用于确定静电除尘器中的火花的位置的系统和方法

摘要

本发明涉及用于确定静电除尘器中的火花的位置的系统和方法。该系统包括静电除尘器(11)、电磁传感器(16)和处理装置(17)以确定火花位置。在静电除尘器(11)的不同位置处使用电磁传感器(16)以获得数据并处理该数据以便确定静电除尘器中的火花的位置。

说明书

技术领域

本发明总体上涉及用于确定静电除尘器中的火花的位置的系统和方法。

背景技术

静电除尘器(ESP)使用感应静电电荷的力从流动气体(诸如空气)中去除颗粒。ESP充当最低限度地阻止气体流动并能够容易地从空气流中去除诸如灰尘和烟尘之类的微细微粒物质的过滤装置。典型的ESP包括设置在大的扁平金属收集板之间的一排阴极。阴极和所述板通常被施加几千伏的高压。要被清除微细微粒物质的气体在阴极附近流过ESP。所述高压使阴极周围的空气离子化。气流流过阴极之间的空间且然后灰尘或颗粒(微细微粒)被收集在所述收集板上。

各个ESP内的微细微粒收集效率取决于与施加在阴极之间的电压成比例的场强。因此，为了高效地收集微细微粒或灰尘，保持所施加的电压尽可能地高极其重要。然而，该电压由于随着电场强度、气体温度、湿度或气体中的微细微粒或灰尘颗粒的数目的增加而越来越频繁地发生的发火花现象而受到限制。气体的组成和微细微粒的电阻率也对跳火电压具有重大影响。每次发生火花时，ESP两端的电压急剧下降并随后在火花熄灭之后恢复至其原始值。如果施加的电压增大，则发火花的速率增大。因此，阴极中的ESP火花导致较低的工作电压并因此导致降低的性能。因此，不仅检测ESP中的火花的存在或引发是有用的，而且确定火花的位置也是有用的。

确定火花位置的传统的方法包括通过玻璃人工观察火花，该观察由于ESP中通常存在的大量灰尘而具有挑战性。此类处理耗费时间且只能离线执行。

因此，需要一种在操作期间检测ESP内的火花并确定其位置以避免过度磨损和破损并改善ESP的总体可操作性的方法和系统。

发明内容

依照本发明的一个示例性实施例，公开了一种用于确定静电除尘器中的火花的位置的系统。该系统包括至少一个电磁传感器、静电除尘器和用于使用从所述至少一个电磁传感器接收到的数据来确定静电除尘器(ESP)内的火花的位置的处理装置。

依照本发明的另一示例性实施例，公开了一种用于确定静电除尘器中的火花的位置的系统，其中，所述系统包括至少一个环形天线、静电除尘器和用于使用从所述至少一个环形天线接收到的数据来确定静电除尘器(ESP)内的火花的位置的处理装置。

依照本发明的另一示例性实施例，公开了一种用于确定静电除尘器中的火花的位置的方法。该方法包括获得与ESP相关的电磁场数据并使用该电磁场数据来确定火花的位置。

附图说明

在参照附图来阅读以下详细说明时，可以更透彻地理解本发明的这些以及其它特征、方面和优点，在附图中，相同的标号在整个附图中表示相同的部分，其中：

图1是静电除尘器的一个实施例的简图。

图2举例说明图1中的电磁传感器的实施例的前视图和侧视图。

图3举例说明静电除尘器的另一视图以确定静电除尘器内的电磁场损耗。

图4举例说明静电除尘器的另一视图以举例说明电磁场剖面(profile)计算。

图5举例说明示出映射在静电除尘器内的不同位置上的电磁场剖面的图表。

图6举例说明描绘当ESP中产生火花时由电磁传感器接收到的信号的处理的处理流程图。

图7用图形描绘本发明的一个实施例中的在示波器上接收到的信号。

具体实施方式

如下面更详细地讨论的，本发明的实施例通常包括至少一个电磁传感器、静电除尘器和处理器。虽然静电除尘器的设计根据其在各种行业中的应用和操作而改变，但典型的静电除尘器由设置在一组收集板之间的一排阴极组成。施加几千伏的高电压，该高电压使阴极周围的空气离子化。要被清除灰尘颗粒或微细微粒的空气或气体邻近阴极通入ESP中。空气或气体中的微细微粒或灰尘颗粒在带负电的阴极附近通过时变为带负电并被吸引至带正电的收集板。因此，灰尘颗粒或微细微粒积累在收集板上并形成一层。收集微细微粒或灰尘颗粒的处理以期望的速度继续，只要保持高电压且其它因素不影响静电除尘器即可。影响静电除尘器并可能导致火花产生的各种因素包括例如微细微粒的电阻率、场强的增大或颗粒数目的增加。

