第38卷第6期化學(xué)工程Vol 38 No 62010年6月CHEMICAL ENGINEERING( CHINA)Jun.2010消除油垢熱分析實驗噪音方法和熱動力學(xué)硏究謝正文2,袁巧2,曲(1.中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院,湖南長沙410083;2.中國計量學(xué)院安全與環(huán)保研究所,浙江杭州310018)摘要:利用自行設(shè)計的較大物量的熱質(zhì)量損失(TG)分析裝置獲得餐飲業(yè)油煙道油垢燃燒特性曲線。根據(jù)實驗結(jié)果將小波去噪方法引人到TG數(shù)據(jù)的平滑處理通過正交化實驗得到了最佳的小波參數(shù)通過與常規(guī)的移動平均法、高斯平滑法、 Vondrak平滑法比較發(fā)現(xiàn)自適應(yīng)小波變換在TG數(shù)據(jù)平滑處理提高了信噪比,均方根誤差減小。最后通過比較微分法和積分法計算得到的動力學(xué)參數(shù),發(fā)現(xiàn)原始TG數(shù)據(jù)計算的動力學(xué)參數(shù)和小波變換處理得到的微分熱質(zhì)量損失(DTG)數(shù)據(jù)計算得到的參數(shù)符合得很好表明文中方法是有效的,可以直接地應(yīng)用于熱動力學(xué)分析中。關(guān)鍵詞:小波變換;熱質(zhì)量損失(TG);油垢;平滑;熱動力學(xué)中圖分類號:TK16文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號: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熱重法由于升溫速率、試樣用量和粒度、氣氛的結(jié)果,沒有經(jīng)過平滑的熱質(zhì)量損失(TG)曲線,其浮力、試樣容器和裝樣的緊密程度等多種因素,使得DTG曲線光滑性很差,噪聲得到放大,影響了對曲由儀器得到的原始曲線往往含有大量的噪聲,對這線總體趨勢的判斷和參數(shù)計算的準(zhǔn)確性。因此,種富含噪聲的數(shù)據(jù)處理時特別是對其作微分運(yùn)算會需要針對各種分析方法進(jìn)行噪聲敏感性分析并尋求帶來較大的失真。對于利用微分熱質(zhì)量損失降噪平滑策略。(DTG)的微分型動力學(xué)分析方法2來說,由于DTGTG數(shù)據(jù)的平滑算法目前用到的有多點平均、移數(shù)據(jù)是由熱質(zhì)量損失數(shù)據(jù)通過數(shù)值微分(差分)獲動平均高斯平均法、 avitzky-Golay方法等4。但得的而在較小的計算步長條件下即使是強(qiáng)度較弱是多凵中國煤化工艮難確定,且平滑的噪聲也可能會由于差減計算而嚴(yán)重歪曲數(shù)值導(dǎo)數(shù)參數(shù)CNMHG差;移動平均和基金項目:浙江省科技計劃項目(20002063);浙江省“新苗人才計劃”項目(2008R40208000作者簡介:謝正文(1981-),男博士研究生講師研究方向為火災(zāi)安全及防護(hù)技術(shù),Emal: riezhengwen@化學(xué)工程2010年第38卷第6期Savitzky-Golay算法對曲線中大的噪聲波動的平滑度對數(shù)閾值選擇規(guī)則可以有效地去除噪聲,而啟能力較差;高斯平均平滑控制參數(shù)取值范圍比較困發(fā)式SURE閾值是一種折中的辦法。信號的閾值規(guī)難)。小波分析是近年發(fā)展起來的一門新的數(shù)學(xué)則選擇之后會產(chǎn)生一個閾值然后對小波分解的各分支,屬于時頻分析的一種,由于小波函數(shù)具有良好層細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值處理。處理公式如式(5)所的時頻分辨能力而成為信號處理的一種強(qiáng)有力的工示,為域值,x為原始信號,為降噪后的信號。具6]。本文引入自適應(yīng)小波變換分析方法處理熱x-sgx·t,lxl>t>0(5)重實驗數(shù)據(jù),并將所得結(jié)果與傳統(tǒng)的方法對比研究其可靠性和有效性利用閾值處理之后的小波系數(shù)進(jìn)行小波反變換,重構(gòu)得到降噪后的信號。