KR101207754B1 - Measurements in transient mixing concentrations of two fuel oils using a quantitative flow visualization technique - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A method for measuring the transient mixing concentration of two fuel oils using a quantitative flow visualization technique is provided to observe color variations of concentration generated in a process mixing different kinds of fuel oil, thereby providing a efficient quantitative measuring method with respect to a visual variation. CONSTITUTION: A method for measuring the transient mixing concentration of two fuel oils using a quantitative flow visualization technique is as follows. First oil and second oil(2) are uniformly mixed depending on concentration, thereby obtaining color information depending on coordinate positions of camera images caused by the concentration. Image information being observed by rapidly mixing the first and second oil is captured depending on time. The color information and image information are execution-processed depending on a neural network application method, thereby measuring the mix concentration of the first and second oil depending on the time and positions.

Description

정량적 유동가시화 기술을 이용한 이종 연료유 과도 혼합농도분포 측정방법{Measurements in transient mixing concentrations of two fuel oils using a quantitative flow visualization technique}Measurements in transient mixing concentrations of two fuel oils using a quantitative flow visualization technique

본 발명은 이종(異種) 연료유의 혼합과정에서, 색상의 변화를 관찰하여 혼합농도 과정을 측정하기 위한 방법으로서 특히 색상과 농도와의 관련을 정량화하기 위하여 신경망(neural network)를 활용한다.
The present invention utilizes a neural network to quantify the relationship between color and concentration as a method for measuring the mixing concentration process by observing the change of color in the mixing process of heterogeneous fuel oils.

교반은 물리적, 화학적 성질이 다른 2가지 물질을 혼합하는 것이며, 교반을 위하여 사용되는 교반기는 교반의 용도, 목적, 교반액의 물성치, 임펠러의 형태, 치수, 회전수 등을 고려하여 선택되어진다. 이러한 교반기는 최근 산업발전으로 인해 생화학 분야와 환경분야에서 사용이 크게 늘어나고 있다. 교반기내의 혼합유동은 매우 복잡하여 혼합유동 분석과 예측은 용이하지 않다.Stirring is a mixture of two materials having different physical and chemical properties, and the stirrer used for stirring is selected in consideration of the purpose and purpose of the stirring, the physical properties of the stirring liquid, the shape, dimensions, and rotation speed of the impeller. Such stirrers have been greatly used in the biochemical and environmental fields due to the recent industrial development. The mixed flow in the stirrer is very complicated and the mixed flow analysis and prediction is not easy.

하지만 혼합유동의 시간에 따른 농도 변화를 알 수 있다면 혼합시간 단축과 보다 완벽한 혼합이 가능하므로 교반기 내의 혼합농도에 대한 발명가 이루어져 왔다.However, if the concentration change with time of mixing flow can be known, the mixing time can be shortened and more perfect mixing is possible, so the invention has been made for the mixing concentration in the agitator.

한편, 교반기내의 혼합현상을 이해하기 위한 실험적인 발명로서, 사진기술을 이용한 러쉬톤 터빈형의 교반날개 끝단 와류의 구조와 궤적을 분석하였으나 정성적인 평가에 근거를 두었다. On the other hand, as an experimental invention to understand the mixing phenomenon in the stirrer, the structure and trajectory of the vortex tip end vortex of the rush-ton turbine type using the photographic technique were analyzed but based on the qualitative evaluation.

동일한 러쉬톤 터빈 교반기내의 유동에 대하여 레이저 도플러 유속계로 난류 특성을 정량적으로 측정한 발명가 있었지만, 측정법의 제약상 시간 평균값에 국한되었다.Although there was an invention in which the turbulent flow characteristics were measured quantitatively with a laser Doppler flowmeter for the flow in the same rushton turbine stirrer, it was limited to the time average value due to the measurement method.

이들 결과로부터 얻어진 유동특성을 이용하여 교반기 설계에 적용하여 왔지만 난류 혼합과정에서 수동적인 스칼라량이 어떤 메커니즘으로 혼합이 진행되는지에 대한 발명가 필요하게 되었다. Houcine 등은 연속적으로 교반되고 있는 유동장에 대해 농도장 측정을 위하여 PLIF(planar laser induced fluorescence)기법을 적용하였으며, 이를 통하여 혼합효율이 임펠러 종류에 따라 달라짐을 보였다. Guillard 등은 PLIF기법을 이용하여 batch형의 교반탱크에서 순간적인 농도장을 구하였는데, 형광물질을 벌크유동장 및 임펠러 유동장에 주입하고 얻어진 순간 농도장들을 통계 처리하여 거시적인 농도장 구조를 제시하였다.
Although the flow characteristics obtained from these results have been applied to the stirrer design, it is necessary to invent the mechanism by which the passive scalar amount is mixed during turbulent mixing. Houcine et al. Applied PLIF (planar laser induced fluorescence) technique to measure the concentration field of a continuously stirred flow field, and showed that the mixing efficiency varies depending on the impeller type. Guillard et al. Obtained instantaneous concentration fields in batch stirred tanks using PLIF technique. The fluorescent concentrations were injected into bulk flow and impeller flow fields, and the instantaneous concentration fields obtained were statistically processed to present the macroscopic concentration field structure.

Jeong과 Kim은 LIF기법을 이용하여 러쉬톤 터빈 교반기내 전체 농도장에 대한 비정상(unsteady) 혼합특성을 비교적 상세하게 정리하였다. 지금까지 교반기 내 농도장에 대한 측정해석은 대부분이 LIF기법에 의거해 왔는데, LIF기법은 레이저광원을 2차원적인 단면으로 형성시켜 농도장에 조사(illumination)하는 관계로 동일한 측정위치에서 동일한 농도임에도 불구하고 레이저광원의 밝기가 시간적으로 변화하는 현상(intensity variance)에 의하여 측정결과에 불확도가 높게 된다. 뿐만 아니라 LIF기법을 이용한 대부분의 농도장측정 관련 발명는 Rhodamin B용액을 교반기 탱크의 임의의 위치에서 주입하여 Rhodamin B용액의 확산과정을 측정한 관계로, 실제에 혼합하고자 하는 2가지 액체의 혼합과정으로는 보기가 어렵다.Jeong and Kim summarized the unsteady mixing characteristics of the entire concentration field in the rushton turbine stirrer using LIF technique in detail. Until now, most of the measurement analysis of the concentration field in the stirrer has been based on the LIF technique. The LIF technique forms a laser light source in a two-dimensional cross section and irradiates the concentration field so that the same concentration is achieved at the same measurement position. Nevertheless, the uncertainty in the measurement results is high due to the intensity variance of the brightness of the laser light source. In addition, most of the inventions related to concentration field measurement using the LIF technique were performed by injecting a Rhodamin B solution at an arbitrary position in a stirrer tank and measuring the diffusion process of the Rhodamin B solution. Is hard to see.

