二相绕流流动特性的相关性和复杂性分析

从相关性和复杂性二方面对气液二相绕流管束的流型进行研究,分析了二相绕流流动特性.首先利用高速摄影仪采集2种节距比管束的不同流型图像,然后对图像处理提取气液二相流流型图像的复杂性测度(互相关系数,分形盒维数,Shannon信息熵),在此基础上研究了3种复杂性测度随气相折算速度变化的动力学特性和表征气液二相流流型的能力.实...     

管束间气液两相流绕流压差波动信号的复杂性及混沌形态分析

基于两种节距比管束间的不同流型的压差波动信号,对其进行复杂性测度特征值提取(盒子维数和近似熵),分析了两种复杂性测度随气相折算速度变化的动力学特性,并研究了典型流型下压差波动信号的混沌吸引子形态特征表征气液两相流流型的能力。结果表明:两种复杂性测度的变化趋势及典型流型下的吸引子形态反映出它们对流型的变化是敏感的。可以表征两相流动力学结构变化,有益于两相流动力学机理的研究,为揭示两相流流型演化机理和定量标识流型提供了一种有效的辅助工具。     

基于图像纹理分析的两相流流型时空演化特性

为了研究气液两相流流动结构时空演化特征,在水流量为0.02~0.4 m·s^-1及气流量为0.005~2.7 m·s^-1 的流动范围内,对垂直及倾斜30°上升的气液两相管流中的七种典型流型采集了动态图像信息。在流型图像特征分析中采用了灰度共生矩阵法对图像局部邻域内的二维信息进行量化表征,提取了六种反映不同流型动态图像纹理结构的时变特征参数,对流型生长过程中流动结构变化进行了分析。研究结果表明：流型图像纹理结构特征动态参数演化趋势刻画了不同流型流动结构差异及动力学复杂性,该分析方法有助于理解气液两相流流动结构时空演化特征,也是气液两相流流型辨识的有效手段。     

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。     

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。     

水平气液两相流流型图像信息递归特征分析

采用高速摄像机在气液两相流实验台上拍摄各种典型流型的流动时频,将单帧图像提取信息熵组成时间序列。对信息熵时间序列进行WVD分析,对气液两相流几种典型流型以及过渡流型的演化轨迹进行解析。同时对序列进行了近年来较少用到的非线性混沌递归图分析（RP）,将其分析结果同WVD的分析结果进行对比,在对流型演化轨迹提出新的见解外也对WVD的分析结果进行验证。在分析后将100组不同流型的信息熵序列进行平均值计算,列出随气体体积流量增大的变化趋势图,进一步对流型信息熵与气流量的关系进行说明。最后讨论了气液两相流容积含气率与信息熵的关系。结果表明：流动图像的信息熵序列结合WVD与RP可以对气液两相流型演化轨迹进行很好表征。同时流型图像的信息熵能够对气液两相流各种流型的容积含气率进行表征,是一种有效的流型图像特征参数。     

基于人工智能算法的水平井气水两相生产测井流型识别方法研究

为探究水平井气水两相流动规律,识别气-水两相流流型。本文首先对水平井气-水两相进行数值模拟,分析不同倾角、流量配比下的两相流流型;然后利用包括CAT在内的生产测井仪器串,对不同流动条件下的气-水两相流进行动态实验,获取仪器的响应数据和气、水两相流动状态;最后利用实验得出的中心持率、井斜角度、涡轮转数,CAT各探头实测值等数据,引入由麻雀搜索算法优化的BP神经网络算法识别水平井气-水两相流型。该算法将BP算法对气水两相流型的识别精度从83.75%提高到91.66%,并加快了运算速度。为探索水平井气水两相流流型识别提供了一种新的思路。     

三种复杂性测度在气固流化床压力脉动中的应用

首次将三种复杂性测度－复杂性C2，涨落复杂性Cf，算法复杂性C(n)－同时应用于气固流化床压力脉动信号的分析之中，研究了不同表现气速，颗粒体系以及静床高等操作条件三种复杂性测度的变化规律以及对气固两相不同的表征能力。研究结果表明，三种复杂性测度均能敏感地指示出流型的变化，并且在不同的操作条件下呈现一定的规律性；尤其是三种复杂性测度将气固两相分开表征的能力，为研究气固两相内在动力学特性提供了新的思路。     

顺错列管束流型及其压差波动信号的递归特性研究

对气液两相向上横掠节距比为1.3的顺列与错列两种排列方式管束进行流型图像与压差数据采集,基于气相与液相折算速度绘制流型图.分析了管束排列方式对流型的影响,用非线性递归分析方法分别绘制了两种排列方式管束不同流型的递归纹理图,并结合递归特征量对比分析了两种排列方式管束气液两相流的流动特性.研究结果表明：在实验范围内,两种排列方式管束中均出现泡状流、间歇流和雾状流3种流型.错列管束较顺列管束中间歇流流型范围小,泡状流与雾状流流型范围大;错列管束中从泡状流起各流型就具备周期性特点,而顺列管束中间歇流流型才出现周期性,泡状流时流型呈明显的随机特征.     

