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气液两相流流型信号的分形特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
对气液两相流流型的最化描述是气液两相流流型识别的关键问题。在室内气液两相流综合试验环道上,对气流两相水平管流中分层波状流向段塞流的转变过程进行了测试,采用了基于小波变换的分形理论对流型信号整体与局部的相似性进行了量化分析。结果表明,分层波状流和段塞波信号的分形维数之间存在显著差异,其分形维数可以作为流型量化描述的一个新指标。 相似文献
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为研究气液两相流的流型变换规律,建立高计算精度的气液两相流水力计算模型,以Shoham和Kokal的实验数据为基础,对通用流型判别法、改进的Taitel-Dukler流型判别法及段塞流特征分析法用于气液两相流流型判别的效果进行验证。基于以上3种判别方法,给出流型判别图,并与实验数据进行对比,总结出3种判别方法的特点。结果表明:通用流型判别法和段塞流特征分析法对气液两相流流型的判别结果较好,其中通用流型判别法的计算适用性更强,研究成果为气液两相流水力计算提供了流型判别算法的选取依据。 相似文献
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在长52 m、内径25.7 mm的不锈钢管水平环道上,研究了液相粘度对水平管气液两相流流型的影响.试验中观测到5种流型:气团流、分层流、分层波浪流、段塞流、波浪流.在气、液折算速度相同的情况下,随液相粘度增大,气团流的长气泡增长,分层流和段塞流的液膜高度减小,段塞频率增大,波浪的平均液高和振幅增大,波浪的速度和频率减小.绘制了不同液相粘度下的气液两相流型图,当液相粘度不小于20 mPa·s时,未观察到分层波浪流;随液相粘度增大,分层流的区域逐渐减小,气团流向段塞流的转换边界向小气速方向偏移,生成波浪流的边界向小液速大气速方向偏移,且更易形成段塞流.使用T-D模型进行对比验证,当液相粘度相对较大时,该模型不适用于本实验条件下的流型计算. 相似文献
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根据超声波在不同介质界面处的反射回波强弱不同的特性,提出了应用超声波对水平管气液两相流流型进行非介入式在线识别的方法。理论计算得到钢管内壁接触的介质分别为水和空气时的声压反射率,证明了超声波流型识别法的可行性。数值仿真研究管内的流体分别为水、空气时不同界面的反射回波特点,得到了超声波流型识别法的实现方式。依据数值仿真结果,开展超声波气液两相流流型在线识别实验,分析气液两种流体在管道横截面上的分布,从而识别水平管气液两相流流型。研究结果表明:在不影响生产的前提下,超声波流型识别方法能够准确获取水平管气液两相流流动过程中的实时流型,操作方法简便,且结果可靠。(图10,表1,参9) 相似文献
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研究了不同流型下压力降与持液率的特点,以及压降脉动信号的方差与持液率、气、液相流量之间的关系.试验结果表明,分层流动的持液率值最高,平均压降最低;环状流动持液率值最低,平均压降值最高;段塞流动位于两者之间.分层流压降脉动信号的方差很小,随气、液量和持液率的变化小;段塞流压降脉动信号的方差最大,随气相流量和持液率的变化而变化较大,在相同气量下,方差随持液率的增大而增大,在相同持液率下,方差也随气量的增大而增大;环状流的方差在分层流和段塞流之间,气相流量的变化对压降脉动信号的方差的影响小,但液相流量的变化对其影响较大,随着液相流量和持液率的增大,压降脉动信号的方差会增大. 相似文献
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《油气储运》2017,(8)
气液两相流管道流动参数复杂,一旦发生泄漏,管道内的工艺运行参数会发生改变,从而极大地增加泄漏检测难度。以流体力学基本守恒方程为基础,利用双流体模型建立气液两相流泄漏系统数学模型,并以5 km混输管道为模型,模拟分析分层流和段塞流流型下气液两相流管道的泄漏规律,探究流型、泄漏点尺寸及位置等因素对流动参数的影响。结果表明:管道发生泄漏后,管道沿线压力均降低;泄漏点上游流速略有上升,下游流速明显降低;泄漏点下游持液率降低,上游持液率几乎不变;当流型为分层流时,泄漏不会导致流型改变;当流型为段塞流时,较大尺寸的泄漏会使流型由段塞流变为分层流,较小尺寸的泄漏不会改变流型;泄漏点越靠近管道出口,泄漏点上游压力降低幅度越小。 相似文献
8.
