CC BY
10
doi: 10.36724/2409-5419-2022-14-5-45-52
ПРЕЦИЗИОННАЯ ЛАБОРАТОРНАЯ ПЕЧЬ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ НАНОЧАСТИЦ С СИСТЕМОЙ ПРОГРАММНОГО УПРАВЛЕНИЯ И ОБЛАЧНЫМ МОНИТОРИНГОМ
ЛУКЬЯНОВ
Александр Дмитриевич1
АЗНАБАЕВ
Марат Игоревич2
ПЛЕХАНОВА
Елизавета Валерьевна3
КАПИТАНОВА Ирина Романовна4
ПЛЕХАНОВА
Татьяна Георгиевна5
Сведения об авторах:
1 Заведующий кафедрой "Автоматизация производственных процессов", Донского государственного технического университета, к.т.н., доцент
2 Студент бакалавриата по направлению "Автоматизация технологических процессов и производств" Донского государственного технического университета
3 к.х.н., доцент кафедры "Химия" Донского государственного технического университета
4 Студент бакалавриата по направлению "Наноинженерия" Донского государственного технического университета
5 к.э.н., доцент каф. "Экономика и управление" Шахтинского автодорожного института (филиала) Южно-Российского государственного политехнического университета (НПИ) М.И. Платова
АННОТАЦИЯ
Введение. Соблюдение точных и корректных условий проведения экспериментов по химическому синтезу является основой для получения качественного продукта. Поддержание стабильной температуры в реакционной зоне, по этой причине, является одним из важнейших параметров качества применении на-ночастиц металлов являются их размер, форма, структура, стабильность и др. Комплекс указанных свойств наночастиц зависит прежде всего от способа получения. Методы: Представлена разработка прецизионной реакционной печи с микропроцессорной системой управления на основе микроконтроллера класса 1оТ ESP-8266 и термопары типа К. Обеспечивается поддержание температуры в горне печи в диапазоне от 50 до 350 оС с точностью до 1%. Обеспечивается компенсация температуры холодного спая термопары. Для повышения точности управления и настройки параметров регулятора используется эталонная математическая модель. Результаты исследования: разработана процедура идентификации параметров эталонной модели с помощью МНК. Настройки регулятора исключают возникновение перерегулирования или колебаний в переходном процессе. Реализован режим мониторинга температуры и текущей мощности нагревателя с визуализацией и журналированием телеметрических данных в облачный сервис (Телеграм бот). Мобильное приложение, реализованный на смартфоне, позволяет дистанционно получать данные о температуре и управлять режимами работы печи. Длительность эксперимента актуально не ограничена, непрерывная работа печи испытана на интервале в 24 часа. Для высоких температур, с целью сохранности тигля, реализован режим автоматического ступенчатого нагрева и охлаждения. Печь позволяет проводить химические реакции при высоких температурах в режимах стабилизации или программного управления, в том числе - реакции разложения или синтез наночастиц из меди и других металлов.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: прецизионная печь, наночастицы, управление, моделирование, облачный мониторинг, микроконтроллер.
Для цитирования: Лукьянов А.Д., Азнабаев М.И., Плеханова Е.В., Капитанова И.Р., Плеханова Т.Г. Прецизионная лабораторная печь для получения наночастиц с системой программного управления и облачным мониторингом // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2022. Т. 14. № 5. С. 45-52. с1о1: 10.36724/2409-5419-202214-5-45-52
Введение
Соблюдение точных и корректных условий проведения экспериментов по химическому синтезу является основой для получения качественного продукта. Поддержание стабильной температуры в реакционной зоне, по этой причине, является одним из важнейших параметров качества применении наночастиц металлов являются их размер, форма. структура, стабильность и др. Комплекс указанных свойств наночастиц зависит прежде всего от способа получения.
