CN108280300A - 基于计算流体力学的大数据流量计开发方法 - Google Patents

Abstract

一种基于计算流体力学的大数据流量计开发方法，解决传统的流量计开发方法开发周期长，耗费成本高，所设计流量计的可靠性和稳定性差，影响计量精准程度，使用效果差的问题。该方法以计算流体力学为依托，通过对不同型式的流量计进行流体力学特性的数值模拟分析，来获得流量计的性能规律；并从中选择最优的流量计进行定型设计加工，再辅助实流标定进行修正，得到性能稳定的工业用流量计。该方法不但能够大大缩短流量计的开发周期，还可以节约实流标定过程的费用；并可扩大流量计的设计范围，更大程度上保证流量计的可靠性和稳定性，显著降低流量计的开发成本。

Description

基于计算流体力学的大数据流量计开发方法

技术领域

本发明属于仪器仪表技术领域，具体涉及一种可缩短开发周期，设计范围广，开发成本低，流量计可靠性强、稳定性好的基于计算流体力学的大数据流量计开发方法。

背景技术

目前，工业用差压式流量计的开发流程一般为：先进行流量计型式的设计，然后根据设计结果进行加工；然后，在实际的气体标定装置或者液体标定装置上进行试用和数据采集。之后，将标定的数据反馈给设计人员；对产品进行优化改进后重新加工，再次进行实流标定。重复优化改进、加工和实流标定等步骤，直到产品的性能比较稳定，可重复性和计量误差均满足工业现场使用要求为止。这种传统的流量计开发方法的开发周期长，需要配合实流标定装置去检验流量计性能的好坏，耗费的成本高，在人力、物力和财力上的投入巨大；而且，所设计流量计的可靠性和稳定性差，影响计量的精准程度，使用效果差。故有必要对现有的流量计开发方法予以改进。

发明内容

本发明就是针对上述问题，提供一种可缩短开发周期，设计范围广，开发成本低，流量计可靠性强、稳定性好的基于计算流体力学的大数据流量计开发方法。

本发明所采用的技术方案是：该基于计算流体力学的大数据流量计开发方法包括如下步骤：

步骤一、设计能被加工的流量计；使流量计的尺寸合理，确保可加工性，并用于后续的模型计算；

步骤二、建立流体分析用流量计模型体系；在基于计算流体力学特性建立模型的过程中，将管道上不影响流体力学特性的阻流件当做管道来处理，而不用建立该阻流件的实际模型；同时，还需对管道的摩擦阻力系数、管道内径、管道走向、管道的上下游直管段长度、上游结构和下游结构，分别进行详细建模；

步骤三、确定合适的工业现场用边界条件；在边界条件的设定过程中，要首先进行流态的分析，流动状态可通过流动特征数-雷诺数Re进行判断，其计算公式为：

式中：Re_D—管道雷诺数

ρ—流动介质的操作密度，kg/m³

v—介质在管道内的平均流速，m/s

D—管道直径，m

μ—介质的动力粘度，Pa·s

判断完流态后，在边界条件上就要采用相对应的流态分析方法；其次，根据雷诺数的计算情况对流体入口边界的湍动能强度进行设定；之后，再选择合适的速度和质量流量入口边界；

步骤四、安装流量计的管网计算流体力学分析；在计算流体力学的分析中，为了保证流量计在不同流量范围的计量性能，将工况标定点设置为6个；同时，利用工业现场用边界条件替代传统标定的实验室边界条件，以提升流量计应用在工业现场时的计量精度，并使设计出的流量计适用性和稳定性增强；

步骤五、在结果中提取流量计分析用数据；由于采用了数值模拟手段，可随时对介质的各个取压位置进行数据提取，并能够根据介质的属性和不同位置的差压灵敏度，选择更为合适的取压点；以保证流量计在开发完成后适应更广泛的工业现场直管段要求；

步骤六、基于流量特性的数据对比；通过同一等效直径比的流量计，在同一系列运行条件下的线性度、流场分布规律，再结合工业现场的应用环境，可以对流量计的定型做初步的判断；并通过速度云图的对比和速度矢量图的对比，来判断流体流过流量计后，壁面附近区域所产生的回流、涡流、转捩和分离情况，进而确保流场的稳定性和可重复性；