火花引起高电流，因此，根据安培定律，产生高电磁场。虽然发射一些与电磁场相关的电磁波，某些被吸收且某些被存在于静电除尘器中的材料反射，但是足够部分的电磁场到达位于静电除尘器附近的传感器。使用例如环形天线或其它电磁传感器之类的电磁传感器来检测由于阴极中的火花而在静电除尘器中形成的电磁场。在本发明的一个方面，将一个或多个电磁传感器从静电除尘器的一个点移动到另一点以检测ESP的不同位置处的电磁场强度。在本发明的另一方面，在ESP附近安装多个电磁传感器以检测电磁场强度及火花发生和位置。电磁传感器通常最佳地位于静电除尘器附近以使对电磁场的吸收最大化并提高火花检测的效率。

图1中示出包括静电除尘器11、电磁传感器16和处理器17的系统10。在系统10的所示实施例中，静电除尘器11包括安装在电源线13上的阴极14和多个收集板12。当阴极14中发生火花15时，电磁传感器16感测在静电除尘器11内的不同位置处产生的电磁场并生成表示所感测的电磁场的相应信号。该信号被发送到处理器17，处理器17被配置为处理来自静电除尘器11的不同位置的信号以产生电磁场剖面(profile)。在一个实施例中，处理器17将峰值电磁剖面从所生成的电磁场剖面中分离以检测火花并确定其位置。

在本发明的一个实施例中，电磁传感器16被安装在相应的静电除尘器11的顶部或顶壁上。可替换地，如下文更详细地讨论的，电磁传感器16是手持式便携传感器。电磁传感器16的数目和类型取决于相应的静电除尘器11的类型和尺寸。

在某些实施例中，从传感器16接收到的电磁场数据是未经处理的且具有一定的噪声级。因此，在将该电磁场数据发送到处理器17之前从该电磁场数据中去除噪声常常是有益的。可以使用各种噪声滤除技术以保证电磁场数据的精确处理及火花15和火花位置的检测的相应精确度。在一个实施例中，所述噪声滤除技术或滤波器包括数据的解趋势、数据的谱分析，后面是用于降噪的契比雪夫滤波。在本发明的另一实施例中，噪声滤除技术还可以包括用于包络分析的希尔伯特变换，后面是用于降噪的契比雪夫滤波或信号功率检测。

图2举例说明在图1中使用的电磁传感器的实施例的前视图(21)和侧视图(23)。在所示的实施例中，电磁传感器是环形天线(20)。所述环形天线通常包括缠绕在实心或空心铁芯上的线圈且包括具有空芯的盒形环。当电磁场与环形天线相互作用时，产生电磁通量24，该电磁通量24感生电压，该电压继而可以被转换。如果V表示感生电压，H₀是在阴极处产生的电磁场强度，A是电流，N是匝数，f是电磁场的频率，则由于电磁通量而在线圈中引起的电压是：

V＝2πμ₀NAH₀fcosθ

现在参照图3，示出了静电除尘器的另一视图以举例说明静电除尘器中的电磁场损耗。在所示的实施例中，电磁传感器30是环形天线30。环形天线的示例性实施例在图2中描绘。该静电除尘器包括具有多个阴极34和收集板32的电源线33及电磁传感器30。如在图1中提及的，火花15在阴极34之一处发生，导致电磁场的产生。电磁场入射在例如阴极、静电除尘器材料或收集板等导致电磁场的能量的一部分的反射、透射或吸收的障碍物上。这导致电磁场强度的降低。另外，诸如但不限于空气(未示出)的载体介质的温度或湿度降低电磁场的强度。因此，到达电磁传感器(一个或多个)30的电磁场的强度比在阴极34处产生的电磁场的强度低得多。在一个实施例中，电磁传感器30是低频传感器。下面详细解释到达电磁传感器的电磁场的电磁场强度的降低程度。

如果H_t是到达电磁传感器的电磁场的强度且H_o是阴极处的电磁场的起始强度，则H_t可以表示为：

$H_i=\frac{4Z_1{Z}_2}{{(Z_1+Z_2)}^2}{H}_0$

其中Z₁和Z₂分别是电磁场阻抗和金属盒阻抗。对于远电磁场，电磁场阻抗Z₁具有等于约377欧姆的值，而对于近电磁场，Z₁由2πfμd给出，其中d＜λ/2π。金属盒阻抗Z₂由下式给出：

$\sqrt{\frac{\mathrm{\omega \mu }}{\sigma }}\mathrm{Or}3.68\times {10}^{-7}\sqrt{\frac{{\mu }_r}{{\sigma }_r}}\sqrt{f}$

其中，μ是磁导率且σ是所使用的金属或材料的导电率。电磁场的总损耗H_o-H_t是：

$14.6+10\log \frac{f{d}^2{\sigma }_r}{{\mu }_r}\mathrm{dB}+3.34t\sqrt{f{\mu }_r{\sigma }_r}\mathrm{dB}$

