CN115574871A - 一种口岸固废快速筛查*** - Google Patents
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Abstract
本发明为一种口岸固废快速筛查***，包括LIBS与拉曼模块、辐射探测与温湿度模块、近红外模块、XRF模块、TVOC模块、自动对焦样品盘、激光测距传感器，LIBS与拉曼模块下侧分别安装有辐射探测与温湿度模块、近红外模块、VOC模块、激光测距传感器，所述LIBS与拉曼模块侧面安装有XRF模块，本装置集成了近红外、拉曼光谱、XRF、气味探测、LIBS和高灵敏度辐射探测技术，形成多技术耦合的装置，建立核心数据库，通过不同技术模块的测量数据比对，根据核心算法模型综合分析判断，核心算法为卷积神经网络算法：对典型样品的标准检测谱图和数据进行深度学习，结合标准数据库，进行分析，可实现固废的快速筛查。
Description
技术领域
本发明涉及一种可应用于港口口岸和内陆口岸的进口矿石固废快筛、进口再生塑料颗粒固废快筛、进口再生废旧金属快筛的一体式多应用场景的口岸固废快速筛查装备***。
背景技术
随着国家禁止进口固体废物入境的相关的查验要求和政策要求越来越严格，口岸作为防止进口固体废物入境的第一道防线，目前进口固体废物等固体废物的现场查验主要还是依靠人工取样和实验室分析项结合的手段，时间周期很长，费用高，企业压力大。
为此，针对锚地、集装箱、堆场和岸边船上等不同应用场景，利用多种技术结合，实现矿石固废、塑料固废和再生废旧金属的快速筛查，实现固废筛查的前置布控，极大地提高了国门安全查验时效和口岸作业效率。但是现今筛查***只能进行单一筛查，使用时需要准备多个筛查设备，操作不方便且筛查成本高。
发明内容
根据以上技术问题，本发明提供一种可以实现再生塑料颗粒，进口矿产品和废旧金属固废属性的口岸固废快速筛查***，其特征在于包括LIBS与拉曼模块、辐射探测与温湿度模块、近红外模块、XRF模块、TVOC模块、自动对焦样品盘、激光测距传感器，LIBS与拉曼模块下侧分别安装有辐射探测与温湿度模块、近红外模块、TVOC模块、激光测距传感器，所述LIBS与拉曼模块侧面安装有XRF模块，所述LIBS与拉曼模块下侧设置有自动对焦样品盘。
所述自动对焦样品盘包括大料盘、样品盘、支撑架、伺服电机A、伺服电机B、接近传感器、丝杆升降装置，所述支撑架内部安装有伺服电机B，所述伺服电机B上侧安装有丝杆升降装置，所述丝杆升降装置上侧安装有移动盘，所述移动盘四角安装在直线光轴上，所述直线光轴安装在支撑架内部，所述移动盘上侧安装有伺服电机A，所述伺服电机A上侧安装有接近传感器，所述伺服电机A上侧安装有大料盘。
所述LIBS与拉曼模块激发光源共用、光路共享。
围绕激发、探测与收集光路***，分析LIBS与拉曼光谱的激发时间特性，开发LIBS与拉曼的光路共享模块；
所述LIBS与拉曼模块的***光路一致，因此选用共用探测和收集光路，采用具有时间分辨功能的探测器和中阶梯分光***，再通过计算机处理光信号，就能得到等离子体激发原子发射的LIBS光谱或拉曼光谱。
所述LIBS与拉曼模块下侧还安装有气味探测模块。
辐射探测与温湿度模块、XRF模块为放射性干扰设计。
所述自动对焦样品盘，通过伺服电机A、伺服电机B驱动，样品盘可实现360度旋转，利用接近传感器来标定样品盘的初始位置，通过丝杆升降装置，样品盘可实现高度调节，利用激光测距传感器实时测量样品盘高度。根据转动角度和升降高度的自动调节，可实现不同技术模块下样品盘的自动对焦。