步骤七、选择合适的流量计设计方案群；通过数据对比分析可以得到流量计的可重复性规律、各工况下对应的仪表系数及差压灵敏度、在一定量程比范围对应的线性度等；结合这些数据，选择流量计可重复性高、仪表系数稳定、差压灵敏度高、在同一量程比下线性度好的流量计结构作为备选；

步骤八、群数据的回归及方案初定型；群数据的回归是为了让基于计算流体力学的流量计在应用层面具有普适性，主要是在算法方面对流量计的应用进行回归；而流量计的定型包括对流量计结构的定型，以及对流量计算法的定型；在依托计算流体力学的大数据分析、对流量计结构做了定型，并对算法数据进行回归后，建立流量计的初步定型方案；

步骤九、初定型的实标优化及工业现场用流量计定型；经过大数据分析确定的初定型流量计，虽然可以满足工业现场基本的需求，但是，由于工业现场各处管壁的粗糙度略有差异，从而会引起管内流场的微小变化，使得流量计在计量过程中的对应参数发生改变；通过对不同管径系列下、不同结构尺寸下、不同雷诺数范围下、不同流动介质下的实流标定，不同流动介质和不同雷诺数范围可以最终转换为雷诺数形式，可以得到实标优化的函数关系式如下：

ΔP₁＝f₇(ΔP,D,β,Re)

式中：ΔP₁—实流标定中介质流过差压式流量计产生的差压，Pa

D—管道内径，mm

β—差压式流量计等效直径比

Re—差压式流量计在工况下的雷诺数，用于流态判断和计算

ΔP—介质流过差压式流量计产生的差压，Pa

经过实标优化后，流量计即成为工业用流量计，并且能够确保在工业现场具有普适性。

所述步骤二，在建立模型时，需要先假定直管段长度充足，直管段长度一般需要在管径的10倍以上，管壁的粗糙度在整个长度方向上要保持一致，且管内流场充分发展；建立模型过程中，由于管道和流量计是最终进行装配而成的，在单个管道和单个流量计的建模中需要明确各自对应的草绘平面和参考平面，以便于后续的有效装配；建模的时候涉及到的流动管道必须是实心结构，不能是空心结构。

所述步骤三，在开发流量计的过程中，一般选择工业现场用边界条件时，默认现场是稳定工作的，也就是采用稳态计算过程；只有在针对具体某个工业现场时，才会采用瞬态计算。

所述步骤八，在对设计方案群进行回归的分析过程中，可通过不同结构、不同工况下差压数据的获取，来找到仪表系数的规律；而实际中流量计的差压是通过变送器读取的；因此，可以采用变送器读取的差压与回归的仪表系数相互配合的方式，得到流量计的流量数据。

所述步骤九，在初定型的实标优化过程中，流量计的永久压力损失计算公式如下：

ΔW₁＝f₈(β,ΔP₁,K,Re)

式中：ΔW₁—实流标定时差压式流量计产生的永久压力损失，Pa

在上述优化过程中，主要的区别均源于管壁粗糙度的局部变化对流场的微小影响，进而扩展到差压的影响，最终影响了流量计产生的永久压力损失。

本发明的有益效果：以计算流体力学为依托，通过对不同型式的流量计进行流体力学特性的数值模拟分析，来获得流量计的性能规律；并从中选择最优的流量计进行定型设计加工，再辅助实流标定进行修正，得到性能稳定的工业用流量计。进而替代传统流量计开发环节中，通过实流标定寻找流量计性能规律的环节，不但能够大大缩短流量计的开发周期，还可以大量节约实流标定过程所需的费用。尤其是对于应用于复杂工业现场的流量计的设计，可以不用考虑实流标定中涉及到的直管段不足、管道内部有支撑架或障碍物等问题，扩大了流量计的设计范围，更大程度上保证了流量计的可靠性和稳定性，显著降低了流量计的开发成本。

