CN106052744A - 基于静电传感器的管道气力输送最小压降速度判定方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于静电传感器的管道气力输送最小压降速度判定方法，用于测量水平管道内气固两相流的最小压降速度，所采用的检测装置包括4电极静电传感器，检测步骤如下：(1)静电波动信号进行经验模态分解(EMD)，得到不同尺度的细节信号；(2)基于R/S分析法的Hurst指数计算；(3)基于颗粒随机运动能量比空间分布的最小压降速度判定。本发明能够更为精确地判定气力输送的最小压降速度。

Description

基于静电传感器的管道气力输送最小压降速度判定方法

技术领域

本发明属于气固两相流检测技术领域，特别涉及一种4电极静电传感器水平管道气力输送最小压降速度判定方法。

背景技术

气力输送在工业领域应用十分广泛，最小压降速度是其设计过程中的关键参数[1]。根据Zenz提出的压降相图，最小压降点是确定最小压降速度的重要手段[2]。但是，管道的压降信号并不稳定[3]，难以通过实验获得最小压力点的准确位置，而且，在固相质量流量较小的条件下，有时压降曲线并不能反映出最小压力点[4]。常用的压降预测模型[5-9]都是基于经验公式得出的，适应范围有限，且精度不高，限制了最小压降速度的准确估计。

近年来，通过分析压力波动信号，已经获得了一些判定最小压降速度附近不同流型的方法。通过分析最小压降速度附近不同流型所具有的不同特性可以间接判定最小压降速度。Hui Li运用小波多分辨率分析方法研究发现，悬浮态时较大的均方根出现在信号高频部分，而非悬浮态时较大的均方根出现在信号的低频部分[10]。Klinzing运用能量谱方法对压力信号进行分析，得出悬浮流时压力信号具有很高的频率和较低的幅值，而层流时主要的频率出现在0Hz附近并具有很大的幅值[11]。这些方法为最小压降速度的准确判定提供了可能，但是压力波动信号主要体现了取压部位管道的整体状态，对于水平管道，由于重力作用，在最小压降速度附近不同的流型条件，会在管道截面不同区域产生不同流动状态，它们的关系特征可能为最小压降速度的确定提供更加可靠的依据。

非侵入静电传感器不干扰流场、且具有高灵敏度，被广泛应用于气固两相流的检测中[12-16]，且静电波动信号含有丰富的颗粒运动多尺度信息。如何提取且分析静电波动信号，并为获得气力输送气固两相流最小压降速度提供有效的判断方法，给静电检测提出了新的挑战。

参考文献

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发明内容

本发明的目的是克服现有技术上的不足，提供一种利用静电电极局部敏感特性的4电极静电传感器检测装置。为此，本发明采用如下的技术方案：

一种基于静电传感器的管道气力输送最小压降速度判定方法，用于测量水平管道内气固两相流的最小压降速度，所采用的检测装置包括4电极静电传感器、四个同样的调理电路、一个数据采集模块以及上位机组成，4电极静电传感器有4个弧形电极，以1-4的数字标记，分别安装于管道截面圆周上侧、右侧、下侧和左侧，每个弧形电极连接一个调理电路；经过调理电路的信号通过数据采集模块输入到上位机分析处理，气力输送最小压降速度的检测步骤如下：

(1)静电波动信号进行经验模态分解(EMD)，得到不同尺度的细节信号

在不同固相质量流量条件下，将采集到的不同表观气速对应的4个电极的静电信号分别进行经验模态分解，针对1个电极静电信号原始时间序列x(t)最终分解为n个IMF和一个剩余的r_n(t)，用c_i(t)表示第i个IMF，即：

$x\left(t\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{c}_i\left(t\right)+r_n\left(t\right)$

(2)基于R/S分析法的Hurst指数计算

对于时间序列x(t)，设置观测次数M，同时将其分成A个长度为N，的相邻子区间，2≤N≤M/2，AN＝M，记第a个子区间为I_a，a＝1，2，…，A，建立Hurst等式关系，并通过对实验数据分析，发现Hurst指数小于0.5特征信号主要集中于前m个IMF，1≤m＜n，即IMF1～IMFm对应时间序列；

