如何利用聲學成像更快地檢測壓縮空氣洩漏，並節省成本及安全應用
Si124能將檢查時間減少高達 90%
在大多數工廠中，壓縮空氣系統是最大的電力成本中心之一。這就是為什麼儘早檢測壓縮空氣洩漏和設備效率低下並立即修復它們非常重要。但使用傳統的檢查方法（例如肥皂泡測試）來發現空氣洩漏並不容易，這需要花費大量時間。
大多數洩漏會產生湍流，進而產生超聲波噪音。聲學成像相機（例如FLIR Si124）可以查明噪聲源，並將該“熱點”實時疊加到視覺相機圖片上。通過對噪聲源進行成像，我們可以將超聲檢查時間縮短約 90%。檢查員還可以在安全距離內使用攝像機快速掃描大面積區域，而無需接觸機器或關閉生產線。FLIR Si124 可穿透工業環境中常見的背景噪聲，生成精確的圖像。通過聆聽、識別、分析超聲波並最終了解不同聲音的含義，聲學成像儀使操作員能夠立即準確地查明空氣洩漏的來源。
採用聲學成像作為預測性維護例程的一部分，專業人員可以快速識別問題，削減多餘成本並保持製造運營正常進行。
智能洩漏量化和成本分析
任何典型的超聲波麥克風如果發出的聲壓級足夠強，都可以定位空氣洩漏。但是，如果用戶沒有接受過聲學培訓，則使用這些沒有任何分析功能的設備將無法提供做出明智的維護決策所需的結果。從歷史上看，將洩漏聲音文件轉換為洩漏大小估計和成本估計涉及使用表格或複雜的算法。FLIR Si124 通過最少的培訓使分析變得簡單，從而消除了這個問題。
Si124 是一款具有設備上分析功能的智能工具，可提供洩漏尺寸和洩漏成本分析。這使得設施可以輕鬆地快速計算由壓縮空氣或真空洩漏引起的估計年度能源費用。
使用 Si124 捕獲圖像後，相機會通過 Wi-Fi 自動將其保存到 FLIR Acoustic Camera Viewer 雲服務。然後，用戶可以查看存儲的圖像以進行深入分析，生成空氣洩漏審計報告，並輕鬆進行深入分析。
該攝像機配置簡單，可以直接連接到工廠 Wi-Fi 網絡。
濾除背景噪音
FLIR Si124 採用不同的方法：它自動檢測類似於漏氣的聲音模式，並使用先進的相機人工智能濾波器消除單個和多個聲源的干擾噪音。換句話說，攝像頭可以識別聲音是否類似於漏氣與背景噪音，因此用戶無需這樣做。
為了檢測非常高頻的聲源，聲學攝像機必須具有多個麥克風——最好彼此非常靠近。否則，將會出現空間混疊問題，這意味著錯誤的結果和聲源顯示在無效的位置。出於營銷目的，人們很容易在聲學攝像機中加入更高頻率的支持，因為更高的頻率通常看起來更好。現實情況是，使用太高的頻率不會帶來任何好處，反而會使性能變差。
更省力、更準確
FLIR Si124 配備 124 個麥克風（是同類聲學成像儀數量的兩倍），可在最佳條件下檢測小至 0.016 升/分鐘的空氣洩漏。這種精度水平的實現得益於 Si124 業界領先的缺陷檢測靈敏度、距離範圍以及前所未有的板載麥克風數量。
除了使用聲學相機進行真空洩漏檢測的許多特定行業優勢之外，以下優勢還適用於多個行業：
• 通過有效檢測真空洩漏，節省時間、成本和能源。
• 掃描大面積並準確查明關鍵問題。
• 即使在惡劣的工業環境中也非常用戶友好且操作安全。
• 需要最少的培訓，並且易於納入維護週期。
• 為維護和維修計劃提供實時結果和可操作的數據。
• 通過早期檢測真空洩漏，幫助保持最佳的系統性能、安全性和運行可靠性。
• 防止真空洩漏造成的污染，有助於確保產品質量。
• 通過最大限度地減少真空洩漏的影響來支持法規遵從。
