CN1950679A - 测量分层流参数的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及利用沿着管道在不同轴向位置配置的至少一个传感器空间阵列测量分层流参数的各种方法。每个传感器提供了一信号，其指示由与流对流的相干结构产生的不稳定压力。在一个方面中，信号处理器从该信号确定具有不同长度规的相干结构的对流速度。该信号处理器接着比较对流速度从而确定流的分层级。分层级可以被用作校准过程的一部分以确定流的体积流速。在另一个方面，该流的分层级通过比较在管道顶部和底部局部测量的速度确定。在管道顶部和底部附近的速度的比率相关于流的分层级。附加的传感器阵列可以提供流的速度分布图。在另一个方面，阵列中的每个传感器包括配置在管道相对侧面的一对传感器半部分，信号处理器利用该信号确定管道内流的标称速度。

Description

测量分层流参数的方法和设备
相关专利申请的交叉参考
本发明申请要求2004年3月10日提交的美国临时专利申请60/522,164(CiDRA Docket No.CC-0732)的权益，通过参考将其全部引用在此。
技术领域
本发明涉及测量管道内分层流(stratified flow)的参数诸如速度、分层级以及体积流速的方法和设备。
背景技术
许多工业流体流动过程包括通过管道的高密度、固体材料的高质量分数输送。例如，公知的水力运输过程在许多工业中被应用，用以将固体从一点移动到另一点。在该过程中，水被添加到该固体中，得到的混合物通过典型的大直径管道泵送。
水力运输线的操作典型地包括一定程度的分层，其中管道底部附近的流速小于管道顶部附近的流速。在该流中的分层级(也就是，从管道部顶到管道底部的速度场中的歪斜度)取决于很多材料和过程参数，诸如，流速，密度，管道尺寸，粒子尺寸以及类似参数等。如果分层级扩展到沉积速度达到的点，固体开始沉淀到管道底部，并且如果该条件未被检出并且持续，可能出现该管道的完全阻塞，导致与过程停工期相关的高化费，阻塞清除，以及被损坏的设备修理。
为了降低昂贵的阻塞形成的可能性，现行办法是以远高于临界沉积速度的流速操作管线(pipeline)。然而，由于以较高速度操作，该技术具有两个重要缺陷：由于较高的摩擦损失，会引起更高的能量使用，并且由于固体和管道内表面之间的磨损(abrasion)，会引起更高的管道损耗(wear)。测量分层流的参数诸如速度、分层级以及体积流速的可靠方法使得能够以较低速度操作管线，导致能量节约和较低的管道损耗。
存在各种技术用于测量工业流过程的物理参数。例如，这种物理参数可以包括体积流速，成分，稠度，密度和质量流量。尽管现有的技术可以很好适应侵蚀性的(aggressive)、大直径流，但是这些技术可能对于分层流而言是不适合的，其可能在测量流的物理参数上不利地影响准确度。
最近的文献中描述了一些用于确定泥浆管线中固体沉积发生的非商业性技术。例如，一个技术利用了具有编码传送和互相关检测的多普勒模式的商用夹持式(clamp-on)超声波流量计。仪表的检测点被设定在一定的管道水平，例如，高于管道内底(invert)(也就是，水平管道的管道底部)的10％。定时选通(Time-gated)的超声波返回信号的互相关使得能够只从设定点检测反射的信号。由于固体的沉积，被传送和被接收信号之间相关性上的减少指示不稳定的流状态。
另一个现有的非商业技术测量管道内底附近的泥浆的表现(apparent)电阻率，电阻率的变化指示固体床的(solids bed)形成。由于很差的重复性和其它问题，该技术注定不会非常成功。
另一个非商业技术利用安装在泥浆中的自加热热探头。移动的泥浆从探头带走温度，同时探头周围的固定固体床导致热量聚集(buildup)。因此，温度上升是固体沉积的指示。尽管该技术是有远景的，但是它是一种侵入式的技术，需要将热探头放置到管道中。这种侵入式技术的缺陷在于，它们需要停止过程，从而允许探头的安装和维护。
另一个技术涉及安装具有稍微大些内径的短管道，其中允许形成固定的固体床并将其保持作为当主管线以无固体床操作时的一种控制。该控制固体床接着由一种或多种上述技术进行监控。控制床高度的增加指示主管线中可能形成滑动床(sliding bed)，其是固定床和最后阻塞的前兆。当控制固体床高度增加超过一定界限时，可以增加流速，从而避免固体沉积。
因此，需要一种用于测量分层流的诸如速度、分层级以及体积流速的参数的方法和设备。
发明内容
本发明的设备和方法满足了上述和其它需要，其中传感器的空间阵列沿着管道配置在不同的轴向位置。每个传感器提供了一信号，指示与流对流的相干结构产生的不稳定压力。信号处理器由该信号确定具有不同长度规的相干结构的对流速度。然后，信号处理器比较对流速度从而确定流的分层级。在一个实施例中，信号处理器通过将对流速度的曲线构造成长度规的函数来比较对流速度，并通过曲线确定最佳拟和线的斜率。该线的斜率指示该流的分层级。
在一个实施例中，该斜率被用作校准过程的一部分，从而确定流的体积流速。例如，该校准可以包括确定频率范围，在所述频率范围上分析对流脊(convective ridge)以确定流的体积流速。
在一个实施例中，将该相干结构的对流速度曲线构造成频率的函数包括：从该信号构造至少一部分k-w曲线；在第一频率范围上在k-w曲线中识别对流脊；确定对流脊的第一斜率，第一斜率指示流的标称速度(nominal velocity)；在多个第二频率范围上识别对流脊的多个部分，每个第二频率范围小于第一频率范围，并且具有各自的中点；确定对流脊每个部分的第二斜率，每个第二斜率指示具有对应于相关的第二频率范围的长度规范围的相干结构的标称对流速度；利用该流的标称速度归一化相干结构的标称对流速度，从而提供归一化的对流速度；作为由流的标称速度和管道的直径无量纲化(non-dimensionalized)的各个中点的函数绘制每个归一化的对流速度，从而提供曲线。在该实施例中，第一频率范围可以基于该斜率调整。例如，对分层最不灵敏的非量纲长度规被用来确定第一频率范围的中点，其中通过对于不同的分层级比较多个分散曲线，并从一个分散曲线到另一个标识分散曲线的转折点，确定对分层最不灵敏的无量纲长度规。
在本发明的另一个实施例中，第一和第二空间阵列的每个具有沿着管道以不同轴向位置配置的至少两个传感器。在第一阵列中的每个传感器提供第一信号，其指示由与经过管道上部的流的一部分对流的相干结构产生的不稳定压力，并且在第二阵列中的每个传感器提供了第二信号，其指示由与经过管道下部的流的一部分对流的相干结构产生的不稳定压力。利用第一信号确定管道上部中的流的第一速度，利用第二信号确定管道下部中的流的第二速度。第一和第二速度被比较从而确定流的参数。该流的参数可以包括至少下面其中一个：流的分层级和流的体积流速。在比较第一和第二速度之前，微处理器可以归一化第一和第二速度。第一空间阵列可以沿着管道的顶部轴向地对准，第二空间阵列可以沿着管道底部轴向地对准。
