SlideShare a Scribd company logo
1 of 1
Download to read offline
EXPLOSIEVEILIGHEID
Edwin Reijnen
Smeulend product snel detecteren met behulp van CO-detectie
Brandgevaar bij sproeidrogers
Branden en explosies vormen bij sproeidrogen in de zuivelindustrie een reëel gevaar.
Incidenten uit het verleden leren dat in de meeste gevallen de oorzaak van de branden
rechtstreeks terug te voeren is op zelfontbrandingsprocessen van afzettingen binnen de
drooginstallatie. Meerdere procesbeheersende controlemaatregelen, zoals het bewaken
van het sproeibeeld van de nozzles, temperatuurbewaking en het proberen te voorkomen
van stoflagen, blijken niet afdoende om het risico naar een gewenst niveau te krijgen.
Explosies blijken veelal een gevolg van de brand te zijn, niet andersom. Dergelijke incidenten
kunnen echter toch worden voorkomen: met een methode die zelfontbranding detecteert
in een vroeg stadium, voordat het tot een open brand komt.
infrarood licht doorlaat. Een lichtstraal die
door de meetcel wordt geleid, zal zwak-
ker worden in het gebied van bepaalde
frequenties voordat deze de detector
bereikt. Deze absorptie komt overeen
met de CO-concentratie. Om de ver-
schilmeting te versnellen, wordt gebruik
gemaakt van ‘cross-flow modulation’:
het monster van de luchtinlaat van de
droger en van de uitlaatlucht worden af-
wisselend door de
meetcel geleid.
Zoals figuur 1 laat
zien, worden beide
monsters afwis-
selend met een
frequentie van 1
Hz met een be-
paalde stroomsnelheid naar de meetcel
verzonden, door het continu schakelen
van elektromagnetische kleppen. In het
geval van een smeulnest in de sproeidro-
ger zal het uitlaatgas meer CO bevat-
ten dan het inlaatgas. De lichtintensiteit
naar de infrarood detector wordt dan
dus gemoduleerd, waarbij de grootte
van de modulatie het resultaat van de
meting bepaalt. Wanneer er een verschil
is in geabsorbeerde energie tussen het
inlaatgas en het uitlaatgas veroorzaakt
dit een drukverandering in de optische
cel en dit wordt gedetecteerd door een
beweegbaar membraan. Het gemeten
verschil wordt versterkt en uitgestuurd
als een elektrisch signaal. Er zal geen
membraanverplaatsing zijn wanneer de
concentratie van het gemeten gas niet
verandert tijdens een cyclus.
Toepassing in de praktijk
De drooginstallatie en het droogproces
moeten goed worden bekeken om de
juiste gasinnamepunten vast te stellen
en een waarheidsgetrouw beeld van de
processtromen te krijgen. De luchtmon-
sters moeten immers representatief zijn
voor ‘alle lucht in = lucht uit’, gemeten
ten opzichte van het CO-gehalte.
Logischerwijs heeft de uitgaande lucht
40 41
dat het product is van de thermische
ontleding van zuivelproducten. Vanwege
de hoge luchtdoorzet in drooginstal-
laties wordt de geproduceerde koolmo-
noxide echter dusdanig sterk verdund
dat een uiterst gevoelige meting nodig
is om kleine smeulbranden in een vroeg
stadium op te kunnen sporen. Door de
enorme volumestromen, tot wel 150.000
m³/uur, kan een verhoging van het CO-
gehalte van de drooglucht met minder
dan 1 ppm al een aanwijzing zijn voor
een smeulnest. Echter, als gevolg van
contaminatie is het mogelijk dat de
luchtinlaat naar de drooginstallatie reeds
een aanzienlijk hogere concentratie
koolmonoxide bevat, hetgeen zou kun-
nen leiden tot een vals alarm van het
alarmsysteem.
Dit probleem is op te lossen door mid-
del van differentiële metingen tussen
de luchtinlaat en de uitlaat, waarbij het
verschil in de metingen resulteert in het in
de droger werkelijk geproduceerde CO-
gehalte.
Meetprincipe
De CO-meting is
gebaseerd op de
eigenschap dat
CO het infrarood
licht absorbeert op
specifieke frequen-
ties. Met NDIR (non
dispersive infra red)
is een meetprin-
cipe beschikbaar dat geschikt is voor het
detecteren van sporen koolmonoxide.
Kleine gasmonsters worden continu op
strategische plaatsen uit het droogpro-
ces naar een meetcel gepompt die
Inregelen
Na de installatie van de detectoren op
de juiste plaatsen is een zorgvuldige inre-
geling van de detectie cruciaal om tot
betrouwbare meetresultaten te komen.
Bij het inregelen worden dan ook eerst
