Feed Planet Magazine Issue-Sayı: 31 July/August - Temmuz-Ağustos 2021

60 ARTICLE • MAKALE FEED PLANET / JULY - AUGUST 2021 • TEMMUZ - AĞUSTOS 2021 Online vs offline moisture measurement? Measuring online in real-time offers significant benefits over offline measurements. Periodic offline sampling is time-consuming and sub- ject to: • Equipment measurement errors • Process errors • Sampling errors Equipment measurement errors. All laboratory equipment measures moisture using an indirect method, whether from heating a sample and looking at a loss in weight or respond- ing to a physical property, so this will be subject to calibration requirements and have its own precision tolerances. With multiple tests, these can be compensated for statistically. Process errors. Errors are easily introduced when conducting laboratory tests. With careful technique, these can be minimised. Sampling errors. For natural processes that vary con- tinuously, a sample-based measurement will never be a complete representation of the material flow due to sam- pling error, as shown in Figure 3.. As Figure 3 shows, the real-time average of the mate- rial flow is 12%. The three samples taken at 60, 120, and 180 seconds give an average of 14%, which is a 2% error. With care, proper equipment, and good technique, it is possible to scientifically calculate an accurate value for the moisture, but it will only ever be valid for that sample. Installing and integrating an online sensor to measure the moisture continuously gives a much better method Nem ölçümü nasıl olmalı? Çevrimiçi mi, çevrimdışı mı? Gerçek zamanlı çevrimiçi ölçüm, çevrimdışı ölçümlere kıyasla önemli avantajlar sunar. Periyodik çevrimdışı örnekleme zaman alır ve aşağıda- kilere tabidir: • Ekipman ölçüm hataları • İşlem hataları • Numune hataları Ekipman ölçüm hataları. İster bir numuneyi ısıtarak ve ağırlık kaybına bakarak ister fiziksel bir özelliğe yanıt ve- rerek olsun, tüm laboratuvar ekipmanı nemi dolaylı bir yöntem kullanarak ölçer, bu nedenle bu, kalibrasyon ge- reksinimlerine tabi olacak ve kendi hassas toleranslarına sahip olacaktır. Çoklu testlerle bunlar istatistiksel olarak dengelenebilir. Proses hataları. Laboratuvar testleri esnasında hata yapılması işten bile değildir. Dikkatli bir teknikle bunlar en aza indirilebilir. Örnekleme hataları. Sürekli değişim gösteren doğal süreçler için, numuneye dayalı bir ölçüm, Şekil 3'te gös- terildiği gibi örnekleme hatası nedeniyle hiçbir zaman malzeme akışının tam bir temsili olmayacaktır. Şekil 3'ün gösterdiği gibi, malzeme akışının gerçek za- manlı ortalaması %12'dir. 60, 120 ve 180 saniyede alınan üç numune, ortalama %14'lük bir ortalama vermektedir ki bu %2'lik bir hata anlamına gelmektedir. Figure 3: Example of Sampling Error Şekil 3: Örnekleme Hatası Örneği Figure 4: A comparison of linear vs complex calibrations Şekil 4: Doğrusal ve karmaşık kalibrasyonların karşılaştırması