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起伏振动状态下倾斜管内两相流多尺度熵分析

更新时间:2009-03-28

引 言

两相流现象广泛存在于石油、化工、核反应堆等领域[1],近年来海洋平台迅速发展,其在海洋中受自然条件影响会发生倾斜、摇摆、起伏振动等状况,这些附加运动会影响装置中两相流流动特性。如摇摆引起的附加惯性力会使气液两相流流型及摩擦阻力改变[2-7]。振动对环管内两相流影响研究发现,振动周期减小到一定值时,管内空泡份额和界面浓度等会发生明显变化[8]。Chen等[9]发现低频振动条件下气水两相流的空泡份额分布和流动结构将发生改变。已有研究表明振动状态下管内两相流流动特性与稳态下有一定区别[10],同时两相流内部流动结构的变化与差压波动联系密切[11]

差压信号测量是所有信号测试技术中最成熟技术之一[12],本实验选用差压信号作为分析流型动力学特征的信号。多尺度非线性分析方法在两相流中应用广泛,取得了较好的效果[13-23],自从Richman等[24]提出了样本熵(sample entropy, SampEn)概念,解决了近似熵依赖数据长度等问题。若对数据的分析仅限于某一尺度上,便难以全面刻画数据特征,多尺度下的特征可以获得更有价值的隐藏信息[25]。Costa 等[26]提出多尺度熵理论,并应用于心率变异性分析,发现多尺度熵(multiscale entropy, MSE)可以更好地解释不同病症的差别。郑桂波等[27]研究了垂直上升管的电导波动信号多尺度熵特征,得出多尺度非线性分析方法是理解与表征气液两相流动力学特性的有效途径。Zhou等[28]将多尺度熵应用于棒束通道差压信号分析,较好地揭示了流型动力学信息及辨识流型。周云龙等[29]使用多尺度熵对棒束通道差压信号进行分析,小尺度下的多尺度熵率对主要流型的识别率达到 100%,将多尺度熵和小波分析结合R/S分型分析两种方法进行对比发现后者可以揭示各尺度上流型的动力学特性,但不能对流型进行有效分类,所以多尺度熵分析方法在流型辨识方面更有优越性。侯延栋[30]使用多尺度熵及分层熵方法分析棒束通道差压波动数据,对比得出分层熵算法能揭示复杂信号内部特征,并有较好的鲁棒性。但对于棒束通道的泡状-搅混流和搅混流不能有效区分,在流型辨识方面效果不理想;多尺度熵可以在不同尺度上揭示不同流型的动力学复杂性,且较好地辨识了棒束内的4种典型流型,进一步证明多尺度熵在分析复杂时间序列时所特有的优越性。

(6)那管营心腹相待,也不忍撇也。单是小奶奶乔张做致,有些不尴尬,好生看不得。(明·陈忱《水浒后传》第4回)

综合考虑,本文使用多尺度样本熵方法对起伏振动状态下的差压波动数据分析,以揭示不同流型的动力学特性。

1 多尺度熵理论

多尺度熵即是将原始时间序列进行粗粒化处理,然后对各个尺度计算样本熵,具体算法如下[29-31]

(1)设长度为L的原始数据为{x(i):i=1,2,3,…,L}。

一直以来家庭都是我国老年人养老的责任主体和供给主体。新中国成立后,在倡导家庭照顾为主的基础上,国家推行的养老政策实际上具有社会福利和社会救助的双重特点,因而大多数社会老年人都不在国家责任的范围内。随着计划经济的终结,企业员工的养老问题被推向社会,而同时传统家庭养老模式开始弱化,政府自身无法面对汹涌而来的养老服务需求,于是国家开始着手社会福利改革,主要内容是推进福利机构的社会化[3]。总体来看,此阶段把解决老龄问题的视角由家庭逐步转向社会,这在方向上是正确的。但在没有形成市场、社会有效供给的局面时就过早地让渡、弱化了政府养老服务责任,收缩了福利能力,减少了部分养老福利的供给[6]。

(2)将原始数据进行粗粒化处理,构建长度为N=L/τ的序列

 