在一个实施例中，至少一个附加的空间阵列沿着管道轴向对准，并且定位在第一和第二空间阵列之间。至少一个附加阵列中的每个传感器提供第三信号，其指示由与最接近传感器的流的部分对流的相干结构产生的不稳定压力。对于每个附加的空间阵列，利用第三信号，信号处理器确定附加空间阵列附近的流的第三速度。该信号处理器比较第一，第二和第三速度，从而确定流的参数。
在本发明的另一个方面，一种用于测量经过管道的流的参数的设备，包含沿着管道在不同轴向位置配置的传感器的空间阵列，其中每个传感器包括配置在管道相对侧面的一对传感器半部分(half-portions)。每对传感器半部分提供一压力信号，指示由在管道的相应轴向位置在管道内与流对流的相干结构产生的不稳定压力。利用该信号，信号处理器确定管道内流的标称速度。
在一个实施例中，每个传感器半部分由压电薄膜材料形成。每个传感器半部分可以耦合到一钢带，其环绕管道外表面延伸并夹紧到其上。
在这里描述的各个方面和实施例中，可以从下面一组中选择至少两个压力传感器：压电、压阻、应变片、基于应变(strain-based)传感器，PVDF，光学传感器、倒相障板(ported)交流压力传感器，加速度计，速度传感器，以及位移传感器。在这里描述的各个方面和实施例中，传感器可以配置在管道的外表面，并且不与流体接触。
本发明的上述和其它目的以及特征根据下述典型实施例的详细描述将变得更明显。
附图说明
现在参考附图，其中，在各个附图中相似的对象进行相似地编号：
图1是用于确定与流动在管道中的分层流体相关的至少一个参数的设备的原理图；
图2是通过管道的非分层流、湍流、牛顿流的剖面原理图；
图3是本发明的设备中用到的流程逻辑框图；
图4是从体现本发明的设备中处理的数据的k-ω曲线，其示出了对流脊的斜率，以及对流脊最优函数的曲线。
图5是从体现本发明的设备中处理的数据的k-ω曲线，其示出了在k-ω曲线中的如可以由扩散流发现的非线性脊。
图6是描述量化分层级的方法的流程图；
图7描绘了对于利用本发明的方法创建的具有12ft/秒标称速度的30英寸水力运输线的分散曲线的实例；
图8描绘了对于利用本发明的方法创建的具有15ft/秒标称速度的27英寸水力运输线的分散曲线的实例；
图9描绘了对于利用本发明的方法创建的以10ft/秒标称速度流动的10英寸，1％稠度(consistency)纸浆(pulp-in-water)悬浮液的分散曲线的实例；
图10描绘了对于利用本发明的方法创建的在4英寸直径的管道中以25ft/秒的沥青、沙、水和空气混合物的分散曲线的实例；
图11描绘了对于利用本发明的方法创建的以10ft/秒标称速度的16英寸管道流动水的分散曲线的实例；
图12描绘了对于利用本发明的方法创建的以8ft/秒操作的24英寸尾渣线(tailings line)的分散曲线的实例；
图13描绘了相比较由在线(in-line)磁流量计确定的流速显示的由本发明的方法确定的流速。
图14描绘了本发明可替换实施例的纵向剖面。
图15描绘了图14的实施例的横向(径向)剖面。
图16描绘了对于图14实施例中顶部和底部阵列的归一化速度曲线。
图17描绘了包括附加传感器阵列的图14的实施例的横向(径向)剖面。
图18描绘了包括附加传感器阵列的图14的实施例的侧视图。
图19描绘了由图17和18的每个阵列检测(sense)出的标称速度曲线。
图20描绘了另一个本发明可替换实施例的横向(径向)剖面。
图21描绘了图20的可替换实施例的侧视图。
具体实施方式
如在Gysling的标题为“Method and Apparatus for Determiningthe Flow Velocity Within a Pipe”的共同拥有的美国专利6,609,069和2001年11月11日提交的序列号为10/007,736的美国申请中所述(将其全部引入这里作为参考)，由与在管道中流动的流体对流的相干结构(例如，湍流涡旋和旋涡干扰(vortical disturbance))引起的沿着管道的不稳定压力包含关于流体参数的有用信息。本发明提供了各种手段用于利用该信息测量分层流的诸如速度、分层级/度以及体积流速的参数。
参考图1，示出了一个用于测量与在排泄管(duct)、沟渠(conduit)或其它形式的管道14中流动的流13相关的至少一个参数的设备10。例如，流13的参数可以包括至少其中一个：流13的速度，流13的体积流速，流13的分层级。在图1中，流13被描绘成分层的，其中流13的速度分布图122(profile)被从管道14的顶部到管道14的底部歪斜，如可以在涉及通过管道的高密度、固体材料的高质量分数传输的工业流体流动过程中发现的，在该管道中，较大的粒子在管道底部更缓慢的运动(travel)。例如，流13可以是水力运输过程的一部分。
参考图2，流13被再次显示通过管道14。然而，在图2中，流13被描绘成操作在超过大约100,000雷诺数湍流状态中的非分层的牛顿流。图2中的流13具有从管道14的顶部到管道14的底部均匀展开的速度分布图122。此外，在图2的非分层、湍流、牛顿流13中相干结构120展示了非常小的分散。换句话说，相干结构120的对流速度并非强烈地取决于结构120的物理尺寸。如这里用到的，分散描述了对流速度与波长或者等效的与时间频率的相关性。对于所有的波长以恒定速度对流的流被称为“非分散的”。对于湍流、牛顿流，不存在典型的在宽范围的波长上对直径比率的显著的分散量。
基于声纳的流量测量装置，诸如，Gysling的前述美国专利6609069中描述的装置，在准确地确定流速中有益地应用湍流、牛顿流的非分散特性。然而，对于图1中描绘的分层流，展示了一定程度的分散。换句话说，相干结构120以取决于它们尺寸的速度对流，即，相比较较小长度规的结构120，较大长度规的相干结构120倾向于运动的更慢。结果，与现有基于声纳的流量测量装置相关的一些基础的假设，即，相干结构120对流速度并非强烈的取决于结构120的物理尺寸，受分层存在的影响。
图1的设备10准确地测量分层流13的诸如速度，分层级以及体积流速的参数。设备10包括沿着管道14以不同轴向位置x1，…xN配置的至少两个传感器15的空间阵列11。每个传感器15提供压力信号P(t)，指示由在管道14的相应轴向位置x1，…xN与管道14内的流13对流的相干结构产生的不稳定压力。由对流压力干扰(例如，涡流120)产生的压力可以通过基于应变的传感器15和/或压力传感器15测量。传感器15向信号处理器19提供模拟压力时变(time-varing)信号P1(t)，P2(t)，P3(t)…PN(t)，其利用来自于传感器15的压力信号确定流13的参数，并作为信号21输出参数。
