一种应用少电极ECT的气液两相含率检测方法与流程

一种应用少电极ect的气液两相含率检测方法
技术领域
1.本发明属于电磁测量领域，具体涉及一种应用少电极ect的气液两相含率检测方法。


背景技术：

2.近年来，气液两相流参数测量在科学研究、生物医学、能源开采和环境监测等领域需求愈来愈大。例如，呼吸机中，需要对血液中可能存在的气栓进行可靠检测，否则会影响患者的生命安全；天然气湿气采集系统中，气液两相流含率测量的精度对采集效率也有较大影响。因此亟需对管路中的两相流体进行可视化并精确测量两相含率。基于此，也可以为管路中的气液两相流机理研究和系统控制提供参考。
3.气液两相流机理复杂，且测量难度大，是两相流测量领域的难题。电容层析成像(ect)技术常被应用于检测两相流。但传统12电极和16电极ect技术信噪比较低，且气液两相流测量相较其他两相流更为复杂，对系统信噪比的要求更高。如果单纯的减少电极数量提高信噪比则会严重的影响成像质量，进而无法解决气液两相流的两相含率测量问题。


技术实现要素：

4.本发明为了实现对气液两相流进行可视化并测量两相含率，基于ect技术，提出了一种应用少电极ect的气液两相含率检测方法。
5.所述的基于少电极ect的气液两相含率检测方法，具体步骤如下：
6.步骤一，针对待测气液两相流管道外壁安装6电极ect传感器，逐一对6个电极施加电压，得到所有电极对之间的电容并归一化；
7.归一化电容λ计算公式为：
[0008][0009]
式中，c
m
是所有电极对的电容矩阵，c
h
是高标定电容矩阵，c
l
是低标定电容矩阵。
[0010]
步骤二，利用归一化电容对管道内的待成像区域，通过像素插值图像重建算法得到管道内气液两相流体的可视化重建图像；
[0011]
具体为：
[0012]
步骤201，从待成像区域中周期性的选择边界点，将待成像区域划分为p
×
q个区域，表示为：
[0013][0014]
式中，x是待成像区域中横向的像素数量，y是待成像区域中纵向的像素数量，δx是横向的周期，δy是纵向的周期。
[0015]
步骤202，设定待成像区域的元素按照从左到右、由上至下排列的顺序组成向量g，并利用向量g对每个区域中的每个像素点i[x,y]结合其相邻四个点的坐标归一化，得到该像素点i[x,y]对应的待插值点(r
x
,r
y
)；
[0016]
点i[x,y]在向量g中对应的元素为：g[x yx]，利用该点上下左右四个相邻点的元素在向量g中的元素表示，对四个元素的坐标进行归一化，得到该像素点i[x,y]对应的待插值点(r
x
,r
y
)：
[0017][0018]
步骤203，根据待插值点(r
x
,r
y
)得到点i[x,y]的双线性插值公式，根据双线性插值公式建立xy
‑
(1
‑
p)(1
‑
q)个插值方程，并将插值方程改写为矩阵形式，得到约束关系矩阵h；
[0019]
双线性插值公式为：
[0020]
i[r
x
,r
y
]≈i[0,0](1
‑
r
x
)(1
‑
r
y
) i[0,1](1
‑
r
x
)r
y
i(1,0)r
x
(1
‑
r
y
) i[1,1]r
x
r
y
[0021]
插值方程为：
[0022][0023]
即
[0024]
‑
g[x yx] g[x
‑
x modδx (y
‑
y modδy)x](1
‑
r
x
)(1
‑
r
y
) g[x δx
‑
x modδx (y
‑
y modδy)x](1
‑
r
x
)r
y
g[x
‑
x modδx (y δy
‑
y modδy)x]r
x
(1
‑
r
y
) g[x δx
‑
x modδx (y δy
‑
ymodδy)x]r
x
r
y
＝0
[0025]
将上述插值方程合并写成一齐次线性方程组，将齐次线性方程组转换成矩阵形式为：
[0026]
hg＝o
[0027]
从该矩阵形式中得到约束关系矩阵h。
[0028]
步骤204，将约束关系矩阵h并入原ect灵敏场s，得到新的灵敏场a；