В последнее время большой интерес проявляется к разработке методов синтеза и изучению свойств наночастиц оксида меди(1). Связано это с тем, что наночастицы оксида меди(1) находят применение в катализе, оптических, сенсорных и электронных устройствах, они способны также повысить не только прочность лакокрасочных покрытий, но и увеличить их электро- и теплопроводность [1]. Ограничениями, с которыми сталкиваются при производстве нанопо-рошка оксида меди(1), являются чувствительность к водной среде и воздуху. Метод химического восстановления для синтеза нанопорошка меди является самым простым, простым и наиболее часто используемым. Обычно его проводят в водных средах с использованием солей меди в качестве источника меди и восстановителей, таких как бор гидрид натрия, гидразин, аскорбиновая кислота, и глюкозы при нагревании [2]:
2№0И + Си804 ^ Си(ОН)2 + Ма2804
С6Н1206 + 2Си(0Н)2 ^ С6И1207 + Си20 + 2И20
Размеры получаемых частиц оксида меди (I) напрямую зависят от температуры, при которой проходит эксперимент. При повышении температуры реакции средний диаметр медных наночастиц увеличивается. Укрупнение частиц происходит, вероятно, вследствие ускорения процесса агломерации по мере увеличения температуры. Кроме того, при высоких температурах образуются частицы большего диаметра, которые меньше окисляются по сравнению с более дисперсными частицами.
Другой пример - низкотемпературный синтез УНТ методом каталитического пиролиза ацетилена, который проводится в присутствии частиц Бе при 550 °С. Снижение температуры синтеза имеет негативные последствия. При более низких температурах получаются УНТ с большим диаметром (около 100 нм) и сильно дефектной структурой типа «бамбук» или «вложенные наноконусы».
Синтез наночастиц проводится в большинстве случае на границе раздела фаз, поэтому на размер и состав частиц будут оказывать влияние состав жидкой фазы, температура, степень сжатия. Контроль всех этих факторов - сложная задача, что может привести к отклонению состава и свойств частиц от заданных значений [3]. Несоблюдение температурного режима синтеза может приводить к тому, что полученные наночастицы имеют малый размер, вследствие чего обладают слабой намагниченностью или проводимостью, или обладают параметрами, превышающими наноразмерный диапазон и склонны к агломерации. Поэтому контроль тем-
пературы к реакционной среде является необходимым условием синтеза наночастиц.
Использование лабораторных горелок или других «открытых» источников нагрева, не обеспечивающих стабильной температуры в объеме реакции, может приводить, и приводит к вышеперечисленным проблемам. Тем привлекательнее становится использование в лабораторной, в том числе - учебной практике, малогабаритных электрических печей с микроконтроллерным управлением, обеспечивающим точное поддержание условий реакции. Подобные печи также могут применяться при синтезе наночастиц различных металлов и их оксидов.
Научных публикаций, посвященных именно разработке прецизионных лабораторных печей, в больших количествах найти не удалось. Однако, есть множество научных статей, так или иначе упоминается научное оборудование, обеспечивающее стабильную температуру в зоне реакции в течение значимых интервалов времени. В работе [4] используется лабораторная печь, обеспечивающая температуру 85°С в течение 120 часов, и 95°С в течение 72 часов для исследования процессов старения покрытий. В работе [5] используется лабораторная печь с температурой нагрева 80°С для сушки ксерогелей на основе а-Ре203 и N10. Работа [6] посвящена получению наночастиц, и исследованию их деколоризации при контролируемом температурном воздействии. В работе [7] описывается лабораторный синтез наночастиц а-Мп02 при температуре 100°С в специальной вращающейся печи. В работе [8] лабораторная печь с температурами 145, 165, и 185 °С используется для изучения термомодифицированной буковой древесины. Все это подчеркивает широкую востребованность лабораторных печей в исследовательской среде.
Большое значение имеет также уверенность экспериментатора в том, что синтез проводился при заданных параметрах, что температура не выходила за допустимые пределы и т.д. Это достигается за счет мониторинга и журналирования телеметрической информации, с целью дальнейшего анализа. Вышеизложенное, а также консультации с учеными кафедры «Химия» ДГТУ, позволили сформулировать цель работы, и технические требования к разрабатываемому оборудованию.
В том случае, если синтез производится при постоянной температуре, характеристики переходного процесса в печи по температуре имеют вторичное значение, поскольку возможно начать эксперимент после окончания переходного процесса, а осуществлять выключение печи - после окончания синтеза и извлечения веществ из горна. Однако, в том случае, если синтез идеи многостадийно, и на разных стадиях необходимо обеспечивать разные температуры, форма переходного процесса становится важной, в первую очередь - по критерию отсутствия перерегулирования и колебательности. В силу специфики конструкции печи, имеющей значительную постоянную времени, необходимо аккуратная идентификация модели сети, и дальнейшей настройки регулятора. В противном случае, добиться отсутствия колебаний практически невозможно.