尽管设备10以包括四个传感器15示出，预计传感器15的阵列11包括两个或更多的传感器15，每个提供一压力信号P(t)，指示在管道14的相应轴向位置X处管道14内的不稳定压力。例如，该设备可以包括2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，19，20，21，22，23或者24个传感器15。通常的，测量的准确性随着阵列11中的传感器15数量的增加而提高。由更大数量的传感器15的提供的准确度由用于计算流的预期的输出参数在复杂性和时间上的增加所抵消。因此，用到的传感器15的数量至少取决于预期的准确度以及由设备10所提供的输出参数的预期的更新速度。
由阵列11中的传感器15提供的信号P1(t)…PN(t)由信号处理器19处理，其可以是更大的处理单元20的一部分。例如，信号处理器19可以是微处理器，并且处理器单元20可以是个人计算机或其它通用目的的计算机。预计信号处理器19可以是用于执行编程指令的任何一个或多个模拟或数字信号处理装置，诸如一个或多个微处理器或专用集成电路(ASICS)，并且可以包括用于存储编程指令、设定点、参数的存储器，以及用于缓冲和其它存储数据的存储器。
信号处理器19可以输出一个或多个参数21到显示器24或者另一个输入/输出(I/O)装置26。I/O装置26还可以接收用户输入参数。该I/O装置26、显示器24、信号处理器19单元可以被安装在公共的外壳中，其可以由柔性电缆，无线连接或其它方式连接到阵列11。柔性电缆也可以在必要时被用来将来自于处理单元20的操作功率(operating power)提供给阵列11。
为了确定流13的一个或多个参数21，信号处理器19将来自于传感器15的数据应用到由信号处理器19执行的流程逻辑(flow logic)36中。参考图3，显示了流程逻辑36的实例。在流程逻辑36内的一些或全部功能可以软件(利用微处理器或计算机)和/或固件实现，或者可以利用具有足够存储器，接口，容量(capacity)来执行这里描述的功能的模拟和/或数字硬件执行。
流程逻辑36包括数据获取单元126(例如，A/D转换器)，其将模拟信号P1(t)…PN(t)转换成相应的数字信号，并将数字信号P1(t)…PN(t)提供给FFT逻辑128。FFT逻辑128计算数字化的基于时间的输入信号P1(t)…PN(t)的傅立叶变换，并提供指示输入信号频率内容的复频域(或者基于频率)信号P1(ω)，P2(ω)，P3(ω)…，PN(ω)。作为FFT的替换，可以使用用于获得信号P1(t)…PN(t)频域特性的任何其它技术。例如，交叉谱密度和功率谱密度可以被用来形成此后讨论的频域转换函数(或者频率响应或比率)。
一种确定流13内相干结构(例如，湍流涡旋)120的对流速度的技术的特征在于利用一传感器阵列或者其它束形成(beam forming)技术产生的不稳定压力的对流脊，束形成技术类似于引入到这里作为参考的2000年12月4日提交的序列号为09/729,994的美国专利申请，现在为US6,609,069。
数据累加器130在一采样间隔上累加频率信号P1(ω)-PN(ω)，并且将该数据提供给阵列处理器132，其执行从xt域到k-ω域的传感器数据的时空(二维)转换，并且计算由k-ω曲线代表的在k-ω平面内的功率。
阵列处理器132利用标准的所谓束形成、阵列处理或者适应的(adaptive)阵列处理算法，也就是利用各种延迟处理传感器信号并加权衡(weighting)以创建由不同传感器提供的信号之间的合适的相位关系从而创建相控天线阵列功能性(phased antenna arrayfunctionality)的算法。换句话说，束形成或者阵列处理算法将来自于传感器阵列的时间域信号转换成它们的空间和时间(temporal)频率分量，也就是，转换成由k＝2π/λ给定的一组波数，其中，λ是频谱分量的波长，以及由ω＝2πυ给定的相应的角频率。
现有技术教导了许多用在空间和时间上分解来自于相控阵列传感器信号的算法，本发明并不局限于任何特定的算法。一种特定的适应阵列处理算法是Capon方法/算法。尽管Capon方法作为一种方法描述，但是本发明预计利用诸如MUSIC算法的其它适应阵列处理算法。本发明认识到这种技术可以用来确定流速，也就是，由与流对流的随机参数引起的信号是时间稳定的(time stationary)，并且具有一相干(coherence)长度，该长度足够长到实际上定位彼此远离的传感器15然而仍在相干长度内。
对流特性或参数具有可以由直线(straight-line)方程近似的分散关系，
k＝ω/u，
其中，u是对流速度(流速)。从与描绘的对流参数相关的传感器采样的光谱分析获得的k-ω对的曲线以便干扰能量光谱地对应于可以被描述为基本上直脊的对，在湍流边界层理论中的脊被称为对流脊。如此后将进行描述的，当该流逐渐地分散时，对流脊变得逐渐非线性。正在被检测的不是相干结构120的分散事件(discrete event)，而是在感兴趣频率范围上形成时间固定的实质上为白处理(whiteprocess)的可能重叠事件的连续体(continuum)。换句话说，对流相干结构120被分布在一长度规范围上并且由此分布在时间频率上。
为了计算在如由任意信号的k-ω曲线(见图4)表示的k-ω平面内的功率，阵列处理器132确定波长，从而确定(空间)波数k，并且还确定(时间)频率，从而确定随机参数的各个光谱分量的角频率ω。在公众领域存在许多算法用于执行传感器15阵列的空间/时间分解。
本实施例可以利用时间和空间过滤来预处理信号，从而通过差分(differencing)邻近传感器15有效地滤出共模特性Pcommon模式以及管道14中的其它长波长(相比较传感器间隔)特性，并且保持与流场相关的随机参数的实质部分以及任何其它短波长(相比较传感器间隔)的低频随机参数。
在合适的相干结构120存在的情况下，图4中的k-ω曲线中显示的k-ω平面的功率中显示了对流脊124。对流脊表示与流对流的随机参数的集中(concentration)并且是上述的空间变量和时间变量之间关系的数学表示(manifestation)。这样一个曲线将指示k-ω对或多或少以一些斜率沿着线124出现的趋势，该斜率指示流速。
一旦确定了k-ω平面中的功率，对流脊识别器(identifier)134利用一个或另一个特征提取方法确定存在于k-ω平面中的任何对流脊124的位置和定向(斜率)。在一个实施例中，利用了一种所谓的倾斜叠加方法，在该方法中比较沿从原点发出的不同射线(ray)的k-ω曲线中k-ω对的累积频率，每个不同的射线与不同的试验对流速度相关(因为，射线的斜率假定是流速或者以已知方式与流速相关)。对流脊识别器134提供了关于不同试验对流速度的信息，涉及通常作为对流脊信息的信息。