(2)珠状流的形成原因即是起伏振动条件下原本以块状形态存在的气相因振动而发生破裂,形成珠状或豆状气泡,分布在实验管路的中部或者上部,有的粘连在一起,有的以分散的单独气泡存在,随着气相流量的增加,管道中气柱逐渐增长,当达到一定程度时,振动不能够再使气块破裂,以此作为区分珠状流和起伏弹状流的标准。此时珠状流既有泡状流的随机性,又有一定的间歇性,但珠状气泡运动更偏向于随机,所以其整体熵值较高,介于泡状流和起伏弹状流之间,在较大尺度下接近于泡状流熵值,同时也有较大幅度的振荡。

 

(4)两个m维向量的距离定义为

(3)Lorenz 方程 dx/dt=σx+σy, dy/dt=rxyxz,dz/dt=bz+xy, 其中,σ=10,r=28,b=8/3。初值条件为x= 1, y=0, z=1。

 

(5)固定阈值 r,对于每一个 i统计距离小于r的个数,计算此个数占距离总数Nm的比值,定义为Ami(r),即

 

(6)对Ami(r)求均值可得

本次调查主要采用路线调查与典型调查相结合的方法。路线调查主要在保护区不同植被型、不同海拔梯度、不同生境类别选择适宜的路线进行调查,如海拔千米以上的有大吴地至桂和、桂和至马家坪、罗地至青石坑、马家坪至建魁岭的小路,海拔千米以下的有下车至龙龟、龙龟至坪水、青婆渡-林斜等林间小道;典型调查选择了太平僚、大斜、桂和、池家山等原生性风水林。此外对23个珍稀植物监测点样方内所有植物种类、区域内房前屋后绿化盆栽植物以及一些特殊生境等进行调查。在此基础上查阅相关文献资料,把近年发现的新种、在保护区的新分布、新记录种整理录入。

(1)泡状流中整体表现为液相连续,气相以弥散泡状的形式聚集在管道中上方,随着液相一起向前运动。由于振动作用导致气泡运动随机复杂,信号与随机信号相似,所以表现为较高熵值以及大尺度下的高幅振荡特征。

 

(7)增加维数至m+1,重复步骤(2)~步骤(6),得到 Aτm+1 (r,N)。

(8)计算样本熵

健全信息确保管理有序。健全完善全国党员信息管理系统,采集登记党员流入地点、就业岗位或创业情况、联系方式等信息,做到“数量清、结构清、人头清”。建立流动党员信息定期更新制度,基层党支部每季度对流动党员信息采集核对1次,动态掌握流动党员数量和流向情况。拓宽渠道增强归宿感,聚焦打造流动党员“暖心娘家”,加强12371专线服务管理,及时为流动党员答疑解惑,提供组织关系接转、就业创业等政策咨询服务,并帮助解决实际困难。畅叙乡情点燃贡献激情,利用春节返乡时机,分层召开流动党员座谈会,在掌握流动党员思想状况的同时,充分搜集县外人脉、商机等信息,助力乡村发展振兴,为家乡发展建言献策。

(9)计算粗粒化后每个尺度τ对应的序列的样本熵值,即得到多尺度熵,上述计算过程中,根据资料及相关文献中的取值,维数m取2,阈值r取原始时间序列的标准差(SD)的 0.1~0.25 倍,所以多尺度熵并不等于粗粒化后分别计算样本熵。

2 典型信号的多尺度熵分析

为了验证多尺度熵在计算非线性时间序列上的正确性,本文对正弦、高斯白噪声等序列进行分析,几种典型时间序列的产生条件如下。

(1)正弦信号y= 3sinx

各典型信号多尺度熵变化情况如图1所示。随着尺度增加,高斯白噪声熵值下降;正弦信号整体熵值较低,前7个尺度缓慢增加,第8个尺度之后基本保持在较低熵值不变,这种变化规律比较符合正弦信号周期性以及规律性的特征;而Lorenz序列相对复杂,反映在多尺度熵值上即是前7个尺度几乎线性增加,第8个尺度后熵值开始振荡,说明多尺度熵可以用来分析不同非线性序列的复杂程度。同时正弦信号和 Lorenz序列在加噪前后的熵值变化保持一致,说明多尺度熵分析方法具有一定的抗噪性。

