PanoramicaIl misuratore di portata a vortice wireless YFVW300C sfrutta il principio della strada di vortici di Kármán abbinato a comunicazioni industriali wireless (LoRaWAN / NB‑IoT) per il monitoraggio senza contatto di vapore, gas e liquidi a bassa viscosità. Il design alimentato a batteria e l'assenza di parti in movimento lo rendono adatto per ambienti ad alta temperatura e zone pericolose, nonché per soluzioni IIoT di gestione energetica distribuita.
Descrizione funzionale principale- Principio di misura: strada di vortici di Kármán (vortex shedding) con elemento generatore di vortici per rilevare i vortici alternati prodotti dall'flussom.
- Comunicazione: protocolli wireless industriali (LoRaWAN, NB‑IoT) per trasmissione diretta verso cloud o piattaforme di gestione energetica.
- Alimentazione: opzione batteria che elimina la necessità di alimentazione cablata in luoghi remoti o pericolosi.
- Fluidi misurati: vapore, gas industriali (aria compressa, azoto, ossigeno), gas infiammabili (metano, propano) e liquidi a bassa viscosità.
- Progetto: nessuna parte mobile e nessuna tubazione di misura della pressione, riducendo manutenzione meccanica e possibili guasti delle tubazioni.
Vantaggi del prodotto- Riduzione del cablaggio e della complessità di installazione: minimizza le esigenze di cavi e condotti in zone ad alta temperatura e rischio di esplosione.
- Ampia gamma di misura: rapporto di gamma tipico 10:1; esempio per vapore 0,5–25 m/s.
- Robustezza ambientale: intervallo di progetto −40°C a 350°C; protezione IP67 e resistenza alle vibrazioni per installazioni esterne o in galleria.
- Funzioni di diagnostica: monitoraggio dello stato del sensore in tempo reale e compensazione automatica per temperatura/pressione per migliorare l'affidabilità dei dati.
- Integrazione cloud: invio diretto ai sistemi di gestione energetica, report di consumo automatizzati e avvisi di soglia (email/WeChat in base all'integrazione).
- Implementazione IIoT economica: semplifica la misura nelle reti di tubazioni distribuite e nelle aree pericolose evitando cablaggi complessi.
Ambiti di applicazione principali- Misura dell'energia vapore: monitoraggio della fornitura vapore delle caldaie, scambiatori di calore e contabilizzazione dell'energia vapore.
- Monitoraggio gas industriali: tracciamento dei flussi di aria compressa, azoto, ossigeno e altri gas di stabilimento.
- Controllo dei processi chimici: misura di gas infiammabili con configurazioni adatte ad installazioni antideflagranti.
- Sistemi HVAC: monitoraggio dei flussi di refrigerante e audit energetici per la climatizzazione centralizzata.
- Reti di tubazioni distribuite: monitoraggio wireless di condotte vapore/gas dove non è disponibile alimentazione esterna.
Punti critici risolti- Elimina l'invecchiamento rapido dei cavi e gli elevati costi di cablaggio su tubazioni vapore ad alta temperatura e in aree a rischio di esplosione.
- Consente misure affidabili in posizioni remote prive di alimentazione o dove il cablaggio comporta problemi di sicurezza e costi.
Specifiche tecniche- Modello: YFVW300C (denominazione commerciale)
- Principio di misura: vortice (strada di vortici di Kármán)
- Comunicazione: LoRaWAN, NB‑IoT (wireless industriale)
- Alimentazione: opzione batteria per funzionamento wireless
- Fluidi misurati: vapore, gas, liquidi a bassa viscosità (inclusi gas infiammabili ove si applicano requisiti antideflagranti)
- Rapporto di gamma: 10:1 (esempio vapore: 0,5–25 m/s)
- Intervallo di temperatura operativa (indicazione di progetto): −40°C a 350°C
- Protezione ingressi: IP67
- Caratteristiche di progetto: nessuna parte mobile; nessuna tubazione per misurazione pressione; resistenza alle vibrazioni
- Diagnostica: autodiagnosi intelligente, compensazione automatica temperatura/pressione
- Integrazione: trasmissione diretta al cloud per gestione energetica; report consumo automatizzati; allarmi (email/WeChat) tramite integrazione piattaforma
- Benefici: riduzione dei costi di cablaggio e installazione; installazione più sicura in aree pericolose/alte temperature; maggiore affidabilità dei dati