CN104297504A - 一种自动化气相色谱控制*** - Google Patents
一种自动化气相色谱控制*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN104297504A CN104297504A CN201410567617.1A CN201410567617A CN104297504A CN 104297504 A CN104297504 A CN 104297504A CN 201410567617 A CN201410567617 A CN 201410567617A CN 104297504 A CN104297504 A CN 104297504A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- peak
- chromatographic
- data
- control
- chromatogram
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)
Abstract
本发明涉及检测分析仪器技术领域,具体来说是一种自动化气相色谱控制***,包括自动化气相色谱仪中心控制器、网络化及数据通信接口、自动化色谱数据处理控制工作站和色谱分析数据库,自动化色谱数据处理控制工作站包括色谱图处理与分析模块,采用嵌入式技术、软件构件技术、网络化技术等。本发明同现有技术相比,优点在于:实现气相色谱控制***在管控与处理分析过程中的一体化,使气相色谱仪从嵌入式控制、作业管理、数据采集、色谱处理与分析、到统计报表等整体性更强;实现色谱分析仪的网络化控制与共享;实现色谱仪控制与处理分析软的件构件化、组态化,使色谱仪软件可根据用户的需求变化,积木式快速扩展新的功能。
Description
[技术领域]
本发明涉及检测分析仪器技术领域,具体来说是一种自动化气相色谱控制***。
[背景技术]
气相色谱仪在石油、化工、生物化学、医药卫生、食品工业、环保等方面应用很广,不仅能用于定量和定性分析外,还能测定样品在固定相上的分配系数、活度系数、分子量和比表面积等物理化学常数。
为了在生命科学、材料科学和环境科学等领域取得突破和发展,以及新兴技术的不断出现,气相色谱仪趋向于全自动化,全自动化气相色谱仪是一种高科技产品,它的发展受益于综合各种前沿技术的最新成果,同时,也面临各种前沿技术不断创新和发展的挑战。全自动化气相色谱仪需在气体流量、压力控制、多种检测器、自动进样器、色谱控制数据处理工作站以及网络***实现自动化、智能化等方面需要不断创新,由于产品功能的发展越来越依赖于信息技术,其整体水平与竞争力不仅表现在仪器本身的性能,包括灵敏度、可靠性、稳定性等,而且更加注重仪器的计算机化、智能化、网络化。同时,与仪器硬件相配套的软件***正成为科学仪器的核心所在。
目前,在全自动气相色谱仪方面国外有许多先进的产品,而在国内尚无同类产品。国内气相色谱仪产品也不少,但普遍落后于国外产品,因此,在高端产品方面主要依赖于进口,每年用于购买国外高端产品的花费巨大。尤其是在自动化、智能化、配套软件等方面较落后,主要表现在:
1)色谱控制、管理、处理、分析等的一体化程度低,使用不便;
2)网络化、集成化程度低,大多为单机操作***,对远程操控、网络共享等方面支持不够;
3)发展速度跟不上专业领域的应用需求,配套软件的组态化、构件化程度底,兼容性不高,一旦需要增加新的功能,往往造成软件开发的推倒重来。
[发明内容]
本发明的目的是根据以上所述的气相色谱仪自动化、智能化、配套软件等方面较落后、跟不上专业领域的应用需求等不足,发明一种采用嵌入式技术、软件构件技术、网络化技术等,涉及气相色谱仪中的从嵌入式控制、作业管理、数据采集、色谱处理与分析、色质联用、到网络化共享等一体化的自动化气相色谱控制***。
为了实现上述目的,设计一种自动化气相色谱控制***,包括自动化气相色谱仪中心控制器、网络化及数据通信接口、自动化色谱数据处理控制工作站和色谱分析数据库,自动化色谱数据处理控制工作站包括色谱图处理与分析模块,所述的色谱图处理与分析模块具体方法如下:
a.数据预处理:任何一个色谱***都存在***噪声,从色谱仪检测器输出的模拟信号是毫伏级的微小信号,需要经过放大器放大到-5~+5v之间,再由采集设备采集并转化为数字信号输入到计算机中,这个过程就常伴随有较大的随机干扰,必须经过数据预处理,噪声滤除,噪声滤除通过数字滤波实现,预处理的数字滤波方法包括:移动平均法、最小二乘曲线拟合法、阻尼最小二乘估计滤波法;
b.色谱峰识别:包括峰检测、峰上各特征点的检测、峰结构的识别、相邻峰重叠的判别、谱图基线校正,通过谱图识别,就可以获取谱图中峰的位置及净强度,为后续的定性、定量计算提供依据;
c.基线校正:色谱图的基线是在没有分析样品的情况下***的本底信号,计算色谱峰大小时需扣除仪器***的本底背景,即需要扣除基线以下的面积以获得色谱峰的净面积,因为待测物质的含量只与色谱峰的净强度有对应关系,色谱图中的基线往往会发生漂移、扭曲现象,属于色谱图中宽度大于峰宽水平的低频类噪声,当接连发生色谱峰重叠时,谱图中还会出现基线消失的情况,谱图基线校正方法主要有:线性模型法、高阶模型法、动态模型法;
d.色谱峰校正:理想状态下的色谱峰应该是高斯形曲线,然而对于某些混合物,无论怎样改变仪器的操作条件,很难使其中的某些组分在谱图上充分分离,这就形成了谱图中常见的谱峰重叠现象,为了准确测定面积,就需要进行色谱峰的校正,即对重叠峰进行分割,在进行重叠峰分割时,***主要考虑常见的两种情况:连峰型重叠峰和肩峰型重叠峰,对于分离度极为不好的峰的识别,或者遇到特殊混合样的情况,需要手动进行处理,由用户设置峰高门限、最小峰面积、以及分组时N值的大小参数,从而使***重新分析该周期的数据,满足样品分析和色谱峰校正;