附图说明

图1是本发明开发方法的设计流程框图。

图2是本发明同一等效直径比下的设计方案A的结构示意图。

图3是本发明同一等效直径比下的设计方案B的结构示意图。

图4是设计方案A的速度云图。

图5是设计方案A的速度矢量图。

图6是设计方案B的速度云图。

图7是设计方案B的速度矢量图。

图8～图13分别是本发明不同设计方案(1～6号设计方案)的结构示意图。

图14～图20分别是本发明调整等效直径比后的不同设计方案(设计方案Ⅰ～Ⅶ)的结构示意图。

具体实施方式

详细说明本发明的具体步骤。该基于计算流体力学的大数据流量计开发方法包括：

步骤一、设计能被加工的流量计。只有流量计的尺寸设计合理，才能保证能够加工出来；倘若设计不合理，就无法加工，则失去设计的意义。

例如以差压式流量计为例进行说明。差压流量计在初期设计过程中涉及到中心孔大小、卫星孔大小、卫星孔所在圆的直径、卫星孔间距、卫星孔与中心孔的面积与所对应的安装管道的横截面面积比等参数。在具体设计过程中，需要保证这些参数的最终结果，能够使得各个卫星孔之间的距离合理，不至于穿透；卫星孔和中心孔之间的几何距离合理，不至于打通；卫星孔距离边缘的几何距离合理，不至于超出边界；并且，中心孔和卫星孔总面积也应当合理，不至于超出管道横截面积。可满足这些条件的同一管径的设计方案即可达到上百个，这些设计方案都可用于后续的模型计算。

步骤二、建立流体分析用流量计模型体系。基于计算流体力学特性的模型建立过程，是将管道上不影响流体力学特性的阻流件当做管道来处理，而不用建立该阻流件的实际模型；同时，要对管道的摩擦阻力系数、管道内径、管道走向、管道的上下游直管段长度、上游结构、下游结构等进行详细的构型描述。开发通用型的流量计时，在建立模型时，需要先假定直管段长度充足，一般直管段的长度需要在管径的10倍以上；同时，管壁粗糙度在整个长度方向上要保持一致，管内的流场需充分发展。

建立模型过程中，由于管道和流量计是最终进行装配而成的，在单个管道和单个流量计的建模中需要明确各自对应的草绘平面和参考平面，以便于后续的成功装配。在流体力学分析过程中，默认为管道为实心结构(实心结构下可针对每一个单元进行流体力学过程计算)，建模的时候涉及到的流动管道必须是实心结构，不能是空心结构。流量计建模中按照流量计的实际结构进行即可(装配时，实心和空心结构如果发生重叠，会默认为重叠部分为空心结构)。所以要注意建模的坐标系设置和坐标原点，因为在后续的流体力学特性分析过程中提取数据时会用到坐标原点和对应的尺寸。

步骤三、确定合适的工业现场用边界条件。在边界条件设定过程中一定要首先进行流态的分析，这一步骤非常重要。流动状态包含了层流流动、过渡流流动和湍流流动。流动状态主要通过流动特征数-雷诺数Re进行判断。

雷诺数是流动状态最基本的判断依据，所以首先进行管道雷诺数的计算，计算公式(1.1)如下：

式中：Re_D—管道雷诺数

ρ—流动介质的操作密度，kg/m³

v—介质在管道内的平均流速，m/s

D—管道直径，m

μ—介质的动力粘度，Pa·s

根据圆管内的流动可知，当雷诺数Re_D<2300时，流体在管道内的流动属于层流状态；当雷诺数2300<Re_D<4000时，流体在管道内的流动属于过渡流状态；当雷诺数Re_D>4000时，流体在管道内的流动属于湍流状态。判断完流态后，在边界条件上就要采用相对应的层流或者湍流分析方法。然后，根据雷诺数的计算情况对流体入口边界的湍动能强度进行设定(绝大多数工业现场为湍流状态)；之后，对该流量计要选择合适的速度和质量流量入口边界，并使该边界条件与流量计的适用雷诺数范围相对应，因为不同的流量计在各自合理的雷诺数范围内使用才能达到最佳效果；其他边界条件可以根据具体的结构参数和运行参数而定。另外，针对开发的流量计，必须注明该流量计在不同雷诺数范围下的计量线性度。