본 발명에서는 레이저 광원 사용에 따른 단점인 밝기 변화(intensity variance)를 보완하기 위하여 균일한 광원을 보장하는 LCD 모니터를 이용한 가시화 기법을 구축하여, 이를 서로 다른 연료유를 혼합하는 과정에서 발생하는 농도장의 시간적 변화에 대한 정량적 규명에 적용하고자 한다.
In the present invention, to build a visualization technique using an LCD monitor to ensure a uniform light source to compensate for the intensity variation (variance) caused by the use of a laser light source, the concentration field generated in the process of mixing different fuel oils It is applied to quantitative identification of temporal change.

본 발명에서는 레이저 광원 사용에 따른 단점인 밝기 변화(intensity variance)를 보완하기 위하여 균일한 광원을 보장하는 LCD 모니터를 이용한 가시화 기법을 구축하여, 이를 서로 다른 연료유를 혼합하는 과정에서 발생하는 농도장의 시간적 변화에 대한 정량적 규명에 적용하고자 한다.
In the present invention, to build a visualization technique using an LCD monitor to ensure a uniform light source to compensate for the intensity variation (variance) caused by the use of a laser light source, the concentration field generated in the process of mixing different fuel oils It is applied to quantitative identification of temporal change.

두 종류의 오일이 혼합되는 중 농도 변화를 색상에 의하여 측정하기 위한, 정량적 유동가시화 기술을 이용한 이종 연료유 과도 혼합농도분포 측정방법에 있어서, 제 1 오일(10)과 제2 오일(20)을, 각 농도별로 균일하게 혼합시켜 각 농도에 따른 카메라 영상의 좌표위치(픽셀단위)별 색 정보(R,G,B,H,S,I)를 획득하는 단계(1단계); 와, 제 1 오일과 제 2 오일을 급격하게 혼합하여 관찰되는 영상정보를 시간별로 캡쳐하는 단계(2단계); 와 상기 1단계와 2단계의 색 정보 및 영상정보를 신경망 적용 방법에 따라 연산처리하여 제1, 2 오일의 혼합농도를 위치별, 시간별로 측정하는 단계(3단계)를 포함하는 측정방법이 제시된다.In the method for measuring heterogeneous fuel oil transient mixing concentration distribution using quantitative flow visualization technology for measuring the change in concentration of two oils by mixing, the first oil 10 and the second oil 20 are Acquiring color information (R, G, B, H, S, I) by coordinate position (pixel unit) of the camera image according to each density by uniformly mixing each density (step 1 ); And capturing image information observed by rapidly mixing the first oil and the second oil with time ( step 2 ); And measuring the color and image information of steps 1 and 2 according to the neural network application method to measure the mixed concentration of the first and second oils by location and time ( step 3 ). do.

자세한 본 발명의 기능 설명은 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에서 설명하기로 한다.
Detailed functional description of the present invention will be described in the specific content for carrying out the invention.

본 발명에서는, 서로 다른 연료유를 혼합하는 과정에서 발생하는 농도장의 색상변화를 관찰하여, 시간적 변화에 대한 효과적인 정량적 측정 방법을 제시하고 있다.
In the present invention, by observing the color change of the concentration field generated in the process of mixing different fuel oil, it proposes an effective quantitative measuring method for the time change.

도 1은 교반기 및 원통형의 탱크의 단면도
도 2는 전체적인 실험장치의 사시도
도 3은 색-농도 교정을 위한 영상들,
도 4는 신경망 적용 개략도
도 5는 사용된 시그모이드 함수
도 6은 격막판이 파열된 후 캡쳐된 영상
도 7은 격막판 파열 1초 후의 캡쳐된 영상
도 8은 Y축으로의 농도 변화 그래프
도 9는 격막판 파열 1초 후의 캡쳐된 영상
도 10은 격막판 파열 1초 후의 X 축 수평선을 따른 농도 변화 그래프
도 11은 84밀리미터 지점에서 시간대별 수평선을 따른 농도 분포 그래프
1 is a cross-sectional view of an agitator and a cylindrical tank
2 is a perspective view of the entire experimental apparatus
3 shows images for color-concentration correction,
4 is a schematic diagram of neural network application
5 shows the sigmoid function used
6 is an image captured after the septum rupture
7 is a captured image one second after the septum rupture
8 is a graph of concentration change on the Y axis
9 is a captured image one second after the septum rupture
10 is a graph of concentration change along the X-axis horizontal line after 1 second of diaphragm rupture.
FIG. 11 is a graph of concentration distribution along a timeline at 84 mm points.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예와 실험예에 대하여 구체적으로 설명한다.Hereinafter, preferred examples and experimental examples of the present invention will be described in detail.

다만 본 발명의 권리범위는 이에 국한되지 아니하며 특허청구범위에 기재된 발명과 균등한 여하한의 발명에 권리가 미친다는 것을 미리 밝혀둔다.
However, the scope of the present invention is not limited thereto, and it is made clear in advance that any invention is equivalent to the invention described in the claims.

1.실험장치1. Experiment apparatus

도 1은 이종 연료유의 혼합을 위한 교반기를 도시하고 있다. 유리재질로 되어 있는 원통형 탱크 내부에 JetA1 유가 채워져 있고, 탱크상부에는 DMF유가 채워져 있다. 본 실험장치의 크기 및 압력 치수 등은 다양하게 변형 가능하며 상기 오일들 이외의 혼합시에도 본 발명의 측정법이 충분히 적용 가능함은 당연하다.
1 shows an agitator for mixing heterogeneous fuel oils. The glass tank is filled with JetA1 oil and the tank top is filled with DMF oil. The size and pressure dimensions of the experimental apparatus can be variously modified, and it is natural that the measuring method of the present invention can be sufficiently applied even when mixing other than the oils.

