摘要：气液两相流广泛存在于能源化工领域,由于两相流流动特性复杂多变,为流量准确测量带来了极大困难。为了建立准确的气液两相流量测量模型,针对气液两相段塞流分相流量测量,充分利用声发射传感器捕获气液两相流动噪声的功能和近红外吸收会因介质类别产生较大差异的特性,设计了一种新型测量传感器。在文丘里管的喉管和延伸段分别安装两组声发射探头,并在文丘里管的喉管处安装两组近红外光电探测器。设计了声发射与近红外同步采集系统,以水平管段塞流为实验对象,在河北大学高精度气液两相循环装置上完成了54组段塞流试验的数据采集,并进行融合处理,得到气液两相流特征参数。引入时域分析方法,提取声发射与近红外测量数据的标准差与偏斜度。结合参数拟合方法,建立两相流流量预测模型并进行误差分析。经验证,92.6%的流量预测值的相对偏差在±20%以内。结果表明,基于声发射传感器与近红外传感器的多传感器信息融合方案为气液两相流流动特征参数研究提供了一种新的思路。

摘要：段塞流是气液两相流中典型流型,准确测量其分相流量有利于实时监控生产过程,优化工艺控制,确保系统在安全、经济的工况下运行.本文在改进长喉文丘里管的基础上,设计了一种集近红外(NIR)、声发射(AE)技术于一体的水平气液流量智能多传感系统.利用AE传感器和NIR传感器检测气液两相的流动噪声信息和截面信息,采用经验模态分解法(EMD)提取气体体积分数的特征变量.通过集成学习算法进行特征级融合,融合后的段塞流体积含气率预测模型平均绝对百分比误差(MAPE)为4.11%,92.45%的预测结果偏差在±10%以内.在Collins模型的基础上,提出了基于梯度提升决策树(GBDT)的段塞流质量流量预测模型,其MAPE值为0.96%,全部预测结果的偏差在±20%以内.本研究为气液两相流段塞流参数混合不分离测量提供了一种新方法,为气液两相流动机理研究奠定了基础.