Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Engineering

Nah-Infrarot-Temperatur-Messtechnik für Wasser umgibt eine Induktion erhitzt kleine magnetische Kugel

Published: April 30, 2018 doi: 10.3791/57407

ERRATUM NOTICE

Summary

Eine Technik, mit Wellenlängen zwischen 1150 und 1412 nm zur Messung der Temperatur des Wassers rund um eine Induktion erhitzt kleine magnetische Kugel wird vorgestellt.

Abstract

Eine Technik zur Messung der Temperatur des Wassers und nicht trübe wässrigen Medien rund um eine Induktion erhitzt kleine magnetische Kugel wird vorgestellt. Diese Technik nutzt Wellenlängen von 1150 und 1412 nm, bei dem der Absorptionskoeffizient des Wassers temperaturabhängig ist. Wasser oder nicht trüben wässrigen Gel enthält eine magnetische Kugel von 2,0 mm oder 0,5 mm Durchmesser wird mit 1150 nm oder 1412 nm einfallendes Licht, als ausgewählte mit einem schmalen Bandpassfilter bestrahlt; Darüber hinaus sind zweidimensionale Extinktion Bilder, die die transversalen Projektionen der Absorptionskoeffizient sind, über eine Nah-Infrarot-Kamera erworben. Wenn die dreidimensionale Verteilung der Temperatur kugelsymmetrischen werden ausgegangen werden können, werden sie durch die Anwendung Inverse Abel verwandelt sich die Absorption profile geschätzt. Die Temperaturen wurden beobachtet, um konsequent ändern sich je nach Zeit und der induktiven Erwärmung macht.

Introduction

Eine Technik zur Temperaturmessung in der Nähe einer kleinen Wärmequelle in einem Medium ist in vielen Bereichen der wissenschaftlichen Forschung und Anwendungen erforderlich. Zum Beispiel in der Forschung an magnetischen Hyperthermie, das ist eine Krebs-Therapie-Methode mit Hilfe elektromagnetischen Induktion von magnetischen Partikeln oder magnetische Kleinteile, ist es wichtig, genau vorherzusagen, die Temperaturverteilungen durch das Magnetfeld erzeugt Teilchen1,2. Jedoch obwohl Mikrowellen-3,4, Ultraschall5,6,7,8, Optoacoustic9, Raman10und Magnet-Resonanz-11 ,12-Basis Temperatur Messtechnik erforscht und entwickelt wurden, eine innere Temperaturverteilung nicht derzeit genau gemessen werden. Bisher wurden Single-Position Temperaturen oder Temperaturen an ein paar Stellen über Temperatursensoren, gemessen, die im Falle der Induktionserwärmung, antimagnetisch LWL-Temperatur Sensoren13,14. Alternativ wurden die Oberflächentemperaturen von Medien aus der Ferne per Infrarotstrahlung Thermometer einzuschätzen, die inneren Temperaturen14gemessen. Jedoch wenn eine kleine Wärmequelle-haltigem Medium eine Wasserschicht oder ein nicht-trübe wässrigen Medium ist, haben wir gezeigt, dass eine Nah-Infrarot (NIR) Absorption Technik nützlich ist, um die Temperaturen15,16Messen, 17,18,19. Dieser Beitrag stellt das ausführliche Protokoll von dieser Technik und repräsentative Ergebnisse.

Die NIR-Absorption-Technik basiert auf dem Prinzip der Temperaturabhängigkeit der absorptionsbanden des Wassers in der NIR-Region. Wie gezeigt in der Abbildung 1a, ν1 + ν2 + ν3 Absorptionsbande des wird Wasser in die 1100 nm bis 1250 nm Wellenlängenbereich (λ) und Verschiebungen zu kürzeren Wellenlängen als die Temperatur beobachtet 19erhöht. Hier, ν1 ν2 + ν3 bedeutet dieser Band, der die Kombination von drei grundlegenden O-H-Schwingungsmoden entspricht: symmetrische Dehnung (ν1), biegen (ν 2), und antisymmetrische Dehnen (ν3)20,21. Diese Änderung im Spektrum zeigt, dass die meisten temperaturempfindliche Wellenlänge in der Band λ ≈ 1150 nm. Anderen absorptionsbanden des Wassers zeigen auch ein ähnliches Verhalten in Bezug auf die Temperatur15,16,17,18,20,21. Ν1 + ν3 Band des Wassers beobachtet innerhalb der Palette λ = 1350−1500 nm und ihre Temperaturabhängigkeit sind in Abbildung 1 bdargestellt. 1412 nm ist in ν1 + ν3 Band des Wassers die meisten temperaturempfindliche Wellenlänge. So ist es möglich, zweidimensionale (2D) Temperatur Bilder zu erhalten, indem eine NIR Kamera 2D Extinktion Bilderfassung bei λ = 1150 oder 1412 nm. Als der Absorptionskoeffizient des Wassers bei λ = 1150 nm ist kleiner bei λ = 1412 nm, die ehemaligen Wellenlänge eignet sich für ca. 10 mm dicken wässrigen Medien, während Letzteres für die ca. 1 mm Dicke eignet. Vor kurzem, Verwendung von λ = 1150 nm, erhalten wir die Temperaturverteilungen in einer 10 mm dicken Wasserschicht enthält eine Induktion erhitzt Durchmesser von 1 mm Stahlkugel19. Darüber hinaus die Temperaturverteilungen in einer 0,5 mm dicken Wasserschicht gemessen wurden mithilfe von λ = 1412 nm15,17.

