Результат интеллектуальной деятельности: Система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред

Изобретение относится к области измерительной техники и может быть использовано для определения гранулометрического состава жидких дисперсных сред в химической, лакокрасочной промышленностях, в биологии, экологии и других областях науки, связанных с определением размера взвешенных частиц.

Гранулометрический анализ, как правило, производится ситовыми анализаторами, седиментометрами, а также оптическими и цифровыми микроскопами.

Известна система ситового гранулометрического анализа на основе механического разделения частиц [А.С. СССР №542941, G01N 15/02, Бюл. №2, 1977 г.], в которой проводится просеивание образцов вибрационным приводом через сита с различными размерными ячейками. Данная система является наиболее простой в реализации, однако она имеет узкий диапазон измерений (до 10 мкм), а также ограничение в использовании (применительно только к сухим сыпучим материалам).

В седиментометрических системах определение гранулометрического состава основано на разнице скорости оседания частиц различной дисперсности согласно закону Стокса [А.С. СССР №234726, G01N, Бюл. №4, 1969 г.]. Данная система отличается низкой стоимостью реализации и большей точностью по сравнению с предыдущей, однако процесс измерений в седиментометрах занимает много времени, что является главным их недостатком. При попытке ускорить процесс седиментации необходимо использовать дисковые центрифуги, что значительно усложняет конструкцию прибора.

Известны системы определения гранулометрического анализа на основе микроскопии, а также с использованием видеотехнических средств. Так, в устройстве [А.С. СССР №1057814, кл. G01N 15/02, Бюл. №44, 1983 г.] в состав измерительного канала входит оптическая система. В работах [Патент США № 5438408, G01N 15/02, опубл. 01.08.1995, Патент РФ №2282176, G01N 15/02, опубл. 20.08.2006] гранулометрический состав определяется на основе снимков, полученных с помощью видеокамеры или фотоаппарата. Принцип действия таких приборов основан на использовании оптических систем, с помощью которых производят фотографирование исследуемых образцов, а затем обработку снимков.

В настоящее время при определении гранулометрического состава наряду с видеотехническими средствами широко применяются нейросетевые технологии [Патент США №2004/0208352 A1, G01N 15/04, опубл. 21.10.2004], позволяющие обрабатывать снимки исследуемых образцов специальными нейросетевыми алгоритмами с целью классификации частиц по размерам и форме.

Известна система определения размеров частиц по угловой зависимости рассеянного излучения в заданном интервале углов методом нейронных сетей, с применением которого повышается точность производимых измерений [Бердник В.В. Определение размеров сферических частиц по угловой зависимости рассеянного излучения методом нейронных сетей / В.В. Бердник, В.А. Лойко // Нейроинформатика - 2006. Часть 2. Теория нейронных сетей, Москва: МИФИ, 2006. С. 89-98], а также техника определения распределения частиц по размерам методом малых углов по измеренному обратному рассеянию на трех длинах волны путем обучения нейронной сети [Akira Ishimaru, Robert J. Marks II, Leung Tsang, Chi M. Lam, and Dong C. Park, Shinzo Kitamura, Particle-size distribution determination using optical sensing and neural networks // Optics Letters. - November 1, 1990. - Vol. 15, No. 21, p. 1221-1223]. Также известна система на основе нейросетевого распознавания гранулометрического состава по огибающей поверхности измерений [Казанцев П.А. Нейросетевое распознавание гранулометрического состава набора шарообразных тел по огибающей поверхности измерений / П.А. Казанцев, A.M. Лодягин, С.В. Коробкова // Нейроинформатика - 2006. Часть 2. Теория нейронных сетей, Москва: МИФИ, 2006. С. 145-154], в которой используется специальный алгоритм распознавания, метод формирования обучающих и тестовых выборок, требуемых для обучения нейросетевой системы.

Недостатком указанных аналогов является используемый обратный метод определения размеров частиц по угловой зависимости рассеянного излучения, точность которого не всегда высока.

Наиболее близкой по технической сущности к предлагаемому изобретению является система гранулометрического анализа дисперсных материалов [Патент РФ №2300753, МПК G01N 15/02, опубл. 10.06.2007], содержащая источник светового излучения, фотокамеру, нейросетевой блок и компьютер, которые расположены так, что источник светового излучения направлен на исследуемый материал, отраженное излучение от которого попадает в фотокамеру, выходные сигналы которой поступают на вход нейросетевого блока, связанного с компьютером, на который выдается результат в виде информации о распределении частиц по размерам. Обучение нейросетевого блока выполняют в течение множества сеансов, в каждом из которых на вход нейросетевого блока подают сигналы с фотокамеры, соответствующие двумерному изображению определенного образца материала. Одновременно с этим с компьютера вводят объективные данные лабораторных гранулометрических исследований данного сорта материала, которые используются нейросетевым блоком в качестве «учителя». Обученная нейросеть воспринимает поступающие на вход сигналы с новых кадров фотокамеры и преобразует их в массив информации о гранулометрическом составе.

