2016年11月7日
我々は、空気ジェットを混合する温度場をマッピングするためのセンサを分散光ファイバの使用を示します。レイリー散乱に基づくセンサは、熱電対のような従来のセンサと達成できない例外的な空間分解能を提供するために、単一のファイバに沿ってデータポイントの数千を生成します。
この実験の全体的な目標は、高分解能の流れ場データを提供して計算流体力学コンピューターコードを検証し、乱流での熱伝達を正確にシミュレートする能力を確認することです。この高度な温度測定技術は、商用通信ファイバーで作られた単一のセンサーに沿って数千のデータポイントを生成できます。熱電対などの従来のセンサーをはるかに超えるデータ密度を提供できます。
しかし、熱電対とは異なり、これらの光ファイバーセンサーは温度だけでなくひずみにも敏感です。そのため、取り扱い、振動、湿度の変化は温度の信号に影響を与えます。ひずみ感度は、従来のセンサーとはかなり異なります。
また、正確なデータを取得するには、ここで示す特別な操作手順と実践が必要です。分布温度センサー(DTS)は、このテストセクションを使用してデモンストレーションされます。ベースに六角形のエアダクトを2本取り付けたガラスタンクです。
空気は、内部で混合した後、上部の通気口から出ます。トップパネルの内側には、DTSの位置を覆う黒いポリマースクリーンがあります。上部と側面のパネルを取り外して、テストセクションの内部にアクセスします。
試験部の上部には、20mmピッチの鋼線が張られています。測定領域では、ワイヤが分布した温度センサーの光ファイバーを支えています。光ファイバーは鋼線に対して垂直に配線され、10ミリメートルの間隔で配置されています。
DTSの始点には、スプライシングと終端用に約1メートルのファイバーが予約されています。セグメントは、測定領域の一方の側から他方の側に隣接するワイヤを介して織り込まれています。ファイバーは隣接するセグメントになるようにループされ、端はテープでテストセクションに固定されます。
これは、最終テストセクションのレイアウトを上から見た概略図です。鋼線は、ダクトを含む領域を覆っています。分布した温度センサーの繊維は、ダクトの上の領域のワイヤーを通して織られています。
DTSの光ファイバーを織るには、次の手順に従います。50メートルのファイバースプールから始めて、タンクの外側のコネクタにスプライシングするための予備を作成するのに十分なスプールを解除します。ファイバーをリザーブを超えてテストセクションの蓋に固定します。
次に、最初の新しいセンサーセグメントを開始するために使用される約半メートルのファイバーをアンスプールします。金網に数百ミリメートルの繊維を敷き詰め、ループ状に成形します。隣接するワイヤーの上と下を交互に走るサポートワイヤーを通してループを織り込んでいます。
タンクの反対側に到達すると、最初の2つのセンサーセグメントのファイバーを所定の位置にテープで固定する準備が整います。最初のセグメントをぴんと張った状態で引っ張り、蓋の下側の所定の位置にテープで固定します。蓋に接着された定規は、位置を示し、セグメントの間隔を制御するために使用されます。
これは、フロー中に所定の位置に留まるように十分にピンと張る必要がありますが、テストセクションでの変形によってセンサーに負担がかかり、測定誤差を引き起こすほどピンと張らないようにする必要があります。次に、ファイバーの固定されていない部分に直径約30ミリメートルのループを形成し、最初のセグメントから10ミリメートルのところにテープで固定します。2番目のセグメントのもう一方の端をタンクの蓋に固定します。
約1.5メートルのファイバーを巻き戻して、次のセンサーセグメントのペアを開始します。最初の 2 つのディテクター・セグメントで使用したステップを繰り返して、追加のセグメント・ペアを作成します。センシングアレイを所定の位置に配置した状態で、コネクタをファイバーの端にスプライスします。
センサーを黄色の遅延ケーブルに差し込み、センサーをインテロゲーターにリンクします。遅延ケーブルをインテロゲータに接続し、設定手順を完了します。センサーインテロゲーターは、迅速な波長干渉法に基づいています。
低電力チューナブルダイオードレーザーは、狭帯域信号をファイバーに送信します。レーザーは数ナノメートルにわたってスイープされ、信号は基準レグと測定レグに分割されます。センサーからの散乱光は、基準信号と組み合わされて、検出器で干渉信号を生成します。
検出器の出力は、放出散乱信号を取得するために使用されます。ここで、センサーの位置をマッピングする必要があります。これを行うには、はんだごてを約40%に設定された可変トランスに接続します。
コンピューターで、インテロゲーターソフトウェアを使用して、画面にライブデータを表示します。はんだごてを取り、センサーの最初のセグメントの開始点に近づき、アイロンをセンサーの近くに保持し、終点に短時間触れます。コンピュータでデータ集録を停止し、ピークを凍結します。
次に、温度スパイクを拡大して、ピークの位置と物理的な位置を記録します。各セグメントの始点と終点について同じ方法でデータを収集します。センサーの位置をマッピングした後、1つ以上の温度標準を準備します。
