水平气液两相管流流型转变实验研究

综述了国内外水平气液两相流的发展状况,以及水平气液两相流型的划分方法,并通过实验对水平管的空气-水两相流进行了研究,观察了水平管内气液两相流的流动现象,划分出流型,分析了流型转变影响因素并根据实验结果绘出流型图,并与传统的试验结果进行了比较,表明有类似的特征,进而提出预测能力更强的流型转换式。     

基于图像不变矩特征的气液二相流流型识别

气液二相流流型极大地影响气液二相流的流动和传热特性,准确识别流型对相关设备的设计和运行具有重要意义。根据不变矩能有效检测出具有平移、旋转、比例变化的图像特性,提出了一种基于图像不变矩和概率神经网络相结合的气液二相流流型识别的新方法。该方法利用高速摄影系统获取水平管道内气液二相流的流动图像,经过图像处理后提取图像不变矩特征向量,并以此特征向量作为流型样本对概率神经网络进行训练,实现了对流动图像的流型智能化识别。实验结果表明,训练成功的概率神经网络能够快速准确地识别水平管道内的7种典型流型,整体识别率达到99.3%,为流型在线识别提供一种新的有效方法。     

喷射器内气-液两相流流型及其转换特性的研究

利用平面激光诱导荧光(Planar Laser Induced Fluorescence,PLIF)技术,分析上喷式喷射器内气液两相流的流型及流型转换的特性.结果表明,在喷射器内气液两相首先形成喷射流,随着两相相互作用和动量传递,射流瓦解,气液两相随着气液比的不断增大分别形成泡状流、雾状流和块状流.根据实验结果绘制了喷射器上部射流瓦解后的气液两相流流型图.通过分析流型影响因素和流体力学特点,提出了流型转换的无因次关系式,并确定了各流型转换的具体表达式.     

基于子波能量特征的气液两相流流型辨识方法

气液两相流的流型影响着两相流的流动特性和传热特性,同时也影响着流动参数的准确测量以及两相流系统的运行特性。针对压差信号的非平稳和非线性特点,尝试利用Hilbert-Huang变换(HHT)和小波包分解对差压波动信号进行信号处理,进而建立流型的子波能量（IMF能量和小波包能量）特征,并以此特征向量作为Elman神经网络的输入量,从而实现对流型的智能识别。实验结果表明：这两种特征向量与Elman神经网络结合都能够较准确地识别出4种流型,并且各自都有不同的优缺点。另外与BP神经网络相比,采用Elman神经网络进行流型识别可以获得更高的识别率。     

筛孔塔板气液两相流动的速度场模拟

<正>由于气体的搅动,筛孔塔板上的流动是极其复杂的气液两相流。目前两相流理论尚不成熟,未见运用此理论对塔板流速场的研究报道,Zhang和Yu的研究虽考虑了气相对液相流动的影响,但由于利用单相流理论,计算结果与实际情况有较大偏差。本文利用Elghobashi等建立的两相流双流体模型,建立了塔板上气液两相流二维流速场计算模型。在此基础上,通过调整模型参数,考虑了液层高度对塔板上返流区二维流型的影响,建立了模型参数值与液层高度的关系,实现了考虑液层高度影响的二维流动——拟三维流动的模拟。计算结果与Porter的实验结果基本相符。     

相态逆转及其密度波的不稳定性

在长度／直径比为1250的水平管内研究了液液相态逆转现象及其对油水两相流和油气水多相流水动力特性的影响．以双流体模型为基础,考虑悬浮相所受的雷诺应力,提出了描述气液两相流和液液两相流中密度波不稳定性的通用模型．模型计算结果表明,“水包油”流型与“油包水”流型之间的相态逆转在悬浮相体积分数为0.3左右发生,与经验性结论相吻合,揭示了相态逆转的机理．     

基于自适应最优核和卷积神经网络的气液两相流流型识别方法

为了研究气液两相流的动态特性,以及解决提取的特征值少而没有代表性导致识别率不高的传统问题,利用V锥流量计和动态差压传感器获取气液两相流在不同流型下的波动信号,采用自适应最优核算法对获取的动态信号进行时频分析,把一维时域信号转换为三维的时频谱图,能够清晰描述出管道内气液两相流的流动状态。将不同流型的时频谱图通过卷积神经网络（CNN）进行学习并自动提取相应的特征值,然后使用Softmax分类器进行训练从而实现流型识别。通过对几种常见流型进行试验与分析发现,采用时频谱图结合卷积神经网络的深度学习方法识别气液两相流流型,克服了传统流型识别方法特征值提取的不足之处,能够更贴切地描述气液两相流的动态特征。此方法可以进一步研究更多种类的流型以及空隙率等。     

