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气液两相流测量技术的现状及发展(完整版)实用资料(可以直接使用,可编辑完整版实用资料,欢迎下载)
气液两相流测量技术的现状及发展(完整版)实用资料(可以直接使用,可编辑完整版实用资料,欢迎下载)《热能动力工程前言》班级:硕动力152专业:动力工程姓名:汪辉学号:2152214135气液流测量技术发展汪辉摘要:随着气液两相流测量技术的进步,气液两相流理论得到充分发展,也为工程实践提供了有力工具。本文主要介绍了近年来气液两相流对流量测量与流型检测的新技术。在流量测量领域,本文主要介绍了传统单相流量计、多流量计测量、分流分相法、超声波法。在流型检测方面主要介绍了,高速摄影法、层析成像法、信号特征分析法,以及小波变化法,神经网络法等实时检测方法。关键词:气液两相流;流量测量;流型检测ResearchondevelopmentofGas-liquidTwo-phaseFlowMeasurementTechnologyWangHuiAbstract:Withthedevelopmentofgas-liquidtwo-phaseflow,ontheonehanditpromotethedevelopmentofthetheoryofgasliquidtwophaseflow,ontheotherhanditprovideapowerfultoolforIndustrialpractice.Thispapermainlyintroducesthenewtechnologyinrecentyears,whichincludesgas-liquidtwo-phasemeasurementonflowrateandflowpattern.Inthefieldofflowratemeasurement,thetraditionalsingle-phaseflowmeter,multi-flowmetermeasurement,extractingandseparatingmethodandtheultrasonicmethodaremainlyintroduced.Inthefieldofflowpatterndetection,highspeedphotographymethod,tomographymethod,signalfeatureanalysis,wavelettransformmethodandneuralnetworkmethodaremainlyintroduced.Keywords:gas-liquidtwo-phaseflow;flowratemeasurement;flowpatterndetection气液两相流的测量技术的进步对其理论和工业实践的发展有着重要的意义。对于两相流基本参数的测量呈现出多样化的趋势。例如,针对气液两相流流量测量林宗虎,王栋等[1]提出分流分相的气液两相流体的测量方法,最终测量误差小于5%,效果比较理想;胡俊介绍了一种基于压差法的V形内锥式流量计,结果表明利用该流量计采用经典的林宗虎模型对流型进行检测是可行的[2]。对此本文针对国内外关于流量的测量方法与流型的检测技术的进展,做了分析与评述。1流量测量技术1.1传统分离式流量测量技术根据测量过程中是否对两相流分离可将气液两相流流量测量技术分为分离法和非分离法。传统的分离法应用分离设备将汽液混合物分离成单相气体和液体后,再通过普通单相流量计进行计量。常用的单相流量测量仪器有差压流量计、涡街流量计、文丘里管、孔板式流量计、靶式流量计、节流原件等。对于传统的分离方法虽然有着稳定性强,测量精度高、测量范围宽等优点但是其体积庞大,造价过高,造成其经济性较差。1.2多流量计测量因流量计的指示值不仅与各相流量有关,还与两相流体的干度相关,因此在更多的情况下,采用两种不同特性的流量计组合测量。例如:节流元件-多孔动压探针(笛形管,孔板-文丘里管,靶式流量计-涡轮流量计,文丘里管-涡轮流量计,垂直上升压差-垂直下降压差。该方法装置简单,但测量范围小,受到具体流型的制约。近些年对单个流量计与射线流量计组合研究更加深入。例如,γ射线-涡轮流量计[13],γ射线-文丘里管[14],微波-文丘里管[14],这种方法克服了流型变化对流量测量的影响。1.3分流分相法前以述及分流分相的气液两相流测量方法,其原理是通过分流分相的方法,从被侧两相流体中成比例的分流、分离出一定份额的单相气体和单相液体,经单相流量计计量后根据比例关系确定出两相流体的各相流量。图1是分流分相法的原理图。被测两相流体流过分配器时被分成两部分:一部分两相流体(80%~95%沿原通道继续向下游流动,称这部分流体为主流体,这一支路为主流体回路;另一部分两相流体(5%~20%则进入了分离器,称这部分流体为分流体,这一支路为分流体回路.