目前,油气混输系统中多相流技术的工程应用日益增多,而多相流管道的安全问题相比单相介质管道复杂很多。基于声波传感技术具有频率范围宽、传播距离长、易识别等优点,将声波传感技术应用于多相流介质两相流管道。通过泄漏前后动态压力信号最大均值和最大均方值波动值变化,判断流型、流量、泄漏方位、泄漏孔径这几种因素变化对泄漏信号的影响。通过理论分析建立了分层光滑流、分层波浪流、段塞流稳定流动过程中动态压力波动幅值与气液流量关系模型,用于确定各流型下稳定流动背景噪声幅值波动,为气液两相流管道泄漏声波检测技术的实现奠定了基础。 相似文献
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叙述了近年来国内外对油水两相流流型及流型转化的研究状况,介绍了在垂直管、倾斜管及水平管中的流型和倾角对流型存在范围的影响,对于不同倾角管中油水两相流流型进行了对比。由于倾角和重力的作用,倾斜管中的流型有很大差别,油水两相流大体上可分为分散流和分层流两大类流型。分析了分散流型和分层流型转化的影响因素、转换准则及倾角对转换准则的影响,并对几种转化准则进行了对比。这些转化准则大多针对水平管或垂直管,而对于倾斜管的转换准则,在理论和试验上还需要进一步研究,这也是油水两相流今后的研究方向。 相似文献
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成品油携水沿上倾管道流动会产生复杂的流动型态,准确识别油水两相在上倾管道中的分布特征是深入认识油携水规律的基础。针对实验中采集的上倾管油水两相流图像,提出一种基于图像处理的上倾管道油水两相分布特征识别方法:将原始图像转化为灰度图像,剔除图像中的无用信息;调整图像的灰度,以提升对比度,凸显图像细节;对图像进行中值滤波处理,消除图像拍摄过程中的随机噪声;对图像进行边缘检测,分割出油水两相边界,识别出相分布特征。该方法可以分割出清晰的油水两相边界,从而识别出管道中油水两相流的相分布特征。研究成果适用于各种工况下油水两相相分布特征识别,为多相流图像处理特别是流型识别提供了指导。 相似文献
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根据皮蛋蛋壳的声学特性,采用小波变换和BP神经网络相结合的处理方法,对皮蛋进行破损检测。首先对采集到的声音信号进行6层小波分解,计算每层分解信号的小波能量谱,构造小波能量谱分布的特征向量,然后将其作为神经网络的输入向量,基于MATLAB创建了网络结构为6-20-2的BP神经网络。检测结果表明,该方法对好壳皮蛋的识别率为88.5%,对损壳皮蛋的识别率为83.3%。 相似文献
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提出一种基于小波包和BRF神经网络的智能故障诊断方法。对滚动轴承故障信号进行小波包分解,选择合适的小波基函数和尺度,将故障信号分解到八个不同的频段上,提取这八个频段上的能量信息,组成特征问量,作为RBF神经网络的输入;建立RBF神经网络模型并进行训练,对三种滚动轴承故障信号进行智能分类与识别。实验结果表明这种智能诊断方法有效可行。 相似文献
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以油、气、水为试验介质,研究了油气水多相流体在水平管中的流型特征。通过测取水平管内油气水多相流流动的试验段压力降脉动信号,运用扩散分析方法对所测压力降脉动信号进行分析。分析表明,不同流型的信号序列其数值分析的结果具有不同的数值特征,反映了不同多相流流型的流动机帛,因此可用于多相流流型识别。 相似文献
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水平管油水两相流研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
总结了国内外水平管内油水两相流流型的研究现状和发展方向。将流型分为分层流和分散流两大类,并进一步细分为:光滑分层流、波浪分层流、带有液滴层的波浪分层流、油滴分散层-水层流、水滴分散层-油层流、油包水状分散流、水包油状分散流。分析了影响流型的主要因素,管壁材质、入口形状、油品物性都会对流型和管输压降等产生较大影响。通过界面稳定性分析确定了流型从分层流向半分散流的转换条件,通过对比液滴最大尺寸和液滴临界尺寸确定了流型向完全分散流过渡的条件。介绍了在双极坐标下推导的层流分层管流理论解和常用的分层流数学模型,包括双层流体模型及改进的三层流体模型和四层流体模型。 相似文献
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截面持液率是气液两相流的基本参数之一。在气液两相实验系统上进行实验,采用高速摄像机系统获取了水平管气液两相流流型视频,提出了一种针对两相流动视频实现持液率检测的新方法。该方法针对自然光下拍摄的气液两相分层流图像气液区域与气液界面模糊、边缘难以直接提取的难点,采用新的递变规律加强图像的灰度使画面效果清晰化,通过中间线计算法提取气液边界线,进而通过提取的气液界面距离管底高度数据,计算管路持液率,其中包括同一帧图像不同截面的持液率以及同一截面持液率随时间的变化情况。实践证明:在自然光干扰较大的拍摄条件下,该方法能够获得连续、清晰的气液相边界,可推广应用于其他流型图像的分析和检测。(图9,参8)。 相似文献
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圆管段塞流型速度分布与减阻规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以流体力学基本方程为基础,通过对气体在管道中心形成段塞流的相速度分布和阻力规律分析,得到了二次流发生的条件,各相流体速度分布,减阻率关系式以及减阻率曲线。减阻率曲线表明,段塞流的含气量影响其阻力规律,段塞流能产生的减阻很小,而当气体含量处于增阻范围内时,却能使阻力增加很大。因此在利用掺气减阻时应控制段塞流流型的出现。 相似文献
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三相流动条件下的油水混合物粘度 总被引:1,自引:1,他引:0
利用气液两相流压降规律相关式预测油气水三相流压降的关键是油水混合物粘度的预测。采用即时取样方法,在油气水三相流动条件下,实验测量了流型、气液速、含水率对油水混合物粘度的影响,得到了水平管内油水混合物粘度的变化规律:波浪流的油水混合物粘度大于段塞流,而段塞流的油水混合物粘度大于分层流和气团流。随着折算气速和折算液速的增大,油水混合物的粘度增加。反相前,随着含水率增大,混合物的粘度变化范围增大;反相后,随着含水率增大,油水混合物的粘度降低。随着截面高度的增加,油水混合物的粘度增加。建立相应的计算模型,其计算值与实验测量值相差-24.9%~0.93%,吻合较好。 相似文献