内锥式流量计数值模拟及优化设计

多相流过程参数的准确测量在石油化工与冶金工业等工业过程中十分重要。内锥式流量计作为一种新型差压流量计在多相流测量中逐渐受到关注,它能在较短的直管段条件下对流体实现准确的测量,但其结构尚存在优化的空间,需进行深入研究。本文对传统内锥式流量计做结构变形和优化研究,利用计算流体力学(CFD)方法对DN50 mm水平管道中内锥变形体的流场进行数值模拟,分析在不同结构参数下锥体的水力特性以优化结构。数值仿真结果表明,综合内锥式流量计在取压点、永久压损及测量精确度等因素,优化后的结构可以显著降低永久压损,提高测量重复性和精确度。     

基于超声非线性参数的油水两相流相含率检测

超声法相含率检测,主要基于声速与声衰减这两个声学参数计算流体的分相含率。然而,对于油水两相流,油与水的声速与声衰减差异较小,检测灵敏度较低。相比之下,油水两相介质的超声非线性参数区别较大,在检测灵敏度上有明显优势。本文提出了基于超声非线性参数的油水混合物相含率检测方法,以油水两相混合液体中超声非线性传播模型与混合液体超声非线性参数的混合定则为基础,归纳含水率对流体超声非线性参数的调制规律。结合插入比较法的非线性参数测量方法,明确含水率与二次谐波幅值的关系基础上,构建相含率测量模型,实现油水混合流体相含率准确测量。     

长腰内锥流量计的特性研究

内锥式流量计在多相流测量中的应用逐渐受到广大多相流研究工作者的重视。针对内锥式流量计在多相流测量中存在的一些问题,提出一种新型的环形通道式差压流量计—长腰内锥流量计。通过理论推导得出流量方程及永久压损与流量的关系式,并通过在水相、油相、气相条件下的标定实验,定量分析流出系数与永久压损等特性。结果表明:在长腰内锥体腰部取低压可以在保证差压信号幅值的情况下提高其稳定性、重复性;长腰内锥流量计节流件的轮廓及固定方式可以显著地减小永久压损。为后期开发新型多相流测量仪器提供理论依据与设计基础。     

直流放电制备CN自由基及其LIF探测

CN自由基是研究化学反应动力学的典型自由基，CN的动力学行为，如CN＋O2的反应已成为研究自由基－自由基反应的模型体系[1]，同时也在许多实际过程如燃烧过程，星际气体的形成过程中起着重要的作用[2，3]．利用含有CN的化合物进行光解、放电、与亚稳态原子分子进行传能反应是目     

Ar(3P0,2)+NH3初生态产物NH2(2A1)的内态分布

首次报告了在分子束条件下,研究Ar(3P0,2)+NH3碰撞解离反应·利用单光子计数方法进行测量,获得了部分转动分辨的初生态产物NH2(2A1)→（2B1）发射谱,并详细地进行了标识·发现主要为（0,v 2',0)→（0,0,0）跃迁（v2'≤5,K'a≤6,J'≤10)。通过对部分分辨较好的光谱范围进行了模拟,得到反应生成的NH2(2A1,v2'=2,k'a =1)态绕b/c轴的转动温度为1050K,高于母体分子NH3的转动温度300K。由亚稳态碰撞传能电子交换机理认为这是由于碰撞对手Ar和母体NH3分离时反冲作用的结果。碰撞传能解离机理和光解过程不同,后者仅观察到轴的转动激发。     

NH_2(~2A_1,090,4_(23))的电子猝灭和转动态-态传能

在束-气和束-束实验条件下,详细研究了NH_2(~2A_1,090,4_(23))自由基分别与 Ar,N2,O2和 NH3碰撞引起的电子态猝灭和转动态-态传能,获得了总的猝灭截面σQ (分别为≤ 0.17、 0.26、 0.30和 0.48 nm~2),以及相对转动态-态传能截面 .利用碰撞络合物模型计算的电子猝灭截面与实验测得的截面具有基本相同的趋势,表明长程吸引势在猝灭过程中起着重要的作用 .同时还发现,转动态-态传能中相对截面随着碰撞对的折合质量的减小而下降 .由于 NH_3具有较大的偶极矩以及 O_2的开壳层电子结构使得猝灭截面增大,而转动态-态传能截面减小 .     

超声衰减法测量油水分散流中颗粒粒度分布

针对油水分散流的颗粒粒度测量问题,提出一种基于多频率下超声衰减作用的测量方法。根据多相流体中超声衰减的BLBL模型,推导出超声衰减系数与颗粒粒度分布存在的数学表达关系。通过多频率条件下所获得的超声衰减系数进行联合比较分析,求解被测流体中颗粒粒度分布.通过对含油率低于30%的5个样本中4种颗粒粒度分布的油水分散流进行数值模拟仿真实验,得到颗粒粒度占比分布的测量结果,并对结果进行分析,得到BLBL模型在毫米尺度油相颗粒作为离散相的油水分散流中的适用条件和范围。     

基于深度卷积神经网络的红外船只目标检测方法

针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域,并对原图相应的目标位置进行标记和归一化处理,提取候选区域。采用改进的AlexNet(一种深度CNN模型)进行船只目标识别,将提取的候选区域送入改进的AlexNet进行特征提取和预测,得到最终检测结果。分水岭方法可大大减少候选区域检测时间,以及减少深度CNN识别时间。利用实验室自制的红外成像系统获取近千张红外船只图像数据,并对其平移缩放形成的数据集进行仿真实验。结果表明,标记分水岭与深度CNN的结合,可有效识别船只目标,所提方法具有良好的性能,能够更加快速准确地识别红外船只目标。     

油水两相流质量流量小波网络软测量模型研究

在工业过程中,油水两相流的测量非常重要.本文研究了一种油水质量流量的软测量方法.此方法采用V型内锥测量油水两相流差压信号,构建了一个多输入单输出的自适应小波网络用于逼近油水两相流质量流量模型,实现总质量流量的软测量.研究重点是均相的油水两相流在水平管道中的质量流量测量.实验结果表明,结合V型内锥差压测量和自适应小波神经网络的软测量方法可以应用于均相的油水两相流的总质量流量测量,测量误差较小.