CN110706835B - 一种基于应力差分析非接触式流量的检测装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于核电工程技术领域,尤其涉及一种基于应力差分析非接触式流量的检测装置及方法。该装置包括密封管道、加热单元和能量输出单元,所述密封管道穿过加热单元和能量输出单元,在密封管道的每一管道弯曲处设置一组应力传感器,每组应力传感器均包括第一应力传感器和第二应力传感器,所述第一应力传感器和第二应力传感器分别设置于管道外壁弯曲处的内侧和外侧。本发明利用高灵敏度光纤应力传感器探测管壁承受压力的变化,根据流体流量与压力对应的物理关系,获得管道内流体的流量信息。

Description

一种基于应力差分析非接触式流量的检测装置及方法
技术领域
本发明属于核电工程技术领域,尤其涉及一种基于应力差分析非接触式流量的检测装置及方法。
背景技术
核电站运行状态控制极为重要,高负荷运行存在巨大安全隐患,低标准运行则会导致发电效率急剧下降。目前。核电站运行状态的调整主要依赖于一回路功率的精准测量,即可通过冷凝剂流量的测量直接得到。
然而,由于一回路的密封性要求较高,无法安装插入式的流量计进行直接测量,对其功率的测量方式主要是通过间接采用主泵实测转速和额定转速的比值乘以额定流量换算出来。在此过程中,流量系数还需要不定期地使用热平衡试验计算出的功率进行标定。
基于上述间接方式的功率值测定过程复杂,并且一回路系统的辐照强烈,导致传统电学类传感器无法正常工作,亟需一种针对一回路冷凝剂流量的快速直接探测技术。
发明内容
(一)要解决的技术问题
针对现有存在的技术问题,本发明提供一种基于应力差分析非接触式流量的检测装置及方法,利用高灵敏度光纤应力传感器探测管壁承受压力的变化,根据流体流量与压力对应的物理关系,获得管道内流体的流量信息。
(二)技术方案
本发明提供一种基于应力差分析非接触式流量的检测装置,包括密封管道、加热单元和能量输出单元,所述密封管道穿过加热单元和能量输出单元,在密封管道的每一管道弯曲处设置一组应力传感器,每组应力传感器均包括第一应力传感器和第二应力传感器,所述第一应力传感器和第二应力传感器分别设置于管道外壁弯曲处的内侧和外侧。
进一步地,所述应力传感器为包含双锥型结构的微纳米光纤椭圆环。
进一步地,所述双锥型结构的锥区长度为0.8-1.2cm,锥区微纳米光纤的直径为1-10μm。
进一步地,所述微纳米光纤椭圆环的长轴直径为1.4-1.6cm,短轴直径为0.3-0.5cm。
进一步地,所述密封管道为中空的圆筒形结构,管道的直径大于5cm,管道的厚度为15-20cm。
进一步地,所述密封管道的材质为不锈钢或塑料。
本发明还提供一种基于上述基于应力差分析非接触式流量的检测装置的检测方法,包括如下步骤:
S1、将密封管道穿过加热单元和能量输出单元,在密封管道的每一管道外壁弯曲处设置一组应力传感器;
S2、通入流体;
S3、每组应力传感器获得应力数据,并将所述应力数据输入预先训练的神经网络模型,得到流体的流量信息;
其中,所述预先训练的神经网络模型为基于预设历史时间段内的应力差和对应的流体的流量信息,采用神经网络算法进行训练后的模型。
进一步地,每组应力传感器均包括第一应力传感器和第二应力传感器,所述第一应力传感器和第二应力传感器分别贴附于管道外壁弯曲处的内侧和外侧。
进一步地,所述流体为气体、液体或气液混合的均质流体。
进一步地,所述加热单元为核反应堆或火焰单元。
(三)有益效果
本发明提出的一种基于应力差分析非接触式流量检测方法,可以检测管道外壁应力的梯度变化趋势,进而基于管道内流体流量变化引起的动力学特性,通过计算分析获得管道内流体的实时流量,可实现对密封管道内流体流量的非接触式实时监测。
目前,非接触式管外流量测量技术一般指的是超声波流量计,然而作为一种典型的电磁辐射波,一回路管道系统的抗辐射材料使其难以穿透。本发明中利用高灵敏度光纤应力传感器可以探测管壁承受压力的变化,根据流体流量与压力对应的物理关系,获得管道内流体的流量值。
附图说明
图1为本发明提供的基于应力差分析非接触式流量的检测装置;
图2为本发明中应力传感器的结构示意图;
图3为本发明提供的基于应力差分析非接触式流量的检测方法中的应力差梯度变化曲线示意图。
【附图标记说明】
1:密封管道;2:加热单元;3:能量输出单元;4:第一应力传感器;5:第二应力传感器。
具体实施方式
为了更好的解释本发明,以便于理解,下面结合附图,通过具体实施方式,对本发明作详细描述。
如图1所示,本发明提供一种基于应力差分析非接触式流量的检测装置,中心部位带有箭头的闭合圆环指示流体的流动方向,包括:密封管道1、加热单元2和能量输出单元3,密封管道1穿过加热单元2和能量输出单元3。在密封管道1的每一管道弯曲处设置一组应力传感器,每组应力传感器均包括第一应力传感器4和第二应力传感器5,第一应力传感器4和第二应力传感器5分别设置于管道外壁弯曲处的内侧和外侧。第一应力传感器4和第二应力传感器5为结构相同的应力传感器,只是设置在管道的不同位置。当然,也可以在管道外壁的直管道处设置一组或多组应力传感器。
