Ô nhiễm hạt trong các hệ thống phân phối hóa chất có thể khó phát hiện, nhưng sẽ gây tốn kém chi phí sản xuất nếu bỏ sót.

Các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao có thể được thực hiện để đánh giá định lượng dữ liệu ô nhiễm hạt tiểu phân trong các hệ thống phân phối hóa chất hiện đại. Thông qua việc kiểm tra sự phân bố tỷ lệ phát hiện hạt so với phân bố Poisson, có thể xác định xem các biến thể của hạt là ngẫu nhiên hay có hệ thống và cho phép tập trung vào các nỗ lực cải tiến để giảm mức độ hạt theo thời gian. Bằng cách phân tích dữ liệu ô nhiễm hạt trong miền tần số thông qua phân tích biến đổi Fourier, các chu kỳ ô nhiễm định kỳ có thể được xác định với mục tiêu liên kết các sự kiện ô nhiễm với các hoạt động trong hệ thống phân phối hóa chất.

Độ nhiễm bẩn của hạt nano được đánh giá dựa trên sự phân bố thống kê của tốc độ đo hạt. Sự phân bố thống kê của tốc độ đo hạt sẽ tiếp cận phân bố Poisson đối với chất lỏng không có nguồn nhiễm bẩn hệ thống. Độ lệch từ thống kê Poisson có thể được sử dụng như một con số đáng giá để định lượng độ ổn định của ô nhiễm hạt nano trong các hệ thống hóa học có độ tinh khiết cao.

Các thuật toán biến đổi Fourier nhanh (FFT) có thể biến đổi dữ liệu ô nhiễm hạt nano theo thời gian thành các thành phần tần số của nó. Điều này cho phép xác định các nguồn ô nhiễm theo chu kỳ, có hệ thống trong hệ thống phân phối và được sử dụng hữu ích nhất khi tỷ lệ phát hiện hạt sai lệch đáng kể so với số liệu thống kê của Poissonian.

Đọc trang này để tìm hiểu thêm về:

• Các phương pháp toán học định lượng của phân tích dữ liệu hạt tiểu phân
• Phương pháp thực nghiệm để phát hiện ô nhiễm hạt nano bằng Máy đếm hạt tiểu phân trong hoá chất Chem 20™ và Máy đếm hạt tiểu phân trong dung dịch Ultra DI® 20
• Sai lệch so với Poisson (DFP) đối với hệ thống phân phối hóa chất

Quan tâm đến việc tìm hiểu thêm? Hoàn thành biểu mẫu tại đây để nhận được tư vấn chuyên gia.