Preview

Заводская лаборатория. Диагностика материалов

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Автоматизация шахтного интерференционного анализатора концентрации метана и углекислого газа в воздухе

https://doi.org/10.26896/1028-6861-2022-88-5-27-33

Полный текст:

Аннотация

Недостаток шахтных интерференционных анализаторов концентрации метана и углекислого газа — отсутствие автоматического контроля. В работе представлены результаты разработки алгоритма автоматизации процесса измерения концентрации метана и углекислого газа в воздухе шахтным интерференционным анализатором. С помощью приведенного оптико-электронного устройства предложено автоматическое определение смещения интерференционной картины исследуемым газом. В устройстве, метрологические характеристики которого соответствовали параметрам шахтного интерферометра ШИ-11, реализованы следующие основные автоматизированные функции: управление источником излучения, электрическим насосом, каналами измерения и перемещением подвижной газовоздушной камеры, обработка цифровых изображений интерферограмм. Алгоритм цифровой обработки получаемого в ходе измерения процессором устройства изображения интерференционной картины (интерферограммы) реализован в виде программы в пакете MatLab. Результат работы программы при измерении концентрации метана показал ее эффективность и необходимую точность. Автоматизация измерений углекислого газа предусматривала соответствующую градуировку шкалы путем загрузки градуировочных коэффициентов в память микроконтроллера. Полученные результаты могут быть использованы для автоматизации определений концентрации газов в воздухе в нефтегазовой, химической и других отраслях промышленности.

Об авторе

В. В. Семенов
Донской государственный технический университет
Россия

Владимир Владимирович Семенов

346500, Ростовская обл., г. Шахты, ул. Шевченко, д. 147



Список литературы

1. Agafonov E. D., Vashchenko G. V. Modern trends in informatization and automation of oil and gas industry. / J. SFU. 2016. N 9(8). P. 1340 – 1348. DOI:10.17516/1999-494X-2016-9-8-1340-1348

2. Камалдинов И. А., Белоглазов И. Н., Киреев Д. С. Современное приборное обеспечение газового анализа / Записки Горного института. 2008. Т. 177. С. 79 – 81.

3. Софьин А. С., Агапов А. А., Буйновский С. А., Каныгин П. С., Авдеев А. С. Опыт внедрения системы прогнозирования последствий аварий в режиме реального времени «TOXI + Прогноз на производстве аммиака и карбамида» / Безопасность труда в промышленности. 2020. № 12. С. 66 – 73. DOI:10.24000/0409-2961-2020-12-66-73

4. Иоффе Б. В. Рефрактометрические методы химии. — Л.: Химия, 1983. — 352 с.

5. Казанский Н. Л., Бутт М. А., Дегтярев С. А., Хонина С. Н. Достижения в разработке плазмонных волноводных датчиков для измерения показателя преломления / Компьютерная оптика. 2020. Т. 44. № 3. С. 295 – 318. DOI:10.18287/2412-6179-CO-743

6. Скоков И. В. Многолучевые интерферометры. — М.: Машиностроение, 1969. — 248 с.

7. Коломийцов Ю. В. Интерферометры. Основы инженерной теории, применение. — Л.: Машиностроение, 1976. — 296 с.

8. Коронкевич В. П., Полещук А. Г., Седухин А. Г., Ленкова Г. А. Лазерные интерферометрические и дифракционные системы / Компьютерная оптика. 2010. Т. 34. ¹ 1. С. 4 – 23.

9. Vlasov N. G. Principles for the design of modern interferometers / Measurement Techn. 2010. Vol. 53. N 3. P. 277 – 280. DOI:10.1007/s11018-010-9495-9

10. Teng Long, En Li, Lei Yang, Junfeng Fan, Zize Liang. Analysis and Design of an Effective Light Interference Methane Sensor Based on Three-Dimensional Optical Path Model / J. Sensors. 2018. Art. ID 1342593. DOI:10.1155/2018/1342593

11. Шапиро Л., Стокман Д. Компьютерное зрение: учеб. пособ. — М.: Лаборатория знаний, 2020. — 763 с.

12. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: практические советы. — М.: Техносфера, 2012. — 1104 с.

13. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. — М.: Техносфера, 2006. — 616 с.

14. Волков А. В., Головашкин Д. Л., Досколович Л. Д. и др. Методы компьютерной оптики. — М.: Физматлит, 2003. — 688 с.

15. Мартынова Л. А., Корякин А. В., Ланцов К. В., Ланцов В. В. Определение координат и параметров движения объекта на основе обработки изображений / Компьютерная оптика. 2012. Т. 36. № 2. С. 266 – 273.

