Wissens-Zwinker: Verbessertes Methanol/Wasser Konzentrationsmodell für Brennstoffzellen

Wissens-Zwinker: Verbessertes Methanol/Wasser Konzentrationsmodell für Brennstoffzellen

Wissens-Zwinker: Verbessertes Methanol/Wasser Konzentrationsmodell für Brennstoffzellen

Warum dieser Test?

Die Methanol-Brennstoffzelle ist eine wichtige Technologie für die Energiewende. Obwohl die heutige Methanol Produktion noch stark von fossilen Quellen abhängt, werden erneuerbare Rohstoffe wie Biogas, Klärschlamm oder sogar atmosphärisches CO2 immer wichtiger.  Eine Brennstoffzelle wie z.B. die direct methanol fuel cell (DMFC) erzeugt aus diesem Methanol dann Strom analog zu einem klassischen Generator. Wichtig für das effiziente und sichere betreiben solcher Brennstoffzellen ist das Einspeisen eines Methanol / Wasser Gemisches mit konstanter Konzentration – dabei hängt die optimale Konzentration vom Typ der Brennstoffzelle ab. Erschwert wird die Prozesskontrolle durch die unvollständige Umsetzung des Methanols. Ein variierender Anteil des Gemischs tritt unverbraucht wieder aus der Brennstoffzelle aus und soll kontinuierlich rezykliert werden. Abbildung 1 zeigt den Prozess dazu schematisch:

Abbildung 1: Schema einer Direktmethanolbrennstoffzelle mit diversen möglichen Messpunkten.

Das Bereitstellen eines kontrollierten Gemisches aus dem Rezyklat und einer Methanol-Stammlösung stellt entsprechend eine Herausforderung dar. Genau hier kommt die Konzentrationsmessung mittels Dichtesensor DLO-M2 ins Spiel (oranger Messpunkt 2 in Abbildung 1).

Was ist ein Wissens-Zwinker?

Kennen Sie das Bedürfnis manchmal schnell etwas zu messen, zu zeichnen oder zu basteln? Dabei zählt die Geschwindigkeit bis zum Resultat mehr als die perfekte (wissenschaftliche) Herangehensweise. Aus diesem Grund haben wir bei uns einen Wissens-Zwinker eingeführt. Sozusagen Wissenschaft mit einem Augenzwinkern. Dabei wollen wir nicht wissenschaftlich etwas beweisen, sondern schnell etwas pragmatisch aufzeigen. Bei Interesse vertiefen wir diese Ergebnisse gerne mit Ihnen und Ihrem Projekt.

Ergebnisse

Bestehenden Daten zu wässrigen Methanol Lösungen wurden mit eigenen Messungen mit einem DSA 5000 M Labor-Dichtmessgerät (Anton Paar) kombiniert. Die eigenen Messungen umfassten hierbei vor allem typische Betriebsbedingungen von Brennstoffzellen wie Konzentrationen <10% bei Temperaturen >40°C.

Die gesammelten Daten wurden in ein Konzentrationsmodell für unseren Dichtesensor DLO-M2 verarbeitet. Als Resultat kann dieser nun aus dem Dichtemesswert direkt die Methanol-Konzentration einer Lösung mit einer Genauigkeit von ±0.2%w/w berechnen und ausgeben:

Abbildung 2: Genauigkeitsbetrachtung des neuen Konzentrationsmodells Methanol in Wasser nach %w/w

Natürlich ist neben der Modellgenauigkeit auch die Messgenauigkeit des Sensors ausschlaggebend. Im Falle des VLO-M2 beträgt diese ca. ±0.2 kg/m3 für die betrachteten Gemische (Der DLO-M2 erreicht nach Abgleich eine vergleichbare Performance). Für den gesamten Konzentrationsbereich und eine Beispiel-Temperatur von 25°C zeigt sich somit folgendes Bild:

 

Abbildung 3: Gesamtgenauigkeit der Messung unter Einbezug der Messgenauigkeit des Dichtesensors DLO-M2

Im kompletten Messbereich von 0-100%w/w bleibt die Gesamtgenauigkeit sehr gut und bewegt sich um ±0.3 %w/w (grau schattiert in Abbildung 3). Dank der hervorragenden Messgenauigkeit der TrueDyne MEMS-Sensorik beeinflusst der Fehler durch die Dichtemessung den Gesamtfehler in diesem Fall sogar weniger als die reine Modellgenauigkeit (dargestellt durch die orange Linie auf ± 0.2%w/w).

