在之前的一些博客文章中，我讨论了温度校准和校准不确定度。这一次，我将介绍不同的不确定度组件，当您使用温度干燥块进行温度校准时，您应该考虑这些不确定度组件。
使用干块进行温度校准似乎是一件非常简单和直接的事情，但是应该考虑许多不确定性和误差的可能来源。通常，最大的不确定性可能来自校准过程，而不一定来自组件的规格。
我们把暖气打开吧!
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表的内容
- 什么是干砌块?
- 所以不是在洗澡?
- EURAMET指南
- 不确定性的组件
- 内部或外部参考传感器
- 1.内部参考传感器
- 2.外部参考传感器
- 3.轴向温度均匀性
- 4.镗孔之间的温差
- 5.影响装货
- 6.随时间稳定
- 7.不要着急
- 总结
什么是“干砌块”?
我们先来讨论一下温度干燥块”。
温度干燥块有时也叫温度干燥块排水井或者一个温度校准器．
这是一个可以实现的装置加热或冷却根据不同的温度值，正如它的名字所暗示的，它是干燥的，不含任何液体。
干式砌块通常具有可拆卸的插入(或套管)，具有适合插入温度传感器的孔/孔。
干式区块通常有自己的特点内部测量温度，或者你可以用外部基准温度传感器你要把它插进一个洞里。
通常一个干块有可互换的镶块，所以你可能有几个镶块，每个镶块钻不同的孔，以适应不同大小的温度传感器的校准。
在干块中，温度传感器的孔是非常重要的足够紧使传感器和插入件之间的热阻降低。在钻孔太松的情况下，传感器稳定缓慢，或者由于阀杆传导可能根本达不到插入件的温度。
通常，您将在待校准的干块中插入一个温度传感器，或校准一个温度传感器是环路中的第一个组件的温度回路。
的主要好处干燥区块的优点在于它很容易在野外使用，而且当你携带它时，不会有热流体溢出。此外，干燥块不会污染正在校准的温度传感器。
干砌块几乎总是干砌块。在一些非常罕见的情况下，您可以使用一些热传递流体或膏体。在大多数情况下，如果你使用液体，可能会损坏干燥块。
使用石油或膏体也会造成潜在的健康和火灾风险，如果以后在温度高于例如外来物质的闪点的情况下使用。一个660°C的隔热层吸收了硅油的干燥砌块，在外面看起来可能很整洁，但加热时，它会喷出有毒气体。校准实验室可能比他们想要的更熟悉这个…
作为缺点对于干块，我们可以考虑比液浴更低的精度/稳定性，更难以校准非常短和形状奇怪的传感器。
所以这不是“洗澡”?
不，我说的是“干块”，不是吗?
也有浴温度可用的,里面有液体．加热/冷却液体，将待校准的温度传感器插入液体中。液体也被搅拌以得到均匀的温度分布。
也有一些干块和液浴的组合，这些设备通常有独立的干插入和独立的液体插入。
主要的好处具有较好的温度均匀性和稳定性，适用于短、奇形状传感器。
而缺点液体浴的特点是体积更大，重量更重，使用热液体，便携性差，而且通常比干式浴缸慢。
无论如何，在本文中我们关注的是温度干燥块，所以让我们回到它们。
EURAMET指南
在我们继续之前，让我们快速浏览一下Euramet指南。是的，它与这个话题非常相关。
EURAMET是欧洲区域计量组织(RMO)。他们协调欧洲国家计量研究所(NMI)的合作。更多关于Euramet的信息请访问https://www.euramet.org/
Euramet还出版了许多关于各种校准的有益指南。
这里我想提到的是专门用于温度干块校准的:EURAMET校准指南No. 13, Version 4.0(09/2017)，标题为“温度块校准器的校正指引”。
上一个3.0版本发布于2015年。第一版于2007年出版。这个指南之前被称为EA-10/13，所以你可能也会遇到这个名字。
该指南定义了校准温度干块的标准方法。许多制造商在校准干块和给出他们的干块的规格时使用该指南。
为了突出显示最新版本4.0的一些内容，它包括:
范围
校准功能
描述
- 轴向均匀性
- 钻孔之间的温差
- 影响装货
- 随时间稳定
- 热传导
校准
- 测量
- 不确定性
报告结果
例子
你可在此免费下载Euramet指南pdf:
不确定性的组件
让我们进入实际的不确定性部分。当你使用干块进行温度校准时，这些就是导致测量结果不确定性/误差的因素。
内部或外部参考传感器?