16. Гейдаров П. Ш. Алгоритм определения расположения и размеров объектов на основе анализа изображений объектов / Компьютерная оптика. 2011. Т. 35. № 2. С. 275 – 280.

17. Якимов П. Ю. Предварительная обработка цифровых изображений в системах локализации и распознавания дорожных знаков / Компьютерная оптика. 2013. Т. 37. № 3. С. 401 – 408.

18. Ломов Н. А., Местецкий Л. М. Площадь дискового покрытия — дескриптор формы изображения / Компьютерная оптика. 2016. Т. 40. № 4. С. 516 – 525. DOI:10.18287/2412-6179-2016-40-4-516-525

19. Сидякин С. В., Визильтер Ю. В. Морфологические дескрипторы формы бинарных изображений на основе эллиптических структурирующих элементов / Компьютерная оптика. 2014. Т. 38. № 3. С. 511 – 520. DOI:10.18287/0134-2452-2014-38-3-511-520

20. Захаров А. А., Баринов А. Е., Жизняков А. Л., Титов В. С. Поиск объектов на изображениях с использованием структурного дескриптора на основе графов / Компьютерная оптика. 2018. Т. 42. № 2. С. 283 – 290. DOI:10.18287/2412-6179-2018-42-2-283-290

21. Болотова Ю. А., Спицын В. Г., Осина П. М. Обзор алгоритмов детектирования текстовых областей на изображениях и видеозаписях / Компьютерная оптика. 2017. Т. 41. № 3. С. 441 – 452. DOI:10.18287/2412-6179-2017-41-3-441-452

22. Черкас П. С., Царев В. А. Метод автоматического адаптивного управления процессом формирования изображений в системах распознавания текстовых меток реального времени / Компьютерная оптика. 2013. Т. 37. № 3. С. 376 – 385.

23. Гошин Е. В., Фурсов В. А. Метод согласованной идентификации в задаче определения соответственных точек на изображениях / Компьютерная оптика. 2012. Т. 36. № 1. С. 131 – 135.

24. Кружилов И. С. О влиянии относительного размера изображения на погрешность определения координат / Компьютерная оптика. 2009. Т. 33. № 2. C. 210 – 215.

25. Казанский Н. Л., Попов С. Б. Система технического зрения для определения количества гель-частиц в растворе полимера / Компьютерная оптика. 2009. Т. 33. № 3. C. 325 – 331.

26. Семенов В. В. Компьютерная обработка изображений в телевизионном анализаторе аэрозолей / Известия ЮФУ. 2014. № 10(159). С. 88 – 97.

27. Крайнюков Н. И., Храмов А. Г. Выделение центров полос на интерферограмме / Компьютерная оптика. 1992. Вып. 10 – 11. С. 150 – 159.

28. Полещук А. Г., Хомутов В. Н., Маточкин А. Е., Насыров Р. К., Черкашин В. В. Лазерные интерферометры для контроля формы оптических поверхностей / Фотоника. 2016. Т. 58. № 4. С. 38 – 50. DOI:10.22184/1993-7296.2016.58.4.38.50

29. Кирилловский В. К. Оптические измерения. Ч. 5. Аберрации и качество изображения. — СПб.: ГУ ИТМО, 2006. — 107 с.

30. Кирилловский В. К. Современные оптические исследования и измерения: учеб. пособ. — СПб.: Лань, 2010. — 304 с.

31. Майоров Е. Е., Дагаев А. В., Пономарев С. В., Черняк Т. А. Исследование интерферометра сдвига в фазоизмерительных приборах и системах расшифровки голографических интерферограмм / Научное приборостроение. 2017. Т. 27. № 2. С. 32 – 40.

32. Васильев В. Н., Гуров И. П. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам. — СПб.: БХВ, 1998. — 240 с.

33. Гужов В. И., Ильиных С. П. Оптические измерения. Компьютерная интерферометрия. — М.: Юрайт, 2019. — 258 с.

34. Махов В. Е., Потапов А. И., Смородинский Я. Г., Маневич Е. Я. Использование двухлучевой интерферометрии в системах контроля деформации поверхностей / Дефектоскопия. 2019. ¹ 8. С. 59 – 66.


Рецензия

Для цитирования:


Семенов В.В. Автоматизация шахтного интерференционного анализатора концентрации метана и углекислого газа в воздухе. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2022;88(5):27-33. https://doi.org/10.26896/1028-6861-2022-88-5-27-33

For citation:


Semenov V.V. Automation of mine interferometric analyzer of methane and carbon digestion concentration in air. Industrial laboratory. Diagnostics of materials. 2022;88(5):27-33. (In Russ.) https://doi.org/10.26896/1028-6861-2022-88-5-27-33

Просмотров: 73


ISSN 1028-6861 (Print)
ISSN 2588-0187 (Online)