分流体经分离器分离后,气体和液体分别进入气体流量计和液体流量计进行计量,最后又重新与主流体汇合[1]。图1分流分相法原理图Fig1principleofextractingandseparating与分离法相比,该方法流经分离器的流量仅为原来的(5%~20%,所以体积比原来小很多,其体积等同与单相流量计的体积。根据分配器结构不同可以分为“T”型三通管式非配器[3,4]、取样管型非配器[5]、转鼓分配器[6]、旋流分配器。1.4超声波法超声波测速原理基于超声波在静止流体中的传播速度不同,即对于固定坐标系来说,超声波传播速度与流体的流速有关[15,16]。清华大学王铁峰,王金福等[23]在超声多普勒测速仪在液-固和气-液两相测量应用中指出超声多普勒测速仪实现了非接触式测量,并且能得到瞬态速度的空间分布[17]。由于超声波测得的是流体的流速,故通常是与密度计结合,用于测量流体的质量流量。2流型检测技术气液两相流流型的检测技术对实际工程应用起着非常重要的作用。通过控制流动参数可以避免有害流型的出现,保证设备安全运行。目前流型检测方法包括信号特征分析法、层析成像法、高速摄影法等前处理方法,以及小波分析、神经网络等后处理方法。2.1特征信号分析法特征信号分析法指通过分析传感器的随机信号特征来进行流型识别。接收这些信号的传感器主要包括电学、光学、热膜、差压和γ射线传感器等。随着传感器技术的发展新型探针的应用,气液两相流的测量变得更加切实可行,比如光纤探头、电导探头、热膜探头等。电导探头是通过测量探头针尖处流体导电性的变化来确定该点的介质分布,进而确定流型的。光纤探头测量方式与电导探针类似,不同之处在于光导探头是通过测量流体在探头针尖处对光强度的影响来反应在改点的介质分布,从而确定流型。热膜探头[20]是通过热膜不同位置处被气液两相流带走的热量不同,而确定其流型的。因为接触式探头都是直接定位在流体上,因此都能较准确地反应改点的流体特征。但由于探针的存在影响了流型,长时间杂质的积累也会产生测量误差,加之所处环境恶劣传感器极易损坏。2.2压差法差压法,也称压差法,压差波动法是通过采集气液两相流动的压差信号,并对压差信号进行统计分析的流型识别方法。这种压差信号是由于管内局部点上气、液介质的交替出现而产生的。对获得的信号进行分析处理,再与神经网络结合,可以对流行实现客观的智能识别。其中对于噪声的处理采用小波包技术,后面将述及。2.3过程层析成像法层析成像(Tomography也称计算机层析成像(ComputerizedTomography简称CT,指在不影响测量对象内部特征的条件下,从外部获得的测量对象不同方向的投影数据,然后通过计算机重建测量对象内部的二维/三维图像。过程层析成像(ProcessTomography,简称PT技术主要以工业过程尤其是两相流和多相流为检测对象[12],具有非接触性与实时性等优点,其结构图可参见图2。依据传感器测量原理,PT分为X射线、γ射线层析成像,超声波层析成像,电容、电阻、电磁、电感层析成像等。电容层析成像(ECT技术是PT技术中较早被研究的一种技术,它利用多相介质具有不同介电常数,通过电容传感器获得介电常数分布而获得介质分布的图像,具有简单、成本低、非侵入等特点。例如,邵晓寅在电容层析成像技术在气液两相流检测中的应用研究,王雷,冀海峰,黄志尧等在电容层析成像中的研究[17].图2过程层析图像系统构成[12]Fig2structureofPTsystem电阻层析成像(ERT的原理是基于不同的媒质具有不同的电导率,判断出处于敏感场中的物体电导率分布。如董峰,刘小平,邓湘等在电阻层析成像技术上的研究[19]许聪在电阻与超声双模态油气水多相流测量方法研究。皆证明了层析成像法具有良好的分辨力。2.4高速摄影法高速摄影法就是利用高速照相机或摄像机,通过透明管段或透明窗口拍摄流体的运动状态,再利用计算机获取拍摄到图片对典型的流型图像进行简单的预处理,使得敏感对比更加信命,噪声尽量减小,以于特征的提取[17]。但高速摄影法存在两个问题:一个问题是由于多相流具有复杂的界面,易产生相对多重的反射或和折射而影响成像清晰度。另一个问题是由于采用高速摄影,所得信息太多,因而又带来了分析或处理这些数据的困难[16,18]。2.5小波分析法小波包分析(waveletpacketanalysis简称小波分析,能够为信号提供一种更加精细的分析方法,它将频带进行多层次划分,对分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,并能够根据被分析信号的特征,自适应地选择相应频带,使之与信号频谱匹配,从而提高了时-频分辨率,因此小波包具有更广泛的应用价值[17]。