本发明专利技术公开了一种水平气液两相流流型定量判定方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取多种流型下两相流液膜厚度数据；按照多尺度熵概念对多种流型下两相流液膜厚度数据进行信号处理分析，以提取出不同流型的特征；根据提取的不同流型的特征得到多尺度熵排列分布特征曲线，并计算多尺度熵排列分布图不同流型曲线的多尺度熵率；根据多种流型下两相流液膜厚度数据、多尺度熵排列分布特征曲线、多尺度熵率建立流型数据库，以得到流型识别的定量判定表格，从而通过流型识别的定量判定表格实现判定的目的。该方法可以采用多尺度熵算法处理两相流液膜厚度信号，提取特征量达到流型识别的目的，提高了判定的适用性和可靠性，提高了判定的准确性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多相流测量技术以及流型识别
，特别涉及一种水平气液两相流流型定量判定方法及装置。
技术介绍
流型是研究两相流的基础，无论是学术研究还是工程应用，区分两相流流型是最根本最核心的问题。流型即两相流动介质的分布情况，两相流的界面分布呈现不同的几何形状或流动结构，根据Oshinowo流型划分原则把水平管道中的流型划分六种，即泡状流、塞状流、分层流、波状流、弹状流、环状流。迄今为止，两相流流型转换动力学机理至今尚未十分清楚。早期的流型判定采用流型图，而工业应用往往需要得到实际流动状态的实时信息，因此流型的在线识别成为研究的热点。流型的在线识别可以分为两类，一类是直接观测法，如中国专利CN1595132A提出了一种两相流网丝电容层析成像方法。采用介入式网丝电容传感器对两相流流体进行高速旋转扫描，获取两相流体在管线横截面上的各个方向上的投影信息，得到两相流体流动的实时图像。该方法采用了先进的电容探针测量技术，具有实时性，但实现起来比较困难，网丝电容探针在高速旋转运动下容易损坏。另一类是间接测量的方法，选取能够反应流动流型特征的物理参数为研究对象，例如气液两相流的含气率、压差、电阻、电容、电导率等，采用现代信号处理技术，提取不同流型下的特征量来识别流型。在此方面，大量的研究者做出了贡献。对于复杂的两相流非线性动力学系统，难以用数学模型精确描述流型辨识问题。众多学者引入现代信息处理方法通过非线性特征量表征两相流流型。中国专利CN1563940提出了一种基于希尔伯特-黄变换的水平管气液两相流流型识别方法，对两相流差压信号进行数学处理，具有定量特征。但该方法具有如下不足之处，一是只提及到识别泡状流、弹状流、混状流三种流型，缺少波状流、分层流、环状流等流型识别的准则，对水平管道气液两相流流型的种类识别不够全面。二是处理的信号为两相流的压差信号，而压差信号并不是直接反应两相流流型的第一首选信号。1991年，Pincus等(Pincus S M.Approximate entropy as a measure of system complexity.[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,1991,88(6):2297-301.)提出的在临床医学方面近似熵算法来处理短的多噪声的时间序列信号。然而近似熵有两个缺点，一是严重依赖于采集的时间信号长度；二是缺乏相关一致性。基于此，Richman等(Richman J S,Moorman J R.Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy.[J].American Journal of Physiology Heart&Circulatory Physiology,2000,278(6):H2039-H2049.)提出了改进算法样本熵。Costa(Costa M.Multiscale entropy analysis of complex physiologic time series.[J].Physical Review Letters,2002,89(6):705-708.])认为人体健康状况的生理动力学具有内在的多尺度性，而传统算法没有考虑到这一点，多尺度熵算法因此提出。多尺度熵算法的最早提出是用于生理医学信号处理，然而在其它领域，作为信号处理的一种手段，对于非线性时间序列信号，多尺度熵算法显示出了优越性。天津大学郑桂波，金宁德(两相流流型多尺度熵及动力学特性分析[J].物理学报,2009,58(7):4485-4492.)采用多尺度熵算法，对两相流电导波动率信号进行处理，研究结果表明不同尺度样本熵的变化速率特征可以分辨泡状流、段塞流、混状流等三种典型流型，并提出了多尺度熵率(Rate of MSE)这一概念。中国专利CN103487234A提出了一种基于多尺度排列熵的气液两相流型动力学表征及识别方法。该方法与天津大学郑桂波、金宁德等的分析方法具有相承性。及对采集到的三种气液两相不同流型的电导波动信号，按照多尺度熵的概念进行一系列的数学方法处理，绘制多尺度排列熵分布图。最后依据不同流型的多尺度排列熵分布图，计算多尺度排列熵率。根据流型的多尺度排列熵率分布的分析实现流型的识别与分类。但该专利也只有识别泡状流、弹状流、混状流三种流型，缺少其他流型的定量判定。