Welche Sensoren wurden verwendet?

Dichtesensor DLO-M2

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Viskositätssensor VLO-M2

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Fazit

Ein neues, wesentlich genaueres Methanol/Wasser Konzentrationsmodell wurde in der DML Produktfamilie (DLO-M2 / VLO-M2) integriert. Hintergrund für dieses Update ist der zunehmende Einsatz von Methanol als Energieträger zum Beispiel zur Stromversorgung via Brennstoffzellen. Das Modell ermöglicht im Zusammenspiel mit der hochpräzisen Dichtemessung unserer Sensorik eine Echtzeit-Konzentrationsüberwachung des Methanol/Wasser Gemisches und somit einen effizienten und sicheren Betrieb der Brennstoffzelle. Dadurch können ein optimaler Wirkungsgrad bei maximaler Lebensdauer der Brennstoffzelle erreicht werden.

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Wissens-Zwinker: Smarter Massendurchflussregler

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Warum dieser Test?

Bei herkömmlichen thermischen Massendurchflussmessern und -reglern (MFM/MFC) müssen für jedes spezifische Gas oder binäres Gasgemisch zugehörige Parameter manuell eingestellt werden. 

In Zusammenarbeit mit der Innovative Sensor Technology (IST AG) wird derzeit an der Entwicklung eines thermischen Durchflussmessers namens FGF gearbeitet. Dieses Modul misst gleichzeitig die Dichte, die Temperatur, den Druck, sowie den Massefluss und berechnet daraus abgeleitete Messgrössen in einem einzigen Gerät. Die Dichtemessung ermöglicht die Unterscheidung von Reingasen und die Bestimmung der Konzentration binärer Gasgemische. Dadurch kann der gemessene Durchfluss korrigiert und der Massefluss in Echtzeit in einen Volumenstrom umgerechnet werden. So kann ein Sensor mit einer einmaligen, generischen Gaskalibration für (fast) beliebig viele Gase verwendet werden. 

Basierend auf dem FGF wurde nun ein Prototyp eines Massendurchflussreglers entwickelt. Dank der vielseitigen und präzisen Sensorik kann der Volumenstrom exakt und gasunabhängig gesteuert werden. Dabei werden die Regelparameter des Ventils automatisch für das aktuelle Gas, beziehungsweise das binäre Gasgemisch, optimiert. 

Was ist ein Wissens-Zwinker?

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Ergebnisse

Nach einer Reihe von Messungen mit dem Massendurchflussregler wurde festgestellt, dass ein deutlicher Zusammenhang zwischen den idealen Regelparametern und der Dichte besteht, wie in Abbildung 1 dargestellt. 

Der Zusammenhang zwischen den optimalen Regelparametern und der Dichte ergibt sich aus der Tatsache, dass das Gas mit zunehmender Dichte schwerer wird, was wiederum zu einer trägeren Reaktion des Ventils führt. 

Der benötigte Strom, um das Ventil zu öffnen, fällt deutlich geringer aus bei zunehmender Dichte des Gases. Diesen Ventilparameter bezeichnen wir auch als Nullpunkt Offset. Dies ist darauf zurückzuführen, dass ein schwereres Gas im geschlossenen Zustand mehr Druck auf das Ventil ausübt als ein leichteres Gas. 

Mit Hilfe der Funktion der Trendlinie können nun die jeweiligen Parameter für den Regler und den Nullpunkt Offset berechnet werden. Somit können alle Ventilparameter für beliebige Gase oder binäre Gasgemische innerhalb eines bekannten Dichtebereichs, ohne manuelle Korrektur, optimal eingestellt werden. 

Abbildung 1: Dichteabhängigkeit der Parameter 

Abbildung 2 zeigt den Unterschied zwischen dem gemessenen Durchfluss unseres MFC-Prototypen, ohne spezifische Parameter für das Gasgemisch einzustellen, und dem eines herkömmlichen Massendurchflussreglers für ein binäres Gemisch aus 50% Stickstoff und 50% Kohlenstoffdioxid. 