能够理解的是，在开发流量计的时候，一般选择边界条件默认现场是稳定工作的，也就是稳态计算过程，不需要进行瞬态计算。只有在针对具体某个工业现场时，才会采用瞬态计算。本发明中涉及到的边界条件和初始条件等均采用稳态计算的办法。

步骤四、安装流量计的管网计算流体力学分析。在计算流体力学的分析中，为了保证流量计在不同流量范围的计量性能，将工况标定点设置为6个；同时，采用工业现场用边界条件替代传统标定的实验室边界条件。这样可使得流量计应用在工业现场时的计量精度为现场工况精度，而非实验室精度。

传统的实验室边界条件只能根据实验室气流标定装置中管径的大小、直管段的长度、风机的功率、标准表的压损等来设定边界条件；而水流标定装置则根据管径大小、直管段长度、水泵的扬程(或水塔的高度)等来设定边界条件。这些实验室边界得出的结论，往往只能代表流体充分发展的理想状态下的部分雷诺数范围的计量特性。而工业现场用边界条件，可以根据现场的实际运行参数和结构参数、在流量计开发阶段就做到一致性，使得开发的流量计适用性显著增强，稳定性有效提升。

步骤五、在结果中提取流量计分析用数据。传统的标定开发流量计过程中，由于流量计标定时管段已经固定，气体标定只能在斜向上45°以上某一固定位置进行取压(一般为水平管道的中截面正上方)，液体标定只能在斜向下45°以下进行取压(一般为水平管道的中截面正下方)。而在计算流体力学的开发方法中，由于采用了数值模拟手段，可随时对气体介质斜上方45°(液体介质斜向下45°)的各个取压位置进行数据提取，并且可以比较出不同位置的差压灵敏度，进而有利于选择出更合适的取压点。

传统的开发流量计过程中，开发者无法考虑流量计前后直管段不足问题对计量造成的影响，所以只能通过流量计开发出来后、在实流标定中判断前后直管段对流量计的影响。而采用计算流体力学的分析手段，可以预先建立各种直管段不足条件的模型，将流量计安装在不同前后直管段的条件下，可以保证流量计在开发完成后，能够适应更广泛的工业现场直管段要求。同时，也能够比较准确的提供不同直管段条件下的计量精度等级。

步骤六、基于流量特性的数据对比。图2和图3属于同一等效直径比下的两种不同设计方案(设计方案A和设计方案B)。通过同一等效直径比的流量计在同一系列运行条件下的线性度、流场分布规律，再结合工业现场的应用环境，可以对流量计的定型做初步的判断。

图2的设计方案A对应的线性分析数据表

图3的设计方案B对应的线性分析数据表

以图2和图3中的设计方案A和设计方案B为例进行说明；图4和图5分别对应图2设计方案A的速度云图和速度矢量图；图6和图7分别对应图3设计方案B的速度云图和速度矢量图。速度云图的对比结果需要通过改变工况后的线性度曲线来说明，线性度曲线的数据详见各结构在各工况下的线性分析数据表。通过速度矢量图的对比可知，图5中，当流体流过流量计后，壁面附近区域产生了大面积回流，导致了流场稳定性变差；这将导致流量计在实际计量中稳定性的下降，以及可重复性的下降。而图7中，当流体流过流量计后，回流和涡流被限制在中心孔(中间的大孔)和周围的卫星孔(周围的小孔)之间，而壁面附近的流场稳定性较好；从而表现在实际计量过程中时，使得流量计的计量稳定性上升，可重复性增强。这些特性在传统的流量计开发过程中是不可预知的，只有当两种不同结构的流量计被生产出来、做过实流标定以后，才能根据计量过程产生的多组数据进行比对，以获得可重复性的相关数据。因此，通过该基于计算流体力学的大数据流量计开发方法，可以提前得知结构对可重复性的规律性影响，进而寻求可重复性优异的流量计结构。

步骤七、选择合适的流量计设计方案群。通过上述的大规模数据对比分析可以得到流量计的可重复性规律、各工况下对应的仪表系数及差压灵敏度、在一定量程比范围对应的线性度等参数；然后，在这些数据中，选择流量计可重复性高、仪表系数稳定、差压灵敏度高(在同一工况下正压侧与负压侧差值的数值高)、在同一量程比下线性度好的流量计结构作为备选结构。