两相流流型即为气液两相介质在界面的分布，空泡份额能直接反应流型，因此选取空泡份额或含气率为对象研究流型最具有代表性，是首要选择。但空泡份额或者干度又比较难以获得。压差，电导率等能够间接反应空泡份额，是研究流型问题的次要选择。两相流测量技术发展比较成熟，如前述中国专利CN1595132A的电容测量方法可以测得液膜厚度，而且测量的探针电路更加简单。液膜厚度可代表含气率，单独运用就能识别部分典型流型。现有学者多运用先进的信号处理技术对压差、电导率等第二选择对象进行分析研究，提取流型的特征量不够直接反应流型。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种水平气液两相流流型定量判定方法，该方法可以提高判定的适用性、可靠性和准确性。本专利技术的另一个目的在于提出一种水平气液两相流流型定量判定装置。为达到上述目的，本专利技术一方面实施例提出了一种水平气液两相流流型定量判定方法，包括以下步骤：获取多种流型下两相流液膜厚度数据；按照多尺度熵概念对所述多种流型下两相流液膜厚度数据进行信号处理分析，以提取出不同流型的特征；根据提取的不同流型的特征得到多尺度熵排列分布特征曲线，并计算多尺度熵排列分布图不同流型曲线的多尺度熵率；根据所述多种流型下两相流液膜厚度数据、所述多尺度熵排列分布特征曲线、所述多尺度熵率建立流型数据库，以得到流型识别的定量判定表格，从而通过所述流型识别的定量判定表格实现判定的目的。本专利技术实施例的水平气液两相流流型定量判定方法，基于液膜厚度测量技术及多尺度熵信号处理技术，从而采用多相流测量技术与现代随机信号处理技术相结合的方法实现对水平管道两相流流型识别，可以采用多尺度熵算法处理两相流液膜厚度信号，弥补了单一使用在流型辨识方面的不足，提取特征量达到流型识别的目的，提高了判定的适用性和可靠性，提高了判定的准确性，简单便捷。另外，根据本专利技术上述实施例的水平气液两相流流型定量判定方法还可以具有以下附加的技术特征：进一步地，在本专利技术的一个实施例中，采用单丝电容探针测量两相流液膜厚度，所述方法还包括：将不同管径不同流型下的液膜高度进行归一化处理，并计算平均液膜厚度。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述平均液膜厚度的计算公式为： L ′ = h D , ]]>其中，h为水平管道气液两相流液膜厚度，D水平管道直径。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，在于测量所述两相流液膜厚度时，在垂直于水平管道流动方向，沿直径布置两根金属导线本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种水平气液两相流流型定量判定方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多种流型下两相流液膜厚度数据；按照多尺度熵概念对所述多种流型下两相流液膜厚度数据进行信号处理分析，以提取出不同流型的特征；根据提取的不同流型的特征得到多尺度熵排列分布特征曲线，并计算多尺度熵排列分布图不同流型曲线的多尺度熵率；以及根据所述多种流型下两相流液膜厚度数据、所述多尺度熵排列分布特征曲线、所述多尺度熵率建立流型数据库，以得到流型识别的定量判定表格，从而通过所述流型识别的定量判定表格实现判定的目的。
【技术特征摘要】
1.一种水平气液两相流流型定量判定方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多种流型下两相流液膜厚度数据；按照多尺度熵概念对所述多种流型下两相流液膜厚度数据进行信号处理分析，以提取出不同流型的特征；根据提取的不同流型的特征得到多尺度熵排列分布特征曲线，并计算多尺度熵排列分布图不同流型曲线的多尺度熵率；以及根据所述多种流型下两相流液膜厚度数据、所述多尺度熵排列分布特征曲线、所述多尺度熵率建立流型数据库，以得到流型识别的定量判定表格，从而通过所述流型识别的定量判定表格实现判定的目的。2.根据权利要求1所述的水平气液两相流流型定量判定方法，其特征在于，采用单丝电容探针测量两相流液膜厚度，所述方法还包括：将不同管径不同流型下的液膜高度进行归一化处理，并计算平均液膜厚度。3.根据权利要求2所述的水平气液两相流流型定量判定方法，其特征在于，所述平均液膜厚度的计算公式为： L ′ = h D , ]]>其中，h为水平管道气液两相流液膜厚度，D水平管道直径。4.根据权利要求2所述的水平气液两相流流型定量判定方法，其特征在于，在于测量所述两相流液膜厚度时，在垂直于水平管道流动方向，沿直径布置两根金属导线。5.根据权利要求1所述的水平两相流流型定量判定方法，其特征在于，所述按照多尺度熵概念对所述多种流型下两相流液膜厚度数据进行信号处理分析，进一步包括：将原始时间序列作粗粒化处理，然后对各尺度计算其样本熵，以做出不同流型的多尺度熵排列分布特征曲线图，并计算各条曲线的多尺度熵增长速...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄善仿，雷兴林，杨峻，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。