Die orangene Messkurve zeigt deutlich, dass der Regler des herkömmlichen MFCs besonders bei höheren Durchflussgeschwindigkeiten nicht in einen stabilen Zustand einschwingt. Durch die integrierte Dichtemessung und Konzentrationsbestimmung des FGF werden automatisch die optimalen Ventilparameter eingestellt. Somit ergeben sich kurze Einschwingzeiten und eine stabile Durchflussregelung, in der roten Messkurve erkennbar, unabhängig des Mischverhältnisses über den gesamten Durchflussbereich hinweg – eine patentierte Weltneuheit! 

Abbildung 2: Gemessener Durchfluss unseres MFC-Prototypen und einem herkömmlichen MFC 

Welche Sensoren wurden verwendet?

Dichtesensor DGF-i1

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Strömungssensor SFS01

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Die Messung der Dichte, auf der die Reingaserkennung sowie die Konzentrationsbestimmung beruht, wurde mit dem DGF Dichtesensor für Gase von TrueDyne Sensors AG durchgeführt.

Der Gasfluss und dessen Richtung wurden mit dem thermischen Strömungssensor SFS01 von IST AG ermittelt.

Fazit

Unser Prototyp eines Massendurchflussregler auf Basis des FGFs zeigt deutliche Vorteile bei der gasabhängigen Steuerung von Durchflüssen gegenüber herkömmlichen MFCs. Durch die automatische Anpassung der Ventilparameter in Abhängigkeit von der Dichte kann der Massendurchfluss präzise und gasunabhängig geregelt werden. Dies ermöglicht eine stabile, flexible und präzise Durchflussmessung und -regelung in verschiedensten Anwendungen, ohne jegliche Parameter manuell anpassen zu müssen.

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Mikrofluidische Geräte gewinnen in verschiedenen Bereichen der Pharmazie, der Strömungschemie und des Gesundheitswesens zunehmend an Bedeutung. In den eingebetteten Mikrokanälen spielen die Durchflussraten, die dynamische Viskosität der transportierten Flüssigkeiten und die fluiddynamischen Eigenschaften eine wichtige Rolle. Verschiedene funktionelle Hilfskomponenten von mikrofluidischen Geräten wie Durchflussbegrenzer, Ventile und Durchflussmesser müssen mit Flüssigkeiten charakterisiert werden, die in verschiedenen mikrofluidischen Anwendungen verwendet werden.

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Wissens-Zwinker: Überwachung des Biergärprozesses über Dichte und CO2 Bildung

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Warum dieser Test?

Die Dichte wird bereits in den meisten Brauereien zur Überwachung des Gärprozesses und der Bestimmung des finalen Alkoholgehalts gemessen. Vor allem in Klein- und Mikrobrauereien geschieht dies meist noch immer durch «Spindeln». Hierzu muss für jeden Messpunkt eine Probe aus dem Gärtank entnommen werden, welche dann mittels Aräometer vermessen wird. Um den Gärverlauf verfolgen zu können benötigt man nun viele solcher Messungen und dementsprechend einen hohen Aufwand an Zeit und Bier. Wir stellen in diesem Wissenszwinker zwei automatisierbare Alternativen vor, einerseits die direkte Inline – Dichtemessung mittels DLO-M2 und andrerseits die (Durchfluss-) Messung des gebildeten CO2 mit einem DGF-SFS Modul.

Was ist ein Wissens-Zwinker?

Kennen Sie das Bedürfnis manchmal schnell etwas zu messen, zu zeichnen oder zu basteln? Dabei zählt die Geschwindigkeit bis zum Resultat mehr als die perfekte (wissenschaftliche) Herangehensweise. Aus diesem Grund haben wir bei uns einen Wissens-Zwinker eingeführt. Sozusagen Wissenschaft mit einem Augenzwinkern. Dabei wollen wir nicht wissenschaftlich etwas beweisen, sondern schnell etwas pragmatisch aufzeigen. Bei Interesse vertiefen wir diese Ergebnisse gerne mit Ihnen und Ihrem Projekt.