Целью представленной работы является обеспечение заданного значения и качественного регулирования температуры проведения химического синтеза при лабораторных экспериментах, обеспечение мониторинга и управления процессом синтеза с использованием эргономичных дистанционных (облачных) технологий.
Для достижения поставленной цели в работе должны быть решены следующие задачи:
- разработка и изготовление макета прецизионной лабораторной печи и системы микропроцессорного управления температурой внутри горна;
- разработка математической модели прецизионной лабораторной печи и идентификация ее параметров на основе экспериментальных исследований;
- настройка, на основании идентифицированной модели, цифрового регулятора температуры внутри горна, реализованного на современном микроконтроллере;
- разработка системы сбора, визуализации и сохранения телеметрической информации, на основе мобильного приложения и облачного сервиса.
Для макета печи были сформулированы следующие технические требования:
- печь должна обеспечивать нагрев объема внутри горна в диапазоне температур от +50 до +350 °С;
- погрешность поддержания температуры должна составлять не более 1% от заданной величины;
длительность эксперимента может задаваться в диапазоне от - 30 минут до 48 часов с дискретностью 10 минут;
- при нагревании до высокой температуры (выше 100 градусов) могут использоваться алгоритмы ступенчатого нагрева и охлаждения горна, при этом после достижения заданной температуры в Приложение выводится информационное сообщение, и звучит звуковой сигнал;
- за всё время эксперимента должна сохраняться телеметрическая информация, в виде отдельного файла.
Материалы и методы
Макет прецизионной лабораторной печи разработан с использованием бытовой электроплитки мощностью 1000 Вт и рассчитанной на использование в сети переменного тока 220 В 50 Гц. В качестве горна использован керамический горшок, обеспечивающий как достаточный объем для размещения тиглей или пробирок, так и термостойкость и возможность обработки механическим инструментом, для выполнения отверстий под пробирки и измерительный датчик. Внешний вид собранного макета прецизионной печи и системы управления приведен на рисунке 1.
Система микроконтроллерного управления создана на базе однокристального микроконтроллера серии Е8Р-8266 [4] в формате платы NodeMCU 12Е [5]. Это современный микроконтроллер класса 1оТ (Интернет вещей), способный не только обеспечить управление температурой внутри горна, но и, за счет встроенного модуля, обеспечить интерфейс с облачным сервисом, в том числе - передачу телеметрической информации и прием команд.
Рис. 1. Внешний вид макета лабораторной печи
Для измерения температуры внутри горна используется термопара типа К [6], подключенная, для повышения точности измерений, к специализированному измерительному преобразователю МАХ6675 [7], обеспечивающему линеаризацию характеристики термопары, дискретность измерения температуры 0.25 °С в диапазоне от 0 до 1024 °С, и разгружающему микроконтроллер от непосредственного проведения измерений.
Управление электрическим нагревателем осуществляется с помощью твердотельного (симисторного) реле типа 88К10БА [8] с возможностью цифрового включения и выключения. Диапазон управляющего напряжения (3-32 В) позволяет использовать его с выбранным микроконтроллером, использующим напряжение 3.3 В. Структура макета системы управления приведена на рисунке 2. Для звуковой и световой сигнализации о работе печи в схему включены све-тодиод и звуковой извещатель, а также миниатюрная клавиатура, для локального управления.
Рис. 2. Структура макета системы управления
Алгоритм управления температурой внутри горна печи осуществляется с помощью цифрового ПИД регулятора, программно реализованного на микроконтроллере. За основу была взята библиотека в^егРГО [9], разработанная Александром Гайвером. Для упрощения схемотехники системы управления, а также учитывая большую инерционность печи, постоянная времени которой составляет десятки минут, был выбран режим управления нагревателем по методу переключения через ноль (рис. 3).
LINE
INPUT
OUTPUT
III......................1..............
Рис. 3. Реализация режимов управления нагревателем.
