방법 논문

적외선 열화상 분석을 이용한 증류 컬럼에서 교류와 직류 전기 가열의 열 거동 및 전력 효율 비교

DOI:

10.3791/69373

2025년 12월 5일

이 논문에서

요약

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

이 글은 교류(AC)와 직류(DC)로 구동되는 증류탑 보일러 내 가열 요소의 열 거동과 에너지 효율에 대한 비교 연구를 제시하며, 최저 및 최고 온도, 열 데이터의 평균, 변동 계수와 같은 통계적 결과를 바탕으로 성능을 평가합니다.

초록

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

적외선 열화상(IRT)은 산업용 난방 시스템에서 열 성능을 정량화하기 위해 널리 사용되는 비접촉 기법입니다. 본 연구는 IRT를 사용하여 교류(AC) 및 직류(DC) 전원 공급 하에서 증류기 보일러 내 가열 저항기의 열 거동과 전력 효율을 분석하고 비교합니다. 증류 파일럿 플랜트를 사용하여 실험이 진행되었으며, 여기에는 교류(60 Hz) 전원 공급과 동등한 DC 전원 공급 장치를 포함한 증류 파일럿 플랜트가 포함되었습니다. 열 역학은 보정된 중파 적외선 카메라(7.5 μm에서 13 μm 스펙트럼 범위)를 사용해 데이터 획득 카드 임베디드 시스템의 전력 측정과 병행하여 포착되었습니다.

제안된 방법론은 IRT 이미지를 통해 열 반응을 정량화하는 IRT 프로토콜을 구축하여, 방출율 보정 열형도를 통해 2D 온도 이질성을 매핑할 수 있게 합니다.

전력 효율 분석 결과, DC는 줄 손실을 줄였고, AC는 장시간 작동 시 우수한 열 안정성을 보였습니다. 이 IRT 통합 접근법은 증류 에너지 시스템 최적화를 위한 실질적인 통찰을 제공하며 산업 전기화 이니셔티브와도 일치합니다. 이 프로토콜은 화학, 제약 및 재생 에너지 응용 분야에서 열전 공정의 적외선 기반 모니터링에 확장 가능합니다.

서론

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

열교환 시스템은 화학공학에서 기본적인 장치로, 직접적인 물리적 접촉 없이도 두 공정 흐름 간에 열에너지를 전달하는 데 사용됩니다. 증류 컬럼과 같은 장비에 통합함으로써 에너지 소비를 최적화하고, 부품 분리 효율을 높이며, 온도 프로파일을 정밀하게 제어하여 안정적인 작동 조건을 유지할 수 있습니다.

증류 컬럼의 전력 액추에이터는 직류(DC)와 교류(AC) 모두에서 옴의 법칙을 따르는 전기 저항으로 구성된 열교환 시스템으로 간주되며, 전압, 전류, 저항 간의 직접적인 관계를 확립합니다. 그러나 AC를 사용할 때 저항기의 거동은 주파수, 임피던스, 그리고 시스템의 유도 및 정전용량 효과의 영향으로 인해 더 복잡합니다. 하지만 특정 산업 응용 분야에서는 특정 장점을 제공합니다 2,3.

실제 저항기의 거동은 이상형과 다르며, 물리적 재료가 기생 인덕턴스와 특정 경우에 기생 정전용량 4와 같은 현상을 유도할 수 있기때문입니다. 이러한 효과는 AC 신호 주파수에 따라 달라지며, 주파수 값으로 구분됩니다. 한 경우에는 반응 효과(유도성 또는 정전용량)가 사실상 무시할 수 있습니다; 따라서 저항기는 선형적으로 동작하며 옴의 법칙을 거의 완벽하게 따른다. 따라서 저주파를 고려할 때 DC에서 사용되는 이상적인 저항기와 비교할 만한 응답을 가집니다.

고주파의 경우, 실제 저항은 특히 권선이나긴 연결 요소와 같은 요소를 포함하는 경우 유도성 성분을 나타내기 시작합니다. 증류 과정에서 전기 저항기를 부적절하게 사용하면 특히 열사이펀 효과의 평형이 변화할 때 컬럼 보일러에서 열충격을 유발할 수 있는데, 이는밀도 차이에 의해 유도된 열 전달과 액체의 자연 흐름 간 상호작용으로 인해 발생합니다.