Ein Vorteil der NIR-basierte Temperatur imaging Technik ist, dass es einfach einzurichten und zu implementieren, da es ein Getriebe-Absorption-Messverfahren ist und kein Fluorophor, Phosphor oder anderen Temperaturfühler braucht. Darüber hinaus ist seine Temperaturauflösung kleiner als 0,2 K15,17,19. Eine gute Temperaturauflösung gelingt nicht durch andere Übertragungstechniken basierend auf Interferometrie, die oft in Wärme- und Stoffübertragung Studien22,23,24benutzt worden sind. Wir beachten Sie jedoch, dass die NIR-basierte Temperatur imaging Technik eignet sich nicht nur in Fällen mit erheblichen lokalen Temperatur ändern, weil die Lichtablenkung durch verursacht großen Temperaturgradienten wird dominant19. Diese Frage wird in diesem Papier in Bezug auf die praktische Anwendung bezeichnet.

Dieses Papier beschreibt die Versuchsaufbau und das Verfahren für die NIR-basierte Temperatur bildgebendes Verfahren für eine kleine magnetische Kugel via Induktion erhitzt; Darüber hinaus stellt es die Ergebnisse von zwei repräsentativen 2D Extinktion Bildern. Ein Bild ist ein Durchmesser von 2,0 mm Stahlkugel in einer 10,0 mm dicken Wasserschicht, die bei λ erfasst = 1150 nm. Das zweite Bild ist von einem Durchmesser von 0,5 mm Stahlkugel in eine 2,0 mm Dicke Maltose-Sirup-Schicht, die an λ aufgezeichnet wird 1412 nm =. Dieser Beitrag stellt auch die Berechnungsmethode und die Ergebnisse der dreidimensionalen (3D) radiale Verteilung der Temperatur durch die Inverse Transformation Abel (IAT) auf die 2D Extinktion-Bilder anwenden. Die IAT ist gültig, wenn eine 3D Temperaturverteilung ausgegangen wird, wie im Fall von einer beheizten Bereich (Abbildung 2)19kugelsymmetrischen sein. Für die IAT-Berechnung ist eine Multi-Gauß-Funktion, die passende Methode hier eingesetzt, da die IATs Gaußsche Funktionen analytisch25,26,27,28,29 abgerufen werden können und passen gut zu monoton abnehmende Daten; Dies umfasst Experimente mit Wärmeleitung von einer einzigen Wärmequelle.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Versuchsaufbau und Verfahren

Bereiten Sie eine optische Schiene eine Probe und Optik für NIR-Bildgebung wie folgt zu montieren.