Импульсно-фазовое управление: а - правление по метод переключения через ноль - б
При реализации такого режима управление производится не каждую половину периода колебания напряжения в сети переменного тока, а каждую секунду, при делении секундного интервала на 50 частей. Это позволило существенно снизить требования к нагрузке на процессор, а также - снизить помехи, генерируемые при фазовом управлении. Для обеспечения качественного регулирования и своевременного переключения реле использовано аппаратное прерывание по таймеру на основе библиотеки Ticker [10], обеспечивающая достаточную точность реакции (порядка 100 мкс.).
Структура системы управления изображена на рисунке 4. Она разделена на «аналоговую» и «цифровую» части, согласно типам сигналов и процессов, протекающих в них.
Рис. 4. Структура системы управления лабораторной печью
Математическая модель печи была разработана на основе метода накопителей и потоков в классе ОДУ. Система уравнений математической модели имеет вид (1):
dit *=(р(и^^)) d 4 = -J- ( ) + S^4)--»ext )-S2a^-С ))
(1)
из справочника или оценены в процессе идентификации модели.
Для структуры модели оказался существенным и конвективный (пропорциональный первой степени температуры) и лучистый (пропорциональный четвертой степени температуры) способы передачи тепла, особенно при температурах горна выше 200 °С. Сбор данных осуществлялся с помощью разработанной системы сбора телеметрической информации, что послужило способом её тестирования.
После проведения тестовых экспериментов на макете лабораторной печи, параметры модели были идентифицированы с помощью метода наименьших квадратов для дискретного уравнения вида:
(2)
Второй порядок уравнения регрессионного уравнения определяется неизмеримостью температуры 01 нагревателя. Изменением температуры окружающей среды за время эксперимента пренебрегаем.
Идентифицированная модель была использована для выбора параметров дискретного ПИД - регулятора с использование модуля «Nonlinear Control Design» пакета Matlab.
Мобильное приложение для управления печью обеспечивает двунаправленную связь с объектом управления по сети WiFi, получение, визуализацию и архивирование телеметрической информации, и передачу команд в управляющий микроконтроллер [17, 18].
Результаты и обсуждение
На первом этапе исследований печь с системой микроконтроллерного управления была испытана в разомкнутом режиме управления для оценки температур, которые достигаются при подаче на нагреватель управляющего воздействия со скважностью 0.2, 0.5, 0.75 и 1.0. При этом, также, оценивалась постоянная времени печи. На рисунке 5 показано включение печи на мощность 1000 Вт (скважность 1.0).
Переходной процесс по температуре
В уравнениях (1) с индексом «1» включены параметры нагревателя, с индексом «2» - параметры горна, с индексом «ext» - температура окружающей среды. Параметры системы: m1, m2 - массы нагревателя и горна, с1, c2 - удельные теплоемкости нагревателя и горна, S1, S2 (площадь поверхностей нагревателя и горна, X - коэффициент теплоотдачи, е - излучательная способность - могут быть измерены, взяты
Рис. 5. Переходной процесс в печи с разомкнутым управлением
Управление при этом производилось непосредственно от компьютера, и телеметрические данные получались по последовательному каналу в программу «Монитор порта» среды программирования микроконтроллеров Arduino IDE [11]. Данные, полученные в «Мониторе порта», после окончания эксперимента сохранялись в текстовый файл в ASCII - кодировке, и обрабатывались в математическом пакета Matlab.
Поскольку печь представляет собой мощный, но инерционный объект, для исключения температурных перенапряжений в тигле нагрев осуществлялся в ступенчатом режиме.
Первый период нагрева, длительностью 390 секунд, разогрел печь до 100 °С, после чего нагреватель был отключен на 300 секунд для выравнивания температуры. На втором этапе нагрева печь была разогрета до 225 °С, на что потребовалось включение нагревателя на 850 секунд. После чего нагреватель был отключен, и печь остывала до комнатной температуры. Постоянная времени печи, таким образом, может быть оценена в 1200-1500 секунд.
