您好,上海调压自动化设备官方指定产品销售网欢迎您!

官方微信|联系我们

客服微信

上海调压自动化设备产品销售热线:

您是否在找:上海调压自动化设备厂不锈钢压力表|上海调压自动化设备厂耐磨热电偶

浅谈不同类型的液位传感器工作理念以及它们优缺点

来源:上海调压自动化设备作者:上海调压自动化设备发表时间:2022-03-09 15:53:21

      上海调压自动化设备有限公司液位传感器已在市场上销售几十年来,如食品和饮料,制造业,治疗和家庭,印刷和农业,汽车和白色家电用于泄漏识别或水平容量。一些工具制造商也可能对市场上可用的水平传感选择的多样性和智能感到惊讶。过去占用昂贵设备的开发现在可以使用原始的,创新的和聪明的技术来实现,这些技术既昂贵又可靠,强大,高精度且易于安装。历史上已知具有巨大挑战性的液体,如同含有泡沫或泡沫,牛奶以及粘性材料(例如墨水和胶水)的肥皂现在显示出可能且更容易注意到可用的不同类型的液位传感器。

液位传感器的类型及其工作理念

      上海调压自动化设备有限公司液位传感器是一种用于确定在开放系统或封闭系统中流动的液位的装置。水平测量可以有两种类型,即连续测量和点水平测量。连续液位传感器用于测量精确限制的液位,但它们给出了正确的结果。而点位传感器用于确定液位是高还是低。

总厂3-1.jpg

 

      通常,这些传感器连接到输出单元,用于将结果发送到监控系统。本技术使用信息的无线传输到监视系统,这在普通工作者不能简单地访问的重要和危险位置非常有用。

液位传感器的分类

主要类型的液位传感器包括以下内容

超声波液位计

      上海调压自动化设备有限公司超声波液位计也用于检测粘性液体物质和膨松物质的水平。它们通过产生频率范围为20至200 kHz的音频波来工作。然后将这些波复制回换能器。所述超声波传感器的响应是由湍流,压力,湿度和温度的影响。此外,必须适当增加换能器以获得更好的响应。

总厂3-2.jpg

 

超声波液位传感器

优点和缺点

      紧凑,经济实惠

      侵入性,用户数量有限

应用

      上海调压自动化设备有限公司超声波液位传感器用于控制采矿和粉末,食品和饮料行业以及化学处理中的液位,细粒固体。

电容液位计

      这些传感器用于检测液体,如浆液和含水液体。它们通过使用探针来检查水平变化来操作。这些电平变化转换为模拟信号。探针通常由PTFE绝缘体的导线制成。但是,不锈钢探针具有极高的响应性,因此适用于测量非导电物质颗粒或具有低介电常数的材料。这些类型的传感器使用起来非常简单,因为它们没有任何移动部件。

总厂3-3.jpg

 

电容液位计

优点和缺点

      固态,紧凑,可以无创,准确

      只能在某些液体中使用,可能需要校准

应用

      它们通常用于化学,水处理,食品,电池行业的液位监测等应用,涉及高压和高温。

光学水平液位计

      光学水平液位计用于检测液体,包括平衡材料,两种不混溶液体之间的界面和沉积物的出现。它们基于IR LED发射的红外光的透射率变化而工作。通过使用高能IR二极管和脉冲调制方法可以减少产生的光的干扰。

总厂3-4.jpg

 

光学水平传感器

      另一方面,连续光学水平传感器使用高强度激光,可以注入多尘环境并注意液体物质。

优点和缺点

      紧凑,高压,无活动部件和温度能力,可以注意到微量的液体。

      由于传感器需要与液体需要电源接触,因此某些宽物质可能会导致

      棱镜上的涂层。

应用

      它们通常用于泄漏检测和储罐液位测量等应用

微波光学传感器

      这些类型的传感器用于诸如变化的温度,压力,脏和潮湿环境的应用,因为在这些情况下微波可以容易地通过而不涉及空气分子用于能量传输。微波光学传感器可以注意到导电水和金属物质。使用时域或脉冲反射计接受测量。

总厂3-5.jpg

 

微波光学传感器

优点和缺点

      无需校准,非常准确,多种输出选项

成本高,检测范围有限,并且可能受环境影响。

应用

      它们通常用于诸如蒸气,潮湿和多尘环境的应用中。它们也用于温度不同的系统中。从以上信息,*后我们可以得出结论,液位传感器的类型可以用于各种应用,如高水平传感或低水平传感,报警,溢流关闭,泄漏检测,并且它们也可以在各种行业中找到如船舶,制造,化学,食品和饮料,制药,医疗和燃料/能源管理。此外,如果您有任何疑问或实施基于传感器的项目,请联系上海调压自动化设备有限公司经理。

      如需了解更多产品详细信息,可咨询上海调压自动化设备有限公司分厂导航里的上海调压自动化设备五厂栏目频道。 

防腐磁翻板液位计、 磁翻板液位计、 涡街流量计

上海调压自动化设备热门产品

Processed in 0.054418 Second , 36 querys.