CN105973994A - 基于噪声测量的气液两相流流型识别装置和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于噪声测量的气液两相流流型识别装置和方法。所述装置是在通有气液两相流的竖直管道的侧壁开有通孔，在所述通孔内穿接有波导管，在所述波导管的内腔中设有吸噪底盘，在所述吸噪底盘的外端固定有声发射传感器；所述声发射传感器通过所述吸噪底盘检测竖直管道内气液两相流的流动噪声信号，并将所检测到的信号通过数据采集单元发送至数据处理单元，数据处理单元对接收到的信号进行处理、运算，从而识别出两相流的流型。本发明通过吸噪底盘对空压机、管道等产生的噪声进行屏蔽，可有效避免外界噪声对声发射传感器所检测的流体流动噪声的干扰，最终实现在线、准确地识别出流体的流型。

Description

基于噪声测量的气液两相流流型识别装置和方法

技术领域

本发明涉及一种两相流流型检测装置，具体地说是一种基于噪声测量的气液两相流流型识别装置和方法。

背景技术

目前，气液两相流流型识别方法可分为两种，一种是主观法，一种是客观法。主观法包括目测法、高速摄像法等，这类检测方法简单便捷，但易受现场环境、管道透明度以及人为误差等因素的影响。客观法主要是通过实验获得参数进行相应的现代信息数据处理，得到表征流体流动状态的各种参数，再通过得到的参数进行分析找到与流型相匹配的关系。客观法主要有：基于差压传感器的流体检测技术、射线吸收法、接触式探头法、过程层析成像法。

基于差压传感器的流体检测技术是通过将差压传感器安装在两相流的实验管段，在流体流动期间采集两相流的过程检测参数，由于测量精度和成本的原因，现如今普遍采用这种测量方法进行测量。

射线吸收法是通过设备发出相应的X射线或者多束射线使之穿过两相流的管壁，通过测得射线的衰减程度最终确定管段的吸收情况，从而判别出管道内部流体的流动状况。射线吸收法对于发射探头的选择尤为关键，除此之外，选择合适的管道材料以减少管道对射线的吸收也很重要。

接触式探头(如光导探头或者电导探头)法是利用光或者电的导电性进行检测，从而确定流体的流动介质情况。这种测量方法的缺点是需要接触管道内部的流体，探头易受到介质的影响，并且会影响流场的分布。

过程层析成像法主要有电容层析成像法、电阻层析成像法、超声成像法、微波成像法等，其通过选择适当的敏感元件，可实现对两相流流型进行在线检测。

上述方法各有优缺点，可根据特定的场合或其他需要而选择合适的方法。目前，研究者们大多致力于通过客观法在线检测、识别两相流的流型。

发明内容

本发明的目的之一就是提供一种基于噪声测量的气液两相流流型识别装置，该装置是通过测量两相流的流动噪声，进而实现在线识别两相流流型的目的。

本发明的目的之二就是提供一种基于噪声测量的气液两相流流型识别方法，该方法可在不干扰流体自身流场的情况下通过测量流动噪声最终实现流型的在线测量。

本发明的目的之一是这样实现的：一种基于噪声测量的气液两相流流型识别装置，在通有气液两相流的竖直管道的侧壁开有圆形通孔，在所述通孔内穿接有波导管，所述波导管为中空的圆管结构，在所述波导管的内腔中设有吸噪底盘，在所述吸噪底盘的外端固定有声发射传感器，所述声发射传感器通过数据采集单元与数据处理单元相接；所述声发射传感器通过所述吸噪底盘检测竖直管道内气液两相流的流动噪声信号，并将所检测到的信号通过数据采集单元发送至数据处理单元，所述数据处理单元对接收到的信号进行处理、运算，从而识别出两相流的流型。

