用于确定浑浊度的方法和用于实施该方法的浑浊度传感器

摘要

本发明涉及用于确定浑浊度的方法和用于实施该方法的浑浊度传感器。本发明的方法包括：使发送的辐射进入介质，其中发送的辐射通过与介质的相互作用，取决于浑浊度，被转化成所接收的辐射；接收所接收的辐射；将所接收的辐射转换成散射光强度，并且根据散射光强度确定浑浊度。该方法的特征在于：检测散射光强度的序时序列；基于该序时序列确定平均值；使用标定模型根据平均值通过将浑浊度分配给每个平均值来确定浑浊度；基于该序时序列，通过根据散射光强度确定噪声参数来确定修正的平均值，并且使用噪声模型根据噪声参数来确定修正的平均值，并且使用标定模型至少根据修正的平均值通过将修正的浑浊度分配给每个修正的平均值来确定修正的浑浊度。

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于使用至少一个浊度传感器来确定容器中的介质的浑浊度的 方法。本发明进一步涉及一种用于实施该方法的浑浊度传感器。

背景技术

射到悬浮在液体中的颗粒上的任何光是散射的。该光散射的强度在可视浑浊度测 量中被用作浑浊度确定的直接测量值。通常，光沿着其从光源到待测介质以及在光例如在 颗粒处散射后从介质到光电探测器的路径被引导通过光学窗口。

所测量的散射光强度能够基本上受到以下两个干扰变量的负面影响：

首先，通过在墙壁和物体处的反射：如果从传感器发出的光在墙壁处或者其他物 体处被反射，或者在墙壁处或其他物体处被散射，并且如果这些不是由悬浮的颗粒所引起 的反射和/或散射的信号被传感器检测到，那么测量信号就会失真。这发生在例如限制的安 装空间中，例如在管道或者装备中、或者在非常低的浑浊度下，即在低衰耗下的测量。

第二，由于光学窗口上的任何污物：在窗口污染的情况下，例如沉积物、生物膜或 者粘附气泡，在光没有被悬浮的颗粒所散射的情况下，光有可能在污物上被散射并且直接 落到光电探测器上。然而，由窗口污染引起的光吸收同样可能降低在光电探测器上接收到 的散射光强度。两种情况下都会导致所测量的数值的失真。

直到现在才通过基于模型的诊断方法(对于这样的，参见DE102009001929A1) 或者通过多束交替光完成干扰变量的检测和/或补偿。两种方法都要求多个光源和/或光电 探测器。然而，对于很多应用是不可能的，或者不符合规定，例如，DINISO7027或者EPA 180.1，其指定了单个光源、单个光电探测器、以及对于单光束在90°下的光强度测量。

发明内容

本发明的目的是提供一种少维护的光学传感器以及执行干扰变量检测和补偿的 相应的方法，其中，该方法和传感器也应该甚至可应用到光学单光束传感器上。

通过包括如下步骤的方法实现该目的：使发送的辐射进入介质，其中发送的辐射 通过与介质的相互作用、特别是通过散射，取决于所述浑浊度，被转换成所接收的辐射；接 收该辐射；将所接收的辐射转换成散射光强度，以及根据散射光强度确定浑浊度。该方法其 特征在于包括如下步骤：检测散射光强度的序时序列(chronologicalsequence)；基于该 散射光强度的序时序列确定平均值；使用标定模型根据平均值通过将浑浊度数值分配给每 个平均值确定浑浊度；基于散射光强度的序时序列，通过根据散射光强度确定噪声参数来 确定修正的平均值，以及通过使用噪声模型根据噪声参数来确定修正的平均值，以及使用 标定模型至少根据修正的平均值通过将修正的浑浊度分配给每个修正的平均值来确定修 正的浑浊度。

光学浑浊度测量是一种以很大噪声为特征的测量。这尤其在非常低的浑浊度范围 下是可以理解的：如果光电探测器没有“看到”任何光散射颗粒，所测量的信号就会非常低。 然而，如果光散射发生在光电探测器的可视范围中的悬浮颗粒处，那么所检测的信号在颗 粒从光电探测器的可视范围消失之前迅速增强，然后信号才再次减弱。因此，光电探测器可 视范围中的颗粒数量的统计学的波动产生了所测量信号中的统计学的噪声分量，其中噪声 与介质中颗粒的移动相关。例如通过缓慢地形成污染或者装备中的恒定的散射光反射所产 生的干扰信号以不同的噪声为特征。通过评估噪声，能够在与浑浊度相关的部分和散射光 强度的不期望的干扰信号部分之间做出区分。

