Time sampling method in thermal analysis for condensed media.pdf Введение Термический анализ (ТА) является методом исследования физико-химических превращений, протекающих в веществе при заданном изменении температуры, показывающим тепловую природу, эндо- или экзотермический характер, а также температурный интервал превращения. ТА позволяет исследовать механизм и скорость протекающих в веществе изменений: фазовые переходы или химические реакции диссоциации, дегидратации, восстановления, окисления. Использование методов ТА с современным инструментальным обеспечением в физике конденсированных сред позволяет получать объективные данные процессов, протекающих в различных твердых телах и жидкостях при различных температурах [1, 2]. Исследование холодоаккумулирующих материалов для аккумуляторов холода при изобарном процессе затруднено отсутствием цикличности получаемых результатов, что обусловлено аномальными свойствами воды и льда [3]. Для получения конечного результата по термодинамическим фазам приходится обрабатывать большие массивы данных, что занимает продолжительное время. По этой причине актуальной становится задача увеличения скорости обработки и анализа результатов экспериментов для выявления состава с наибольшим временем фазового перехода, имеющего лучшие показатели температура - время и построения графической зависимости этих параметров [4, 5]. Цель данной работы - разработка метода временной выборки (МВВ) для термического анализа конденсированных сред, который позволяет не только упростить процесс, но и обработать данные, получаемые в результате серий экспериментов с дальнейшим выявлением конкретных образцов с максимальным значением энтальпии плавления. Приложение для метода временной выборки разработано на языке программирования Java [6]. Все расчеты проводились в созданной нами программе ТАВВ 1.0. Метод был апробирован в лаборатории теплофизики возобновляемой энергетики ИПГВЭ ФОИВТ РАН при исследованиях плавления льда и льдосодержащих составов водных растворов карбоната натрия и гидрокарбоната натрия разной концентрации. Эксперимент В ходе экспериментов с образцами в пластиковых контейнерах, проводимых на установке термического анализа для конденсированных сред (УТА) [7], было установлено, что процесс плавления льда и льдосодержащих составов при фазовом переходе не постоянен по времени как при одновременном измерении нескольких одинаковых образцов, так и в серии проводимых измерений. То есть в цикле измерений при каждой следующей итерации время плавления предыдущего и последующего измерений не совпадают. На рис. 1 приведены графики плавления шести одинаковых образцов со льдом массой 100 г (температура окружающей среды 22 °C) во время фазового перехода при приближении кривых плавления к 0 °C. Рис. 1. Разброс времени плавления снимаемых одновременно шести образцов со льдом Из табл. 1 для этих графиков видно, что разница по времени фазового перехода лед - вода этих образцов достигает 30 мин и более. Таблица 1 Время начала пересечения кривыми плавления точки 0 °C во время фазового перехода лед - вода каждого из шести образцов со льдом Дата и время Образцы 1 2 3 4 5 6 13:58:18 -0.2 0.0 -0.3 -0.2 -0.8 -0.3 14:01:36 -0.1 0.0 -0.3 0.0 -0.8 -0.2 14:02:35 0.0 0.0 -0.3 0.0 -0.8 -0.2 14:07:56 0.1 0.3 -0.2 0.4 -0.9 0.0 14:11:49 0.3 0.5 0.0 0.8 -0.8 0.1 14:30:36 8.1 7.2 7.8 8.6 0.0 5.8 Время процесса плавления состава (соответственно и энтальпия плавления), как и температура фазового перехода, является одной из основных характеристик аккумулятора холода, и разброс данных продолжительности сохранения температуры затрудняет определение наиболее емкого состава для аккумулятора с длительным временем действия. Получение результатов с большим разбросом по времени для одного состава создает проблему выбора правильных значений температуры при сравнении двух образцов между собой по причине, что один файл с данными измерения может содержать