气液两相流波动信号多重分形去趋势波动分析

为了研究不同流型压差波动信号的分形特征,本文首先讨论了多重分形去趋势波动分析对周期信号、随机信号和混沌信号的识别能力,然后运用多重分形去趋势波动分析方法对水平管内气-液两相流压差波动信号进行分析.通过计算广义Hurst指数、尺度函数,多重分形谱,细致量化了压差波动信号的局部及不同层次的波动奇异性.研究结果表明:压差波动...     

垂直气液两相流混沌吸引子单元面积分析

为了充分反映吸引子结构随时间延迟的变化规律,在现有吸引子形态描述方法基础上定义了吸引子单元面积,通过仿真发现,吸引子单元面积随时间延迟变化曲线第一个波峰的高度和时间延迟主要由信号中大幅值波动的数量、频率决定,利用此规律对实验采集到的气液两相流电导波动信号进行分析,发现在固定液相流量条件下,改变气相流量会导致泡状流、段塞流和混状流中大幅值波动幅度的改变,但相同流型信号中大幅值波动的频率比较接近.将吸引子单元面积随时间延迟变化曲线第一个波峰的时间延迟和落差比作为特征量,可以实现泡状流、段塞流、混状流的流型分类.     

湿法脱硫岛内气液两相流流动规律的研究

采用直接观察法、床层膨胀法和概率密度函数(PDF)法对湿法烟气脱硫塔内流型的形成和转变规律进行了研究和分析,认为湿法烟气脱硫塔内气液两相顺、逆流时,随着液气比的增大,会形成液柱式、喘动式和类鼓泡式流动等三种流型,并给出了判别三种流型的基本方法和准则,提出了气相雷诺数Reg-液气比L／g流型图,为湿法烟气脱硫塔传热传质规律的进一步研究及塔身的安全运行提供了基础依据。     

部分重力条件下气液两相流型研究

本文分析了“和平号”空间站气液两相流实验中获得的部分重力(0.1g和0.014g)条件下的流型特征及其相互转换条件,并将其和常重力与微重力两相流研究中较常用的流型转换模型的预测结果进行了比较。     

垂直上升管内气液两相流流型鉴别研究

本文以低压空气一水作介质,进行了垂直上升管内气液两相流流型鉴别的实验研究;采用沿垂直管局部轴向压差信号及压差信号的统计分析并借助高速闪光观测仪进行可视化观察鉴别流型。实验结果发现,利用压差的时域信号和信号的功率谱密度函数（ＰＳＤ）,可以客观地判别垂直上升管内泡状、弹状和环状三种主要流型。     

气液两相流中的声速研究

气液两相流在工业各领域中广泛存在,而声速是描述其声学性质的一个重要参数。本文从流体的体积弹性模量的定义出发,推导了气液两相流中的声速随含气率的变化关系式,即混合流体的Wood声速公式,将其声速的部分计算结果和其他作者的实验数据进行了比较,吻合良好。并通过COMSOL有限元模拟软件得到不同气体分布下圆管谐振腔最低阶模式的共振频率,间接数值模拟研究了含气率对声速的影响。模拟结果与理论计算结果一致,当气液两相流中含气率较低时,声速随含气率的增大急剧减小。本研究结果为确定声速与气液两相流中的含气率间的关系提供了参考依据。     

气液两相流相含率测量新方法研究

本文基于电容耦合式非接触电导检测(Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection,C~4D)技术,提出了一种气液两相流相含率测量新方法。该方法基于新型六电极阵列式C~4D传感器,首先获取气液两相流电导信号,然后利用所获电导信号,结合LS-SVM回归方法分别建立三种典型流型(泡状流、环状流和层状流)的相含率测量模型。实际测量时根据流型选择相应的相含率测量模型,计算获得相含率。在内径为47.5 mm管径下进行相含率测量静态实验,研究结果表明,所提出的气液两相流相含率测量新方法是可行、有效的。在三种典型流型下的相含率测量最大绝对误差均小于9%。     

小通道气液两相流电容测量方法研究

本文设计了一套用于小通道气液两相流的电容测量系统,并对内径为1.6 mm、2.5 mm和3.6 mm的玻璃管气液两相流进行了实验研究.文中首先对电容方法在小通道下的应用做了探索性尝试,设计了用于小通道气液两相流的电容传感器;然后利用所设计的电容传感器对小通道气液两相流弹状流电容动态数据进行采集、处理和分析;最后利用相关原理对气弹速度的测量进行了研究.研究结果表明所提出的电容方法可用于小通道气液两相流的分析研究中,是一种有效的小通道气液两相流参数检测手段,并为小通道两相流检测的研究提供了一定的借鉴.     