(3)基于颗粒随机运动能量比空间分布的最小压降速度判定

将IMF1～IMFm对应时间序列部分序列的能量占信号总能量的百分比定义为颗粒随机运动能量比：

$D_j=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i-1}^m{E}_{j,i}}{{\mathrm{\Σ}}_{i-1}^{14}{E}_{j,i}}\×100\%$

式中，E_j,i为第j电极第i个IMF分量对应时间序列的平方和，j＝1,2,3,4分别代表上、左、下、右四侧电极，i表示各IMF分量的序号；定义α表示左右电极和上下电极颗粒随机运动能量比的相对差异性：

$\mathrm{\α}=\frac{|D_2+D_4-(D_1+D_3)|}{D_1+D_3}$

通过α值突降位置判定气力输送的最小压降速度。

本发明提供的检测方法能够更为精确地判定气力输送的最小压降速度。

附图说明

图1、水平管道气力输送最小压降检测系统示意图；

图2、四电极静电传感器结构示意图；

图3、水平管道气力输送最小压降速度检测流程图；

在图1中：

1、水平管道；2、左侧电极；3、上侧电极；4、右侧电极；5、下侧电极；6调理电路；7、数据采集模块

在图2中：

1、绝缘层；2、弧形电极组；3、管壁；4、法兰

具体实施方式

下面结合附图和实施例为本发明做进一步说明。

参见图1，检测装置包括一个4电极静电传感器2-5、四个同样的调理电路6、一个数据采集模块7以及上位机组成。参见图2，静电传感器由管道绝缘层1、弧形电级组2、屏蔽管壁3以及法兰4组成；传感器内径为50mm，在电极截面中，各有4个弧形电极，以1-4的数字标记，分别安装于管道截面圆周上侧、右侧、下侧和左侧，电极宽度为6mm，弧度为60度；信号调理电路用于将静电传感器信号进行滤波放大；经过调理电路的信号经过数据采集模块输入到上位机分析处理；上位机负责计算处理采集到的4路信号。

检测算法主要步骤如下：

1.静电波动信号进行经验模态分解

在三个固相质量流量条件下，将采集到的不同表观气速对应的4个电极的对静电信号进行经验模态分解。

对第一个电极静电信号进行EMD分解的过程：

(1)寻找静电信号时间序列x(t)的所有极大值和极小值，然后采用三次样条插值算法分别获得信号的上包络线x_h(t)和下包络线x_l(t)，信号所有数据点应位于上下包络线之间。同时可以算出两条包络线的平均值m(t)为：

m(t)＝(x_h(t)+x_l(t))/2 (1)

(2)设变量x₁(t)，令其为：

x₁(t)＝x(t)-m(t) (2)

若满足IMF的两个标准则可以作为第一个IMF并记为c₁(t)，否则作为原始信号，重复(1)和(2)，直到得到第一个IMF分量。

(3)计算剩余信号r₁(t)＝x(t)-c₁(t)，将其作为新的信号，重复(1)和(2)，直到提取所有的IMF分量。当剩余信号为非振荡的单调函数或小于预定值的常数，认为分解完毕。原始的数据最终分解为n个IMF和一个剩余的r_n(t)，即：

$x\left(t\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{c}_i\left(t\right)+r_n\left(t\right)---\left(3\right)$

2.基于R/S分析法的Hurst指数计算

对于第一个电极静电信号时间序列x(t)，设置观测次数M，同时将序列分成A个长度为N(2≤N≤M/2)的相邻子区间，AN＝M，记第a个子区间为I_a(a＝1，2，…，A)。

计算每个子区间的从而得到长度为A的序列，求平均，记作如式(4)。

${\left(\frac{R}{S}\right)}_N=\frac{1}{A}{\mathrm{\Σ}}_{a=1}^A\left(\frac{R_a}{S_a}\right)---\left(4\right)$

式中S_a和R_a分别是I_a中数据的标准差和极差。Hurst建立等式关系如式(5)所示，以期比较不同的时间序列。

${\left(\frac{R}{S}\right)}_N={\left(bN\right)}^H---\left(5\right)$

其中b为常数，H为Hurst指数，且0≤H≤1。设置不同的序列长度N，即可以得到不同的使用最小二乘法，拟合回归系数即可得到Hurst指数。Hurst指数小于0.5，主要表征颗粒的随机运动过程，Hurst指数大于0.5，主要表征宏观运动稳定性，代表气流与团聚物之间的作用。通过对所有条件的实验数据进行分析，发现Hurst指数小于0.5特征信号主要集中于前m个IMF(1≤m＜n)，即IMF1～IMFm对应时间序列。