[0029][0030]
步骤205，将新的灵敏场a和归一化电容λ带入融合图像重建方法中，得到重建图像。
[0031]
tikhonov正则化与线性反投影相结合构成融合图像重建方法。
[0032]
步骤三，同理，利用满场电容值c
h
和空场电容值c
l
，对待成像区域采用像素插值图像重建算法得到满场重建图像g
h
和空场重建图像g
l
。
[0033]
步骤四，将满场重建图像g
h
和空场重建图像g
l
分别作为最大值和最小值，对重建图像进行归一化，得到归一化重建图像g'。
[0034]
归一化重建图像g'为：
[0035][0036]
步骤五：根据归一化重建图像g'的各像素面积，获得像素的加权平均灰度值；
[0037]
像素的加权平均灰度值为：
[0038][0039]
式中，m为像素数量、g'[k]为归一化重建图像g'第k像素的灰度值、a'
k
为第k像素的面积，a'为图像总面积。
[0040]
步骤六，将归一化重建图像像素的加权平均灰度值代入灰度值
‑
相含率映射模型，得到待测管道内的气液两相含率值。
[0041]
根据灰度值
‑
相含率映射模型，待测管道中，液相含率即为β，气相含率为1
‑
β。
[0042]
本发明的优点及其有益效果在于：
[0043]
1、本发明中采用ect技术，实现了管道内气液两相流可视化，精确测定气液两相含率；
[0044]
2、本发明中的ect系统采用柔性pcb制作了6电极传感器，减少了电极数量提高系统的信噪比，同时降低加工安装难度。
[0045]
3、本发明中采用对灵敏场矩阵进行扩展的像素插值图像重建算法，提高少电极情况下ect系统的图像重建质量。
[0046]
4、本发明中带入灰度值
‑
相含率映射模型前采用空场重建图像与满场重建图像对重建图像进行归一化，提高两相含率测量的精度。
附图说明
[0047]
图1为本发明进行待测管道内气液两相含率检测的6电极ect传感器结构示意图；
[0048]
图2为本发明应用少电极电容层析成像的气液两相含率检测方法的流程图；
[0049]
图3为本发明中通过像素插值图像重建算法得到重建图像的流程图。
具体实施方式
[0050]
下面通过实施例和附图对本发明的技术方案作进一步说明。
[0051]
本发明提出了一种非接触电磁式测量方法，应用少电极ect对管道内气液两相流进行可视化，并测量两相含率。通过减少电极数量，提高气液两相流管路周围电容数据采集信噪比，降低加工和安装过程的难度。针对少电极重建图像分辨率低的问题，结合管道内气液两相流过程的特点，提出了基于像素插值的图像重建算法，极大地提高了少电极ect系统的成像质量。最后，建立重建图像灰度值
‑
相含率映射模型，实现了对两相含率的精确测量。
[0052]
本发明进行气液两相含率检测时所应用的6电极ect传感器，其结构如图1所示，沿待测管道外壁均匀粘贴6个相同的电极，管道外周向放置屏蔽壳，屏蔽壳与管道外壁的距离与管壁的厚度相等。
[0053]
在本发明的实施例中，选用的待测管道的管壁为pvc材质，管道内径为2mm，管道外径为3mm，屏蔽壳的内径为4mm，则管壁壳的厚度及屏蔽壳和管道外壁的距离均为1mm。
[0054]
一种应用少电极ect的气液两相含率检测方法，如图2所示，具体步骤如下：
[0055]
步骤一，逐一对6电极ect传感器的6个电极施加电压，得到所有电极对之间的电容，并进行归一化计算，得到归一化电容λ。
[0056]
具体为：
[0057]
首先，将电压信号施加到6电极ect传感器的某一电极，测量获得该电极对其他电极的电容；
[0058]
之后，逐一在其他电极上施加电压信号，测量出所有电极对之间的电容，得到电容矩阵c
m
；
[0059]
最后，使用并联归一化的方法得到归一化电容λ：
[0060][0061]
式中，c
h
是高标定电容，c
l
是低标定电容。
[0062]
步骤二，利用归一化电容对管道内的待成像区域，采用像素插值图像重建算法得到管道内气液两相流体的可视化重建图像。