其中μ_r即为金属的磁导率且σ_r是金属的导电率，其取决于所使用的金属的类型。由位于静电除尘器的不同位置处的电磁传感器30来转换到达电磁传感器的电磁场强度H_t以生成电磁剖面数据。

图4举例说明静电除尘器的另一视图以举例说明电磁场剖面计算。该静电除尘器包括变压器40和电流入口42。电流入口42连接到电源线，该电源线具有由此设置的阴极46。阴极46被设置在收集板44之间且在阴极46之一中产生火花48。静电除尘器中的火花的产生引起电流的流动。因此，根据安培定律，电流的产生引起电磁场的产生。如所示，如果L是电流入口与火花之间的距离而d是电源线与传感器之间的距离，则通过使用安培定律和毕奥萨伐尔定律，可以如下所示地确定电磁场强度B。

安培定律

$\mathrm{dB}=\frac{{\mu }_{0}I}{4\pi r^2}\mathrm{dz}$毕奥-萨伐尔定律

将安培定律与毕奥萨伐尔定律组合并将其应用于由于静电除尘器中的火花而产生的电磁场，结果如下：

$B=\underset{-L_1}{\overset{L_2}{\int }}\frac{{\mu }_0\mathrm{Id}}{4\pi {(z^2+d^2)}^{3/2}}\mathrm{dz}$

$=\frac{{\mu }_{0}I}{4\pi }\{\frac{L_2}{d\sqrt{{L_2}^2+d^2}}+\frac{L_1}{d\sqrt{{L_1}^2+d^2}}\}$

图5描绘了示出映射在静电除尘器内的不同位置处的电磁场剖面的图表。该图示出映射在Y轴上的静电除尘器的不同位置处的电磁场强度。传感器与电流入口42的距离被映射在X轴上。传感器与电流入口42的距离以米为单位示出，且电磁场强度以安培每米为单位示出。该图表说明在电流入口与火花之间的距离的一半处电磁场强度最大。而且，在火花位置处和电流入口位置处电磁场强度类似。例如，如图表所示，当在距电流入口2米远处产生火花时，最高电磁场强度B_m在距电流入口1米远处，而在电流入口42和火花位置处电磁场Bs类似。峰值电磁场B_m与在火花位置处产生的电磁场的比是：

$4[1-\frac{3d^2}{L^2+4d^2}]$

其中，L是电流入口与火花之间的距离而d是电源线与传感器之间的距离。

图6举例说明了描绘由处理器17从相应的电磁传感器接收到的信号的处理的处理流程图。在步骤60中，处理器17从电磁传感器16接收电磁场剖面信号。在步骤62中，处理器17处理从电磁传感器接收到的信号以使用一种或多种算法去除噪声。经处理的电磁场数据随后在步骤64中被处理器进一步处理以确定电磁场剖面。电磁场剖面包括信息的映射，所述信息包括针对在传感器(一个或多个)30与电流入口42的距离处转换的电磁场强度而被映射的该传感器(一个或多个)30与电流入口42的距离。电磁场剖面随后在步骤66中被用来确定峰值电磁场剖面。峰值电磁场剖面是传感器(一个或多个)30与电流入口42的距离针对峰值电磁场的映射。峰值电磁场剖面随后在步骤68中被处理器17进一步处理以确定静电除尘器11中的火花15的位置。

这里应注意的是图中所示的静电除尘器是作为典型静电除尘器的示例，且其结构或类型不应局限于所示的示例。

图7描绘了在代表性ESP和环形天线(如上文参照图2所讨论的)的实验装置中在示波器上接收到的信号(表示电磁场强度)。在此实验装置中，环形天线被放置在相对于ESP的位置上。图7中所描绘的信号通过尖峰70来指示火花，尖峰70延伸到预定义区域之外。通过在ESP中没有火花的基线条件下测量并分析来自ESP的信号来确定所述预定义区域。对于不同的ESP，该预定义区域可能改变且取决于ESP的类型、尺寸或其它特征。该信号随后被发送到处理器17以确定ESP中的火花的位置。

虽然本文只举例说明并描述了本发明的某些特征，但本领域的技术人员将想到许多修改和变更。因此，应理解的是随附权利要求意图涵盖所有此类修改和变更，如同其属于本发明的实质范围一样。

元件列表

10    系统

11    静电除尘器

12    多个收集板

13    电源线

14    阴极

15    火花

16    电磁传感器

17    处理器

20    环形天线

21    前视图

23    侧视图

24    电磁通量

30    电磁传感器

32    收集板

33    电源线

34    阴极

40    变压器

42    电流入口

44    收集板

46    阴极

48    火花