基于被动声发射传感的在线原位清洗(CIP)过程实时监测与优化研究

本研究针对清洁到位(CIP)系统缺乏非侵入式实时监测方法的难题，开发了基于被动声发射(PAE)传感的在线监测技术。通过构建垂直管道实验装置，模拟不同浓度葡萄糖溶液(20%/30% w/w)的污染场景，并采用水及水-表面活性剂混合液(流速2150-3150 L/hr)进行清洗。研究结果表明，PAE传感器可有效检测污垢厚度变化、流动动力学及泡沫形成，功率谱密度(PSD)分析显示经过3-4个CIP循环后信号谱与清洁参考条件高度吻合，为实现CIP过程优化提供了重要技术支撑。

　　

在食品、制药和生物技术等对卫生要求极高的工业领域，清洁到位(Clean-in-Place, CIP)系统已成为保障设备清洁、防止交叉污染的关键技术。传统CIP过程通常依赖预设的程序和时间参数，缺乏对清洗效果的实时反馈，这可能导致清洁不足或过度清洁，造成水资源、能源和化学试剂的浪费。特别是在乳制品行业，CIP过程可占总用水量的25%左右，因此开发能够实时监测清洗效果的技术对提高资源利用效率具有重要意义。

目前，清洁验证多采用风险分级策略：低风险应用依赖视觉检查，中风险应用采用总有机碳(TOC)分析、电导率等非特异性技术，而高风险应用则需要液相色谱-质谱联用等高灵敏度方法。尽管美国食品药品监督管理局(FDA)长期推广过程分析技术(Process Analytical Technology, PAT)，但该技术在工业界的应用进展缓慢。声发射(Acoustic Emission, AE)技术作为一种新兴的PAT工具，具有非侵入式、实时监测的优势，其中被动声发射(Passive Acoustic Emission, PAE)传感尤其适合工业环境的应用。

为评估PAE传感在CIP监测中的潜力，研究人员构建了垂直管道实验装置，内径75毫米，总长1890毫米。实验采用VS900-M压电声发射传感器，配合AEP5H前置放大器和DCPL2去耦单元，通过PicoScope 5000系列示波器采集数据。研究系统考察了葡萄糖浓度(20%和30% w/w)、清洗液流速(2150-3150 L/hr)和表面活性剂浓度(0.1 mM和0.2 mM)对清洗效果的影响。

材料与方法

实验装置包括垂直管道和顶部喷嘴，用于注入清洗流体。CIP标准流程包括：先用污染流体填充管道至H2水平模拟污染，完全排空后，以固定流速2150 L/hr注入清洁水至H3水平进行冲洗，然后排空至传感器位置H1以下70毫米处。此过程重复进行多个循环。PAE传感器以750 kHz频率记录12秒信号，通过时间域和频率域分析（包括功率谱密度PSD）评估信号变化。

结果

信号特征分析：PAE信号记录显示三个明显阶段：背景噪声、动态过渡和伪稳态。当液位逐渐上升并超过传感器时，信号强度发生显著变化，反映了记录到的声振动的动态变化。

清洗循环效果：时间域波形显示，随着清洗循环次数增加，信号逐渐接近清洁管道参考信号。第一循环信号较为衰减，表明污垢层对声传输产生阻碍；第四循环信号与参考条件高度相似，表明管道接近清洁状态。

葡萄糖浓度影响：30%葡萄糖浓度产生的污垢层更厚，导致信号衰减更明显；20%浓度则信号强度更高，表明声阻抗较小。

流速影响：流速从2150 L/hr增至3150 L/hr时， transient时间缩短，伪稳态信号强度增加，表明更高的机械力促进了污垢去除。

表面活性剂影响：表面活性剂Triton X-100在临界胶束浓度(0.2 mM)时产生泡沫，导致信号衰减。频率谱分析显示，不同表面活性剂浓度产生明显不同的频谱特征。

功率谱密度分析：PSD分析表明，随着CIP循环次数增加，信号谱逐渐接近参考条件。使用水作为清洗剂时，第六循环与参考谱几乎重叠；使用表面活性剂时，第三循环即可达到类似清洁效果。

结论与讨论

本研究证实了PAE传感作为CIP过程非侵入式实时监测方法的有效性。传感器能够可靠检测污垢厚度变化、流动动力学和泡沫形成等现象。研究结果表明，葡萄糖浓度越高，污垢层越厚，声信号衰减越明显；提高清洗流速可增强清洗效果；表面活性剂在临界胶束浓度时产生的泡沫会影响声信号特征。

PSD分析显示，在大多数情况下，经过3-4个CIP循环后，系统频谱状态与清洁参考条件几乎一致，此后改善效果趋于平缓。这一发现为优化CIP循环次数、减少资源消耗提供了重要依据。该方法结合高分辨率声学传感与PSD分析，实现了清洗过程的连续、非侵入式监测，在需要严格卫生标准和资源效率的工业环境中具有广泛应用前景。

该技术的优势在于其非侵入性、对物理和化学清洗参数的高度敏感性，以及与实时数据处理的兼容性。未来，随着传感器集成、自动化和数据分析技术的不断发展，PAE传感有望成为工业清洁过程优化的重要工具，为实现可持续生产提供技术支持。