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FLIR Si124工业声波成像仪为何广受好评?答案在这里......

小菲 菲力尔 2023-07-01

在大多数工厂中,压缩空气系统是最大的电力成本之一。因此,尽早检测压缩空气泄漏和设备低效问题,并且立即解决这些问题至关重要。但是传统检测方法(皂泡检验等),需要耗费大量时间查找漏风问题。因此,我们亟需一个便捷安全的检测方法!


FLIR Si124是一款简单易用的智能声波成像系统

能够可视化显示空气压缩系统的加压泄漏

不仅定位准确,而且便捷安全

一起跟随小菲的脚步来看看它是如何做到的吧~


01准确查找泄漏,缩短检测时间


大多数泄漏会产生湍流,转而产生超声噪音。像FLIR Si124这样的声波成像仪, 能精确定位噪声源并将其实时叠加到可见光相机图像上。通过对噪声源进行成像,我们能节省大约90%的超声检测时间。检测人员无需触摸机械或关闭生产线也能通过成像仪从安全距离之外快速扫描大片区域。FLIR Si124能透过工业环境中常见的背景噪音进行观测以产生精确的图像。通过聆听、识别、分析超声波并且最终分辨不同声音的含义,声像仪使操作员能够即时准确地确定漏风源头。


使用FLIR Si124,工厂能在无需大量培训的情况下,将泄漏检测时间缩短多达90%


02智能泄漏分析,节约数万美元生产成本


如果压缩空气泄漏发出的声压足够强,任何标准的超声麦克风都能将其定位。但如果用户未接受声学培训,使用这些没有任何分析功能的设备将无法获得作出明智决策所需的结果。而FLIR Si124是一款智能工具,内置分析软件,具有泄漏规模和泄漏成本分析功能,使用它可以快速计算由压缩空气或真空泄漏引起的预计年度能源费用。


修复借助FLIR Si124发现的压缩空气泄漏问题使生产商每年能节省数万美元电费


在过去,将泄漏声音文件转化为泄露规模估算值和成本估算值需要使用表格或复杂的算法。FLIR Si124能很好消除这一问题,在使用FLIR Si124捕获图像之后,成像仪会通过Wi-Fi将其自动保存至FLIR Acoustic Camera Viewer云服务,用户稍后可以访问存储在云端的图像并进行深入的人工智能分析。


03滤除背景噪音,发现最佳频率


在嘈杂环境中发现最佳频率


压缩空气泄漏能产生从可听频率到超声频率的宽频声音,工业生产设施拥有不同范围的背景噪音,使得仅凭人耳辨别压缩空气泄漏几乎不可能。在背景噪音的干扰下,我们需要能够在其它干扰声源中区分空气泄漏声源的设备,当今市面上的大多数声像仪要求用户手动滤除所有干扰噪音,使用滑块选择频率范围。这种既耗时又需反复尝试的方法极容易导致大量问题遗漏未检。


经研究验证,背景噪音在高频率下产生的干扰更少,并且漏风在20和30kHz频率之间最易被检测到。而FLIR Si124的检测范围是2至31kH,这样用户就可以在最远距离处检测到最小的泄漏。


在不同频率下检测范围损失的一个示例


FLIR Si124能自动检测出类似于漏风声音的声图案,并利用先进的自带AI过滤器滤除单一声源和多个声源的干扰噪音


只要压差足够,FLIR Si124能检测出所有压缩气体泄漏


为了检测出极高频率的声源,声像仪必须拥有许多麦克风——最好彼此非常接近。否则,就会出现空间假频问题,这意味着产生错误的结果——声源显示在无效的位置。出于销售的目的,生产商们更愿意在声像仪中增加较高频率检测范围,似乎是频率越高越好,但实际情况是采用过高频率并不能带来任何益处,相反还会导致性能下降。


04麦克风数量成倍增加,提高检测精度


该图显示麦克风的数量如何影响声像仪问题检测能力,Si124拥有124个麦克风,使用户能够轻松看到由一次泄漏产生的两个噪声峰值,相比之下,带有32个麦克风的声像仪仅能看到一个噪声峰值。


在声学成像方面,声像仪的麦克风数量发挥着决定性作用。总之,麦克风数量越多,声像仪的声学性能越出众。声像仪通常采用MEMS(微机电系统)型麦克风,因其性能出色、稳定性强、功耗较低,并且尺寸较小。MEMS型麦克风通常能收录较大的噪音(通常超过120dB(A)),但是其自噪声水平较高,因此单个麦克风无法收录最安静的声级。然而,这种自噪声可通过结合多个麦克风的信号消除。麦克风数目翻倍能消除大约3dB发热噪音。因此,安静声音检测灵敏度可通过最大限度增加麦克风数目提高


FLIR Si124是在复杂的、难于接触的位置准确查找泄漏的理想选择


FLIR Si124配备124个麦克风,是竞品声像仪麦克风数目的两倍以便在最佳条件下检测小至0.016 升/分钟的漏风。得益于FLIR Si124行业领先的声像检测灵敏度、距离范围和空前的内置麦克风数目,使得声波检测的精确度得到了很大的提升!


FLIR Si124工业声波成像仪的出现

让压缩空气泄漏的检测更加便捷安全

不仅如此

它还能检测高压电气设备的局部放电问题

了解它的更多信息

点击“阅读原文”去揭秘吧~


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