На втором этапе испытаний были собраны экспериментальные телеметрические данные о зависимости температуры от времени и скважности управляющего воздействия, и проведена идентификация параметров модели. Результат идентификации параметров модели приведен на рисунке 6.
| Идентификация параметров модели
0 1000 2000 3000 4000 5000
время.секунды
Рис. 6. результат идентификации параметров модели (1) с помощью разностного уравнения (2)
Гладкая линия (I) - модельный результат, линия с помехами (II) - экспериментальный результат. Оценка параметров модели (2) линейным методом наименьших квадратов приведены в таблице 1.
Таблица 1
Оценки параметров модели (2)
Из величины оценок видно, что влияние излучения на температуре, достигнутой в эксперименте (70 °С), невелико. Однако оно будет существенно при более высоких температурах.
Хотя расхождение между модельными и экспериментальными данными является более значительным, чем требуемая точность регулирования температуры, однако для оптимизации настройки параметров регулятора такая модель является достаточной. После настройки коэффициентов дискретного регулятора, и замыкания отрицательной обратной связи, отклонение измеряемой температуры от заданной не превышало 1%.
Интерфейс управления лабораторной печью реализован в виде трех вариантов: локальное управление с клавиатуры на корпусе системы управления, с помощью мобильного приложения, и с помощью телеграм-бота.
Мобильное приложение и телеграм-бот позволяют осуществлять удаленное управление и мониторинг процесса работы печи через сеть Интернет или облачный сервис, соответственно [19-21]. Кроме того, телеграм-бот обеспечивает журналирование информации о режимах работы печи. Телеметрическая информация может быть сохранена в файл в формате «машиночитаемый ]боп» для дальнейшего анализа корректности условий проведения эксперимента. На рисунке 7 приведен пример скриншота экрана телеграм-бота мониторинга температуры печи.
20:03 -1 Ф @ ■■• 0,4КБ/с'О .illl fi USD' j KuxneBot* V ' бот :
163368161385221 31.00 27.25 22.88 229 0 09:02
163397 161421939 31.00 27.25 22.88 229 0 09:03
* 1 163433 161452284 31.00 27.19 22.81 229 0 ■ J
Рис. 7. Экран телеграм-бота управления работой лабораторной печи
На экране бота, в телеметрическом сообщении, последовательно идут: время в секундах работы печи с момента включения, время в секундах в формате UNIX-time, заданная температура °C, текущая температура в горне °C, температура в помещении °C, мощность нагревателя [Вт], бит включения реле нагревателя.
На рисунке 8 приведен внешний вид экрана мобильного приложения, позволяющего управлять работой лабораторной печи дистанционно через сеть WiFi. Приложение может использоваться на любом смартфоне под управлением ОС Android версии старше 9.0.
na раметры модели
a1 a2 а3 1 а4 1 а5
численные оценки
0.579 0.423 5.32*10-8 | -5.86*10-8 | 4.49*10-8
,. *|| в"," 92 4 W 13:54
О А 192 168.43.111/« Ф GD О
PLITKA
РЕЛЕ
ON
ON OFF
Текущая температура в "С
223
Заданная температура в °С
250
Скважность реле
748
Обновить
Рис. 8. Экран мобильного приложения для управления работой лабораторной печи
Заключение
На основе вышеизложенной информации можно утверждать, что все задачи, поставленные в работе успешно выполнены и цель работы - обеспечение заданной температуры проведения химического синтеза при лабораторных экспериментах, обеспечение мониторинга и управления процессом синтеза с использованием эргономичных дистанционных (облачных) технологий - достигнута.
За счет разработки и идентификации математической модели печи и проведения процедуры идентификации ее параметров, были определены параметры цифрового регулятора температуры, исключающие перерегулирование и колебательные процессы по температуре, не допустимые при многостадийном синтезе.
Разработанная прецизионная лабораторная печью для получения наночастиц с системой программного управления и облачным мониторингом полностью удовлетворяет выдвинутым техническим требованиям и может использоваться для проведения экспериментальных исследований.
Литература
1. Auchynnikava E.A., Vorobeva S.A. Synthesis and properties of the copper nanoparticles, obtained by two-stage reduction // Вестник БГУ. Сер. 2. 2015. № 1.
2. Zhu H., Zhang C., Yin Y. Novel synthesis of copper nanoparticles: influence of the synthesis conditions on the particle size // Nano-technology. 2005. T. 16. №. 12. C. 3079.