全无机铅卤基钙钛矿材料 (CsPbX3, X=Cl, Br, I)具有优异的光电性能,较高的熔点和沸点,较低的合成成本。相比于有机-无机杂化铅卤基钙钛矿材料,此种材料的热稳定性和光稳定性被大大提高,从而显著降低了材料器件对工作环境的要求,并且室温下全无机铅卤基钙钛矿材料的还具有高的激子束缚能,呈现出高的激子发光效率。此外,全无机铅卤基钙钛矿材料也可以通过调节此种材料中不同卤素原子的组分从而实现其在可见光波段的可调谐发光[60-62]。

(4)Lorenz+噪声,将条件(3)中所得的变量y加上30 dB的噪声。

  

图1 典型信号时间序列多尺度熵Fig.1 Multiscale entropy of typical signal time series

(2)正弦+噪声,y=3sin(x)+py1,其中,y1是高斯白噪声序列,p是随机成分所占的比例,取p=0.2。

  

图2 不同长度下高斯白噪声的多尺度熵Fig.2 Multiscale entropy of different length of Gaussian white noise

图2为高斯白噪声在不同序列长度下的多尺度熵,由图可知不同长度噪声熵值变化趋势差异很小,并且5个长度下序列的多尺度熵曲线变化趋势始终保持一致,如第10个尺度均出现向下波动,第18、21、24尺度时均出现向上波动,充分证明了多尺度熵在序列长度上的稳定性。所选取的序列长度必须能完整反映原始信号特征,同时又要保证计算速度,所以本文研究的压差波动序列选取的长度为5000点。

3 实验方法及结果

两相流实验回路如图3所示。本次实验将两相流实验回路与振动装置连接在一起,振动实验设备包括振动控制仪、功率放大器、振动台台体、传感器及计算机,振动台上固定一个透明有机玻璃管道(管径35 mm),测试段长度为2000 mm,取压距离为1200 mm,实验段可以进行倾角的调节,如图4所示。管道随振动台做正弦运动。实验在常温下进行,控制压力为0.1~0.15 MPa,单相水的体积流量Qw范围为0.3~20 m3·h1,单相气的体积流量Qg范围为 0.3~100 m3·h1

  

图3 实验系统流程Fig. 3 Schematic diagram of experimental apparatus

  

图4 振动实验装置Fig. 4 Schematic diagram of fluctuate vibration experimental apparatus

实验段做偏离平衡位置的简谐运动,通过差压变送器和数据采集仪采集压差信号,用高速摄影仪拍摄流型。数据采集选择 IDTS-4516U 型16 通道采集仪。摄影仪采用瑞士公司研发的高速摄像系统,其最大分辨率为 1536×1024,最大帧频达到10000帧/秒。

观察实验管道及高速摄影仪拍摄照片对流型分类,起伏振动状态下倾斜管内流型与稳态下倾斜管内流型有一定区别,主要有珠状流、起伏弹状流、泡状流、准弹状流和环状流,如图5~图9所示,其中珠状流、起伏弹状流为此次实验条件下发现的新流型。振动参数(振频、振幅)影响流型的转变界限及新流型的形成,所选图片均为倾角 θ=15°、振频f=8 Hz、振幅A=5 mm时拍摄。

  

图5 珠状流Fig.5 Bead flow(Jg=0.1 m·s1, Jw=0.1 m·s1)

  

图6 起伏弹状流Fig.6 Fluctuant slug flow(Jg=0.7 m·s1, Jw=0.3 m·s1)

  

图7 泡状流Fig.7 Bubble flow(Jg=0.2 m·s1, Jw=2.5 m·s1)

  

图8 准弹状流Fig.8 Proto slug flow(Jw=0.3 m·s1, Jg=10 m·s1)