具体以差压式流量计为例，在大规模数据中总结中心孔和卫星孔的关系，得出中心孔间距、中心孔所在圆直径、等效直径比，与差压、流量、仪表系数之间所满足的一定函数关系。而流体计量的可重复性和流体计量的线性度，可归结为计量的不确定度。所以，只要差压式流量计设计方案群具有高的不确定度和差压灵敏度，即可满足合适的设计方案群要求。差压式流量计的合适设计方案群用公式(1.2)表示，即：

f₁(ΔP,Δq_m)＝f₂(d₁,d₂,β,L,D,Re,S,n)(1.2)

式中：D—管道内径，mm

d₁—差压式流量计中心孔直径，mm

d₂—差压式流量计卫星孔直径，mm

β—差压式流量计等效直径比

n—差压式流量计卫星孔个数

Re—差压式流量计在工况下的雷诺数，用于流态判断和计算

ΔP—介质流过差压式流量计产生的差压，Pa

L—卫星孔所在圆心半径，mm

S—卫星孔最边缘距离差压式流量传感器最边缘距离，mm

有一部分的工业现场在使用流量计时，要求差压流量计的永久压力损失要降低，所以此时的合适设计方案群可用公式(1.3)表示：

f₁(ΔP,Δq_m,ΔW)＝f₂(d₁,d₂,β,L,D,Re,S,n)(1.3)

式中：ΔW—流经差压式流量计的永久压力损失，Pa

同时，通过基于计算流体力学的数据提取，可以获得不同结构下的差压、计量线性度、仪表系数等数据；并可对同一等效直径比不同结构下的数据进行比对分析，从而寻找差压灵敏度高、且计量线性度好的设计方案群。图8～图13给出了不同设计方案下的结构示意图，在下列的数据表中示出了各设计方案相对应的线性度、差压、仪表数据的详细情况。

图8的1号设计方案的线性差压数据表

图9的2号设计方案的线性差压数据表

图10的3号设计方案的线性差压数据表

图11的4号设计方案的线性差压数据表

图12的5号设计方案的线性差压数据表

图13的6号设计方案的线性差压数据表

通过对提取数据的分析，即可得出在该工况下图13的6号设计方案总体的差压灵敏度更高、线性度更好；所以在实际的流量计开发过程中，可以考虑采用图13的6号设计方案的结构形式。

图14～图20给出了区别于图8～图13等效直径比的、另一等效直径比下的不同设计方案的结构示意图。各设计方案相对应的线性度、差压、仪表数据的详细情况数据表如下：

图14的设计方案Ⅰ的线性差压数据表

图15的设计方案Ⅱ的线性差压数据表

图16的设计方案Ⅲ的线性差压数据表

图17的设计方案Ⅳ的线性差压数据表

图18的设计方案Ⅴ的线性差压数据表

图19的设计方案Ⅵ的线性差压数据表

图20的设计方案Ⅶ的线性差压数据表

通过对图14～图20中各设计方案数据的提取分析，在同一运行工况下，由于设计方案Ⅰ的差压灵敏度差(相对其他方案在整个流量范围内的差压在不同工况下小于3Pa～10kPa)，所以可以首先被排除。在剩余的设计方案中，设计方案Ⅴ的差压灵敏度高、线性度好，故在保持中心孔和卫星孔比例不变的条件下，可以考虑设计方案Ⅴ；并且，后续设计中还需要考虑中心孔和卫星孔的尺寸关系。从图14～图20可知，针对举例中的差压式流量计，在等效直径比不同的情况下，其外观结构也存在着差异。

步骤八、群数据的回归及方案初定型。群数据的回归主要是为了让基于计算流体力学的流量计在应用层面具有普适性，主要是在算法方面对流量计的应用进行回归。在上述的设计方案群中，各参数之间存在如下关系：

ΔP＝f₃(Re,d₁,d₂,β,L,D,S,n,K) (1.4)

式中：K—差压式流量计在某一工况下对应的仪表系数

ΔW＝f₄(β,ΔP,K,Re) (1.5)