более 1000 строк. При этом время начала и конца измерений, а также шаг приращения по времени в нескольких файлах могут значительно отличаться (табл. 2). Из табл. 2 в строках 899-903 видно эксплицитное расхождение по температуре. Устранить этот недостаток при сравнении данных двух образцов между собой позволяет метод временной выборки, заключающийся в нахождении максимального значения времени плавления в рассматриваемом диапазоне температур для каждого образца и последующем их сравнении. Таблица 2 Фрагмент файла с данными плавления образцов со льдом массой 100 г при температуре окружающей среды 22 °C № Дата и время Образцы (температура, °C) 1 2 3 4 5 6 1 21-11-2019 11:22:44 -10.6 -10.6 -10.6 -10.7 -10.6 -10.7 2 21-11-2019 11:22:50 -10.5 -10.6 -10.5 -10.6 -10.5 -10.6 3 21-11-2019 11:22:56 -10.4 -10.6 -10.5 -10.6 -10.5 -10.5 4 21-11-2019 11:23:02 -10.3 -10.5 -10.4 -10.5 -10.4 -10.5 5 21-11-2019 11:23:08 -10.3 -10.4 -10.4 -10.4 -10.3 -10.4 - - - - - - - - 622 21-11-2019 13:56:45 -0.5 -0.5 -0.5 -0.9 -1.0 -0.3 623 21-11-2019 13:57:01 -0.5 -0.5 -0.6 -0.9 -1.0 -0.3 624 21-11-2019 13:57:16 -0.5 -0.5 -0.6 -0.9 -1.0 -0.3 625 21-11-2019 13:57:32 -0.5 -0.5 -0.5 -0.9 -1.0 -0.4 626 21-11-2019 13:57:47 -0.5 -0.5 -0.6 -0.9 -1.0 -0.3 - - - - - - - - 899 21-11-2019 15:21:59 1.0 -0.1 2.7 -0.5 0.8 2.5 900 21-11-2019 15:22:15 1.0 -0.1 2.7 -0.5 0.8 3.8 901 21-11-2019 15:22:30 1.1 -0.1 2.8 -0.4 0.9 4.4 902 21-11-2019 15:22:46 1.2 -0.1 2.9 -0.4 1.0 4.8 903 21-11-2019 15:23:01 1.2 -0.1 2.9 -0.4 1.0 5.0 - - - - - - - - 1076 21-11-2019 16:08:29 12.3 9.2 11.6 12.3 12.1 13.1 1077 21-11-2019 16:08:45 12.3 9.2 11.7 12.3 12.1 13.1 1078 21-11-2019 16:09:01 12.3 9.3 11.7 12.3 12.1 13.1 1079 21-11-2019 16:09:17 12.3 9.3 11.7 12.3 12.1 13.1 1080 21-11-2019 16:09:34 12.4 9.4 11.8 12.4 12.2 13.2 Описание метода 1. Предварительная подготовка данных В ходе серии экспериментов на УТА в памяти компьютера создается директория и каждое измерение программно записывается в свой каталог в формате Dir/SampleN/M_Tk, где Dir - общая директория для файлов программы; SampleN - каталоги с названием образца; M_Tk - каталоги с файлами измерений (M - масса образца, T - температура окружающей среды, k, N - порядковые номера). Каталоги M_Tk содержат файлы данных, фрагмент которых показан в табл. 1, для каждого измерения с заголовками файлов вида Time_Datan, где Time - время начала измерения, Data - дата измерения, n - порядковый номер. На рис. 2 представлено дерево каталогов файлов программы. 2. Ввод данных для их дальнейшей обработки При запуске программы ТАВВ 1.0 и нажатии на кнопку «Выбрать» для каждого каталога выбираются пути к директориям с файлами измерений для сравнения двух выбранных образцов. Установка нижней и верхней границ температурного диапазона для выбора образца с наибольшим временем плавления осуществляется нажатием на каждый из двух комбобоксов с соответствующими надписями: Диапазон 1 и Диапазон 2, где Диапазон 1 - нижняя температура выбранного диапазона (tmin), Диапазон 2 - верхняя температура диапазона (tmax). Нажатие на кнопку «Ввод» запускает процесс обработки данных. Рис. 2. Дерево каталогов файлов программы ТАВВ 1.0 3. Обработка данных Данные, находящиеся в файлах Time_Datan каталогов M_Tk в программе, разделяются на два массива (рис. 3): 1) Ti - массив с данными по времени; 2) dij - массив с температурами образцов, где i - количество строк в файле; j - количество образцов. В данном случае j = 6. Рис. 3. Общий вид массивов с данными: a - массивы со временем; б - массивы с температурами образцов В каждом файле Time_Datan каталогов M_Tk в циклах перебора по i и j для каждого столбца массива dij находятся элемент массива, равный tmin (нижний диапазон выбранной температуры), и элемент, равный tmax (верхний диапазон выбранной температуры). Интерфейс Map(Ti, dij) в Java представляет собой отображение (словарь), где каждый элемент представляет пару «ключ - значение». В данном случае ключом является время получения данных при измерении, а значением - строка с температурами шести образцов выбранного состава: Map(“14:01:36”, “-0.1, 0.0, -0.3, 0.0, -0.8, -0.2”) Таким образом, если элементы найдены, то по значению элемента dij, удовлетворяющему вышеуказанному условию, получаем его ключ в виде времени. Если элементы не найдены, т.