分析器136检查包括对流脊定向(斜率)的对流脊信息。假设由k＝ω/u给定的直线分散关系，分析器136确定作为参数21的输出的流速和/或体积流量。体积流量通过将管道内的横截面积与处理流的速度相乘来确定。
如前记录的，对于湍流、牛顿流，典型地不存在在一宽范围的波长上对直径比率的显著的分散量。作为结果，在一宽频率范围上，k-ω曲线中对流脊124基本上是直的，并且相应的，存在一宽频率范围，由k＝ω/u给定的直线分散关系对其提供了准确的流速测量。
然而，对于分层流，存在一定程度的分散，这样，相干结构120以取决于它们尺寸的速度对流。作为分散的渐增级的结果，k-ω曲线中的对流脊124逐渐变成非线性。例如，图5描绘了具有非线性脊124的k-ω曲线，其为了描述的目的显示成具有夸大的曲率。因此，不同于非分散流，通过追踪(track)相干结构120进行对流的速度确定分散混合物(dispersive mixture)的流速需要解决存在显著分散的方法。
参考图3，5和6，描述了一种方法，用于在分层流中量化分层级，也用于测量体积流速。该方法，通常由图6中60指示，起始于块62，其中流13的速度U1被初始化。最初，速度U1可以被选择，例如，基于操作经验、预期的速度等。
接下来，在块64中，利用速度U1，管道直径D以及最大和最小非量纲(non-dimensional)长度规FD/U确定限定第一频率范围ΔF1的最大和最小频率(Fmax和Fmin)。如在此后将会讨论的，最大和最小非量纲长度规可以利用校准程序来确定，其中最大和最小非量纲长度规被选择来限定中心位于对分层最不灵敏的非量纲长度规的范围。在图5显示的实例中，利用了FD/U＝2.33的最大非量纲长度规和FD/U＝0.66的最小非量纲长度规。因此，对于该实例：
Fmax＝2.33*U1/D
Fmm＝0.66*U1/D
然而，可以理解的是，可以利用不同的非量纲长度规，这取决于校准程序的结果。
该方法在块66继续，其中，对流脊识别器134将k-ω曲线中的对流脊124标识成在第一频率范围ΔF1上的一直线123(图5)。在块66中，对流脊识别器134确定第一对流脊的直线表示的斜率(例如，线123的斜率)，并且利用该斜率，分析器136确定标称速度U2(块68)。回想FD/U是λ/D的倒数，其中，λ是波长，FD/U的非量纲长度规的范围从0.66到2.33，对应于1.5到0.43的1/D’s(对于λ＝1)。注意，标称速度U2以具有长度为0.667倍直径的长度规的相干结构为中心。
在块68中在频率范围ΔF1上计算标称速度U2后，标称速度U2与在块70中的速度U2比较，并且，如果两个速度相等(或者在适当的范围内近似相等)，标称速度U2作为流13的标称速度U被提供(块72)，其可以被用于确定流13的体积流速。
然而，如果在块70中速度U1和U2不相等(或者不在适当的范围内)，U1被设定成等于U2(块74)，处理返回到块64，其中限定第一频率范围ΔF1的最大和最小频率(Fmax和Fmin)利用新速度U1来确定。该重复过程在块70中继续进行，直到U1＝U2。
在流13的标称速度U确定后(块72)，接着在多个相对较小的频率范围ΔF2上计算平均对流速度。在方法60中，这是通过在多个第二频率范围ΔF2上标识对流脊124的多个部分125(块76)而完成的，其中每个第二频率范围ΔF2小于第一频率范围ΔF1，并且具有如图5中127所示的唯一的中点频率。对流脊识别器134接着确定对流脊124的每个部分125的斜率作为迫使通过原点和对流脊的部分(块78)拟和的最佳拟和线。利用每个部分125的斜率，分析器136确定具有对应于相关第二频率范围ΔF2(块80)的长度规范围的相干结构的标称对流速度。接下来，在块82，分析器136利用标称速度U归一化这些标称对流速度，于是绘制出每个标称对流速度作为各个中点频率127的函数(由标称速度U和管道的直径D非量纲化的)，从而创造一分散曲线(块84)。
速度对频率的函数相关性由线性拟和捕获(块86)。对于非分散流，线性拟和将具有0.0的斜率和1.0的y截距。对于此的任何变量可以规因于分散。对于具有分散的流，线性拟和的斜率用作分层的可以计量的度量(块88)。
图7描绘了具有利用本发明的方法创建的具有12ft/秒标称速度的30英寸水力运输线的分散曲线的实例。对于图7中给出的实例，分散量度(dispersion metric)，也就是，分散曲线的斜率，是19％，其指示显著量的分散。如上述对于1个直径的波长确定的对流速度是具有0.667倍直径的长度的波长的速度的0.8(也就是，FD/U＝1.5)。具有以1/4直径为中心(也就是，FD/U＝4)的波长的结构被显示成粗略地以以0.667倍直径为中心的波长的对流速度的1.4倍对流。
分散曲线也可以被用作校准过程的一部分，从而准确地确定在分层存在时的体积流速。例如，在确定标称流速U中使用的FD/U的非量纲长度规范围可以被选择作为对分层最不灵敏的范围。例如，这可以通过创建两个或更多分散曲线完成，每个在不同的分层级。例如，在固体水力运输中，对不同固体浓度(concentration)可以创建分散曲线。应该可以确定，当分散曲线的线性拟和斜率从一个分层级增加到另一个时，线性拟和的转折点提供了对分层最不灵敏的非量纲长度规FD/U的很好的近似。因此，对于分层最不灵敏的非量纲长度规FD/U可以通过对于不同分层级比较分散曲线并从一个分散曲线到另一个识别分散曲线线性拟和的转折点进行近似。与转折点相关的非量纲长度规FD/U可以被用作对于在图6的方法60中使用的FD/U的非量纲长度规范围的中点，用于确定标称速度U和分散曲线。
图7-12描绘了利用本发明的方法创建的分散曲线的各个实例。在每个这些实例中，使用具有1.5中心波数的0.66-2.33范围的空间波数(也就是FD/U)。图8显示了一种沥青、沙、水和空气的水力运输的实例。在这种情况下，该流是在27英寸的管道中，以15ft/sec的标称流速运动。这里，分散曲线的斜率被计算为0.078(也就是7.8％的分散参数)。
图9显示了对于以10ft/sec标称体积流速流动的10英寸1％稠度的纸浆悬浮液的分散曲线。在图9中显示的该作为结果的线性曲线拟和方程具有-0.023的斜率，其可以被分类为非分散流。
图10显示了在4英寸直径的管道中以25ft/秒的沥青、沙、水和空气混合物的分散曲线。在图10中显示的作为结果的线性曲线拟和方程具有-0.003的斜率，其可以被分类为非分散流。
图11显示了对于以10ft/秒标称速度的16英寸管道流动水的分散曲线。在图11中显示的作为结果的线性曲线拟和方程具有-0.013的斜率，其可以被分类为非分散流。