优选的，所述波导管的长度与竖直管道的壁厚相同；所述吸噪底盘的内端面与竖直管道的内侧壁相齐平，所述吸噪底盘的外端面凸出在竖直管道的外侧壁外。

优选的，在所述吸噪底盘的外端面上开有凹槽，所述声发射传感器的探头端伸入到所述凹槽内与所述吸噪底盘固接。

优选的，所述吸噪底盘为有机材料吸噪底盘。

优选的，所述通孔为四个，且四个通孔均匀分布在管道侧壁的同一横截面上；每一通孔对应一个波导管和一个吸噪底盘。

优选的，四个吸噪底盘通过竖直管道外侧的环形箍带连成一体结构。

优选的，所述通孔为八个，八个通孔平均分为两组，每一组中的四个通孔均匀分布在管道侧壁的同一横截面上，且其中一组通孔位于另一组通孔的上方，两组中的通孔上下一一对应。

本发明通过在竖直管道的侧壁开通孔，在通孔内穿接波导管，在波导管的内腔中设吸噪底盘，在吸噪底盘的外端固定声发射传感器，声发射传感器可通过吸噪底盘检测竖直管道内气液两相流的流动噪声信号，气液两相流的流动噪声信号即可反映两相流的流动状态，数据处理单元根据流动噪声信号进行相应的运算、分析，即可得出两相流的流型。本发明基于噪声测量来识别两相流的流型，测量过程中声发射传感器不用直接接触流体，因此不会干扰流体自身的流场，能够实现在线检测。

气液两相流在竖直管道内流动时，管道内的噪声除了气液两相流的流动噪声外，还有其他噪声，例如空压机、管道震动等产生的噪声，本发明通过设置吸噪底盘(其材料为有机材料，例如为玻璃、橡胶或聚酯纤维等)，可有效去除其他噪声对流体流动噪声的影响，为实现准确测量流体流型奠定了基础。

声发射传感器通过吸噪底盘检测管道内的流动噪声信号，其原理是通过接收管道内流体产生的弹性波，并转换为电信号；本发明通过在吸噪底盘的外侧设置波导管可减弱弹性波在传输过程中的损耗，提高声发射传感器所检测到的流动噪声信号的准确性。

本发明的目的之二是这样实现的：一种基于噪声测量的气液两相流流型识别方法，包括如下步骤：

a、在竖直管道的侧壁开通孔，并在所述通孔内穿接波导管，在所述波导管的内腔中设吸噪底盘，在所述吸噪底盘的外端固定声发射传感器；

b、在竖直管道内通入待测气液两相流；

c、所述声发射传感器通过所述吸噪底盘检测竖直管道内气液两相流的流动噪声信号；

d、数据采集单元采集所述声发射传感器所检测到的流动噪声信号，并发送至数据处理单元；

e、所述数据处理单元根据接收到的信号进行相关处理、运算，从而识别出两相流的流型。

步骤e包括如下步骤：

e1、数据处理单元首先根据接收到的信号计算均值方差s、峭度KUR和频率重心F_g；具体计算公式如下：

$\stackrel{\‾}{x}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_i}{n}---\left(1\right)$

$s=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2}{n-1}}---\left(2\right)$

$KUR=\frac{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^4}{n}}{{\left(\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2}{n}\right)}^2}---\left(3\right)$

$F_g=\frac{\underset{i=1}{\overset{\frac{n}{2}}{\Σ}}f\left(i\right)X\left(i\right)}{\underset{i=1}{\overset{\frac{n}{2}}{\Σ}}X\left(i\right)}---\left(4\right)$

上面四式中，x_i为声发射传感器所检测到的流动噪声的时域信号，n为信号的长度，X(i)为对时域信号x_i进行傅里叶变换后所产生的离散幅值，f(i)为与X(i)相对应的频率值；

e2、将步骤e1中计算所得的均值方差s、峭度KUR和频率重心F_g分别代入下面四个公式中进行计算：

$D={\[25(\stackrel{\‾}{x}-0.306)\]}^2+{\[25(s-0.1712)\]}^2+{(KUR-0.0019)}^2+{(F_g-15.2614)}^2---\left(5\right)$

$D={\[25(\stackrel{\‾}{x}-0.3804)\]}^2+{\[25(s-0.2532)\]}^2+{(KUR-0.0029)}^2+{(F_g-16.7688)}^2---\left(6\right)$