혼합을 촉진하기 위하여 도 1과 같이 탱크 중심축에 교반용 임펠러가 설치되어 있다. 탱크바닥 중앙부에는 교반을 활성화시키기 위하여 원형 봉이 설치되어 있다. 이 원형의 봉과 임펠러의 간격은 4mm 이며 실험에 사용되는 임펠러의 직경은 120mm 이며, HE-3 타입이다.
In order to promote mixing, a stirring impeller is installed on the central axis of the tank as shown in FIG. 1. At the center of the tank bottom, a round rod is installed to activate stirring. The distance between this round rod and the impeller is 4mm, and the diameter of the impeller used in the experiment is 120mm, and it is HE-3 type.

탱크 상부에 설치된 DMF유 저장탱크에는 질소가스가 1.9 bar 압력으로 가해지도록 되어 있다. DMF 유와 JetA1유 사이에는 얇은 격막판(rupture disc, 두께 500마이크로미터 가량)이 설치된다.The DMF oil storage tank installed at the top of the tank is designed to apply nitrogen gas at 1.9 bar pressure. A thin rupture disc (around 500 micrometers thick) is installed between the DMF oil and JetA1 oil.

이 얇은 격막판은 DMF유 저장탱크 상부로부터 가해지는 질소가스의 압력에 의하여 순간적으로 파열되도록 되어 있다.This thin diaphragm is to burst instantly by the pressure of nitrogen gas applied from the top of the DMF oil storage tank.

과도상태는 질소가스통 출구에 설치된 전자밸브의 순간적인 개방으로 시작된다. The transient begins with the momentary opening of the solenoid valve installed at the outlet of the nitrogen gas cylinder.

도 2는 전체적인 실험장치를 나타낸다. DMF유의 JetA1 유와의 과도혼합 상태를 가시화하기 위하여 DMF 유에는 Rhodamin B 용액을 미량(4그램) 착색시켰다. 착색된 DMF 유는 진분홍색을 띤다.2 shows the overall experimental apparatus. To visualize the overmixed state of DMF oil with JetA1 oil, DMF oil was stained with trace amounts (4 grams) of Rhodamin B solution. Colored DMF oils are dark pink in colour.

진봉홍색의 DMF 유의 과도혼합 상태의 가시화를 위한 광원으로서 LCD 모니터를 원통의 최외각 표면에서부터 약 150mm 떨어진 곳에 설치하여 사용하되, 광원에 의하여 가시화된 혼합 유동장의 영상을 기록하기 위하여 도 2와 같이 캠코드 카메라의 반대쪽에 설치한다.
As a light source for visualizing the mixed state of deep red DMF oil, an LCD monitor is used at a distance of about 150 mm from the outermost surface of the cylinder, and is used to record an image of the mixed flow field visualized by the light source. Install on the other side of the camera.

LCD 모니터 외의 빛의 영향을 없애기 위하여 암막실에서 실험이 수행됨이 바람직하다. DMF 유의 농도에 따른 색상 변화를 기록하기 위하여 사용된 캠코더 카메라의 프레임수는 60fps(frame per second)이며, 얻어진 캠코더 영상을 이용하여 호스트 컴퓨터상에서 색상정보를 정량화하였다.
In order to eliminate the influence of light other than the LCD monitor, the experiment is preferably performed in a dark room. The frame rate of the camcorder camera used to record the color change according to the DMF significance concentration was 60 fps (frame per second), and the color information was quantified on the host computer using the obtained camcorder image.

표 1은 혼합 실험에 사용된 2가지 연료유의 물성을 나타낸다. 한편, 본 발명에서는 레이저의 2차원 단면 광원을 이용하여 단면상의 확산과정을 정량화하는 것과 달리, 도 2에서 보는 바와 같이, LCD 모니터의 광원에 의하여 가시화된 필드의 깊이(depth of field) 방향 전체에 대한 가시화결과를 정량화하는데 초점을 맞춘다. 이는, 혼합유동장은 원통형 탱크 내에서 교반기가 이미 700rpm 으로 회전하고 있는 정상상태 (steady state) 유동장인 관계로 혼합되는 과정이 축대칭으로 볼 수 있기 때문이다.
Table 1 shows the physical properties of the two fuel oils used in the mixing experiment. On the other hand, in the present invention, unlike the quantification of the diffusion process on the cross-section using a two-dimensional cross-sectional light source of the laser, as shown in Figure 2, the entire depth of field direction visible by the light source of the LCD monitor Focus on quantifying the visualization results. This is because the mixing flow field can be viewed as axisymmetric because the mixing process is a steady state flow field in which the stirrer is already rotating at 700 rpm in the cylindrical tank.

오일명(fuel oil name)Fuel oil name 밀도(density(

Figure 112012072822884-pat00001
))Density (
Figure 112012072822884-pat00001
)) 점도(viscosity(cp))
Viscosity (cp)
Jet A1Jet A1 808808 1.313
1.313
DMFDMF 944944 0.92
0.92

2.실험방법2.Experimental Method

실험은 크게 두가지 순서로 진행한다. The experiment proceeds in two main ways.

먼저 DMF 유의 혼합농도에 따른 색상 변화를 정량화 하는 교정실험 (clor to concentration calibration)을 실시하며, 이어서 격막판의 파열을 통한 과도혼합 실험을 실시하였다. First, a clinic to concentration calibration was performed to quantify the color change according to the mixed concentration of DMF oil, followed by an overmixing experiment by rupture of the diaphragm.

교정실험에서는 DMF유의 농도에 다른 색깔의 변화를 전술한 캠코더 영상으로 저장하였고, 이 영상을 3원색(R: red, G: green, B: blue) 영상으로 분리하였으며, R, G, B 각각의 영상값은 픽셀당 8비트의 칼러 정보를 가지므로 0~256 사이의 값을 가지게 된다. 이들 값을 이용하여 색상(H: hue), 채도(S: saturation), 밝기(I: intensity)의 값을 각각 구하였다.
In the calibration experiment, the color change of the DMF oil was stored as the camcorder image described above, and the image was separated into three primary colors (R: red, G: green, and B: blue). The video value has 8 bits of color information per pixel, so it has a value between 0 and 256. Using these values, the values of hue (H: hue), saturation (S: saturation), and brightness (I: intensity) were obtained, respectively.