β＝f₅(d₁,d₂,D) (1.6)

K＝f₆(β,L,S,n,Re) (1.7)

在上述的表达式中，仪表系数K不能通过计算直接得出，而与流量计的结构形式及雷诺数有关系，如公式(1.7)所示。而通过计算流体力学的大数据分析，可以获得不同结构、不同工况条件下的仪表系数，从而解决了上述公式(1.4)中的仪表系数问题，使得公式(1.4)可以得到正常使用。在计算流体力学的分析过程中，可通过不同结构、不同工况下差压数据的获取，来找到仪表系数的规律。然而，在实际中差压流量计的差压是通过变送器读取的；因此，最终可以采用变送器读取的差压和回归的仪表系数相互配合的方式，得到流量计的流量数据。

流量计的定型主要包含两部分：一部分是对流量计结构的定型，一部分是对流量计算法的定型。依托计算流体力学的大数据分析，对结构做了定型，并通过对算法数据进行的回归，可以建立流量计的初步定型方案。

步骤九、初定型的实标优化及工业现场用流量计定型。在工业用流量计中，一般需要对流量计出具精度等级或者不确定等级的数据检定结果，用以证明该流量计是满足工业现场需求的。经过大数据分析确定的初定型流量计，虽然已经满足工业现场基本的需求，但由于工业现场的管壁粗糙度并不是均匀不变的，而是各处管壁粗糙度略有差异；这将会引起管内流场的微小变化，使得流量计在计量过程中的对应参数发生改变。因此，有必要对初定型的流量计进行实流标定的算法优化。

通过对不同管径系列下、不同结构尺寸下、不同雷诺数范围下、不同流动介质下的实流标定，不同流动介质和不同雷诺数范围可以最终转换为雷诺数形式，可以得到实标优化的函数关系，如公式(1.8)所示：

ΔP₁＝f₇(ΔP,D,β,Re) (1.8)

式中：ΔP₁—实流标定中介质流过差压式流量计产生的差压，Pa

与此同时，差压式流量计的永久压力损失如公式(1.9)所示：

ΔW₁＝f₈(β,ΔP₁,K,Re) (1.9)

式中：ΔW₁—实流标定时差压式流量计产生的永久压力损失，Pa

在上述优化过程中，其中f₄(β,ΔP,K,Re)和f₈(β,ΔP₁,K,Re)之间的主要区别源于管壁粗糙度的局部变化对流场的微小影响，进而扩展到差压的影响；最终影响差压式流量计所产生的永久压力损失。通过上述实标优化后，流量计即成为工业用流量计，并且在工业现场具有普适性。

Claims (5)

1.一种基于计算流体力学的大数据流量计开发方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、设计能被加工的流量计；使流量计的尺寸合理，确保可加工性，并用于后续的模型计算；

步骤二、建立流体分析用流量计模型体系；在基于计算流体力学特性建立模型的过程中，将管道上不影响流体力学特性的阻流件当做管道来处理，而不用建立该阻流件的实际模型；同时，还需对管道的摩擦阻力系数、管道内径、管道走向、管道的上下游直管段长度、上游结构和下游结构，分别进行详细建模；

步骤三、确定合适的工业现场用边界条件；在边界条件的设定过程中，要首先进行流态的分析，流动状态可通过流动特征数-雷诺数Re进行判断，其计算公式为：

式中：Re_D—管道雷诺数

ρ—流动介质的操作密度，kg/m³

v—介质在管道内的平均流速，m/s

D—管道直径，m

μ—介质的动力粘度，Pa·s

判断完流态后，在边界条件上就要采用相对应的流态分析方法；其次，根据雷诺数的计算情况对流体入口边界的湍动能强度进行设定；之后，再选择合适的速度和质量流量入口边界；

步骤四、安装流量计的管网计算流体力学分析；在计算流体力学的分析中，为了保证流量计在不同流量范围的计量性能，将工况标定点设置为6个；同时，利用工业现场用边界条件替代传统标定的实验室边界条件，以提升流量计应用在工业现场时的计量精度，并使设计出的流量计适用性和稳定性增强；