有两种基本方法来测量干燥块的真实(正确)温度。一种是使用内部测量使用内置在干块内的内部参考传感器，另一种是使用外部参考传感器那是插入插入孔/孔。
这两种方式之间有一些基本的区别，它们对不确定性有非常不同的影响，所以让我们接下来讨论这两种选择:
1.内部参考传感器
一个内部参考传感器被永久性地插入到干块内部的金属块中，它通常靠近块的底部，它位于可互换插入的金属块周围。
所以，这个内部传感器并不直接测量插入的温度，在插入要校准的传感器的地方，但它测量周围块的温度。由于在块和插入之间总是有一些热电阻，这种测量不是最准确的。
特别是当温度变化时，块温度通常比插入温度变化快。如果校准太快而没有等待足够的稳定时间，将会导致误差。
一个内部参考传感器无论如何是非常方便的，因为它总是容易地在块内，你不需要在插入中预留一个专用的孔。
内部测量的重新校准有点困难，因为你需要将整个干块送入重新校准。
内部测量传感器的信号通过干块内部测量电路自然测量，并在干块的显示中显示。测量通常有一个给定的精度规格。正如前面所讨论的,在实践中这只规范是有效的稳定条件,不包括不确定性导致如果过快或校准传感器内校准不校准区底部插入的一部分,在一个足够紧无聊。
上面左边的图片说明了内部参考传感器通常位于温度块，而要校准的传感器被插入插入。如果要校准的传感器足够长，到达插入的底部，镗孔足够紧，我们等待足够长的时间来稳定，我们可以得到很好的校准，误差很小。
在右边的图片中，我们可以看到如果要校准的传感器太短而无法到达插入的底部会发生什么。在这种情况下，内部参考传感器和待校准传感器位于不同的高度，测量的温度也不同，对校准结果有很大的误差。
2.外部参考传感器
另一种方法是使用外部参考传感器。这里的想法是，您将参考传感器插入插入合适的孔，而您将传感器输入到同一插入的其他孔中进行校准。
由于外部参考传感器与待校准传感器插入相同的金属插入物中，因此可以更精确地测量待校准传感器所测量的温度。
理想情况下，参考传感器应具有与要校准的传感器相似的热特性(相同的尺寸和热导)。在这种情况下，随着插入温度的变化，外部参考传感器和要校准的传感器将更准确地遵循相同的温度变化。
外部参考传感器自然需要以某种方式进行测量。通常干块有内部测量电路和外部参考传感器的连接，或者你可以使用外部测量设备。对于不确定度，需要考虑参考传感器的不确定度和测量电路的不确定度。
与使用内部参考传感器相比，使用精确的外部参考传感器可以实现更精确的校准，具有更小的不确定度。所以，如果你想要好的精度(小的不确定度)，强烈推荐它。
外部参考传感器也提高了可靠性。如果内部和外部传感器读数相差很大，这是向用户发出的警告信号，说明可能有什么地方出错了，测量结果可能不可靠。
对于重新校准，在外部参考传感器的情况下，你可以只发送参考传感器进行重新校准，而不是整个干块。在这种情况下，您自然不会检查干块的功能(并在必要时进行调整)，例如轴向温度均匀性。
如果你没有发送干块进行校准，请确保自己定期测量和记录轴向梯度，因为当使用外部参考传感器时，它通常也是最大的不确定因素。否则，一个严格的审核员可能会深刻地质疑度量的可追溯性。
上面的图片说明了外部参考传感器和DUT(被测设备)传感器是如何同时位于插入的。第一张图片显示的情况下，当两个传感器达到底部插入，导致最佳校准结果。
第二幅图显示了参考传感器和DUT传感器在不同深度时的情况。这将导致两个传感器之间的温差过大，从而导致校准时的误差。
第三张图显示了一个DUT传感器很短的例子，并且参考传感器被正确地定位在与DUT传感器相同的深度。这样你可以得到最好的校准结果，尽管插入的均匀性不是很好在插入的上部。
