通过关联测定气体性质的方法和测量仪器与流程

本发明涉及用于通过关联测定气体性质的方法和测量仪器。

背景技术：

因为新的原始来源(生物气、来自世界所有地区的液化天然气、利用备用发电中的过量电流得到的氢)，(天然气)气体组成和因此气体品质将在未来更高程度地波动，并且比今天更频繁，且因此将在气体应用过程中具有不同的影响，这还可能包括使得具有负面影响。了解现场的相关气体性质后，可以根据不同的气体品质调整过程，以便保证最佳和安全的操作。关于在本文中相关的气体性质，这包括例如燃烧器控制器的沃泊指数、例如工业炉和燃料电池的发电设备中的空气:燃料比、气体发动机的甲烷值、或用于计算购买的能量数量的热值。这些气体性质通常仅可在高费用下直接测量，使得现场测定通常不经济。

由ep2806271a1已知用于测定物理气体性质的方法和测量仪器，其中通过与气体的若干个可按简单方式测定的基本物理量(例如热导率)关联，测定所需气体性质。然后，用这种简单的测量仪器也能够实现现场测定所需气体性质。虽然在所述专利申请的公式16中提到可能的关联函数，但未陈述适用于图4中显示的气体混合物的这种关联的精度。

根据气体性质和待对其测定气体性质的气体混合物的选择，可能难以由仅具有一种关联的测量量以足够的精度测定所需气体性质。

技术实现要素：

因此，本发明的目的是提供方法和测量仪器，利用该方法和测量仪器可改善气体性质的关联，和/或可增加所述关联提供所需精度的气体混合物的选择。

通过权利要求1的方法和通过权利要求14的测量仪器实现该目标。

本方法基于申请人的观察，即在待对其测定气体性质的气体混合物集合中存在其中气体混合物具有物理上相似的性能的组。在测定气体性质的上下文中，这意味着在这样的气体混合物组中测量的量和所需气体性质之间的关联比在整个集合中更好，并且这种组的气体混合物可通过在方法过程中检测的物理测量量与该集合的剩余气体混合物分离。

明显的是，在气体混合物组中气体混合物的物理上相似的性能与气体混合物在组成方面的相似性之间建立联系。因此，来自下述实施方案之一的ch4+h2型气体混合物形成气体混合物组。然而，组成的相似性并非本方法的前提条件。在本文中仅仅相关的是，在气体混合物组内的关联比在整个集合中更好，且气体混合物组中的气体混合物可与集合中的气体混合物分离。

在以下将提出的方法中，通过气体性质q的关联函数fcorr描述关联，其中fcorr为传感器输出sout的函数

(1)

该方法基于逐步或分段程序，其中尝试在第一步骤中定义传感器输出sout,1，使得来自集合的第一组气体混合物可沿着sout,1轴与该集合的所有其它气体混合物分离，且可用第一关联函数fcorr,1关联，以便在下一步骤中不再考虑。然后在第二步骤中将该集合的剩余或其它气体混合物与待新定义的第二传感器输出sout,2进行比较，以便用第二关联函数fcorr,2单独关联第二气体混合物组。可按需经常重复该程序直至已达到所需的关联品质程度。

第i个传感器输出sout,i(i=1,…,n)为一个或若干个传感器的一个或若干个物理测量量μj(j=1,…,m)的函数fi：

(2)

关于sout,i，关联函数fcorr,i(i=1…n)可以是分段不同的，并且甚至在分段边界处fcorr,i的不连续变化是可能的。

该方法的一个典型方面是，可通过引入作为物理测量量的函数的传感器输出sout,i，基于气体混合物组，特别是给定气体混合物组的这些物理测量量的列表值，对函数fi进行特定选择，其然后导致气体混合物组分离，如上所述。如果相对于x轴上的sout,i输入y轴上的气体性质q，则气体混合物的点仅在变化的函数fi下平行于x轴移动，这显著促进对函数fi变化的影响的视觉跟踪(见图1b)。