e.峰高、峰面积计算:峰高和峰面积都可实现对色谱信号的定量分析,峰高即色谱峰的最高点至基线的垂直距离,峰面积是色谱图上的基本定量数据,峰面积测量的准确度直接影响定量结果,采样得到的色谱数据必须首先通过峰识别函数识别出色谱峰的各个特征点,然后定出谱图的基线,最后由积分函数对每个色谱峰进行积分得到峰面积;
f.样品浓度计算:当被分析样品的色谱峰被色谱工作站判定和积分后,***就可以把欲测样品组分的峰面积或峰高的数据给出或存储起来,用这些数据进行样品浓度计算,浓度计算方法包括:面积和峰高百分比、归一化法、外标法、内标法;
g.图谱特征提取:是指提取图像信息,把图像上的点分为不同的子集,其结果之一提取到一系列与时间序列相关的离散化直方图,在色谱图预处理、色谱峰识别、基线校正、样品浓度计算处理之后,可以通过图谱特征提取的方法,对具备典型特征的色谱图进行自动或手工特征提取,并存储到相关的特征库中,为指纹图谱相似度分析提供基础依据;
h.指纹图谱相似度分析:在图谱特征提取的基础上,形成离散化的指纹图谱,存储到指纹图谱库中,为色谱指纹图谱相似度分析提供参考。
所述的自动化气相色谱仪中心控制器包括:
数据传输模块:基于RJ45网络接口开发色谱处理与分析工作站的通信接口,满足色谱工作站与中心控制器之间的传输数据量大的要求,实现任意一台色谱工作站都可以直接控制多台色谱设备,
自动进样控制模块:包括溶剂清洗、样品清洗、定量取样、顺序操作控制、故障检测,自动进样器实时多路PWM脉宽调制配置进样器多轴控制***驱动,从而组成多功能的一体化的控制器,自动进样器可提供联机和脱机两种工作方式,
多种检测器数据采集:数据通信接口包含多种检测器数据采集接口、命令控制接口和故障预警接口,基于嵌入式方法和通信控制方法,中心控制器与自动进样器、各类检测器的通信接口采用串行通信为主;
气相色谱的温度控制、电子气体流量控制与事件控制:根据气相色谱温度控制、电子气体流量控制与事件控制的需求,满足多道多阶温度程序升温、等温控制要求,满足多种气体的电子气体流量控制要求,
故障诊断:采用虚拟仪器方法,利用软件在设备屏幕上构成虚拟仪表面板,在硬件的支持下对设备状态进行检测,硬件配置选用数据采集板作为数据采集设备,软件配置通过指令收发的响应时间,对信号进行分析,采用专家***、神经网络,故障树方法进行故障分析和诊断。
所述的网络化及数据通信接口包括:
远程控制:实现GC网络化,通过网络联结实现远程控制,在服务器端可以通过命令串、控制程序控制在线设备的运行;
远程检测:通过网络联结实现远程检测,在服务器端可以检测在线设备的状态、运行情况,对在线设备作出性能评估;
远程诊断:通过网络联结实现远程诊断,在服务器端可以通过信息状态库的自学习经验,诊断检测在线设备的运行情况及判别其故障情况;
远程管理:通过网络联结实现远程管理,在服务器端可以通过信息管理要求对在线设备作出实验室运营管理。
所述的色谱分析数据库包括作业信息库、故障诊断信息库、***管理数据库、样品校正数据库、指纹图谱库,作业信息库和故障诊断信息库是色谱分析嵌入式控制器的基础,为其提供参数配置、任务配置提供支撑;样品原始色谱库存储样品的原始信息,经过色谱峰识别、基线校正等处理过的信息存在样品校正数据库中;指纹图谱库是样品浓度计算、图谱特征提取处理的结果,***管理数据库则为***的配置管理、样品管理、谱图峰型管理、谱图特征管理、算法配置管理和***日志管理提供保障。
本发明同现有技术相比,优点在于:
1.实现气相色谱控制***在管控与处理分析过程中的一体化,使气相色谱仪从嵌入式控制、作业管理、数据采集、色谱处理与分析、到统计报表等整体性更强;
2.实现色谱分析仪的网络化控制与共享,可通过计算机网络实现***的“远程操作”、“远程控制”、“远程诊断”、“远程管理”;
3.实现色谱仪控制与处理分析软的件构件化、组态化,使色谱仪软件可根据用户的需求变化,积木式快速扩展新的功能。
[附图说明]
图1是本发明的***总体框架;
[具体实施方式]
下面结合附图对本发明作进一步说明,这种装置的结构和原理对本专业的人来说是非常清楚的。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明围绕自动气相色谱GC(Gas Chromatography)自动化控制***的总体目标的需求,基于嵌入式技术、CPLD技术、计算机自动控制技术和分析仪器局域网络应用技术,研发自动化色谱数据处理控制工作站及相关的自动化***,面向环境检测、生物制药、食品安全等领域,提供专业领域的色谱分析软件包,实现仪器的网络化规范,促进和提升上述领域的色谱分析的自动化水平。
如图1所示,本发明的控制***由自动化气相色谱仪中心控制器、网络化及数据通信接口、自动化色谱数据处理控制工作站、和色谱分析数据库四部分组成。
1)自动化气相色谱仪中心控制器作业控制与管理
自动化气相色谱仪中心控制器作业控制与管理主要包含:与自动化色谱数据处理控制工作站的数据传输、自动进样器控制、多种检测器数据采集、气相色谱温度控制、时间程序控制和故障诊断等技术。
(1).数据传输
基于RJ45网络接口开发色谱处理与分析工作站的通信接口,符合局域网的标准,满足色谱工作站与中心控制器之间的传输数据量大的要求,实现任意一台色谱工作站都可以直接控制多台色谱设备,具有较高的灵活性和较强的可靠性;
(2).自动进样控制