3. Yulia Shlapa, Sergii Solopan, Andrii Bodnaruk. Effect of Synthesis Temperature on Structure and Magnetic Properties of (La,Nd)0.7Sr0.3Mn03 // Nanoscale Research Letters. Vol.12, 2017.
4. Salehi-Ashani Saeida, Tighe Susan. Investigation of the Effects of Long-Term Aging and Testing Temperature Sensitivity on the Flexibility Index (FI) Parameter Obtained from the Illinois Flexibility Index Test (I-FIT) // Lecture Notes in Civil Engineering. Vol. 248, pp. 367-379, 2023. DOI 10.1007/978-981-19-1004-3_31
5. Babaei Elahe, Bazyari Amin. Effects of drying conditions on physicochemical properties of epoxide sol-gel derived a-Fe203 and NiO: A comparison between xerogels and aerogels // Ceramics International. Volo. 48, no. 22, pp. 33340-3334915, 2022. DOI 10.1016/j.ceramint.2022.07.277
6. Yasuda Hiroshia, Miyoshi Hirokazub. Thermally Controllable Decolorization of Reusable Radiochromic Complex of Polyvinyl Alcohol, Iodine and Silica Nanoparticles (PAISiN) Irradiated with y-rays // Applied Sciences (Switzerland). Vol. 12, no. 6, 2022. DOI 10.3390/app12062959
7. Srivastava Vartikaa, Beg Mukarramb, Sharma Shivanjalib, Choubey Abhay Kumara. Application of manganese oxide nanoparticles synthesized via green route for improved performance of water-based drilling fluids // Applied Nanoscience (Switzerland). Vol. 11, no. 8, pp. 2247-2260, 2021, DOI 10.1007/s13204-021-01956-8
8. Bayani Siavasha, Taghiyari Hamid R., Papadopoulos Antonios N. Physical and mechanical properties of thermally-modified beech wood impregnated with silver nano-suspension and their relationship with the crystallinity of cellulose // Polymers. Vol. 11, no. 101, 2019. DOI 10.3390/polym11101538
9. ESP8266EX Datasheet. Version 6.8. Espressif Systems. 2022. [Электронный ресурс] URL: https://www.espressif.com/sites/default/files/documentation/0a-esp8266ex_datasheet_en.pdf.
10. NodeMCU Documentation. [Электронный ресурс] URL: https://nodemcu.readthedocs.io/en/release/en/modules/tmr/
11. Термопара типа К (ТХА). Характеристики. URL: https://electro-nagrev.ru/catalog/materialy-dlya-nagrevatelnykh-elementov/termopary/termopara-tipa-k/
12. MAX6675. Cold-Junction-Compensated K-Thermocouple-. to-Digital Converter (0°C to +1024°C). Maxim Integrated. Rev.2, 4/14. URL: https://www.rlocman.ru/datasheet/pdf.html?di=167953
13. Fotek SSR Series. Solid State Relay. Guiding pf Model. URL: https://datasheetspdf.com/pdf789330/Fotek/SSR-10DA/1
14. GyverPID - библиотека PID регулятора для Arduino. URL: https://github.com/GyverLibs/GyverPID
15. Arduino Ticker Library v4.x.x. URL:https://github.com/ sstaub/Ticker
16. Arduino IDE users guide. URL: https://www.manualslib.com/ manual/1208079/Arduino-Uno.html?page=5#manual.
17. Елагин В. С., Спиркина А. В., Владыко А. Г. и др. Основные сетевые характеристики Blockchain трафика и подходы к моделированию // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Т. 14. № 4. С. 39-45. DOI 10.36724/2072-8735-2020-14-4-39-45. EDN QWRTMK.
18. Кузнецов В. С., Волков А. С., СолодковА. В., Дорошенко В. А. Разработка системы синхронизации на основе сложных широкополосных сигналов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Т. 14. № 5. С. 4-14. DOI 10.36724/2072-8735-2020-14-5-4-14. EDN LMLHRA.
19. Токтошов Г. Ы., Юргенсон А. Н., Мигов Д. А. О сложности задач оптимизации сетей инженерных коммуникаций // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Т. 14. № 9. С. 17-23. DOI 10.36724/2072-8735-2020-14-9-17-23. EDN NZUDES.