还可以如下通过计算机程序自动化视觉跟踪：fi的函数参数pfi，例如多项式系数、指数或常数，对于可能的传感器输出函数集合中的每个函数fi在待输入的pfi界限值内变化，例如通过蒙特卡洛选择程序。同时，计算模糊事件(ambiguities)的数量，即，其中在“相同”传感器输出sout,i下两个或更多个气体混合物显示待测定的量q的“不同”值的事件的数量。“相同”和“不同”还可表示在待预设的值区间以内或以外。图2a显示例如传感器输出sout,2的区间宽度△的可能值。目标例如为测定其中出现最少数量这种模糊事件的函数fi和函数参数集合pfi。如果沿着x轴(sout,i)产生这些事件的直方图，如图2b所示，则可沿着x轴测定这些区段，在何处和对于哪些气体混合物组可能有良好或更好的关联(在区间内有模糊事件的情况下，这样的模糊事件的最小数量n或q值的最小方差3σ)。代替最小搜索，该选择方法还可预定在区间内有模糊事件的情况下，模糊事件的最大允许数量n或q值的最大允许方差3σ。

利用测定气体性质的本方法，还隐含地提供气体混合物组的物理定义：可将物理上相似的气体混合物与也可能彼此物理上相似但在相似性的一个物理参数上与第一气体混合物组不同的气体混合物分离。

气体分子的热自由度被提及作为相似性的物理参数的实例。根据均分定理，在热平衡中，相同的平均能量1/2kt被分配到每个自由度。可燃气体例如甲烷、乙烷和所有其它高级烃行为类似具有6个自由度的高原子气体，而相反地，惰性气体组分例如氮、氧和氩可与具有5个自由度的单原子气体相关，因为在室温下特定自由度仍“冻结”。这个事实对这些分子的热容有影响(更多的自由度=更高的热容)。同时，然而由于化学使然，所述惰性分子对热值(q)无贡献。在这种情况下，通过测量热容cp=μ，具有高热值的气体组(h气体)可因此与具有低热值的那些组(l气体)分离。

物理测量量μi的其它实例为密度ρ、热导率λ、声速cs、介电常数ε等。

待测定的气体性质q的实例为粘度(其在管道系统的构造中是重要的)、压缩因数z(其对于在气体运输管线中的计费目的是重要的)、以及火焰速度(用于过程工业中的热应用)、或直接过程参数例如气体发动机中的点火角。后者特别受关注，因为在这种情况下，相似性的物理参数难以基于气体组成来检测，因为在“传统”意义上气体性质由气体得到，而过程参数由过程得到。

在根据本发明测定气体性质的方法中，通过与气体和/或气体混合物的物理测量量关联，测定待测定的气体性质例如物理气体性质，其中通过利用传感器输出函数将物理测量量组合为传感器输出，并将传感器输出与界限值比较，以便测定应用该方法的气体和/或气体混合物的集合g中的传感器输出是否属于其中传感器输出和待测定的气体性质之间的关联比在整个集合g中更好的气体和/或气体混合物组，该组以下称为气体混合物组gg。如果传感器输出属于上述气体混合物组gg，则由传感器输出用对于该气体混合物组特定的关联函数测定气体性质。

在该方法的有利实施方案中，在两个、三个、四个或更多个步骤中检查与气体混合物组的联系，其中通过分别利用对于在分离先前的一个或多个气体混合物组之后剩余的集合中的气体和/或气体混合物grest,i(以下称为剩余气体和/或气体混合物grest,i)特定的传感器输出函数，将物理测量量组合为另一个传感器输出，并将该另一个传感器输出与另一个界限值比较，以便测定剩余气体和/或气体混合物grest,i中的所述另一个传感器输出是否属于其中该另一个传感器输出和待测定的气体性质之间的关联比在剩余气体和/或气体混合物grest,i中更好的另一个气体混合物组ggi。如果该另一个传感器输出属于上述另一个气体混合物组ggi，则用对于该另一个气体混合物组特定的关联函数由该另一个传感器输出测定气体性质。

如果所述传感器输出不属于上述气体混合物组中的一个，则可用对于剩余气体和/或气体混合物特定的关联函数由所述传感器输出测定气体性质。

在许多情况下可能有利的是，在用另一个传感器输出函数关联之前改变传感器输出，以便准备或改善传感器输出和气体性质之间的关联，和/或以便简化对合适的关联函数的搜索。

在该方法的另一个有利的实施方案中，测定传感器输出函数和传感器输出的界限值，使得通过界限值将气体混合物组gg与待对其测定气体性质的气体和/或气体混合物的集合g分离，在气体混合物组gg中传感器输出和所需气体性质之间的关联比在整个集合g中更好。