基于自适应最优核和卷积神经网络的气液两相流流型识别方法

为了研究气液两相流的动态特性,以及解决提取的特征值少而没有代表性导致识别率不高的传统问题,利用V锥流量计和动态差压传感器获取气液两相流在不同流型下的波动信号,采用自适应最优核算法对获取的动态信号进行时频分析,把一维时域信号转换为三维的时频谱图,能够清晰描述出管道内气液两相流的流动状态。将不同流型的时频谱图通过卷积神经网络(CNN)进行学习并自动提取相应的特征值,然后使用Softmax分类器进行训练从而实现流型识别。通过对几种常见流型进行试验与分析发现,采用时频谱图结合卷积神经网络的深度学习方法识别气液两相流流型,克服了传统流型识别方法特征值提取的不足之处,能够更贴切地描述气液两相流的动态特征。此方法可以进一步研究更多种类的流型以及空隙率等。     

水平矩形管内气液两相流界面波特性

<正>气液两相流中界面波的存在对传热、传质、阻力特性及稳定性都有很大影响。前人有关界面波的研究大多偏重于两相流中界面波的类型及其转变,而对其特征参数变化规律(如振幅、波长、频率和速度等)的研究则很少。但界面波对气液两相流流动阻力和流动结构影响机理的深入研究必须以了解界面波的各特性参数为前提,同时界面波有关特性参数的深入研究也可为气液两相流的数学理论化提供实验基础。 本文以气、水为工质,系统研究了水平矩形管内气液两相流的界面波特性。根据界面波在时域、幅域内的不同特征区别出了各种类型的波并给出了相应的波形和流型图。着重研究了界面波各特征量随气液两相流量变化的变化规律。     

基于流场-电场耦合的典型流型条件下双环形电极响应特性仿真研究

针对管道内气液两相流动过程中出现的不同流型,建立了耦合两相流流场与双环形电极电场的仿真模型,模拟了分层流、波浪流、段塞流、泡状流和环状流5种典型流型,获得了典型流型条件下双环形电极间轴向电流密度空间分布特性和混合电导率动态变化特性,结合理论模型和仿真数据讨论了气液两相混合电导率与液相含率之间的定量关系。研究结果表明:双环形电极之间轴向电流密度的空间分布能够刻画气液两相流的流型特征;当利用无量纲电导率计算平均液相含率时,BegovichWatson模型适用于分层流、波浪流和环状流,而Maxwell模型适用于泡状流。     

螺旋管内油-水液液两相流流型

在两种不同放置位置螺旋管内进行了油 -水液液两相流流型的实验研究 ,定义了各种不同流动条件下油-水两相流的流型 ,给出了螺旋管内液液两相流的流型图 .进而讨论了各流型之间转变的机理 ,并考察了螺旋管结构尺寸及放置方式对油水两相流流型及相转变特性的影响 .     

水平管泡状流相分布特性

<正>气液两相泡状流的主要特征是连续液相中携带散布其中的细小气泡,气泡的存在不仅对气液两相流的传热、传质及阻力特性有很大的影响,而且对两相流动的稳定性也有很大的影响.前人有关泡状流的研究大多偏重于两相流的平均参数,对于两相流局部统计参数如局部空隙率等参数的变化规律是近年来两相流研究的新趋势.对于垂直管内的流动已经积累了相当数量的数据,而同样有广泛应用的水平管内相分布规律还知之甚少.气泡对气液两相流的传热、传质及流动结构影响机理的研究必须以了解相分布及气泡的局部统计参数为前提,同时对相分布特性的深人研究也为气液两相流的数学模型化提供实验依据.本文以空气、水为工质,研究水平管内气液两相流的相分布特性,给出了典型泡状流的时域信号图,研究了相分布随气液两相流量的规律变化,并与前人的有关结果进行了比较.     