$D={\[25(\stackrel{\‾}{x}-0.8167)\]}^2+{\[25(s-0.5444)\]}^2+{(KUR-0.003)}^2+{(F_g-28.345)}^2---\left(7\right)$

$D={\[25(\stackrel{\‾}{x}-1.4609)\]}^2+{\[25(s-0.1577)\]}^2+{(KUR-0.9125)}^2+{(F_g-35.0543)}^2---\left(8\right)$

其中，式(5)对应泡状流，式(6)对应弹状流，式(7)对应环状流，式(8)对应乳沫状流；

e3、找出式(5)～式(8)的计算结果中的最小值D，D值最小的公式对应的流型即为待测流体的流型。

本发明所提供的基于噪声测量的气液两相流流型识别方法，可在实验室现有的管道装置的基础上通过设置波导管、吸噪底盘、声发射传感器，并使声发射传感器通过数据采集单元与数据处理单元相接。测量过程中通过吸噪底盘对空压机、管道等产生的噪声进行屏蔽，可有效避免外界噪声对声发射传感器所检测的流体流动噪声的干扰，最终实现在线、准确地识别出流体的流型。

附图说明

图1是本发明中基于噪声测量的气液两相流流型识别装置的结构示意图。

图2是本发明中竖直管道及其上所开的通孔的结构示意图。

图3～图16是本发明不同工况条件下流体的流动噪声时域图。

具体实施方式

实施例1，一种基于噪声测量的气液两相流流型识别装置。

如图1所示，本发明所提供的基于噪声测量的气液两相流流型识别装置包括竖直管道1、波导管3、吸噪底盘4、声发射传感器5、数据采集单元6和数据处理单元7。

竖直管道1为竖直放置的中空的圆柱形管体结构，其内用于通入待测的气液两相流，本发明实施例中气液两相流在竖直管道1内由下至上而流动。如图2所示，在竖直管道1的侧壁开有圆形通孔2，本实施例中在竖直管道1的侧壁上开有八个通孔2，这八个通孔2平均分为两组，其中一组的四个通孔位于另一组四个通孔的上方，上方的四个通孔均匀分布在竖直管道侧壁的同一横截面上，下方的四个通孔同样均匀分布在竖直管道侧壁的同一横截面上，且上方的四个通孔与下方的四个通孔上下一一对应。

其他实施例中通孔也可以是内径由内至外逐渐增大的圆台状通孔。在每一个通孔2内穿接有一个波导管3，波导管3的形状应与通孔2的形状相匹配，本实施例中波导管3为中空的圆管结构。波导管3的作用是为了减弱流体振动产生的弹性波的衰减。波导管3的长度与竖直管道1的壁厚相同，即：波导管3的内端面与竖直管道1的内侧壁相齐平，波导管3的外端面与竖直管道1的外侧壁相齐平。在波导管3的内腔中设置有吸噪底盘4，吸噪底盘4的形状与波导管3的内腔相匹配，本实施例中吸噪底盘4为圆柱状结构，吸噪底盘4的内端面与竖直管道1的内侧壁相齐平，吸噪底盘4的外端面凸出在竖直管道1的外侧壁外。吸噪底盘4为有机材料，例如可以为有机玻璃、橡胶或聚酯纤维等。吸噪底盘4的作用是为了吸收空压机、管道等产生的噪声。

在吸噪底盘4的外端固定有声发射传感器5，本实施例中通过在吸噪底盘4的外端面上开与声发射传感器5的探头相匹配的凹槽，并在凹槽内涂高真空油脂，使声发射传感器5的探头伸入吸噪底盘4外端面的凹槽内，从而实现声发射传感器5与吸噪底盘4的紧密固接。

竖直管道1侧壁上的每一个通孔2，对应一个波导管3和一个吸噪底盘4。为避免吸噪底盘4在重力的作用下发生下移，可使处于同一横截面上的四个吸噪底盘4通过套接在竖直管道外侧的环形箍带连成一体结构，环形箍带可固接在竖直管道的外侧壁上。

