Técnica de medición de temperatura infrarroja para el agua que rodea una esfera magnética pequeño calentado por inducción

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ERRATUM NOTICE

Summary

Se presenta una técnica que utiliza longitudes de onda de 1412 y 1150 nm para medir la temperatura del agua que rodea una esfera magnética pequeño calentado por inducción.

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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).

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Abstract

Se presenta una técnica para medir la temperatura del agua y no turbio medio acuoso que rodea una esfera magnética pequeño calentado por inducción. Esta técnica utiliza longitudes de onda de 1412 y 1150 nm, en la que el coeficiente de absorción de agua es dependiente en temperatura. Agua o un gel acuoso no turbio que contiene una esfera magnética de 2.0 mm o 0,5 mm de diámetro se irradia con 1150 nm o luz incidente 1412 de nm, como seleccionado utilizando un filtro paso de banda estrecha; Además, se adquieren imágenes bidimensionales de la absorbancia, que son las proyecciones transversales del coeficiente de absorción, a través de una cámara de infrarrojo cercano. Cuando las distribuciones tridimensionales de temperatura pueden ser asumidas para ser esférico simétrico, se estimaron aplicando inverso que transforma de Abel a los perfiles de absorbancia. Las temperaturas fueron observadas constantemente cambiar según el tiempo y la energía de la calefacción de inducción.

Introduction

Una técnica para medir la temperatura cerca de una fuente de calor pequeña dentro de un medio es necesaria en muchos campos de investigación científica y aplicaciones. Por ejemplo, en la investigación en hipertermia magnética, que es un método de terapia de cáncer mediante la inducción electromagnética de las partículas magnéticas, o pequeñas piezas magnéticas, es fundamental para predecir con exactitud las distribuciones de temperatura generadas por el magnético partículas1,2. Sin embargo, aunque microondas3,4, ultrasonido5,6,7,8, optoacoustic9, Raman10y resonancia magnética11 ,12-técnicas de medición de temperatura basado han sido investigadas y desarrolladas, tal una distribución de la temperatura interna no se puede medir con precisión en la actualidad. Hasta el momento, solo posición temperaturas o temperaturas en algunas posiciones se han medido a través de sensores de temperatura, que, en el caso de calentamiento por inducción, son no magnéticas de fibra óptica de13,de sensores de temperatura14. Alternativamente, las temperaturas superficiales de los medios de comunicación han sido medidas de forma remota mediante Termómetros de radiación infrarroja para estimar la temperatura interna14. Sin embargo, cuando un medio que contiene una fuente de calor pequeña es una capa de agua o un medio acuoso no turbio, hemos demostrado que una técnica de absorción de infrarrojo cercano (NIR) es útil para medir las temperaturas15,16, 17,18,19. Este papel presenta el protocolo detallado de esta técnica y resultados representativos.

La técnica de absorción NIR se basa en el principio de dependencia de la temperatura de las bandas de absorción de agua en la región NIR. Como se muestra en la Figura 1a, la ν1 ν2 + ν3 bandas de absorción de agua se observa en lo 1100 nm a 1250 nm de longitud de onda (λ) y cambios a longitudes de onda más cortas como la temperatura aumenta19. Aquí, ν1 + ν2 + ν3 significa que esta banda corresponde a la combinación de los tres modos fundamentales de vibración O-H: estiramiento simétrico (ν1), flexión (ν 2) y antisimétrico estiramiento (ν3)20,21. Este cambio en el espectro indica que la longitud de onda más sensible a la temperatura en la banda es λ ≈ 1150 nm. Otras bandas de absorción de agua también presentan un comportamiento similar con respecto a la temperatura15,16,17,18,20,21. El ν1 + ν3 bandas de agua observaron dentro de la gama λ = 1350−1500 nm y su dependencia de la temperatura se muestran en la Figura 1b. En el ν1 + ν3 banda de agua, 1412 nm es la longitud de onda más sensible a la temperatura. Por lo tanto, es posible obtener imágenes bidimensionales (2D) utilizando una cámara NIR para capturar imágenes 2D de la absorbancia a λ = 1412 o 1150 nm. Como el coeficiente de absorción de agua a λ = 1150 nm es menor que en λ = 1412 nm, la longitud de onda anterior es adecuado para medios acuosos aproximadamente 10 mm de espesor, mientras que el segundo es adecuado para aproximadamente 1 mm de espesor unos. Recientemente, usando λ = 1150 nm, se obtuvieron las distribuciones de temperatura en una capa de agua de 10 mm de espesor que contiene una esfera de acero de 1 mm de diámetro calentado inducción19. Por otra parte, las distribuciones de temperatura en una capa de agua de 0.5 mm de espesor se han medido utilizando λ = 1412 nm15,17.