自动进样器的操作包括:溶剂清洗功能、样品清洗功能、定量取样功能、顺序操作控制、故障检测等功能,自动进样器实时多路PWM脉宽调制配置进样器多轴控制***驱动,从而组成多功能的一体化的控制器,自动进样器可提供联机和脱机两种工作方式。
(3).多种检测器数据采集
数据通信接口的研发包含多种检测器数据采集接口、命令控制接口和故障预警接口等,基于嵌入式技术和通信控制技术,中心控制器与设备(自动进样器、各类检测器)的通信接口采用串行通信为主,主要考虑***的设备控制是以MCU、SOC、ARM嵌入式设计为主,该类设备主要特点是以低速通信为主。因此设计满足RS232/485/USB(通信速率2.4-38.4kBd自适应、USB=1Mb)的底层的通信协议,符合GC-MS气质联用***的要求。开发自动进样器、以及各类检测器,包括TCD、FID、ECD、FPD、PID等的相互通信接口,通过工作站对色谱仪***进行数据处理和自动化的控制,提升整个***的智能化、自动化水平。
(4).气相色谱的温度控制、电子气体流量控制与事件控制
根据气相色谱温度控制、电子气体流量控制(EPC、EFC)与事件控制的需求,满足多道多阶温度程序升温、等温控制要求,满足多种气体(氢气、氮气、空气)的电子气体流量控制要求,以C语言进行编程便于维护和不同控制要求的软件移植。
(5).故障诊断
采用虚拟仪器技术,利用软件在设备屏幕上构成虚拟仪表面板,在硬件的支持下对设备状态进行检测。硬件配置选用数据采集板作为数据采集设备,软件配置通过指令收发的响应时间,对信号进行分析,采用专家***、神经网络,故障树等方法进行故障分析和诊断。
2)网络化部署和数据通信接口
采用计算机网络技术和数据库技术,实现***的“四远操作”,即“远程操作”、“远程控制”、“远程诊断”、“远程管理”,为色谱仪***网络化管理和自动化操作控制提供基础。
(1).远程控制:实现GC网络化,符合物联网节点化规范,通过网络联结实现远程控制,在服务器端可以通过命令串、控制程序控制在线设备的运行。
(2).远程检测:通过网络联结实现远程检测,在服务器端可以检测在线设备的状态、运行情况,对在线设备作出性能评估。
(3).远程诊断:通过网络联结实现远程诊断,在服务器端可以通过信息状态库的自学习经验,诊断检测在线设备的运行情况及判别其故障情况。
(4).远程管理:通过网络联结实现远程管理,在服务器端可以通过信息管理要求对在线设备作出实验室运营管理。
3)基于构件化的色谱处理与分析工作站软件***
采用软件构件化技术,研究提出面向色谱仪配套软件的共性技术架构,将色谱仪控制与分析软件分解为嵌入式控制软件、网络化通信、色谱图处理、色谱特征分析、数学计算、数据库处理、可视化展示等一系列相互独立的色谱控制与分析领域构件包,提出构件包之间的技术接口规范,实现色谱仪控制与分析软件的组态化、构件化,提高该软件的兼容性、可扩展性,为解决目前国产色谱仪配套软件集成性差、与硬件兼容性差、客户化困难等问题提供技术手段。
4)色谱图处理与分析技术
色谱图处理与分析技术主要包含数据预处理、色谱图处理和色谱图分析三大部分组成。色谱图处理包含色谱峰识别、基线校正、峰高面积计算、色谱峰校正及处理等,色谱图分析主要包含样品浓度计算、图谱特征提取和指纹图谱相似度分析等。在色谱分析仪及控制器的支持下,样品中组分的浓度被转换成强弱不同的电压信号,通过谱图采集形成样品谱图信息库。色谱分析的主要目的就是要对样品组分进行定量分析,得出样品中各组分的百分含量。
(1).数据预处理
任何一个色谱***都存在***噪声。从色谱仪检测器输出的模拟信号是毫伏级的微小信号,需要经过放大器放大到-5~+5v之间,再由采集设备采集并转化为数字信号输入到计算机中,这个过程就常伴随有较大的随机干扰,必须经过数据预处理——噪声滤除。噪声滤除一般通过数字滤波实现,可以根据不同的情况应用或设计各种行之有效的算法。预处理常用的数字滤波技术有:移动平均法、最小二乘曲线拟合法、阻尼最小二乘估计滤波法等。
(2).色谱峰识别
色谱图中峰的准确识别至关重要,因为色谱峰代表了样品中的一种成分,如果漏掉或者误识色谱峰,将直接导致组分分析结果错误,从而进一步影响到工作人员对样品作出准确的判断。另一方面,组分分析结果一旦入库,会导致日后对该类物质的横向或纵向的对比研究失去了意义,因此如何准确快速识别色谱峰是必须要解决的一个关键问题。谱图识别包括峰检测(主要是指峰起点的检测)、峰上各特征点的检测、峰结构的识别、相邻峰重叠的判别、谱图基线校正等。通过谱图识别,就可以获取谱图中峰的位置及净强度,为后续的定性、定量计算提供依据。
(3).基线校正
色谱图的基线是在没有分析样品的情况下***的本底信号。计算色谱峰大小时需扣除仪器***的本底背景,即需要扣除基线以下的面积以获得色谱峰的净面积,因为待测物质的含量只与色谱峰的净强度有对应关系。色谱图中的基线往往会发生漂移、扭曲等现象,属于色谱图中宽度大于峰宽水平的低频类噪声,当接连发生色谱峰重叠时,谱图中还会出现基线“消失”的情况。谱图基线校正方法主要有:线性模型法、高阶模型法、动态模型法,其中动态模型法具有良好的自适应性,已被广泛应用于色谱图的基线校正。
(4).色谱峰校正
理想状态下的色谱峰应该是高斯形曲线,然而对于某些混合物,无论怎样改变仪器的操作条件,很难使其中的某些组分在谱图上充分分离,这就形成了谱图中常见的谱峰重叠现象。为了准确测定面积,就需要进行色谱峰的校正,即对重叠峰进行分割。在进行重叠峰分割时,本发明的***主要考虑常见的两种情况:连峰型重叠峰和肩峰型重叠峰。对于分离度极为不好的峰的识别,或者遇到特殊混合样的情况,需要手动进行特别的处理。由用户设置峰高门限、最小峰面积、以及分组时N值的大小等参数,从而使***重新分析该周期的数据,满足特殊情况的样品分析和色谱峰校正。
