección en línea en tiempo real

El Estado de funcionamiento del material se detecta en línea en tiempo real y se muestra en la interfaz del sistema en tiempo real.

2) detección del tamaño de las partículas de los materiales

El módulo de detección de tamaño de partícula de material calcula el tamaño de partícula mediante la detección y medición de partículas de material, y cada intervalo identificado por el análisis de tamaño de partícula puede delimitar varias etapas para la estadística de acuerdo con los requisitos de tamaño de partícula. Exportar datos de tendencia de proporción de cada etapa.

3) cálculo de la distribución del tamaño de las partículas y compensación de oclusión

Detección automática en tiempo real de la distribución del tamaño de las partículas de los materiales, de acuerdo con el alcance de la detección necesita establecer la proporción de tamaño de las partículas. Para el Estado del material grueso, se puede corregir la proporción real de partículas a través de la función de ajuste del coeficiente de oclusión.

4) el sistema de identificación automática de tipos de coque y materiales minerales puede identificar automáticamente los tipos de materiales minerales de acuerdo con las imágenes en tiempo real recogidas a través de las características de la imagen.

5) gráfico de tendencias históricas

El gráfico de tendencia del tamaño medio del grano del material muestra que se pueden observar intuitivamente los cambios de tendencia del material.

6) función de consulta histórica

Puede consultar la proporción de distribución del tamaño de las partículas y el tamaño de las partículas de coque y mineral en cualquier período de tiempo, exportar todos los datos o exportar un solo dato por separado.

7) aviso de alarma de detección

Se puede personalizar el umbral de alarma para las cantidades detectadas a nivel de grano y proporción de tipos de materiales minerales. cuando los datos de detección llegan al umbral, el sistema alerta automáticamente al personal para que los procese a tiempo. el sistema de detección inteligente a nivel de grano de materiales puede funcionar ininterrumpidamente las 24 horas del día después de su puesta en funcionamiento, lo cual es conveniente y eficiente. Se puede realizar la detección automática del nivel de grano del material en tiempo real y almacenar los datos de medición, y los resultados de cada punto de detección se pueden mostrar y almacenar en un gráfico, lo que facilita la revisión posterior del personal en el lugar y la detección de la calidad del material. La detección precisa y oportuna puede acortar significativamente el tiempo de reacción del control del tamaño de las partículas y mejorar la estabilidad del control del tamaño de las partículas de los materiales, lo que es de gran importancia para analizar los materiales que entran en el horno para guiar la producción.