Setup and calibration of a combustion flame temperature measurement system using two-dimensional multicolor pyrometry

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Fecha
2019-07
Autores
Schweickhardt, León
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Resumen
"To further optimize the combustion process, a precise knowledge of multiple in-cylinder parameters is necessary. This thesis investigates the calibration and setup of a temperature measurement system by means of two-dimensional multicolor pyrometry. A high-speed camera is used in conjunction with an endoscope to capture the temperature radiation of soot during combustion. The measurement system is calibrated with a tungsten lamp and tested for possible interfering factors. Custom MATLAB scripts were written to analyze the raw image data and calculate temperature and KL values for each pixel. Finally, test bench results are presented and different analysis strategies are discussed."
"Die stetige Optimierung des Verbrennungsverlauf erfordert die genaue Kenntnis einer Vielzahl von innermotorischen Parametern. In dieser Arbeit werden der Aufbau und die Kalibrierung eines Temperaturmesssystems mittels zweidimensionaler MehrfarbenPyrometrie untersucht. Mit einer Hochgeschwindigkeitskamera und Endoskop wird die Temperaturstrahlung von Ruß während der Verbrennung gemessen. Das Messsystem wird mit einer Wolframbandlampe kalibriert und auf mögliche Störfaktoren untersucht. Die Rohbilder werden mit eigenen MATLAB-Skripten ausgewertet und für jedes Pixel wird je ein Temperatur- und KL-Wert berechnet. Abschließend werden Prüfstandsergebnisse vorgestellt und verschiedene Analysestrategien besprochen."
"La optimización continua del proceso de combustión requiere un conocimiento preciso de un gran número de parámetros internos del motor. En esta tesis se investiga la construcción y calibración de un sistema de medición de temperatura mediante pirometría bidimensional multicolor. La radiación de temperatura del hollín durante la combustión se mide con una cámara de alta velocidad y un endoscopio. El sistema de medición se calibra con una lámpara de banda de tungsteno y se examina para detectar posibles factores de interferencia. Las imágenes en bruto se evalúan con scripts propios de MATLAB y se calcula una temperatura y un valor KL para cada píxel. Finalmente, se presentan los resultados del banco de pruebas y se discuten varias estrategias de análisis."
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