보일러 내 열 전달 속도는 가열 및 증발 구역의 유효 길이와 교환기7의 기하학적 설계에 의해 결정됩니다. 더욱이, 이 속도는 증발 구역의 열 전달 계수가 예열 구역8보다 훨씬 높기 때문에 작동 압력과 증기 함량에 크게 의존합니다.

이 연구는 증류 컬럼 내부의 가열 저항기에 공급하는 AC 및 DC 전원 공급 장치의 비교 연구를 제안하며, 이들이 공정의 열효율, 보일러 내 온도 프로필, 에너지 소비, 증류 사이클 중 안정성에 미치는 영향을 평가합니다. 이 설비의 주요 특징은 2L 보일러 플레이트, 300W 가열 저항기, 바닥 제품 추출, 이중 나선형 응축기, 증류 제품을 위한 L 저수지 탱크, 그리고 온-오프 리플럭스 밸브입니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

프로토콜

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. 혼합물 준비, 로컬 인터페이스에서의 공정 실행, 전원 공급 시작 설정 및 절차

  1. 보일러 내부에서 사용할 혼합물 준비 과정(그림 1).
    1. 에탄올 1L과 증류수 1L을 각각 플라스크에 넣으세요.
    2. 각 플라스크의 내용을 플레이트 보일러 플레이트 안에 넣으세요.
    3. 계측기가 올바르게 배치되어 있는지 확인하세요.
      1. 냉각수 펌프와 응축기의 호스 연결부를 점검해 보세요.
      2. 증류기 본체의 판에 센서가 배치된 위치를 확인하세요.
      3. 냉각수 펌프 액추에이터, 가열 저항기, 리플럭스 액추에이터의 상태를 확인하세요.
  2. PC와 데이터 수집 카드에서 로컬 인터페이스를 실행하세요(그림 2).
    1. 로컬 PC에서 "증류 컬럼" 소프트웨어를 열어보세요.
    2. 데이터 수집 카드를 로컬 PC에 연결하세요.
    3. 데이터 수집 카드와 로컬 PC 간의 통신을 확인하세요.
      1. 팝업 창에서 아이템을 검증하세요.
    4. 로컬 인터페이스에서 사용할 혼합물을 선택하세요.
    5. 로컬 인터페이스에서 시작 버튼을 클릭하여 프로세스를 시작하세요.
      1. 로컬 PC의 각 인터페이스 창에서 로컬 센서로부터 정보를 수신하는지 확인하세요.
        참고: 실험은 에탄올과 물의 이진 혼합물로 제한되지만, 이 인터페이스는 다양한 혼합물을 관찰할 수 있게 합니다. RTD와 액체 간의 열 전달은 열용량과 전도율과 같은 일반적인 열적 특성에 따라 달라지므로, 실험 데이터를 기반으로 열 거동을 정의하는 방법론이 제어 조건 하에서 다른 혼합물에도 유효하다고 추정할 수 있습니다. 이 접근법은 이상적인 이진 혼합물 9,10,11을 동적으로 모델링하는 증류 컬럼 연구들에 의해 뒷받침됩니다.
  3. 난방 저항기에 전력을 공급할 AC 또는 DC 전원 공급 장치를 준비하는 과정.
    1. 멀티미터를 볼트미터로 사용하면, 전원 공급 장치 전면 패널의 출력 전압 값을 적절한 경우(AC 또는 DC)로 설정하세요. 설정이 완료되면 전원 공급 장치를 끕니다.
    2. 전압 공급을 보일러 플레이트에 설치된 저항 온도계에 연결하세요.
    3. 전원 공급 장치를 켜서 가열 저항기에 전원을 공급하세요.
    4. 로컬 인터페이스에서 전류와 전압 모니터링을 확인하세요.
      참고: 표 1은 AC 및 DC 모두에서 실험에 사용된 전압과 전류 값을 나타냅니다.

