评估UVC-LED杀菌效果时,使用光学、流体等仿真来计算杀菌率的准确性有多高?对于准备入行的团队,是否有必要配备专业的模拟分析人员?杀菌率计算模型又是如何建立起来的?
这是笔者最近在与几位业内朋友探讨的问题,探讨过程中大家从最开始的各执一词到达成共识,笔者心中也渐渐有了清晰的答案。也许大家心中也有同样的疑问,下面立刻开始此次的分享,同样是望能抛砖引玉,与君共勉。
定性分析更具实用性
UVC-LED应用是利用肉眼不可见光去灭杀不可见的微生物,我们需要借助工具间接的去研究这一过程。前辈UVC灯管经过几十年的发展,各家厂商都已经总结出一套实用的模拟仿真方法去指导产品设计,UVC-LED目前能够做到什么程度呢?
业内同行分享的UVC-LED应用产品仿真图
众所周知,微生物的灭杀率与其接收的UV剂量相关,而UV剂量又与照射强度和时间相关。杀菌效果是生物敏感性、光学、流体三者的综合结果,在模拟仿真中,只要其中一方有偏差,最终结果就会失真。
光学仿真的准确性已经在白光LED行业得到了充分的验证,各种仿真工具也相当的成熟。流体仿真工具广泛运用于汽车、船舶、飞机甚至航天工具的设计中,只要运用得当可信度是可以保证的。光学与流体的耦合算法也早已运用在传统UVC灯管杀菌产品的设计中,因此通过模拟仿真方法可以得到比较准确的UV剂量。
主要的误差来源于基础数据测试。
目前在专业文献上可以查到不同微生物的UV灭活剂量表,这个剂量是针对254nm波长的传统UVC灯管而言的,由于微生物对于不同波长UVC光的敏感性不同,传统的剂量表不适用于265-280nm波长的UVC-LED。
下面以大肠杆菌(E.coli)为例,使用UVC灯管达到99%的灭杀率需要的UV剂量为6.6mJ/cm2,使用UVC-LED要高效一些,达到99.99%的灭杀率两家同行给出的UV剂量分别约为3mJ/cm2与5mJ/cm2。
源于美国WQA的UVC灯管杀菌剂量
两家不同的UVC-LED芯片厂提供的杀菌剂量数据
目前还没有权威机构放出针对UVC-LED的杀菌剂量表,少数有能力的厂商可以自行这些数据。由于测试方法、设备的差异,得到的数据也不尽相同。假设我知到产品的UV剂量,我该参考哪家的数据去计算杀菌率呢?还是说我需要自己实测才是准确的?
综上,现阶段通过模拟仿真可以获得比较准确的UV剂量,但是无法通过UV剂量准确推算出杀菌率(部分行业巨头除外)。目前对于绝大多数厂商而言,通过模拟仿真定性的指导产品设计是比较现实的方案。
定性分析指导设计
组建一个具备专业仿真能力的专业的团队需要一定的投入,我们预算有限,是否可以省下这笔费用?既然模拟仿真也不是很准,是否可以先“参考”同行的方案,后续只通过不断的实测来验证和修改产品设计?我们不急着下结论,先做一个假设:
假设拿到了同行的产品,接下来你要怎么改进?做哪些改动可以不影响杀菌效果还能规避对方专利?我们有没有可能改的比对手的原版更好?哪家同行的设计的值得参考?
然而光凭一个内部结构和肉眼观察,我们一无所知。这时候一个定性的模拟仿真就能帮到我们。例如下面三张图没有任何的数据,我们依然能直观的看出设计的优劣:左图利用规则的旋流增加水体的照射时间,中图利用低雷诺数结构避免出现短流,右图杂乱无章的流线表明其流体设计不佳,还有很大的改进空间。
三款过流式水杀菌产品的流体模拟图
不妨再做一个假设:我们都有遇到产品杀菌测试低不合格的时候,接下来要怎么做,往什么方向提升杀菌率?
往往大家第一反应是UV剂量不够,加灯搞定。然而加灯意味着加钱,你能否确定目前的灯珠已经用尽了全力?是否调整流体结构增加照射时间比加灯更划算?即使真要加灯,光功率要加到多少?散热是否有问题?用单颗大功率还是用几颗小功率?是单面照射还是上下两面同时照射?以上这些改变是只改一个还是同时调整,各调整多少才能保证最高的性价比?
下面是一个空气杀菌器的风道,风自右向左吹,左侧有3颗UVC-LED光源。
图①的杀菌效果不佳,模拟分析直观的呈现出问题根源在于光照与气流不匹配,光分布均匀但气流分布集中在下方。很容易联想到两个优化方向:
优化方向A:光源不动气流动,把气流调均匀。需要更改结构,考虑噪音和风阻问题。
优化方向B:流体不动光源动,光源下移增强下方的光密度,适用于风道无法调整的情况。
A、B两个方向都能在几乎不增加成本的情况下提升杀菌效果。试想一下这时候如果盲目加灯,是不是花了钱还治标不治本?
空气杀菌器优化示意
模拟仿真手段哪怕只能帮我们定性的指引方向,都可以大幅度减少后续测试的时间和成本。这些节省的成本往往会大于模拟分析人员的花费。
具有企业特色的仿真评估方法
下图是UVC-LED应用产品研发流程的一部分,仿真设计贯穿于产品设计过程中,与结构、ID、电子设计是紧密联系的并行关系。
产品研发流程参考
最初,模拟仿真仅能给产品设计提供方向参考。随着测试反馈的增多,仿真方法在不断的修正、进化,经过一段时间的积累和试错,最终会形成一套符合本公司产品特性的仿真模型,这套模型可以大幅缩短后续同类产品的研发周期。
具体的说,在产品进行杀菌效果实测之前,搜集好所有的原始数据,包括光源参数、实际尺寸、模拟仿真的结果等。杀菌测试时,最好能现场搜集测试数据,例如环境温湿度、实时流速、操作手法等。在拿到杀菌报告后,对比实测和模拟的差异,找出误差原因并修正参数。根据修正后的模型指导产品的调整,并再次测试,循环上述过程。有趣的是,这个过程和练习投篮是十分相似的。
经过日积月累的训练,每个NBA球星都形成了自己独特的投篮手法。手法无所谓好坏,能进球就行。同样的,由于各厂家的测试方法、设备、产品特性、研发能力差异,得到的仿真模型往往不具备可比性,无法随意套用。
以上就是此次分享的全部内容,愿大家都能利用好模拟仿真工具,做出畅销的产品。
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(作者:Boat)
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