20. Куприянов Д. О. Математическое моделирование потока заявок к облачному вычислительному кластеру // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Т. 14. № 10. С. 39-44. DOI 10.36724/2072-8735-2020-14-10-39-44. EDN MWCXTC.
21. Volkov A. O. Evaluation of cloud computing cluster performance // T-Comm. 2020. Vol. 14. No 12. P. 72-79. DOI 10.36724/20728735-2020-14-12-72-79. EDN PKDELQ.
A PRECISION LABORATORY FURNACE FOR PRODUCING NANOPARTICLES WITH A PROGRAM CONTROL SYSTEM AND CLOUD MONITORING
ALEXANDER D. LUKYANOV
Rostov-on-Don, Russia
MARAT I. AZNABAEV
Rostov-on-Don, Russia
ELIZAVETA V. PLEKHANOVA
Rostov-on-Don, Russia
IRINA R. KAPITANOVA
Rostov-on-Don, Russia
TATYANA G. PLEKHANOVA
Rostov-on-Don, Russia
KEYWORDS: precision furnace, nanoparticles, control, modeling, cloud monitoring, microcontroller.
ABSTRACT
Introduction: The development of a precision reaction furnace with a microprocessor control system based on an loT class ESP-8266 microcontroller and a K-type thermocouple is presented. The temperature in the furnace hearth is maintained in the range from 50 to 350 °C with an accuracy of 1%. The temperature compensation of the cold junction of the thermocouple is provided. To improve the control accuracy and adjust the controller parameters, a reference mathematical model is used. Methods: a procedure for identifying the parameters of the reference model using the least squares has been developed. Regulator settings eliminate the occurrence of overshoot or fluctuations in the transient. A mode for monitoring the temperature and current power of
the heater with visualization and logging of telemetry data to the cloud service (Telegram bot) has been implemented. Results: a mobile application implemented on a smart phone allows you to remotely receive temperature data and control the operating modes of the furnace. The duration of the experiment is actually not limited, the continuous operation of the furnace was tested on an interval of 24 hours. For high temperatures, in order to preserve the crucible, a mode of automatic stepwise heating and cooling is implemented. The furnace allows chemical reactions to be carried out at high temperatures in stabilization or program control modes, including decomposition reactions or the synthesis of nanoparticles from copper and other metals.
REFERENCES
1. E.A. Auchynnikava, S.A. Vorobeva (2015). Synthesis and properties of the copper nanoparticles, obtained by two-stage reduction. Bulletin of BSU. Vol. 2. No. 1.
2. H. Zhu, C. Zhang, Y. Yin (2005). Novel synthesis of copper nanoparticles: influence of the synthesis conditions on the particle size. Nanotechnology. Vol. 16. No. 12. P. 3079.
3. Yulia Shlapa, Sergii Solopan, Andrii Bodnaruk (2017). Effect of Synthesis Temperature on Structure and Magnetic Properties of (La,Nd)0.7Sr0.3Mnû3. Nanoscale Research Letters. Vol.12.
4. Salehi-Ashani Saeida, Tighe Susan (2023). Investigation of the Effects of Long-Term Aging and Testing Temperature Sensitivity on the Flexibility Index (FI) Parameter Obtained from the Illinois Flexibility Index Test (I-FIT). Lecture Notes in Civil Engineering. Vol. 248, pp. 367-379. DOI 10.1007/978-981-19-1004-3_31
5. Babaei Elahe, Bazyari Amin (2022). Effects of drying conditions on physicochemical properties of epoxide sol-gel derived a-Fe2O3 and NiO: A comparison between xerogels and aerogels // Ceramics International Vol. 48, no. 22, pp. 33340-3334915. DOI 10.1016/j.ceramint.2022.07.277
6. Yasuda Hiroshia, Miyoshi Hirokazub (2022). Thermally Controllable Decolorization of Reusable Radiochromic Complex of Polyvinyl Alcohol, Iodine and Silica Nanoparticles (PAISiN) Irradiated with y-rays. Applied Sciences (Switzerland) Vol. 12, no. 6. DOI 10.3390/app12062959
7. Srivastava Vartikaa, Beg Mukarramb, Sharma Shivanjalib, Choubey Abhay Kumara (2021). Application of manganese oxide nanoparticles synthesized via green route for improved performance of water-based drilling fluids. Applied Nanoscience (Switzerland). Vol 11, no. 8, pp. 22472260. DOI 10.1007/s13204-021-01956-8
8. Bayani Siavasha, Taghiyari Hamid R. Papadopoulos Antonios N. (2019). Physical and mechanical properties of thermally-modified beech wood impregnated with silver nano-suspension and their relationship with the crystallinity of cellulose. Polymers. Vol. 11, no. 101. DOI 10.3390/polym11101538
9. ESP8266EX Datasheet. Version 6.8. Espressif Systems. 2022. URL: https://www.espressif.com/sites/default/files/ documentation/0a-esp8266ex_datasheet_en.pdf.