图12显示了对于以8ft/秒操作的24英寸尾渣线的分散特征。如所显示的，尾渣线展示了大约18％的分散量度。利用具有1.5中心波数的0.66到2.33的空间波数(也就是，FD/U)范围，由本发明的方法确定的速度表明了与在线磁流量计很好的一致，如图13表示的。将结构上的频率范围中心定为2/3管道直径的长度规，似乎是合理的，并与概念模型一致。尽管来自于其它分层流的准确参考数据当前不能获得，相似的分散特性表明利用这个或者相似的非量纲长度规应该是利用基于声纳的流测量解释其它分层流体积流速的合理方法。
图7-12中提供的实例的比较揭示出，分散曲线的斜率至少定性地追踪存在的分层级。该斜率对于较好混合的泥浆和牛顿流接近零，并且随着减少的流速增加，与随着减少的流速增加的分层一致。
图14描绘了用于根据本发明的一个可替换实施例确定流13的分层级的设备100的纵向剖面，图15描绘了设备100的横向(径向)剖面。在该实施例中，设备100通过比较局部测量的管道14顶部和底部的速度确定流13的分层级和流13的体积流速。设备100包括沿着管道14的顶部配置在不同轴向位置x1，…xN的至少两个传感器15的第一空间阵列11。每个传感器15提供了了压力信号P(t)，指示与管道14顶部附近的流13的一部分对流的相干结构120产生的不稳定压力。该设备还包括沿着管道14的底部配置在不同轴向位置x1，…xN的至少两个传感器15的第二空间阵列11’。第二空间阵列11’中的每个传感器15提供了一压力信号P(t)’，指示与管道14底部附近的流13的一部分对流的相干结构120产生的不稳定压力。
来自于每个阵列11和11’的传感器15向一个或多个信号处理器19提供了模拟压力时变信号P1(t)，P2(t)，P3(t)…PN(t)，用于确定每个阵列的流速。信号处理器19将来自于阵列11的传感器15的压力信号应用到由信号处理器19执行的流程逻辑36中，用来确定在管道14顶部附近的流13的速度。信号处理器19将来自于阵列11’的传感器15的压力信号应用到由信号处理器19执行的流程逻辑36中，用来确定在管道14底部附近的流13的速度。该流程逻辑36应用关于图3和4上面描述的声纳阵列处理算法确定速度。
在显示的实施例中，每个传感器15由诸如聚合物、极化的含氟聚合物，PVDF的压电材料带形成，其测量由于与流13对流的相干结构在管道14内引起的应变。传感器15可以由PVDF薄模、共聚物薄模或者柔性PZT传感器形成，类似于由New Jersey MeasurementSpecialties，Inc of Fairfield提供的“Piezo Film Sensors technicalManual”中描述的，其引入这里作为参考。沿着管道14的每个轴向位置x1，…xN形成传感器15的压电薄模材料带可以粘附于钢带206(例如软管夹)的表面，其环绕管道14的外表面延伸并夹紧到其上。如在此后讨论的，其它类型的传感器15和将传感器15附属到管道14上的其它方法可以被利用。
在所示的实施例中，传感器15在由角度θ限定的管道14的弓形外表面上延伸，其中心位于垂直线203上。例如，每个传感器15可以延伸大约管道14的圆周的1/4。因为传感器15并不延伸通过管道14的侧表面，并且因为传感器15倾向于检测流13内的局部扰动，因此传感器15检测在管道14顶部或底部附近与流13的一部分对流的相干结构120。相应的，随着传感器15尺寸的减小(也就是，随着角度θ减小)，由传感器15检测的不稳定压力更准确地指示管道14顶部或底部附近的流13的所述部分的标称流速。然而，通过减小传感器的尺寸提供的准确度由传感器15提供的信号强度的减小所抵消。因此，传感器15的尺寸(也就是，利用的角度θ)至少取决于希望的准确度以及信号处理器19需要的信号P1(t)，P2(t)，P3(t)…PN(t)的强度。
尽管设备100显示出在每个阵列11和11’中包括四个传感器15，预计每个阵列11和11’可以包括两个或多个传感器15，其中每个传感器15提供了一压力信号P(t)，指示在管道14的相应轴向位置X管道14内的不稳定压力。例如，该设备可以包括2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，19，20，21，22，23或者24个传感器15。通常的，测量的准确性随着阵列11和11’中的传感器15数量的增加而提高。由传感器15的更大的数量提供的准确度由用于计算流的预期的输出参数在复杂性和时间上的增加所抵消。因此，用到的传感器15的数量至少取决于预期的准确度以及由设备100所提供的输出参数的预期的更新速度。
图16描绘了对于顶部和底部阵列11和11’的归一化速度曲线。管道顶部和底部附近的速度比率与流13的分层级相关。在不存在分层级的情况下，管道顶部和底部附近的流(以及与该流对流的相干结构)将以大致相同的速度运动。随着分层级的增加，顶部阵列11将测量更高的归一化速度，底部阵列11’将测量更低的归一化速度。因此，通过比较管道14顶部和底部附近的速度，流13的分层级可以被确定。
管道14顶部和底部附近的速度还可以被用来估计流13的标称速度，其又可以被用来确定流13的体积流速。例如，标称速度可以利用两个速度的平均值或两个速度的一些其它比率确定，其中，该比率取决于分层级(或者两个速度之间的差)。在另一个实施例中，如图16所示，管道顶部和底部附近的速度可以被绘制成顶部和底部阵列之间距离的函数。在该实例中，顶部和底部阵列之间的距离大致上等于管道直径，并且在x轴上的每个增量代表该距离的一些部分。在管道顶部和底部的速度限定了直线210，其具有随着分层级变化的斜率。利用该直线，可以估计在管道顶部和底部之间不同距离处的速度，并且在适当的管道位置的速度可以被用作标称速度。在所示的实例中，该管道中心(顶部和底部阵列之间的中间位置(mid-way))的速度被估计。
图17描绘了图15的设备100的横向(径向)剖面，还包括沿着管道14轴向对准的传感器15的至少一个附加空间阵列11”，并且定位在第一和第二空间阵列11和11’之间。图18描绘了该实施例的侧视图。在每个附加阵列11”中的传感器15向一个或多个信号处理器19提供了模拟压力时变信号P1(t)，P2(t)，P3(t)…PN(t)，其确定最接近每个附加阵列11”的流体的流速。可选的，每个阵列11”可以包含以顶部和底部阵列11和11’之间的相应平面设置在管道上的一对传感器15，如215，216和217指示的。这些可选的传感器15被显示在图17的模型中(phantom)。对于每个阵列，在相应的轴向位置x1，…xN来自于该对传感器对15的信号输出被组合(例如，求和)成到信号处理器19的单一输入，用于消除由管道14的水平弯曲模(bending mode)导致的信号的部分。
图19描绘了对于每个阵列11，11’和11”的归一化速度的曲线。如图16中的实例，管道14顶部和底部附近的速度比率相关于流13的分层级。附加阵列11”允许构造速度分布图，在该分布图中数据点的数量等于阵列11，11’和11”的数量。比较图16和图19的速度分布图，可以看出用来创建图19分布图的附加阵列11”允许相比较图16的直线近似在管道14中的不同位置处的速度的更准确的表示。