Ergebnisse

Die Stammwürze wurde gemessen und betrug 15,82° Plato gemäss DLO mit proprietärem Konzentrationspaket, die Verifikationsmessung mit dem Laborgerät DSA 5000 M (Anton Paar) ergaben 15.75 °Plato was ausgezeichnet übereinstimmt (typische Messfehler mit dem Aräometer sind im Bereich 0.1° Plato – 0.2° Plato für geübte Benutzer, mit üblichen Handheld-Geräten bei 0.25°Plato). Der Dichteverlauf wurde während dem gesamten Gärprozess kontinuierlich gemessen und ist zusammen mit dem daraus berechneten, scheinbaren Extrakt auf Abbildung 1 zu sehen. Der Verlauf ist wie erwartet: Nach einer kurzen, stabilen Anlaufphase beschleunigt sich die Reaktion, bevor sie dann in eine Sättigung läuft und der Gärprozess schlussendlich wieder zum Stillstand kommt. 

Abbildung 1: Verlauf von Dichte und scheinbarem Extrakt während des Gärprozesses

Das gegensätzliche Verhalten ist für den Alkoholgehalt zu beobachten, welcher aus diesen Daten ebenfalls berechnet werden kann (Abbildung 2)

Abbildung 2: Verlauf von Alkoholgehalt und realem Extrakt während dem Gärprozess

Somit konnten durch die Dichtemessung alle relevanten Parameter der Biergärung in Echtzeit überwacht werden und Extrakt sowie Alkoholgehalt des fertigen Bieres sind ebenfalls bekannt.

Die zweite Möglichkeit zur Bestimmung derselben Parameter besteht in der Messung des entstehenden CO2, da dies in einem festen stöchiometrischen Verhältnis zum Ethanol gebildet wird:

C6H1206 -> 2 C2H5OH+ 2CO2

Oder als Massenbilanz in g/mol:

180.16 -> 2 * 46.07 + 2* 44.01

Die summierte Strömung des mittels SFS-DGF Strömungsmodul gemessenen CO2 Flusses ergibt die insgesamt gebildete Menge CO2, aus welcher entsprechend der obigen Formel ebenfalls auf die Masse an Alkohol und somit auf den Alkoholgehalt geschlossen werden kann. Im Experiment fiel der gemessene CO2-Fluss insgesamt um einen Faktor 1.29 tiefer aus als gemäss der Dichtemessung zu erwarten wäre (Abbildung 3, Abbildung 4 zeigt dann die entsprechend korrigierte Rückrechnung des Extraktes/Alkoholgehalts). Der Reaktionsverlauf wird sehr gut durch die Strömungsmessung abgebildet, sodass eine Steuerung des Gärprozesses unter Verwendung des Korrekturfaktors bereits möglich wäre.

Abbildung 3: Gemessener CO2 Fluss im Vergleich zum erwarteten CO2 Fluss (gemäss Dichtedaten)
Abbildung 4: Rückrechnung des Alkoholgehalts sowie des Extraktes aus der CO2 Strömungsmessung mit Korrekturfaktor

Gründe für die tieferen Messwerte beim CO2 Strom könnte neben kleinen Leckagen die Feuchtigkeit sowie der Ethanolgehalt im gemessenen Gas sein (Ein thermisches Messprinzip wurde verwendet, welches sensibel auf die Gaszusammensetzung ist). Zukünftig ist für solche Messungen deshalb eine zusätzliche Bestimmung der Feuchtigkeit bzw. des Ethanolgehalts empfehlenswert. Erstere kann mittels zusätzlichem HYT-Feuchtemodul bewerkstelligt werden. Nach Messung der Feuchtigkeit kann der bereits verwendete DGF-Dichtesensor dann die Konzentration der übrigen beiden Komponenten CO2 und Ethanol bestimmen. Somit kann das thermische Durchfluss-Signal des SFS-Strömungsmoduls korrigiert und die tatsächlich gebildete Menge CO2 genauer bestimmt werden.

Welche Sensoren wurden verwendet?