声发射传感器5通过数据采集单元6与数据处理单元7相接。声发射传感器5通过吸噪底盘4检测竖直管道1内气液两相流的流动噪声信号。数据采集单元6采集声发射传感器5所检测的信号并发送至数据处理单元7，数据处理单元7对接收到的信号进行处理、运算，从而识别出两相流的流型。数据处理单元7对信号的具体处理、运算过程可参见实施例2中所描述。

实施例2，一种基于噪声测量的气液两相流流型识别方法。

如图1和图2所示，本发明所提供的基于噪声测量的气液两相流流型识别方法包括如下步骤：

a、在竖直管道1的侧壁开圆形通孔2，并在通孔2内穿接波导管3，波导管3为中空的圆管结构，波导管3的内端面与竖直管道1的内侧壁相齐平，波导管3的外端面与竖直管道1的外侧壁相齐平。在波导管3的内腔中设吸噪底盘4，吸噪底盘4为实体的圆柱状结构，吸噪底盘4的内端面与竖直管道1的内侧壁相齐平，吸噪底盘4的外端面凸出在竖直管道1的外侧壁外。吸噪底盘4为有机材料，例如为有机玻璃、橡胶或聚酯纤维等。在吸噪底盘4的外端面开凹槽，并在凹槽内涂高真空油脂，使声发射传感器5的探头伸入凹槽内实现声发射传感器5与吸噪底盘4的紧密固接。

由于竖直管道受到水平管道向竖直管道的连接弯头的离心作用，因此，为了消除离心作用对竖直管道的内部流体流动状态的影响，一般在竖直管道中将声发射传感器5(即通孔的开设位置)安装在距离连接弯头大于30D(D为竖直管道的直径)的位置处。

b、在竖直管道1内通入待测气液两相流，且待测气液两相流由下至上而流动。

c、声发射传感器5通过吸噪底盘4检测竖直管道1内气液两相流的流动噪声信号。

一个通孔2对应一个波导管3、一个吸噪底盘4和一个声发射传感器5。对于同一横截面上开有四个通孔的情况，四个声发射传感器5可以同时检测竖直管道1内气液两相流的流动噪声信号。对于如图2所示在竖直管道1上开有八个通孔的情况，八个声发射传感器5可以同时检测竖直管道1内气液两相流的流动噪声信号。当然，也可以由其中的两个或三个声发射传感器5同时检测竖直管道1内气液两相流的流动噪声信号。

对于竖直管道1内的上升流体，具有四种典型的流型，分别为泡状流、弹状流、乳沫状流和环状流，本发明中通过调整实验条件(例如调整总流量、相含率等)，以便由声发射传感器5采集气液两相流不同流动状态下的流动噪声信号。为了验证采用本发明的方法所识别出的流型的准确性，可同时采用高速摄像仪对竖直管道内的流型进行摄像。

d、数据采集单元6采集声发射传感器5所检测到的流动噪声信号，并发送至数据处理单元7。

e、数据处理单元7根据接收到的信号进行相关处理、运算，从而识别出两相流的流型。

数据处理单元7通过对接收到的两相流流动噪声信号进行分析处理，采用时域分析对不同流型的噪声信号进行直观分析，提取流动信号的频率特性，实现对气液两相流流型的识别。

流型识别的基础是各种流型如何确定，本发明的流型确定是建立在向量距离的基础之上，即在固定流型下的特征向量对应到相应典型流型的标准特征向量距离最短。式(1)是二维空间距离的表达式，为了能够更好的表达待测流型与典型流型间的特征向量距离，并扩大不同流型间的特征向量距离，将式(1)扩展到了多维空间中，并对其作了必要的修改，修改之后的向量距离公式见式(2)。

$d_{(x_1,y_1)\→(x_2,y_2)}=\sqrt{{(x_1-x_2)}^2+{(y_1-y_2)}^2}---\left(1\right)$

$D_{\stackrel{\→}{a}\→\stackrel{\→}{a_0}}={\left(\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{b}_i{\left(a_i-a_{i0}\right)}^2\right)}^m---\left(2\right)$