在一个实施例中，根据修正的平均值和平均值来确定修正的浑浊度。

优选的，该方法进一步包括如下步骤：将浑浊度与修正的浑浊度比较，并且基于该 比较，如果浑浊度与修正的浑浊度一致或者不一致，做出关于浑浊度的可靠性或者不可靠 性的声明。因此，能够做出关于测量值的可靠性的声明。

对于给定介质，能够将每个所测量的散射光强度、以及由此每个散射光强度的平 均值分配给预测的噪声值，也就是噪声参数的预测数值。所谈到测量值的特征的噪声。在光 学浑浊度测量中，该噪声参数随着测量值增加。

在标准条件下在第一个有利的变型中能够确定这个关系。这种情况下的标准条件 指的是如下测量：在实验室中，在恒定温度、恒定气压、明确限定的介质的量、以及介质的经 常搅拌以保持浑浊度恒定。在另一个有利的变型中，直接在过程中确定这个关系。通过适当 类型的安装和清洁，必须确保墙壁效应和污染的两个干扰变量不会出现，并且因此不影响 测量值和噪声变量。

在另一个有利的实施例中，该方法进一步包括如下步骤：如果浑浊度与修正的浑 浊度不一样，通过根据修正的浑浊度确定实际的浑浊度来对浑浊度进行补偿。换句话说，不 是使用(直接测量的)浑浊度的平均值来确定实际的浑浊度，而是所计算的噪声参数被转换 成修正的平均值，并且用此确定相应的浑浊度，因为噪声是特定的浑浊度(散射光强度)的 特征。

可替换地，在另一个优选的实施例中，使用(测量的)平均值和修正的平均值来确 定修正的浑浊度。

两个变型都能够使用二维查找表来实现，其中输出变量(修正的浑浊度)根据两个 输入变量(平均值和修正的平均值)确定。

在另一个有利的进一步的演变中，通过散射光强度的序时序列的频率分析、特别 是通过傅里叶变换来确定噪声参数，或者使用统计学的方法来确定噪声参数，例如计算散 射光强度的标准偏差。两种都是相对容易实现的数学方法。

优选地，借助于噪声模型根据噪声参数确定修正的平均值，

$RK=\alpha ·\sqrt{{\mathrm{MW}}_{kor}}+\beta$

其中RK为噪声参数，α为电变量到浑浊度的转换的比例因子，MW_kor为散射光强度的 平均值，并且β为浑浊度传感器的常数，其中这要求求解以上公式以得出修正的平均值。常 数α对于各种测量角度(例如在90°或135°下测量的浑浊度)是不同的，并且对于不同的测量 介质是可选的。常数β描述了设备噪声，并且取决于相关的硬件，也就是相应的浑浊度传感 器以及电子设备等。两个参数都能够理论上(α：对传感器的接收和检测特性以及介质的散 射特性进行散射光分析；β：传感器的噪声分析)或者实际上通过两点标定确定。

在一个有利的实施例中，噪声参数取决于环境条件和/或浑浊度传感器的状态。

优选地，环境条件至少为材料、直径、表面粗糙度、表面颜色、表面纹理和/或容器 上沉积物、和/或浑浊度传感器到容器的距离。

更优选地，浑浊度传感器的状态为表面纹理、沉积物、光学窗口的磨损、和/或浑浊 度传感器上的污染。

在另一个有利的进一步演变中，该方法进一步包括如下步骤：显示噪声参数和/或 关于(干扰)环境条件和/或(干扰)浑浊度传感器的状态的信息。

基于前述的噪声参数到浑浊度的分配以及噪声参数取决于环境条件并取决于浑 浊度传感器的状态的事实，在环境中的特定的干扰源和/或在传感器自身上的特定干扰源 可以根据确定的噪声参数推断出来。

