基于声发射信号递归分析的气固流化床流型转变

利用声发射技术采集不同流化气速下流化床内颗粒与壁面碰撞的声信号,结合声能量及递归分析法研究不同流型下颗粒运动特征,得到鼓泡流态化到湍动流态化的临界转变速度及流型转变规律。特别是针对声能量分析无法准确区分不同床层高度处流型转变的不足,利用递归分析可有效预测系统周期性的特点,将声信号进行递归分析,研究了流化床不同位置的流型转变性质。结果表明,鼓泡流态化下颗粒运动的周期性较湍动流态化强,并能够清晰地检测到由鼓泡流态化向湍动流态化的流型转变速度,而且床层较低处的流型转变速度比床层较高处大。由此获得了一种便捷灵敏、安全环保的非侵入式流化床流型转变速度的测量技术,可用于对整个流化床内不同位置流型转变过程的实时在线监控。     

气固流化床中声发射和流动模式关系

颗粒在气固流化床壁面区域（或局部空间区域）碰撞产生的声波能量反映了颗粒的碰撞速度和频率（活跃程度）,从中可以揭示流化床内颗粒的流动混合模式。通过在φ150mm流化床冷模装置中,对聚乙烯颗粒－空气体系进行流态化实验,运用声发射技术测得声能量沿气固流化床的轴向分布,继而获得了颗粒的流动模式,并发现其与颗粒粒径、表观气速和分布板形式密切相关。对于颗粒粒径为460 μm的聚乙烯颗粒,当表观气速在0.3～0.7 m·s^-1内,其对应的流动模式为带有滞留区的双循环流动模式。如果气速增大到0.8 m·s^-1以上时,流动模式将转化为无滞留区的单循环流动模式。而当颗粒平均粒径降为365μm,对应的双循环流动模式蜕化为单循环模式,壁面不存在滞留区。进一步发现,滞留区位置与静床高无关。研究同时发现,颗粒的流动模式和分布板形式密切相关,对于在多孔平板分布板下为单循环流动模式的小粒径颗粒,在锥帽式分布板下,则在稍高气速时表现为双循环流动模式。     

基于递归分析的喷雾气固流化床团聚状态识别

液体会影响喷雾气固流化中的颗粒循环模式,形成不同程度的颗粒团聚物,从而直接降低反应器的传热、传质效果。实验中向流化床喷入不同黏度的乙二醇溶液,来人工制造团聚现象。研究结果表明,喷入不同黏度的液体后,流化床内会形成不同的团聚结构,按照团聚物大小可分为四类：微团聚、成核团聚、黏结团聚以及糊状团聚。通过对不同工况中的压差波动信号进行递归分析,发现不同团聚状态下的递归图纹理结构有着明显的差异。与此同时,对50种流动条件下的递归特征量分布情况进行分析,以此来识别不同的团聚结构,整体识别率高达96.39%。结果表明：通过对压差信号的递归分析可以快速识别流化床中的团聚状态。     

基于声发射的气固两相流流型识别

气固流化床中流型的识别是两相流相关参数检测的重要内容。利用声发射检测技术对气固流化床进行数据采样,结合数理统计、小波算法以及信息熵等方法提取气固流化床中不同流型的特征参数。由实验结果可知,此方法提取出的特征参数真实反映了典型气固流型下的动力学特征,在流化床中,鼓泡床、湍动床和快速流化床在时域、频域有着显著的区别。将小波能量、数理统计的结果以及小波包分解后的信息熵导入支持向量机(SVM)中,进行气固流型识别,正确率85%。因此,声发射检测技术与支持向量机相结合的方法可用于气固两相流流型的识别,具有一定的可行性。     

基于复杂性分析的流化床中流型的声发射检测

运用声发射检测技术,对Unipol气相流化床中声发射信号沿床高的规律性变化进行考察,对声信号进行复杂性分析,提取信号的涨落复杂性及Lempel-Ziv复杂性作为特征参数,成功获得了工业流化床中的颗粒流动模式。对声发射信号进行能量分析和复杂性分析均发现,Unipol工业气相流化床中的流型是带有滞留区的双循环流动模式。研究结果表明,基于复杂性分析和声发射检测的流化床中流型的测量是可行的。     

气-固流化床压力脉动递归图分析

引入递归图分析方法对具有混沌与分形特性的气-固循环流化床压力脉动信号进行分析,针对Logisitc模型比较了递归图特征量递归率、确定性、平均对角线长度、分叉性与最大Lyapunov指数之间的关系,得出了递归图特征量对于混沌特性具有表征作用的结论。研究了递归图特征量在气-固循环流化床不同床型下的变化规律,递归图特征量在固定床型、湍流床型、气力输送床型下保持稳定,在鼓泡床型、快速流化床型下分别迅速递增或递减,因此递归图特征量同样可以对循环流化床不同床型进行辨识。     

