兩相氣固流在線測量的偏差問題探討 三

2. 2 　過程層析成像法

過程層析成像法亦稱為PT 技術,是20 世紀80 年代中后期正式形成和發展起來的一種以兩相流或多相流為主要對象的過程參數分布狀況的在線實時檢測技術. 該技術利用圍繞被測管道的傳感器陣列,以非接觸方式獲取被測物場在不同觀測角度下的投影數據,由計算機通過某種圖像重建算法,求得過程截面狀況的二維可視化信息. 與氣固兩相流測量有關的是以電學法為代表的方法,如電阻成像( ERT) 、電容成像( ECT) 等形式. 其中以測量介電常數分布的ECT 技術測量范圍最廣,研究得也較多. 有研究增加電容傳感器個數的,已從最初的一對電極增至現在的6 對12 陣列電極;有研究把它應用于矩形流道測量的;此外,還有關于利用ECT 測量濃相物質,如測量循環流化床的報道.

PT技術屬于非侵入式測量,它沒有光學方法對透光的要求,原則上可用于實際工業生產. 從原理上講,只要選取合適的方式(或幾種方式的組合) ,即可應用于各類兩相流或多相流的流型識別、相分布廓形、相含率及相速度的測量 .

對于成像,圖像質量好壞是關鍵,而圖像重建算法則是難點. 常用的簡化線性逆反推算法

(LBP) 僅對簡單物質分布有效. 針對復雜的非線性測量場,學者們研究了大量的修正算法. 如反復利用正逆過程消除誤差的疊代法等,但無論采用何種方法,都是將非線性簡化成線性,而這就不可避免地會造成圖像重建時的數據誤差. 為了克服這些誤差,于是就出現了具有學習記憶及智能處理能力的人工神經網絡法,其常用的算法是前饋網絡,即采用誤差反向傳播的BP 算法. 但收斂速度慢,常遇到局部極小值. 針對這種情況,有學者改進了BP 算法,采用自適應步長和模擬退火法等手段. 還有學者重新提出一種多變量插值的徑向基函數(RBF) 法;也有人提出了均勻設計和遺傳算法,這均在不同程度上改進了圖像重建算法. 此外,有學者還利用人工神經網絡的智能模式識別功能判別受眾多因素影響而呈非線性狀態的

流型.

對于電學PT 成像方法,存在著顆粒濃度越低層析成像的靈敏度就越低、離傳感器越遠就越難

測量準確的問題. 當管徑大于20mm 時,管中心顆粒幾乎不能成像,而實際工業管道的管徑均

遠遠大于20mm ,且實驗所用均為絕緣管道,而實際工業管道大部分均為金屬材料組成,這些均對測量造成影響. 這是層析成像需要克服的問題之一.

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