也可在两个、三个、四个或更多个步骤中进行气体混合物组的分离，其中由剩余气体和/或气体混合物grest,i(即，由先前分离剩下的那些)分别形成新的集合，用单独的传感器输出函数和用单独的传感器输出的界限值从该集合分离出另一个气体混合物组，且其中用单独的关联函数对该另一个气体混合物组的气体和/或气体混合物进行传感器输出关联。

关系通常适用于气体混合物组gg的气体和/或气体混合物，而关系适用于集合的剩余气体和/或气体混合物grest，或根据不同情况，关系和适用，而不是上述关系。

可自动进行该方法，而与上述实施方案和变型无关，例如在测量仪器中。

有利地预先测定(即通常在现场测定气体性质之前)一个或多个传感器输出函数和/或传感器输出的一个或多个界限值,和/或关联函数，例如基于物理测量量和待从表格和/或技术文献和/或数据库和/或测量结果测定的气体性质的值，并按需储存。

在该方法的另一个有利的实施方案中，通过计算机程序测定一个或多个传感器输出函数和/或传感器输出的一个或多个界限值,，其中对于可能的传感器输出函数集合中的每个函数fi，fi的相应函数参数pfi，例如多项式系数、指数或常数在pfi的预设界限值内变化，例如通过蒙特卡洛选择程序。传感器输出范围在该方法中被细分为区间，并特别在每个区间内计算模糊事件的数量，即，其中两种或更多种气体混合物对于待测定的量q显示不同的值或待测定的量q的值位于预设值区间以外的事件数量。目标是测定函数fi和相应的函数参数集合pfi，其中发生最少的这种模糊事件；或在区间中有模糊事件的情况下，待测定的量q的值的方差3σ最小；或在区间中有模糊事件的情况下，不超过模糊事件的预设最大允许数量nmax或q值的预设最大允许方差3σmax。

适当地进一步测定，从哪个界限值起，在有模糊事件的情况下，不超过为测定界限值每个区间预设的模糊事件的数量nmax，或为测定界限值每个区间预设的q值的方差3σmax。

至少两个或所有传感器输出函数通常彼此不同，和/或至少两个或所有传感器输出的界限值彼此不同。

一个或多个气体混合物组的气体和/或气体混合物的点有利地各自位于由不同的关联函数描述的线上，或在两侧与这样的线邻接的容许范围内，且所述容许范围例如不大于气体性质(q)的值的0.25%或0.75%或2%。至少两个或所有关联函数通常彼此不同。

在一个有利的实施方案中，一个或多个传感器输出函数为以下类型

且pl,i、…、pm,i为指数，和/或

一个或多个关联函数为以下类型

且a0,i、a1,i和a2,i为常数。

pearson相关系数例如可用作关联精度的度量，其中更好的关联表示pearson相关系数与值+1或-1更接近，且与值+1或-1的差的绝对值例如小于0.3或0.2或0.1。

pearson相关系数为两个变量,偏离线性的度量，

(3)

其中和为对于所有n种气体和气体混合物的平均值。

如果气体和气体混合物的所有n个点位于具有正梯度的直线上，则pearson相关系数具有值+1。如果另一方面，所有n个点在具有负梯度的直线上，则该值为-1。如果所有n个点围绕一个点随机分布，则不存在关联，且pearson相关系数具有0的值。

用于上述方法和所描述的实施方案和变型中的关联函数通常不为线性，即在大多数情况下未达到pearson相关系数的值+1和-1。因为在大多数情况下适度偏离线性，pearson相关系数在实践中非常适合用于比较目的，其中pearson相关系数越接近值+1或-1，变量,之间的关联或关联函数越好和越精确。

有利地通过一个或若干个传感器检测物理测量量。以下测量量中的至少两个例如作为物理测量量被检测：热导率、热容、热扩散率、密度、流速、质量流量、声速、介电常数、粘度、红外吸收、压力和温度，其中该列举并非穷举。

本发明还包含用于测定气体性质的测量仪器，其具有一个或若干个传感器用于检测物理测量量，并具有设置用于进行根据一个或若干个上述实施方案和变型的方法的评估单元。

评估单元可例如与一个或多个传感器一起形成组合件，或在单独或高级计算单元中形成评估单元。

用于测定气体性质的本发明的方法和测量仪器提供以下优点：由于分若干个步骤进行关联，可改善由气体和/或气体混合物的测量的物理量测定气体性质的精度，且在所需精度下，可对其应用该方法的气体和/或气体混合物的量大于简单关联方法的情况。由于分若干个步骤进行关联，具有组成的气体混合物也可以包括在该方法中，其中气体性质的测定至今只能以高成本或不具有所需精度下进行。