de ingaande luchtstromen met hun re-
tentietijd in beeld gebracht en worden
de in- en uitlaat gesynchroniseerd. De
CO-detectie wordt ingesteld op drie
alarmniveaus, overeenkomstig de eisen
van de eindgebruiker en de grootte van
het droogproces.
Het eerste alarmniveau is een waarschu-
wing aan de operator: ongewoon sterke
toename CO-niveau. Het tweede niveau
stopt het proces: gecontroleerd afdraai-
en. Het hoogste alarmniveau initieert
automatische veiligheidsmaatregelen,
zoals bijvoorbeeld blussing en een uitge-
breide alarmering.
Voor verschillende recepturen met hun
bijbehorende luchtflows kan de CO-
detectie automatisch omschakelen naar
ingestelde waarden. Voor service op af-
stand kan er een communicatiemodule
worden ingebouwd. Naast de zuivelin-
dustrie wordt de CO-detectie ook bij het
sproeidrogen van koffie toegepast. ■
Edwin Reijnen is adviseur process safety
bij VDL Industrial Products
Afhankelijk van het vocht- en vetgehalte
en de luchtstroom vormen smeulnesten
solide en compacte structuren waar-
aan steeds nieuw product zal hechten.
Vanwege de slechte diffusie van zuurstof
door de poriën zal het smeulnest van bin-
nen naar buiten langzaam groter wor-
den. Diverse tests hebben uitgewezen
dat kleine smeulende brokjes van zuivel-
producten een relatief lage oppervlakte-
temperatuur hebben en dat ze daarom
niet erg effectief zijn als ontstekingsbron
voor een stof-luchtmengsel.
De lage oppervlaktetemperatuur maakt
dat deze brokjes lastig door infrarood
sensortechnologie te detecteren zijn
totdat ze uit elkaar breken en de hete
kern een ontstekingsbron kan worden.
In de regel zal een dergelijke compact
gloeiende afzetting slechts een ontste-
kingsbron worden wanneer deze loskomt
en onderin de toren of het fluidbed uit-
eenvalt. Dat uiteenvallen kan overigens
ook gebeuren in andere, secundaire
installatiedelen, bijvoorbeeld tijdens
transport. Het is
dan ook essenti-
eel om smeulend
product in een
vroeg stadium te
detecteren zodat
passende maatre-
gelen kunnen wor-
den genomen.
Uiterst gevoelig
Een vroege detectie van een smeul-
brand, in het allereerste stadium, is
mogelijk door de afvoerlucht van droog-
installaties te controleren op de aanwe-
zigheid van koolmonoxide (CO), een gas
een hoog dauwpunt, ofwel een hoog
vochtgehalte. Omdat water een be-
langrijke interferent is voor de meting,
moet dit vocht eerst worden verwijderd.
Daarom ondergaat het luchtmonster in
de kast diverse bewerkingen alvorens
het naar de analyser gaat. Zo krijgen we
een stabiel meetsignaal met minimale
interferentie-effecten.
Omdat luchtstromen die het droogpro-
ces ingaan ver-
schillende retentie-
tijden hebben en
er volumetrische
verschillen in de
diverse procesde-
len zijn, zijn er niet
alleen correcties
nodig op basis van flow control en flow
mixing, maar is er ook een volumetrische
compensatie. Dit garandeert dat de ver-
schilmeting op het relatief zelfde tijdspunt
wordt gedaan. Bovendien geeft dit een
betrouwbare meting omdat de lucht van
verschillende innamepunten niet altijd
hetzelfde is. Een verschil in koolmonoxide
in de innamelucht door externe bronnen
(denk aan verkeer buiten de fabriek)
wordt zo gecompenseerd omdat het
aangeboden monster voor de meting
gewogen is samengesteld.
Door gebruik te maken van snelle analy-
sers en op de achtergrond algoritmische
berekeningen uit te voeren, wordt een
stabiel ΔCO-signaal verkregen waaruit
verstoringen zijn weggefilterd.
‘Explosiesveelalhet
gevolgvanbrand,niet
andersom’
‘Smeulnestenzijnlastig
tedetecteren’
Figuur 1: meetprincipe van CO-detectie
In deze CO-detectie-
kast vindt de analyse
van de monsters plaats.
Deels zichtbaar zijn
de luchtslangetjes, de
gaskoeler, de PLC en
de analyser
Inlaatsonde
waarmee het gas
uit het proces
naar de kast
wordt gepompt
Uitlaatsonde met daarop een vlinderklep die de sonde afsluit voor
CIP-reiniging (= vocht!) en met een insitu (inwendig) filter
Dit artikel is afkomstig uit Solids Processing Benelux www.solidsprocessing.nl © Vezor Media
Solids Processing
Nr. 3 - juni 2016
Solids Processing
Nr. 3 - juni 2016