如周云龙等在小波分析方面做了细致的研究[10,11]。陈珙、黄志尧等同样阐述了了一种基于小波分析进行水平管气液两相流流型的辨识方法[7]。该方法以测试管段的管程压降的波动为测量信号,通过对于其小波变换结果分析,根据不同流型能量分布的定量指标确定了流型判别规则。实验结果表明这种方法能有效地事项对水平管层状流、波状流,塞状流等四中典型流型在线辨别2.6神经网络识别法BP(BackPropagation神经网络是二十世纪八十年代由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。通过对网格的训练,该系统可以自动识别流型,并具有较高的抗干扰能力。但是该方法输入节点过多、训练困难、对外部噪声敏感[8]。因此,王妍芃,林宗虎[9]提出了一种改进的BP神经网络在流型判别中的应用方法,并得出该方法具有很强的自学性、自适应性和容错性的结论。在该方法的基础上又衍生出Elman神经网络法。例如,王强,周云龙,程思勇等提出的基于小波和Elman神经网络的气液两相流流型识别方法。Elman神经网络在BP网络基础上,提高了系统适应时变特性的能力,具有更好地识别效果[10]。在Elman神经网络法的基础上又衍生出与其它方法结合后的优化方法。例如,周云龙,王强,孙斌等[9]提出基于希尔伯特——黄变换(HHT与Elman神经网络的气液两相流流型识别方法。实验结果表明,该方法能能较好的识别水平管内四种基本流型。此外还有概率神经网络和径向基函数网络等。概率神经网络(PNN[21]是Specht在1988年首次提出,是一种结构简单、训练简洁、应用广泛的人工神经网络。径向基函数网络(RBF是根据人脑皮层中具有局部调节和交叠的感受域提出的,又称局部感受域神经网络。它具有结构简单,学习速度极快等特点。通过对四种神经网络的比较,发现RBF神经网络具有显著特点,即能克服传统流型识别方法主观性的特点。关于神经网络的方法的研究近年来呈现出迅速增长的态势,其他科研人员的研究不再赘述。由此可见神经网络法检测气液两相流流型,将是未来流型检测的一个极为重要的方向。除此之外还包括混沌理论、复杂理论等流型检测方法[17,24],在此也不再赘述。3结束语通过对各个气液两相流动参数测量方法的分析,一种良好的测量技术或检测方法必须具有成本低、应用范围广、实时性强、系统工作可靠、安全等特点。在流量测量方面多种方法综合使用或分流分相法,以及对这些方法的优化将是未来研究的热点。在流型检测方面,对层析成像法、信号处理的各个发法的深入研究,以及对各个模型的优化和组合利用的是目前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̄2aapfclnadPy,43fra4,19【l.aak,Yka.naa.iiw,NNd,Jut.k,3JVYmnate,STiw,ANhaa.oa.j,MTa41aadagszFiaaiMSibai.saa,ANghaio.y—ptf—.mas,YTnwk.asm,AtnNchoyhuiaiwau ̄amrirrdC3Hleflminsc.ItJIfrdMiiervsI7naH0sropsadgotsI..nrelmte.5fearaai1aleWa—7.18690,【51aaaaYHmaATnk,Tkd,.aio,.oiaOe3l.mnk,.om,.aaaM.aaaATntHY6 ̄.ntJVYmohh[lVIoeiapiaypmea2'eemdnlotlupdf-l'drSSlclr—irrt3le.Jn.Ap.PnadNIarp.Jp1fes{s1,4—5,94h.38381y07【6..ukrTe ̄oaIale,IeaoaCnrcnSbiier3JRTce,hoflFRgsrnrtnlofee0url1eJlsatniennltnWaedtiApctn,Alt,.raCneecoke,1vsaeplaistnaCog,ofneBolt7—1,17nhrioaeir894【7..engn..nnhptlpmeaireara3J0Hnis,HCJs,TeotayupdfJneeeilr—nadle:refrsteaodinteemn,EEJQatltnQ.