  1. Probenvorbereitung.
    Hinweis: Bei Verwendung von Wasser oder wässrigen Flüssigkeit treten 1.1.1. Bei einem wässrigen Gel mit hoher Viskosität treten Sie 1.1.2.
    1. Stahlkugel im Wasser.
      1. Eine Durchmesser von 2,0 mm Stahlkugel bis zum Ende einer dünnen Kunststoff Zeichenfolge, die eine kleine Menge des Klebers zu beheben.
      2. Hängen Sie die Stahlkugel in der Mitte der rechteckigen Glas Zelle mit einer optischen Weglänge von 10,0 mm, einer Breite von 10 mm und einer Höhe von 45 mm (Abbildung 3).
      3. Gießen Sie gefiltertes Wasser in die Zelle vorsichtig um nicht Luftblasen produzieren.
        Hinweis: Eine Stahlkugel kann auch an der Spitze des einen dünnen Stab mit einer kleinen Menge von Kleber19befestigt werden.
    2. Stahlkugel im wässrigen Gel.
      1. Erhitzen Sie eine wässrige Gel um seine Viskosität zu verringern, so dass es niedrig genug, um problemlos gegossen werden.
      2. Mit einer Spritze, die wässrige Gel in einer rechteckigen Glas-Zelle mit einer optischen Weglänge von 2,0 mm, einer Breite von 10 mm und einer Höhe von 45 mm bis halbvoll Gießen und abkühlen lassen.
      3. Legen Sie eine Durchmesser von 0,5 mm Stahlkugel in der Mitte der Geloberfläche.
      4. Füllen Sie die Zelle mit dem wässrigen Gel.
        Hinweis: Größere Kugeln (> ~ 1 mm ø) sollte nicht mit einem Gel verwendet werden, weil sie durch Schwerkraft und/oder magnetische Kräfte während der induktiven Erwärmung bewegen werden.
    3. Legen Sie die Zelle in einem Kunststoff-Halter und montieren Sie ihn auf die optische Schiene (Abbildung 3).
  2. Vorbereitung der NIR-imaging-System.
    1. Vorbereiten einer Halogenlampe mit einem Glasfaser-Lichtleiter, und Ende der Glasfaser-Lichtleiter mit einem Halter auf der optischen Schiene befestigen.
    2. Legen Sie ein schmales Bandpassfilter (NBPF) mit einem Maximum Transmission bei λ = 1150 nm oder λ = 1412 nm zwischen den Glasfaser-Lichtleiter und die Zelle (Abbildung 3).
    3. Stellen Sie einen weiteren Bandpassfilter (BPF), deren Übertragung Wellenlängenbereich breiter als die des NBPF, zwischen der Halogen-Lampe und die NBPF ist.
      Hinweis: Die BPF wird benötigt, um thermische Schäden an der NBPF zu vermeiden, weil es Licht direkt erhält.
    4. Stellen Sie eine Iris diaphragm(s) im Strahlengang zwischen dem NBPF und Zelle Inhaber reduzieren das Streulicht (Abbildung 3).
    5. Richten Sie eine NIR-Kamera, das Licht, das durch die Zelle (Abbildung 3) zu erkennen. Schließen Sie die Kamera über ein Datenübertragungskabel für eine Grafikkarte in einem Personal Computer (PC) mit Bild-Datenerfassungs-Software installiert.
    6. Stellen Sie eine telezentrischen Objektiv zwischen Zelle und Kamera (Abbildung 3).
      Hinweis: Eine gemeinsame Kameralinse kann auch verwendet werden. Allerdings ist ein telezentrischen Objektiv besser in Bezug auf die selektive Detektion des leichten Parallel zum Chef Ray für die IAT und Reduzierung des Einflusses der Beugung.
      Hinweis: Die NBPF und die BPF sollte nicht zwischen der Zelle und die Kamera platziert werden da auf diese Weise die Temperatur des Wassers über direkte Absorption von hochintensivem Licht von Halogen-Lampe erhöhen würde.
    7. Die NIR-Kamera schalten Sie ein und starten Sie die Bild-Datenerfassungs-Software.
    8. Licht der Halogenlampe und stellen Sie seine Leistung beobachten des Bildes auf dem Monitor (Abbildung 4).
    9. Passen Sie die Achse, Position und das telezentrischen Objektiv um ein schönes Bild von der Stahlkugel zu erhalten.
      Hinweis: Wenn die Anpassung nicht abgeschlossen ist, unregelmäßige Intensität Muster, was zu falschen Absorptionswerte erscheint.
  3. Vorbereitung der Induktion Heizung.
    1. Bereiten Sie eine Induktionsheizung System bestehend aus einem Hochfrequenzgenerator (maximale Ausgangsleistung: 5,6 kW -Frequenz: 780 kHz), wassergekühlte Spule und Wasserkühler.
      Hinweis: Eine Induktionsheizung System für das Hartlöten ist Schweißen und Löten von kleinen Metallteilen für diesen Zweck geeignet; siehe Tabelle der Materialien.
    2. Wenn möglich, montieren Sie die Spule auf einer XYZ bewegliche Bühne, seine Position zu ändern.
    3. Legen Sie die Spule in der Nähe der Zelle, so dass der Abstand zwischen der Mitte der Spule und die Stahlkugel ca. 15 mm (Abbildung 3 ist). Sicherzustellen Sie, dass es keine andere Metallteile in der Nähe der Spule.
      Hinweis: Der Abstand sollte je nach der induktiven Erwärmung macht und die Kugelgröße angepasst werden.
    4. Zirkulieren Sie Wasser zur Kühlung.
  4. Bildaufnahme und Induktionserwärmung.
    1. Klicken Sie auf "start" auf der Bild-Datenerfassungs-Software, die Bilder nacheinander zu speichern.
    2. Klicken Sie "start" auf die Induktionserwärmung Steuerungssoftware um die Induktionserwärmung beginnen.
    3. Nach einigen Sekunden (abhängig von den Bedingungen und Zweck) "stop" klicken Sie auf das Bild-Datenerfassungs-Software.
    4. Klicken Sie auf "stop" auf der induktiven Erwärmung Steuerungssoftware.
    5. Speichern Sie die zeitlich gespeicherten Bilder als eine TIFF-Sequenz (oder andere nicht komprimierten Format) auf die Bild-Datenerfassungs-Software.
      Hinweis: Wenn die Temperatur hoch genug ist, erscheint der Effekt der Lichtablenkung auf dem Bild7. Die Induktive Erwärmung macht muss verringert entsprechend aber Experimente, so dass die Erhöhung der Temperatur in der Nähe der Kugel ist weniger als etwa 10 K, die in den folgenden Schritten des Protokolls für die Temperatur-Schätzung bestätigt werden kann.

2. Bild-Verarbeitung und Temperatur-Schätzung

Hinweis: Die gespeicherte aufeinander folgenden Bildern werden dargestellt als ichich(X, Z) ist die fortlaufende Frame-Nummer . Die Koordinaten X, y, Z, Rund R' sind definiert, wie in Abbildung 2; angegeben sind Z ist positiv in Richtung gegenüber der Schwerkraft. Der Umriss des Protokoll folgendermaßen wird auch im Supplement 1dargestellt.