因此，如果传感器位于不同的高度，这将导致额外的误差，但使用外部参考传感器的误差仍然通常比使用内部参考传感器校准短传感器时要小。
3.轴向温度均匀性
轴向均匀性(或轴向均匀性)是指在插入件中沿镗削垂直长度的温度差异。
例如，在镗孔中插入的最底部温度可能略有不同，而在镗孔中温度稍微高一些。
通常情况下，如果块的温度与环境温度相差很大，则由于温度泄漏到环境中，所以插入最顶部的温度会有所不同。
有些温度传感器的实际测量元件较短，有些则较长。此外，有些元素比其他的更靠近尖端。为了保证不同的传感器处于相同的温度下，块插入底部的均质区应足够长。通常，指定的面积是40到60毫米。
干燥块应在插入块底部有足够的区域，在该区域内指定温度均匀性。在块的校准过程中，可以通过在不同高度使用两个高精度参考传感器或使用一个带有短传感元件的传感器来进行校准，该传感器逐渐从底部向上提升。这种短传感元件传感器需要稳定，但不需要校准，因为它只用于测量不同高度的温差。如果需要，轴向温度梯度通常可以在干燥块中调整。
如果你有一个短的(卫生的)温度传感器，不能到达所有的方式在镗孔的底部插入，那么事情将变得有点复杂。在这种情况下，内部参考测量在干块不能真正使用，因为通常是在块的底部。应使用外部参考传感器，测量区域的中心应插入与待校准短传感器的测量区域中心一样深的位置。
通常，这意味着应该使用专用的短参考传感器，并插入与要校准的短传感器相同的深度。如果要校准的短传感器有一个很大的法兰，这将更加困难，因为这会吸收传感器的温度。
总结—在校准过程中，应确保参考传感器插入到与待校准传感器相同的深度。如果你知道感应元件的长度和位置，试着将中心水平对齐。如果这是不可能的，那么您就需要估计由此引起的误差。如果校准的精度要求较高，或者待校准的传感器不够长，无法到达插入孔的底部，则应使用外部温度传感器。
上图说明了“轴向温度均匀性”的含义。通常情况下，干块底部有一个特定的温度均匀的区域，但当你开始提升传感器以校准更高的温度时，它将不再处于相同的温度。
4.镗孔之间的温差
正如题目所暗示的，镗孔之间的温差，有时被称为“径向均匀性”，是插入件中每个镗孔(孔)之间的温差。尽管镶片是由金属化合物制成的，并且具有良好的导热性，但在钻孔之间仍然会有微小的差异，特别是相反的钻孔。
在实践中，当你在插入的两个传感器安装在不同的钻孔中时，它们之间可能会有很小的温度差。
这种差异可能是由于插入物在一边接触到块的次数较多，或者插入物负载不均(一边有更多的传感器，或者一边的传感器比另一边厚)。当然，位于不同侧面的加热器和Peltier元件也有它们的公差。
在实际工作中，钻孔之间的温差通常比较小。
总结-镗孔之间的温差规格应考虑在内。
5.影响装货
如果块的温度与环境温度不同，总有一些热量通过传感器传导到环境中(阀杆电导)。
如果插入有多个传感器，就会有更多的温度“泄漏”到环境中。而且，传感器越厚，泄漏的温度就越多。
插入件与环境温度的温差越大，泄漏就越大。
例如，如果你在高温下有干块，这种温度泄漏将导致插入器因为负载而冷却下来。插入的顶部会比底部失去更多的温度，顶部变得更凉爽。
插入越深，加载效果就越小。此外，一些干燥块有两个或更多的加热/冷却区域:一个在底部，一个在中心，一个在顶部。这将有助于补偿加载效果(例如，顶部加热可以加热更多，以补偿顶部插入冷却)。
如果你使用干块的内部参考测量，通常会有更大的误差，因为内部参考不在插入，而是在周围块的底部。因此，内部参考传感器并不能很好地看到负载的这种影响。