е. массив di,j не входит в диапазон (tmin, tmax), этот массив не индексируется (в случае, когда tmin меньше начального элемента массива или tmax больше конечного элемента массива). От времени, соответствующему элементу массива, равному tmax, отнимается время, соответствующее элементу массива, равному tmin, и полученный результат записывается в новый массив ΔT для каждого столбца: T1 = Map.get(dij)min , T2 = Map.get(dij)max , Δtij = T2 - T1; ΔT = Δtij . Соответственно массив ΔT будет состоять из значений, содержащих строки со временем: ΔT = {Δt1, Δt2, …, Δt6}, где j = 6, Δtj - строка вида “hh:mm:ss” (hh - часы, mm - минуты, ss - секунды). В полученном массиве ΔT находится максимальное время: Tmax = max(ΔT). После прохода по всем файлам каталога M_Tk получаем массив максимальных времен MTk для каждой директории выбранного состава: MTk = {Tmax1, Tmax2, …,Tmaxk}. В итоге получаем массив максимальных времен для каждого файла каталогов M_Tk, из которого выбирается наибольшее значение времени: FmaxM = max(MTk). Конечный результат сравнения двух образцов (составов) заключается в сравнении их максимальных времен: W = compare(Sample1.Fmax1, Sample2.Fmax2), где = Sample1, Sample2 - выбранные каталоги. Также для контроля обрабатываемых данных высчитывается среднее время фазового перехода каждого образца в каждом файле каждой серии измерений. На рис. 4 в окне программы ТАВВ 1.0 представлен конечный результат обработки двух выбранных для сравнения каталогов с данными, показывающий максимальное и среднее время фазового перехода для каждого образца из всех его измерений при выбранной внешней температуре, образец с большим временем фазового перехода и разница по времени плавления двух выбранных образцов: • Каталог 1: E:\\MyWorkProject\\ProjectTermAnaliz\\DCM\\DataBase\\Water\\100_22 • Каталог 2: E:\\MyWorkProject\\ProjectTermAnaliz\\DCM\\DataBase\\Sostav2\\100_24 Из вывода программы видно, что большее время фазового перехода у состава, расположенного в каталоге 1: Каталог 1: E:\\MyWorkProject\\ProjectTermAnaliz\\DCM\\DataBase\\Water\\100_22\\11.46.52; Файл: 06.11.2019_data_getonline.txt Термопара: 5, Время: 4:47:01 Разница фазовых переходов по максимальному времени: 4:47:01 - 4:29:28 = 0:17:33 Рис. 4. Окно программы ТАВВ 1.0 после завершения обработки данных Вывод результатов метода временной выборки по двум взятым образцам в виде графиков показан на рис. 5. Рис. 5. Графики двух выбранных образцов (составов): 1 - образец с лучшим (большим) временем плавления, 2 - образец, взятый для сравнения Все полученные при обработке данные сохраняются в текстовом файле директории с названием образца (состава) под именем, содержащим время и дату лучшего времени плавления. Заключение Предложенный метод позволяет упростить анализ и обработку данных, получаемых в результате серий экспериментов, выявить состав с наибольшим временем фазового перехода, что существенно влияет на тепловую энергию, запасаемую аккумулятором холода. Результаты расчетов по данному методу сохраняются в текстовом и графическом виде. Метод временной выборки может применяться не только в термическом анализе, но и может быть задействован при сравнении любых данных, имеющих зависимость от времени. Приложение для МВВ написано на языке программирования Java (версия jre 1.8) в интегрированной среде разработки IntelliJ IDEA Community Edition 2019.3 [8] и является кроссплатформенным приложением. При создании графических интерфейсов были использованы библиотеки Swing [9] и XChart [10].

Скачать электронную версию публикации