Описанная система может успешно применяться для анализа грубодисперсных материалов, однако для анализа гранулометрического состава жидких дисперсных сред она практически неприменима, поскольку фотокамера в этом случае должна работать в режиме поточной микроскопической съемки, что делает измерения крайне ненадежными (из-за загрязнений оптики камеры, возможной расфокусировки и т.д.). То есть экспресс-анализ гранулометрического состава с помощью прямого фотографирования среды в поточных условиях сильно затруднен. В таких условиях могут работать различные фотометрические анализаторы, в частности нефелометрические анализаторы на основе фотоприемных матриц, снимающих картину рассеянного света в исследуемой среде, которая затем на основе теоретической модели переводится в информацию о гранулометрическом составе [Лазерный анализатор микрочастиц «ЛАСКА-Т» // Техническая информация ЗАО «Спектроскопические системы». http://www.spectrosystems.ru/analytical/material-test/grainmetric.shtml].

Такие устройства работают в режиме реального времени, но так как измерения не прямые, а опосредованные, то велика вероятность искажения измерений вследствие, например, изменения формы, химического состава частиц и др. Коррекция модели преобразования (в том числе на основе нейросети) могла бы производиться с помощью периодических калибровочных процедур на основе какого-либо объективного метода (например, с помощью микроскопии или весовой седиментометрии [Седиментометрический анализ / Н.А. Фигуровский. Под ред. и с предисл. акад. П.А. Ребиндера; Акад. наук СССР, Ин-т физ. химии. - Москва; Ленинград: Издательство Академии наук СССР, 1948. - 332 с., с. 180-181]). Такая калибровочная процедура, в частности, может выполняться автоматически по сигналам с фотокамеры при сильном отличии картины рассеяния от ранее запомненных в предыдущих сеансах обучения, т.е. система может таким образом дообучаться в процессе работы.

Задачей, решаемой данным изобретением, является повышение качества определения гранулометрического состава жидких дисперсных сред.

Техническим результатом является повышение точности и метрологической надежности системы экспрессного определения гранулометрического состава за счет периодической автоматической калибровки и дообучения системы в процессе работы.

Поставленная задача решается, а технический результат достигается за счет того, что в известной системе определения гранулометрического состава дисперсных материалов, содержащей источник светового излучения, фотокамеру и нейросетевой блок, дополнительно введены нормализатор концентрации, управляемый вентиль, проточная измерительная камера, дренажная система, модуль выборки признаков, блок объективного анализа, блок управления и индикатор результатов, причем вход нормализатора концентрации трубопроводом связан с контролируемым технологическим резервуаром, а его выход через другой трубопровод связан с входным патрубком проточной измерительной камеры, выходной патрубок которой соединен с дренажной системой, проточная измерительная камера расположена таким образом, что входной патрубок направлен вниз, а выходной - вверх и связан с дренажной системой, плоская лицевая стенка проточной измерительной камеры выполнена прозрачной и обращена к фотокамере, а в средней части ее боковых вертикальных стенок расположены оппозитно друг другу световой излучатель и световая ловушка, причем световой излучатель имеет жесткий световод, подводящий излучение в центр проточной измерительной камеры, выход нормализатора концентрации связан также с входом блока объективного анализа посредством трубопровода с управляемым вентилем, управляющий вход которого вместе с сигнальным входом блока управления подключен к управляющему выходу модуля выборки признаков, вход которого подключен к выходу фотокамеры, а выход - к входу нейросетевого блока, обучающий вход которого связан с выходом блока объективного анализа, а выход - с индикатором результатов, управляющие выходы блока управления связаны с соответствующими управляющими входами блока объективного анализа, нейросетевого блока, модуля выборки признаков, фотокамеры, светового излучателя и нормализатора концентрации.

Существо изобретения поясняется чертежом, на котором представлена система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред. На чертеже схематично показаны технологический резервуар 1 (не является частью предлагаемой системы), в котором содержится подлежащая исследованию жидкая дисперсная среда, и предлагаемая система, содержащая нормализатор концентрации 2, связанный с проточной измерительной камерой 3 с входным 4 и выходным 5 патрубками. В средней части боковых вертикальных стенок проточной измерительной камеры расположены оппозитно друг другу световой излучатель 6, связанный с жестко закрепленным световодом 7 и световая ловушка 8. Выходной патрубок проточной измерительной камеры связан с дренажной системой 9. В непосредственной близости с проточной измерительной камерой расположена фотокамера 10, связанная с модулем выборки признаков 11, вход которого подключен к выходу фотокамеры, а выход - к входу нейросетевого блока 12, выход которого связан с индикатором результатов 13, а вход - с выходом блока объективного анализа 14, связанным с выходом нормализатора концентрации посредством трубопровода. Управляющие выходы блока управления 15 связаны с соответствующими управляющими входами блока объективного анализа, нормализатора концентрации, светового излучателя, фотокамеры, модуля выборки признаков и нейросетевого блока, а сигнальный вход подключен к управляющему выходу модуля выборки признаков и управляемому вентилю 16.