가시화를 위하여 사용된 LCD모니터의 빛은 교반기 탱크의 상부와 하부 그리고 좌우전후로 반사광이 균일하지 않는 관계로 동일한 농도라 할지라도 탱크의 위치별로 색의 정보(R, G, B, H, S, I)가 다르게 나게 되므로 색과 농도의 관계 (color-to-concentration calibration)는 비선형성을 가지게 된다. 따라서 본 발명에서는 색-농도 정량화를 위하여 비선형성 맵핑(mapping)에 우수한 성능을 지닌 신경망(neural network)을 이용하였다.
The LCD monitor's light used for visualization is the color information of each tank location (R, G, B, H, S, I) even though the concentration is the same because the reflected light is not uniform in the upper and lower parts of the stirrer tank and from side to side. ), The color-to-concentration calibration is nonlinear. Therefore, in the present invention, a neural network having excellent performance in nonlinear mapping is used for color-concentration quantification.

(1) 교정 실험(1) calibration experiment

교정 실험에서는 DMF의 농도에 따른 색의 변화 관계를 얻어낸다. 유리재질의 원통 내부에 JetA1유 24.9

Figure 112012072822884-pat00002
를 가득 채우고 DMF를 0 vol%(부피농도)부터 2vol%씩 증가시키며 50 vol%까지 변화시켜 가면서 캠코드 영상을 기록하였으며, 54 vol%부터는 4vol%씩 증가시켜가면서 100vol%까지의 캠코드 영상을 기록하였다. 이러한 방식으로 총 30개의 색-농도 관계를 나타내는 영상을 얻었다. In the calibration experiment, the relationship between the change of color according to the concentration of DMF is obtained. JetA1 oil 24.9 inside the glass cylinder
Figure 112012072822884-pat00002
The camcode image was recorded by changing the DMF from 0 vol% (volume concentration) to 2 vol% and increasing to 50 vol%, and the camcode image was recorded up to 100 vol% from 54 vol% to 4 vol%. . In this way, a total of 30 color-density images were obtained.

도 3은 색-농도 관계를 얻기 위한 교정실험 영상을 나타낸다. 탱크내의 모든 영역에서 DMF유가 JetA1유에 균일하게 혼합되도록 임펠러를 장시간(30초 이상) 700rpm으로 교반시켰다. 각 농도별 영상은 탱크내 혼합상태가 균일상태로 판단되는 시점에서부터 약 5초간 총 200장의 영상을 평균한 영상을 교정용 영상으로 사용하였다. 균일상태의 판단기준은 탱크내의 각 위치별 색의 정보를 비교하여 차이를 보이지 않을 때를 균일한 것으로 간주하였다. 총 200장의 평균영상의 색의 정보(R, G, B, H, S, I)를 아래와 같은 신경망 방법에 의한 색-농도 관계의 입력 자료로 활용할 수 있다.
3 shows a calibration experiment image for obtaining a color-concentration relationship. The impeller was stirred at 700 rpm for a long time (30 seconds or more) so that DMF oil was uniformly mixed with JetA1 oil in all regions in the tank. The images for each concentration were used as calibration images using an average of 200 images for about 5 seconds from the time when the mixed state in the tank was judged to be uniform. The criterion of uniformity was considered to be uniform when no difference was found by comparing the color information of each position in the tank. Color information (R, G, B, H, S, I) of 200 average images in total can be used as input data of color-concentration relationship by neural network method as follows.

(2) 신경망을 이용한 색-농도 정량화(2) color-concentration quantification using neural networks

전술한 바와 같이 동일한 DMF유 농도라 할지라도 탱크의 위치별로 색의 정보(R, G, B, H, S, I)가 다를 수 있는 이유로, 색과 농도의 관계는 비선형성을 가지게 된다. 비선형성을 지닌 색-농도 관계에 대하여 정량적 평가를 위하여 비선형성 맵핑(mapping)에 많이 이용되는 신경망(neural network)을 이용함이 바람직하다.
As described above, even though the same DMF oil concentration may be different in color information (R, G, B, H, S, I) for each position of the tank, the relationship between the color and the concentration has nonlinearity. In order to quantitatively evaluate the color-concentration relationship with nonlinearity, it is preferable to use a neural network which is widely used for nonlinear mapping.

도 4는 본 발명에서의 신경망을 나타낸다. 신경망은 입력층, 중간층, 출력층으로 구성되어 있으며 입력층에는 총 8개의 정보(R, G, B, H, S, I 및 영상에서의 위치 X, Y)가 입력되고 중간층은 20개, 출력층은 1개로 구성하였다. 즉, 입력층은 8개의 뉴런(neuron), 중간층은 20개의 뉴런, 출력층은 1개의 뉴런으로 구성하였다. 이하에 색과 농도 관계를 구하기 위하여 적용된 신경망의 계산과정을 기술한다. 각 뉴런은 다른 뉴런으로부터 신호를 받아들이는 형태의 모델로 표현될 수 있는데 그 관계식은 아래 식과 같이 나타낼 수 있다.
4 shows a neural network in the present invention. The neural network is composed of input layer, middle layer, and output layer. A total of eight pieces of information (R, G, B, H, S, I and positions X and Y in the image) are input, and the middle layer is 20, and the output layer is It consisted of one. That is, the input layer is composed of 8 neurons, the middle layer is 20 neurons, and the output layer is composed of 1 neuron. The following describes the calculation process of the neural network applied to obtain the relationship between color and density. Each neuron can be represented as a model that accepts signals from other neurons. The relation can be expressed as

Figure 112012072822884-pat00003
Figure 112012072822884-pat00003

여기서,

Figure 112012072822884-pat00004
는 결합계수, bias는 각 뉴런에 주어지는 오차값을 나타낸다. 각 뉴런(neuron)의 출력값에 대하여 연결망값(net value)에 신경망의 임계 함수적인 동작을 잘 표현할 뿐만 아니라 미분가능하고 수학적으로 편리한 특성을 가지고 있는 것으로 알려져 있는 수학식(2)와 같은 시그모이드함수(Sigmoid function)9)를 사용하여 구하였다.
here,
Figure 112012072822884-pat00004
Where is the coupling coefficient and bias is the error value given to each neuron. A sigmoid such as Equation (2), which is known to not only express the critical functional operation of the neural network at the net value for the output value of each neuron, but also has differentiable and mathematically convenient characteristics. Sigmoid function 9 was used.

Figure 112012072822884-pat00005
Figure 112012072822884-pat00005

여기서 a, b는 임의의 상수인데 본 발명에서는 학습의 포화(saturation)구간에서의 계산능력을 향상시키기 위하여 도 5와 같이 출력값에 바이어스(0.166666)를 둔 형태의 함수를 사용하였다.
Here, a and b are arbitrary constants. In the present invention, a function having a bias (0.166666) in the output value is used as shown in FIG. 5 to improve the computational power in the saturation period of learning.