—716qtnaaoixretIuuEco.V04,9uisndgspisE.nmerc47【8TADTml,..aiei,otuu—wvHFWaeisrt9ta3..eepEJDnlcCnnosae3vuea6:JeewziCdlea4mtodxre,EE.utltnQ.24—716hrapinIEQauEco.V1,04,9eyneemtJnmer7【J.TmiDRCh,autsoaotl—uprnadle,3Jek,..oRteaorlpclpmeffrs9R.nneqifliynadairearOtCmu.1,1p,omn623—27961,17【0..ukrAspotodaldC3sr,p.oml.64JRTce,botnsunaiipsHFleOtCmt1,Jria ̄ngnnueasn29—22,170196【1GAKefKSi,hW一9taeyurele:rineecl4..op,.mtTeC46tlodsreeadtotaJhmmhfialvwhripddm,EE.ut,ltnQ.4333818rioIEQawEco.V1,3—3,9ecJnier7【2..eep,EJDnli,Cnns—wvotaypmearn4TADTml..aiecotuJeewziaepilupdle,i:clssKJBtn(d)nadadMlerWv,V;.,PrIcei..uoE.,Irenimtaeo7a,AamctfrleistIdPesrs,Neok,P1—4193wYrP.,18[3Nkb_i,..e,REFnk,.Kl,.v,oilf4],Sr ̄wtMSZl..acJeyAJaPsiyoaiozdre.lansbituirtnlaemlerueymncYleotapmigoopendeialrpfrpocdbooho ̄pilupnfculicosaiid,/cadDpl—bodndtnio,plhsLt96—1491operraeeasiAp,Py.e.1,116,17rtnt【DSio,.uo,...eeASce,..e.uteail4J.lsMDcyJRRLi,.nhMSFlQaumcna4egnltazdnmhcfteootlmeWFtar——Qater.V1.6eusfpclppdlLe,EK.uuEcoQ.348ariyuaClssIJnmltnE—42,17797【5.raoi,IPHra,RM.s ̄lr,M..e,AJa,Aitp4NSinwz..en.Oe.SFl.vnnooiJkbtmJdasrcuthhgiesobeeotnlrsisiotayrm 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̄tnbwemn0up5]LAe,GDd,GMgrgaeTaoeeaC2plly,Aurllitndmrii:acnetnwtteagleedneoDcesprdac?otaaoonciihnurdpnecfiueriep,dtnohakanCmu,2,8omn833—38998,17[2..as..hr,FKKeuibrtnot5]JBk,DPSee..nbhSocrru,Osvifweaoo—ponnshtoe—oiiiadfmtrrnrriessprdac,Py,Rv640nttuaosif—iaeDc’ueriehse.A4,1ielilnafdkan—43921,19【3DPShr,jnt,DBMiM..aan,FKKeblNw5J..ee.il..o,0Burecrrktexmtr..nut,eihpeoeaipsdFRgslesnhnmnleIasr,IndaPy.eho.635—4O95hsTcn13,9O,19[4..agmrDPShr,..nui,tutaaStrgn5]M0Buee..eeFKKetlSmleRmnctidmr,crrbhiadaenaaoteuaalosiamnanrehsTcn13,5—4298pnnosRmnsirmoi,IadPy,eho.9477,19aotlnfr[].ae,nlyeegrnaiiusnle,h,e,3,5HHkAagbtehhsbisnid ̄rPyLt5A5nownieitleifdaassttls77—7.17895[]C0Wi,w.lh,ObrbioLrzitiinlrp56..esKsenoealfonnaleiastsicsviyesbisi,o.ttCmnn5,7—4,18oru.14894[]TYCagTJBdsEGBratCstnt1d6.m5..h,.rg,..uhdWleai.a34a7n.iekr,arcoa85n2tinotalpmemoigsplhsLt75pilupcamnaa,Ap,Py.e.1,37—3890cylt5,17[]c0Wi,KsePSFn,CorItieahooasg5..esw.lh,..rgM.p,malsne6fnl8sic.ioebidaiedmdq3rgle9.onn5,04895oel-is,OtCmr.245—O,18 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