通过用于实施如上所述的方法的浑浊度传感器进一步解决该目的。

在另一个实施例中，浑浊度传感器包括上级单元，其确定噪声参数、平均值、修正 的平均值、浑浊度和/或修正的浑浊度，并且执行浑浊度与修正的浑浊度的比较，其中上级 单元是浑浊度传感器的一部分或者安装在外部设备中、特别是发送器中。

优选地，浑浊度传感器经过电绝缘的、并且特别是感应的接口与外部设备、特别是 发送器连接，或者浑浊度传感器经过过无线的、特别是蓝牙接口与外部设备、特别是发送器 连接。

附图说明

借助于以下附图更详细地进一步解释本发明。它们示出：

附图1根据本发明的方法概要，

附图2散射光强度的平均值赋予给噪声参数的图，

附图3在环境条件的变化时确定的和预期的噪声参数的序时序列，以及

附图4在浑浊度传感器的污染的光学窗口情况下的确定的和预期的噪声参数的序 时序列。

类似特征的附图标记在附图中保持相同。

具体的实施方式

浑浊度测量是根据本发明的方法的应用。由于在原理上是公知的，浑浊度测量仅 简短地涉及。

为了测量浑浊度，将光束引导通过介质，其由于视觉上更稠密的成分例如固体颗 粒而从其原始方向在那里偏转。该过程被称为散射。入射光沿着很多方向散射，即，在与传 播的方向成多个不同角度。这里对若干个角度的范围很感兴趣，其中这里详细说明两个：检 测到与入射光的方向相对成90°的角度的散射光，或者由探测器例如光电二极管检测到的 散射光强度RW仅受到颗粒尺寸的轻微影响。另一个感兴趣的散射角度为与入射光的方向成 135°。沿着135°方向的光同样给出高颗粒密度处的信息。如果介质中的颗粒密度低，很多光 沿着90°路径散射，而几平没有光沿着135°路径散射。如果颗粒密度增加，该现象就会倒转 (更多光沿着135°路径，几乎没有光沿着90°路径)。常用的浑浊度传感器具有两个独立的并 行布置的传感器单元。两个信号的取决于应用的评价产生稳定的被测数值。因此，对浑浊度 和固体的最优测量是可能的：90°路径优选地用在低的浑浊度数值下。135°路径用在平均的 和高的浑浊度数值下以及固体测量下。

测量方法基本上包括四个方法。多束交替光方法，90°散射光方法，前向散射光方 法和后向散射光方法。

四束交替光方法，作为一种多束转换光方法，基于两个光源和两个光接收器。具有 长寿命的LED用作单色光源。这些交替加以脉冲的LED在接收器处每个LED脉冲产生两个散 射光信号。

在90°散射光方法中，如ISO7027/EN27027中所述，在860nm的波长下执行测量。 发出的光束由介质中悬浮的固体颗粒散射。所产生的散射的照射使用与光源成90°角度布 置的散射光接收器测量。由散射光的量确定介质的浑浊度。

在后向散射光方法中，所发送的光束在介质中被固体颗粒散射。所产生的后向散 射被散射光接收器测量。由散射光的量确定介质的浑浊度。使用这种形式的散射光测量能 够测量非常高的浑浊度数值。

所提到的三个测量方法是最常用的测量方法，其部分地被标准指定。然而，可以随 国家而定地指定其他方法和测量角度。

较低频率使用的是前向散射光方法，例如在11°的角度处。

然而，所有所述的方法都面临上述干扰变量的问题，例如，在安装处的反射或者光 学窗口的污染使测量结果失真。用户必须“通过标定”设法“消除”这些不期望的反射，但是 正如所提到的，这些测试不仅是时间和成本密集的，而且易于出错。

图1示出根据本发明的方法的概要。由所测量的散射光强度RW(参见以上“原始数 值”)确定噪声参数RK以及平均值。更具体的说，由上级单元(未示出)确定噪声参数RK和平 均值MW，例如在微控制器中(参见以下)。上级单元可以为浑浊度传感器的一部分，或者安装 在外部设备中，特别是发送器中。如果上级单元安装在发送器中，浑浊度传感器经过电绝缘 的接口、特别是感应的接口连接到发送器。如果上级单元是外部单元，那么外部单元能够被 配置成移动电话、平板电脑等。然后，通常无线地执行通信，例如通过蓝牙连接。所有的计 算、管理、控制等都用更高级别单元执行。