  1. Extinktion Bildkonstruktion.
    1. Offene ichich(X, Z) mit der Bildverarbeitungs-Software.
    2. Lärmminderung in ichich(X, Z) durch die Implementierung von 3 × 3 Pixel Durchschnitt.
    3. Erstellen Sie ein durchschnittliche Bild der ichich(X, Z) über i = 1 bis 5 (oder mehr) vor dem Erhitzen, und definieren Sie es als Referenzbild, ichr(X, Z).
      Hinweis: Dieser Mittelung verringert das Rauschen um ein zuverlässiger Bild als ein einzelnes Bild zu erhalten.
    4. Die aufeinander folgenden Bildern der Extinktion Differenz, Δ zu konstruiereneinich(X, Z), über die folgende Gleichung:
      Equation 1(1)
      Hinweis: Δ istAich(X, Z) die Variation in der Extinktion, einich(X, Z), aus der Referenz Extinktion, einf(X, Z), vor Heizung, und ist wie folgt abgeleitet15,16,17,18,19:
      Equation 2(2)
      wo ich0 ist die Intensität des einfallenden Lichts in die Zelle.
    5. Färben Sie die Δeinenich Bilder mit einer entsprechenden Farbkarte wie blau oder rot ein.
      Hinweis: Die Befehlsskript-Datei für 2.1.5 für ImageJ Schritte 2.1.2 durchzogen wird in Ergänzung 2vorgestellt.
  2. Temperatur-Schätzung.
    1. Wählen Sie den Zeitraum, während dem ΔAich(x, Z) kreisförmig symmetrisch in Bezug auf die Mitte der Kugel ist, visuell anhand der Bilder.
      Hinweis: Die kreisförmige Symmetrie gliedert sich vor allem durch freie Konvektion. Eine Image-basierte analytische Beurteilung der freier Konvektion auftreten wird in der früheren Arbeit19eingeführt; die visuelle Beurteilung ist jedoch praktisch, effektiv.
    2. ΔAich(Rʹ, θ) Daten extrahieren entlang 360 radiale Linien (Δθ = 1˚) auf die Δeinich(X, Z) Bilder.
    3. Daten auszuschließen, die Δeinenich(Rʹ, θ) innerhalb der Sphäre und in dessen Umgebung (Δrʹ≈ 0,2 mm). Hinweis: Die Daten sind ungewöhnlich sehr klein oder groß in der Nähe vor allem wegen der leichten Bewegung der Kugel.
    4. Durchschnittliche Δeinich(Rʹ, θ) über θ bestimmen die Linienform, Δeinich(Rʹ).
      Hinweis: Die Befehlsskript-Datei zum Ausführen von Schritten 2.2.2 bis 2.2.4 für ImageJ ist in Ergänzung 3vorgestellt.
    5. Ungefähre ΔAich(Rʹ) Daten von der folgenden Multi-Gauß-Funktion:
      Equation 3(3)
      wo einj ist der Gewichtungsfaktor, σj ist die Dispersion-Parameter und R ist das Maximum der rʹ wo ΔAich(R) = 0 kann davon ausgegangen werden.
    6. Berechnen Sie die Absorption Koeffizient Differenz, Δµich(R), durch die Substitution der erhaltenen N einjund σj in der folgenden IAT der GL. (3):
      Equation 4(4)
      wo Erf die Fehlerfunktion ist.
    7. Konvertieren Sie Δµich(R) Temperatur über die folgende Gleichung:
      Equation 5(5)
      mit der Temperatur-Koeffizienten von Wasser, αf, die 4,0 × 10-3 K-1 mm-1 für λ = 1150 nm19 und 4.1 × 10-3 K-1 mm-1 für λ = 1412 nm17.
      Hinweis: In Ergänzung 4, wo der Levenberg-Marquardt nichtlineare kleinste-Quadrate-Algorithmus17,19 für Schritt 2.2.5 beschäftigt ist die Befehlsskript-Datei zum Ausführen von Schritten 2.2.5 durch 2.2.7 präsentiert.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Bilder von ΔAich(X, Z) bei λ = 1150 nm bei einem Durchmesser von 2,0 mm Stahlkugel im Wasser und bei λ = 1412 nm für eine Durchmesser von 0,5 mm Stahlkugel in Maltose Sirup sind in Abbildung 5ein und präsentiert Abbildung 6ein, beziehungsweise. In beiden Fällen war die Kugel befindet sich 12 mm unter dem unteren Rand der Spule entlang der zentralen Achse. Abbildung 5 b und Abbildung 6b zeigen die ΔA(Rʹ) Data und ihre eingebauten Multi-Gauß-Funktionen in GL. (3) mit R = 3,0 mm und R = 1,5 mm, beziehungsweise. Nicht mehr als zwei oder drei Gaußsche Funktionen (N = 2 oder 3) sind erforderlich, um eine gute Passform17,19zu erreichen. Die eingebauten Funktionen wurden dann in ΔT(R) Profile über Eqs umgewandelt. (4) und (5), und sind in Abbildung 5c und Abbildung 6cvorgestellt.

Der Δeine Bilder in beiden Fällen deutlich zeigen einen Anstieg der Temperatur des Wassers und gel, rund um die Kugel durch Wärmeleitung. Die kreisförmige Symmetrie des ΔA in Bezug auf die Kugel wird in allen Bildern beobachtet. Die Diagramme und Kurven in Abbildung 5c deuten auf ΔA(Rʹ) Abständen am nächsten die Kugel mit der Zeit zunimmt. bei rʹ≥ 2,5 mm, keine signifikante Veränderung festgestellt. Außerdem überprüfen die ΔT(R) Profile über die IAT erhalten das Auftreten der Wärmeleitung in radialer Richtung. Beachten Sie, dass, obwohl die ΔT(R) Profile ähnlich denen von ΔA(Rʹ) erscheinen, die Änderungen im dΔT(R) / dR Verlauf unterscheiden sich von denen der ΔA(Rʹ) profile . In Abbildung 6, befinden sich die Größen der ΔA , um die Heizleistung entsprechen Ebenen, d. h. Wärme Generation Preise der Kugel.