方管内气液两相流界面波统计特性分析

以空气、水为工质，利用电导探针测量技术结合统计分析理论研究了水平矩形管内气液两相流界面波特性．首先对管内气液两相流的界面波进行了分类和定义；其次研究了气液两相流界面波在幅域、时域和频域的统计特性，同时考察了界面波特性参数（波速、频率和波高）等随气液两相流量的变化规律．     

水平矩形小通道内气-液两相流摩擦压降的研究

本文以氮气和水为工质,在水平矩形小通道(dh=0.99 mm)中对两相流摩擦压降进行了实验研究.实验是在大气压力下进行的,氮气的折算流速的范围为0.017～33.3 m/s,水的折算流速的范围为0.1～5 m/s.实验对所得的219个数据点进行了分析,并同 L & M 关系式、L&L关系式、均相流模型以及均相流修正模型进行了比较,得出(1)L & M关系式比均相流模型、均相流修正模型以及 L & L 关系式的偏差都小,能更好地预测两相流压降变化.(2) L & M 关系式中的C在不同的流型(流型是由UGS、ULS以及dh决定)具有不同的值,在同一ULS下,C随X(UGS)的变化呈现一定的规律性,在X=7左右,C出现最大值,而此处恰好是块状流最激烈区域.但是C随ULS没有一定的规律性.     

基于随机子空间结合稳定图的气液两相流型分析

研究了几种典型气液两相流流型的稳定图特征,并应用随机子空间方法对47种流动条件下的流型 信号进行了识别.研究结果表明:稳定图特征能够反映出复杂时间序列的内部特征,利用其提取的直线度特征 值可以对时间序列的特征进行量化分析,三种典型流型的稳定图特征差异较明显,泡状流的稳定图特征最为 混乱,雾状流次之,段塞流最为规整.应用随机子空间方法对气液两相流图像灰度波动序列进行特征向量提取 和辨识,通过幅值以及相角的分布特征能够对不同工况下的流型样本进行准确分类,为多相流的分类提供了 一条新路径.同时基于稳定图的分析方法为进一步揭示多相流的流动机理提供有益的探索.     

气液两相流电导波动信号复杂性测度分析及其流型表征

为了考察从时间序列提取的复杂性测度与气液两相流流型变化之间的关系，本文首先讨论了三种复杂性测度(Lempel-Ziv复杂性、功率谱熵和近似熵)对周期信号、随机信号、混合随机信号和混沌信号的识别能力，然后分析了时间序列长度对复杂性计算的影响.在此基础上，从实际测量的80种垂直上升管中气液两相流电导波动信号中提取了这三种复杂性测度，结果表明：三种复杂度对两相流流型变化是敏感的，通过对三种复杂度随两相流流动参数变化规律分析，可以得到气液两相流动力学结构反演特征，为揭示气液两相流流型转化机理提供了一种有效的辅助诊断工具. 关键词： 气液两相流 Lempel和Ziv复杂性 功率谱熵 近似熵     

小管径气液两相流空隙率波传播的多尺度相关性

空隙率波是气液两相流系统的特殊物理现象,理解空隙率波的传播特性对揭示两相流流型转变与流速测量物理机理具有重要意义.本文首先考察了典型非线性系统的多尺度互相关特性,发现去趋势互相关分析方法可有效揭示系统的多尺度非线性动力学特征;然后,通过采集垂直上升小管径气液两相流电导传感器阵列上下游空隙率波动数据,提出采用多尺度去趋势互相关分析方法探测空隙率波传播的多尺度互相关特性,并提取了低尺度空隙率波互相关水平增长率;另外,通过计算空隙率波空间衰减因子,考察了气液两相流空隙率波传播的结构不稳定行为.结果表明,空隙率波结构的多尺度互相关特性与其空间衰减特性具有较好的物理关联性:对于气液两相流过渡流型,低尺度空隙率波互相关水平增长率较高,且与较为稳定的空隙率波传播特性相对应;而当气液两相流空隙率波明显衰减或放大时,空隙率波互相关水平增长速率一般较低.     