(5).峰高、峰面积计算
峰高和峰面积都可实现对色谱信号的定量分析。峰高即色谱峰的最高点至基线的垂直距离。峰高的测量技术较简单,所以较容易实现。峰面积是色谱图上的基本定量数据,峰面积测量的准确度直接影响定量结果。采样得到的色谱数据必须首先通过峰识别函数识别出色谱峰的各个特征点,然后定出谱图的基线,最后由积分函数对每个色谱峰进行积分得到峰面积。
(6).样品浓度计算
当被分析样品的色谱峰被色谱工作站判定和积分后,***就可以把欲测样品组分的峰面积或峰高的数据给出或存储起来,用这些数据进行样品浓度计算。常用的样品浓度计算方法有:面积和峰高百分比、归一化法、外标法、内标法等。
(7).图谱特征提取
图谱特征提取是色图谱分析和处理的技术之一,是指通过相关的方法和技术提取图像信息,把图像上的点分为不同的子集,其结果之一提取到一系列与时间序列相关的离散化直方图。在色谱图预处理、色谱峰识别、基线校正、样品浓度计算等处理之后,可以通过图谱特征提取的方法,对具备典型特征的色谱图进行自动或手工特征提取,并存储到相关的特征库中,为指纹图谱相似度分析提供基础依据。
(8).指纹图谱相似度分析
色谱指纹图谱相似度是评价样品质量稳定性的有效手段之一。在图谱特征提取的基础上,形成离散化的指纹图谱,存储到指纹图谱库中,为色谱指纹图谱相似度分析提供参考。标准化的数据分类格式能方便地建立专业领域的指纹图谱和与国家标准图谱、国家药典图谱进行比对,为数据再加工、数据挖掘等深化应用发展建立良好的基础数据。
5)色谱分析数据库及信息管理功能
在嵌入式控制的分析配置、色谱图处理分析、色谱分析工作工作过程中,存在大量的输入输出和中间数据,是***工作和应用的基础,因此有必要开发相关的色谱分析数据库及信息管理***,从而提供有效的支撑和保障。
作业信息库和故障诊断信息库是色谱分析嵌入式控制器的基础,为其提供参数配置、任务配置提供支撑;样品原始色谱库存储样品的原始信息,经过色谱峰识别、基线校正等处理过的信息存在样品校正数据库中;指纹图谱库是样品浓度计算、图谱特征提取等处理的结果。***管理数据库则为***的配置管理、样品管理、谱图峰型管理、谱图特征管理、算法配置管理和***日志管理提供保障。
信息管理功能是色谱分析工作的重要组成部分,通过***配置管理,实现控制器的作业管理、样品管理等,通过峰值管理、图谱特征管理、算法配置管理等,可以为色谱图分析和处理提供应用提供有效的支撑。
自动化色谱数据处理控制工作站包含作业控制管理、数据预处理、色谱图处理与分析等模块,能够实现***的远程操作、控制、诊断、管理以及***的全盘自动化控制和数据处理。
自动化气相色谱仪中心控制器包括与自动化色谱数据处理控制工作站网络通信接口;与全自动气相色谱仪、自动进样器等设备的接口,实现从自动进样、数据采集、温度控制、电子气体流量(EFC、EPC)控制等操作。
Claims (4)
1.一种自动化气相色谱控制***,包括自动化气相色谱仪中心控制器、网络化及数据通信接口、自动化色谱数据处理控制工作站和色谱分析数据库,其特征在于自动化色谱数据处理控制工作站包括色谱图处理与分析模块,所述的色谱图处理与分析模块具体方法如下:
a.数据预处理:任何一个色谱***都存在***噪声,从色谱仪检测器输出的模拟信号是毫伏级的微小信号,需要经过放大器放大到-5~+5v之间,再由采集设备采集并转化为数字信号输入到计算机中,这个过程就常伴随有较大的随机干扰,必须经过数据预处理,噪声滤除,噪声滤除通过数字滤波实现,预处理的数字滤波方法包括:移动平均法、最小二乘曲线拟合法、阻尼最小二乘估计滤波法;
b.色谱峰识别:包括峰检测、峰上各特征点的检测、峰结构的识别、相邻峰重叠的判别、谱图基线校正,通过谱图识别,就可以获取谱图中峰的位置及净强度,为后续的定性、定量计算提供依据;
c.基线校正:色谱图的基线是在没有分析样品的情况下***的本底信号,计算色谱峰大小时需扣除仪器***的本底背景,即需要扣除基线以下的面积以获得色谱峰的净面积,因为待测物质的含量只与色谱峰的净强度有对应关系,色谱图中的基线往往会发生漂移、扭曲现象,属于色谱图中宽度大于峰宽水平的低频类噪声,当接连发生色谱峰重叠时,谱图中还会出现基线消失的情况,谱图基线校正方法主要有:线性模型法、高阶模型法、动态模型法;
d.色谱峰校正:理想状态下的色谱峰应该是高斯形曲线,然而对于某些混合物,无论怎样改变仪器的操作条件,很难使其中的某些组分在谱图上充分分离,这就形成了谱图中常见的谱峰重叠现象,为了准确测定面积,就需要进行色谱峰的校正,即对重叠峰进行分割,在进行重叠峰分割时,***主要考虑常见的两种情况:连峰型重叠峰和肩峰型重叠峰,对于分离度极为不好的峰的识别,或者遇到特殊混合样的情况,需要手动进行处理,由用户设置峰高门限、最小峰面积、以及分组时N值的大小参数,从而使***重新分析该周期的数据,满足样品分析和色谱峰校正;
e.峰高、峰面积计算:峰高和峰面积都可实现对色谱信号的定量分析,峰高即色谱峰的最高点至基线的垂直距离,峰面积是色谱图上的基本定量数据,峰面积测量的准确度直接影响定量结果,采样得到的色谱数据必须首先通过峰识别函数识别出色谱峰的各个特征点,然后定出谱图的基线,最后由积分函数对每个色谱峰进行积分得到峰面积;
f.样品浓度计算:当被分析样品的色谱峰被色谱工作站判定和积分后,***就可以把欲测样品组分的峰面积或峰高的数据给出或存储起来,用这些数据进行样品浓度计算,浓度计算方法包括:面积和峰高百分比、归一化法、外标法、内标法;