Dichtesensor DLO-M2

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Dichtesensor DGF-i1

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Strömungssensor SFS01

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Vorgehen

Stammwürze (15.75 °Plato) wurde in eine 3l Laborflasche abgefüllt und durch Zugabe von Hefe innerhalb von < 2 Tagen vergoren (herzlichen Dank an Severin Ramseyer für Würze + Hefe). Dabei wurde das Gemisch kontinuierlich unter Verwendung eines 140um Maschenfilters durch einen DLO-M2 Dichtesensor gepumpt. Gleichzeitig wurde das entstehende CO2 durch eine Waschflasche (gefüllt mit Wasser) zu einem DGF-SFS Modul geleitet. Das Modul war auf ein Gemisch aus Luft+CO2 eingestellt. Die Daten wurden jeweils auf einem Laptop mittels «Remote Control» Software geloggt. Der gesamte Aufbau ist auf Abbildung 5 zu sehen.

Abbildung 5: Versuchsaufbau

Fazit

Eine kontinuierliche Dichtemessung mittels DLO-M2 wurde erfolgreich zur Verfolgung des Biergärprozesses umgesetzt und Extrakt sowie Alkoholgehalt des fertigen Produktes konnten bestimmt werden. Die Strömungsmessung des entstehenden CO2 stimmte qualitativ sehr gut mit der Dichtemessung überein und könnte für die Steuerung des Gärprozesses ebenfalls verwendet werden. Zur quantitativen Rückrechnung auf Alkoholgehalt und Extrakt aus den Strömungsdaten muss vorerst ein Korrekturfaktor verwendet werden. In Zukunft würde aber eine Messung der Feuchtigkeit und des Ethanolgehalts im CO2 vorgenommen, um die CO2 Menge genauer bestimmen zu können. 

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Wissens-Zwinker: Messung der Wasserstoffperoxid Konzentration in Wasser mit

Wissens-Zwinker: Messung der Wasserstoffperoxid Konzentration in Wasser mit <0.025% Messunsicherheit

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Warum dieser Test?

Wasserstoffperoxid wird in Bereichen wie Medizin, Lebensmittelindustrie, Pharmatechnik oder Biologie eingesetzt zur Dekontamination beziehungsweise Sterilisation jeglicher Oberflächen. Auch Anwendungen am menschlichen Körper z.B. zur Desinfektion sind weit verbreitet. Um einerseits wirksam zu sein aber andrerseits keine unerwünschten Nebenwirkungen zu zeigen, muss das Wasserstoffperoxid in der richtigen Konzentration vorliegen. Erschwert wird die richtige Dosierung durch das spontane Zerfallen des Wasserstoffperoxids in Wasser + Sauerstoff. Um sicherzustellen, dass das Wasserstoffperoxid immer in der erwünschten Konzentration vorliegt, empfiehlt sich eine kontinuierliche Messung. Die Dichte bietet sich als Messgrösse zur Konzentrationsbestimmung von wässrigen Wasserstoffperoxidlösungen an und dieser Wissenszwinker befasst sich deshalb mit der erreichbaren Genauigkeit dieser Messung bei typischen Bedingungen. 

Was ist ein Wissens-Zwinker?

Kennen Sie das Bedürfnis manchmal schnell etwas zu messen, zu zeichnen oder zu basteln? Dabei zählt die Geschwindigkeit bis zum Resultat mehr als die perfekte (wissenschaftliche) Herangehensweise. Aus diesem Grund haben wir bei uns einen Wissens-Zwinker eingeführt. Sozusagen Wissenschaft mit einem Augenzwinkern. Dabei wollen wir nicht wissenschaftlich etwas beweisen, sondern schnell etwas pragmatisch aufzeigen. Bei Interesse vertiefen wir diese Ergebnisse gerne mit Ihnen und Ihrem Projekt.