数据库及算法模型构建其采用入境聚合物、矿产品、再生金属等固体废物为样本，采集提取单维、多维谱图信息及属性数据，构建固体废物与危险废物数据库。
采集全国口岸的聚合物、矿产品、再生金属等固废样品，实验室中采集标准谱图和属性信息，建立标准数据库。
本发明的有益效果为：本装置设置有LIBS与拉曼模块、辐射探测与温湿度模块、近红外模块、XRF模块、TVOC模块，集成了近红外、拉曼光谱、XRF、气味探测、LIBS和高灵敏度辐射探测技术，可以对固废的多种性能进行检测，更可以利用其进行数据库构建。
本申请包括多种检测模块，是形成多技术耦合的装置，用于建立核心数据库，通过不同技术模块的测量数据比对，根据核心算法模型综合分析判断，核心算法为卷积神经网络算法：对典型样品的标准检测谱图和数据进行深度学习，结合标准数据库，进行分析，可实现固废的快速筛查。
本申请通过不同技术模块的组合和相应的数据库，可实现再生塑料、矿产品和废旧金属的固废快筛，实现一机多用。
本申请采用自动对焦样品盘，通过伺服电机A、伺服电机B驱动，样品盘可实现360度旋转，利用接近传感器来标定样品盘的初始位置，通过丝杆升降装置，样品盘可实现高度调节，利用激光测距传感器实时测量样品盘高度。根据转动角度和升降高度的自动调节，可实现不同技术模块下样品盘的自动对焦。
附图说明
图1为本发明LIBS与拉曼模块结构示意图；
图2为发明原理结构图；
图3为本发明自动对焦样品盘结构示意图。
图4为本发明结构示意图。
如图： LIBS与拉曼模块1、辐射探测与温湿度模块2、近红外模块3、XRF模块4、TVOC模块5、自动对焦样品盘6、激光测距传感器7、大料盘6-1、样品盘6-2、支撑架6-3、伺服电机A6-4、伺服电机B6-5、接近传感器6-6、丝杆升降装置6-7。
具体实施方式
实施例1
本发明提供一种可以实现再生塑料颗粒，进口矿产品和废旧金属固废属性的口岸固废快速筛查***，包括LIBS与拉曼模块、辐射探测与温湿度模块、近红外模块、XRF模块、TVOC模块、自动对焦样品盘、激光测距传感器，LIBS与拉曼模块下侧分别安装有辐射探测与温湿度模块、近红外模块、TVOC模块、激光测距传感器，所述LIBS与拉曼模块侧面安装有XRF模块，所述LIBS与拉曼模块下侧设置有自动对焦样品盘。所述自动对焦样品盘包括大料盘、样品盘、支撑架、伺服电机A、伺服电机B、接近传感器、丝杆升降装置，所述支撑架内部安装有伺服电机B，所述伺服电机B上侧安装有丝杆升降装置，所述丝杆升降装置上侧安装有移动盘，所述移动盘四角安装在直线光轴上，所述直线光轴安装在支撑架内部，所述移动盘上侧安装有伺服电机A，所述伺服电机A上侧安装有接近传感器，所述伺服电机A上侧安装有大料盘。
检测原理：检测前，先利用本申请对各种固废进行检测，通过LIBS与拉曼模块、辐射探测与温湿度模块、近红外模块、XRF模块、TVOC模块对固废进行检测，采集提取单维、多维谱图信息及属性数据，构建固体废物与危险废物数据库。再通过不同技术模块的测量数据比对，根据核心算法模型综合分析判断，核心算法为卷积神经网络算法：对典型样品的标准检测谱图和数据进行深度学习，结合标准数据库，进行分析，可实现固废的快速筛查。
筛查时，被检物料放入样品盘中，自动对焦样品盘通过伺服电机A、伺服电机B驱动，样品盘可实现360度旋转，利用接近传感器来标定样品盘的初始位置，通过丝杆升降装置，样品盘可实现高度调节，利用激光测距传感器实时测量样品盘高度。根据转动角度和升降高度的自动调节，可实现不同技术模块下样品盘的自动对焦。