外部参考传感器可以更好地看到加载的效果，因为它是插入的，它也会有相同的温度变化。使用外部参考传感器时，加载效应引起的误差要小得多(与使用内部参考传感器相比)，结果更好。
总结-在你的应用程序中检查你的干块的加载效果(有多少传感器，哪种类型的传感器)，并将其作为一个不确定性组件。
上面的图片说明了传感器将温度泄漏到环境中所引起的阀杆电导。在第二幅图中，插入了几个传感器，因此阀杆电导/泄漏更大。
6.随时间稳定
随时间的稳定性描述温度在较长时间内保持稳定的情况。温度需要稳定一定的时间，因为不同的传感器可能有不同的热特性，不同的传感器需要不同的时间来稳定。如果温度不断上升和下降，不同的传感器可能读取不同的温度。
如果温度有一些波动，外部参考传感器无论如何都会比使用内部参考传感器得到更准确的结果。
通常干式砌块制造商已经给出了稳定性规格，例如30分钟的稳定性。
7.别着急!
最好记住这个事实温度传感器总是只测量它自己的温度．所以，它不会测量它安装的地方的温度，但它会测量自己的温度。
此外，温度变化非常缓慢，系统的所有部分都需要一段时间才能稳定到相同的温度，即系统达到平衡。
如果你用干块做温度校准太快，那将是最大的不确定性来源!
所以，要了解你的系统和你校准和实验的传感器，看看需要多长时间才能达到足够的稳定。
特别是如果你使用内部的参考传感器，它会比插入的要校准的传感器更快地达到设定的温度。这是因为内部传感器位于加热/冷却的模块中，而要校准的传感器位于插入件中。过早地接受结果会导致严重的错误。
在外部参考传感器的情况下，稳定的需要取决于您的参考传感器与要校准的传感器之间的差异。如果它们的直径不同，它们很可能会有不同的稳定时间。无论如何，如果你没有等待足够长的稳定时间，使用外部参考传感器将比内部传感器更准确。
通常干块会有一个稳定性指示器，但那可能是测量内部参考传感器的稳定性，所以不要只相信那一个。
总结-简而言之，如果你校准温度太快，结果会很糟糕。
上面的图片说明了一个(夸张的)例子，温度设定点是最初的10°C，在5分钟标记时，它被更改为150°C(蓝线代表设定点)。
在干块中有两个传感器-一个参考传感器和一个待校准传感器。
我们可以看到传感器1(红线)的变化要快得多，在大约11分钟时达到最终温度。传感器2(绿线)的变化要慢得多，它在18分钟左右达到最终温度。
传感器1是我们的参考传感器，传感器2是待校准的传感器。我们可以看到，如果我们过早地读取10分钟标记的温度，我们将得到一个巨大的误差(大约85°C)在我们的结果。即使我们在15分钟的读数，我们仍然有大约20°C的差异。
所以，在读取读数之前，我们应该确保等待足够长的时间，以确保所有传感器都稳定到新的温度。
总结
使用干块进行温度(传感器)校准似乎是非常简单和直接的事情。但无论如何，仍有许多不确定性和误差的可能来源，应予以考虑。
通常，最大的不确定性可能来自校准过程，而不一定来自组件的规格。
例如，您可能有一个总不确定度为0.05°C的精确干块和一个不确定度为0.02°C的高质量参考传感器。但无论如何，如果制作不当，用这些设备校准温度传感器会有几度的不确定性。
这是我不喜欢TAR(测试精度比)讨论的一个原因，因为它没有考虑所有校准程序引起的不确定度，它只使用精度规格。
我希望本文中列出的这些注意事项能够帮助您认识到不确定性的可能来源，以及如何将其最小化。
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