能够以各种不同的方式确定噪声参数RK。噪声参数RK可以通过频率分析确定，特 别是散射光强度RW的序时序列的傅里叶变换。可替换地，能够使用统计学方法确定噪声参 数RK，例如标准偏差的计算。在其时间过程期间检测散射光强度RW。根据该时间过程，借助 于算法计算例如十个连续数值的算术平均值，也就是平均值MW。

然后，借助于噪声模型RM根据噪声参数RK确定修正的平均值MW_kor。如下简要说明 噪声模型RM。即

$RK=\alpha ·\sqrt{{\mathrm{MW}}_{kor}}+\beta$

借助于公式(相应地求解公式)确定修正的平均值MW_kor。这里，α是对于电变量到浑 浊度的转换的比例因子，并且β为对于浑浊度传感器的特定常数。常数α对于各种测量角度 (例如在90°或者135°下测量的浑浊度)是不同的。常数β描述了设备噪声，并且其取决于相 关的硬件，也就是相应的浑浊度传感器以及电子设备等。两个参数实际上都能够通过两点 标定计算。能够以理论的方式借助于对传感器的接收和检测特征以及介质的散射特性进行 光散射分析确定α，并且借助于传感器的噪声分析确定β。

在下一步骤中，参见图2，借助于标定模型KM从平均值MW以及修正的平均值MW_kor两 者确定(未修正的)浑浊度TU和修正的浑浊度TU_kor。使用标定模型KM，浑浊度TU或者修正的 浑浊度TU_kor被唯一的分配给每个平均值MW或者每个修正的平均值MW_kor。标定模型KM的一种 可能的实施方案为二维查找表，该二维查找表借助于标定点将浑浊度数值分配给两个输入 信号，也就是平均值MW和修正的平均值MW_kor。能够根据(测量的)平均值MW和修正的平均值 MW_kor确定修正的浑浊度TU_kor。可替换地，修正的浑浊度TU_kor仅根据修正的平均值MW_kor确定。 浑浊度TU仅根据平均值MW确定。

然后，比较浑浊度TU和修正的浑浊度TU_kor。根据此比较，在最简单的情况下，通过 彼此相减(浑浊度TU_offset结果的偏差)，能够根据浑浊度TU是否与修正的浑浊度TU_kor一致， 做出关于浑浊度的可靠性或者不可靠性的声明。例如，如果偏差TU_offset小于1％，那么具有 高可靠性。例如，如果偏差TU_offset多于100％，那么具有低可靠性。如果不存在对应，即偏离 一定的容差范围，那么由于干扰变量或干扰源存在干扰。

在另一个步骤中，如果确定的浑浊度TU不与修正的浑浊度TU_kor数值对应，即偏差 TU_offset超过某一数值，那么能够修正浑浊度。这通过使用修正的浑浊度数值TU_kor确定实际 的浑浊度来完成，即，最后基于噪声参数RK并且由此基于噪声。

如所述，使用标定模型KM、浑浊度数值TU或者修正的浑浊度数值TU_kor被唯一的分 配给每个平均值MW或者每个修正的平均值MW_kor。同样清楚地使用噪声模型RM根据噪声参数 RK确定修正的平均值MW_kor。因此，浑浊度TU和修正的浑浊度TU_kor的作用就像噪声参数RK和 平均值MW。

图2示出(所测量)平均值MW到噪声参数RK的分配图1。平均值MW与浑浊度数值TU对 应(参见以上)，即在图2中，某一个噪声参数RK的数值被唯一地分配给特定的浑浊度数值。 换句话说，每个平均值MW等效于噪声参数RK，反之亦然。将这种分配存储在浑浊度传感器 中，例如在更高级别单元的存储器中。在图2以及以下的附图中，单元和相应的数值以示例 性的和任意的方式选择。

