基于电容层析成像技术的气液两相流特性分析

在石油、电力及化工等工业过程控制系统中,两相流系统普遍存在,探讨两相流流动机理、流体之间的相互作用,实现两相流系统的流型识别、准确检测两相流各种参数,具有重要意义。流型的正确识别直接影响两相流系统含气率、流速等其它流动参数的精确测量,因此两相流系统的流型识别和特性分析是该领域的重要研究方向之一。基于电容层析成像技术,在理论和实验研究的基础上,本文主要采用现代信息处理技术围绕水平管道、气液两相流的流动特性和流型识别问题展开讨论,全文的主要工作及结果简单总结如下:1.基于电容层析成像系统测量数据,采用高阶统计量分析和模糊聚类算法,对电容层析成像测量信号进行双谱和双谱对角切片分析,提取有用能量和幅值信息构成特征参数向量,提出一种气液两相流的流型分类方法。基于三阶累积量分析方法,确定了两相流系统测量信号的非高斯、非线性性质。通过双谱对角切片分析,验证了测量信号中存在相位耦合现象,并对信号基频和谐波频率分布情况进行估计。2.采用非线性信息处理方法实现气液两相流特性分析。基于Cao方法定性地分析出两相流系统测量信号是由随机成分和确定性成分共同组成。通过求取两相流系统的最大Lyapunov指数,确定了测量信号具有混沌特性,从而证明了两相流系统为一混沌系统。通过计算两相流系统的关联维、Kolmogorov熵和多尺度熵等混沌特性不变量,对不同流型进行了定量和定性分析,指出混沌特性不变量不但可以作为流型辨识因子,同时可以反映出不同流型的固有特征,较好地揭示了系统的内部流动特性。3.利用经验模态分解,首先对本征模态分量的完备性和正交性进行了讨论。以定量的方式分析了两相流系统不同尺度本征模态分量的能量分布情况,指出不同频段之间的能量传递与流型转换有直接关系。采用本征模态分量的Hilbert谱分析方法,以时间-频率-幅值(能量)的三维信息分布形式揭示了两相流系统的时频特性,边际谱反映了系统频率-能量随流型转化的变化规律,瞬时能量表征了每个频率在整个时间序列中的累积能量分布情况,等高能量分布实现了测量信号的优势频率范围的分析。4.基于小波包分解能量熵与模糊聚类算法,实现流型智能识别。根据流型识别结果,采用小波多尺度分析和R/S非线性分析方法对弹状流和段塞流的动态流动特性进行分析,实验结果表明两相流系统的双分形性是由系统离散相(气相)引起。利用R/S分析结果,结合Hurst指数和关联尺度信息,对两相流系统的非周期性特性进行讨论,提出一种改进P统计量分析方法,通过计算周期循环规律性参数,对弹状流和段塞流的非周期持续强度进行了定量分析。