More Related Content

Featured

2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by Hubspot2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
 
Everything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTEverything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTExpeed Software
 
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsProduct Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
 
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementMindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...RachelPearson36
 

Featured (20)

2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by Hubspot2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by Hubspot
 
Everything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTEverything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPT
 
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsProduct Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
 
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
 
Skeleton Culture Code
Skeleton Culture CodeSkeleton Culture Code
Skeleton Culture Code
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 

Co detectie solids processing 2016

  • 1. EXPLOSIEVEILIGHEID Edwin Reijnen Smeulend product snel detecteren met behulp van CO-detectie Brandgevaar bij sproeidrogers Branden en explosies vormen bij sproeidrogen in de zuivelindustrie een reëel gevaar. Incidenten uit het verleden leren dat in de meeste gevallen de oorzaak van de branden rechtstreeks terug te voeren is op zelfontbrandingsprocessen van afzettingen binnen de drooginstallatie. Meerdere procesbeheersende controlemaatregelen, zoals het bewaken van het sproeibeeld van de nozzles, temperatuurbewaking en het proberen te voorkomen van stoflagen, blijken niet afdoende om het risico naar een gewenst niveau te krijgen. Explosies blijken veelal een gevolg van de brand te zijn, niet andersom. Dergelijke incidenten kunnen echter toch worden voorkomen: met een methode die zelfontbranding detecteert in een vroeg stadium, voordat het tot een open brand komt. infrarood licht doorlaat. Een lichtstraal die door de meetcel wordt geleid, zal zwak- ker worden in het gebied van bepaalde frequenties voordat deze de detector bereikt. Deze absorptie komt overeen met de CO-concentratie. Om de ver- schilmeting te versnellen, wordt gebruik gemaakt van ‘cross-flow modulation’: het monster van de luchtinlaat van de droger en van de uitlaatlucht worden af- wisselend door de meetcel geleid. Zoals figuur 1 laat zien, worden beide monsters afwis- selend met een frequentie van 1 Hz met een be- paalde stroomsnelheid naar de meetcel verzonden, door het continu schakelen van elektromagnetische kleppen. In het geval van een smeulnest in de sproeidro- ger zal het uitlaatgas meer CO bevat- ten dan het inlaatgas. De lichtintensiteit naar de infrarood detector wordt dan dus gemoduleerd, waarbij de grootte van de modulatie het resultaat van de meting bepaalt. Wanneer er een verschil is in geabsorbeerde energie tussen het inlaatgas en het uitlaatgas veroorzaakt dit een drukverandering in de optische cel en dit wordt gedetecteerd door een beweegbaar membraan. Het gemeten verschil wordt versterkt en uitgestuurd als een elektrisch signaal. Er zal geen membraanverplaatsing zijn wanneer de concentratie van het gemeten gas niet verandert tijdens een cyclus. Toepassing in de praktijk De drooginstallatie en het droogproces moeten goed worden bekeken om de juiste gasinnamepunten vast te stellen en een waarheidsgetrouw beeld van de processtromen te krijgen. De luchtmon- sters moeten immers representatief zijn voor ‘alle lucht in = lucht uit’, gemeten ten opzichte van het CO-gehalte. Logischerwijs heeft de uitgaande lucht 40 41 dat het product is van de thermische ontleding van zuivelproducten. Vanwege de hoge luchtdoorzet in drooginstal- laties wordt de geproduceerde koolmo- noxide echter dusdanig sterk verdund dat een uiterst gevoelige meting nodig is om kleine smeulbranden in een vroeg stadium op te kunnen sporen. Door de enorme volumestromen, tot wel 150.000 m³/uur, kan een verhoging van het CO- gehalte van de drooglucht met minder dan 1 ppm al een aanwijzing zijn voor een smeulnest. Echter, als gevolg van contaminatie is het mogelijk dat de luchtinlaat naar de drooginstallatie reeds een aanzienlijk hogere concentratie koolmonoxide bevat, hetgeen zou kun- nen leiden tot een vals alarm van het alarmsysteem. Dit probleem is op te lossen door mid- del van differentiële metingen tussen de luchtinlaat en de uitlaat, waarbij het verschil in de metingen resulteert in het in de droger werkelijk geproduceerde