Ergebnisse

Die erreichbare Messgenauigkeit des VLO-M2 wurde auf die Probe gestellt in dem seine Dichtemessungen denjenigen eines Laborinstruments gegenübergestellt wurde. Bei (nominellen) Wasserstoffperoxidkonzentrationen zwischen 0% und 6% wurde mit dem VLO-M2 sowie dem Laborgerät DSA 5000 M (Anton Paar) folgendes gemessen: 

  Dichtemessung [kg/m3] 
Konzentration [w/w%]  DSA 5000 M  VLO-M2  Differenz 
6.00%  1017.068  1017.045  -0.023 
0.547%  998.849  998.889  0.040 
0.059%  997.168  997.183  0.015 
0.030%  996.890  996.872  -0.018 
0%  996.840  996.879  0.039 

 

Über die gesamte Konzentrationsspanne war der Unterschied zwischen dem Laborgerät und dem VLO-M2 <0.05 kg/m3. Dies ist weit unter dem spezifizierten Messfehler des VLO-M2 von ± 0.2kg/m3 und näher am spezifizierten Messfehler des Laborgerätes von ± 0.007kg/m3, wie auch in folgender Grafik eindrücklich zu sehen ist:

Umgerechnet auf den Dichteunterschied von 20.23 kg/m3 zwischen der 6%igen Stammlösung und deionisiertem Wasser entspricht die maximale gemessene Abweichung von ±0.04 kg/m3 einer Unsicherheit in der Konzentration von <0.025% (250ppm) oder <0.0125% (125ppm). Obwohl die Abhängigkeit zwischen Konzentration und Dichte in Realität nicht linear ist, gibt dieser Wert einen guten Anhaltspunkt. 

Abschliessend ist der gemessene Dichteunterschied zwischen den gemessenen Wasserstoffperoxidlösungen und dem theoretischen Wert von reinem Wasser (nach REFPROP, NIST) hier nochmals grafisch dargestellt: 

Für beide Messmethoden ist bei reinem deionisiertem Wasser und der niedrigsten Konzentration von 0.03% H2O2 ein fast identischer Offset zum Referenzwert zu sehen. Mögliche Erklärungen könnten ein rascher Zerfall von H2O2 bei sehr geringen Konzentrationen sein oder ein schwacher Einfluss des H2O2 auf die Dichte in diesem Bereich. Falls die Dichte linear ansteigen würde, müsste zumindest das Laborgerät den Dichteunterschied zwischen 0% und 0.03% problemlos auflösen können, ein Messfehler scheint daher unwahrscheinlich.  

Ein klarer Anstieg in der Dichte ist dann aber mit beiden Geräten bei einer Verdoppelung der H2O2 Konzentration auf 0.059% zu sehen (man beachte die logarithmischen Skalen). Die Übereinstimmung der Messungen ist auch hier ausgezeichnet, was für die Messgenauigkeit des VLO-M2 spricht.  

Welche Sensoren wurden verwendet?

Dichtesensor VLO-M2

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Vorgehen

Mit dem VLO-M2 und dem Laborgerät DSA 5000 M (Anton Paar) wurden die Dichten einer Wasserstoffperoxid Stammlösung von 6% sowie deren Verdünnungen auf 0.547%, 0.059%, 0.030% und 0% Wasserstoffperoxid in deionisiertem Wasser gemessen. Konzentrationen <0.1% wurden volumetrisch erstellt und mittels gemessener Dichte auf Gewichtsprozente zurückgerechnet, die höhere Konzentration wurde direkt eingewogen. Die Messungen auf den beiden Geräten fand jeweils gleichzeitig statt. Die Temperatur auf dem Laborgerät wurde an die Temperatur im VLO-M2 angepasst, um den direkten Vergleich zu ermöglichen (25.2 – 25.7°C). Der VLO-M2 hat keine aktive Temperaturstabilisierung wie das Labormessgerät, darum wurden jeweils die verfügbaren Daten in einem Temperaturfenster von ±0.02°C gemittelt und so verwendet. 

Fazit

Dieser Test beantwortet die Fragestellung nach der Messgenauigkeit des VLO-M2 bei wässrigen Wasserstoffperoxidlösungen von 0% – 6% unter Umgebungsbedingungen: Der Messfehler war <0.05 kg/m3 in unserem Test. Dies ist weit unter den spezifizierten ± 0.2kg/m3 für den VLO-M2. Da die Spezifikation auch bei extremeren Temperaturen von -40°C bis 60°C und im gesamten Dichtenbereichen von 0 kg/m3 bis 1200 kg/m3 eingehalten werden muss, kann der Messfehler bei wässrigen Lösungen und Temperaturen nahe der Raumtemperatur um ein Vielfaches kleiner sein wie hier gezeigt. Die gemessenen Fehler (<0.025%) entsprechen etwa einer Genauigkeit von 250ppm für die Konzentrationsbestimmung von H2O2 in Wasser, was bei vielen Anwendungen dieses Gemisches mehr als ausreicht 

