Đo độ nhớt của chất lỏng phi Newton trong quá trình trộn

Những thách thức trong việc trộn các chất lỏng phi Newton và kiểm soát quy trình

Trộnchất lỏng phi NewtonNó gặp nhiều thách thức do tính chất biến đổi của nó.độ nhớt phi NewtonSự dao động về tốc độ cắt hoặc thay đổi nhiệt độ có thể dẫn đến việc trộn không đều, gây ra các vấn đề như phân tán kém hoặc vón cục sản phẩm.

Việc kiểm soát quy trình bị cản trở bởi mối quan hệ phi tuyến tính giữa ứng suất cắt và tốc độ cắt, khiến việc duy trì các điều kiện tối ưu trở nên khó khăn. Các pha có độ nhớt cao có thể gây quá tải cho thiết bị hoặc làm tăng mức tiêu thụ năng lượng, trong khi các giai đoạn có độ nhớt thấp lại có nguy cơ trộn không đều.

Việc mở rộng quy mô lên máy trộn công nghiệp càng làm trầm trọng thêm những vấn đề này, vìđộ nhớt chất lỏng Newton và phi NewtonCác chất này có hành vi khác nhau ở thể tích lớn hơn. Việc đo độ nhớt trực tuyến là rất quan trọng để giải quyết những thay đổi này, vì các phương pháp truyền thống thiếu phản hồi thời gian thực cần thiết cho việc kiểm soát hiệu quả.

Benefcủa nóofInđường kẻViscosthành phốMonitoring

Nội tuyếnđo độ nhớt của chất lỏng phi NewtonĐây là một bước đột phá trong công nghệ trộn, cung cấp khả năng giám sát liên tục trực tiếp trong dòng chảy quy trình mà không làm gián đoạn hoạt động của dây chuyền sản xuất. Việc đo độ nhớt liên tục theo thời gian thực cho phép người vận hành điều chỉnh tốc độ cắt và các thông số nhiệt độ ngay lập tức. Hơn nữa, nó còn bù trừ cho hành vi phi tuyến tính, đảm bảo sự trộn đều nhất quán trong sản xuất công nghiệp phức tạp.

Việc trộn đều giúp loại bỏ những ảnh hưởng tiêu cực do khuấy trộn không đều hoặc phân tán kém gây ra. Hơn nữa, việc trộn đều giúp cải thiện hiệu quả xử lý đồng thời giảm khả năng phải làm lại.

Sự biến động về độ nhớt phi Newton có thể gây quá tải cho máy trộn hoặc máy bơm. Giám sát trực tuyến giúp phát hiện sớm các bất thường, ngăn ngừa tình trạng quá tải hoặc hao mòn thiết bị, từ đó kéo dài tuổi thọ máy móc và giảm chi phí bảo trì.

Việc đo độ nhớt trực tuyến cũng cho phép phân tích dự đoán và cảnh báo sớm các rủi ro tiềm ẩn như tắc nghẽn hoặc suy giảm chất lượng dựa trên dữ liệu lịch sử.