December 5th, 2025
Dieser Artikel präsentiert eine vergleichende Studie zum thermischen Verhalten und der Energieeffizienz eines Heizelements in einem Destillationssäulenkessel, das von Wechselstrom (Wechselstrom) und Gleichstrom (DC) betrieben wird, wobei seine Leistung anhand statistischer Ergebnisse wie Minimal- und Maximaltemperatur, des Mittelwerts der thermischen Daten und des Variationskoeffizienten bewertet wird.
Der Umfang meiner Forschung ist es, den Vorteil der Verwendung von Wechselstrom- und Gleichstromversorgung in einem Heizelement innerhalb eines Destillationssäulenkessels aufzuzeigen. Neuere Studien behandeln die thermographische Analyse in der AC/DC-betriebenen Destillationssäule separat, aber keine Arbeit kombinierte beide Ansätze. Um zu beginnen, richte die Wärmebildkamera für die Aufnahme ein.
Wählen Sie die Farbpalette des Eisens im Thermokameramenü aus und stellen Sie sicher, dass sie korrekt angewendet wird, bevor Sie fortfahren. Stellen Sie den Wert der Emissivitätskorrektur im Menü der Wärmebildkamera auf 0,95 ein. Dann positioniere die Wärmebildkamera etwa 80 Zentimeter vom Boilerplate entfernt.
Halten Sie die Wärmebildkamera etwa 60 Zentimeter über dem Boden und richten Sie die Kamera auf die Boilerplate in der Destillationssäule. Drücken Sie die Speichertaste, um das Thermogramm in den Wärmebildkameraspeicher aufzunehmen. Erfassen Sie alle fünf Sekunden Thermogramme während der Proben von eins bis 1.500 an der lokalen Schnittstelle.
Wiederholen Sie die Aufnahme für 20, 60 und 100 Volt unter Wechsel- und Gleichstrombedingungen. Zeichnen Sie den Namen jedes aufgenommenen Thermogramms und die entsprechende Boilerplate-Temperaturprobe auf, die auf der lokalen Schnittstelle angezeigt wird. Um mit der Erfassung von Boilerplate-Temperaturdaten zu beginnen, speichern Sie die temporären Dateien, die von der lokalen Prozessschnittstelle generiert werden.
Umbennen und speichern Sie die gespeicherten Dateien im aktuellen Prozessordner. Sammeln Sie die während des Tests erzeugten CSV-Dateien und erstellen Sie eine einzelne Datei mit allen erfassten Prozessdaten. Speichere die konsolidierte Datei zur Analyse.
Um mit der Datenvorbereitung zu beginnen, entnehmen Sie Thermogramme aus der Wärmebildkamera. Übertragen Sie alle Bilddateien auf die Analyse-Arbeitsstation. Überprüfen Sie die extrahierten Thermogramme und entsorgen Sie alle unerwünschten Bilder.
Markiere manuell einen Referenzpunkt auf jedem Thermogramm. Erstellen Sie anschließend eine Prozesstemperaturübersicht mit der zuvor generierten Prozessdatendatei. Beziehen Sie die Kesseltemperaturdaten von der lokalen Schnittstelle auf die erfassten Prozessthermogramme.
Um einen Algorithmus für die Thermogrammverarbeitung zu entwickeln, laden Sie zunächst ein Bild in eine Variable innerhalb der Analyseumgebung. Definieren Sie die Größe der Vektoren für die Graphachsen mit der Bildvariable. Anschließend definieren Sie den Bereich zur Erkennung von Mindest- und Maximaltemperaturbereichen basierend auf dem Analysebild.
Bereite die Abbildung für das Diagrammzeichnen vor. Als Nächstes lädt man das Thermogrammbild in eine Variable zur Verarbeitung. Definieren Sie einen Suchbereich für den zuvor markierten Referenzpunkt.
Isolieren Sie den Referenzpunkt und erhalten Sie seine Koordinaten. Dann verwenden Sie die Koordinaten, um das Analysegebiet anzuzeigen. Jetzt wandeln Sie den Analysebereich in Graustufen um.
Berechnen Sie den mittleren Temperaturwert des Graustufenbereichs. Isolieren Sie die Bereiche mit maximaler und niedriger Temperatur im Bild. Wandeln Sie die grafischen Zahlen in numerischen Text um.
Konvertiere die Mittelwerte in skalierte Maximal- und Minimaltemperaturen entsprechend den Bildbereichen und speichere die Gesamtmittelwerte sowie die entsprechenden Etiketten. Schließlich werden die Gesamtmittelwerte dargestellt, um die verarbeiteten Thermogrammdaten zu visualisieren. Die Temperaturmessungen mit 100 Volt Gleichstrom variierten während des Prozesses, während die Messungen mit 100 Volt Wechselstrom stabiler blieben.
Bei 100 Volt Gleichstrom war die thermische Variation im Kesselbereich höher als bei Wechselstrom. DC bot kontrolliertere Bereiche aufgrund eines gleichmäßigeren Verlaufs und zunehmender, aber nicht abrupter Streuung. Unter 60-Volt-Bedingungen waren die Temperaturmessungen mit Wechselstrom stabiler. Die thermische Entwicklung mit 60-Volt-Wechselstrom zeigte beim Start einen allmählichen Temperaturanstieg, während bei 60-Volt-Gleichstrom die Erwärmung ausgeprägter und schneller war.
Der grafische Temperaturtrend bei 20 Volt zeigte spürbare Schwankungen für Gleichstrom, während Wechselstrom zu einem allmählicheren und stabileren Profil führte. Thermogramme unter 20 Volt Wechselstrom zeigten Temperaturen von 22,8 Grad Celsius bis 26,3 Grad Celsius. Unser Protokoll nutzte die TIR-Analyse, um einen klareren Überblick über das thermische Verhalten in Bezug auf die Energiequelle innerhalb des Prozesses zu erhalten.
Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Auswahl geeigneter AC- oder DC-Versorgung die Leistung optimiert, Energiekosten senkt und die Destillationsqualität verbessert. Zukünftige Forschungen werden Thermogrammbasen gründlich untersuchen, um Detektionsmethoden anzugehen und wie die Ermüdung des thermischen Antriebs das transiente Verhalten von Prozessen beeinflusst.
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Dieser Artikel präsentiert eine vergleichende Studie über das thermische Verhalten und die Energieeffizienz eines Heizelements in einem Destillationskolonnenkessel, das mit Wechselstrom (AC) und Gleichstrom (DC) betrieben wird. Die Studie bewertet die Leistung basierend auf statistischen Ergebnissen wie Temperaturschwankungen und Energieeffizienz.
Infrared thermography (IRT) enables quantitative, non-contact assessment of thermal behavior and power efficiency in electrically heated distillation systems. This protocol supports predictive optimization of energy input and thermal stability, directly impacting process control and operational cost in pharmaceutical and chemical manufacturing. Integrating IRT-based analytics into pilot and production-scale distillation aligns with electrification and sustainability initiatives across enterprise R&D portfolios.
This IRT protocol integrates into the process development continuum, from early discovery through pilot-scale optimization and preclinical manufacturing.