Ergebnisse für den 0,5-mm-Durchmesser-Bereich zeigen, dass freier Konvektion, wodurch die kreisförmige Muster in ΔAverzerrt wird, nicht, nach t beobachtet wurde = 1,2 s. dagegen für den 2.0-mm-Durchmesser-Bereich im Wasser, freier Konvektion wurde festgestellt, dass nach auftreten t = 1,2 s (nicht dargestellt). Dies bedeutet, dass ein Übergang von einem reinen Wärmeleitung Regime zu einem freier Konvektion System könnten, im Wasser bei etwa t aufgetreten sein = 1,2 s. Dieser Unterschied in freier Konvektion wurde durch die Unterschiede in der Generation Wärmerate und Viskosität verursacht. Generation Wärmerate der Durchmesser von 0,5 mm Kugel war deutlich kleiner als der Durchmesser von 2,0 mm Kugel; Darüber hinaus wurde die Viskosität der Maltose-Sirup (ca. 100 Pa·s) deutlich höher als die des Wassers (ca. 0,001 Pa·s). Weil freier Konvektion ein wichtiges Thema in Hitze und Mass Transfer ist Forschung, die vorgeschlagenen bildgebende Verfahren, Beginn der freier Konvektion und Muster der thermischen Plume und liefert Informationen über die physikalischen Bedingungen kostenlos Induktion Konvektion, wird einen wichtigen Beitrag zur Forschung in diesem Bereich.

Figure 1
Abbildung 1 : Temperaturabhängigkeit des NIR Absorptionsspektrum des Wassers. (a, b) Band Absorptionsspektren von Wasser bei Temperaturen von 16,0 ° C (blau) auf 44,0 ° C (rot) in 4,0 ° C-Schritten in Wellenlängenbereichen von 1100-1250 nm und 1350-1500 nm, beziehungsweise. Die Pfeile zeigen die Richtung der Anstieg der Temperatur. Die Kartenausschnitte zeigen die Extinktion Unterschied Spektren; die Spektren der Extinktion bei 16,0 ° C sind die Referenzen. Die optischen Weglängen sind jeweils 10 mm und 1,0 mm (a) und (b). Die vertikale gestrichelten Linien zeigen die temperaturempfindlichen Wellenlängen von 1150 nm und 1412 nm verwendet, um die NIR-Bilder zu erhalten. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 2
Abbildung 2 : Koordinatensystem und Geometrie für die Extinktion Bildgebung. Übernommen aus: Kakuta Et Al. 201719 mit der Erlaubnis des AIP Publishing. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 3
Abbildung 3 : Versuchsaufbau. (a) Schema des optischen Systems und der Induktionserwärmung Setup. Siehe Text für Details. Diese Zahl wurde von Kakuta Et Al. 201719 mit der Erlaubnis des AIP Publishing geändert. (b) Foto des experimentellen Aufbaus. (c) Foto zeigt eine Durchmesser von 2,0 mm Stahlkugel hing an einer Schnur, Zelle und Spule mit einer Skala. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 4
Abbildung 4 : Raw-Bilder erworben. (a, b) Intensitätsbilder, ich(X, Z) übertragen, bei λ = 1150 nm bei einem Durchmesser von 2,0 mm Stahlkugel in Wasser und λ = 1412 nm bei einem Durchmesser von 0,5 mm Stahlkugel in Maltose Sirup, beziehungsweise. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur. 

Figure 5
Abbildung 5 : Absorption Bilder und Temperaturprofile für einen Durchmesser von 2,0 mm Stahlkugel im Wasser. (a) ΔA(X, Z) Bilder bei λ = 1150 nm und t = 0,4 und 0,8 1,2 s nach Beginn der Induktionserwärmung. (b) Grundstücke des ΔA(Rʹ) und ihre Multi-Gauß passt (Feste Kurven). (c) ΔT(R) Profile durch Durchführung IATs auf ΔA(Rʹ) gewonnen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 6
Abbildung 6 : Absorption Bilder und Temperaturprofile für einen Durchmesser von 0,5 mm Stahlkugel in Maltose Sirup. (a) ΔA(X, Z) Bilder bei λ = 1412 nm und t = 0,4 und 0,8 1,2 s nach Beginn der induktiven Erwärmung für die Heizung Leistungsstufen von 10 %, 30 % und 50 %. (b) Grundstücke des ΔA(Rʹ) und ihre Multi-Gauß passt (Feste Kurven) für 50 %. (c) ΔT(R) Profile durch Durchführung IATs auf ΔA(Rʹ) für 50 % erhalten. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur. 

Supplemental Figure 1
1 zu ergänzen: Gliederung der Bildverarbeitung. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Supplemental Figure 2
2 zu ergänzen: Befehlsskript-Datei für die Extinktion Bildkonstruktion (Makro für ImageJ). Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterladen.

Supplemental Figure 3
3 zu ergänzen: Befehlsskript-Datei für die Linie Profil Extraktion (Makro für ImageJ). Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterladen.

Supplemental Figure 4
4 zu ergänzen: MATLAB-Code für Multi-Gauß Montage und Inverse Abel Transformation. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterladen.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Die in diesem Dokument vorgestellte Technik ist ein Roman über die Temperaturabhängigkeit der NIR-Absorption von Wasser und stellt keine erhebliche Schwierigkeiten bei der Einrichtung der notwendigen Ausrüstung und Umsetzung. Das einfallende Licht kann leicht mit einer Halogenlampe und einer NBPF hergestellt werden. Jedoch können nicht Laser eingesetzt werden, denn kohärente Interferenzmuster auf den Bildern erscheinen würde. Gemeinsamen optischen Linsen und Glas Zellen für sichtbares Licht Verwendung genutzt werden, wie übermitteln sie eine ausreichende Menge an Licht bei λ = 1150 nm und 1412 nm. Darüber hinaus können InGaAs-Kameras jetzt zu einem relativ günstigen Preis erworben werden.