Система работает следующим образом.

В режиме предварительного обучения (предварительной градуировки) из технологического резервуара 1 последовательно подается несколько жидких образцов с известным и сильно различающимся гранулометрическим составом. Каждый образец проходит через нормализатор концентрации 2, который по сигналу с блока управления 15 производит разбавление поступающей пробы так, чтобы выдержать определенный диапазон достаточно малой концентрации взвешенных частиц. С нормализатора концентрации 2 жидкость поступает через нижний патрубок 4 в проточную измерительную камеру 3 и выходит из нее через верхний патрубок 5 в дренажную систему 9. Такое прохождение жидкости снизу вверх необходимо для недопущения задержки воздушных пузырей в камере 3. Под действием сигнала с блока управления 15 включается световой излучатель 6, который вводит в центр камеры 3 через жесткий световод 7 луч света, рассеиваемый в жидкой дисперсной среде. Такой подвод излучения в центр камеры необходим для регистрации возможного обратного рассеянного излучения. Прямой падающий луч попадает в световую ловушку 8, которая предотвращает отражение луча обратно в камеру от ее стенки. Картина рассеяния зависит преимущественно от дисперсности среды, т.е. от распределения частиц по размерам. Картина рассеяния света по сигналу с блока управления 15 снимается цифровой фотокамерой 10 и в виде массива значений яркости пикселей ее фотоматрицы поступает в модуль выборки признаков 11, который по управляющему сигналу с блока управления 15 формирует набор наиболее характерных параметров (признаков) изображения (значения яркости в характерных точках проточной измерительной камеры 3 или соотношения яркостей отдельных точек). Тем самым понижается размерность вектора сигналов, который поступает на вход нейросетевого блока 12. Если модуль выборки признаков 11 обнаруживает набор признаков, сильно отличающихся от уже известных и хранящихся в его памяти, то на его управляющем выходе формируется сигнал, передаваемый в управляющий блок 15 и открывающий вентиль 16. Это обеспечивает поступление анализируемой жидкости в блок объективного анализа 14. Этот блок представляет собой образцовое средство гранулометрического анализа и может быть основано на каком-либо прямом методе, например, на седиментометрическом или микроскопическом. Анализ запускается управляющим сигналом с блока управления 15 и может выполняться в течение довольно длительного времени. По его завершении числовые результаты (несколько числовых параметров, характеризующих распределение частиц по размерам) передаются в нейросетевой блок 12 для его обучения. Нейросетевой блок 12 по управляющему сигналу с блока управления 15 производит настройку своих межнейронных связей в соответствии с входным вектором (запомненном до начала объективного анализа) и обучающим вектором. Результирующий выходной вектор значений поступает на индикатор результатов 13, на котором отображается диаграмма распределения частиц по размерам. После нескольких циклов обучения нейросетевого блока 12 (прогона всех имеющихся эталонных образцов) цикл предварительного обучения заканчивается.

В основном режиме работы (режиме измерений) все описанные блоки работают аналогично, с той лишь разницей, что блок объективного анализа 14 большую часть времени находится в режиме ожидания, а нейросетевой блок 12 производит практически мгновенные преобразования вектора сигналов с модуля выбора признаков 11 в результат гранулометрического анализа посредством обученной ранее искусственной нейросети. И только в некоторые отдельные моменты времени, когда модуль выборки признаков 11 для поступающего на его вход изображения обнаруживает набор признаков, значительно отличных от уже известных, он формирует управляющий сигнал для открытия вентиля 16 и поступления жидкости в блок объективного анализа 14. Блок управления 15, получив этот же сигнал, запускает синхронизированные друг с другом процедуру объективного анализа в блоке объективного анализа 14 и процедуру дообучения нейросетевого блока 12. Таким образом, в процессе работы происходит дообучение нейросетевого блока 12 на новых образцах жидкости, что способствует постепенному увеличению точности и метрологической надежности гранулометрического анализа.

Таким образом, предлагаемая система одновременно обладает быстродействием поточного нефелометрического анализатора на основе простой проточной камеры с зондирующим световым излучением и фотокамеры, а также высокой метрологической надежностью, поддерживаемой за счет периодически действующего объективного средства анализа.

Система может быть реализована на основе известных и доступных элементов. Нормализатор концентрации 2 представляет собой по сути автоматический разбавитель, в состав которого входят дозаторы, мешалка и управляемые вентили, широко применяемые в промышленности. В качестве светового излучателя 6 можно использовать красный полупроводниковый лазер. В качестве фотокамеры 10 можно использовать серийно производимую цифровую фотокамеру с возможностью дистанционного управления.

Модуль выборки признаков 11, нейросетевой блок 12, индикатор результатов 13 и блок управления 15 могут быть реализованы по отдельности на базе отдельных микроконтроллерных устройств, но возможен вариант, когда все они реализованы на едином промышленном компьютере.

Блок объективного анализа 14 может быть реализован на основе седиментометрического, микроскопического или других методов.