EMD与神经网络在气液两相流流型识别中的应用

本文提出了EMD与Elman神经网络相结合的气液两相流流型识别的新方法.将压差波动信号经验模态分解(EMD)后的固有模态函数(IMF)进行分析、提取IMF能量作为Elman神经网络的输入特征向量,对水平管内的气液两相流流型进行识别.实验结果表明:该方法优于BP网络且稳定、识别率高,具有可行性.     

两相流流型多尺度熵及动力学特性分析

研究了几种典型非线性时间序列的多尺度熵特征,在此基础上分析了由插入式阵列电导传感器采集的144种流动条件下的垂直上升气液两相流电导波动信号.研究结果表明：利用小尺度下样本熵的变化速率特征可以分辨三种典型流型（泡状流、段塞流、混状流）,而大尺度下样本熵的波动特征可以反映各种流型的动力学特性.泡状流随机可变特性表现为大尺度下样本熵的高值及振荡特征;段塞流气塞与液塞的间歇性运动表现为大尺度下样本熵的低值及平稳性;混状流极不稳定的振荡运动特性表现为介于泡状流及段塞流之间的熵值特点,并在更大尺度时熵值逐渐接近泡状流 关键词： 样本熵 多尺度熵 气液两相流 动力学特性     

旋流式气液分离器内流场的数值模拟

气液分离器作为制冷系统中的关键部件,其分离性能的优劣对系统有着重要的影响。为了研究旋流式气液分离器的分离性能,首先从理论上介绍了旋流式气液分离器的分离机理,列出其主要结构参数,然后基于计算流体动力学(CFD)方法,采用Gambit建模,利用Fluent软件,对旋流式气液分离器进行了模拟仿真,并对进口附近壁面速度场、不同尺寸和进出口截面流场矢量图、纵向剖面气液体积分数分布图等进行了重点分析。仿真结果表明设计是正确、合理的。     

多元时间序列复杂网络流型动力学分析

针对气液两相流流动特性,利用有限元分析方法设计变曲率对壁式电导传感器.采用设计加工的传感器在多相流装置上进行气液两相流动态实验,并测得多组对应于不同流型的电导波动信号. 基于测量数据,采用多元时间序列复杂网络构建算法构建对应于不同流型的复杂网络.在此基础上, 对网络的社团特性进行了分析, 研究发现,不同的社团结构对应于不同的流型,而社团内部网络特征可有效刻画不同流型内在动力学特性.多元时间序列复杂网络分析可为两相流流型演化动力学特性研究及流型识别提供新理论、开拓新途经.     

两相流相空间多元图重心轨迹动力学特征

本文提出了一种新的混沌时间序列高维相空间多元图重心轨迹动力学特征提取方法. 在确定了最佳嵌入维数和延迟时间后, 将相空间中高维矢量点映射到二维平面的雷达图上, 相应地将相空间中高维矢量点变换为对应的几何多边形. 通过提取几何多边形的重心位置得到重心轨迹动力学演化特性, 并利用重心轨迹矩特征量区分不同性质的混沌时间序列. 在此基础上, 处理分析了气液两相流电导传感器动态信号, 发现高维相空间多元图重心轨迹矩特征量不仅可以辨识泡状流、段塞流和混状流, 而且为流型动力学演化机理提供了新的分析途径.     

Complex network analysis in inclined oil--water two-phase flow

Complex networks have established themselves in recent years as being particularly suitable and flexible for representing and modelling many complex natural and artificial systems. Oil--water two-phase flow is one of the most complex systems. In this paper, we use complex networks to study the inclined oil--water two-phase flow. Two different complex network construction methods are proposed to build two types of networks, i.e. the flow pattern complex network (FPCN) and fluid dynamic complex network (FDCN). Through detecting the community structure of FPCN by the community-detection algorithm based on K-means clustering, useful and interesting results are found which can be used for identifying three inclined oil--water flow patterns. To investigate the dynamic characteristics of the inclined oil--water two-phase flow, we construct 48 FDCNs under different flow conditions, and find that the power-law exponent and the network information entropy, which are sensitive to the flow pattern transition, can both characterize the nonlinear dynamics of the inclined oil--water two-phase flow. In this paper, from a new perspective, we not only introduce a complex network theory into the study of the oil--water two-phase flow but also indicate that the complex network may be a powerful tool for exploring nonlinear time series in practice.