实验中压差数据的采集频率为500 Hz,选取倾角θ=15°、振频f=8 Hz、振幅A=5 mm工况下的压差波动数据10 s,共5000个数据点。由于压差信号在采集过程中混有各种噪声,因此在进行统计分析之前必须进行预处理。本文采用小波去噪方法对 5种典型流型的压差波动信号进行去噪处理,得到的压差信号如图10所示。与稳态下倾斜管内的压差波动曲线相比可发现,典型流型的压差波动曲线相似,并未因振动而造成明显不同,分析原因为振动导致了管内流型的改变,但是管道整体均处于振动状态,所以因振动而产生的附加力对两个测压孔处流体的影响是相同的,因此压差数据波动情况与稳态相似。但是振动状态下5种不同流型其压差波动曲线差别明显。

2016年12月,输血科全体成员通过参加医院品管圈的培训,上网查阅和收集资料,对品管圈有了深入的了解。2017年1月,输血科6名成员自发组圈了,其中高级职称1人,中级职称4人,初级职称1人,通过投票的方式确定了“雪圈”为我们的圈名,圈员通过考核选出了圈长和圈秘书,科室主任担任辅导员对活动进行指导。初步拟定活动周期为四个月,每周举行一次圈会,会议内容由圈秘书记录。

  

图9 环状流Fig.9 Annual flow(Jw=0.2 m·s1, Jg=16 m·s1)

  

图10 5种流型的压差波动信号Fig. 10 Pressure fluctuation signals of five flow patterns

4 两相流多尺度熵及动力学特性

在气液两相流的多尺度熵的分析中,参考已有的文献数据[29-30],本文中r取原始时间序列标准差的0.12倍,序列匹配长度m取为2,最大粗粒化尺度为25,数据长度为5000点。从图11和图12中的多尺度熵图中可以看出两种液相流量下的多尺度熵特征非常相似,5种流型的熵值在前 9 个尺度上变化趋势相似,但随着尺度增加熵值变化有很大区别。总体来看熵值大小:泡状流>珠状流>准弹状流>起伏弹状流>环状流。说明泡状流的信号最复杂,珠状流次之,起伏弹状流和环状流的信号相对复杂度最低。

从各个尺度的熵值变化来看,前 9个尺度上不同流型的熵值变化率存在一定差异,泡状流的增长速率最高,环状流最低;第10个尺度及以后,随着尺度增加泡状流的熵值增长缓慢,并伴随着大幅振荡现象;珠状流熵值随尺度增加而增加,并在高尺度下逐渐接近泡状流的熵值,并未有平稳趋势,也伴随着较大幅度的振荡现象。起伏弹状流及准弹状流在第9个尺度之后均增长平稳,并伴有小幅振荡现象,但是振荡幅度远不及泡状流和珠状流。环状流的熵值最低,且增长相对平缓,在15个尺度后熵值基本趋于稳定,没有出现明显的振荡现象。

不同流型的多尺度熵特征可以反映其流动特性,具体如下。

在建筑学专业教室内,课桌椅是专业教室中最多的家具,其尺度可作为主要的家具尺度。原本建筑学专业的教室空间尺度较小,无法容纳较大型的桌椅,每个人的个人空间也相对较小,随着政府对教育的投入,校园里的基础设施逐渐改善,教室也从原来的小面积变成了大面积,空间尺度的加大使得桌子的大小也随之发生改变,更加适应学生们的需求(如表所示)。

(3)长度为N的序列可以按照顺序形成Nm+1个m维向量

  

图11 不同流型压差波动信号的多尺度熵Fig.11 Multiscale entropy graph of pressure fluctuation signals with different flow patterns

  

图12 液相流量增加时不同流型压差波动信号多尺度熵Fig.12 Multiscale entropy graph of pressure fluctuation signals of different flow patterns with increasing liquid flow rate

(3)起伏弹状流产生原因是振动导致的液相波动不足以使气块破裂成珠状,气液两相间歇流动,液层波动明显,此时的气液两相以一种新的状态存在,其基本特征为气柱与液弹间歇流动,气相下端的液层波动,液层上面漂浮一层细小气泡,在液层随管道运动的过程中来不及下落而悬浮于管道中部,有的则粘在管壁上,同时液弹中间也裹挟大量细小的气泡。管道中气相与液相有规律地交替变化使得压差波动信号具有一定的周期性,所以其熵值比较低。