신경망은 반복학습에 의해서 원하는 지식을 습득하는 것인데, 본 발명에서는 학습 오차가 원하는 수준으로 감소할 때까지 결합하중 (connection weight)과 바이어스(bias)를 조정하는 방식인 오류 역전파 알고리즘 (back-propagation algorithm: 이하 BP법)을 사용하였다.
The neural network acquires the desired knowledge by repetitive learning. In the present invention, the error back-propagation algorithm is a method of adjusting the connection weight and bias until the learning error is reduced to a desired level. algorithm: The following BP method) was used.

수학식(3)은 입력층에서의 입력데이터(

Figure 112012072822884-pat00006
, i=1~8)와 결합하중(v) 및 바이어스(
Figure 112012072822884-pat00007
)의 합을 나타낸 것이며, 이를 시그모이드 함수로 전이하여 수학식(4)와 같이 중간층에서의 출력데이터가 구해진다. Equation (3) represents the input data in the input layer (
Figure 112012072822884-pat00006
, i = 1 to 8) and combined load (v) and bias (
Figure 112012072822884-pat00007
) Is converted into a sigmoid function, and the output data in the intermediate layer is obtained as shown in Equation (4).

다음으로 중간층의 출력(y)과 결합하중(w) 및 바이어스(

Figure 112012072822884-pat00008
)의 합으로 되는 수학식 (5)가 재차 시그모이드 함수로 전이되어 수학식(6)으로 표현된 출력층에서의 출력데이터(z)가 구해지게 된다.
Next, the output (y) and the combined load (w) and bias (
Figure 112012072822884-pat00008
Equation (5), which is the sum of N, is transferred to the sigmoid function again to obtain the output data z in the output layer represented by Equation (6).

마지막으로 수학식 (7)과 같이 표현될 수 있는 출력데이터와 원하는 출력데이터 (t: teaching)와의 오차가 감소되도록 입력층과 중간층, 중간층과 출력층사이의 결합하중(

Figure 112012072822884-pat00009
) 및 바이어스계수(
Figure 112012072822884-pat00010
)를 수학식(8)과 같이 갱신하여 반복계산을 수행하면서 오차가 가장 작은 최적화된 결합하중과 바이어스가 구해지면 학습을 종료시키게 된다. Finally, the combined load between the input layer and the middle layer, the middle layer and the output layer so that the error between the output data that can be expressed as shown in Equation (7) and the desired output data (t: teaching) is reduced (
Figure 112012072822884-pat00009
) And bias coefficient (
Figure 112012072822884-pat00010
) Is updated as shown in Equation (8), and the learning is terminated when the optimized combined load and bias having the smallest error are found.

Figure 112012072822884-pat00011
Figure 112012072822884-pat00011

(3) 과도 혼합 실험(3) transient mixing experiment

과도(transient) 혼합 실험을 위하여 얇은 격막(rupture disc)를 파열시킨 순간부터의 DMF유가 JetA1유에 혼합과정을 캠코드 카메라로 영상화하였다. 유리재질의 원통내부에 JetA1유 22.2

Figure 112012072822884-pat00012
를 가득 담은 상태에서, 도 1에 나와 있는 바와 같이 교반용 임펠러를 700rpm으로 회전시켰다. For the transient mixing experiments, the DMF oil from the moment of rupture of the thin rupture disc was imaged with a Camcode camera on the JetA1 oil. JetA1 oil 22.2 inside the glass cylinder
Figure 112012072822884-pat00012
In the state filled with, the stirring impeller was rotated at 700 rpm as shown in FIG.

임펠러의 회전중에 DMF유가 들어 있는 상부탱크를 1.9bar의 질소가스로 가압함으로써 격막을 파열시켰다. 상부탱크에는 DMF유가 3.75

Figure 112012072822884-pat00013
(14.5vol%의 농도)가 들어 있으며 격막이 파열되는 순간부터 JetA1유와 혼합되기 시작한다. During the rotation of the impeller, the diaphragm was ruptured by pressurizing the upper tank containing DMF oil with 1.9 bar of nitrogen gas. The upper tank has DMF oil 3.75
Figure 112012072822884-pat00013
(Concentration of 14.5 vol%) and begin to mix with JetA1 oil from the moment the diaphragm ruptures.

본 발명의 실험에서는 가압으로 인한 파열은 격막의 특성상 2번에 걸쳐 이루어졌으며 초기 일부파열(1차 파열)과 나중의 전부 파열(2차 파열)과의 시간차이는 3.34s 였다. In the experiment of the present invention, the rupture due to the pressurization was performed twice due to the characteristics of the diaphragm, and the time difference between the initial partial rupture (primary rupture) and the later all rupture (secondary rupture) was 3.34 s.

도 6은 격막이 파열된 순간부터 DMF유가 JetA1유에 혼합되어 가는 과도 혼합상태의 시간연속의 영상을 나타낸다. 이 영상에 대하여 앞서 교정실험에서 구한 색-농도 교정데이터를 이용하여 실시간의 농도변화를 구하였다.
FIG. 6 shows a time-continuous image of a transient mixing state in which DMF oil is mixed with JetA1 oil from the moment when the diaphragm ruptures. For this image, the concentration change in real time was obtained using the color-density calibration data obtained in the calibration experiment.

6. 실험결과6. Experimental Results

도 7은 격막(rupture disc)을 파열시켜 상부탱크에 들어 있던 3.75

Figure 112012072822884-pat00014
(14.5vol%의 농도에 상당)의 DMF유가 교반탱크로 유입되기 된 시점으로부터 1초 후의 영상이며, 이 영상에 대하여 앞에서 기술한 신경망을 이용한 색-농도 교정데이터를 이용하여 얻어낸 농도 분석 결과를 도 8에 나타내었다. 가로축은 DMF유의 농도를 나타내고 임펠러의 하단부 위치를 Y=0mm로 하여 교반기 탱크바닥까지의 깊이 (mm)를 나타낸다.
Fig. 7 shows the 3.75 rupture of the rupture disc, which was in the upper tank.
Figure 112012072822884-pat00014
This image is 1 second after the DMF oil (corresponding to the concentration of 14.5 vol%) flows into the stirring tank. The results of the concentration analysis obtained using the color-concentration correction data using the neural network described above are shown. 8 is shown. The horizontal axis represents the concentration of the DMF oil and the depth (mm) to the bottom of the stirrer tank with the lower position of the impeller as Y = 0 mm.

