多相流是指具有兩種或兩種以上不同相態(tài)或不同組分的物質(zhì)共存,并具有明確分界面的多相流體。其研究主題常見(jiàn)于能源、水利、化工、冶金等工業(yè)部門。常見(jiàn)的多相流有氣液兩相流、氣固兩相流、油氣水多相流等等。多相流的不穩(wěn)定、不規(guī)則、情況復(fù)雜等特點(diǎn),導(dǎo)致其參數(shù)檢測(cè)存在較大的困難,一直是流體測(cè)量領(lǐng)域的一個(gè)難點(diǎn)。然而,多相流的研究在工業(yè)中具有重要意義,關(guān)系到許多與民生息息相關(guān)的工業(yè)發(fā)展。因此,多相流的研究仍是諸多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。
本文簡(jiǎn)要敘述多相流的特征與檢測(cè)困難、檢測(cè)方法發(fā)展現(xiàn)狀,后重點(diǎn)講述關(guān)于多相流檢測(cè)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向的思考。
1 多相流的特征與困難
多相流參數(shù)檢測(cè)的困難簡(jiǎn)練歸結(jié)為以下五點(diǎn):
1)流型復(fù)雜多變;
2)相間相互作用強(qiáng),頁(yè)面擾動(dòng)強(qiáng),存在相變;
3)物性變化臨界值難估難測(cè);
4)相間有相對(duì)滑移,傳熱傳質(zhì)規(guī)律難以把握;
5)數(shù)學(xué)描述難度大。
多相流檢測(cè)的具體特點(diǎn)和困難在文獻(xiàn)[1]中有詳細(xì)描述,此處就不再贅述。
2 多相流的檢測(cè)現(xiàn)狀
按檢測(cè)模式分類,現(xiàn)階段檢測(cè)多相流方法主要有分離式檢測(cè)法、部分分離式和不分離式檢測(cè)法[2]。
分離式檢測(cè)方法的主要原理是將多相流體進(jìn)行分離,對(duì)分離過(guò)后的流體用單相表進(jìn)行計(jì)量。其測(cè)量的精度主要依賴于分離效率與質(zhì)量,若各相分離效果較差或難以分離,則無(wú)法適用本類方法。并且這類方法顯然不適合于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。
部分分離法在分離式檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上做出改進(jìn),其主要原理是將易分離的相先分離出來(lái),而將剩下的相混合計(jì)量。此測(cè)量方法目前仍處于試用階段,且維護(hù)費(fèi)用較高。
不分離法顧名思義,即不分離多相流,直接檢測(cè)參數(shù)信息。這種測(cè)量方法可實(shí)時(shí)測(cè)量,維護(hù)費(fèi)用也最低。但其無(wú)法適用于各種流型,技術(shù)尚不成熟。
3 多相流的未來(lái)發(fā)展之我見(jiàn)
關(guān)于多相流檢測(cè)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向,結(jié)合所研讀的文獻(xiàn)的內(nèi)容,我認(rèn)為可以重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)發(fā)展方向:
1)緊抓單相流參數(shù)檢測(cè)技術(shù)的鉆研與發(fā)展。
在多相流的檢測(cè)思路中,分離式的檢測(cè)方法仍然是主要的發(fā)展方向[2],因此,將多相流檢測(cè)技術(shù)分解為單相流檢測(cè)技術(shù)的有機(jī)融合,必然要求單相流檢測(cè)技術(shù)應(yīng)當(dāng)具備較高的精度。
2)結(jié)合運(yùn)用模式識(shí)別和信號(hào)處理領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)。
模式識(shí)別是許多研究領(lǐng)域的交集。模式識(shí)別領(lǐng)域中的研究方向,例如貝葉斯決策、非線性分類器等等,可以在很多平臺(tái)得到應(yīng)用,多相流檢測(cè)領(lǐng)域也不例外[3]:多相流參數(shù)的獲取,可通過(guò)模式識(shí)別方法采集,其實(shí)質(zhì)上最終轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào),于是問(wèn)題便轉(zhuǎn)化為對(duì)數(shù)字信號(hào)的處理,可以采用各式各樣的數(shù)字信號(hào)處理方法來(lái)解決問(wèn)題,如文獻(xiàn)[4]。尤其是目前多相流參數(shù)檢測(cè)領(lǐng)域中存在的過(guò)程參數(shù)模糊、測(cè)量精度不高等問(wèn)題,若能結(jié)合信號(hào)處理技術(shù)對(duì)采集到的信息做適當(dāng)處理,可以有效提高信噪比,從而提升多相流參數(shù)檢測(cè)結(jié)果的精度。
3)深度結(jié)合數(shù)字圖像處理相關(guān)技術(shù)。
目前,數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)較好地與過(guò)程層析成像技術(shù)相結(jié)合,成功應(yīng)用在了多相流參數(shù)的檢測(cè)過(guò)程中[5]。而隨著機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的快速發(fā)展、愈發(fā)成熟,未來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在多相流參數(shù)檢測(cè)過(guò)程中一定會(huì)發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。尤其是針對(duì)多相流局部空間實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)或瞬時(shí)的微觀測(cè)量時(shí),巧妙借助數(shù)字圖像技術(shù),無(wú)疑能捕獲更多的細(xì)節(jié)信息,實(shí)現(xiàn)局部測(cè)量精度和靈敏度的提升。對(duì)于整體測(cè)量而言,數(shù)字圖像技術(shù)也能夠更加智能化地幫助人們把握全局動(dòng)態(tài),其還可以有諸多延伸發(fā)展空間,如設(shè)計(jì)自動(dòng)預(yù)警、自適應(yīng)算法等功能,還可以利用可視化技術(shù)將多相流參數(shù)進(jìn)行可視化展示。因此,深度結(jié)合、運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)很可能為多相流檢測(cè)領(lǐng)域注入新的活力,帶來(lái)更多驚喜。
4)利用人工智能技術(shù)為多相流檢測(cè)錦上添花。
在模式創(chuàng)新、概念創(chuàng)新仍較為盛行的情況下,緊跟國(guó)家指導(dǎo)方針、技術(shù)發(fā)展潮流,將人工智能技術(shù)引進(jìn)多相流參數(shù)檢測(cè)中,不僅大有裨益,更能起到錦上添花之效。首先,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展成熟,各類成型的智能算法調(diào)用成本低、落地快,通過(guò)調(diào)整模型能夠快速適應(yīng)不同工業(yè)領(lǐng)域,且效果往往比較理想。如果能引入人工智能技術(shù)并有效推廣使用,可以預(yù)見(jiàn),在未來(lái)多相流參數(shù)的檢測(cè)過(guò)程會(huì)顯得愈發(fā)智能、高效;其次,多相流參數(shù)檢測(cè)的項(xiàng)目需求往往是大型流程工業(yè),多屬國(guó)有企業(yè),隨著國(guó)務(wù)院印發(fā)《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》提出大力發(fā)展、支持人工智能產(chǎn)業(yè),企業(yè)也必然往此方向轉(zhuǎn)型、靠攏,引入人工智能技術(shù)是符合新時(shí)代要求的模式創(chuàng)新,必然能獲得企業(yè)和社會(huì)各界的關(guān)注和支持,對(duì)提高多相流檢測(cè)領(lǐng)域的影響力、新活力大有幫助。但當(dāng)然,人工智能技術(shù)能否在多相流參數(shù)檢測(cè)領(lǐng)域得以恰當(dāng)、有效的運(yùn)用,還需要看相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者們的努力。如文獻(xiàn)[6]中提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多相流計(jì)量方法,這也讓我們對(duì)人工智能技術(shù)在多相流檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用充滿了期待。
5)實(shí)踐出真知。
多相流的復(fù)雜性,使得基于仿真的文獻(xiàn)所提出的方法很可能可靠性不高,在落地性上需要更多的實(shí)踐探索來(lái)驗(yàn)證。初步研究時(shí),我們可以探索如何搭建貼近實(shí)際的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),而深入研究、要投入使用時(shí),學(xué)者應(yīng)當(dāng)將所研方法投入到實(shí)際系統(tǒng)中測(cè)試和驗(yàn)證。然而,由于多相流檢測(cè)所處的大型工業(yè)環(huán)境用作測(cè)試較為困難,如何如破這一瓶頸、將大量理論研究落于實(shí)踐,應(yīng)當(dāng)是多相流檢測(cè)技術(shù)取得突破性進(jìn)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
不僅僅是多相流檢測(cè)領(lǐng)域,在其他諸多領(lǐng)域,科研工作者也應(yīng)該本著格物致知、知行合一的理念,將所學(xué)所研投入到實(shí)踐中去,做好科研成果的轉(zhuǎn)化工作。多相流檢測(cè)技術(shù)這門學(xué)問(wèn),不僅僅是教我們?nèi)绾巫龆嘞嗔鞯膮?shù)檢測(cè),更是通過(guò)多相流領(lǐng)域背景啟迪我們?cè)诳蒲蓄I(lǐng)域,面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)該如何思考去解決。
后記:對(duì)于大部分轉(zhuǎn)行的人來(lái)說(shuō),找機(jī)會(huì)把自己的基礎(chǔ)知識(shí)補(bǔ)齊,邊工作邊補(bǔ)基礎(chǔ)知識(shí),真心很重要。
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