步骤五、在结果中提取流量计分析用数据；由于采用了数值模拟手段，可随时对介质的各个取压位置进行数据提取，并能够根据介质的属性和不同位置的差压灵敏度，选择更为合适的取压点；以保证流量计在开发完成后适应更广泛的工业现场直管段要求；

步骤六、基于流量特性的数据对比；通过同一等效直径比的流量计，在同一系列运行条件下的线性度、流场分布规律，再结合工业现场的应用环境，可以对流量计的定型做初步的判断；并通过速度云图的对比和速度矢量图的对比，来判断流体流过流量计后，壁面附近区域所产生的回流、涡流、转捩和分离情况，进而确保流场的稳定性和可重复性；

步骤七、选择合适的流量计设计方案群；通过数据对比分析可以得到流量计的可重复性规律、各工况下对应的仪表系数及差压灵敏度、在一定量程比范围对应的线性度等；结合这些数据，选择流量计可重复性高、仪表系数稳定、差压灵敏度高、在同一量程比下线性度好的流量计结构作为备选；

步骤八、群数据的回归及方案初定型；群数据的回归是为了让基于计算流体力学的流量计在应用层面具有普适性，主要是在算法方面对流量计的应用进行回归；而流量计的定型包括对流量计结构的定型，以及对流量计算法的定型；在依托计算流体力学的大数据分析、对流量计结构做了定型，并对算法数据进行回归后，建立流量计的初步定型方案；

步骤九、初定型的实标优化及工业现场用流量计定型；经过大数据分析确定的初定型流量计，虽然可以满足工业现场基本的需求，但是，由于工业现场各处管壁的粗糙度略有差异，从而会引起管内流场的微小变化，使得流量计在计量过程中的对应参数发生改变；通过对不同管径系列下、不同结构尺寸下、不同雷诺数范围下、不同流动介质下的实流标定，不同流动介质和不同雷诺数范围可以最终转换为雷诺数形式，可以得到实标优化的函数关系式如下：

ΔP₁＝f₇(ΔP,D,β,Re)

式中：ΔP₁—实流标定中介质流过差压式流量计产生的差压，Pa

D—管道内径，mm

β—差压式流量计等效直径比

Re—差压式流量计在工况下的雷诺数，用于流态判断和计算

ΔP—介质流过差压式流量计产生的差压，Pa

经过实标优化后，流量计即成为工业用流量计，并且能够确保在工业现场具有普适性。

2.根据权利要求1所述的基于计算流体力学的大数据流量计开发方法，其特征在于：所述步骤二，在建立模型时，需要先假定直管段长度充足，直管段长度一般需要在管径的10倍以上，管壁的粗糙度在整个长度方向上要保持一致，且管内流场充分发展；建立模型过程中，由于管道和流量计是最终进行装配而成的，在单个管道和单个流量计的建模中需要明确各自对应的草绘平面和参考平面，以便于后续的有效装配；建模的时候涉及到的流动管道必须是实心结构，不能是空心结构。

3.根据权利要求1所述的基于计算流体力学的大数据流量计开发方法，其特征在于：所述步骤三，在开发流量计的过程中，一般选择工业现场用边界条件时，默认现场是稳定工作的，也就是采用稳态计算过程；只有在针对具体某个工业现场时，才会采用瞬态计算。

4.根据权利要求1所述的基于计算流体力学的大数据流量计开发方法，其特征在于：所述步骤八，在对设计方案群进行回归的分析过程中，可通过不同结构、不同工况下差压数据的获取，来找到仪表系数的规律；而实际中流量计的差压是通过变送器读取的；因此，可以采用变送器读取的差压与回归的仪表系数相互配合的方式，得到流量计的流量数据。

5.根据权利要求1所述的基于计算流体力学的大数据流量计开发方法，其特征在于：所述步骤九，在初定型的实标优化过程中，流量计的永久压力损失计算公式如下：

ΔW₁＝f₈(β,ΔP₁,K,Re)

式中：ΔW₁—实流标定时差压式流量计产生的永久压力损失，Pa

在上述优化过程中，主要的区别均源于管壁粗糙度的局部变化对流场的微小影响，进而扩展到差压的影响，最终影响了流量计产生的永久压力损失。