流化床声发射机理及其在故障诊断中的应用

引　言流化床反应器能否长期稳定运行是一个十分严重的挑战 ,如果不彻底掌握流化质量的控制规律 ,对诸如强放热聚合反应过程 ,床层中流化粒子易于聚集、结块 ,甚至导致流化床崩溃而被迫停车 .因此 ,流化床故障诊断一直是工业界和学术界共同面临的难题 .流化系统一旦出现故障就会有反映流动规律本质的特征物理量出现较大变化以至突变 ,只是有些物理量对这些变化存在空间或时间上的不敏感性 .如压力信号就存在时间上的不敏感性 ,即往往压力信号出现显著变化时 ,床层流化质量已无法通过改变操作条件来改善 ;而光纤测量则存在空间上的不敏感性 ,…     

气—固密相流化床流型转变的机理模型

以机理实验为依据,提出了一个描述气-固流化床中从鼓泡流态化向湍动流态化流型转变的物理模型。导出了当单位床层体积中气泡数目对气速的二阶导数为零时发生流型转变,该模型的计算机结果与实验数据吻合良好。     

气固流化床的流型识别

叙述了采用现代非线性信息处理技术来进行流型识别的方法,包括伪Mar-genau-H ill时频分布图谱、信息传输矩阵、模糊信息融合理论、瞬时压降法,以期能从多个角度更深入地认识流态化规律,以利于工业流化床的设计和优化操作。     

隔板式内循环流化床压力脉动信号递归分析

隔板式内循环流化床中流化态及颗粒循环特性对压力脉动信号特征具有重要影响,其作用机制尚未完全清楚。测量了隔板式内循环流化床在不同气速比条件下的压力脉动信号,通过时域及递归分析,获得了压力脉动信号的标准差、递归率、确定性及香农熵等特征参数。结果表明,随着表观气速比的增加,内循环中颗粒循环状态存在未循环、鼓泡循环、过渡循环和湍动循环四个阶段;通过压力脉动信号的标准差、递归图黑白结构占比和递归特征参数可识别这四种循环状态,递归特征参数在不同循环区域内显示出良好的线性关系,可用于识别隔板式内循环流化床系统的循环状态。     

Characterization of flow regime transition and particle motion using acoustic emission measurement in a gas‐solid fluidized bed

Particle motion is a major determinant of the dynamical performance of a fluidized bed. It plays an important role in determining and optimizing the complex correlation of fluidization condition between particle‐particle and particle‐environment in a system. A passive acoustic emission (AE) technique is applied to monitor, characterize, and control the fluidization condition of polyethylene particles in a gas‐solid fluidized bed. Experimental results show that AE signals are very sensitive to the particle movements by analyzing energy distribution, which can help to understand the status of the system. The AE energy temporal analysis is further used to identify the transition of flow regimes. Moreover, the activity of particle motion can be quantitatively determined by using a combination of granular temperature and AE spatial energy analysis. This work provides valuable insights into the dynamic behavior of particles in a gas‐solid fluidized bed based on AE technique. © 2009 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2010     

气固流化床中声发生机理及在工业装置中的应用

利用声测量技术,结合频谱分析,建立了颗粒碰撞的声波频率模型,可定量描述声波主频随颗粒粒径、弹性模量和密度的变化规律.通过改变流化颗粒的粒径、弹性模量参数和密度,发现声波主频与频率模型计算值之间的最大偏差为8.3%,说明声波主频可以代表颗粒在壁面的碰撞频率.讨论了热态和冷态条件下声波主频之间变化规律,通过对弹性模量参数的校正,声测量技术可以用于预测工业装置中物料的平均粒径变化,并将该模型应用于线性低密度聚乙烯、高密度聚乙烯和双峰聚乙烯工业生产装置中的平均粒径测量,发现与传统的取样筛分方法所得测量结果十分接近.同时,发现当系统产生聚合物颗粒结块时,声波主频将急剧降低,声波频谱的能量分布将明显集中增大,这可作为判断流化床稳定运行的一个判据.     

颗粒与分布板的碰撞声信号分析及其流化状态的识别

引言 在气固流态化过程中,流型的不同对反应装置内气固接触、传热、传质都有重要影响,并直接关系着反应器的生产能力、收率和选择性.     

