• Главная
• Полезная информация
• Анализ размера частиц

Анализ размера частиц

08.01.2023

  Эта статья тон или стиль могут не отражать энциклопедический тон используется в Википедии. См. Википедию руководство по написанию лучших статей для предложений. (Январь 2012 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)
Эта статья о твердых частицах. За субатомные частицы, видеть физика элементарных частиц.

W.S. Компьютеризированный анализатор частиц Tyler
Анализ размеров частиц, измерение размера частиц или просто определение размера частиц - это собирательное название технических процедур, или лабораторные методы что определяет Диапазон размеров, и / или среднее, или средний размер частиц в пудра или жидкость образец.

Анализ размера частиц является частью наука о частицах, и его определение обычно проводится в технология частиц лаборатории.

Измерение размера частиц обычно достигается с помощью устройств, называемых анализаторами размера частиц (PSA), которые основаны на различных технологиях, таких как обработка изображений высокой четкости, анализ Броуновское движение, гравитационное осаждение частицы и рассеяние света (Рэлей и Mie рассеяние) частиц.

Размер частиц может иметь большое значение в ряде отраслей, включая химическую, пищевую, горнодобывающую, лесную, сельскохозяйственную, пищевую, фармацевтическую, энергетическую и отрасль промышленности.

    Анализ размера частиц, основанный на рассеянии света, имеет широкое применение во многих областях, поскольку он позволяет относительно легко определять оптические характеристики образцов, обеспечивая улучшенный контроль качества продуктов во многих отраслях промышленности, включая фармацевтическую, пищевую, косметическую и полимерную.[2] В последние годы произошло множество достижений в технологиях рассеяния света для определения характеристик частиц. Для измерения субмикронных частиц используется динамическое рассеяние света (DLS)[3] теперь стало отраслевым стандартом. Этот метод анализирует флуктуации рассеянного света частицами в суспензии при освещении лазером для определения скорости броуновского движения, которое затем можно использовать для получения гидродинамического размера частиц с использованием соотношения Стокса-Эйнштейна. Хотя DLS является полезным подходом для определения распределения по размерам многих систем нано- и биоматериалов, он страдает рядом недостатков. Например, DLS - это метод с низким разрешением, который не подходит для измерения полидисперсных образцов, в то время как наличие крупных частиц может повлиять на точность размеров. Появились и другие методы рассеяния, такие как анализ отслеживания наночастиц (NTA),[4] который отслеживает движение отдельных частиц через рассеяние с помощью записи изображений. NTA также измеряет гидродинамический размер частиц по коэффициенту диффузии, но может преодолеть некоторые ограничения, связанные с DLS.[5]

    Хотя вышеупомянутые методы лучше всего подходят для измерения частиц обычно в субмикронной области, анализаторы размера частиц (PSA), основанные на статическом рассеянии света или лазерной дифракции (LD)[6] стали наиболее популярными и широко используемыми приборами для измерения частиц от сотен нанометров до нескольких миллиметров. Подобная теория рассеяния также используется в системах, основанных на распространении неэлектромагнитных волн, таких как ультразвуковые анализаторы. В LD PSA лазерный луч используется для облучения разбавленной суспензии частиц. Свет, рассеянный частицами в прямом направлении, фокусируется линзой на большой массив концентрических колец фотодетекторов. Чем меньше размер частицы, тем больше угол рассеяния лазерного луча. Таким образом, измеряя зависящую от угла интенсивность рассеяния, можно вывести распределение частиц по размерам, используя модели рассеяния Фраунгофера или Ми.[7][8] В последнем случае требуется предварительное знание показателя преломления измеряемой частицы, а также диспергатора.

   Коммерческие LD PSA приобрели популярность благодаря широкому динамическому диапазону, быстрому измерению, высокой воспроизводимости и возможности выполнять измерения в режиме онлайн. Однако, как правило, эти устройства имеют большие размеры (~ 700 × 300 × 450 мм), тяжелые (~ 30 кг) и дорогие (в диапазоне 50–200 К €). С одной стороны, большой размер обычных устройств связан с большим расстоянием, необходимым между образцом и детекторами для обеспечения желаемого углового разрешения. Кроме того, их высокая цена в основном связана с использованием дорогих лазерных источников и большого количества детекторов, то есть по одному датчику для каждого угла рассеяния, который необходимо контролировать. Некоторые коммерческие устройства содержат до двадцати датчиков. Эта сложность коммерческих LD PSA вместе с тем фактом, что они часто требуют технического обслуживания и высококвалифицированного персонала, делают их непрактичными в большинстве сетевых промышленных приложений, которые требуют установки зондов в производственных средах, часто в нескольких местах.

    Применение LD PSA также обычно ограничивается разбавленными суспензиями. Это связано с тем, что оптические модели, используемые для оценки распределения частиц по размерам (PSD), основаны на приближении однократного рассеяния. На практике большинство промышленных процессов требуют измерения концентрированных суспензий, где многократное рассеяние становится заметным эффектом. Многократное рассеяние в плотных средах приводит к недооценке размера частиц, поскольку свет, рассеянный частицами, несколько раз встречает точки дифракции, прежде чем достигнет детектора, что, в свою очередь, увеличивает кажущийся угол рассеяния. Чтобы решить эту проблему, PSA LD требует соответствующих систем отбора проб и разбавления, что увеличивает капитальные вложения и эксплуатационные расходы. Другой подход заключается в применении нескольких моделей коррекции рассеяния вместе с оптическими моделями для вычисления PSD. В литературе можно найти большое количество алгоритмов коррекции многократного рассеяния.[9][10][11] Однако эти алгоритмы обычно требуют реализации сложной коррекции, которая увеличивает время вычислений и часто не подходит для онлайн-измерений.[11]

  Альтернативный подход к вычислению PSD без использования оптических моделей и сложных поправочных коэффициентов заключается в применении методов машинного обучения (ML).[1]