LU508134B1 - Method and system for analyzing water hammer caused by stagnant gas by coupling real gas characteristics with clsvo - Google Patents

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Dongfeng Li
Yuzhou Zhang
Jianyong Hu
Zhenzhu Meng
Chengju Shan
Dan Liu
Yu Zhou
Jiachun Liu
Hong Liu
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Univ Zhejiang Water Resources & Electric Power
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Claims (10)

BL-5904 - LUDUB134 REVENDICATIONS :
1. Une méthode d’analyse des coups de bélier stagnants qui associe les propriétés réelles du gaz à la CLSVOF se caractérise par comprenant: l’image de distribution aléatoire du groupe de bulles dans le pipeline a été collectée, et la distribution aléatoire du groupe de bulles en temps réel a été calculée en fonction de l’image prétraitée ; couplage VOF et Level Set pour construire un modèle CLSVOF permettant de résoudre l’interface d’écoulement diphasique incompressible ; le modèle CLSVOF a été utilisé pour calculer la position de l’interface et les informations de fraction volumique de différentes phases dans chaque unité spatiale sous distribution aléatoire ; sur la base de la distribution aléatoire des groupes de bulles, des caractéristiques des gaz et des informations sur la position de l’interface et la fraction volumique des différentes phases dans chaque unité d’espace sous distribution aléatoire, le modèle d’analyse des coups de bélier stagnants a été construit ; le modèle d’analyse des coups de bélier stagnants a été optimisé par le coefficient de compensation temporelle ; la prédiction et l’analyse en temps réel du phénomène des coups de bélier stagnants sont effectuées grâce au modèle optimisé d’analyse des coups de bélier stagnants.
2. Procédé d’analyse par coups de bélier stagnants des caractéristiques réelles du gaz et du CLSVOF selon la revendication 1, se caractérise par l’image de distribution aléatoire du groupe de bulles dans la canalisation est collectée, et le prétraitement comprenant : l’utilisation d’un dispositif de caméra à grande vitesse pour prendre une prise de vue vidéo de la distribution du groupe de bulles irrégulières en temps réel dans la canalisation à travers une fenêtre visuelle ; la vidéo capturée est traitée par extraction d’images en temps réel et réduction du bruit en fonction de la série chronologique, et la zone d’étirement de la forme est sélectionnée pour obtenir l’image du groupe de bulles en temps réel.
BL-5904
3. Procédé d’analyse par coup de bélier à gaz stagnant pour faire apparaître les 136 caractéristiques réelles du gaz et CLSWOF selon la revendication 1, se caractérise par la distribution aléatoire du groupe de bulles en temps réel calculée selon l’image prétraitée comprenant : l’image du groupe de bulles en temps réel a été prise pour obtenir l’image du groupe de bulles en temps réel ; les coordonnées centroïdes de chaque bulle irrégulière dans le groupe de bulles en temps réel ont été extraites et les coordonnées ont été normalisées ; sur la base de la distribution spatiale du groupe de bulles et des coordonnées du centroïde normalisé, la méthode de la distance moyenne est utilisée pour juger de la première uniformité du mélange de bulles du groupe de bulles en temps réel.
4. Procédé d’analyse d’un coup de bélier à gaz stagnant selon la revendication 3 qui couple les caractéristiques réelles du gaz avec le CLSVOF, comprenant en outre : collecter des données sur le nombre ou la densité des bulles dans chaque zone du groupe de bulles en temps réel ; les données ont été ajustées au modèle de distribution de Poisson pour calculer l’incidence moyenne de la distribution de Poisson ; le test du chi carré a été utilisé pour tester la distribution de Poisson ajustée afin de vérifier si les données étaient conformes à l’hypothèse de la distribution de Poisson : la comparaison des modèles a été utilisée pour déterminer le degré de concordance entre la distribution de Poisson ajustée et les données observées, et la deuxième uniformité et la distribution de Poisson de la distribution de bulles ont été évaluées : le couplage de la première uniformité, de la seconde uniformité et de Poisson donne la distribution aléatoire du groupe de bulles en temps réel.
5. Procédé d’analyse par coup de bélier stagnatoire du couplage des propriétés réelles du gaz et du CLSWOF selon la revendication 1, se caractérise par le modèle CLSVOF pour résoudre l’interface de phase d’écoulement diphasique incompressible construit en couplant le VOF et l’ensemble de niveaux comprenant :
BL-5904 la fonction Level Set et la fonction VOF ont été initialisées respectivement ; 136 après l’initialisation, les champs de vitesse et de pression des fonctions sont mis à jour en résolvant l’équation de correction de pression et l’équation de quantité de mouvement ; après la mise a jour, il est résolu par la fonction de caractérisation de l’équation gouvernante du transport convectif ; en fonction des résultats de la solution, l’interface de phase a été reconstruite et la fonction Level Set a été initialisée à nouveau ; le modèle CLSVOF pour résoudre l’interface de phase d’écoulement diphasique incompressible est obtenu par itération cyclique.