如在图19的速度分布图中可见的，最顶部和最底部的速度读数(分别在阵列1和7的速度读数)倾向于是最不同的，在管道14横向侧的读数(在阵列4的读数)提供了对于整个分布图的标称速度。相应的，可以看出，对于利用一个传感器阵列测量分层流中的标称速度，沿着管道的横向侧检测不稳定压力是有优势的，这样，速度中极端不同的区域(也就是，管道顶部和底部)被忽略。例如，最中心(center-most)阵列(阵列4)可以被用来确定流13的标称速度，或者最中心的多个阵列(也就是，阵列3，4和5)可以被用来确定流的标称速度。本发明还预计从中心水平阵列(也就是，阵列4)的任何阵列偏移诸如阵列3和5或其它阵列的组合(例如，阵列2&3或者5&6)可以被用来确定处理流13的标称或平均速度。确定标称速度的阵列或阵列组的确定取决于分层级。
图20描绘了用来根据本发明的另一个可替换实施例确定流13的分层级的设备200的横向(径向)剖面，图21描绘了图20的另一个可替换实施例的侧视图。在该实施例中，设备10包括沿着管道14在不同轴向位置x1，…xN配置的至少两个传感器15的空间阵列11。每个传感器15包括配置在管道14的相对侧面的一对传感器半部分(half-portion)202。每对传感器半部分202提供了一压力信号P(t)，指示在管道14的相应轴向位置x1，…xN在管道14内与流13对流的相干结构120(图1)产生的不稳定压力。传感器15向信号处理器19提供了模拟压力时变信号P1(t)，P2(t)，P3(t)…PN(t)，其利用来自于传感器15的压力信号确定流13的参数，并输出参数作为信号21。由每个传感器15中的相应传感器半对(half-pair)202提供的信号可以被组合(例如，求和)成到信号处理器19的单一输入，从而消除由管道14的水平弯曲模导致的信号的部分。
在当前实施例中，传感器半部分202被有利的设置在管道14的侧面上。传感器半部分202在由角度θ限定的管道14的弓形外表面上延伸，其中心在水平线204上。例如，每个传感器15可以延伸大约管道14的1/4圆周。因为传感器半部分202并不延伸通过管道14的顶部和底部，并且因为传感器半部分202倾向于检测流13内的局部扰动，因此速度分布图的极端区域被忽略。相应的，随着传感器半部分202长度的减小(也就是，随着角度θ减小)，由传感器半部分202检测的不稳定压力提供了更加定位的速度测量以及在一些情况下对于分层流的更准确的标称流速指示。然而，通过减小传感器半部分202的尺寸提供的准确度由传感器半部分202提供的信号强度的减小所抵消。因此，传感器半部分202的尺寸(也就是，利用的角度θ)至少取决于希望的准确度以及信号处理器19需要的信号P1(t)，P2(t)，P3(t)…PN(t)的强度。
尽管传感器部分202以该管道的水平面为中心，然而取决于预期的分层级将传感器部分202配置在高于或低于该管道的水平中心也是有利的。
尽管设备10被显示成包括四个传感器15，预计传感器15的阵列11包括两个或更多传感器15，每个提供了压力信号P(t)，指示在管道14的相应轴向位置X在管道14内的不稳定压力。例如，该设备可以包括2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，19，20，21，22，23或者24个传感器15。通常，测量的准确度随着阵列中传感器数量的增加而提高。由传感器的更大的数量提供的准确度由用于计算流的预期的输出参数在复杂性和时间上的增加所抵消。因此，用到的传感器的数量至少取决于预期的准确度以及由设备10所提供的输出参数的预期的更新速度。
由阵列11中的传感器15提供的信号P1(t)…PN(t)由信号处理器19处理，其可以是更大的处理单元20的一部分。例如，信号处理器19可以是微处理器，并且处理器单元20可以是个人计算机或其它通用目的的计算机。预计信号处理器19可以是用于执行编程指令的任何一个或多个模拟或数字信号处理装置，诸如一个或多个微处理器或专用集成电路(ASICS)，并且可以包括用于存储编程指令、设定点、参数的存储器，以及用于缓冲和其他存储数据的存储器。
为了确定流13的一个或多个参数21，信号处理器19将来自于传感器15的数据应用到由信号处理器19执行的流程逻辑36中。该流程逻辑36应用关于图3和4上面描述的声纳阵列处理算法确定流速。在流程逻辑36内的一些或全部功能可以以软件(利用微处理器或计算机)和/或固件实现，或者可以利用具有足够存储器，接口，容量来执行这里描述的功能的模拟和/或数字硬件来实现。
在显示的实施例中，每个传感器半部分202由诸如聚合物、极化的含氟聚合物，PVDF的压电材料带形成，其测量由于与流13对流的相干结构在管道14内引起的应变。传感器半部分202可以由PVDF薄模、共聚物薄模或者柔性PZT传感器形成，类似于由New JerseyMeasurement Specialties，Inc of Fairfield提供的“Piezo FilmSensors technical Manual”中描述的，其引入这里作为参考。形成每个传感器半部分202的PVDF材料可以粘附在钢带206(例如软管夹)的表面，其环绕管道14的外表面延伸并夹紧到其上。还预计可以利用将传感器半部分202附属到管道14的其它方法。例如，传感器半部分202可以直接粘附在管道14上。如在此后讨论的，可以利用其它类型的传感器15和附属传感器15的其它方法。
如以上注释的，随着传感器半部分202的尺寸的减小(也就是，随着角度θ的减小)，由传感器半部分202检测的不稳定压力更准确地指示分层流的标称流速。然而，通过减小传感器半部分202的尺寸提供的准确度由传感器半部分202提供的信号强度的减小抵消。此外，随着流13更少的分层，为了检测流13的更大部分增加传感器15的尺寸是有利的。结合图14-21的教导，本发明的另一个实施例可以被描述，其中，传感器半部分202的尺寸取决于流13的分层级被增加或减小。该实施例使用了类似于图17和18的传感器布置，其中多个传感器15在管道14(包括图17中示出的可选择传感器15)的每个轴向位置x1，…xN围绕管道14的周长配置。例如，沿着管道14的每个轴向位置x1，…xN的传感器15可以包含粘附在钢带206(例如，软管夹)的表面的压电薄模材料带，其围绕管道14的外表面延伸并夹紧到其上。如此后讨论的，可以利用其它类型的传感器15和将传感器15附属到管道14上的其它方法。