g.图谱特征提取:是指提取图像信息,把图像上的点分为不同的子集,其结果之一提取到一系列与时间序列相关的离散化直方图,在色谱图预处理、色谱峰识别、基线校正、样品浓度计算处理之后,可以通过图谱特征提取的方法,对具备典型特征的色谱图进行自动或手工特征提取,并存储到相关的特征库中,为指纹图谱相似度分析提供基础依据;
h.指纹图谱相似度分析:在图谱特征提取的基础上,形成离散化的指纹图谱,存储到指纹图谱库中,为色谱指纹图谱相似度分析提供参考。
2.如权利要求1所述的一种自动化气相色谱控制***,其特征在于所述的自动化气相色谱仪中心控制器包括:
数据传输模块:基于RJ45网络接口开发色谱处理与分析工作站的通信接口,满足色谱工作站与中心控制器之间的传输数据量大的要求,实现任意一台色谱工作站都可以直接控制多台色谱设备,
自动进样控制模块:包括溶剂清洗、样品清洗、定量取样、顺序操作控制、故障检测,自动进样器实时多路PWM脉宽调制配置进样器多轴控制***驱动,从而组成多功能的一体化的控制器,自动进样器可提供联机和脱机两种工作方式,
多种检测器数据采集:数据通信接口包含多种检测器数据采集接口、命令控制接口和故障预警接口,基于嵌入式方法和通信控制方法,中心控制器与自动进样器、各类检测器的通信接口采用串行通信为主;
气相色谱的温度控制、电子气体流量控制与事件控制:根据气相色谱温度控制、电子气体流量控制与事件控制的需求,满足多道多阶温度程序升温、等温控制要求,满足多种气体的电子气体流量控制要求,
故障诊断:采用虚拟仪器方法,利用软件在设备屏幕上构成虚拟仪表面板,在硬件的支持下对设备状态进行检测,硬件配置选用数据采集板作为数据采集设备,软件配置通过指令收发的响应时间,对信号进行分析,采用专家***、神经网络,故障树方法进行故障分析和诊断。
3.如权利要求1所述的一种自动化气相色谱控制***,其特征在于所述的网络化及数据通信接口包括:
远程控制:实现GC网络化,通过网络联结实现远程控制,在服务器端可以通过命令串、控制程序控制在线设备的运行;
远程检测:通过网络联结实现远程检测,在服务器端可以检测在线设备的状态、运行情况,对在线设备作出性能评估;
远程诊断:通过网络联结实现远程诊断,在服务器端可以通过信息状态库的自学习经验,诊断检测在线设备的运行情况及判别其故障情况;
远程管理:通过网络联结实现远程管理,在服务器端可以通过信息管理要求对在线设备作出实验室运营管理。
4.如权利要求1所述的一种自动化气相色谱控制***,其特征在于所述的色谱分析数据库包括作业信息库、故障诊断信息库、***管理数据库、样品校正数据库、指纹图谱库,作业信息库和故障诊断信息库是色谱分析嵌入式控制器的基础,为其提供参数配置、任务配置提供支撑;样品原始色谱库存储样品的原始信息,经过色谱峰识别、基线校正等处理过的信息存在样品校正数据库中;指纹图谱库是样品浓度计算、图谱特征提取处理的结果,***管理数据库则为***的配置管理、样品管理、谱图峰型管理、谱图特征管理、算法配置管理和***日志管理提供保障。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410567617.1A CN104297504A (zh) | 2014-10-22 | 2014-10-22 | 一种自动化气相色谱控制*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410567617.1A CN104297504A (zh) | 2014-10-22 | 2014-10-22 | 一种自动化气相色谱控制*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104297504A true CN104297504A (zh) | 2015-01-21 |
Family
ID=52317318
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410567617.1A Pending CN104297504A (zh) | 2014-10-22 | 2014-10-22 | 一种自动化气相色谱控制*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104297504A (zh) |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104914760A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-09-16 | 山东成泰化工有限公司 | 一种色谱分析数据报送控制方法及装置 |
CN106249599A (zh) * | 2016-09-28 | 2016-12-21 | 河南理工大学 | 一种基于神经网络预测的网络化控制***故障检测方法 |
CN107153757A (zh) * | 2017-04-05 | 2017-09-12 | 常俊宇 | 一种近海有机污染源自动监测方法 |
CN107239086A (zh) * | 2017-06-12 | 2017-10-10 | 成都凯圣捷科技有限公司 | 智能检测分析综合采集控制平台 |
CN107843682A (zh) * | 2016-09-19 | 2018-03-27 | 株式会社岛津制作所 | Voc废气连续分析装置的故障检测方法以及voc废气连续分析装置 |
CN108195839A (zh) * | 2018-01-03 | 2018-06-22 | 常州恒达生物科技有限公司 | 一种图像视频处理***及设备 |