小波自適應(yīng)降噪2油垢動力學(xué)實驗分析方法1.1小波降噪原理以前可燃物燃燒和熱解特性研究都是在熱天平Doheny等6提出的小波閾值濾噪方法采用閾上進(jìn)行,一般物料的量僅為幾毫克2),餐飲業(yè)煙道油值的辦法可以把信號的系數(shù)保留,而使大部分噪聲垢成分復(fù)雜,實驗物料太少比較難反應(yīng)油垢內(nèi)部組分系數(shù)減小到0之間的相互影響及反應(yīng)特性,作者設(shè)計了一種能夠進(jìn)假定含噪聲信號行較大物量熱質(zhì)量損失分析實驗裝置,見圖1。y=x+m0;,i=1,2,3,…,n(1)式中:y為含噪信號,x為有用信號,mo為噪聲信號。對式(1)進(jìn)行小波多層分解,得小波細(xì)節(jié)系數(shù)。小波多層分解過程通過分解式(2)和式(3)迭代實(2)b1=2k+2式中:a為概貌系數(shù)b為細(xì)節(jié)系數(shù),pP為小波尺度關(guān)系系數(shù)P為p的反,為分解的級數(shù),為分解系數(shù)的序號。對于離散采樣信號x(n),可以令an=1-氮氣瓶;2-流量計;3氧氣瓶;4水蒸氣發(fā)生器;x(n)。通過重構(gòu)公式迭代,即可得到降噪后的信號5-管式爐;6氣體采集口;7-石英管;8-鎳坩堝;實現(xiàn),重構(gòu)公式為9熱電偶;10-砝碼;11電子天平;12溫度控制器13溫度釆集卡;14計算機(jī)d=∑panq+∑(-1)p1-,b1(4)1熱質(zhì)量損失分析實驗裝置1.2小波變換降噪過程Fig. 1 Thermogravimetric analysis of laboratory scale thermobalance小波分析用于降噪的過程如下:分解過程,選定將實驗樣品10.00g左右放在30mL坩堝內(nèi),并一種小波然后對帶噪信號進(jìn)行n層小波分解;作用通過耐高溫的掛鉤將坩堝掛于電子天平的彈簧片上。閾值過程,對分解得到的各層系數(shù)選擇1個閾值,并上下2只熱電偶分別測量物料和反應(yīng)爐的溫度,通過對細(xì)節(jié)系數(shù)作軟閾值處理;重建過程,降噪處理后的UsB2816數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)輸人計算機(jī);質(zhì)量數(shù)據(jù)通過天系數(shù)通過小波重建恢復(fù)原始信號。平自帶的數(shù)據(jù)接口傳給計算機(jī)。反應(yīng)爐的溫度由1.3閾值處理過程AI-518人工智能工業(yè)調(diào)節(jié)控制器控制。爐溫升溫速小波降噪主要的閾值定法有:基于Sim無偏似率為5℃/min,實驗以200mL/min的流量向反應(yīng)系然估計的軟閾值估計、長度對數(shù)閾值”、啟發(fā)式統(tǒng)通入模擬空氣(N2與O2體積比為4:1)。SURE閾值0和最小極大方差閾值中國煤化工當(dāng)信號的髙頻部分在噪聲域很小時,閾值規(guī)則3小CNMHG肖噪處理最小極大方差閾值和軟閾值估計更加保守(即不容據(jù)以上買驗獲取油垢在5℃/min時的TG曲易丟失信號中的有用成分,但只除去較少的噪線,并計算得DTG曲線,如圖2所示。謝正文等消除油垢熱分析實驗噪音方法和熱動力學(xué)研究為了比較小波變換在熱質(zhì)量損失數(shù)據(jù)平滑處理中的優(yōu)勢,選取常規(guī)的移動平均法、高斯平滑法Vondrak平滑法作對比研究,降噪效果對比,如圖50.4±所示。0.8溫度r-0.2圖2實驗TG,DG曲線Fig 2 Experiment curves of TG and DTG→ Vondrak平滑法利用自適應(yīng)小波消噪的原理選擇具有正交性的50250350450小波基分別做不同層分解,選用不同的域值規(guī)則進(jìn)溫度rc圖5不同方法降噪效果對比圖行降噪處理,采用重構(gòu)函數(shù)對分解后的系數(shù)進(jìn)行重Fig 5 Denoising results using diferent thresholds構(gòu)后的降噪信號。