在该实施例中，传感器15阵列11和11’被如前面关于图14-19描述的所利用。那也就是，信号处理器19将来自于阵列11中的传感器15的压力信号应用到由信号处理器19执行的流程逻辑36，用于确定管道14顶部附近的流13的速度，并且信号处理器19将来自于阵列11’中的传感器15的压力信号应用到由信号处理器19执行的流程逻辑36中。用于确定管道14底部附近的流13的速度。信号处理器19接着比较在管道顶部和底部附近的速度，从而确定流13的分层级。
还是在该实施例中，如图17和18所示，对于管道14的每个轴向位置x1，…xN(例如，对于每个带206)对，定位在管道一侧上的传感器15(例如对于垂直线203左侧的传感器15)代表一个传感器半部分，定位在管道相对侧上的传感器15(例如对于垂直线203右侧的传感器15)代表另一个传感器半部分。对于每个轴向位置x1，…xN，来自于形成传感器半部分的每个传感器15的输出信号被组合(例如，求和)并处理，从而确定如参考图20和21描述的流13的标称速度。
响应于确定的分层级，信号处理器19可以通过选择在每个传感器半部分中的传感器15的数量调整传感器半部分的尺寸。例如，如果分层级高(例如，在管道14的顶部和底部的速度之间存在一大的分布)，对于每个轴向位置x1，…xN信号处理器19可以仅处理来自于一对传感器15(例如，位于图17的线216的最中心的传感器15)的信号，从而确定流13的标称速度。如果分层级减小(例如，在管道14的顶部和底部速度之间的分布中存在降低)，信号处理器19可以在每个轴向位置x1，…xN组合来自增加数量的传感器15的信号(例如位于图17的线215，216和217的传感器15)，从而确定流13的标称速度。此外，如果探测不到分层级，信号处理器可以在每个轴向位置x1，…xN组合来自于所有传感器15的信号，从而确定流13的标称速度。
如此前参考图17-19讨论的，本发明还预计从中心水平阵列(也就是，阵列4)偏移的任何阵列，诸如阵列3和5或者其它阵列的组合(例如，阵列2&3或阵列5&6)可以被用来确定处理流13的标称或平均速度。确定标称速度的阵列或阵列组的确定取决于分层级。还预计，确定标称速度和处理流的体积流量的选择的阵列可以是相应于测量的分层级动态选择的。
在这里描述的任何一个实施例中，传感器15可以包括其中如这里描述的电应变计，光纤和/或光栅，倒相障板传感器，超声传感器，并且可以通过粘合剂、胶水、环氧树脂，胶带或其它合适的附着方式附属到管道上，从而确保传感器和管道14之间的合适的接触。传感器15可以可选择的经由诸如机械扣件、弹簧式的、夹紧的蛤壳(clamshell)装置，胶带(strapping)或其它类似的装置可选择的可拆卸的或永久地附着。可选择的，应变计，包括光纤和/或光栅，可以被嵌入到复合管道14中。如果希望，为了特定应用，光栅可以按希望从管道14分离(或者应变或声学上隔离)。还预计任何其它应变检测技术可以被用来测量管道14中的应变的变化，诸如附属到或嵌入到管道14中的高灵敏的压电的、电子的或电的应变计。
在本发明的各个实施例中，压电压力转换器可以被用作一个或多个压力传感器，并且它可以通过测量管道内压力级测量管道14内不稳定(或动态或交流)压力变化。在本发明的一个实施例中，传感器14包含由New York，PCB Piezotronics of Depew制造的压力传感器。例如，在压力传感器中，存在集成电路压电电压模式型传感器，其特征为具有嵌入内置微电子放大器，并将高阻抗负荷转换成低阻抗电压输出。具体的，由PCB Piezotronic制造的模型106B被利用，其是高灵敏度、加速补偿集成电路压电石英压力传感器，适合于测量水力和风力系统中的低压声学现象。它具有独特的在高静态条件下测量小于0.001psi的小压力变化的能力。该106B具有300mV/psi灵敏度以及91dB(0.0001psi)分辨度。
传感器15可以包括有内置MOSFET微电子放大器，用于将高阻抗负载输出转换成低阻抗电压信号。传感器15可以由恒流源供电，并且可以在没有信号退化的情况下工作在长同轴电缆和带状电缆上。低阻抗电压信号不会受到摩擦电电缆噪声或绝缘阻抗降低污染(insulation reistance-degrading contaminants)的影响。用于操作集成电路压电传感器的电能通常采取低成本，24到27VDC，2到20mA恒流源的形式。
大多数的压电压力传感器由预载在刚性外壳的任一压缩模式的石英晶体构造，或者是无约束的电石晶体。这些设计给予传感器微秒的响应时间以及数百kHz的共振频率，同时具有最小的过冲或振荡(ringing)。小的膜片(diaphragm)直径确保了窄冲击波的空间分辨度。
压电压力传感器系统的输出特性在于是一种AC耦合的系统，其中重复信号衰减，直到在原始基线上下存在相等的区域。随着监控的事件的幅度水平波动，输出保持在基线周围稳定，曲线的正负区域保持相等。
此外，预计每个传感器15可以包括提供压电材料的压电传感器，从而测量流13的不稳定压力。诸如聚合物、极化的含氟聚合物，PVDF的压电材料测量由于流13内的不稳定压力变化在处理管道14内引起的应变。管道14内的应变由附属的压电传感器15转换成输出电压或电流。
形成每个压电传感器15的PVDF材料可以粘附在环绕管道14的外表面延伸并夹紧到其上的钢带的外表面。压电检测元件典型地被保形(conformal)以允许引起的应变的完整的或接近完整的圆周的测量。该传感器可以由PVDF薄模、共聚物薄模或者柔性PZT传感器形成，类似于由New Jersey Measurement Specialties，Inc.of Fairfield提供的“Piezo Film Sensors technical Manual”中描述的，其引入这里作为参考。该技术的优势如下：
1、非侵入流速测量
2、低成本
3、测量技术不需要激励源。环境流噪声被用作源。
4、柔性压电传感器可以安装在多种结构中，用来提高信号探测方案。这些结构包括a)协同定位的传感器，b)具有相对极性配置的分段式传感器，c)宽的传感器，用来提高声学信号探测并最小化漩涡噪声探测，d)特制的传感器几何形状，用于最小化对管道模式的灵敏度，e)差分传感器，用于消除来自于漩涡信号的声学噪声。
5、较高温度(140C)(共聚物)
本发明可以以用于实践这些处理的计算机执行处理和设备的形式体现。本发明还可以以包含体现在诸如软盘、CD-ROMs、硬盘或者其它计算机可读存储介质的有形介质中的指令的计算机程序代码的形式来体现，其中，当计算机程序代码加载到计算机并且由其运行时，计算机变成实践该发明的设备。本发明还可以以计算机程序代码的形式来体现，例如，无论是存储在存储介质中、加载到计算机并/或由计算机运行，或者在传输介质，诸如在电线或电缆上、通过光纤，或经由电磁辐射传输，其中，当计算机程序代码加载到计算机并由计算机执行时，计算机变成实践该发明的设备。当执行在通用目的的微处理器上时，计算机程序代码段配置微处理器以产生特定的逻辑电路。