附图说明

以下将通过引用附图更详尽地解释本发明，其中：

图1a显示第一实施方案，图示根据本发明方法的压缩因数z的关联；

图1b显示由于第一实施方案中传感器输出函数的变化，单独气体混合物的点的相互水平位移的实例；

图2a显示为分离富氢气体(所谓的“氢甲烷混合物(hythanes)”)选择第一实施方案中的输出函数的实例；

图2b显示模糊事件直方图的实例和用于测定图2a中显示的实施方案中的传感器输出函数的基于计算机的选择方法的预期关联误差；

图3显示为分离h和l气体，选择第一实施方案中的传感器输出函数的实例；

图4显示选择第一实施方案中的传感器输出函数，以关联h气体中的压缩因数的实例；

图5显示选择第一实施方案中的传感器输出函数，以关联l气体中的压缩因数的实例；

图6显示第二实施方案，图示根据本发明方法的普朗特数的关联；

图7显示为分离h气体，选择第二实施方案中的传感器输出函数的实例；

图8显示选择第二实施方案中的传感器输出函数，以预备h气体中普朗特数的关联的实例；

图9显示为分离富氢气体(所谓的“氢甲烷混合物(hythanes)”)选择第二实施方案中的传感器输出函数的实例；

图10显示选择第二实施方案中的传感器输出函数，以预备l气体中普朗特数的关联的实例；和

图11显示本发明测量仪器的示意性构造的实施方案。

在图1a至10中显示的所有表示中，甲烷(g20)如下用作参考：

用于式(2)和所有以下段落中的所有测量量μi。

具体实施方式

以下通过参考图1a至5描述用于关联压缩因数z的本发明方法的第一实施方案。

该方法基于待对其测定气体性质q的气体和/或气体混合物的选择或集合。

首先尝试选择传感器输出函数sout，使得传感器输出可通过以下传感器输出函数按非模糊方式映射到集合中的气体和/或气体混合物的气体性质q，即，在第一实施方案中映射到压缩因数z，例如如图1a所示：

。

这表示，在依赖于sout的q的图示中，气体和/或气体混合物的点位于可通过不同的函数描述的线上或至少大约位于该线上。如果这对于集合中所有气体和/或气体混合物不能同时实现，如图1a所示，则可通过改变传感器输出函数sout,1视觉跟踪气体和/或气体混合物的点如何相对于彼此位移。图1b显示，当传感器输出函数例如变换为以下函数时，图1a的点的位移(示出位移箭头)：

(位移前为空心符号，位移后为填充符号)。

在本发明的方法中，改变sout，使得气体和/或气体混合物的组(在下文中应称为气体混合物组)沿着传感器输出轴完全与该集合中剩余的气体和/或气体混合物分离，例如在第一实施方案中通过传感器输出函数

。

图2a显示依赖于sout,2的压缩因数z的图示，其中甲烷(g20)作为参考。传感器输出sout,2>1适用于在图2中分离的富氢气体的气体混合物组(ch4+h2形式的所谓“氢甲烷混合物”)，且可容易地为该气体混合物组找到关联函数，如图2a所示，因此以下不再需要考虑所述气体混合物组。

另一方面，如果测量结果得到sout,2≤1，则例如在下一步骤中通过将传感器输出函数再次变换为例如以下函数，将h和l气体沿着sout,3轴彼此分离，

。

图3显示h气体与l气体的分离。如果传感器输出sout,3>0.975适用，则与h气体有关。对于sout,3≤0.975，与l气体有关。在前一情况下，对h气体的压缩因数z的关联进行移动，而在后一情况下，对l气体的压缩因数z的关联进行移动。

传感器输出函数

例如可用于关联h气体的压缩因数z。图4显示依赖于sout,4的压缩因数z的关联。

传感器输出函数

例如可用于关联l气体的压缩因数z。图5显示依赖于sout,5的压缩因数z的关联。

图2、4和5中显示的第一实施方案的所有关联函数fcorr,i为以下类型

(4)，

对于i=2、4和5，即二次多项式。

哪些气体混合物组可彼此分离，提供哪些传感器输出函数sout,i，需要多少个步骤，和在哪里可精确画出分离线，这些取决于可得的测量量μj和通过关联待测定的气体性质。仅提供上述值作为实例。