CN108717119A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-10-30 | 南京红十字血液中心 | 酶联免疫检测的基于时间序列的随机质控加样方法 |
CN109358126A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-19 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种检测六氟化硫分解产物的色谱仪 |
CN109993285A (zh) * | 2016-01-20 | 2019-07-09 | 北京中科寒武纪科技有限公司 | 用于执行人工神经网络正向运算的装置和方法 |
CN112444589A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-05 | 深圳普门科技股份有限公司 | 色谱峰检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112863615A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-05-28 | 华谱科仪(大连)科技有限公司 | 基于双数据库架构的色谱分析*** |
CN112888943A (zh) * | 2018-08-28 | 2021-06-01 | Abb瑞士股份有限公司 | 用于检测与过程工厂中的气体色谱装置关联的故障的方法和控制*** |
CN113189260A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-07-30 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 一种氢同位素在线分析微色谱测控***及其控制方法 |
CN113640441A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-12 | 珠海鼎正国信科技有限公司 | 一种微流体色谱分离***及其分离方法 |
CN114200071A (zh) * | 2022-02-15 | 2022-03-18 | 华谱科仪(北京)科技有限公司 | 一种色谱仪集群控制方法及装置 |
WO2022179444A1 (zh) * | 2021-02-25 | 2022-09-01 | 华谱科仪(大连)科技有限公司 | 色谱分析***、色谱谱图的检测分析方法及电子设备 |
CN115855869A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-03-28 | 临沂海关综合技术服务中心 | 一种树种用气相质谱仪的检测装置及方法 |
CN116046968A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-05-02 | 北京澳诺科技有限公司 | 一种液相色谱工作站数据处理方法、***及可存储介质 |
CN116136518A (zh) * | 2023-04-20 | 2023-05-19 | 杭州泽天春来科技有限公司 | 色谱仪 |
WO2024123317A1 (en) * | 2022-12-05 | 2024-06-13 | Halliburton Energy Services, Inc. | Predictive chromatograph peak detection |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0329857A (ja) * | 1989-06-28 | 1991-02-07 | Shimadzu Corp | 自動分析ネットワークシステム |
US6493639B1 (en) * | 2000-05-16 | 2002-12-10 | Agilent Technologies, Inc. | Methods for sample identification using pattern recognition under locked conditions |
CN1551570A (zh) * | 2003-05-01 | 2004-12-01 | ��ʽ���絺���������� | 分析设备的远程支持*** |
CN101051397A (zh) * | 2007-01-04 | 2007-10-10 | 吉林大学 | 基于控制计算机的科学仪器工作状态监测方法 |
US20090037549A1 (en) * | 2006-03-23 | 2009-02-05 | Shimadzu Corporation | Data management system for an analyzing apparatus |
CN201488984U (zh) * | 2009-08-10 | 2010-05-26 | 重庆川仪自动化股份有限公司 | 自动分析气相色谱仪 |
-
2014
- 2014-10-22 CN CN201410567617.1A patent/CN104297504A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0329857A (ja) * | 1989-06-28 | 1991-02-07 | Shimadzu Corp | 自動分析ネットワークシステム |