式(2)中，分别为N维的特征向量；a_i、a_i0分别为特征向量中相对应的特征值；b_i为与特征值相对应的权重值，通过调整b_i的大小可以调整特征向量对流型的敏感程度，进而缩小同流型的距离，放大不同流型之间的差别；m为大小可调整的次数，由于指数函数的单调性，m并不能改变特征向量距离之间的相对大小关系，因此将其设为可选的参数，其作用仅仅是拉大流型间已经出现但并不明显的差距，并适当的控制D的数值大小。

通过大量的比较和不断的参数调整，竖直流向所提取的特征向量中的各分量为：均值方差s、峭度KUR和频率重心F_g。这四个特征分量的计算公式分别如下：

$\stackrel{\‾}{x}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_i}{n}---\left(3\right)$

$s=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2}{n-1}}---\left(4\right)$

$KUR=\frac{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^4}{n}}{{\left(\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2}{n}\right)}^2}---\left(5\right)$

$F_g=\frac{\underset{i=1}{\overset{\frac{n}{2}}{\Σ}}f\left(i\right)X\left(i\right)}{\underset{i=1}{\overset{\frac{n}{2}}{\Σ}}X\left(i\right)}---\left(6\right)$

式(3)～式(6)中，x_i为声发射传感器5所检测到的流动噪声的时域信号，n为信号的长度，X(i)为对时域信号x_i进行傅里叶变换后所产生的离散幅值，f(i)为与X(i)相对应的频率值。根据每一个声发射传感器5所检测到的流动噪声信号，可计算出一组特征向量(s，KUR，F_g)。

典型流型的标准特征向量为(s₀，KUR₀，F_g0)，标准特征向量的具体数值见表1。

表1

表1中标准特征向量的具体数值是预先通过多次实验(实验时已知流体的流型)求得的。

本发明中，首先由数据处理单元7根据接收到的信号计算待测流体的特征分量：均值方差s、峭度KUR和频率重心F_g，具体计算公式见式(3)～式(6)；之后计算待测流体的特征向量(s，KUR，F_g)与表1中四种典型流型的标准特征向量(s₀，KUR₀，F_g0)之间的距离D，计算公式如下：

$D={\[25(\stackrel{\‾}{x}-\stackrel{\‾}{x_0})\]}^2+{\[25(s-s_0)\]}^2+{(KUR-{\mathrm{KUR}}_0)}^2+{(F_g-F_{g0})}^2---\left(7\right)$

根据一个声发射传感器5所检测到的流动噪声信号，可计算出一个特征向量(s，KUR，F_g)，使该特征向量(s，KUR，F_g)与四种典型流型下的标准特征向量(s₀，KUR₀，F_g0)分别求距离，找出四个计算结果中的最小值D，D值最小的公式对应的流型即为待测流体的流型。

气液两相流在竖直管道1中流动时发生的流动噪声会被声发射传感器5检测到，通过数据采集单元6可得到声发射传感器5每秒接收到的撞击点，数据处理单元7会记录接收到的每个信号点，通过数据处理单元7独有的定位程序，即时显示出所有声发射点所在的空间位置。且数据处理单元7能够将参数、波形、定位源、相关图及加载项一一对应起来，利用得到的信息可以得出各种流型对应的噪声信号时域图。

根据同一水平方向上的声发射传感器所检测到的噪声信号，可以分析流体的流动特征；根据同一竖直方向上的声发射传感器所检测到的噪声信号，可以分析相关性；根据高速摄像仪所拍摄的图像和各种流型时域图的差异，可验证采用本发明所识别的流型的准确性，最终实现流型的准确识别。

本发明实施例通过改变实验条件，得到不同工况条件下流体的流动噪声时域图，分别如图3～图16所示。

图3中上下两幅图均是满管水时流体的流动噪声时域图，所不同的是，图3中上面一幅图对应工况条件为L2G0，即水流速为2m³/h，气体为零；图3中下面一幅图对应工况条件为L10G0，即水流速为10m³/h，气体为零。图4中上下两幅图均是满管气时流体的流动噪声时域图，所不同的是，图4中上面一幅图对应工况条件为L0G50，即水为零，气体流速为50m³/h；图4中下面一幅图对应工况条件为L0G100，即水为零，气体流速为100m³/h。对于满管水和满管气的情况，根据每个声发射传感器所检测到的流动噪声信号所得到的时域图都大致相同。