 

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Inline-Messungen der physikalischen und thermodynamischen Eigenschaften von Einkomponenten- und Mehrkomponentenflüssigkeiten

Autoren: Hugo Bissig, Oliver Büker, Emmelyn Graham, Leslie Wales, Andreia Furtado, Sara Moura, Zoe Metaxiotou, Seok Hwan Lee, Sabrina Kartmann, Jarno Groenesteijn und Joost C. Lötters

Abstract

Mikrofluidische Geräte gewinnen in verschiedenen Bereichen der Pharmazie, der Strömungschemie und des Gesundheitswesens zunehmend an Bedeutung. In den eingebetteten Mikrokanälen spielen die Durchflussraten, die dynamische Viskosität der transportierten Flüssigkeiten und die fluiddynamischen Eigenschaften eine wichtige Rolle. Verschiedene funktionelle Hilfskomponenten von mikrofluidischen Geräten wie Durchflussbegrenzer, Ventile und Durchflussmesser müssen mit Flüssigkeiten charakterisiert werden, die in verschiedenen mikrofluidischen Anwendungen verwendet werden. Die Kalibrierung mit Wasser spiegelt jedoch nicht immer das Verhalten der in den verschiedenen Anwendungen verwendeten Flüssigkeiten wider. Daher haben mehrere nationale Metrologieinstitute (NMI) im Rahmen des Projekts EMPIR 18HLT08 MeDDII Mikro-Rohrviskosimeter für die rückführbare Inline-Messung der dynamischen Viskosität von Flüssigkeiten entwickelt, die in Durchflussanwendungen eingesetzt werden. Diese Mikro-Rohrviskosimeter ermöglichen die Kalibrierung eines beliebigen Durchflussgeräts bei verschiedenen Durchflussraten und die Kalibrierung der dynamischen Viskosität der verwendeten Flüssigkeit oder Flüssigkeitsmischung unter tatsächlichen Durchflussbedingungen. Die Validierung der Mikro-Rohrviskosimeter erfolgte entweder mit rückverfolgbaren Referenzölen oder mit verschiedenen Flüssigkeiten, die typischerweise in Krankenhäusern verabreicht werden, wie Kochsalz- und/oder Glukoselösungen oder sogar Glycerin-Wasser-Gemische für höhere dynamische Viskositäten. Darüber hinaus werden in diesem Beitrag Messergebnisse eines kommerziell erhältlichen Geräts und eines Technologiedemonstrators für die Inline-Messung von dynamischer Viskosität und Dichte vorgestellt.

Veröffentlicht von
De Gruyter

Veröffentlicht am
10. November 2022

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(nur in Englisch verfügbar)

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Warum dieser Test?

Kalorimetrische Strömungssensoren werden typischerweise auf ein bestimmtes Medium justiert, da der ermittelte Messwert von der Wärmeleitfähigkeit und -kapazität des Gases beeinflusst wird. Somit wird für jedes Gas ein eigens kalibrierter Sensor benötigt. In Kombination mit einer Dichtemessung zur Reingaserkennung oder Konzentrationsbestimmung binärer Gasgemische können Kalibrierdaten und Korrekturfaktoren flexibel und im laufenden Prozess zugeordnet werden. Dadurch wird unabhängig vom Reingas bzw. Mischverhältnis des Gemisches jederzeit der korrekte Strömungswert berechnet und es wird nur noch eine Sensorlösung für diese Messstelle benötigt.

Was ist ein Wissens-Zwinker?

Kennen Sie das Bedürfnis manchmal schnell etwas zu messen, zu zeichnen oder zu basteln? Dabei zählt die Geschwindigkeit bis zum Resultat mehr als die perfekte (wissenschaftliche) Herangehensweise. Aus diesem Grund haben wir bei uns einen Wissens-Zwinker eingeführt. Sozusagen Wissenschaft mit einem Augenzwinkern. Dabei wollen wir nicht wissenschaftlich etwas beweisen, sondern schnell etwas pragmatisch aufzeigen. Bei Interesse vertiefen wir diese Ergebnisse gerne mit Ihnen und Ihrem Projekt.