根據(jù)閾值選擇規(guī)則(軟閾值估計、長度對數(shù)閾值、從圖5中看出,采用小波變換能有效地去除啟發(fā)式SURE閾值、最小極大方差閾值)、軟硬閾值選DTG曲線的高斯白噪聲,而且能很好地保留燃燒的擇(s,h)、閾值乘法(one,sln,mn)、小波層數(shù)(3,4,速率特征信號,燃燒速率的最大值與原始數(shù)據(jù)接近;5)、可選擇小波(sym8,db3,d4),5個參數(shù)進(jìn)行正交移動平均法會過濾掉部分高頻成分,但是也會保留化仿真實驗實驗次數(shù)R=CxC× C3 Cxc=高頻成分,使得曲線不太平滑,而且最大峰值減小;216次,比較各次仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)長度對數(shù)閾值選擇高斯平滑法峰值比 Vondrak平滑法所得峰值小,但規(guī)則,軟硬閾值為s,閾值乘法為mln,小波分解3層,是峰寬增大,且峰值均比小波變換法小。為了比較d4小波條件下效果最佳。原始DTG和小波去噪后不同處理方法的降噪效果,將原始信號記作∫(nDTG曲線比較如圖3所示,不同的參數(shù)處理后效果比小波去噪后的估計信號記作∫'(n),則經(jīng)小波去噪較如圖4所示(僅列舉了部分計算結(jié)果)。后的估計信號信噪比R原始信號與估計信號之間的均方根誤差 Erose oMwAI信號的信噪比越高,原始信號與估計信號的均方根誤差越小,則估計信號就越接近于原始信號,去噪效果越好。原始DTG數(shù)表1不同方法的信號信噪比小波去噪后DTG數(shù)Table 1 Denoising results using different threshold溫度消噪方法RSNR ERM570℃處570℃處dB/%峰值差/%蜂位差/%圖3原始DTG和小波去噪后DG曲線比較小波變換14.680.09551.701.40ig. 3 Original results compared to denoising results of DtG移動平均法12.540.103711.215.330.2Vondrak平滑法11.690.16414.1l高斯平滑法11.350.18195.652.63比較圖4和圖5,結(jié)合表1的結(jié)果,可以看出■·長度對數(shù)閾值smn4db4基于自適應(yīng)小波去噪方法信噪比最髙,均方根誤差最小極大力差值hmln4sym06啟發(fā)式S(RE闕值hsm33最小最小極大方差閥值hone5db3滑度山中國煤化工倍號處理效桌果好50650溫度r℃CNMHG圖4不同參數(shù)小波變換處理后效果比較4油垢的動力學(xué)分析Fig 4 Denoising results using different threshold parameters對TG曲線進(jìn)行平滑的目的是為微分法提供可98化學(xué)工程2010年第38卷第6期靠的DTG曲線以計算動力學(xué)參數(shù)積分法受噪聲的參考文獻(xiàn):影響較小。可以通過比較微分法和積分法計算得到1] LARK R M, KAFFKA SR, CORWIN D L Multiresolu的動力學(xué)參數(shù),來驗證小波去噪算法的有效性。油垢的燃燒是一個非常復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)過程wavelets [J]. Joumal of Hydrology, 2003, 272(4)其中包括很多反應(yīng)同時發(fā)生,而對這些反應(yīng),通常難276-290以分別加以確切分析。由于這些反應(yīng)的作用,在獲2 FERMANN. Kinetic analysis using multivariate no得的TG曲線上沒有嚴(yán)格的平臺存在。因此,通常linear regression [J]. Journal of Thermal Analysis and無法在TG曲線上確定一個明確的點對應(yīng)于一個反Calorimetry,200,60(2):641658應(yīng)過程的結(jié)束和下一個反應(yīng)過程的開始,采用DTG[3]陳海翔.