Una ventaja a la temperatura de NIR-basado proyección de imagen técnica es que es fácil de configurar y poner en práctica porque es una técnica de medición de transmisión-absorción y necesidades sin fluoróforo, fósforo u otra sonda térmica. Además, su resolución de temperatura es menor que 0,2 K15,17,19. Una resolución tan buena temperatura no puede lograrse por otras técnicas de transmisión basados en la interferometría, que a menudo han sido utilizados en calor y transferencia de masa estudios22,23,24. Sin embargo, observamos que la temperatura de NIR-base técnica de la proyección de imagen no es adecuada en casos con cambios considerables de temperatura local, porque la desviación de la luz causada por el gradiente de temperatura grande se convierte en dominante19. Esta cuestión se refiere en este trabajo en términos de uso práctico.

Este papel describe el montaje experimental y el procedimiento para la base de NIR temperatura técnica de imagen de una pequeña esfera magnética que calienta por inducción; Además, presenta los resultados de dos imágenes representativas absorbancia 2D. Una imagen es de una esfera de acero de 2.0 mm de diámetro en una capa de agua de 10.0 mm de espesor que es capturada en λ = 1150 nm. La segunda imagen es de una esfera de acero de 0.5 mm de diámetro en una capa de jarabe de maltosa de 2.0 mm de espesor que es capturada en λ = 1412 nm. También se presenta el método de cálculo y los resultados de la distribución radial (3D) tridimensional de la temperatura aplicando el inverso transforma de Abel (IAT) para las imágenes 2D de la absorbancia. El IAT es válida cuando se asume una distribución de temperatura 3D esférico simétrico como en el caso de una esfera caliente (figura 2)19. Para el cálculo del IAT, una función de multi-gaussiano montaje método se emplea aquí, porque el Setai de funciones Gaussian puede obtenerse analíticamente25,26,27,28,29 y en forma bien a monótonamente decrecientes de datos; Esto incluye experimentos empleando la conducción térmica de una fuente de calor única.

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Protocol

1. experimental instalación y procedimientos

Preparar un riel óptico montar un muestra y óptica para NIR imaging como sigue.

