Wysokiej wrażliwości detektor podczerwieni chłodzony MWIR o rozmiarach 320x256/30μm 10mK NETD do wykrywania wycieków gazu CO2

Miejsce pochodzenia Wuhan, prowincja Hubei, Chiny
Nazwa handlowa SensorMicro
Orzecznictwo RoHS; Reach
Numer modelu LFD330Z6
Minimalne zamówienie 1 kawałek
Cena negotiable
Zasady płatności L/C, T/T
Szczegóły Produktu
Funkcjonować Wykrywanie wycieku gazu Czas chłodzenia (23 ℃) ≤7min przy 12V
Rozdzielczość detektora 320x256 Rozmiar piksela 30μm
NETD 10mK (F1.5) Zakres widmowy 4,2 ± 0,1 ~ 4,4 ± 0,1 μm
Podkreślić

Czujnik termowizyjny LS734

,

czujnik termowizyjny LS734

,

wykrywanie wycieku gazu czujnik obrazowania MWIR

Zostaw wiadomość
opis produktu
Detektor podczerwieni chłodzony MWIR o wysokiej czułości 320x256/30μm do wykrywania wycieków gazu CO₂
Przegląd produktu
Podczas wychwytywania dwutlenku węgla, eksploatacji urządzeń energetycznych i przemysłowych procesów produkcyjnych wyciek CO₂ nie tylko prowadzi do niepowodzenia w realizacji celów redukcji emisji dwutlenku węgla, ale długoterminowa akumulacja może również powodować awarie sprzętu. Tradycyjne metody wykrywania są niewidoczne, niebezpieczne i podatne na pominięcia, co utrudnia dokładne wykrycie.
Detektor podczerwieni LFD330Z6 do wykrywania wycieków gazu zapewnia wysoką precyzję i czułość wykrywania. Profesjonalnie namierza scenariusze wycieków CO₂ o wyjątkowo niskim stężeniu, osiągając bezdotykowe, dalekosiężne i wizualne pozycjonowanie wycieków, aby przezwyciężyć niedociągnięcia tradycyjnych metod wykrywania. CO₂ można również stosować jako gaz znakujący do pośredniego wykrywania gazowego wodoru, co dodatkowo rozszerza możliwości zastosowań sprzętu.
Główne cechy
  • Optyczne obrazowanie gazów:Bezdotykowa detekcja dalekiego zasięgu charakteryzująca się wysoką wydajnością, bezpieczeństwem i szerokim zasięgiem wykrywania wycieków gazu
  • Wysoka czułość:Technologia chłodzonego detektora podczerwieni zapewnia wyjątkową wydajność w zastosowaniach o niskim stężeniu gazu i wolnym przepływie gazu
  • Łatwa integracja:Obsługuje różne interfejsy i formaty wyjściowe obrazu RAW/YUV
Specyfikacje produktu
Model detektora LFD330Z6
Rezolucja 320*256
Rozmiar piksela 30μm
Odpowiedź widmowa 4,2 ± 0,1 μm ~ 4,4 ± 0,1 μm
Typowy NETD 10 mK (F1,5)
Czas chłodzenia (23 ℃) ≤7min przy 12V
Zużycie energii (23 ℃) ≤15 W przy 12 V (szczyt)
≤7W przy 12V (stabilne)
Rozmiar (mm) 142*58,5*71
Waga (g) ≤600
Temperatura pracy -45 ℃ ~ + 71 ℃
Temperatura przechowywania -55 ℃ ~ + 71 ℃
MTTF ≥10000 godz
Zastosowania przemysłowe
Detektor termowizyjny do wykrywania wycieków gazu LFD330Z6 zapewnia niezawodną wizualizację niewidocznych smug CO₂ nawet w trudnych warunkach. Zastosowania obejmują: wychwytywanie, utylizację i składowanie dwutlenku węgla (CCUS), ulepszone odzyskiwanie ropy naftowej (EOR), przemysł energetyczny, przemysł spożywczy i napojów, produkcja półprzewodników i elektroniki, rolnictwo szklarniowe, przetwarzanie odpadów i biogazownie i nie tylko.
Nasze mocne strony
  • Zdywersyfikowane portfolio produktów
  • Głęboka wiedza techniczna
  • Rygorystyczna weryfikacja niezawodności zapewnia gwarancję jakości
  • Koncentruje się na innowacjach i praktycznym wdrażaniu czujników podczerwieni
  • Profesjonalne wsparcie techniczne i wspólne usługi rozwojowe
Często zadawane pytania
Co to jest wrażliwość termiczna?
Czułość termiczna, znana również jako NETD (równoważna różnica temperatur w szumie), to kluczowy parametr do oceny kamer termowizyjnych średniofalowych (MWIR) i długofalowych (LWIR). Jest bezpośrednio powiązany z przejrzystością mierzoną przez kamerę termowizyjną i reprezentuje stosunek sygnału do szumu różnicy temperatur mierzonej w miliKelwinach (mK). Im mniejsza wartość czułości termicznej, tym wyższa czułość i wyraźniejszy obraz.
Jakie są zastosowania termowizji?
Pomiar temperatury i obrazowanie w każdych warunkach pogodowych to dwie podstawowe funkcje technologii termowizyjnej w podczerwieni. Produkty opracowane w oparciu o te technologie są szeroko stosowane w bezpieczeństwie i monitorowaniu, ładunkach UAV, inspekcji przemysłowej, gaszeniu pożarów, konserwacji predykcyjnej, ADAS, zapobieganiu epidemiom, sztucznej inteligencji i wielu innych dziedzinach.