3.基于颗粒随机运动能量比空间分布的最小压降速度判定

由于IMF1～IMFm对应时间序列主要表征了颗粒的随机运动，因此，将此部分序列的能量占信号总能量的百分比定义为颗粒随机运动能量比。

$D_j=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i-1}^m{E}_{j,i}}{{\mathrm{\Σ}}_{i-1}^{14}{E}_{j,i}}\×100\%---\left(6\right)$

式中，E_j,i为第j电极第i个IMF分量对应时间序列的平方和，j＝1,2,3,4分别代表上、左、下、右四侧电极；i表示各IMF分量的序号。

为准确表达左右电极和上下电极颗粒随机运动能量占比出现差异性的位置，定义α，表示左右电极和上下电极颗粒随机运动能量比的相对差异性。

$\mathrm{\α}=\frac{|D_2+D_4-(D_1+D_3)|}{D_1+D_3}---\left(7\right)$

计算三种固相质量流量，不同表观气速条件下的α值，发现其突降位置的表观气速很好的反映了最小压降速度。

计算三种固相质量流量，不同表观气速条件下的α值，如表1所示。发现在三种固相质量流量条件下，α值在表观气速变化范围内均有突降情况。当固相质量流量为120kg/h时，突降发生在10.3m/s之后，当气速小于等于10.3m/s时，α值均大于0.06，当气速大于等于11.4m/s时，α值锐降于0.02以下。当固相质量流量为100kg/h时，突降发生在9.8m/s之后。通过α值突降位置判断的最小压降速度和该规律一致。因此，可将α值作为判定最小压降速度的依据。

表1三种固体质量流量下不同速度对应的α值

Claims (1)

1.一种基于静电传感器的管道气力输送最小压降速度判定方法，用于测量水平管道内气固两相流的最小压降速度，所采用的检测装置包括4电极静电传感器、四个同样的调理电路、一个数据采集模块以及上位机组成，4电极静电传感器有4个弧形电极，以1-4的数字标记，分别安装于管道截面圆周上侧、右侧、下侧和左侧，每个弧形电极连接一个调理电路；经过调理电路的信号通过数据采集模块输入到上位机分析处理，气力输送最小压降速度的检测步骤如下：

(1)静电波动信号进行经验模态分解(EMD)，得到不同尺度的细节信号

在不同固相质量流量条件下，将采集到的不同表观气速对应的4个电极的静电信号分别进行经验模态分解，针对1个电极静电信号原始时间序列x(t)最终分解为n个IMF和一个剩余的r_n(t)，用c_i(t)表示第i个IMF，即：

$x\left(t\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{c}_i\left(t\right)+r_n\left(t\right)$

(2)基于R/S分析法的Hurst指数计算

对于时间序列x(t)，设置观测次数M，同时将其分成A个长度为N，的相邻子区间，2≤N≤M/2，AN＝M，记第a个子区间为I_a，a＝1，2，…，A，建立Hurst等式关系，并通过对实验数据分析，发现Hurst指数小于0.5特征信号主要集中于前m个IMF，1≤m＜n，即IMF1～IMFm对应时间序列；

(3)基于颗粒随机运动能量比空间分布的最小压降速度判定

将IMF1～IMFm对应时间序列部分序列的能量占信号总能量的百分比定义为颗粒随机运动能量比：

$D_j=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i-1}^m{E}_{j,i}}{{\mathrm{\Σ}}_{i-1}^{14}{E}_{j,i}}\×100\%$

式中，E_j,i为第j电极第i个IMF分量对应时间序列的平方和，j＝1,2,3,4分别代表上、左、下、右四侧电极，i表示各IMF分量的序号；定义α表示左右电极和上下电极颗粒随机运动能量比的相对差异性：

$\mathrm{\α}=\frac{|D_2+D_4-(D_1+D_3)|}{D_1+D_3}$

通过α值突降位置判定气力输送的最小压降速度。