  1. Preparación de la muestra.
    Nota: Cuando se utiliza agua o líquido acuoso, paso 1.1.1. Cuando se utiliza un gel acuoso con de gran viscosidad, paso 1.1.2.
    1. Bola de acero en agua.
      1. Fijar una esfera de acero de 2.0 mm de diámetro hasta el final de una cadena de plástico fino con una pequeña cantidad de pegamento.
      2. Colgar la bola de acero en el centro de la celda rectangular de vidrio con una longitud de trayectoria óptica de 10,0 mm, una anchura de 10 mm y una altura de 45 mm (figura 3).
      3. Vierta agua filtrada en la celda con cuidado para no producir burbujas de aire.
        Nota: Una bola de acero puede también fijarse en la punta de una varilla de plástico fina con una pequeña cantidad de Pegamento19.
    2. Bola de acero en gel acuoso.
      1. Un gel acuoso para reducir su viscosidad que sea suficientemente bajo como para ser vertida sin problemas de calor.
      2. Utilizando una jeringa, vierta el gel acuoso de una célula de cristal rectangular con una longitud de trayectoria óptica de 2.0 mm, una anchura de 10 mm y una altura de 45 mm a mitad y dejar enfriar.
      3. Coloque una bola de acero de 0.5 mm de diámetro en el centro de la superficie del gel.
      4. Llene la celda con el gel acuoso.
        Nota: Las esferas más grandes (> ~ 1 mm de diámetro) no debe ser utilizado con un gel porque ellos se mueven por fuerzas gravitatorias o magnéticas durante el calentamiento por inducción.
    3. Encuentra la celda en un soporte de plástico y montaje en el riel óptico (figura 3).
  2. Preparación del sistema de imagen de NIR.
    1. Preparar una lámpara halógena con un guía de luz de fibra y fijar el extremo de la guía de luz de fibra con un soporte en el riel óptico.
    2. Coloque un filtro paso de banda estrecho (NBPF) con un máximo de transmitancia a λ = 1150 nm o λ = 1412 nm entre el guía de luz de fibra y la célula (figura 3).
    3. Interponer el filtro pasabanda (BPF), cuyo rango de longitud de onda de transmisión es más amplio que el de la NBPF, entre la lámpara del halógeno y la NBPF.
      Nota: El BPF es necesaria para evitar daño térmico a la NBPF porque recibe la luz directamente.
    4. Interponer una iris diaphragm(s) en la trayectoria de la luz entre el titular NBPF y de la célula para reducir la luz (figura 3).
    5. Configurar una cámara NIR para detectar la luz transmitida a través de la célula (figura 3). Conecte la cámara a través de un cable de transferencia de datos a una tarjeta de gráficos instalada en un ordenador personal (PC) con software de adquisición de imagen.
    6. Coloque la lente de telecentric entre el celular y la cámara (figura 3).
      Nota: El lente de una cámara común también puede ser utilizado. Sin embargo, una lente de telecentric es mejor en cuanto a la detección selectiva de la luz paralela al rayo principal para el IAT y la reducción de la influencia de la difracción.
      Nota: El NBPF y BPF deben no estar entre el celular y la cámara porque, de esta manera, aumentaría la temperatura del agua mediante la absorción directa de la luz de alta intensidad de la lámpara del halógeno.
    7. Encienda la cámara NIR y ejecutar el programa de adquisición de imagen.
    8. La lámpara halógena de luz y ajusta su potencia de observación de la imagen visualizada en el monitor (figura 4).
    9. Ajuste el eje, posición y foco de la lente de telecentric para obtener una imagen fina de la esfera de acero.
      Nota: Si el ajuste no es completo, irregular intensidad aparecerán los patrones, llevando a absorbancia incorrecta.
  3. Elaboración de sistema de calentamiento por inducción.
    1. Preparar una sistema que consiste en un generador de alta frecuencia de calentamiento por inducción (potencia de salida máxima: 5.6 kW; frecuencia: 780 kHz), bobina refrigerada por agua y agua.
      Nota: Una sistema de calefacción para soldar de la inducción, soldadura y soldar piezas de metal pequeñas son apropiado para este propósito; Véase Tabla de materiales.
    2. Si es posible, Monte la bobina en un escenario móvil XYZ para cambiar su posición.
    3. Coloque la bobina cerca de la célula, tal que la distancia entre el centro de la bobina y la bola de acero es de aproximadamente 15 mm (figura 3). Asegúrese de que no hay otras partes metálicas cerca de la bobina.
      Nota: La distancia debe ajustarse dependiendo de la potencia y el tamaño de la esfera de calentamiento por inducción.
    4. Circular el agua para enfriamiento.
  4. Adquisición de la imagen y calentamiento por inducción.
    1. Haga clic en "Inicio" en el software de adquisición de imagen para almacenar las imágenes secuencialmente.
    2. Haga clic en "Inicio" en el software de control para iniciar el calentamiento por inducción de calentamiento por inducción.
    3. Después de varios segundos (dependiendo de las condiciones y propósito), haga clic en "stop", en el software de adquisición de imagen.
    4. Haga clic en "stop" en el software de control de calentamiento por inducción.
    5. Guardar las imágenes almacenadas temporalmente como una secuencia TIFF (u otro formato no comprimido) en el software de adquisición de imagen.
      Nota: Si la temperatura es suficientemente alta, el efecto de la desviación de luz aparecerán en la imagen7. La energía de la calefacción de inducción debe ser apropiadamente disminuida aunque experimentos tales que el aumento de la temperatura cerca de la esfera es de menos de aproximadamente 10 K, que se puede confirmar en los siguientes pasos de protocolo para la estimación de la temperatura.