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。     

气泡羽流气液两相流动特性的研究进展

气泡羽流是一种复杂的气液两相流,广泛应用于废水处理、石油加工、环保等工业领域。气泡羽流的流动特性对气液两相间质量、动量传递及工业应用至关重要。本工作总结了理论与实验研究等方面气泡羽流流动特性的研究进展。详细讨论了气泡羽流气液两相流体水力学特性、羽流运动行为的影响因素。根据气含率、气泡直径等水力学参数的预测模型和经验公式,归纳了不同液相物性和结构参数下羽流模型的适用范围,揭示了流动对传质的作用。总结了分层流体中气泡羽流流型变化规律、羽流去分层效果以及引起流型变化的影响因素。阐释了横向流动环境下羽流的偏移行为呈线性变化,该变化与横向流速及表观气速等因素有关。最后讨论了气泡羽流气液两相流动特性研究手段和理论方法的局限性,展望了气泡羽流运动规律多尺度研究的方向。     

COMSOL Multiphysics有限元软件数值模拟气液两相流的可行性研究

在多相流实验管路系统中,设计向上30°倾斜管道中气液两相流的实验方案和流程,进行气液两相流流型实验研究,并绘制气液两相流流型图。再利用COMSOL Multiphysics软件,对向上30°倾斜管中气液两相流中不同时刻的体积分数进行数值模拟研究,验证COMSOL Multiphysics应用于气液两相流的可行性。结果表明采用COMSOL Multiphysics软件数值模拟向上倾斜管道中气液两相流流型的分析结果与室内实验法结果基本一致,可信程度较高,可作为分析气液两相流流型的主要方法之一。     

微通道内气液(液液)二相流的实验研究进展

综述了微通道内气液(液液)二相流的流型特征.微通道内气液二相流常见的流型为泡状流、弹状流、环状流和翻腾流;液液二相流常见的流型为液滴流、塞状流、平行流及环状流.分析了不同操作条件对气液(液液)二相流行为的影响.介绍了微通道内气液(液液)二相流流型判别谱图,对常用的弹状流、液滴流和塞状流进行了重点介绍.指出了微通道内气液...     

经验模态分解和小波分析在小通道气液两相流流型辨识中的应用

基于两电极电容传感器获得的小通道气液两相流电容波动信号,分别应用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,END)和小波分解将电容信号分解成不同特征尺度上分量的组合.对每层分量提取能量特征,将提取的流型特征参数作为最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector...     

基于声发射技术的垂直管气液两相流动检测方法

声发射（AE）作为一种无损检测手段,用于气液两相流的测量具有非侵入式、测量不破坏被测管道及流场分布,信号强、灵敏度高等优点。利用声发射技术在河北大学垂直管气液两相流管道上进行了大量实验,运用现代信息数据处理方法对气液两相流垂直管道流型特征参数进行了提取。分析结果表明利用声发射手段提取出的流型特征参数可以反映出典型流型下的动力学特征。垂直管道中,泡状流、弹状流、环状流以及过渡状态下的乳沫状流在时域和频域信号中有着明显区别,小波能量和小波包分解后的信息熵的值也存在较大的差异性,从另一角度验证了在不同流型下两相流体在管道内部不同的运动状态,利用模式识别的思想,对垂直管4种典型流型进行了流型识别,取得了较好的效果,研究结果表明声发射技术可以作为一种技术手段用于气液两相流流动的检测。     

2种熵测度在分析流型信号复杂度上的应用

为研究气液二相流动特性,更深地了解气液二相流动,文章利用非线性复杂性测度:近似熵和样本熵,研究了气液二相流的3种流型,泡状流、段塞流和雾状流流型波动信号的复杂度,并对影响算法的容差r和序列长度N进行了讨论。结果表明:泡状流的熵值最高,段塞流的熵值最低,雾状流的熵值居中,且当序列长度N大于400时,近似熵和样本熵可以很好地识别泡状流、段塞流、雾状流。从计算结果可以看出,泡状流的复杂性最高,雾状流其次,段塞流最低,这说明泡状流的流动情况最为复杂,段塞流的流动最为规律。泡状流随机可变特性表现为熵的高值及振荡特征,段塞流气塞与液塞的间歇性运动表现为熵的低值及平稳性,雾状流极不稳定的振荡运动特性表现为介于泡状流及段塞流之间的熵值特点。