US6493639B1 (en) * | 2000-05-16 | 2002-12-10 | Agilent Technologies, Inc. | Methods for sample identification using pattern recognition under locked conditions |
CN1551570A (zh) * | 2003-05-01 | 2004-12-01 | ��ʽ���絺���������� | 分析设备的远程支持*** |
US20090037549A1 (en) * | 2006-03-23 | 2009-02-05 | Shimadzu Corporation | Data management system for an analyzing apparatus |
CN101051397A (zh) * | 2007-01-04 | 2007-10-10 | 吉林大学 | 基于控制计算机的科学仪器工作状态监测方法 |
CN201488984U (zh) * | 2009-08-10 | 2010-05-26 | 重庆川仪自动化股份有限公司 | 自动分析气相色谱仪 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
罗荣模: "《色谱数据工作站的研究》", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士)信息科技辑》, no. 3, 15 September 2003 (2003-09-15) * |
Cited By (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104914760A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-09-16 | 山东成泰化工有限公司 | 一种色谱分析数据报送控制方法及装置 |
CN109993285A (zh) * | 2016-01-20 | 2019-07-09 | 北京中科寒武纪科技有限公司 | 用于执行人工神经网络正向运算的装置和方法 |
CN109993285B (zh) * | 2016-01-20 | 2020-02-07 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | 用于执行人工神经网络正向运算的装置和方法 |
CN107843682A (zh) * | 2016-09-19 | 2018-03-27 | 株式会社岛津制作所 | Voc废气连续分析装置的故障检测方法以及voc废气连续分析装置 |
CN107843682B (zh) * | 2016-09-19 | 2020-09-29 | 株式会社岛津制作所 | Voc废气连续分析装置的故障检测方法以及voc废气连续分析装置 |
CN106249599A (zh) * | 2016-09-28 | 2016-12-21 | 河南理工大学 | 一种基于神经网络预测的网络化控制***故障检测方法 |
CN106249599B (zh) * | 2016-09-28 | 2020-01-10 | 河南理工大学 | 一种基于神经网络预测的网络化控制***故障检测方法 |
CN107153757A (zh) * | 2017-04-05 | 2017-09-12 | 常俊宇 | 一种近海有机污染源自动监测方法 |
CN107239086A (zh) * | 2017-06-12 | 2017-10-10 | 成都凯圣捷科技有限公司 | 智能检测分析综合采集控制平台 |
CN108195839A (zh) * | 2018-01-03 | 2018-06-22 | 常州恒达生物科技有限公司 | 一种图像视频处理***及设备 |
CN108717119A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-10-30 | 南京红十字血液中心 | 酶联免疫检测的基于时间序列的随机质控加样方法 |
CN112888943A (zh) * | 2018-08-28 | 2021-06-01 | Abb瑞士股份有限公司 | 用于检测与过程工厂中的气体色谱装置关联的故障的方法和控制*** |
CN109358126A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-19 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种检测六氟化硫分解产物的色谱仪 |
CN112444589A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-05 | 深圳普门科技股份有限公司 | 色谱峰检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112444589B (zh) * | 2020-12-04 | 2021-10-08 | 深圳普门科技股份有限公司 | 色谱峰检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
JP2023518627A (ja) * | 2021-02-25 | 2023-05-08 | 華譜科儀(大連)科技有限公司 | クロマトグラフィー分析システム、クロマトグラムの検出分析方法及び電子機器 |
JP7369279B2 (ja) | 2021-02-25 | 2023-10-25 | 華譜科儀(大連)科技有限公司 | クロマトグラフィー分析システム、クロマトグラムの検出分析方法及び電子機器 |