2. tratamiento y estimación de la temperatura de imágenes

Nota: Las imágenes secuenciales guardadas se representan como (x, z), donde i es el número secuencial. Las coordenadas x, y, z, ry r' se definen como se indica en la figura 2; z es positiva en la dirección opuesta a la gravedad. El esquema de los pasos del Protocolo se ilustra también en el suplemento 1.

  1. Construcción de la imagen de absorbancia.
    1. Abierto (x, z) con el software de procesamiento de imágenes.
    2. Reducir el ruido en (x, z) mediante la implementación de 3 × 3 pixel con un promedio de.
    3. Crear una imagen promedio de (x, z) sobre = 1 a 5 (o más) antes de calentar y definirlo como la imagen de referencia, Ir(x, z).
      Nota: Este promedio reduce el ruido para obtener una imagen más confiable que una imagen de fotograma único.
    4. Construir las imágenes secuenciales de la diferencia de absorbancia, Δun(x, z), mediante la siguiente ecuación:
      Equation 1(1)
      Nota: ΔA(x, z) es la variación en la absorbancia, A(x, z), de la absorbancia de la referencia, r(x, z), antes de calefacción y se derivan las siguientes15,16,17,18,19:
      Equation 2(2)
      donde I0 es la intensidad de luz incidente para la célula.
    5. Colorear las Δuna imágenes usando un mapa de color apropiado como azul y rojo.
      Nota: El archivo de script de comandos para ejecutar pasos 2.1.2 a 2.1.5 de ImageJ se presenta en el suplemento 2.
  2. Estimación de la temperatura.
    1. Elija el período de tiempo durante el cual ΔA(x, z) es circular simétrico con respecto al centro de la esfera mediante la observación visual de las imágenes.
      Nota: La simetría circular se rompe principalmente por convección libre. Se introduce un juicio analítico basado en imágenes de convección libre que ocurre en el anterior trabajo19; sin embargo, prácticamente, el juicio visual es eficaz.
    2. Extraer los ΔAr, θ) datos a lo largo de 360 líneas radiales (Δθ = 1˚) en las imágenes de Δun(x, z).
    3. Excluir el Δunar, θ) datos dentro de la esfera y en sus alrededores (Δrʹ≈ 0,2 mm). Nota: Los datos son anómalamente muy grandes o pequeñas en la vecindad principalmente por el ligero movimiento de la esfera.
    4. Media Δunar, θ) en θ para determinar el perfil de la línea, Δun(rʹ).
      Nota: El archivo de comandos del comando para recorrer pasos 2.2.2 2.2.4 de ImageJ se presenta en el suplemento 3.
    5. Aproximar los datos a ΔA(rʹ) por la siguiente función de multi-gaussiano:
      Equation 3(3)
      donde j es el factor de ponderación, σj es el parámetro de dispersión, y R es el máximo de rʹ donde ΔA(R) = 0 puede ser asumido.
    6. Calcular la diferencia de coeficiente de absorción, Δμ(r), sustituyendo el obtenidos N unajy σj en la UAI siguientes de la ecuación (3):
      Equation 4(4)
      donde erf es la función de error.
    7. Convertir Δμ(r) a la temperatura mediante la siguiente ecuación:
      Equation 5(5)
      con los coeficientes de temperatura de agua, αf, que son 4.0 × 10-3 K-1 m-1 para λ = 1150 nm19 y 4,1 × 10-3 K-1 m-1 para λ = 1412 nm17.
      Nota: El archivo de script de comandos para ejecutar pasos 2.2.5 por 2.2.7 se presenta en el suplemento 4, donde se emplea el Levenberg-Marquardt algoritmo no lineal lo menos-cuadrados17,19 paso 2.2.5.

