结冰传感器

前言 风电功率预测是指对未来一段时间内风电场所能输出的功率大小进行预测，以便安排调度计划。风功率预测意义重大：通过风功率预测系统的预测结果，电网调度部门可以合理安排发电计划，减少系统的旋转备用容量，提高电网运行的经济性；提前预测风功率的波动，合理安排运行方式和应对措施，提高电网的安全性和可靠性；对风电进行有效调度和科学管理，提高电网接纳风电的能力；指导风电场的计划检修，提高风电场运行的经济性。 测风塔系统测风塔系统是风功率预测重要组成部分，其包括：风塔、传感器、电源、数据处理存储装置、安全与保护装置和传输设备等。传感器分为风速传感器、风向传感器、温度传感器、气压传感器和湿度传感器等，用来测量指定的环境参数为风功率预测提供依据。其中风速风向传感器以机械式和超声波测量为主。机械式风速风向传感器造价低，但是也存在着非常明显的缺陷：风速升高或降低时，由于惯性作用，升速或减速慢；有活动部件，极易磨损，易受沙尘等恶劣天气的损耗，易受冰冻、雨雪干扰，需定期维护； 对于阵风测量精度低；启动风速阈值高；风杯受到的风压力正比于空气密度，空气密度的变化将会影响测量精度； 风速和风向分立式，需要单独拉线，成本增加；本地采集端需要数据采集器进行模拟量到数字量的转换，成本增加而超声波风速风向仪很好地解决了以上的不足，技术成熟，安装方便，同时数字接口输出，可以节省本地数据采集器的成本。 Lufft测风塔解决方案Lufft作为全球专业的气象传感器供应商，其提供的超声波传感器WS200-UMB和气象五参数WS500-UMB很好地满足地测风塔数据的要求。WS200-UMB可以安装在30米、50米、70米和80米测量风速和风向，而WS500-UMB安装在10米高度测量风速、风向、温度、湿度和气压等参数。本文将从组成、传感器、数据采集、供电、防雷和通讯等几个方面阐述。 系统组成根据规范要求，系统配置包括：传感器（4* WS200，1*WS500）、机箱、太阳能板、电池和支架等组成。其中机箱内含有：电源模块、太阳能控制器、数据采集模块、通信模块，防雷模块、开关和接线端子等部件。 Lufft测风塔系统框图 现场安装示意图 传感器参数气象五参数WS500-UMB可以测量风速、风向、温度、湿度、露点温度、空气密度和气压，并配备电子罗盘，修正真风向。同时输出测量质量，判别测量输出数据的有效性。超声风探头配备加热功能，供电允许的情况下，有效抵制结冰积雪。 WS200-UMB WS500-UMB Lufft超声风传感器和气象五参数，性能良好，提供的数据丰富，产品特色总结如下:数字接口输出，无需外接数据采集器进行模数转换，可以直接连接数字通信模块（光端机或DTU），降低成本；除基本数据外，气象五参数还可以输出空气密度和风速风向的标准偏差数据；配备电子罗盘，现场安装施工难度大，人为调正北指向误差大，可用设备自身的修正风向；通过配置传感器参数，可以通过预留的接口连接第三方降水传感器，数字接口统一输出；探头具备加热功能，供电允许的情况下，可以有效防止结冰引起传感器的无法测量的问题，保证数据的完整性；测风质量是Lufft产品特有的技术指标，是传感器自身在测量过程中，单位时间内测量的有效次数与总次数比值的百分比；其体现了测量数据的有效性，尤其是同一地点不同设备输出数据的差别比较大的情况下，判断孰优孰劣的有力依据。 数据采集存储由于Lufft的传感器都是RS485数字接口，可以采用总线模式连接到数据采集模块或通信模块。同时，数据的采集和存储相对比较简单，不需要专门的数据采集器，可以选择带多个RS485口和以太网口的RTU模块（存储功能可以定制）。通信协议可以使用市场主流的Modbus协议。

瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）研究人员在诊断帕金森病和阿尔茨海默病等神经退行性疾病（NDD）方面取得了重大进展。他们开发了一种名为“ImmunoSEIRA”的新型生物传感器，能够检测和识别与NDD相关的错误折叠的蛋白质生物标记物。　　12日发表在《科学进展》杂志上的这项研究还利用了人工智能（AI）技术，使用神经网络来量化疾病的阶段和进展。为了创建这种先进的NDD生物标志物传感器，研究人员将蛋白质生物化学、光流变学、纳米技术和AI等多个学科和多种技术整合在一起。　　ImmunoSEIRA传感器采用了表面增强红外吸收（SEIRA）光谱技术，使科学家能检测和分析与NDD相关的生物标志物的形式。该传感器配备了独特的免疫分析，就像分子探测器一样，能高精度地识别和捕获这些生物标志物。　　ImmunoSEIRA的特点是采用金纳米棒阵列，带有可检测特定蛋白质的抗体，能够对极小样本中的目标生物标志物进行实时特异性捕获和结构分析。而AI算法的子集神经网络可识别特定错误折叠蛋白形式、寡聚体和纤维状聚集体的存在，可跟踪疾病的进展，实现了前所未有的检测精度。　　研究进一步证明，ImmunoSEIRA可在生物体液等实际临床环境中使用，即使在人脑脊液这样的复杂液体中，该传感器的检测也同样准确。

在首次出现临床症状之前，阿尔茨海默病有15—20年的无症状期。一个研究小组利用在德国波鸿鲁尔大学开发的免疫红外传感器，最早可在临床症状出现前17年，在血液中识别出阿尔茨海默病外在症状的标志。其原理是检测蛋白质生物标记物&beta -淀粉样蛋白的错误折叠。波鸿鲁尔大学蛋白质诊断中心的创始主任克劳斯格威特教授说：“我们的目标是在阿尔茨海默病达到晚期之前，甚至在大脑中形成有毒斑块之前，通过简单的血液测试来确定阿尔茨海默病的风险，以确保及时启动治疗。”该研究小组在最近的《阿尔茨海默病与痴呆症：阿尔茨海默病协会杂志》上发表了研究结果。他们分析了在德国萨尔州进行的ESTHER研究参与者的血浆，以寻找潜在的阿尔茨海默病生物标志物。血液样本是在2000年至2002年期间采集的，参与者当时的年龄在50—75岁之间，还未被诊断出患有阿尔茨海默病。研究比较了在17年的跟踪调查中被诊断为阿尔茨海默病的68名患者和240名未被诊断为阿尔茨海默病的对照组受试者，以确定能否在早期的血液样本中检测到阿尔茨海默病的特征。这种免疫红外传感器正确识别出了68名最终患上阿尔茨海默病的测试者。为了进行比较，研究人员使用了互补的、高度灵敏的SIMOA（互补单分子阵列）技术来分析其他生物标记物，特别是P-tau181生物标记物。结果发现，胶质纤维蛋白（GFAP）的浓度可以在临床阶段之前的17年内指示疾病。通过结合&beta -淀粉样蛋白错误折叠与GFAP浓度，研究人员能进一步提高无症状阶段测试的准确性。研究人员希望，基于&beta -淀粉样蛋白错误折叠的早期诊断可以使患者在早期阶段就使用相关药物，从而产生更好的效果。尽管这种免疫红外传感器仍在优化中，但该技术已在全球范围内获得专利。格威特说：“我们计划利用这种错误折叠测试建立一种针对老年人的筛查方法，以确定他们患阿尔茨海默病的风险。”