应该理解的是，这里关于特别的实施例描述的任何特征、特性、替换方案或改变也可以被应用，利用或包含在任何这里描述的其它实施例中。此外，虽然预计当这里描述的实施例可用于具有分散性质的流(例如，分层流)，但是这里描述的实施例也可以被用于不具有分散性质的均匀流。
尽管本发明已经关于其典型的实施例进行了描述和展示，但是在不背离本发明精神和范围的情况下，可以在其中或对其做出前述和各种其它的添加和省略。

Claims (25)

1.一种用于测量经过管道的流的参数的设备，该设备包含：
沿着管道在不同轴向位置配置的传感器空间阵列，每个传感器提供一信号，指示由与该流对流的相干结构产生的不稳定压力；以及
信号处理器，被配置用来：
从该信号确定具有不同长度规的相干结构的对流速度，以及
比较对流速度，从而确定该流的分层级。
2.权利要求1的设备，其中，在比较对流速度中，信号处理器被配置用来：
将对流速度的曲线构造成长度规的函数，并且
通过该曲线确定最佳拟和线的斜率，该线的斜率指示该流的分层级。
3.权利要求2的设备，其中，该曲线由该流的标称速度和管道的直径归一化。
4.权利要求2的设备，其中，该斜率被用来校准信号处理器，从而确定该流的体积流速。
5.权利要求4的设备，其中该信号处理器被配置用来：
从该信号构造至少一部分k-ω曲线，并且
确定频率范围，在所述频率范围上信号处理器分析k-ω曲线中的对流脊，用于确定体积流速。
6.权利要求2的设备，其中，在将相干结构的对流速度曲线构造成频率的函数中，该信号处理器被配置用来：
从该信号构造至少一部分k-w曲线；
在第一频率范围上在k-w曲线中识别对流脊；
确定对流脊的第一斜率，第一斜率指示该流的标称速度；
在多个第二频率范围上识别对流脊的多个部分，每个第二频率范围小于第一频率范围，并且具有各自的中点；
确定对流脊每个部分的第二斜率，每个第二斜率指示具有对应于相关的第二频率范围的长度规范围的相干结构的标称对流速度；
利用流的标称速度归一化相干结构的标称对流速度，从而提供归一化的对流速度；以及
作为由流的标称速度和管道的直径非量纲化的各自中点的函数绘制每个归一化的对流速度，从而提供曲线。
7.权利要求6的设备，其中第一频率范围可以基于该斜率调整。
8.权利要求6的设备，其中，对分层最不灵敏的非量纲长度规被用来确定第一频率范围的中点，通过对于不同的分层级比较多个分散曲线并从一个分散曲线到另一个标识分散曲线的转折点确定对分层最不灵敏的非量纲长度规。
9.一种用于确定经过管道的流的参数的设备，该设备包含：
沿着管道在不同轴向位置配置的至少两个传感器的第一空间阵列，在第一阵列中的每个传感器提供第一信号，其指示由与经过管道上部的流的一部分对流的相干结构产生的不稳定压力；
沿着管道在不同轴向位置配置的至少两个传感器的第二空间阵列，在第二阵列中的每个传感器提供了第二信号，其指示由与经：过管道下部的流的一部分对流的相干结构产生的不稳定压力，以及
至少一个信号处理器，被配置成用来：
利用第一信号确定经过管道上部的流的第一速度，
利用第二信号确定经过管道下部的流的第二速度，以及
比较第一和第二速度从而确定流的参数。
10.权利要求9的设备，其中该流的参数包括至少下面其中一个：流的分层级和流的体积流速。
11.权利要求9的设备，其中，在比较第一和第二速度之前，微处理器归一化第一和第二速度。
12.权利要求9的设备，其中，第一空间阵列沿着管道的顶部轴向地对准，第二空间阵列沿着管道底部轴向地对准。
13.权利要求9的设备，还包含：
沿着管道在不同轴向位置配置的至少两个传感器的至少一个附加空间阵列，至少一个附加阵列中的每个传感器提供第三信号，其指示由与最接近传感器的流的部分对流的相干结构产生的不稳定压力，该至少一个附加空间阵列沿着该管道轴向地对准，并且定位在第一和第二空间阵列之间；以及
其中，对于每个附加空间阵列，该至少一个信号处理器还被配置用来：
利用第三信号确定附加空间阵列附近的流的第三速度，以及
比较第一，第二和第三速度，从而确定流的参数。
14.权利要求13的设备，其中，第一、第二、和第三速度的比较提供了经过该管道的流的速度分布图。
15.权利要求13的设备，其中，该流的参数包括至少下面其中一个：流的分层级和流的体积流速。
16.权利要求13的设备，其中，在比较第一、第二和第三速度之前，微处理器归一化第一、第二和第三速度。
17.权利要求9的设备，其中，该流的参数包括该流的分层级，并且，其中，响应于流的分层级，微处理器选择多个传感器用于确定该流的平均速度。
18.一种用于测量经过管道的流的参数的设备，该设备包含：
沿着管道在不同轴向位置配置的传感器的空间阵列，每个传感器包括配置在管道的相对侧面上的一对传感器半部分，其中，每对传感器半部分提供一压力信号，指示由在管道的相应轴向位置在管道内与流对流的相干结构产生的不稳定压力，以及
信号处理器，配置用来利用该信号确定管道内流的标称速度。
19.一种利用沿着管道在不同轴向位置配置的传感器的空间阵列测量经过管道的流的参数的方法，每个传感器体提供了一信号，其指示由与该流对流的相干结构产生的不稳定压力，该方法包含：
从该信号确定具有不同长度规的相干结构的对流速度，以及
比较对流速度，从而确定该流的分层级。
20.权利要求19的方法，其中，比较对流速度包括：
将对流速度的曲线构造成长度规的函数，并且
通过曲线确定最佳拟和线的斜率，该线的斜率指示该流的分层级。
21.权利要求20的方法，其中，该曲线由该流的标称速度和管道的直径归一化。
22.权利要求20的方法，还包含：
从该信号构造至少一部分k-ω曲线，并且
利用该斜率，确定频率范围，在所述频率范围上信号处理器分析k-ω曲线中的对流脊，用于确定体积流速。
23.权利要求20的方法，其中将相干结构的对流速度曲线构造为频率的函数包含：
从该信号构造至少一部分k-ω曲线；
在第一频率范围上在k-ω曲线中识别对流脊；
确定对流脊的第一斜率，第一斜率指示流的标称速度；
在多个第二频率范围上识别对流脊的多个部分，每个第二频率范围小于第一频率范围，并且具有各自的中点；
确定对流脊每个部分的第二斜率，每个第二斜率指示具有对应于相关的第二频率范围的长度规范围的相干结构的标称对流速度；
利用流的标称速度归一化相干结构的标称对流速度，从而提供归一化的对流速度；以及
作为由流的标称速度和管道的直径非量纲化的各自中点的函数绘制每个归一化的对流速度，从而提供曲线。
24.权利要求23的方法，其中，第一频率范围可以基于该斜率调整。
25.权利要求24的方法，其中，对分层最不灵敏的非量纲长度规被用来确定第一频率范围的中点，通过对于不同的分层级比较多个分散曲线并从一个分散曲线到另一个标识分散曲线的转折点，确定对分层最不灵敏的非量纲长度规。
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