도 8의 그래프는 도 7에 나와 있듯이 교반기탱크 중심으로부터 반경방향 위치가 각각 32

Figure 112012072822884-pat00015
, 76
Figure 112012072822884-pat00016
, 121
Figure 112012072822884-pat00017
위치에서의 수직선상의 농도변화를 나타내는데 격막파열 시점에서 1초 후의 농도 분포를 나타낸다. 그림으로부터 교반탱크의 상단부, 즉 DMF가 들어 있었던 상부탱크의 바로 아래에는 X위치에 상관없이 약 5vol%이상의 DMF유가 존재하고 있음을 알 수 있다. 교반기탱크 아래쪽에는 DMF유의 농도가 2vol% 미만으로 낮음을 알 수 있다.
As shown in FIG. 8, the graphs of FIG. 8 are respectively 32 in radial positions from the center of the agitator tank.
Figure 112012072822884-pat00015
, 76
Figure 112012072822884-pat00016
, 121
Figure 112012072822884-pat00017
It shows the concentration change on the vertical line at the position, which shows the concentration distribution 1 second after the time of diaphragm rupture. From the figure, it can be seen that there is more than about 5 vol% of DMF oil at the upper end of the stirring tank, that is, directly below the upper tank containing the DMF, regardless of the X position. Below the stirrer tank it can be seen that the concentration of DMF oil is low, less than 2vol%.

특히 회전 중심축 수직선상(X=-32mm) Y=-80mm근처에서는 DMF유의 농도가 갑자기 높았다가 낮아지는 경향을 알 수 있는데 이는 임펠러에 의하여 유입된 DMF유가 격막파열 시점으로부터 1초 후에 이 지점(Y=-80mm)을 통과하고 있음을 의미한다. 세 위치(X축)상에서의 농도 변화를 보면 탱크중심축에 가까울수록 농도변화가 크게 변하는 것을 알 수 있다. 이는 탱크중심축 주변은 임펠러의 영향으로 농도의 변화 폭이 크며, 회전 중심축에서 멀어질수록 농도변화는 완만함을 의미한다.
In particular, near the vertical axis of rotation (X = -32mm) and Y = -80mm, the concentration of DMF oil is suddenly high and then decreases, which means that the DMF oil introduced by the impeller is 1 second after the diaphragm rupture. Y = -80mm). Looking at the concentration change on three positions (X-axis), the closer the tank center axis, the greater the change in concentration. This means that the change in concentration is large around the tank center axis due to the influence of the impeller, and the change in concentration is slower as it moves away from the center of rotation.

도 7에서의 수평선상에 대한 농도 변화를 알아보았다. 도 9는 도 7과 동일 시간 (파열 후 1초)의 영상을 나타내며, 이 영상을 이용하여 농도분포를 해석한 결과를 도 10에 나타내었다. 도 10은 임펠러의 하단부 위치 Y=0mm를 기준으로 12

Figure 112012072822884-pat00018
, 84
Figure 112012072822884-pat00019
, 153
Figure 112012072822884-pat00020
의 세 위치에서의 반경방향으로의 농도 변화를 나타낸다. 탱크 상부에 해당되는 (X=-12
Figure 112012072822884-pat00021
)에서의 농도는 약 5vol%로 수평방향으로 균일하게 분포되었으며 하부보다 농도가 높은 분포를 보였다.
The concentration change on the horizontal line in FIG. 7 was examined. FIG. 9 shows an image at the same time (1 second after rupture) as shown in FIG. 7, and the result of analyzing the concentration distribution using the image is shown in FIG. 10. 10 is based on the lower position Y = 0mm of the impeller 12
Figure 112012072822884-pat00018
, 84
Figure 112012072822884-pat00019
, 153
Figure 112012072822884-pat00020
The concentration change in the radial direction at three positions is shown. (X = -12 corresponding to the top of the tank
Figure 112012072822884-pat00021
) Concentration was about 5 vol% uniformly distributed in the horizontal direction, the concentration was higher than the lower portion.

아래로 내려 갈수록 농도는 낮아지며 Y=-84mm위치에서는 좌우가 심한 비대칭임을 알 수 있는데 이는 도 9의 색상변화가 큰 수평의 지점에서도 알 수 있듯이 격막판이 파열된 시점에서 1초 후에 임펠러를 상부 에서 내려온 DMF유가 이 지점을 통과하게 된다는 것으로 해석될 수 있다. 탱크의 하부(Y=-153

Figure 112012072822884-pat00022
)의 위치에서의 농도는 1vol% 전후로 매우 낮은 농도분포를 보였다.
As it goes down, the concentration decreases and the left and right are asymmetrically in the Y = -84mm position, which can be seen from the horizontal point where the color change of FIG. 9 is large. It can be interpreted that the lowered DMF oil passes through this point. Lower part of the tank (Y = -153
Figure 112012072822884-pat00022
At the position of), the concentration distribution was very low around 1 vol%.

한편 임펠러에서 가까운 Y=12

Figure 112012072822884-pat00023
에서의 수평선상의 농도변화는 반경방향으로 약 5vol%정도로 균일하게 나타남을 알 수 있는데, 이는 원래 교반기 탱크내부에 들어 있었던 JetA1유에 유입되는 DMF유(3.75
Figure 112012072822884-pat00024
)가 14.5vol%에 해당된다는 점을 고려하면 약 DMF유의 1/3(=5/14.5)의 즉 30%가 이 지역에 균일하게 혼합되어 있음을 의미한다.
Y = 12 close to the impeller
Figure 112012072822884-pat00023
It can be seen that the concentration change on the horizontal line in the surface is uniformly about 5 vol% in the radial direction, which is DMF oil (3.75)
Figure 112012072822884-pat00024
), Which is equivalent to 14.5 vol%, means that 1/3 of the DMF oil (= 5 / 14.5), or 30%, is uniformly mixed in this region.

도 11은 탱크의 중간 지점인 Y=84

Figure 112012072822884-pat00025
의 위치에서의 시간 변화(1, 4, 7, 10, 13초)에 따른 농도본포 변화를 나타낸다. 11 is the middle point of the tank, Y = 84
Figure 112012072822884-pat00025
It shows the change of concentration main with the change of time (1, 4, 7, 10, 13 seconds) at the position of.