10. NodeMCU Documentation. URL: https://nodemcu. readthedocs.io/ en/release/en/modules/tmr/
11. Termocouple type K (TXA). Characteristics. URL: https://electro-nagrev.ru/catalog/materialy-dlya-nagrevatel-nykh-elementov/termopary/termopara-tipa-k.
12. MAX6675. Cold-Junction-Compensated K-Thermocouple-. to-Digital Converter (0°C to +1024°C). Maxim Integrated. Rev.2, 4/14. URL: https://www.rlocman.ru/ datasheet/pdf.html?di=167953
13. Fotek SSR Series. Solid State Relay. Guiding pf Model. URL: https://datasheetspdf.com/pdf/789330/Fotek/SSR-10DA/1
14. GyverPID - Library for PID controller for Arduino. URL: https://github.com/GyverLibs/GyverPID.
15. Arduino Ticker Library v4.x.x. URL: https://github.com/ sstaub/Ticker.
16. Arduino IDE users guide. // URL: https://www.manual-slib.com/manual/1208079/Arduino-Uno.html?page=5#manual
17. V. S. Elagin, A. V. Spirkina, A. G. Vladyko et al. (2020). Basic network characteristics of Blockchain traffic and
approaches to modeling. T-Comm. Vol. 14. No. 4, pp. 39-45. DOI 10.36724/2072-8735-2020-14-4-39-45.
18. V. S. Kuznetsov, A. S. Volkov, A. V. Solodkov, V. A. Doroshenko (2020). Development of a synchronization system based on complex broadband signals. T-Comm. Vol. 14. No. 5, pp. 4-14. DOI 10.36724/2072-8735-2020-14-5-4-14.
19. G. Y. Toktoshov, A. N. Yurgenson, and D. A. Migov (2020). On the complexity of engineering communications network optimization problems. T-Comm. Vol. 14. No. 9, pp. 1723. DOI 10.36724/2072-8735-2020-14-9-17-23.
20. D. O. Kupriyanov (2020). Mathematical modeling of the flow of applications to a cloud computing cluster. T-Comm. Vol. 14. No. 10, pp. 39-44. DOI 10.36724/2072-8735-2020-14-10-39-44.
21. A. O. Volkov (2020). Evaluation of cloud computing cluster performance. T-Comm. Vol. 14. No. 12, pp. 72-79. DOI 10.36724/2072-8735-2020-14-12-72-79.
INFORMATION ABOUT AUTHORS:
Alexander D. Lukyanov, Head of the Department of Automation of Production Processes, Don State Technical University, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Rostov-on-Don, Russia
Marat I. Aznabaev, bachelor's student in the direction of "Automation of technological processes and production" of the Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia
Elizaveta V. Plekhanova, Candidate of Chemical Sciences, Associate Professor of the Department of Chemistry, Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia
Irina R. Kapitanova, undergraduate student in the direction of "Nanoengineering", Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia Tatyana G. Plekhanova, Candidate of Economics, Associate Professor of the Department "Economics and Management" of the Shakhty Road Institute (branch) of the South Russian State Polytechnic University (NPI) M.I. Platova, Rostov-on-Don, Russia
For citation: Lukyanov A.D., Aznabaev M.I., Plekhanova E.V., Kapitanova I.R., Plekhanova T.G. A precision laboratory furnace for producing nanoparticles with a program control system and cloud monitoring. H&ES Reserch. 2022. Vol. 14. No 5. P. 45-52. doi: 10.36724/2409-54192021-14-5-45-52 (In Rus)
