Soft Sensors and Sensor Fusion for a Hydrocyclone Laboratory

Abstract

Compact Separation Laboratory ved Norsk Hydroteknisk Laboratorium blir brukt for å gjøre eksperimenter med en hydrosyklon brukt for å fjerne olje fra vann. Systemet er nylig konstruert og mangler noen sensorer, og kan ha fordel av å ha mere informasjon mens laboratoriet er på. En sensor for å måle oljekonsentrasjonen var tidligere installert og ble koblet til over Modbus, håndtert av LabVIEW. For å justere sensoren, ble det brukt mer kompleks matematikk, for å finne dråpe distribusjonen og DV50. Neste steg var å modellere virtuelle sensorer for å finne oljen som flyter inn i hydrosyklonen, overflyten ut av hydrosyklonen og oljekonsentrasjonen i overflyten, siden disse verdiene ikke blir målt direkte av en sensor. Vektet gjennomsnitt med invers varians for sensor fusjon ble implementert og testet. Denne metoden antar at det er null bias, så en nevneverdig innsats ble brukt på å fin justere de virtuelle sensorene. Tid ble brukt på å modellere flytraten gitt av vannpumpen, gitt av rotasjonshastigheten til pumpa. Denne metoden viste seg å ikke være presis nok siden den også burde bli modellert som en funksjon av ventil åpningene i systemet. Oljepumpen ble modellert på den samme måten, men blir ikke påvirket av systemet like mye som vannpumpen blir, på grunn av den lave flytraten gitt fra oljepumpa. Et eksperiment ble gjennomført for å finne ut hvor godt metoden med det vektede gjennomsnittet fungerer. Resultatet av denne testen var at vektingen som ble funnet teoretisk var feilkalkulert, og at vektingen fra den observerte variansen hadde et bedre resultat siden den kombinerte verdien var like god eller bedre enn den beste virtuelle sensoren. Det ble forsøkt å finne biasen til systemet under eksperimentet. Det ble funnet at overflyten er omtrent det samme som den fysisk målte verdien, mens oljen som flyter inn i systemet ikke gav et nyttig resultat siden en lekasje ble oppdaget etter at eksperimentet ble gjennomført.

The Compact Separation Laboratory at Norsk Hydroteknisk Laboratorium is used for experiments with a de-oiling hydrocyclone. The system is newly constructed and is missing some sensors and could benefit from more information while the laboratory is online. A sensor for measuring the oil concentration that was previously installed and was connected to over Modbus, handled by LabVIEW. To tune the sensor, some more complex math was used, to find the droplet distribution and DV50. The next step was to model soft sensors to find the oil flowing into the hydrocyclone, the overflow out of the hydrocyclone and the concentration of oil in the overflow, as these are values that are not measured directly by sensors. The inverse variance weighted average method for sensor fusion was implemented and tested. This method assumes zero bias, so considerable effort was put into tuning the soft sensors. Some time was spent modelling the flowrate given by the water pump given by the rotational speed of the pump. This method was proven not to be accurate enough as it should also be modelled as a function of the valve openings in the system. The oil pump was modelled in the same way, but it is not affected by the system as much as the water pump is, due to the relatively small flowrate provided by the oil pump. An experiment was carried out to find how the weighted average method performs was carried out. The result of this test was that the weights that were found theoretically were miscalculated, and the weights form the observed variance made the system perform better, as the combined value had variance that was as good as, or better than the best soft sensor. It was attempted to measure the bias of the system during the experiment. The overflow was found to be similar to the physically measured values, while the oil flowing into the system did not give a useful result since a leak was discovered after the experiment was done.