Die NBPFs bei λ = 1150 nm und 1412 nm sind auf Semi-Sonderanfertigung erhältlich, aber sie sind nicht übermäßig teuer. Wenn es eine fertige NBPF an einer anderen Wellenlänge, die innerhalb der temperaturabhängigen Wellenlängenbereich (Abbildung 1) sein muss, kann stattdessen verwendet werden obwohl die Temperaturempfindlichkeit oder αf, verringern könnte. Zum Beispiel der αf -Wert bei λ = 1175 nm ist die eine Hälfte davon bei λ = 1150 nm. Darüber hinaus wirkt sich die Bandbreite oder Schärfe der NBPF αf; mit zunehmender Bandbreite verringert αf 15. Also, wenn die genaue Schätzung der ΔT(R) erforderlich ist, sollte die Durchlässigkeit Spektrum an der NBPF von einem Spektrophotometer gemessen werden.

Wie bereits erwähnt im Schritt 1.4 des Protokolls, da der Brechungsindex des Wassers mit Temperatur, Licht, die Strahlen durch das Temperaturfeld um eine Kugel verursacht Veränderungen in der ΔA(X, Z) Bilder abgelenkt werden, variiert. Dieses Problem wurde in unserer bisherigen Arbeit19untersucht. Nach den Ergebnissen, die über diese Studie erhalten, solange die maximale Temperatur in der Nähe der Kugel mäßig klein ist (< 10 K, rund), der Beitrag der Lichtablenkung, die Änderung in der ΔA(X, Z) vernachlässigbar sein kann oder hinreichend kleiner als der Lichtabsorption, denn das Licht inkohärent ist und eine bestimmte Ablenkwinkel von der Blende des Objektivs telezentrischen akzeptiert wird; Dies bedeutet, dass die abgelenkten Strahlen aber die Blende passieren und Fokus auf den gleichen Punkt in der Bildebene als Chef Ray30. Jedoch sollte vor diesem Hintergrund die Blende sorgfältig angepasst werden, dass der Öffnungswinkel des telezentrischen Objektiv etwas größer als die vorhergesagten Ablenkwinkel ist. Versuch-undstörung Anpassungen sein erforderlich für das erste Experiment.

Bildverarbeitung in Schritt 2.1 des Protokolls und IAT in Schritt 2.2 Berechnung erfordern keine fortgeschrittenen mathematischen Kenntnisse. Schritt 2.1 kann einfach durchgeführt werden, mit gemeinsamen Bildverarbeitungs-Software, die TIFF-Sequenzdateien behandeln können. In Schritt 2.2.2 Wenn die Linie Profile in mehreren Winkeln automatisch abgerufen werden können, mit Befehlsskripts, kann eine einzelne Zeile Profil manuell auf Bildverarbeitungs-Software extrahiert stattdessen verwendet werden obwohl Variationen durch Geräusche nicht reduziert werden.

Bei der Verwendung von einer wässrigen Mediums sollte seinen Wassergehalt, Maulwurf Bruchteil bekannt oder gemessen, vor allem für eine genaue Abschätzung der ΔT, da der Wassergehalt αf abhängt. In anderen Worten, da die Absorption Koeffizienten der wässrigen Solute und Gel Substrate wenig auf Temperatur abhängen, ist die Temperaturempfindlichkeit fast proportional dem Wassergehalt. Wenn der Wassergehalt bekannt ist, sehr hoch sein, wie mit wässrigen Flüssigkeiten, kann praktisch der αf -Wert des Wassers gegeben in diesem Papier verwendet werden. Andernfalls kann die Multiplikation des αf -Wert des Wassers durch die vorhergesagten oder gemessenen Wassergehalt, d.h. Reduktion αf, für eine hinreichend genaue Schätzung wirksam sein.

Unter Berücksichtigung der Temperatur Nachweisgrenze (~0.2 K) und die räumliche Auflösung (~ 30 µm; dies hängt Pixelgröße und Vergrößerung), es ist unmöglich für die vorgestellten Technik um eine Minute Temperaturanstieg verursacht durch einzelne Mikro und Nano-magnetisch zu erkennen Partikel Induktiv beheizt. Wenn eine große Anzahl von Teilchen kann aggregiert, in einer Kapsel enthalten oder floss in einen dünnen Schlauch, würde die Temperatur jedoch über die Erkennungsstufe erhöhen. In der Forschung an magnetischen Hyperthermie sind eigentlich solche Aggregation oder selektive Adsorption von magnetischen Nanopartikeln Krebszellen und die daraus resultierende Temperaturen wichtig und untersuchten. Daher soll die vorgestellte Technik für in-vitro-Experimente in magnetische Hyperthermie Studien und andere Anwendungen mit magnetischen Partikeln verwendet werden. Sphärische Symmetrie in der Temperaturverteilung erhalten Sie nicht in diesen Anwendungen, aber die 2D-Bilder werden ausreichen, um Forscher über die Temperatur, die Anzahl und Verteilung der Teilchen und die Heizleistung zu informieren.