对焦完毕后进行检测，检测时通过一定顺序依次进行检测，然后根据上侧的检测数据、数据库及算法模型进行操作，入境聚合物、矿产品、再生金属等固体废物为样本，采集提取单维、多维谱图信息及属性数据，构建固体废物与危险废物数据库。采集全国口岸的聚合物、矿产品、再生金属等固废样品，实验室中采集标准谱图和属性信息，建立标准数据库。最后将得到的数据与数据库比对，各模块的结果经过算法模型分析，最终得出判定结论。
LIBS与拉曼模块中的LIBS与其他光谱技术如拉曼光谱和激光诱导荧光技术十分相似，从时间特性上来看，在脉冲光入射到样品，能量达到阈值之后，拉曼光谱和LIBS光谱同时被激发。拉曼光谱由于寿命短，主要出现在激发后20纳秒的时间里，随时间推移而消失。随后的1微秒时间内，样品发射出的光谱伴随有无信息的连续辐射，在大约1.5微秒后辐射消失，只剩下等离子体原子光谱信息。根据这样的结论，实现同步激发后，只要在接收端合理设置接收门控时间，就能同时接收清晰的LIBS和拉曼信息，在后期数据处理上只要选取不同门控时间，就能区分得到LIBS光谱和拉曼光谱。优化LIBS与拉曼同步激发后接收端门控时间参数，实现LIBS和拉曼光谱的时序区分；选用波长可调的脉冲Nd:YAG激光器作为LIBS和拉曼光谱的共激发光源，设计与具有时间分辨功能的增强型电荷耦合器件可结合的光谱仪；通过Zemax光路分析软件，研究分析LIBS和拉曼的光谱响应范围以及同一光谱仪光谱响应范围，设计中阶梯光栅分光***，从而在同一套光谱仪实现大的光谱响应范围和高分辨率，以实现LIBS和拉曼光谱信号收集。
辐射探测与温湿度模块、XRF模块为放射性干扰设计。依据X射线放射性随时间衰减规律、辐射探测模块盖格-米勒计数机理，在测试顺序上，XRF模块先进行测试，辐射探测最后探测。减少X射线对辐射探测的影响，实现优化模块空间布局，调控XRF模块与辐射探测模块检测时序， XRF模块前端测试、辐射探测模块后端测试，消除X射线对辐射探测模块放射性干扰，实现模块兼容。
实施例2
本发明采用一个大料盘内嵌入一个小样品盘的方式，大料盘在伺服电机的带动下做旋转和升降运动。大料盘上方均布有不同的检测模块，包括近红外模块、辐射探测与温湿度模块、LIBS与拉曼模块、气味探测模块、X射线荧光光谱分析XRF模块。矿石、塑料和废旧金属采用不同的模块组合进行检测。
利用本申请进行核心数据库建设时，将入境聚合物、矿产品、再生金属等固体废物为样本，通过LIBS与拉曼模块、辐射探测与温湿度模块、近红外模块、XRF模块、TVOC模块对固废进行检测，采集提取单维、多维谱图信息及属性数据，构建固体废物与危险废物数据库。或者采集全国口岸的聚合物、矿产品、再生金属等固废样品，实验室中采集标准谱图和属性信息，建立标准数据库。
实施例3
检测再生塑料颗粒时，将被检物料放入样品盘中，伺服电机A带动样品盘转动，伺服电机B结合丝杆升降装置，带动样品盘升降。如图2所示，大料盘底部的接近传感器用于标定转动的起始角度，根据各模块与起始角度的夹角，可把样品盘精准转动到各模块下方。大料盘上方的激光测距传感器，实时测量距离数据，根据转动角度已知上方模块种类，在根据模块属性，自动升降样品盘达到指定焦距范围内，从而实现样品盘的自动对焦功能。
对焦完毕后进行检测，因为检测品为再生塑料颗粒，需要选择 XRF模块、红外模块、LIBS与拉曼模块、TVOC模块、辐射探测与温湿度模块依次进行检测； 然后根据上侧的检测数据、数据库及算法模型进行对比，通过不同技术模块的测量数据比对，根据核心算法模型综合分析判断，核心算法为卷积神经网络算法：对典型样品的标准检测谱图和数据进行深度学习，结合标准数据库，进行分析，最终得出判定结论。