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Representative Results

Imágenes de ΔA(x, z) en λ = 1150 nm para una esfera de acero de 2.0 mm de diámetro en agua y a λ = 1412 nm para una esfera de acero de 0.5 mm de diámetro en jarabe de la maltosa se presentan en la figura 5a y Figura 6un, respectivamente. En ambos casos, la esfera fue situado 12 mm por debajo de la parte inferior de la bobina a lo largo de su eje central. Figura 5 b yb de la figura 6muestran los datos de la ΔA(rʹ) y sus funciones multi-gaussiano equipadas en ecuación (3) r = 3.0 mm y R = 1,5 mm, respectivamente. No más de dos o tres funciones Gaussian (N = 2 o 3) son necesarios para lograr un buen ajuste17,19. Las funciones equipadas se transforman en perfiles deT(r) Δ a través de ecualizadores. (4) y (5) y se presentan en la figura 5c ycde la figura 6.

El ΔA las imágenes en ambos casos claramente muestran un aumento en la temperatura del agua y gel alrededor de la esfera debido a la conducción térmica. La simetría circular de ΔA con respecto a la esfera se observa en todas las imágenes. Las parcelas y las curvas en la figura 5c indican que ΔA(rʹ) aumenta con el tiempo a distancias más cercano a la esfera; en rʹ≥ 2,5 mm, no significativa se observa el cambio. Por otra parte, los perfiles ΔT(r) obtenidos mediante el IAT verificar la ocurrencia de conducción termal en la dirección radial. Tenga en cuenta que, aunque los perfiles deT(r) Δ parecen similares a los de ΔA(rʹ), los cambios en el gradiente der /d dΔT(r) difieren de las de los perfiles ΔA(rʹ) . En la figura 6, se encuentran las magnitudes de ΔA para corresponder a la potencia de calefacción de los niveles, es decir, tasas de generación de calor de la esfera.

Resultados para la esfera de 0.5 mm de diámetro, demuestran que la convección libre, que distorsiona el patrón circular de ΔA, no se observó después de t = 1.2 s. por el contrario, la esfera de 2.0 mm de diámetro en agua, convección libre se han encontrado para ocurrir después de t = 1.2 s (no mostrado). Esto significa que pudieran haber ocurrido una transición de un régimen de conducción termal puro a un régimen de convección libre en el agua a aproximadamente t = 1.2 s. Esta diferencia en convección libre fue causada por las diferencias en la tasa de generación de calor y la viscosidad. La tasa de generación de calor de la esfera de 0.5 mm de diámetro fue significativamente menor que la de la esfera de 2.0 mm de diámetro; Además, la viscosidad del jarabe de maltosa (aproximadamente 100 Pa·s) fue considerablemente mayor que la del agua (aproximadamente 0,001 Pa·s). Debido a la convección libre es un tema importante en la transferencia de calor y masa la investigación, la propuesta técnica de imagen, que proporciona el tiempo de inicio de la convección libre y modelo de penacho térmico y proporciona información sobre las condiciones físicas que gratis convección, contribuirá significativamente a la investigación en este campo.

Figure 1
Figura 1 : Dependencia de la temperatura de NIR el espectro de absorción de agua. (a, b) Espectros de bandas de absorción de agua a temperaturas de 16,0 ° C (azul) a 44,0 ° C (rojo) en incrementos de 4,0 ° C en longitudes de onda del nanómetro 1100-1250 y 1350-1500 nm, respectivamente. Las flechas indican la dirección del aumento de temperatura. Los bajorrelieves muestran la absorción espectros de diferencia; los espectros de absorbancia a 16,0 ° C son las referencias. Las longitudes de trayectoria óptica son 10 mm y 1,0 mm en (a) y (b), respectivamente. Las líneas punteadas verticales indican las longitudes de onda sensibles a la temperatura de 1150 nm y nm 1412 para obtener las imágenes NIR. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 2
Figura 2 : Sistema de coordenadas y geometría para la proyección de imagen absorbancia. Reproducido de Kakuta et al 201719 con el permiso de la editorial de AIP. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 3
Figura 3 : Configuración experimental. (a) esquema del sistema óptico y la instalación de calentamiento por inducción. Ver texto para detalles. Esta figura ha sido modificada desde Kakuta et al 201719 con el permiso de la editorial de AIP. (b) fotografía de la instalación experimental. (c) fotografía que muestra una esfera de acero de 2.0 mm de diámetro colgada por una cadena, la célula y la bobina con una escala. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 4
Figura 4 : Adquirido imágenes raw. (a, b) Transmite imágenes de intensidad, (x, z), en λ = 1150 nm para una esfera de acero de 2.0 mm de diámetro en agua y λ = 1412 nm para una esfera de acero de 0.5 mm de diámetro en jarabe de maltosa, respectivamente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. 