この場合、タスクには熱電対を使用します。DTSの測定ゾーン内の領域を選択します。熱電対をDTSのファイバーの近くに取り付けます。
内部での作業が完了したら、すべてのパネルを元の位置に戻してタンクを閉じます。タンクを何らかの形の断熱材で包むことによって続けます。包み込んだら、センサーの周囲に等温雰囲気を確立するのに十分な時間
放置します。システムの準備ができたら、インテロゲータソフトウェアを起動して測定を開始します。ベースラインを取得するには、まず測定を停止します。次に、ベースラインを選択し、表示されたフィールドにファイル名を入力します。
測定範囲を選択し、[OK]をクリックしてベースラインプロセスにします。同時に、キャリブレーションのために熱電対の温度読み取り値を記録します。ソフトウェアがベースラインを完了したら、測定モードに進みます。
信号はセンサーの全長に沿ってゼロになり、システムが熱的に安定した状態にある場合は時間の経過とともにドリフトしないようにする必要があります。この時点で、フローコントロールとヒーティングコントロールに移動して、実行の準備をします。空気の流れがオンの状態で、チャネル内の流量を一致させるように調整します。
パワーコントローラーを調整して、1つのジェットを加熱し、ジェット間の必要な温度差を確立します。一晩実行して平衡状態に達した後、システムに戻ります。ライブDTS信号を調べてノイズレベルにアクセスし、適切なゲージ長を選択します。
分散温度システムを使用して、4ヘルツで2000回のスキャンを記録します。これは、ベースライン温度から測定された温度差の生データです。横軸の左端は、東端として示されるシステムの境界上のファイバー セグメントに対応します。
右に移動すると、ファイバーは西端に向かって前後にループします。ピークは、センサーがホットジェットの真上にある場所で発生します。西端に向かう騒音は、流れによる振動によるものです。
ここでは、生データがテストセクションの位置にマッピングされます。視点は、DTSアレイ上の測定プレーンの上からです。六角形のチャネルのアウトラインは、Aから方向です。
データポイント間の線形補間により、2D温度コンターマップを作成して、蓋の下の熱パターンの感覚を提供できます。赤い領域は、東ジェットの上にある暖かい領域を示していますが、その中心にはありません。センサー データを使用して、温度変動のルート平均二乗をマッピングすることもできます。
マゼンタの領域は、高温変動と乱流が大きい領域の1つであり、上昇する2つのジェットが蓋に衝突するときに相互作用します。レイリー散乱に基づく単一の光ファイバーセンサーが、熱電対では得られない磁場全体の詳細な画像を提供するために、何千もの温度測定値を生成する方法を見てきました。測定精度を確保するために、ベースライン後のひずみ制御に常に特別な注意を払い、センサーサポート構成の思慮深い設計を通じて流れによる振動を最小限に抑えます。
この分布センシング技術は、レーザーやカメラに依存する光学技術には適さない不透明な流体やその他のアプリケーションの温度測定に新たな可能性を提供します。
この研究は、混合空気ジェットの温度分布をマッピングするための光ファイバー分散センサーの使用を示しています。このセンサーはレイリー散乱を利用して、単一のファイバーに沿って何千ものデータポイントを生成し、従来のセンサーと比較して優れた空間分解能を実現しています。
High-resolution temperature field mapping using fiber optic distributed sensors enables rigorous validation of computational fluid dynamics (CFD) models, which are critical for predictive process development in biopharma R&D. The ability to generate thousands of spatially resolved temperature data points supports mechanistic de-risking and enhances confidence in simulation-driven decision making. This capability is particularly relevant for optimizing complex fluid handling, mixing, and thermal control in bioprocessing environments.
This distributed sensing method integrates into the process development continuum, from early discovery through scale-up and preclinical validation, wherever precise thermal mapping is required.