火焰特征发射谱线研究

本文利用CCD光纤光谱仪,通过实验确定了木基燃料燃烧火焰光谱中出现的特征谱线是K,Na 的原子发射谱线,测定了特征谱线出现时的火焰温度,指出可以通过特征谱线的出现与否来确定火焰的温度范围。还发现火焰的光谱形状和火焰的燃烧状态密切相关,包含大量和燃烧有关的信息,并且对煤烟颗粒有较强的抗干扰性。通过对火焰光谱形状的分析可判断出火焰的燃烧状况,进行燃烧诊断。     

纳米ATO颗粒粒度分布的脉冲超声波测量研究

讨论了脉冲超声波测量纳米ATO颗粒粒度分布方法中的3个步骤,即超声波衰减谱测量、严格数学模型的选型以及颗粒粒度分布的反演计算.通过发射脉冲超声波并利用变声程方法测量25 ℃时2%(体积分数)的纳米ATO-H2O分散液的超声衰减谱;选取McClements理论模型叠加BLBL理论模型共同描述纳米ATO颗粒分散液中的超声衰减现象;采用最优正则优化反演算法反演得到纳米ATO颗粒的粒度分布以及平均粒径.脉冲超声法检测结果显示,纳米ATO颗粒的平均粒径为25.6 nm,粒度分布为11.4 ～47.1 nm,CPS离心沉降纳米粒度分析仪测定结果分别为22.1 nm和10.1 ～62.6 nm.脉冲超声法检测结果与透射电镜图像以及离心沉降纳米粒度分析仪检测结果吻合较好,证明了脉冲超声波测量纳米颗粒粒度分布以及平均粒径的可行性与可靠性.     

煤粉燃烧火焰辐射光谱实验研究

针对煤粉燃烧辐射光谱问题,利用光纤光谱仪对煤粉平面火焰炉实验装置煤粉燃烧火焰辐射光谱进行了测量,详细分析了煤粉辐射光谱特征,并基于普朗克辐射传热定律,通过对光谱仪波长响应特性的标定,得到火焰绝对辐射强度随波长的分布情况,进而利用最小二乘法获得火焰温度与辐射率参数,由此提出基于煤粉燃烧火焰辐射光谱测量的火焰参数测量方法。利用该方法对不同燃烧条件下煤粉燃烧参数进行测量,开展了不同燃烧参数下煤粉火焰辐射光谱实验研究,研究结果表明：煤粉燃烧火焰辐射在200～1 100 nm波段具有较强且连续的光谱特征,基于普朗克辐射定律与最小二乘法可实现煤粉燃烧火焰温度与辐射率的测量;煤粉燃烧火焰辐射光谱在590,766,769和779 nm附近可见明显的Na和K等碱金属痕量元素原子光谱发射谱线,并且这些原子谱线的出现与火焰温度有关;随着煤粉浓度的提高,虽然燃烧温度变化不大,但由于火焰辐射率的增加,造成辐射光谱强度的大幅提升。这对锅炉煤粉燃烧优化具有重要参考价值。     

基于流动仿真大数据应对旋涡-湍流的研究进展

文章以流体科学进入二十一世纪后，在大规模超算、云存储、数据通信和人工智能为支撑的大数据时代背景下，结合目前在复旦大学航空航天系所构建的热流体湍流直接数值仿真数据库，以及复旦大学团队近期与美国德州大学刘超群教授、上海理工大学蔡小舒教授以及国内水动力学杂志编辑部所合作开展的第三代涡识别技术研究，初步概念性地展示旋涡和湍流，特别是针对有工程实际背景和直接应用价值的壁湍流，在这两个流体力学关键基础议题上的最新认知，和基于大数据深度学习的相关湍流工程模拟实践成果．这些成果包括：(1) 基于第三代涡识别技术的尾迹湍流中的涡运动学和动力学探索；(2) 流-热统一完整的类-1、类-2湍流边界层壁面律构建；(3) 基于第三代涡识别量对Kolmogorov 幂次律的再认知；(4) 基于DNS统计数据和神经网络深度学习构建新型湍流封闭模型及RANS计算实践．通过这些成果展示，论证解决这两个基础流体科学议题的技术路径，进而促进流体及相关学科研究在现代大数据背景下取得实质性进展和突破，并惠及现代流体、气动、水利、动力和化工等工程领域．     