生物質(zhì)熱解的物理化學(xué)模型與分析方法研究對油垢的燃燒過程采用分段反應(yīng)模型來描述,使用[D]合肥:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),206曲線上的極小值作為4個質(zhì)量損失階段的轉(zhuǎn)折點1 CHEN Haixiang, LIU Naian, SHU Lifu, et al. Smoothingtial of thermogravimetric data [J]. Fire SafetyCoats-Redfery積分方法,計算原始TG曲線的動Science,2004,13(1):l力學(xué)參數(shù)然后使用微分方法分析平滑后的DTG曲[5] STAGGSJEJ. Savitzky-Golay smoothing and numerical線的動力學(xué)參數(shù)。differentiation of cone calorimeter mass data [J].Fire表2給出了油垢試樣在空氣氣氛中5℃/Safety Journal,2005,40(6):493-505.升溫速率下燃燒曲線和2種方法計算得到的動力學(xué)[6] DONOHO D L, JOHNSONE I M. Adapting to unknown參數(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn),對應(yīng)參數(shù)間差別不大。因此,可以noothness via wavelet shrinkage [R]. Joumal of the認(rèn)為,小波去噪方法得到的DTG數(shù)據(jù)在熱分析中可American Statistical Association, 1995, 90(432): 1200-以放心地使用,并且在計算動力學(xué)參數(shù)時有足夠的精確度。[7] DONOHO D L. De-noising by soft-thresholding [J]IEEE Transactions on Information Theory, 1995, 41(3)表2不同計算方法得到的動力學(xué)參數(shù)613627Table 2 Kinetics parameter with different measures[8 SANTOSO S, POWERS E J, HOFMANA P. Power qua-活化能頻率因子lity assessment via wavelet transform analysis [J].IEEE計算方法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]積分方法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結(jié)論[11] DRAGOTTI P L, VETTERLI M. Wavelet footprints從煙道油垢特性出發(fā),自行研制了滿足油垢燃o(jì)ry, algorithms and applications, IEEE trans[J]燒特性實驗研究的較大物量的熱質(zhì)量損失分析裝Process,2003,l(5):1306-1323.[12] SORUM L, GRONLI M G, HUSTAD J E. Pyrolysis置。通過引人自適應(yīng)小波分析方法,利用正交化仿characteristics and kinetics of municipal solid wastes真實驗,將其應(yīng)用到油垢熱質(zhì)量損失微分?jǐn)?shù)據(jù)平滑[J].Fuel,2001,80(9):1217-1227處理中。結(jié)果表明,自適應(yīng)小波法克服了移動平均[13] LIANG Wei, QUE Peiwen, Optimal scale wavelet方法在平滑處理中曲線不光滑;高斯平滑法、移動平均法、ⅴ ondrak平滑法峰值減小和峰寬加大的現(xiàn)象;中國煤化工16416其信噪比更大、均方根誤差、峰值差、峰位差更小。[14CNMH MRGThermo-該方法既可有效過濾掉噪聲信號防止信號失真gravimetric analysis of PVC/ELNR blends [J]. polymer可以保證去噪后信號的光滑性Degradation and Stability, 2007, 92(2): 189-196