Die vorgestellte Technik kann verwendet werden, auszuwertende Magnetfelder in verschiedenen magnetanwendungen31,32verwendet. In der Regel kann nicht Magnetfelder von Spulen sind sehr kompliziert und genau gemessen oder theoretisch vorhergesagt. Jedoch wie in unserer bisherigen Arbeit19gezeigt, die Temperaturen und Hitze Generation eine magnetische Kugel an verschiedenen Positionen unter verschiedenen Spule Strömungen durch unsere Technik erhalten. Die räumliche Verteilung der Wärme Generation Rate muss das magnetische Feld entsprechen. Schließlich kann die vorgestellte Technik umgesetzt werden, nicht nur für die elektromagnetische Induktion, sondern auch für Ultraschall mit Schwerpunkt chemische Reaktionen in Tröpfchen und anderen lokalen Heizmethoden.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Die Autoren haben nichts preisgeben.

Acknowledgments

Die Autoren danken Herrn Kenta Yamada, Herr Ryota Fujioka und Herr Mizuki Kyoda für ihre Unterstützung auf die Experimente und Datenanalysen. Diese Arbeit wurde von JSPS KAKENHI Grant Anzahl 25630069, die Suzuki-Stiftung und die präzise Messung Technology Promotion Foundation, Japan unterstützt.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Induction heating system CEIA, Italy SPW900/56 780 kHz, 5.6 kW (max).
Coil SA-Japan custom Water-cooled copper tube; two-turn; outer dia. 28 mm.
Water chiller Matsumoto Kikai, Japan MP-401CT
Halogen lamp Hayashi Watch-Works, Japan LA-150UE-A
Narrow bandpass filter for λ = 1150 nm Andover 115FS10-25 Full width at half-maximum (FWHM): 10 nm.
Narrow bandpass filter for λ = 1412 nm Andover semi-custom Full width at half-maximum (FWHM): 10 nm.
Bandpass filter for λ = 850−1300 nm Spectrogon SP-1300
Bandpass filter for λ = 1100−2000 nm Spectrogon SP-2000
NIR camera FLIR Systems Alpha NIR InGaAs
Image acquisition software FLIR Systems IRvista
Image processing software NIH ImageJ ver. 1.51r
Image processing software MathWorks Matlab ver. 2016a
Telecentric lens Edmond Optics 55350-L X1
Steel sphere (0.5 mm dia.) Kobe Steel, Japan Fe-1.5Cr-1.0C-0.4Mn (wt %)
Steel sphere (2.0 mm dia.) Kobe Steel, Japan Fe-1.5Cr-1.0C-0.4Mn (wt %)
Maltose syrup as aqueous gel Sonton, Japan Mizuame Food product