颗粒两相体系超声多参数测量实验研究

发展了一种基于超声检测原理的颗粒两相体系颗粒粒度、密度和浓度的测量方法。设计了一套脉冲超声波多参数测量装置和系统,以SiC悬浊液为研究对象,测得了其3～6 MHz的声衰减谱。利用反演算法,获得了SiC颗粒粒度分布曲线,并将此与电感应法测量结果进行对比,两者比较吻合。同时,采用多次回波技术,获得了多达15次回波信号。利用自行编制的LabVIEW分析程序进行数据处理,计算出颗粒两相体系的密度和浓度,其相对测量误差分别在1.6%和8%以内。     

消光起伏自相关频谱法颗粒测量技术

消光起伏相关频谱法(TFCS)是一种新的颗粒测量方法。采用一束窄光束照射两相流系统,照射区中颗粒浓度的起伏所导致的透射光起伏信号中包含了颗粒的粒径和浓度信息,对光束的透过率信号作相关处理得到消光起伏相关频谱,可用来同时测量两相流中颗粒的粒径分布和体积浓度。由于在测量原理和结构上非常简单,这种方法可用来实现在线、实时测量。本文介绍消光起伏自相关频谱的测量原理,并给出部分实测结果。     

差分吸收光谱法监测NO2浓度技术研究

差分吸收光谱(DOAS)是利用气体分子对光谱具有特殊吸收这一特性来测量气体浓度的一种测量技术.本文介绍了DOAS法的基本测量原理,分析了DOAS的数据处理方法,并用DOAS法进行了不同情况时NO2气体浓度测量的实验研究.     

基于Gregory理论的光脉动法颗粒在线测量中背景光强的估算

用光脉动法在线测量颗粒浓度和粒度时,必须预知原始光强,但在在线测量中原始光强不仅难以测得,而且极易受环境影响产生变化。假设在短时间间隔内原始光强不发生变化,基于Gregory的光脉动法理论,可以得到颗粒数目浓度比。结合不同时刻浓度比以及透射光信号的标准偏差和均值,可以推导出原始透射背景光强。实验结果证明,该方法得到的原始透射背景光强和预先测得的原始透射背景光强吻合得很好,最大偏差小于1.1%。     

湿蒸汽联合探针的风洞标定和数值模拟的比较

在已有探针的基础上,研制了新的能够同时测量汽轮机低压缸内湿蒸汽两相流流场、湿度、一次水滴和二次水滴的联合探针,通过FLUENT软件对结构进行优化,提出了一种新型的联合结构.数值模拟和风洞标定结果都表明对称结构的探针在气动性能上优于非对称结构.     

基于卷积神经网络的混合颗粒分类法研究

针对混合颗粒的分类问题,传统算法多利用颗粒的二值化图像提取其特征,并通过精细的特征设计结合BP神经网络、支持向量机(SVM)等分类器进行分类,但颗粒粘连以及不精确的特征设计都会严重影响分类的准确率。利用卷积神经网络提取颗粒的特征,通过区域建议网络(RPN)搜索颗粒的位置,同时建立分类器,并结合全卷积网络实现像素级的颗粒分割。对由球形、长条形及非规则形颗粒组成的混合流动颗粒体系进行实验研究,结果表明:利用人工特征设计的SVM法可以达到87%的分类精确率和召回率,而基于卷积神经网络的方法则可以达到97%的分类精确率和93%的召回率,并且对于非规则颗粒的数目中位径,该方法不仅可以将分析误差降低11%以上,还避免了传统方法需要精确设计人工特征等的不足,更易形成一个端对端的混合颗粒分类体系,为流动混合颗粒的图像在线分析提供了更加有效的思路。