河南中原黄金冶炼厂有限责任公司(以下简称“中原冶炼厂”)是目前世界上首次实现富氧底吹熔池熔炼与铜锍闪速吹炼工艺技术相结合的铜冶炼企业[9]。由于熔炼采用富氧底吹“造锍捕金”工艺,所以具有原料适应能力强、备料简单等特点,尤其是对含杂原料的适应性较强,故能处理高砷、铅等复杂金精矿和铜精矿。尽管在熔炼阶段采取了有效的脱铅措施,中原冶炼厂底吹熔炼所产铜锍含铅仍然较其他冶炼企业要高,铜锍成分见表1。

(4)对于准弹状流,液相在管道下方匍匐前进,形成翻滚波,当气相折算速度继续增加的时候,高速气流携带液体冲过覆盖整个管道,被冲散的液体随着高度的增加和凝聚,又滑落下来,与下一时刻的来流产生冲击与振荡,堵塞管道。此时管道内呈现出一种随机流动现象,但是其随机性又不会如泡状流或珠状流那么高,所以会出现介于珠状流与起伏弹状流之间的熵值。

“啊,嘴巴再张大一点……”医生检查完妍妍的扁桃体,又拿起听诊器,仔细地听了又听。妍妍一声不响,乖巧地听医生指挥。收起听诊器,医生一边拿起笔飞快地在病历卡上写诊断书,一边慢悠悠地抬起头,对妍妍说:“小朋友,以后要多吃米饭,多吃水果和蔬菜,这样你才会长得更高!”顿了顿,然后又说,“不用开药。”妍妍睁大了眼睛,不可思议地看着医生。

(5)环状流,当液相流量较低,气相流量较高的时候,液相像一层薄膜分布在管道四周,高速气体从管道中间通过,夹杂携带液丝,液相和气相均连续,从图像上看,振动对环状流的影响并不大,因为此时与高速气流的作用力相比振动附加力的作用可以忽略,此压差波动信号具有一定的稳定性,所以其熵值最低。

5 流型识别

分析多尺度熵图可看出,前9个尺度下5种流型的熵值变化率有明显不同,将前9个尺度样本熵的增长率用最小二乘法进行线性拟合得到其斜率,定义为多尺度熵率(rate of MSE)。依据不同流型的多尺度熵率不同来识别流型。

图13显示了95种流动条件下的多尺度熵率分布情况:泡状流为 0.095~0.14;珠状流为 0.075~0.095;起伏弹状流为 0.025~0.06;准弹状流在0.06~0.075;环状流在0.025以下。其中只有3个珠状流多尺度熵率不在划分范围内,95种流动条件中,整体识别率达到96.84%,整体来看,多尺度熵率对典型流型的识别还是比较可靠的。

  

图13 不同流动工况下的多尺度熵率Fig.13 Multiscale entropy rate of different flow conditions

6 结 论

(1)起伏振动状态下倾斜管中的流型主要有珠状流、泡状流、起伏弹状流、准弹状流和环状流,其中振动状态下的特有流型为珠状流和起伏弹状流。

工程措施包括:排水沟516.5m,土地整治5.70hm2,铅丝石笼防护1 125.05 m,浆砌石护坡585 m3,浆砌石挡墙 1 200 m3,覆土面积 5 908.31 m3,土石方开挖3 127.45 m3,回填 1 238.4 m3。

(2)应用多尺度熵方法对各流型的压差波动信号进行分析,发现在较低尺度下样本熵的变化率能够区分不同的流型,流型整体识别率为96.84%。

(3)在高尺度下几种典型流型的熵值明显不同,从动力学特性方面揭示流型演化特征及新流型产生的原因。泡状流及珠状流随机性较高,所以其拥有较高的熵值以及高尺度下的大幅振荡现象,甚至高尺度下珠状流接近泡状流的熵值,说明其复杂程度比较大;环状流的熵值最低,且增长相对平缓,稳定之后并没有出现明显的振荡现象。起伏弹状流由于流动具有一定的间歇性,所以熵值也比较低,而准弹状流流动有一定的随机性,但是其随机性又不如泡状流和珠状流那么高,所以其熵值低于泡状流及珠状流,且高于起伏弹状流。

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周云龙,李珊珊
《化工学报》 2018年第05期
《化工学报》2018年第05期文献
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