Figure 5
Figura 5 : Absorbancia imágenes y perfiles de temperatura para una esfera de acero de 2.0 mm de diámetro en el agua. (a) imágenes deA(x, z) Δ a λ = 1150 nm y t = 0.4, 0.8 y 1.2 s después del inicio de calentamiento por inducción. (b) parcelas de ΔA(rʹ) y su multi-gaussiano se adapta (curvas de sólidos). (c) ΔT(r) los perfiles obtenidos mediante la realización de IATs en ΔA(rʹ). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 6
Figura 6 : Absorbancia imágenes y perfiles de temperatura para una esfera de acero de 0.5 mm de diámetro en maltosa, jarabe de. (a) imágenes deA(x, z) Δ a λ = 1412 nm y t = 0.4, 0.8 y 1.2 s después del inicio de la calefacción para la calefacción de inducción de niveles de 10%, 30% y 50% de la energía. (b) parcelas de ΔA(rʹ) y su multi-gaussiano se ajusta (curvas de sólidos) a 50%. (c) ΔT(r) los perfiles obtenidos mediante la realización de IATs en ΔA(rʹ) con un 50%. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. 

Supplemental Figure 1
Suplemento 1: Esquema de procesamiento de imágenes. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Supplemental Figure 2
Suplemento 2: Archivo de script de comandos para la construcción de la imagen de absorbancia (macro para ImageJ). Haga clic aquí para descargar este archivo.

Supplemental Figure 3
Suplemento 3: Archivo de script de comandos para extracción de Perfil de línea (macro para ImageJ). Haga clic aquí para descargar este archivo.

Supplemental Figure 4
Suplemento 4: Código de MATLAB para conexión multi-gaussiano e inverso transforma de Abel. Haga clic aquí para descargar este archivo.

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Discussion

La técnica presentada en este libro es una novela utilizando la dependencia de la temperatura de absorción NIR del agua y no presenta ninguna dificultad importante en configurar el equipo y la aplicación. La luz del incidente puede ser producida fácilmente mediante el uso de una lámpara halógena y un NBPF. Sin embargo, láser no puede utilizarse, debido a patrones de interferencia coherente aparecería en las imágenes. Lentes ópticas comunes y celdas de vidrio para uso de la luz visible pueden utilizarse, como transmiten una cantidad adecuada de luz en λ = 1150 nm y nm de 1412. Además, pueden adquirirse ya cámaras de InGaAs a un precio relativamente barato.

Las NBPFs a λ = 1150 nm y 1412 nm están disponibles por orden semi-custom, pero no son excesivamente caros. Si hay una NBPF confeccionada en una longitud de onda diferentes, que debe estar dentro de la gama de longitud de onda dependiente de la temperatura (figura 1), puede ser utilizado en su lugar, aunque podría disminuir la sensibilidad de la temperatura, o αf. Por ejemplo, el valor αf a λ = 1175 nm es la mitad de eso a λ = 1150 nm. Además, el ancho de banda o la nitidez de la NBPF afecta a αf; a medida que aumenta el ancho de banda, αf disminuye15. Así, cuando la estimación exacta de ΔT(r) se requiere, se debe medir el espectro de transmitancia de la NBPF por un espectrofotómetro.

Como se menciona en el paso 1.4 del Protocolo, ya que el índice de refracción del agua varía con la temperatura, la luz se desvía rayos pasando a través del campo de temperatura alrededor de una esfera, provocando cambios en las imágenes deA(x, z) Δ. Este problema fue investigado en nuestro anterior trabajo19. Según los resultados obtenidos a través de este estudio, como la temperatura máxima cerca de la esfera es moderadamente pequeña (< 10 K, aproximadamente), la contribución de la desviación de luz para el cambio de ΔA(x, z) puede ser insignificante o suficientemente menor que la de absorción de la luz, porque la luz es incoherente y un cierto ángulo de desviación es aceptada por la parada de la abertura de la lente de telecentric; Esto significa que los rayos desviados pasen a través de la abertura y enfocarse en el mismo punto en el plano de imagen como el jefe ray30. Sin embargo, teniendo en cuenta esto, la parada de la abertura debe ser cuidadosamente ajustada tales que el ángulo de aceptación de la lente de telecentric es ligeramente más grande que el ángulo de desviación prevista. Ajustes de ensayo y error pueden ser necesarios para el experimento inicial.

Imagen de procesamiento en el punto 2.1 del protocolo y el cálculo de IAT en el paso 2.2 no requiere ningún conocimiento matemático avanzado. Paso 2.1 puede realizarse fácilmente con software que puede tratar archivos TIFF de la secuencia de procesamiento de imagen común. Paso 2.2.2, si los perfiles de la línea en ángulos múltiples no se pueden obtener automáticamente usando comandos, un perfil de línea extraído manualmente en el software de procesamiento de imagen puede en su lugar utilizarse, aunque no se reducen las variaciones debido a ruidos.

Cuando se utiliza un medio acuoso, su contenido en agua, o fracción, debe conocido o medido, especialmente para una estimación precisa de ΔT, porque αf depende del contenido de agua. En otras palabras, como los coeficientes de absorción de solutos acuosos y sustratos gel dependen poco de temperatura, la sensibilidad de la temperatura es casi proporcional al contenido de agua. Si el contenido de agua es muy alta, como con líquidos acuosos, el valor αf de agua dada en este artículo puede utilizarse prácticamente. De lo contrario, multiplicando el valor αf del agua por el predicha o medido el contenido en agua, es decir, reducción de αf, puede ser eficaz para una estimación suficientemente precisa.

Teniendo en cuenta el límite de detección de temperatura (~0.2 K) y resolución espacial (~ 30 μm; esto depende de tamaño de píxel y ampliación), es imposible que la técnica actual detectar un aumento de temperatura minutos causado por una micro - y nano-magnético las partículas se calientan inductivamente. Sin embargo, si un número grande de partículas puede agregado, contenido en una cápsula o fluido en un tubo fino, la temperatura aumentaría en el nivel de detección. En la investigación en hipertermia magnética, en realidad, tal agregación o adsorción selectiva de nanopartículas magnéticas a las células cancerosas y las temperaturas resultantes son importantes e investigado. Por lo tanto, se espera que la técnica presentada se utiliza para experimentos in vitro en los estudios de la hipertermia magnética y otras aplicaciones con partículas magnéticas. Simetría esférica en la distribución de temperaturas no se consiguen en estas aplicaciones, pero las imágenes 2D es suficiente para informar a los investigadores sobre la temperatura, el número y distribución de las partículas y el rendimiento de calefacción.

La técnica presentada puede utilizarse para evaluar los campos magnéticos utilizados en diversas aplicaciones magnéticas31,32. Generalmente, campos magnéticos producidos por bobinas son muy complicados y no puede ser medidos precisamente o predichos teóricamente. Sin embargo, como se demuestra en nuestro anterior trabajo19, las temperaturas y tasas de generación de calor de una esfera magnética en diferentes posiciones bajo las corrientes de la bobina distintas pueden obtenerse por nuestra técnica. La distribución espacial de la tasa de generación de calor debe corresponder al campo magnético. Por último, la técnica presentada puede implementarse, no sólo para la inducción electromagnética, sino también para ultrasonido centrado, reacciones químicas en gotitas y otros métodos de calefacción local.

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Disclosures

Los autores no tienen nada que revelar.

Acknowledgments

Los autores agradecen su apoyo en los experimentos y análisis de datos Sr. Kenta Yamada, Sr. Ryota Fujioka y Sr. Mizuki Kyoda. Este trabajo fue apoyado por JSP KAKENHI concesión número 25630069, la Fundación Suzuki y la Fundación de promoción de tecnología de medición precisa, Japón.

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

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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).

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

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