进一步地,密封管道1采用不锈钢或塑料制成,为中空的圆筒形结构,管道的直径大于5cm,管道的厚度为15-20cm,以满足应力传感器的安装和检测需要。加热单元2为核反应堆或火焰单元(利用火焰加热方式加热),能量输出单元3用于管道内热量与外部连接单元的能量交换。
进一步地,如图2所示,应力传感器为包含双锥型结构的微纳米光纤椭圆环。其中,双锥结构处微纳米光纤直径最细为1μm,沿着锥区过渡逐渐变粗,最粗处直径为10μm。整个双锥结构处的锥区长度为0.8-1.2cm,优选为1cm。除双锥型结构,微纳米光纤椭圆环的直径为10μm,其长轴直径为1.4-1.6cm,优选为1.5cm,短轴直径为0.3-0.5cm,优选为0.4cm,该应力传感器经聚合物PDMS(聚二甲基硅氧烷)封装后可有效提高其应力传感灵敏度,同时可利用聚合物柔性膜的物理特性将其贴附在管道壁上。
在利用包含双锥型结构的微纳米光纤椭圆环实现应力传感过程中,可有效消除环境温度变化引起的温度漂移效应,提高应力传感的测量精度。该结构中的微纳米光纤双锥结构和微纳米光纤椭圆环结构的干涉光谱均会随着环境温度和外界应力产生变化,根据两种结构的温度和应力响应关系可以消除温度影响系数,获得应力传感的精确值。
基于上述检测装置,本发明还提供一种基于应力差分析非接触式流量的检测方法,包括如下步骤:
S1、将密封管道穿过加热单元和能量输出单元,在密封管道的每一管道外壁弯曲处设置一组应力传感器;
S2、通入流体;
S3、每组应力传感器获得应力数据,并将所述应力数据输入预先训练的神经网络模型,得到流体的流量信息;
其中,所述预先训练的神经网络模型为基于预设历史时间段内的应力差和对应的流体的流量信息,采用神经网络算法进行训练后的模型。
进一步地,所述流体为气体、液体或气液混合的均质流体。
每组应力传感器检测到的应力差会随着流体流量的变化而改变,该方法通过检测流体流动方向上管道外壁弯曲处的应力差降低趋势,获得如图3所示的应力差梯度变化曲线,通过分析该曲线的变化速率和趋势,计算获得对应的流体流量信息。
检测原理
流体在管道内流动时会对管道外壁产生扩张应力,特别是会在管道外壁弯曲位置形成最大应力和最小应力作用区域,通过检测两个位置区域的应力差就可以估算流体流量的大小。对于管道系统内流体流量的非接触式测量,考虑到管道系统的复杂性和测量的准确性,将在管道所有弯曲位置布置应力差测量应力传感器对。测量前,首先利用不同流量下应力差的特征数据进行学习,完成传感器系统标定工作;实际测量时,管道内流量的变化会引起管道外壁应力分布场的变化,通过对应力差梯度变化曲线的神经网络算法分析,比对不同流量的曲线特征信息,最终反演获得流体的流量信息。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理,这些描述只是为了解释本发明的原理,不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处解释,本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式,这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于应力差分析非接触式流量的检测装置,密封管道(1)、加热单元(2)和能量输出单元(3),所述密封管道(1)穿过加热单元(2)和能量输出单元(3),其特征在于,在密封管道(1)的每一管道弯曲处设置一组应力传感器,每组应力传感器均包括第一应力传感器(4)和第二应力传感器(5),所述第一应力传感器(4)和第二应力传感器(5)分别设置于管道外壁弯曲处的内侧和外侧;
所述应力传感器为包含双锥型结构的微纳米光纤椭圆环。
2.根据权利要求1所述的检测装置,其特征在于,所述双锥型结构的锥区长度为0.8-1.2cm,锥区微纳米光纤的直径为1-10μm。
3.根据权利要求1所述的检测装置,其特征在于,所述微纳米光纤椭圆环的长轴直径为1.4-1.6cm,短轴直径为0.3-0.5cm。
4.根据权利要求1所述的检测装置,其特征在于,所述密封管道(1)为中空的圆筒形结构,管道的直径大于5cm,管道的厚度为15-20cm。
5.根据权利要求1所述的检测装置,其特征在于,所述密封管道(1)的材质为不锈钢或塑料。
6.一种基于应力差分析非接触式流量的检测方法,其特征在于,所述方法基于权利要求1-5任一项所述的检测装置进行检测,包括如下步骤:
S1、将密封管道穿过加热单元和能量输出单元,在密封管道的每一管道外壁弯曲处设置一组应力传感器;
S2、通入流体;
S3、每组应力传感器获得应力数据,并将所述应力数据输入预先训练的神经网络模型,得到流体的流量信息;
其中,所述预先训练的神经网络模型为基于预设历史时间段内的应力差和对应的流体的流量信息,采用神经网络算法进行训练后的模型。
7.根据权利要求6所述的检测方法,其特征在于,每组应力传感器均包括第一应力传感器和第二应力传感器,所述第一应力传感器和第二应力传感器分别贴附于管道外壁弯曲处的内侧和外侧。
8.根据权利要求6所述的检测方法,其特征在于,所述流体为气体、液体或气液混合的均质流体。
9.根据权利要求6所述的检测方法,其特征在于,所述加热单元为核反应堆或火焰单元。
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