人工鱼群算法在气固流化床流型识别中的应用

准确识别流型是流化床气固二相流参数检测的一项重要内容,实验是在流化床气固二相流实验系统上进行的。首先,采集5种典型流型的压力波动信号,并以信号的统计参量作为流型特征。然后,将样本送入经过人工鱼群优化的BP神经网络进行训练。人工鱼群(AFSA)是一种新型的智能优化算法,具有全局收敛性好,鲁棒性强,对初值不敏感等特点,通过优化神经网络的权值使识别率得到明显提高,实现了气固流化床典型流型的快速、准确识别。实验结果表明,该方法对气固流化床5种典型流型的识别率达到97%,为在线识别气固流化床流型提供了一种新的有效方法。     

Monitoring the fluidized bed reactor for polyethylene polymerization based on fibre optic acoustic emission sensor

This paper presents applications of a new class of fibre optic acoustic emission (FOAE) sensor to monitor the operation of fluidized bed reactors used in polyethylene production. Specifically, the sensor was implemented to detect undesired, abnormal phenomena related to particle agglomeration, wall sheeting, fine overflow, and variations in the superficial gas velocity. The experiments were executed using a fluidized bed cold model setup for polyethylene powders with average particle sizes of 250, 1000, and 2000 μm. The results demonstrated that the presence of agglomerated particles in the fluidized bed reactor increases the kurtosis of the acoustic emission (AE) signal. Furthermore, the overflow of small particles can be detected by mounting the FOAE sensor below the gas distributor plate and monitoring an increase in the root mean square (RMS) of the AE signal. The AE signal RMS increased with the rising superficial gas velocity. Besides, forming a sheet layer on the reactor wall decreased the AE signal RMS. The proposed sensor's main benefits are its simple design, rapid response to abnormal conditions in the fluidized bed reactor, immunity against electromagnetic noise, high-temperature resistance, and safety in hazardous areas.     

声波的多尺度分解与气固流化床故障检测

引言 在流化床乙烯气相聚合过程中,由于传热速率较低(与淤浆工艺相比),聚合物小颗粒容易聚集在一起形成结块,若不及时采取措施,将影响流化状态.而不良的流化状况经常导致装置不能满负荷、长周期地运转,严重时会"熔床",继而停产.为了保证流化床长期稳定的运行,聚合物颗粒结块的监测就变得十分重要.目前工业生产中主要根据流化松密度、反应温度、床高等参数的突变和γ射线法来检测结块.前者多依赖人为经验的判断,漏报、误报的情况时有发生.而γ射线法则对人体存在致命的伤害.因此,发展一种简单快捷、灵敏准确、安全环保的结块测量技术成为当务之急.     

循环流化床锅炉烟气污染物排放测试及特性分析

针对额定蒸发量分别为240 t/h和450 t/h的2台循环流化床锅炉(分别记为U1和U2),在100%BMCR负荷条件下,根据行业试验规范进行了现场测试,分析了循环流化床锅炉主要烟气污染物的排放特征、设备协同脱除效率及环境效益。测试结果表明:污染控制设备的协同脱除作用使得循环流化床锅炉具有清洁高效的特性,U1锅炉的烟尘、SO_2、NO_x、Hg、NH_3及SO_3排放浓度分别为13.1、16.0、71.4、5.6×10(-3)、1.7、1.6 mg/m~3,U2锅炉上述指标排放浓度分别为4.8、10.4、95.7、4.9×10~(-3)、0.4、0.6 mg/m~3。2台锅炉的SO2排放绩效分别为0.085 8、0.040 1 g/k Wh,NO_x排放绩效分别为0.370 1、0.354 4 g/kWh。故只须对烟尘和NO_x进行控制削减,就能达到现行的超低排放标准。     

电容层析成像在气固流化床测量中的应用

气固流化床广泛应用于化工、炼油、冶金、电力等工业生产领域。由于流化床中气固两相流动的复杂性,流化床测量方法的研究成为了一个重要的研究领域。电容层析成像（ECT）是20世纪80年代以来发展起来的一种非介入式多相流测量技术,已经在多相流测量领域发挥了重要作用。总结了国内外近年来应用ECT技术进行气固流化床测量的进展,特别是对气固流化床内固体相浓度、流化床流型识别、固体相速度等方面工作进行了总结,并简单介绍了ECT在流化床干燥中的应用,讨论了ECT和其他测量方法结合使用情况。最后对ECT在流化床测量中的局限性和发展方向进行了讨论。     

气固流化床内费托铁基催化剂的流化特性

为研究费托(Fischer?Tropsch, FT)催化剂在气固流化床内的流动过程,分析了催化剂的主要物性参数,在不同直径流化床内测量了各表观气速下FT催化剂的流动特性,并与广泛应用的流化催化裂化(Fluid Catalytic Cracking, FCC)催化剂的流态化行为进行了对比。结果表明,同为A类颗粒,相较于FCC催化剂,由于FT催化剂的休止角较小(约为FCC催化剂的75%),其临界流化速度较小、床层膨胀高度和气节高度较小;两种催化剂在流化床内流化过程基本相似,随表观气速增大依次出现膨胀、鼓泡、湍动等流型,但各流型转变时的临界速度差异较大。催化剂物性参数对流化特性影响较大,FT催化剂在各阶段流化过程均相对稳定,有利于催化剂在流化床内均匀分布,其气固接触效果优于FCC催化剂;不同催化剂床层高径比下气节高度变化的转折点与流型存在对应关系,可将气节高度随表观气速的变化关系作为判断湍动流化区内流型临界速度的依据。