2. 공정 중인 보일러 플레이트에 대한 서모그램 및 온도 데이터의 설치, 획득 및 분석

  1. 공정 중인 보일러 플레이트 열화상 카메라를 이용한 열화상그램 설치 및 획득.
    참고: 실험의 운영 시간과 측정은 오후 1시부터 3시까지 수행되었으며, 실험실 내부 주변 온도는 22°에서 24.5°C였습니다.
    1. 열화상 카메라 메뉴에서 색상 팔레트를 선택하세요.
    2. 열화상 카메라 메뉴에서 방사도 보정 값을 0.95로 설정하세요.
      참고: 카메라는 자체 보정이 가능하며, 훈련된 인력이 주기적으로 보정합니다. 방사율 값은 보일러 탱크를 구성하는 유리의 거칠기, 두께, 투명성 특성을 기준으로 선택됩니다. 따라서 열 측정13에 대해 방출율 0.95가 고려되었습니다. 차이가 미미하기 때문에 실험 작동 범위 내에서 온도 추정치에 미치는 영향은 무시할 수 있습니다.
    3. 열화상 카메라를 보일러 플레이트에서 약 80cm 떨어진 곳에 위치시키세요.
      참고: 2.1.3의 측정은 해상도(140 x 140 픽셀)와 시야각(29° x 29°)에 따른 카메라의 최소 작동 거리(0.6 m)를 기준으로 고려되었으므로, 사용된 거리는 보일러 플레이트의 압력 측정을 해치지 않으면서 관련 열 세부사항을 포착할 수 있도록 합니다.
    4. 열화상 카메라를 바닥에서 약 60cm 높이에 들고, 증류 컬럼의 보일러 플레이트를 향해 카메라를 위치시킵니다.
      참고: 2.1.4의 측정값은 플레이트 보일러 높이를 기준으로 선택되었습니다.
    5. 저장 버튼을 눌러 열화상 촬영 영상을 열화상 카메라 메모리에 기록하세요.
      참고: 과도 상태는 가열 저항기에 가해지는 공급 전압 감소에 따라 느리므로, 2.1.5단계의 동작은 다음과 같습니다. 20V(교류 및 직류)에서 20에서 30, 50, 또는 60초 정도로 동작할 수 있습니다.
      1. 로컬 인터페이스에서 표시된 샘플 1부터 1500까지 5초마다 캡처하고, AC 및 DC 모두에 대해 20, 60, 100V에 대해 반복합니다.
      2. 100 V(AC 및 DC)의 경우, 로컬 인터페이스에 표시된 샘플 1500에서 2800 사이에서 10초마다 캡처하고, 20 V(AC 및 DC)에서는 샘플 간격 1500에서 5500 사이에서 캡처하며, 60 V(AC 및 DC)의 경우 샘플 1500에서 4000 사이에서 15초마다 캡처합니다.
      3. 100 V(AC 및 DC)의 경우, 정상 상태에 도달할 때까지 샘플 2800에서 20초마다 캡처하고, 60 V(AC 및 DC)의 경우, 정상 상태에 도달할 때까지 샘플 4000에서 30초마다 캡처하며, 20 V(AC 및 DC)의 경우에는 정상 상태에 도달할 때까지 샘플 5500에서 20초마다 캡처합니다.
    6. 캡처된 열전도의 이름과 로컬 인터페이스에 표시되는 보일러 플레이트 온도 샘플의 값을 기록합니다.
  2. 로컬 공정 인터페이스를 통한 보일러 플레이트 온도 데이터 획득.
    참고: 그림 3D,E는 2.2에서 언급한 과정을 자세히 보여줍니다.
    1. 인터페이스에서 생성된 임시 파일을 저장하세요.
    2. 현재 프로세스 폴더에 있는 파일을 이름 바꾸고 저장하세요.
    3. 테스트 중 생성된 .csv 파일을 수집하여 과정에서 얻은 모든 데이터를 단일 파일을 생성합니다.
      참고: 인터페이스는 1020표본마다 공정 데이터를 저장하며, 이는 공정의 한 구간과 동일합니다. 이들은 나중에 처리하기 위해 저장해야 하는 임시 파일입니다. 0.5초는 각 샘플의 샘플링 시간입니다. 저장된 수치 데이터는 보일러 내부의 증기를 측정하는 온도 센서가 생성하는 공정의 동적 거동과 일치합니다.
  3. 보일러 플레이트 온도 데이터 및 캡처된 공정 서열그램 준비.
    참고: 그림 3A, B, C, F, G 는 2.3에서 언급한 과정을 보여줍니다.
    1. 열화상 카메라에서 열화상그램을 추출하세요.
      참고: 열전형은 사용된 전압에 따라 RTD 가열로 인한 온도 분포를 보여줍니다.
    2. 서모그램을 검토하고 원하지 않는 것은 버리세요.
    3. 열화상에 기준점을 수동으로 표시하세요.
    4. 2.2.3에서 생성된 공정 데이터 파일을 사용하여 공정 온도 개요 그래프를 생성합니다.
    5. 국부 인터페이스에서 얻은 보일러 온도 데이터를 캡처한 공정 서열그램과 연관시킵니다.