为了说明该方法不限于压缩因数z，可得的测量量μj还可以是除了热容、声速和热导率以外的其它量，且使用的传感器输出函数sout,i或关联函数fcorr,i不一定需要具有前述实例的形式，在此应在第二泛化实施方案中给出普朗特数pr的关联。pr为以路德维希•普朗特命名的流体(即气体和液体)的无量纲系数，且表示传热问题中流动边界层的厚度与热边界层的厚度的比率。

关于第二实施方案中的测量量μj，在此参考公开文献ep2806271a1。测定气体的物理性质的方法描述于该公开文献中，其中气体或气体混合物在压力下从气体储存器通过临界喷嘴并在微热传感器上流动，并作为时间函数测量气体储存器中的压降。由压降测量结果测定第一气体性质因数γ*和由微热传感器的流量信号测定第二气体性质因数γ。

第一气体性质因数γ*定义为

(5)

其中cd表示“排量系数”，即实际临界喷嘴相对于理想临界喷嘴的损耗因数，m表示气体的分子量，且ψmax表示流出函数的最大值。

第二气体性质因数γ定义为

(6)

其中cp表示热容且λ表示热导率。

此外，用微热传感器测定气体或气体混合物的热导率λ，并由第一气体性质因数γ*和第二气体性质因数γ以及热导率λ通过关联来测定所需的气体物理性质。

在第二实施方案中，

(7)

用作传感器输出函数，分别具有不同的常数α1、α2、α3、β1、β2、β3、γ0和λ0。

关联函数具有以下形式：

(8)

即，具有偏移a1、系数a2和指数b的所谓幂函数。

尝试在第二实施方案的第一步骤中将传感器输出sout明确地映射到普朗特数pr，例如通过以下传感器输出函数(如图6所示)

。

如果，如图6所示，对于集合中所有气体和/或气体混合物这不能同时实现，则可通过以下传感器输出函数将高热值的h气体在方法的第二步骤中分离

且界限值=1.34。图7显示h气体与剩余气体和气体混合物的分离。

在方法的第三步骤中通过下式准备h气体中的普朗特数pr的关联

且例如pr通过以下关联函数测定

例如，图8显示h气体中的普朗特数pr依赖于sout,2的关联。

例如在方法的第四步骤中通过以下传感器输出函数分离富氢气体(所谓“氢甲烷混合物”)

且界限值=0.997，而氢甲烷混合物中的普朗特数通过以下关联函数测定

。

图9显示氢甲烷混合物中的普朗特数pr依赖于sout,3的关联。

在方法的第五步骤中通过下式准备l气体中的普朗特数pr的关联

且例如pr通过以下关联函数测定

例如，图10显示l气体中普朗特数pr依赖于sout,4的关联。

图11显示本发明的测量仪器的示意性构造的实施方案。在该实施方案中，测量仪器10包含一个或若干个传感器3、4、5、6用于检测物理测量量μj(j=1,…,m)，和评估单元9，所述评估单元9配置用于实施本发明方法或所述方法的上述实施方案或变型之一。可提供一个或若干个以下传感器作为传感器：微热传感器6、超声波流量传感器5、温度传感器4、压力传感器3或任何其它匹配的传感器。在一个有利的实施方案中，所述传感器布置在气体管道1内。

一些或所有这些组件可组合为组合件，其中所述评估单元9可为所述组合件的组件(变型10a)，或可单独添加所述评估单元(变型10b)，例如在高级计算单元中。

如有必要，测量仪器10可含有额外的组件，例如一个或若干个闸阀2.1、2.2。有可能通过闸阀选择性地在流动或非流动条件下检测一个或若干个物理测量量。

上述方法和上述实施方案和变型以及上述测量仪器例如适用于测定可燃气体和/或气体混合物和/或来自能源部门的气体和/或气体混合物的气体性质。

本发明的方法和测量仪器提供以下优点：由于分几个步骤进行关联，可改善由气体和/或气体混合物的测量的物理值测定气体性质的精度，且在所需精度下，可对其应用该方法的气体和/或气体混合物的量大于简单关联方法中的量。另一个优点在于，所提出的测量仪器可在相对低的成本下生产，这允许经济地现场测定气体性质。