实施例4
检测矿石时，将被检物料放入样品盘中，自动对焦样品盘进行动作，自动升降样品盘达到指定焦距范围内，从而实现样品盘的自动对焦功能，对焦完毕后进行检测，因为检测品为矿石，选择红外模块、LIBS与拉曼模块、辐射探测与温湿度模块、TVOC模块依次进行检测； 然后根据上侧的检测数据、数据库及算法模型进行对比，通过不同技术模块的测量数据比对，根据核心算法模型综合分析判断，核心算法为卷积神经网络算法：对典型样品的标准检测谱图和数据进行深度学习，结合标准数据库，进行分析，最终得出判定结论。
实施例5
检测再生金属检时，将被检物料放入样品盘中，自动对焦样品盘进行动作，自动升降样品盘达到指定焦距范围内，从而实现样品盘的自动对焦功能，对焦完毕后进行检测，因为检测品为再生金属，选择LIBS与拉曼模块、辐射探测与温湿度模块依次进行检测； 然后根据上侧的检测数据、数据库及算法模型进行对比，通过不同技术模块的测量数据比对，根据核心算法模型综合分析判断，核心算法为卷积神经网络算法：对典型样品的标准检测谱图和数据进行深度学习，结合标准数据库，进行分析，最终得出判定结论。以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本发明提到的各个部件为现有领域常见技术，本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (6)
1.一种口岸固废快速筛查***，其特征在于包括LIBS与拉曼模块、辐射探测与温湿度模块、近红外模块、XRF模块、TVOC模块、自动对焦样品盘、激光测距传感器，LIBS与拉曼模块下侧分别安装有辐射探测与温湿度模块、近红外模块、TVOC模块、激光测距传感器，所述LIBS与拉曼模块侧面安装有XRF模块，所述LIBS与拉曼模块下侧设置有自动对焦样品盘。
2.按照权利要求1所述的一种口岸固废快速筛查***，其特征在于所述自动对焦样品盘包括大料盘、样品盘、支撑架、伺服电机A、伺服电机B、接近传感器、丝杆升降装置，所述支撑架内部安装有伺服电机B，所述伺服电机B上侧安装有丝杆升降装置，所述丝杆升降装置上侧安装有移动盘，所述移动盘四角安装在直线光轴上，所述直线光轴安装在支撑架内部，所述移动盘上侧安装有伺服电机A，所述伺服电机A上侧安装有接近传感器，所述伺服电机A上侧安装有大料盘。
3.按照权利要求1所述的一种口岸固废快速筛查***，其特征在于所述LIBS与拉曼模块激发光源共用、光路共享。
4.按照权利要求1所述的一种口岸固废快速筛查***，其特征在于所述LIBS与拉曼模块的***光路一致，共用探测和收集光路，采用具有时间分辨功能的探测器和中阶梯分光***，再通过计算机处理光信号，得到等离子体激发原子发射的LIBS光谱或拉曼光谱。
5.按照权利要求1所述的一种口岸固废快速筛查***，其特征在于辐射探测与温湿度模块、XRF模块为放射性干扰设计。
6.按照权利要求1所述的一种口岸固废快速筛查***，其特征在于所述LIBS与拉曼模块下侧安装有气味探测模块。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20230106 |
|
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