CN112863615A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-05-28 | 华谱科仪(大连)科技有限公司 | 基于双数据库架构的色谱分析*** |
WO2022179444A1 (zh) * | 2021-02-25 | 2022-09-01 | 华谱科仪(大连)科技有限公司 | 色谱分析***、色谱谱图的检测分析方法及电子设备 |
CN113189260A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-07-30 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 一种氢同位素在线分析微色谱测控***及其控制方法 |
CN113640441A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-12 | 珠海鼎正国信科技有限公司 | 一种微流体色谱分离***及其分离方法 |
CN114200071B (zh) * | 2022-02-15 | 2022-04-19 | 华谱科仪(北京)科技有限公司 | 一种色谱仪集群控制方法及装置 |
CN114200071A (zh) * | 2022-02-15 | 2022-03-18 | 华谱科仪(北京)科技有限公司 | 一种色谱仪集群控制方法及装置 |
CN115855869A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-03-28 | 临沂海关综合技术服务中心 | 一种树种用气相质谱仪的检测装置及方法 |
WO2024123317A1 (en) * | 2022-12-05 | 2024-06-13 | Halliburton Energy Services, Inc. | Predictive chromatograph peak detection |
CN116046968A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-05-02 | 北京澳诺科技有限公司 | 一种液相色谱工作站数据处理方法、***及可存储介质 |
CN116136518A (zh) * | 2023-04-20 | 2023-05-19 | 杭州泽天春来科技有限公司 | 色谱仪 |
CN116136518B (zh) * | 2023-04-20 | 2023-08-01 | 杭州泽天春来科技有限公司 | 色谱仪 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104297504A (zh) | 一种自动化气相色谱控制*** | |
CN103884780A (zh) | 家具油漆车间voc浓度的建模和预测方法 | |
CN102636454A (zh) | 近红外光谱快速测定食用油中低碳数脂肪酸含量的方法 | |
CN101806729A (zh) | 一种润滑油在用油质量快速检测方法 | |
CN105239608A (zh) | 一种基于wt-rs-svr相结合的滑坡位移预测方法 | |
CN105929032A (zh) | 非甲烷总烃在线监测*** | |
CN109324014A (zh) | 一种自适应的原油性质近红外快速预测方法 | |
CN105738311A (zh) | 一种基于近红外光谱技术的苹果甜度无损快速检测方法 | |
CN103440425B (zh) | 一种辛烷值回归模型的建立方法 | |
CN105401933A (zh) | 一种探井综合录井***及方法 | |
CN202330401U (zh) | 污水生物处理技术验证评估移动平台数据采集处理*** | |
CN116858822A (zh) | 一种基于机器学习和拉曼光谱的水体中磺胺嘧啶定量分析方法 | |
US20160041132A1 (en) | Fingerprinting for gas lift diagnostics | |
CN104181125A (zh) | 快速测定啤酒麦芽中库尔巴哈值的方法 | |
CN115078327A (zh) | 一种基于神经网络架构搜索的危险化学品快速检测方法 | |
CN111024828B (zh) | 一种空气泡沫驱油井的氮气含量在线检测装置及检测方法 | |
CN107315845B (zh) | 硫磺装置尾气达标方法 | |
CN113720952B (zh) | 用于储层解释评价的图版生成方法、装置、设备及介质 | |
CN117147807B (zh) | 一种用于石油勘探的油质监测***及方法 | |
CN105054950A (zh) | 一种利用行为数据平台测度施工现场多信息因素交互作用下不安全心理的方法 | |
CN105954481A (zh) | 一种水质监测方法 | |
CN103869053A (zh) | 区域地球化学调查样品分析异常点抽检方法 | |
CN109558616B (zh) | 一种油页岩含油率求取方法 | |
CN103852442B (zh) | 一种红外光谱特征提取及样本鉴定的方法 | |
CN113125412B (zh) | 基于激光元素信息的砂岩-泥岩识别图版识别岩性方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20150121 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |