消除油垢热分析实验噪音方法和热动力学研究

第38卷第6期化学工程Vol 38 No 62010年6月CHEMICAL ENGINEERING( CHINA)Jun.2010消除油垢热分析实验噪音方法和热动力学硏究谢正文2,袁巧2,曲(1.中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083;2.中国计量学院安全与环保研究所,浙江杭州310018)摘要:利用自行设计的较大物量的热质量损失(TG)分析装置获得餐饮业油烟道油垢燃烧特性曲线。根据实验结果将小波去噪方法引人到TG数据的平滑处理通过正交化实验得到了最佳的小波参数通过与常规的移动平均法、高斯平滑法、 Vondrak平滑法比较发现自适应小波变换在TG数据平滑处理提高了信噪比,均方根误差减小。最后通过比较微分法和积分法计算得到的动力学参数,发现原始TG数据计算的动力学参数和小波变换处理得到的微分热质量损失(DTG)数据计算得到的参数符合得很好表明文中方法是有效的,可以直接地应用于热动力学分析中。关键词:小波变换;热质量损失(TG);油垢;平滑;热动力学中图分类号:TK16文献标识码:A文章编号:1005954(2010)06009504Denoising for thermogravimetry signal of cooking oil andthermokinetic analysisXIE Zheng-wen" 2, YUAN Qiao, QU Fang(1. School of Resources and Safety Engineering, Central South University, Changsha 410083, Hunan ProvinceChina; 2. Safety Environment Institute, China Jiliang University, Hangzhou 310018, Zhejiang Province, China)Abstract: The curves of combustion characteristics of cooking oil tar in pipe were obtained by using a self-designedthermogravimetric(tG) device with a large capacity. The wavelet transform was introduced into theavimetric data smoothing and differenorthogonal test method was used to find the optimized wavelet parameters. The wavelet transform results werecompared with the traditional "Moving Average", Gaussian Smoothing"and"Vondrak Smoothing"methods and itshows that the signal-to-noise ratio of the measurement is increased and root-mean-square( RMS )error isdecreased. The kinetic parameters calculated from the original TG curves and smooth differential thermogravimetricDTG )curves are in good agreement, thus the wavelet transform smoothing algorithms can be used directly andaccurately in the thermokinetic analysisKey words: wavelet transform; thermogravimetric; cooking oil tar; smoothing; thermokinetic热重法由于升温速率、试样用量和粒度、气氛的结果,没有经过平滑的热质量损失(TG)曲线,其浮力、试样容器和装样的紧密程度等多种因素,使得DTG曲线光滑性很差,噪声得到放大,影响了对曲由仪器得到的原始曲线往往含有大量的噪声,对这线总体趋势的判断和参数计算的准确性。因此,种富含噪声的数据处理时特别是对其作微分运算会需要针对各种分析方法进行噪声敏感性分析并寻求带来较大的失真。对于利用微分热质量损失降噪平滑策略。(DTG)的微分型动力学分析方法2来说,由于DTGTG数据的平滑算法目前用到的有多点平均、移数据是由热质量损失数据通过数值微分(差分)获动平均高斯平均法、 avitzky-Golay方法等4。但得的而在较小的计算步长条件下即使是强度较弱是多凵中国煤化工艮难确定,且平滑的噪声也可能会由于差减计算而严重歪曲数值导数参数CNMHG差;移动平均和基金项目:浙江省科技计划项目(20002063);浙江省“新苗人才计划”项目(2008R40208000作者简介:谢正文(1981-),男博士研究生讲师研究方向为火灾安全及防护技术,Emal: riezhengwen@化学工程2010年第38卷第6期Savitzky-Golay算法对曲线中大的噪声波动的平滑度对数阈值选择规则可以有效地去除噪声,而启能力较差;高斯平均平滑控制参数取值范围比较困发式SURE阈值是一种折中的办法。信号的阈值规难)。小波分析是近年发展起来的一门新的数学则选择之后会产生一个阈值然后对小波分解的各分支,属于时频分析的一种,由于小波函数具有良好层细节系数进行软阈值处理。处理公式如式(5)所的时频分辨能力而成为信号处理的一种强有力的工示,为域值,x为原始信号,为降噪后的信号。具6]。本文引入自适应小波变换分析方法处理热x-sgx·t,lxl>t>0(5)重实验数据,并将所得结果与传统的方法对比研究其可靠性和有效性利用阈值处理之后的小波系数进行小波反变换,重构得到降噪后的信号。小波自适应降噪2油垢动力学实验分析方法1.1小波降噪原理以前可燃物燃烧和热解特性研究都是在热天平Doheny等6提出的小波阈值滤噪方法采用阈上进行,一般物料的量仅为几毫克2),餐饮业烟道油值的办法可以把信号的系数保留,而使大部分噪声垢成分复杂,实验物料太少比较难反应油垢内部组分系数减小到0之间的相互影响及反应特性,作者设计了一种能够进假定含噪声信号行较大物量热质量损失分析实验装置,见图1。y=x+m0;,i=1,2,3,…,n(1)式中:y为含噪信号,x为有用信号,mo为噪声信号。对式(1)进行小波多层分解,得小波细节系数。小波多层分解过程通过分解式(2)和式(3)迭代实(2)b1=2k+2式中:a为概貌系数b为细节系数,pP为小波尺度关系系数P为p的反,为分解的级数,为分解系数的序号。对于离散采样信号x(n),可以令an=1-氮气瓶;2-流量计;3氧气瓶;4水蒸气发生器;x(n)。通过重构公式迭代,即可得到降噪后的信号5-管式炉;6气体采集口;7-石英管;8-镍坩埚;实现,重构公式为9热电偶;10-砝码;11电子天平;12温度控制器13温度釆集卡;14计算机d=∑panq+∑(-1)p1-,b1(4)1热质量损失分析实验装置1.2小波变换降噪过程Fig. 1 Thermogravimetric analysis of laboratory scale thermobalance小波分析用于降噪的过程如下:分解过程,选定将实验样品10.00g左右放在30mL坩埚内,并一种小波然后对带噪信号进行n层小波分解;作用通过耐高温的挂钩将坩埚挂于电子天平的弹簧片上。阈值过程,对分解得到的各层系数选择1个阈值,并上下2只热电偶分别测量物料和反应炉的温度,通过对细节系数作软阈值处理;重建过程,降噪处理后的UsB2816数据采集系统输人计算机;质量数据通过天系数通过小波重建恢复原始信号。平自带的数据接口传给计算机。反应炉的温度由1.3阈值处理过程AI-518人工智能工业调节控制器控制。炉温升温速小波降噪主要的阈值定法有:基于Sim无偏似率为5℃/min,实验以200mL/min的流量向反应系然估计的软阈值估计、长度对数阈值”、启发式统通入模拟空气(N2与O2体积比为4:1)。SURE阈值0和最小极大方差阈值中国煤化工当信号的髙频部分在噪声域很小时,阈值规则3小CNMHG肖噪处理最小极大方差阈值和软阈值估计更加保守(即不容据以上买验获取油垢在5℃/min时的TG曲易丢失信号中的有用成分,但只除去较少的噪线,并计算得DTG曲线,如图2所示。谢正文等消除油垢热分析实验噪音方法和热动力学研究为了比较小波变换在热质量损失数据平滑处理中的优势,选取常规的移动平均法、高斯平滑法Vondrak平滑法作对比研究,降噪效果对比,如图50.4±所示。0.8温度r-0.2图2实验TG,DG曲线Fig 2 Experiment curves of TG and DTG→ Vondrak平滑法利用自适应小波消噪的原理选择具有正交性的50250350450小波基分别做不同层分解,选用不同的域值规则进温度rc图5不同方法降噪效果对比图行降噪处理,采用重构函数对分解后的系数进行重Fig 5 Denoising results using diferent thresholds构后的降噪信号。根据阈值选择规则(软阈值估计、长度对数阈值、从图5中看出,采用小波变换能有效地去除启发式SURE阈值、最小极大方差阈值)、软硬阈值选DTG曲线的高斯白噪声,而且能很好地保留燃烧的择(s,h)、阈值乘法(one,sln,mn)、小波层数(3,4,速率特征信号,燃烧速率的最大值与原始数据接近;5)、可选择小波(sym8,db3,d4),5个参数进行正交移动平均法会过滤掉部分高频成分,但是也会保留化仿真实验实验次数R=CxC× C3 Cxc=高频成分,使得曲线不太平滑,而且最大峰值减小;216次,比较各次仿真结果发现,当长度对数阈值选择高斯平滑法峰值比 Vondrak平滑法所得峰值小,但规则,软硬阈值为s,阈值乘法为mln,小波分解3层,是峰宽增大,且峰值均比小波变换法小。为了比较d4小波条件下效果最佳。原始DTG和小波去噪后不同处理方法的降噪效果,将原始信号记作∫(nDTG曲线比较如图3所示,不同的参数处理后效果比小波去噪后的估计信号记作∫'(n),则经小波去噪较如图4所示(仅列举了部分计算结果)。后的估计信号信噪比R原始信号与估计信号之间的均方根误差 Erose oMwAI信号的信噪比越高,原始信号与估计信号的均方根误差越小,则估计信号就越接近于原始信号,去噪效果越好。原始DTG数表1不同方法的信号信噪比小波去噪后DTG数Table 1 Denoising results using different threshold温度消噪方法RSNR ERM570℃处570℃处dB/%峰值差/%蜂位差/%图3原始DTG和小波去噪后DG曲线比较小波变换14.680.09551.701.40ig. 3 Original results compared to denoising results of DtG移动平均法12.540.103711.215.330.2Vondrak平滑法11.690.16414.1l高斯平滑法11.350.18195.652.63比较图4和图5,结合表1的结果,可以看出■·长度对数阈值smn4db4基于自适应小波去噪方法信噪比最髙,均方根误差最小极大力差值hmln4sym06启发式S(RE阙值hsm33最小最小极大方差阀值hone5db3滑度山中国煤化工倍号处理效桌果好50650温度r℃CNMHG图4不同参数小波变换处理后效果比较4油垢的动力学分析Fig 4 Denoising results using different threshold parameters对TG曲线进行平滑的目的是为微分法提供可98化学工程2010年第38卷第6期靠的DTG曲线以计算动力学参数积分法受噪声的参考文献:影响较小。可以通过比较微分法和积分法计算得到1] LARK R M, KAFFKA SR, CORWIN D L Multiresolu的动力学参数,来验证小波去噪算法的有效性。油垢的燃烧是一个非常复杂的化学反应过程wavelets [J]. Joumal of Hydrology, 2003, 272(4)其中包括很多反应同时发生,而对这些反应,通常难276-290以分别加以确切分析。由于这些反应的作用,在获2 FERMANN. Kinetic analysis using multivariate no得的TG曲线上没有严格的平台存在。因此,通常linear regression [J]. Journal of Thermal Analysis and无法在TG曲线上确定一个明确的点对应于一个反Calorimetry,200,60(2):641658应过程的结束和下一个反应过程的开始,采用DTG[3]陈海翔.生物质热解的物理化学模型与分析方法研究对油垢的燃烧过程采用分段反应模型来描述,使用[D]合肥:中国科学技术大学,206曲线上的极小值作为4个质量损失阶段的转折点1 CHEN Haixiang, LIU Naian, SHU Lifu, et al. Smoothingtial of thermogravimetric data [J]. Fire SafetyCoats-Redfery积分方法,计算原始TG曲线的动Science,2004,13(1):l力学参数然后使用微分方法分析平滑后的DTG曲[5] STAGGSJEJ. Savitzky-Golay smoothing and numerical线的动力学参数。differentiation of cone calorimeter mass data [J].Fire表2给出了油垢试样在空气气氛中5℃/Safety Journal,2005,40(6):493-505.升温速率下燃烧曲线和2种方法计算得到的动力学[6] DONOHO D L, JOHNSONE I M. Adapting to unknown参数。可以发现,对应参数间差别不大。因此,可以noothness via wavelet shrinkage [R]. Joumal of the认为,小波去噪方法得到的DTG数据在热分析中可American Statistical Association, 1995, 90(432): 1200-以放心地使用,并且在计算动力学参数时有足够的精确度。[7] DONOHO D L. De-noising by soft-thresholding [J]IEEE Transactions on Information Theory, 1995, 41(3)表2不同计算方法得到的动力学参数613627Table 2 Kinetics parameter with different measures[8 SANTOSO S, POWERS E J, HOFMANA P. Power qua-活化能频率因子lity assessment via wavelet transform analysis [J].IEEE计算方法E,/(kJ·mod-)Trans on Power Delivery, 1996, 11(2): 924-9305.900×10[9] BRUNI V, VITULANO D. Wavelet-based signalng via simple singularities approximation [J]积分方法3028×103°2006,86(4):859876175.45[10] ZHAO Ting, YU Yang. Threshold de-noising analysis of70.333.32×101DTG51.699.308×10°electronic measurement and instruments[C]//ICEMI 07微分方法5.422×10°8th International Conference on Electronic measurement1.690×10°and Instruments IEEE. Beijing IEEE, 2007, 3: 10415结论[11] DRAGOTTI P L, VETTERLI M. Wavelet footprints从烟道油垢特性出发,自行研制了满足油垢燃ory, algorithms and applications, IEEE trans[J]烧特性实验研究的较大物量的热质量损失分析装Process,2003,l(5):1306-1323.[12] SORUM L, GRONLI M G, HUSTAD J E. Pyrolysis置。通过引人自适应小波分析方法,利用正交化仿characteristics and kinetics of municipal solid wastes真实验,将其应用到油垢热质量损失微分数据平滑[J].Fuel,2001,80(9):1217-1227处理中。结果表明,自适应小波法克服了移动平均[13] LIANG Wei, QUE Peiwen, Optimal scale wavelet方法在平滑处理中曲线不光滑;高斯平滑法、移动平均法、ⅴ ondrak平滑法峰值减小和峰宽加大的现象;中国煤化工16416其信噪比更大、均方根误差、峰值差、峰位差更小。[14CNMH MRGThermo-该方法既可有效过滤掉噪声信号防止信号失真gravimetric analysis of PVC/ELNR blends [J]. polymer可以保证去噪后信号的光滑性Degradation and Stability, 2007, 92(2): 189-196