图5中三幅图是在工况条件为L0.1G0.30(即水流速为0.1m³/h，气体流速为0.30m³/h)的情况下根据同一横截面上三个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。图6中三幅图是在工况条件为L1.0G0.48(即水流速为1.0m³/h，气体流速为0.48m³/h)的情况下根据同一横截面上三个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。图7中三幅图是在工况条件为L2.0G0.60(即水流速为2.0m³/h，气体流速为0.60m³/h)的情况下根据同一横截面上三个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。图8中三幅图是在工况条件为L8.0G0.06(即水流速为8.0m³/h，气体流速为0.06m³/h)的情况下根据同一横截面上三个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。图9中三幅图是在工况条件为L10.0G0.24(即水流速为10.0m³/h，气体流速为0.24m³/h)的情况下根据同一横截面上三个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。图10中三幅图是在工况条件为L11.0G0.48(即水流速为11.0m³/h，气体流速为0.48m³/h)的情况下根据同一横截面上三个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。

由高速摄像仪所拍摄的图像可以看出，图5～图7对应弹状流流型，图8～图10对应泡状流流型。由图5～图10可以直观的发现，泡状流的突起相对弹状流较多，而弹状流由于气弹间隔性的出现，导致采集到的噪声信号会出现周期性的大波动，相对泡状流来说，有明显的突变。

图11中两幅图是在工况条件为L3.82G2.20(即水流速为3.82m³/h，气体流速为2.20m³/h)的情况下根据同一横截面上相对的两个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。图12中两幅图是在工况条件为L4.36G5.03(即水流速为4.36m³/h，气体流速为5.03m³/h)的情况下根据同一横截面上相对的两个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。图13中两幅图是在工况条件为L2.15G11.463(即水流速为2.15m³/h，气体流速为11.463m³/h)的情况下根据同一横截面上相对的两个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。图14中两幅图是在工况条件为L0.56G44.6(即水流速为0.56m³/h，气体流速为44.6m³/h)的情况下根据同一横截面上相对的两个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。图15中两幅图是在工况条件为L4.0G86.5(即水流速为4.0m³/h，气体流速为86.5m³/h)的情况下根据同一横截面上相对的两个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。图16中两幅图是在工况条件为L6.62G138.0(即水流速为6.62m³/h，气体流速为138.0m³/h)的情况下根据同一横截面上相对的两个声发射传感器检测到的噪声信号所得到的流体流动噪声时域图。

由高速摄像仪所拍摄的图像可以看出，图11～图13对应乳沫状流流型，图14～图16对应环状流流型。由图5～图16可以发现，乳沫状流和环状流相对泡状流和弹状流而言，由于流动状态的机理程度增加，因此，流动噪声信号的幅值明显增加。由于乳沫状流是因大气泡的破裂形成的，因此流体流动有一定的振荡，液相会在管道中有交替上下的运动，从而导致不同时段采集到的流动噪声信号相对环状流的噪声信号有间歇性的突起。

采用本发明方法最终所识别的流型，经由高速摄像仪所拍摄的图像进行验证，本发明识别的流型完全正确。

Claims (9)

1.一种基于噪声测量的气液两相流流型识别装置，其特征是，在通有气液两相流的竖直管道的侧壁开有圆形通孔，在所述通孔内穿接有波导管，所述波导管为中空的圆管结构，在所述波导管的内腔中设有吸噪底盘，在所述吸噪底盘的外端固定有声发射传感器，所述声发射传感器通过数据采集单元与数据处理单元相接；所述声发射传感器通过所述吸噪底盘检测竖直管道内气液两相流的流动噪声信号，并将所检测到的信号通过数据采集单元发送至数据处理单元，所述数据处理单元对接收到的信号进行处理、运算，从而识别出两相流的流型。

2.根据权利要求1所述的基于噪声测量的气液两相流流型识别装置，其特征是，所述波导管的长度与竖直管道的壁厚相同；所述吸噪底盘的内端面与竖直管道的内侧壁相齐平，所述吸噪底盘的外端面凸出在竖直管道的外侧壁外。