3. 보일러 플레이트 공정을 위한 열화형(thermogram) 분석 및 가공

  1. 서모그램 처리 알고리즘 개발.
    1. 평균 추세를 시각화하기 위한 그래프 준비.
      1. 이미지를 변수에 불러오세요.
      2. 이미지 변수를 사용하여 그래프 축의 벡터 크기를 정의합니다.
      3. 분석 이미지를 바탕으로 최소 및 최대 온도 범위를 탐지할 영역을 정의합니다.
      4. 그래프 작성을 위해 도표를 준비하세요.
  2. 서모그램 처리 (그림 4).
    1. 이미지를 변수에 불러오세요.
    2. 2.3.3에 표시된 기준점에 대한 탐색 영역을 정의합니다.
    3. 기준점을 격리하여 좌표를 얻습니다.
    4. 3.2.3의 좌표를 사용하여 분석 영역을 표시하세요.
    5. 분석 영역을 그레이스케일로 변환하세요.
    6. 3.2.5로 정의된 면적의 평균을 계산하세요.
    7. 이미지 내 최대 및 최저 온도 영역을 분리하세요.
    8. 그래픽 숫자를 숫자 텍스트로 변환하세요.
    9. 이미지 범위에 따라 평균 온도를 최대 및 최소 온도로 변환합니다.
    10. 총 평균값과 라벨을 저장하세요.
    11. 총 평균 결과를 그래프로 그려보세요.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

결과

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

결과는 표 1에 언급된 값으로 개발된 6개의 검사에서 나온 것입니다. 분석 시 열 정보와 로컬 인터페이스를 통해 얻은 데이터도 고려되었습니다.

100V AC-DC 전원 전압에 대한 비교 분석
로컬 인터페이스를 사용한 공정에서 얻은 데이터는 DC 전원 공급 장치의 경우 온도 측정이 공정 전반에 걸쳐 변동하는 반면, AC(그림 5A)를 사용할 경우 측정이 더 안정적임을 나타냅니다(그림 5A).

특히, 두 경우 모두 과도 상태에 도달하는 시간이 동일합니다(약 6000개의 샘플). 그러나 보일러 플레이트 내 열 진화에는 변화가 있으며, 이는 VDC의 그림 6A 와 VAC의

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

토론

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

제시된 절차는 증류 컬럼과 같은 화학 공정에서 공급원을 올바르게 선택하는 것의 중요성에 대한 일반적인 개념을 제공합니다; 하지만 이 과정에는 부정적인 결과를 피하기 위해 매우 주의 깊게 다루어야 할 중요한 점들이 있습니다.

서모그램을 촬영할 때는 삼각대를 사용해 카메라를 찾는 것이 중요합니다. 이로 인해 열화상을 촬영할 때 우연히 움직이는 것을 방지할 수 있습니다.

로컬 인터페이스에서 생성된 파일은 삭제 전에 일반 파일에 저장하거나 복사해야 하며, 이는 데이터 손실로 이어질 수 있습니다.

각 서몰그램에 제시된 온도 범위를 고려하는 것이 중요한데, 이는 보일러 플레이트에서 가열 증가 경향을 잃게 할 수 있기 때문입니다.