격막이 파열된 시점으로부터 시간이 지날수록 농도 값은 커지고 10초 이후에는 약 13vol%의 농도가 수평방향으로 균일하게 분포하고 있음을 알 수 있는데, 이는 원래 투입된 DMF유의 량 14.5vol%에 근접하는 수치이며 DMF유의 90%가 JetA1에 혼합되었음을 의미한다. 10초와 13초에서의 농도분포를 보면 반경방향으로 균일하며 함을 알 수 있는데 이는 시간이 갈수록 균일한 혼합이 이루어지고 있음을 의미한다. 특히, 13초의 경우를 보면 원래의 DMF유의 량에 해당되는 14.5vol% 근처에서 농도분포를 보이고 있는 것으로 보아, DMF유와 JetA1유가 완전하게 혼합되기 위한 최소한의 시간은 13초임을 알 수 있었다.
As time passes from the time when the diaphragm ruptures, the concentration value increases and after 10 seconds, the concentration of about 13 vol% is uniformly distributed in the horizontal direction, which is close to 14.5 vol% of the DMF oil originally introduced. 90% of DMF oil is mixed in JetA1. The concentration distributions at 10 and 13 seconds show that they are uniform in the radial direction, which means that uniform mixing occurs over time. In particular, the 13 second case shows a concentration distribution around 14.5 vol% corresponding to the amount of the original DMF oil, indicating that the minimum time for the complete mixing of the DMF and JetA1 oils is 13 seconds.

4초에서의 DMF유 농도분포를 보면 수평방향으로 균일한 분포를 보이고 있음을 알 수 있는데, 이 분포는 탱크중간 지점에서의 분포라는 점을 감안하면 4초 전후에서부터 DMF유가 JetA1유와 골고루 혼합되기 시작하여 그 이후 완전한 혼합이 되는 시점인 13초까지의 시간인 약 9초간의 시간이 필요함을 알 수 있다. 이는 DMF유와 JetA1유가 혼합이 되기 위해서는 임펠러와 같은 기구로 강제적 혼합이 필요함을 시사하며 임펠러의 혼합성능에 따라 혼합시간을 단축시킬 수 있음을 의미한다.
The concentration distribution of DMF oil at 4 seconds shows a uniform distribution in the horizontal direction. Considering that the distribution is at the middle point of the tank, the DMF oil is evenly mixed with JetA1 oil from about 4 seconds. We can see that it takes about 9 seconds to start and then 13 seconds, the point of complete mixing. This suggests that compulsory mixing is necessary with an impeller-like mechanism in order to mix DMF oil and JetA1 oil, which means that the mixing time can be shortened according to the mixing performance of the impeller.

이종액체의 과도 혼합 상태를 정량적으로 평가할 수 있는 가시화기술을 이용한 농도장 측정기법을 구축하였으며, 이를 DMF유와 JetA1유와의 과도 혼합 농도장 측정에 적용하는 과정에서 다음과 같은 결과를 얻었다. DMF유의 색상정보(R, G, B, H, S, I)와 탱크내 위치(X, Y)정보를 이용한 신경망 기반의 색상-농도 교정기법을 구축함으로써 동일한 농도장임에도 실험환경에 따른 가시광원의 색상영향을 고려할 수 있는 농도장 측정기법을 구축하였다.
A concentration field measurement technique was established using visualization techniques to quantitatively evaluate the transient mixing state of heterogeneous liquids. The following results were obtained in the process of applying it to the transient mixing concentration field measurement between DMF oil and JetA1 oil. Neural network-based color-concentration correction method using color information (R, G, B, H, S, I) of DMF oil and position (X, Y) in tank, and visible light source according to experimental environment even at the same concentration field A density field measurement technique was constructed to consider the color effects of

격막이 파열된 시점으로부터 시간의 변화에 따른 탱크내의 DMF유의 농도분포 변화를 측정한 결과 DMF유가 JetA1유에 완전하게 혼합되기까지의 시간이 약 13초인 것으로 나타났다. As a result of measuring the change in concentration distribution of DMF oil in the tank with the change of time from the time of rupture of the diaphragm, it was found that the time until the DMF oil was completely mixed with JetA1 oil was about 13 seconds.

또한 DMF유가 탱크내에서 JetA1유와 균일하게 혼합되기 시작하는 시간은 격막이 파열된 시점에서부터 약 4초 정도인 것으로 나타났으며, 이후 완전하게 혼합이 되기 위해서는 약 9초의 시간이 필요한 것으로 나타났다. 이는 혼합성능을 향상시키기 위해 사용된 임펠러의 혼합특성을 고려하여야 함을 의미한다. In addition, the time when DMF oil started to be uniformly mixed with JetA1 oil in the tank was about 4 seconds from the time when the diaphragm was ruptured, and after that, about 9 seconds were required for complete mixing. This means that the mixing characteristics of the impeller used to improve the mixing performance should be considered.

Claims (2)

두 종류의 오일이 혼합되는 중 농도 변화를 색상에 의하여 측정하되, 신경망을 이용하여, 이종 연료유 과도 혼합농도분포를 측정하는 방법에 있어서, 제 1 오일(10)과 제2 오일(20)을, 각 농도별로 균일하게 혼합시켜, 각 농도에 따른 카메라 영상의 좌표위치(픽셀단위)별 색 정보(R,G,B,H,S,I)를 획득하는 단계(1단계);와, 제 1 오일과 제 2 오일을 급격하게 혼합하여 관찰되는 영상정보를 시간별로 캡쳐하는 단계(2단계);와 상기 1단계와 2단계의 색 정보 및 영상정보를 신경망 적용 방법에 따라 연산처리하여 제1, 2 오일의 혼합농도를 위치별, 시간별로 측정하는 단계(3단계)를 포함하되,
상기 1단계에서는, 제1오일의 제2오일과의 혼합농도에 따른 색의 변화 관계를 얻어내기 위하여, 색과 농도 관계를 보이는 다수의 영상을 캡처하되, 혼합오일이 담겨진 탱크내의 모든 영역에서 균일하게 오일이 혼합되도록 하여, 각 농도별 영상은 탱크내 혼합상태가 균일상태로 판단되는 시점에서부터 일정시간 다수의 영상을 평균한 영상을 교정용 영상으로 사용하며, 상기 3 단계에서는, 관찰되는 영상의 색-농도 관계에 대하여 정량적 평가를 위하여 신경망(neural network)을 이용하되, 상기 신경망은 입력층, 다수의 중간층, 하나의 출력층이 각각의 뉴런으로 구성되며, 입력층에는 8개의 정보(R, G, B, H, S, I 및 영상에서의 위치 X, Y)가 입력되고, 신경망의 뉴런은 다른 뉴런으로부터 신호를 받아들이는 형태이며 식 1로 표현되며,
Figure 112012072822884-pat00026
(1) (
Figure 112012072822884-pat00027
는 결합계수, bias는 각 뉴런에 주어지는 오차값)
각 뉴런(neuron)의 출력값에 대하여 시그모이드함수(식 2, Sigmoid function)를 사용하되, 학습의 포화(saturation)구간에서의 계산능력을 향상시키기 위하여 출력값에 바이어스를 두는 함수를 사용하며,
Figure 112012072822884-pat00028
(2)
입력층에서의 입력데이터(
Figure 112012072822884-pat00029
, i=1~8)와 결합하중(v) 및 바이어스(
Figure 112012072822884-pat00030
)의 합을 나타낸 후(식 3), 이를 상기 시그모이드 함수로 전이하여 중간층에서의 출력데이터를 구한 뒤(식 4),
Figure 112012072822884-pat00031