[0063]
像素插值图像重建算法是指首先利用双线性插值对ect灵敏场矩阵进行了扩展，引入先验知识，再使用结合线性反投影和tikhonov正则化的融合算法进行图像重建的新算法。
[0064]
如图3所示，具体为：
[0065]
步骤201，从待成像区域中周期性的选择边界点，将待成像区域划分为p
×
q个区域，表示为：
[0066][0067]
式中，x是待成像区域中横向的像素数量，y是待成像区域中纵向的像素数量，δx是横向的周期，δy是纵向的周期。
[0068]
步骤202，设定待成像区域内的元素按照从左到右、由上至下排列的顺序组成向量g，并利用向量g对每个区域中的每个像素点i[x,y]及其上下左右四个相邻点进行元素表示，对四个元素的坐标进行归一化，得到待插值点(r
x
,r
y
)；
[0069]
i[x,y]在向量g中对应的元素为：
[0070]
g[x yx]
[0071]
在划分的区域内，位于i[x,y]左上角的元素是：
[0072][0073]
式中mod为取余符号，
[0074]
位于i[x,y]左上角的元素在向量g中对应的元素为：
[0075][0076]
同理，位于i[x,y]左下角的元素在向量g中分别对应的元素为：
[0077][0078]
右上角的元素在向量g中分别对应的元素为：
[0079][0080]
右下角的元素在向量g中分别对应的元素为：
[0081][0082]
对上述四个元素坐标进行归一化，得到归一化的待插值点(r
x
,r
y
)：
[0083][0084]
步骤203，根据待插值点(r
x
,r
y
)得到点i[x,y]的双线性插值公式，根据双线性插值公式建立xy
‑
(1
‑
p)(1
‑
q)个插值方程，并将插值方程改写为矩阵形式，得到约束关系矩阵h；
[0085]
双线性插值公式为：
[0086]
i[r
x
,r
y
]≈i[0,0](1
‑
r
x
)(1
‑
r
y
) i[0,1](1
‑
r
x
)r
y
i(1,0)r
x
(1
‑
r
y
) i[1,1]r
x
r
y
[0087]
插值方程为：
[0088][0089]
即
[0090]
‑
g[x yx] g[x
‑
x modδx (y
‑
y modδy)x](1
‑
r
x
)(1
‑
r
y
) g[x δx
‑
x modδx (y
‑
y modδy)x](1
‑
r
x
)r
y
g[x
‑
x modδx (y δy
‑
y modδy)x]r
x
(1
‑
r
y
) g[x δx
‑
x modδx (y δy
‑
ymodδy)x]r
x
r
y
＝0
[0091]
将上述插值方程合并写成一齐次线性方程组，将齐次线性方程组转换成矩阵形式为：
[0092]
hg＝o
[0093]
从该矩阵形式中得到约束关系矩阵h。
[0094]
步骤204，将约束关系矩阵h并入原ect灵敏场s，得到新的灵敏场
[0095][0096]
步骤205，将新的灵敏场a和归一化电容λ带入融合图像重建方法中，得到重建图像。
[0097]
步骤三，同理，利用满场电容值c
h
和空场电容值c
l
，对待成像区域应用像素插值图像重建算法，得到满场重建图像g
h
和空场重建图像g
l
。
[0098]
步骤四，将满场重建图像g
h
和空场重建图像g
l
分别作为最大值和最小值，对重建图像进行归一化，得到归一化重建图像g'。
[0099][0100]
步骤五：根据归一化重建图像g'的各像素面积，获得像素的加权平均灰度值；
[0101]
像素的加权平均灰度值为：
[0102][0103]
式中m为像素数量、g'[k]为归一化重建图像g'第k像素的灰度值、a'
k
为第k像素的面积，a'为图像总面积。
[0104]
步骤六，将归一化重建图像像素的加权平均灰度值代入灰度值
‑
相含率映射模型，得到待测管道内的气液两相含率值。
[0105]
根据灰度值
‑
相含率映射模型，待测管道中，液相含率即为β，气相含率为1
‑
β。