각 이미지에서 온도 범위를 감지하기 위해(3.2.7에서...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

공개 사항

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

저자들은 공개할 것이 없습니다.

감사의 글

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

저자들은 시험 중 실험실을 제공해 준 TecNM 대학원 프로그램과 Secihti 및 TecNM의 자금 지원에 감사를 표합니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
카메라FLIRi7서모그램 캡처 장비
증류 파일럿 플랜트EDF-1000증류 파일럿 플랜트
증류수Tecnologia y control ambientalCAS-7732-18-5혼합 성분
에탄올JR혼합 성분
멀티미터 플루크측정 장비
니 마이리오내셔널 인스트루멘츠1900데이터 수집 카드
전원 공급SPS1203DC 전원 공급 전압  
파이썬3.12이미지 처리용 소프트웨어
온도 센서PT100일부 공정판에 직접 온도 측정을 위해 공장에 설치된 센서.
열 저항써니SGH-38073옴 값

참고문헌

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Heras-Cervantes, M., Anzurez-Marin, J., Téllez-Anguiano, A. D. C., García-Ramírez, M., Correa-Gómez, J. Modelling a heating-power actuator for a distillation column boiler. IEEE Int. Autumn Meet. Power Electron. Comput. (ROPEC). , https://www.proceedings.com/content/033/033329webtoc.pdf (2016).
  2. Mendoza, D. F., Riascos, C. A. M. Methodology for design, analysis and thermodynamic optimization of distillation columns with internal heat exchangers. Rev. Mex. Ing. Quím. 14 (2), 523-542 (2015).
  3. Cervantes Vallejo, F., Gómez, K., Soto, G., Navarro, C., Mendoza, H. Optimization of the heating system by electrical resistances in a rapid thermal response mold based on MSR-PSO-FEM. Rev. Int. Métod. Numér. Cálc. Dis. Ing. 35 (3), 1-12 (2019).
  4. Demurie, S. N., De Mey, G. Parasitic capacitance effects of planar resistors. IEEE Trans. Compon. Hybrids Manuf. Technol. 12 (3), 348-351 (2002).
  5. Calor y Control. Tendencias tecnológicas en las resistencias eléctricas industriales. , Calor y Control. (2025).
  6. Arneth, S., Stichlmair, J. Characteristics of thermosiphon reboilers. Int. J. Therm. Sci. 40 (4), 385-391 (2001).
  7. Pinto, F. S., Zemp, R., Jobson, M., Smith, R. Thermodynamic optimisation of distillation columns. Chem. Eng. Sci. 66 (13), 2920-2934 (2011).
  8. Goedecke, R., Scholl, S. Modelling and simulation of a pillow plate thermosiphon reboiler. Heat Mass Transf. 55 (1), 95-104 (2019).
  9. Melkikh, A., Skripov, P. Thermal conductivity of liquid mixtures: Model of the dependence on concentration. Int. J. Thermophys. 44 (2), 23(2023).
  10. Mancera-Apolinar, J. A., Mendoza, D. F., Andersson, R., Riascos, C. A. Heat and mass transfer study of top-heat-integrated distillation column (T-HIDiC) using CFD. Chem. Eng. Trans. 117, 871-876 (2025).
  11. Ränger, L. M., Halvorsen, I. J., Grützner, T., Skogestad, S. Understanding temperature profiles of distillation columns. Ind. Eng. Chem. Res. 63 (10), 4533-4546 (2024).
  12. de Azpeitia, F. I. P. P. The thermographic camera: A fascinating view of physics. Rev. Esp. Fís. 35 (2), (2021).
  13. Emissivity of common surfaces. , Fluke Process Instruments. https://www.flukeprocessinstruments.com/es/servicio-y-soporte/centro-de-conocimiento/ir/emisividad-superficies-comunes (2025).

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재인쇄 및 허가

이 JoVE 논문의 텍스트 또는 그림 재사용 허가 요청

허가 요청

태그

Infrared ThermographyThermal BehaviorPower EfficiencyDistillation ColumnAC HeatingDC HeatingThermal CameraEmissivity CorrectionJoule LossesTemperature Mapping

관련 논문