Ergebnisse

In Abbildung 1 sind die Roh-Durchflusswerte auf der rechten Achse in blau und der korrigierte Volumenfluss auf der linken Achse in orange eingezeichnet. Der blaue lineare fit zeigt deutlich, wie die unterschiedlichen thermischen Parameter von CO2 und N2 den ermittelten Messwert ohne Dichte- bzw. Konzentrationskorrektur verfälschen. Durch Zuschalten einer inline-Dichtemessung kann der Durchfluss jedoch bis auf ca. 2% genau auf die eingestellten 100 sccm korrigiert werden, wie der orangene lineare fit zeigt. Es wurde somit nachgewiesen, dass die Kombination des TrueDyne Dichtesensors DGF-I1 und des IST Strömungssensors SFS01 die Strömungsgeschwindigkeit unabhängig der Konzentrationsverhältnisse des binären Gasgemisches präzise bestimmen kann.

Dieses Prinzip kann neben binären Gasgemischen aus bekannten Gaskomponenten auch auf die Umschaltung zwischen Gasen mit unterschiedlichen Dichten erweitert werden. Anhand einer Reingaserkennung ist es so möglich, die passenden Kalibrierdaten oder Korrekturfaktoren zu wählen und den Messwert in Echtzeit zu korrigieren. Damit kann eine flexible, Preis-Leistungs-optimierte Durchflussmessung mit allen Vorteilen des thermischen Messprinzips realisiert werden:

  • Langzeitstabile und vibrationsbeständige Messung
  • Kompakte Bauform
  • Eignung zur Prozesssteuerung dank besonders schnellen Ansprechzeiten (<10 msek.)
  • Hohe Sensitivität ab kleinsten Strömungsgeschwindigkeiten inklusive Richtungserkennung
  • Reingaserkennung
  • Multiparametrisches Messsystem (Flow, Dichte, Druck, Temperatur)
  • Mikroleckage-Monitoring
DLO Sensor - Tetrachlorethen - Messergebnisse
Abbildung 1: Vergleich zwischen korrigiertem und rohem Durchfluss

Versuchsaufbau

Abbildung 2 zeigt den Aufbau der Versuchsstation. Über parallel geschaltete thermische Massendurchflussregler (MFC 1-5) wurde der gewünschte Durchflusswert für verschiedene Reingase und Gasgemische eingestellt. Die Massendurchflussregler sind dabei jeweils auf das entsprechende Reingas kalibriert, wodurch das Mischungsverhältnis präzise geregelt werden kann. Das Gasgemisch durchströmt anschliessend die beiden in Reihe geschalteten Dichte- und Strömungssensoren.

Das I2C Messsignal des Strömungssensors wird direkt an den Gasdichtesensor übertragen, welcher anhand der gemessenen Dichte und der daraus abgeleiteten Konzentration den Rohwert mit einem Korrekturfaktor verrechnet. Der daraus resultierende Durchflussmesswert kann nun mit dem eingestellten Soll-Wert der Gasmischer verglichen werden, um die Funktionalität des Prototypen zu verifizieren.

 

Abbildung 2: Versuchsaufbau

Welche Sensoren wurden verwendet?

Dichtesensor DGF-i1

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Strömungssensor SFS01

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Vorgehen

Die Messung der Dichte, auf der die Reingaserkennung sowie Konzentrationsbestimmung beruht, wurde mit dem DGF-I1 Dichtesensor für Gase von TrueDyne durchgeführt. Der Gasfluss und dessen Richtung wurden mit dem thermischen Strömungssensor SFS01 Evalkit von Innovative Sensor Technology (IST AG) ermittelt.

Über zwei externe thermische Massendurchflussregler (MFC) wurden mehrere Konzentrationen eines binären Gasgemisches aus CO2 und N2 eingestellt und die Sensoren konstant mit durchströmt. Mittels Protokollfunktion wurden pro Sekunde drei Messwerte für die folgenden Parameter aufgezeichnet: Konzentration, Durchfluss Rohwert und korrigierter Durchfluss.

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