중간층의 출력(y)과 결합하중(w) 및 바이어스(
Figure 112012072822884-pat00032
)의 합으로 되는 식 5의 결과값이 재차 시그모이드 함수로 전이되어, 식 6에 의해 표현되는 출력층에서 출력데이터(z)가 구해지게 되며, 식 (7)로 표현되는 출력데이터와 원하는 출력데이터와의 오차가 감소되도록 입력층과 중간층, 중간층과 출력층사이의 결합하중(
Figure 112012072822884-pat00033
) 및 바이어스계수(
Figure 112012072822884-pat00034
)를, 식(8)의 방법으로 갱신하여 반복계산을 수행하되, 오차가 가장 작은 최적화된 결합하중과 바이어스가 구해지면 반복을 종료시키게 됨을 특징으로 하는, 정량적 유동가시화 기술을 이용한 이종 연료유 과도 혼합농도 분포 측정방법.
In the method of measuring the concentration change of the two oils are mixed by color, but using a neural network, to measure the heterogeneous fuel oil excessive mixed concentration distribution, the first oil (10) and the second oil (20) Acquiring color information (R, G, B, H, S, I) by coordinate position (pixel unit) of the camera image according to each density by uniformly mixing each density (step 1 ); Capturing the image information observed by rapidly mixing the first oil and the second oil according to time ( step 2 ); and calculating and processing the color information and the image information of the first and second steps according to a neural network application method. Including the step 2 ( step 3 ) of measuring the mixing concentration of the oil by location and time,
In the first step , in order to obtain a change in color according to the mixing concentration of the first oil and the second oil, a plurality of images showing the color and the concentration relationship are captured, but uniform in all regions of the tank containing the mixed oil. as to ensure that the oil is mixed, in the respective concentrations image uses an image the average for a predetermined time a plurality of images from the time it is determined that the mixing conditions tank to the uniform state in the calibration image for the third step, the observed image A neural network is used for the quantitative evaluation of the color-concentration relationship, wherein the neural network includes an input layer, a plurality of intermediate layers, and an output layer composed of neurons. , B, H, S, I and positions X, Y) in the image are input, and neurons in the neural network receive signals from other neurons and are represented by Equation 1,
Figure 112012072822884-pat00026
(One) (
Figure 112012072822884-pat00027
Is the coupling coefficient and bias is the error value given to each neuron)
Sigmoid function (Equation 2) is used for the output value of each neuron, but a function that biases the output value is used to improve the computational power in the saturation interval of learning.
Figure 112012072822884-pat00028
(2)
Input data in the input layer (
Figure 112012072822884-pat00029
, i = 1 to 8) and combined load (v) and bias (
Figure 112012072822884-pat00030
After the summation of Eq. (Eq. 3), it is transferred to the sigmoid function to obtain the output data in the intermediate layer (Eq. 4),
Figure 112012072822884-pat00031

Output (y) and coupling load (w) and bias (
Figure 112012072822884-pat00032
The resulting value of Equation 5, which is the sum of N, is transferred to the sigmoid function again, and the output data z is obtained from the output layer represented by Equation 6, and the output data and the desired output represented by Equation (7) Combined load between input and middle layers, middle and output layers to reduce error from data (
Figure 112012072822884-pat00033
) And bias coefficient (
Figure 112012072822884-pat00034
) Is updated by the method of Equation (8), and the repetition calculation is performed, but the repetition is terminated when the optimized coupling load and bias having the smallest error are obtained. The heterogeneous fuel oil transient using quantitative flow visualization technology Mixed concentration distribution measurement method.
청구항 1에 있어서,
상기 1,2 오일을 혼합하기 위한 실험장치는,
제1 오일이 제2 오일 상부로 낙하하도록 형성되되, 급격하게 혼합되도록 격막판에 의하여 분리되어 있다가 제 1오일이 소정의 압력을 받은 직후 상기 격막판이 순간적으로 파열되도록 형성되며,제 1,2 오일의 과도(transient) 혼합 상태를 가시화하기 위하여 오일을 착색하며,
과도(transient) 혼합 상태의 가시화를 위한 광원으로 LCD 모니터를 사용하되, 상기 LCD 모니터를 제2 오일 탱크 후면으로부터 소정의 거리에 이격 설치하고, 광원인 LCD 모니터에 의하여 가시화된 혼합 유동장의 영상을 기록하기 위하여 LCD 모니터는 카메라의 반대쪽에 설치하며,
LCD 모니터를 광원으로 하여 가시화된 필드의 깊이(depth of field) 방향 전체에 대한 가시화결과를 정량화함을 특징으로 하는,
정량적 유동가시화 기술을 이용한 이종 연료유 과도 혼합농도 분포 측정방법.



The method according to claim 1,
Experimental apparatus for mixing the 1,2 oil,
The first oil is formed to fall to the upper portion of the second oil, is separated by the diaphragm so as to be rapidly mixed, and the diaphragm is instantaneously ruptured immediately after the first oil receives a predetermined pressure, 2 color the oil to visualize the transient mixing of the oil,
An LCD monitor is used as a light source for visualizing a transient mixed state, and the LCD monitor is installed at a predetermined distance from the rear surface of the second oil tank, and an image of the mixed flow field visualized by the LCD monitor as a light source is recorded. LCD monitor is installed on the opposite side of the camera.
Characterized by quantifying the visualization result over the entire depth of field direction by using the LCD monitor as a light source.
A method for measuring the heterogeneous concentration distribution of heterogeneous fuel oils using quantitative flow visualization.



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