3.根据权利要求2所述的基于噪声测量的气液两相流流型识别装置，其特征是，在所述吸噪底盘的外端面上开有凹槽，所述声发射传感器的探头端伸入到所述凹槽内与所述吸噪底盘固接。

4.根据权利要求1所述的基于噪声测量的气液两相流流型识别装置，其特征是，所述吸噪底盘为有机材料吸噪底盘。

5.根据权利要求1所述的基于噪声测量的气液两相流流型识别装置，其特征是，所述通孔为四个，且四个通孔均匀分布在管道侧壁的同一横截面上；每一通孔对应一个波导管和一个吸噪底盘。

6.根据权利要求5所述的基于噪声测量的气液两相流流型识别装置，其特征是，四个吸噪底盘通过竖直管道外侧的环形箍带连成一体结构。

7.根据权利要求1所述的基于噪声测量的气液两相流流型识别装置，其特征是，所述通孔为八个，八个通孔平均分为两组，每一组中的四个通孔均匀分布在管道侧壁的同一横截面上，且其中一组通孔位于另一组通孔的上方，两组中的通孔上下一一对应。

8.一种基于噪声测量的气液两相流流型识别方法，其特征是，包括如下步骤：

a、在竖直管道的侧壁开通孔，并在所述通孔内穿接波导管，在所述波导管的内腔中设吸噪底盘，在所述吸噪底盘的外端固定声发射传感器；

b、在竖直管道内通入待测气液两相流；

c、所述声发射传感器通过所述吸噪底盘检测竖直管道内气液两相流的流动噪声信号；

d、数据采集单元采集所述声发射传感器所检测到的流动噪声信号，并发送至数据处理单元；

e、所述数据处理单元根据接收到的信号进行相关处理、运算，从而识别出两相流的流型。

9.根据权利要求8所述的基于噪声测量的气液两相流流型识别方法，其特征是，步骤e包括如下步骤：

e1、数据处理单元首先根据接收到的信号计算均值方差s、峭度KUR和频率重心F_g；具体计算公式如下：

$\stackrel{\‾}{x}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_i}{n}---\left(1\right)$

$s=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2}{n-1}}---\left(2\right)$

$KUR=\frac{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^4}{n}}{{\left(\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2}{n}\right)}^2}---\left(3\right)$

$F_g=\frac{\underset{i=1}{\overset{\frac{n}{2}}{\Σ}}f\left(i\right)X\left(i\right)}{\underset{i=1}{\overset{\frac{n}{2}}{\Σ}}X\left(i\right)}---\left(4\right)$

上面四式中，x_i为声发射传感器所检测到的流动噪声的时域信号，n为信号的长度，X(i)为对时域信号x_i进行傅里叶变换后所产生的离散幅值，f(i)为与X(i)相对应的频率值；

e2、将步骤e1中计算所得的均值方差s、峭度KUR和频率重心F_g分别代入下面四个公式中进行计算：

$D={\[25(\stackrel{\‾}{x}-0.306)\]}^2+{\[25(s-0.1712)\]}^2+{(KUR-0.0019)}^2+{(F_g-15.2614)}^2---\left(5\right)$

$D={\[25(\stackrel{\‾}{x}-0.3804)\]}^2+{\[25(s-0.2532)\]}^2+{(KUR-0.0029)}^2+{(F_g-16.7688)}^2---\left(6\right)$

$D={\[25(\stackrel{\‾}{x}-0.8167)\]}^2+{\[25(s-0.5444)\]}^2+{(KUR-0.003)}^2+{(F_g-28.345)}^2---\left(7\right)$

$D={\[25(\stackrel{\‾}{x}-1.4609)\]}^2+{\[25(s-0.1577)\]}^2+{(KUR-0.9125)}^2+{(F_g-35.0543)}^2---\left(8\right)$

其中，式(5)对应泡状流，式(6)对应弹状流，式(7)对应环状流，式(8)对应乳沫状流；

e3、找出式(5)～式(8)的计算结果中的最小值D，D值最小的公式对应的流型即为待测流体的流型。