6. Procédé d’analyse par coup de bélier de stagnation des propriétés réelles du gaz et CLSWOF selon la revendication 5, se caractérise par la reconstruction de l’interface de phase selon le résultat de la solution comprenant : selon les résultats de la solution, la fonction VOF discrète et la fonction Level Set continue sont obtenues : la méthode de reconstruction d’interface linéaire par morceaux est utilisée pour reconstruire l’interface, et l’interface est déplacée dans la direction normale pour correspondre au rapport de surface de la région liquide de l’unité avec la valeur de la fonction VOF, le flux de la fonction VOF entre les deux éléments adjacents est calculé, et la distance verticale entre le centre de l’élément et l’interface de phase est résolue de manière itérative par la méthode sécante ; l’interface de phase reconstruite est utilisée pour initialiser à nouveau la fonction Level Set en une fonction de distance.
7. Procédé d’analyse des coups de bélier à gaz stagnant pour faire remonter à la surface les caractéristiques réelles du gaz et le CLSWOF selon la revendication 5, se caractérise par la réinitialisation de la fonction Level Set comprenant: la détermination du symbole de fonction de l’ensemble de niveaux et la valeur de la fonction Level Set, le contrôle de la valeur de la fonction Level Set de chaque unité de calcul pour être la distance entre le centre de l’élément et le bord, la distance entre le centre de l’élément et le sommet de l’élément, Valeur minimale de la distance entre le
BL-5904 centre de l’élément et l’intersection de l’interface de phase avec le bord du maillage et 136 la distance entre le centre de l’élément et le point de projection de l’interface de phase.
8. Procédé d’analyse des coups de bélier à rétention de gaz couplant les caractéristiques réelles du gaz et CLSVOF selon la revendication 1, se caractérise par la construction du modèle d’analyse de coup de bélier à rétention de gaz comprenant : les données collectées dans le pipeline ont été prétraitées pour obtenir la distribution aléatoire des groupes de bulles, les caractéristiques des gaz, les positions d’interface et les informations sur les fractions volumiques des différentes phases dans chaque unité spatiale sous distribution aléatoire ; normaliser les données prétraitées et diviser l’ensemble de données; sur la base de l’ensemble de données divisé, un modèle d’analyse des coups de bélier stagnants basé sur un réseau neuronal récurrent a été construit et entraîné ; les données en temps réel dans le pipeline sont collectées en tant qu’échantillon à mesurer, et l’échantillon à tester est entré dans le modèle d’analyse des coups de bélier stagnants pour obtenir la valeur prédite de la position de l’interface et les informations de fraction volumique des différentes phases du pipeline au moment suivant.
9. Méthode d’analyse des coups de bélier stagnants pour faire remonter à la surface les caractéristiques réelles du gaz et le CLSWOF selon la revendication 1, se caractérise par le modèle d’analyse des coups de bélier à gaz stagnant optimisé par le coefficient de compensation temporelle comprenant : obtenir des informations temporelles selon la série chronologique selon la vidéo capturée ; les informations temporelles, le coefficient de compensation de température et le coefficient de compensation de la machine ont été obtenus et normalisés pour obtenir le groupe de valeurs propres ; sur la base du groupe de valeurs propres, le réseau neuronal flou pré-entraîné est utilisé pour calculer le coefficient de compensation temporelle ;
BL-5904 le coefficient de compensation temporelle a été utilisé pour optimiser l’unité de 136 mémoire et le poids du modèle d’analyse des coups de bélier stagnants.
10. Un système d’analyse des coups de bélier à gaz stagnant qui couple les propriétés réelles du gaz avec le CLSVOF et ses caractéristiques, comprenant: module d’acquisition : utilisé pour collecter des images distribuées de manière aléatoire de groupes de bulles dans les pipelines; module de prétraitement : utilisé pour le prétraitement, calcul de la distribution aléatoire des groupes de bulles en temps réel en fonction de l’image prétraitée; bloc de construction du modèle CLSVOF : utilisé pour coupler VOF et Level Set afin de construire un modèle CLSVOF pour résoudre l’interface de phase d’écoulement diphasique incompressible; module de calcul : utilisé pour calculer la position de l’interface et les informations de fraction volumique des différentes phases dans chaque unité spatiale sous distribution aléatoire grâce au modèle CLSVOF; bloc de construction du modèle analytique : il est utilisé pour construire un modèle d’analyse des coups de bélier stagnants basé sur la distribution aléatoire des groupes de bulles, les caractéristiques des gaz et les informations de position d’interface et de fraction volumique des différentes phases dans chaque unité d’espace sous distribution aléatoire ; module d’optimisation : utilisé pour optimiser le modèle d’analyse des coups de bélier stagnants par coefficient de compensation temporelle ; module de prédiction et d’analyse : Il est utilisé pour prédire et analyser le phénomène des coups de bélier stagnants en temps réel grâce au modèle d’analyse optimisé des coups de bélier stagnants.
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SUSSMAN MARK ET AL: "A Coupled Level Set and Volume-of-Fluid Method for Computing 3D and Axisymmetric Incompressible Two-Phase Flows", JOURNAL OF COMPUTATIONAL PHYSICS., vol. 162, no. 2, 1 August 2000 (2000-08-01), GB, pages 301 - 337, XP093245576, ISSN: 0021-9991, DOI: 10.1006/jcph.2000.6537 *
ZHANG YU ET AL: "Numerical investigation of water hammer effect in pipeline of NPP considering two-phase compressible flow", PROGRESS IN NUCLEAR ENERGY, PERGAMON PRESS, OXFORD, GB, vol. 150, 31 May 2022 (2022-05-31), XP087123442, ISSN: 0149-1970, [retrieved on 20220531], DOI: 10.1016/J.PNUCENE.2022.104287 *

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