非线性振动下水平通道气液两相流动

将振动装置与气液两相流实验回路相结合,对非线性振动工况下水平通道内气液两相流进行实验研究。重点考察了不同振动参数对流型转换界限及摩擦压降的影响。流型图表明,非线性振动工况和稳态工况下的气液两相流动形式不同,提高振动的频率和幅度会导致流型转换界限发生改变。由实验得到的气液界面分布结果表明,振动频率对相界面波动程度有显著影响,而振动幅度则主要影响截面含气率。最后对比了非线性振动工况下的摩擦压降和经验公式的计算结果,发现两者在数值和分布上均无明显差异,说明稳态下两相流摩擦压降计算公式同样适用于非线性振动工况。     

非线性振动下水平通道气液两相流动

将振动装置与气液两相流实验回路相结合,对非线性振动工况下水平通道内气液两相流进行实验研究。重点考察了不同振动参数对流型转换界限及摩擦压降的影响。流型图表明,非线性振动工况和稳态工况下的气液两相流动形式不同,提高振动的频率和幅度会导致流型转换界限发生改变。由实验得到的气液界面分布结果表明,振动频率对相界面波动程度有显著影响,而振动幅度则主要影响截面含气率。最后对比了非线性振动工况下的摩擦压降和经验公式的计算结果,发现两者在数值和分布上均无明显差异,说明稳态下两相流摩擦压降计算公式同样适用于非线性振动工况。     

管道气顶排空过程的压降计算方法

在航天工程、环境工程、化工、石油等领域中,广泛存在气液两相流。计算两相流的压降在两相流有关设备和管道中是关键环节,要想达到管道运行成本有效降低、增产增输和合理布局的效果,必须将管道排空压降准确计算出来。主要通过管道气顶中的流型划分,介绍计算气液两相流压降的方法,并具体介绍管道气顶排空过程中压降的计算方法。     

微小通道内气液两相流数值模拟

基于CFD流体动力学计算软件FLUENT模拟了微小通道中气液两相流流动与换热,分析了截面方管与截面圆管内不同含气率下两相流的换热特性;对比微小通道内气液两相流的温度及含气率变化,分析得出同等条件下方管的换热特性更好。     

两相流流动结构多尺度复杂熵因果关系平面特征

采用一种新的信息熵理论分析了气液两相流流动结构动力学特征。首先考察了典型混沌时间序列的多尺度复杂熵因果关系平面特征,然后将该方法应用于气液两相流3种典型流型(泡状流、段塞流及混状流)的电导传感器波动信号处理,结果表明单尺度复杂熵因果关系平面能够对不同流型线性识别。此外发现多尺度复杂熵因果关系平面能够描述流动结构信息随尺度增加的连续丢失过程,反映了气液两相流流动结构稳定性及复杂性,是理解两相流流动结构非线性动力学特性的一种有用分析工具。     

基于灰度共生矩阵和支持向量机的气液两相流流型识别

根据灰度共生矩阵具有较好的纹理表达能力的特性,提出了一种基于图像灰度共生矩阵和支持向量机相结合的气液两相流流型识别的新方法。该方法利用高速摄影系统获取水平管道内气液两相流的流动图像,经过图像处理后,提取图像灰度共生矩阵的纹理特征,进而建立流型图像的灰度共生矩阵纹理特征向量,并以此特征向量作为流型样本对支持向量机进行训练,实现了对流动图像的流型智能化识别。实验结果表明,支持向量机能够快速准确地识别水平管道内的7种典型流型,整体识别率达到100%,每幅流型图像的判别时间约为1.7 s,为流型在线识别提供一种新方法。     

垂直矩形窄缝通道内气液两相流型的研究

本文研究了矩形窄缝通道内气液两相流的流型.用目测和摄影方法得到气液两相向上并流的流型.用x-y函数记录仪测得各种流型下的压差频谱图.作出了以1/X_(tt)～G_t和j_(?)～Re为坐标的流型图.作者还用Lockbart-Martinelli方法计算了矩形通道内气液两相流的压降,并与实测值进行了比较.     

基于临界分流理论的气液两相流均匀分配器

提出了一种新型气液两相流分配器,主要由旋流叶片、整流器、分流喷嘴以及分配腔室组成。通过采用“流型调整”与“临界分流”控制相分离。为研究不同分流比下的分配特征,设计了2喷嘴和4喷嘴两种分配结构。建立了气液两相流数值模型,模拟了气液两相流在分配器内流动特性。在气液两相流实验环道上进行了测试,气相折算速度范围为5.0～25.0 m·s^-1,液相折算速度范围为0.012～0.14 m·s^-1,实验中出现的流型包括波浪流、段塞流以及环状流。结果表明,在临界分流条件下,气液相分流系数主要取决于与侧支管相连通的分流喷嘴数目与总喷嘴数目的比值,不受流型、气液流速等参数波动的影响。对于2喷嘴分配器分流系数接近理论值0.5,对于4喷嘴气液分流系数约为0.25。