当前位置: 首页 > news >正文

应用探析|千眼狼PIV测量系统在职业病防治中的应用

1、职业病防治背景

随着《职业病防治法》及各省市“十四五”职业病防治规划的深入推进,工作场所粉尘危害监测与防控已成为疾控部门的核心任务。以矿山、建材、冶金、化工等行业为例,粉尘浓度、分布及传播特性的精准测量是评估职业病风险的关键。


传统的粉尘监测手段在精度、实时性和全面性上存在诸多局限,而基于粒子图像测速技术的PIV测量系统为粉尘监测提供了全新的解决方案。
2、PIV技术原理与粉尘监测优势
PIV技术是一种先进的非接触式流场测量方法,通过在粉尘流场中散布示踪粒子,利用高速摄像机连续拍摄粒子在短时间内位移变化的图像,再经过图像处理和相关算法计算,获取粉尘的的速度矢量场、涡量场等参数。
千眼狼PIV测量系统在粉尘监测中的差异化价值点:
1)非接触测量:避免传统接触式测量方法对流场的干扰,保证数据精准的同时提高操作的安全性和便捷性。
2)实时动态测量:高速摄像机凭借微秒级时间分辨率,实时捕捉粉尘动态变化过程,便于及时发现粉尘浓度超标或异常扩散。
3)可视化测量:支持粉尘浓度、速度、湍流强度、涡量云图等参数的可视化测量。
4)高精度测量:支持捕捉粉尘粒子的微小位移,测量精度可达亚像素级别,准确评估粉尘浓度和扩散规律。
3、千眼狼PIV技术在职业病防治中的应用
1)搭建PIV系统,选择粉尘产生源附近、通风扩散路径等关键位置上布置千眼狼高速摄像机,确保拍摄角度覆盖监测区域。
2)根据实验环境、实验类型、实验范围,添加示踪粒子,匹配合适的PIV高速摄像机、曝光时间、激光片光源等参数。
3)启动系统后,PIV测量系统采集粉尘粒子在流场中的序列图像,并利用PIV软件进行互相关计算,得到速度矢量场,进一步求解速度矢量场的旋度得到涡量场,并通过图像灰度值的分析得到粉尘浓度分布云图等结果。
4)数据应用上,速度矢量场可视化显示粉尘在工作场所中的运动方向和速度大小,助力识别粉尘的主要扩散路径和高速运动区域,为设置防尘屏障和通风设施提供参考。涡量场揭示粉尘流场中的涡旋结构,涡旋可能导致粉尘局部积聚或二次扩散,通过分析涡量分布,可优化设备布局和通风系统设计,减少粉尘停留时间。粉尘浓度云图可视化呈现工作场所中不同位置的粉尘浓度分布情况,便于确定高浓度风险区域,针对性采取局部通风、喷雾降尘等措施。
4、具体应用案例与数据
案例1:巷道内流场研究(如矿井巷道、通风管道、交通隧道、地下设施等)在工程、安全和环境领域具有重要作用。千眼狼高频PIV流场测量系统分析了某矿井巷道内的流场,对优化通风设计,给出了直观、可视化的指导数据,确保新鲜空气有效输送到作业面,同时将粉尘及其他有害气体(如瓦斯、一氧化碳)及时排出,避免爆炸、窒息或职业病风险。
案例2:新风系统的送回风形式多样,千眼狼PIV流场测量系统测量在微正压环境下,顶送、地送、地回房间内、回风口附近的流场。通过对回风口流场的可视化测量,帮助优化“定向排风”系统,确保厂房的污染空气优先被回风口捕获,避免扩散至走廊或其他区域。同时, PIV流场测量系统的可视化优点,利于发现可能形成的局部“气流短路”,该“气流短路”容易导致污染物(如有毒有害气体、CO₂、PM2.5、病毒气溶胶)无法有效排出室内。
案例3:研究气溶胶喷雾除尘系统的流场(气流与液滴运动分布)对高粉尘环境下提升除尘效率、降低能耗、优化设备设计及保障作业安全具有重要意义。千眼狼高频PIV流场测量系统对气溶胶喷雾除尘设备的流场进行可视化分析,研究液滴与粉尘颗粒的相互作用(如惯性碰撞、截留、扩散捕获),有利于优化液滴粒径(通常20~200 μm效率最佳)和喷雾密度,提高捕获率;其次,在高温或高风速环境中,液滴可能未接触粉尘即蒸发失效,千眼狼PIV测量系统针对液滴初速度与粒径优化,平衡沉降时间与蒸发速率,可提供客观数据支撑。

5、结论与建议
千眼狼PIV测量系统突破了传统监测手段的局限,提供高精度、实时、全面的粉尘监测数据,可作为职业病危害监测的标准工具之一。
各地政府疾控主管部门基于PIV系统搜集分析的粉尘监测数据,可准确把握重点行业、不同企业工作场所粉尘危害的规律,为制定科学合理的防控措施、标准、指南等提供依据。

相关文章:

  • 小天互连即时通讯:制造行业沟通协作的高效纽带
  • JavaScript 接收并解析后端发送的 JSON 数据,同时将数据以美观的方式展示在页面上
  • Kotlin-类和对象
  • TCP首部格式及三次握手四次挥手
  • 【学习笔记】Shell编程---流程控制语句
  • 【用「概率思维」重新理解生活】
  • 深入探讨 Java 性能术语与优化实践
  • 12.1寸工业液晶屏M121XGV20-N10显示单元技术档案
  • ubuntu22.04编译PX4无人机仿真实践
  • Git命令起别名
  • Cursor开发酒店管理系统
  • 【AI论文】健康的大型语言模型(LLMs)?——评估大型语言模型对英国政府公共健康信息的掌握程度
  • 什么是序列化与反序列化
  • Kubernetes 标签和注解
  • Unity
  • [ linux-系统 ] 进程概念与基本操作
  • 【大模型】DeepResearcher:通用智能体通过强化学习探索优化
  • 嵌入式STM32学习——外部中断EXTI与NVIC的基础练习⭐
  • 大便次数与寿命有关?
  • 通过SSRF击穿内网!kali-ssrf靶场实战!
  • 生态环境保护督察工作条例对督察对象和内容作了哪些规定?有关负责人答问
  • 张笑宇:物质极大丰富之后,我们该怎么办?
  • 《广州大典研究》集刊发展座谈会:“广州学”的传承与创新
  • 泽连斯基表示将在土耳其“等候”普京
  • 总粉丝破亿!当网络大V遇见硬核科技,互联网时代如何书写上海故事?
  • 马上评丨维护学术诚信别陷入“唯AI检测”误区