CO- gehalte. Meetprincipe De CO-meting is gebaseerd op de eigenschap dat CO het infrarood licht absorbeert op specifieke frequen- ties. Met NDIR (non dispersive infra red) is een meetprin- cipe beschikbaar dat geschikt is voor het detecteren van sporen koolmonoxide. Kleine gasmonsters worden continu op strategische plaatsen uit het droogpro- ces naar een meetcel gepompt die Inregelen Na de installatie van de detectoren op de juiste plaatsen is een zorgvuldige inre- geling van de detectie cruciaal om tot betrouwbare meetresultaten te komen. Bij het inregelen worden dan ook eerst de ingaande luchtstromen met hun re- tentietijd in beeld gebracht en worden de in- en uitlaat gesynchroniseerd. De CO-detectie wordt ingesteld op drie alarmniveaus, overeenkomstig de eisen van de eindgebruiker en de grootte van het droogproces. Het eerste alarmniveau is een waarschu- wing aan de operator: ongewoon sterke toename CO-niveau. Het tweede niveau stopt het proces: gecontroleerd afdraai- en. Het hoogste alarmniveau initieert automatische veiligheidsmaatregelen, zoals bijvoorbeeld blussing en een uitge- breide alarmering. Voor verschillende recepturen met hun bijbehorende luchtflows kan de CO- detectie automatisch omschakelen naar ingestelde waarden. Voor service op af- stand kan er een communicatiemodule worden ingebouwd. Naast de zuivelin- dustrie wordt de CO-detectie ook bij het sproeidrogen van koffie toegepast. ■ Edwin Reijnen is adviseur process safety bij VDL Industrial Products Afhankelijk van het vocht- en vetgehalte en de luchtstroom vormen smeulnesten solide en compacte structuren waar- aan steeds nieuw product zal hechten. Vanwege de slechte diffusie van zuurstof door de poriën zal het smeulnest van bin- nen naar buiten langzaam groter wor- den. Diverse tests hebben uitgewezen dat kleine smeulende brokjes van zuivel- producten een relatief lage oppervlakte- temperatuur hebben en dat ze daarom niet erg effectief zijn als ontstekingsbron voor een stof-luchtmengsel. De lage oppervlaktetemperatuur maakt dat deze brokjes lastig door infrarood sensortechnologie te detecteren zijn totdat ze uit elkaar breken en de hete kern een ontstekingsbron kan worden. In de regel zal een dergelijke compact gloeiende afzetting slechts een ontste- kingsbron worden wanneer deze loskomt en onderin de toren of het fluidbed uit- eenvalt. Dat uiteenvallen kan overigens ook gebeuren in andere, secundaire installatiedelen, bijvoorbeeld tijdens transport. Het is dan ook essenti- eel om smeulend product in een vroeg stadium te detecteren zodat passende maatre- gelen kunnen wor- den genomen. Uiterst gevoelig Een vroege detectie van een smeul- brand, in het allereerste stadium, is mogelijk door de afvoerlucht van droog- installaties te controleren op de aanwe- zigheid van koolmonoxide (CO), een gas een hoog dauwpunt, ofwel een hoog vochtgehalte. Omdat water een be- langrijke interferent is voor de meting, moet dit vocht eerst worden verwijderd. Daarom ondergaat het luchtmonster in de kast diverse bewerkingen alvorens het naar de analyser gaat. Zo krijgen we een stabiel meetsignaal met minimale interferentie-effecten. Omdat luchtstromen die het droogpro- ces ingaan ver- schillende retentie- tijden hebben en er volumetrische verschillen in de diverse procesde- len zijn, zijn er niet alleen correcties nodig op basis van flow control en flow mixing, maar is er ook een volumetrische compensatie. Dit garandeert dat de ver- schilmeting op het relatief zelfde tijdspunt wordt gedaan. Bovendien geeft dit een betrouwbare meting omdat de lucht van verschillende innamepunten niet altijd hetzelfde is. Een verschil in koolmonoxide in de innamelucht door externe bronnen (denk aan verkeer buiten de fabriek) wordt zo gecompenseerd omdat het aangeboden monster voor de meting gewogen is samengesteld. Door gebruik te maken van snelle analy- sers en op de achtergrond algoritmische berekeningen uit te voeren, wordt een stabiel ΔCO-signaal verkregen waaruit verstoringen zijn weggefilterd. ‘Explosiesveelalhet gevolgvanbrand,niet andersom’ ‘Smeulnestenzijnlastig tedetecteren’ Figuur 1: meetprincipe van CO-detectie In deze CO-detectie- kast vindt de analyse van de monsters plaats. Deels zichtbaar zijn de luchtslangetjes, de gaskoeler, de PLC en de analyser Inlaatsonde waarmee het gas uit het proces naar de kast wordt gepompt Uitlaatsonde met daarop een vlinderklep die de sonde afsluit voor CIP-reiniging (= vocht!) en met een insitu (inwendig) filter Dit artikel is afkomstig uit Solids Processing Benelux www.solidsprocessing.nl © Vezor Media Solids Processing Nr. 3 - juni 2016 Solids Processing Nr. 3 - juni 2016