噪声参数RK的数值形成对于相应数值的特征噪声。这个特征噪声可以在标准条件 下确定，例如预先并且不在浑浊度传感器的安装位置处。这种情况下，标准条件指的是：在 实验室中，在恒定温度、恒定气压，明确定义的介质的量以及介质的经常搅拌以保持浑浊度 恒定。通常，平均值MW和噪声RK之间的相关性必须在多个条件下确定，其中没有干扰影响， 例如污物或者墙壁效应发生。这能够是在如所述的实验室中，也可以在用户的场所。同样 地，这同样适用于上述的α和β参数。如所述，将浑浊度数值TU和修正的浑浊度数值TU_kor比 较。如果对应发生在这里，测量值看来似乎不错。如果没有对应，即偏离一定的容差范围，那 么由于干扰变量或干扰源存在干扰。现想的，这被检测到并且浑浊度传感器相应地被补偿。 这将在下面更加详细的讨论。

在干扰变量的出现时，例如，传感器“看到”墙壁，所测量的散射光强度RW增加，但 是从其中确定的修正的平均值MW_kor保持近似恒定(参见附图3)，因为墙壁的作用更确切地 像镜子。通过所测量的散射光强度RW，在图2中的曲线图预期表现某一个噪声参数或者特定 的修正平均值，但是实际上找到另一个修正平均值。因此，检测到干扰。此外，还能够执行补 偿。这在图3中示出。

图3示出在水盆中用自来水的浑浊度测量。连续地将各种干扰源馈送到浑浊度传 感器，即x轴线表示时间t。在y轴线上，标绘出平均值ave。在本发明的上下文中涉及两个不 同的平均值ave。首先，修正的平均位MW_kor，而第二，其它所测量的平均值，其特征在图2中以 附图标记3.1、3.2、4.1和4.2表示。具体地，通过固定不锈钢板(附图标记3.1和3.2)或者在 其前方的黑色塑料板(附图标记4.1和4.2)，模拟了各种墙壁效应。在没有墙壁效应的模拟 的情况下也执行测量，参见附图标记2。在没有再现的墙壁效应的情况下的该测量值(附图 标记2)在y轴线上具有与修正的平均值MW_kor相同的数值。不锈钢板3.1和3.2或黑色塑料板 4.1和4.2已经固定在浑浊度传感器前方的各个距离处，这是为什么两个不同的数值产生。

因此，在y轴线上也标绘了平均值MW，或者换句话说，对于各自的环境条件所预期 的特征噪声。然而，噪声参数RK或者修正的平均值MW_kor的实际测量值是近似恒定的。因此， 在图2中，附图标记3.1、3.2、4.1和4.2，在平均值MW和修正的平均值MW_kor之间存在差值。

用户能够识别适当的环境条件，例如材料、直径、表面粗糙度、表面颜色、表面纹理 和/或容器上的沉积物、和/或传感器和容器之间的距离，并且能够执行相应的补偿。这帮助 避免不正确的测量。干扰的类型到噪声参数的预测值的相应的分配作为函数、公式、图表等 可以表格的形式存储例如在更高级单元的存储器上。例如通过更高级的单元，由用户选择 该适当的环境条件。

可替换地或者另外，能够执行相应错误的自动检测。如图3和4所示以及如上所述， 任何干扰都具有预测的特征噪声，使得能够通过测量噪声参数来检测干扰的类型。用户能 够在显示器上观察噪声参数，例如发送器上。关于干扰的类型的信息，即相关的环境条件或 者传感器状态也能够显示。

图4示出如何能够检测窗口的污染物并且补偿的情况。这里，将一层油脂施加到光 学窗口，其中，在测量过程中将油脂缓慢地但不是完全地去除，你能够在图4中看到，其示出 平均值MW和修正的平均值MW_kor。

因此，传感器的状态，也就是表面纹理、沉积物、传感器的污染物，也能够被检测到 和被补偿，并且如果必要的话被调整。

附图标记列表

1图表：浑浊度-预期的噪声参数

2没有墙壁

3.1由钢制成的墙壁，第一种情况

3.2由钢制成的墙壁，第二种情况

4.1由黑色PVC制成的墙壁，第一种情况

4.2由黑色PVC制成的墙壁，第二种情况

a.u.任意单元

ave平均值

t时间

KM标定模型

MW平均值

MW_kor修正的平均值

RK噪声参数

RM噪声模型

RW散射光强度

TU浑浊度

TU_kor修正的浑浊度

TU_offset比较TU和TU_kor