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Physics of Thermal Therapy. Moros, E. G. , CRC Press. (2012).
  2. Périgo, E. G., Hemery, G., Sandre, O., Ortega, D., Garaio, E., Plazaola, F., Teran, F. J. Fundamentals and advances in magnetic hyperthermia. Appl Phys Rev. 2, 041302 (2015).
  3. Bardati, F., Marrocco, G., Tognolatti, P. Time-dependent microwave radiometry for the measurement of temperature in medical applications. IEEE Trans Microwave Theo Tech. 52, 1917-1924 (2004).
  4. Levick, A., Land, D., Hand, J. Validation of microwave radiometry for measuring the internal temperature profile of human tissue. Meas Sci Technol. 22, 065801 (2011).
  5. Daniels, M. J., Varghese, T., Madsen, E. L., Zagzebski, J. A. Non-invasive ultrasound-based temperature imaging for monitoring radiofrequency heating-phantom results. Phys Med Biol. 52, 4827 (2007).
  6. Daniels, M. J., Varghese, T. Dynamic frame selection for in vivo ultrasound temperature estimation during radiofrequency ablation. Phys Med Biol. 55, 4735 (2010).
  7. Seo, C. H., Shi, Y., Huang, S. -W., Kim, K., O'Donnell, M. Thermal strain imaging: A review. Interface Focus. 1, 649-664 (2011).
  8. Bayat, M., Ballard, J. R., Ebbini, E. S. Ultrasound thermography: A new temperature reconstruction model and in vivo results. AIP Conf Proc. 1821, 060004 (2017).
  9. Petrova, E., Liopo, A., Nadvoretskiy, V., Ermilov, S. Imaging technique for real-time temperature monitoring during cryotherapy of lesions. J Biomed Opt. 21, 116007 (2016).
  10. Gardner, B., Matousek, P., Stone, N. Temperature spatially offset Raman spectroscopy (T-SORS): Subsurface chemically specific measurement of temperature in turbid media using anti-Stokes spatially offset Raman spectroscopy. Anal Chem. 88, 832-837 (2016).
  11. Yoshioka, Y., Oikawa, H., Ehara, S., Inoue, T., Ogawa, A., Kanbara, Y., Kubokawa, M. Noninvasive measurement of temperature and fractional dissociation of imidazole in human lower leg muscles using 1H-nuclear magnetic resonance spectroscopy. J Appl Physiol. 98, 282-287 (2004).
  12. Galiana, G., Branca, R. T., Jenista, E. R., Warren, W. S. Accurate temperature imaging based on intermolecular coherences in magnetic resonance. Science. 322, 421-424 (2008).
  13. Rapoport, E., Pleshivtseva, Y. Optimal Control of Induction Heating Processes. , CRC Press. Boca Raton, FL. (2006).
  14. Lucía, O., Maussion, P., Dede, E. J., Burdío, J. M. Induction heating technology and its applications: Past developments, current technology, and future challenges. IEEE Trans Ind Electron. 61, 2509-2520 (2014).
  15. Kakuta, N., Kondo, K., Ozaki, A., Arimoto, H., Yamada, Y. Temperature imaging of sub-millimeter-thick water using a near-infrared camera. Int J Heat Mass Trans. 52, 4221-4228 (2009).
  16. Kakuta, N., Fukuhara, Y., Kondo, K., Arimoto, H., Yamada, Y. Temperature imaging of water in a microchannel using thermal sensitivity of near-infrared absorption. Lab Chip. 11, 3479-3486 (2011).
  17. Kakuta, N., Kondo, K., Arimoto, H., Yamada, Y. Reconstruction of cross-sectional temperature distributions of water around a thin heating wire by inverse Abel transform of near-infrared absorption images. Int J Heat Mass Trans. 77, 852-859 (2014).
  18. Kakuta, N., Yamashita, H., Kawashima, D., Kondo, K., Arimoto, H., Yamada, Y. Simultaneous imaging of temperature and concentration of ethanol-water mixtures in microchannel using near-infrared dual-wavelength absorption technique. Meas Sci Technol. 27, 115401 (2016).
  19. Kakuta, N., Nishijima, K., Kondo, K., Yamada, Y. Near-infrared measurement of water temperature near a 1-mm-diameter magnetic sphere and its heat generation rate under induction heating. J Appl Phys. 122, 044901 (2017).
  20. Libnau, F. O., Kvalheim, O. M., Christy, A. A., Toft, J. Spectra of water in the near- and mid-infrared region. Vib Spectrosc. 7, 243-254 (1994).
  21. Siesler, H. W., Ozaki, Y., Kawata, S., Heise, H. M. Near-Infared Spectroscopy. , Wiley-VCH. (2002).
  22. Shakher, C., Nirala, A. K. A review on refractive index and temperature profile measurements using laser-based interferometric techniques. Opt Laser Eng. 31, 455-491 (1999).
  23. Assebana, A., Lallemanda, M., Saulniera, J. -B., Fominb, N., Lavinskaja, E., Merzkirchc, W., Vitkinc, D. Digital speckle photography and speckle tomography in heat transfer studies. Opt Laser Technol. 32, 583-592 (2000).
  24. Ambrosini, D., Paoletti, D., Spagnolo, S. G. Study of free-convective onset on a horizontal wire using speckle pattern interferometry. Int J Heat Mass Trans. 46, 4145-4155 (2003).
  25. Bracewell, R. N. The Fourier Transform and Its Applications. , McGraw-Hill. (2000).
  26. Yoder, L. M., Barker, J. R., Lorenz, K. T., Chandler, D. W. Ion imaging the recoil energy distribution following vibrational predissociation of triplet state pyrazine-Ar van der Waals clusters. Chem Phys Lett. 302, 602-608 (1999).
  27. De Colle, F., de Burgo, C., Raga, A. C. Diagnostics of inhomogeneous stellar jets: convolution effects and data reconstruction. Astron Astrophys. 485, 765-772 (2008).
  28. Green, K. M., Borrás, M. C., Woskov, P. P., Flores, G. J., Hadidi, K., Thomas, P. Electronic excitation temperature profiles in an air microwave plasma torch. IEEE Trans Plasma Sci. 29, 399-406 (2001).
  29. Bendinelli, O. Abel integral equation inversion and deconvolution by multi-Gaussian approximation. Astrophys J. 366, 599-604 (1991).
  30. Dorband, B., Muller, H., Gross, H. Vol. 5 Metrology of Optical Components and Systems. Handbook of Optical System. Gross, H. , Wiley-VCH. (2012).
  31. Sheikholeslami, M., Rokni, H. B. Simulation of nanofluid heat transfer in presence of magnetic field: A review. Int J Heat Mass Trans. 115, 1203-1233 (2017).
  32. Häfeli, U., Schütt, W., Teller, J., Zborowski, M. Scientific and Clinical Applications of Magnetic Carriers. , Springer Science and Business Media. (2013).

Tags

Engineering imaging Ausgabe 134 Near-Infrared Temperatur Induktionserwärmung Wasser Absorption magnetische Kugel.

Erratum

Formal Correction: Erratum: Near-Infrared Temperature Measurement Technique for Water Surrounding an Induction-heated Small Magnetic Sphere
Posted by JoVE Editors on 12/06/2018. Citeable Link.

An erratum was issued for: Near-Infrared Temperature Measurement Technique for Water Surrounding an Induction-heated Small Magnetic Sphere. The Protocol section was updated.

In 2.2.7, the temperature coefficient of water, αf, for λ = 1150 nm has been corrected from:

4.0 x 10-3 K-1 mm-1

to:

2.8 x 10-4 K-1 mm-1

Nah-Infrarot-Temperatur-Messtechnik für Wasser umgibt eine Induktion erhitzt kleine magnetische Kugel
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Kakuta, N., Nishijima, K., Han, V.More

Kakuta, N., Nishijima, K., Han, V. C., Arakawa, Y., Kondo, K., Yamada, Y. Near-Infrared Temperature Measurement Technique for Water Surrounding an Induction-heated Small Magnetic Sphere. J. Vis. Exp. (134), e57407, doi:10.3791/57407 (2018).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter