气固两相流流动参数测量方法、电子设备及存储介质

1.本发明涉及气固两相流测量技术领域，具体一种测量气固两相流流动参数的方法。


背景技术：

2.气固两相流主要是气相和固相的混合，是常见的多相流体系之一。在各种工业生产及机械制造中，气固两相流广泛存在。如制药行业中药物生产的粉碎、混合、干燥、制粒、包衣及压片等过程都在流化床中进行，该过程就是气固两相流的流动过程。与此同时，气固两相流在能源与化工行业也存在着广泛的应用，如燃气工业中煤炭的气化等也是典型的气固两相流应用。伴随着气固两相流的广泛应用，对气固两相流流动参数的测量需求应运而生。而浓度参数就是气固两相流最重要的流动参数之一。浓度一方面包含了重要的流动规律，对气固两相流流动机理的研究极为关键；另外一方面浓度参数可以反映生产制造过程中物料的状况，对监测生产过程，掌握制造流程，提高生产效率等有着重要意义。因此随着对气固两相流研究的不断深入和工程实际中对测量需求的快速增长，探索准确、实时、非接触式气固两相流颗粒浓度参数的在线测量方法与技术已经成为最为重要研究课题之一。
3.对于气固两相流浓度参数测量而言，除了需要考虑颗粒相浓度分布之外，还应考虑颗粒物性变化带来的影响。在生产过程中，颗粒物性的改变主要表现为颗粒水分含量的变化，这与过程系统的运行状况密切相关。例如在煤气化的煤粉浓相输送过程中，煤粉水分含量需要控制在合适的范围内，从而提高煤粉系统的操作弹性的，同时节能降耗，增加效益。此外，在一些粉体颗粒的加湿和干燥过程中水分含量也呈动态变化，水分的变化会改变颗粒黏性力和附着力，严重影响气固流动特性。另一方面，现有的测量方法一般都是基于“干”物料而言的，即颗粒属性保持不变，忽略了颗粒水分变化的影响，导致现有仪器的测量准确度不高，适用的测量环境也受到限制。因此，研究颗粒物性变化，尤其是颗粒水分动态变化过程中的气固两相流动浓度分布测量方法与技术具有重要的理论意义和应用价值。
4.电容层析成像(ect)和微波法都是可以用于气固两相流浓度参数测量的方法，且都会受到颗粒水分的影响，它们具有非接触、频带宽、抗干扰、结构简单、操作方便和成本低等独特优势，在气固两相流流动参数的测量中拥有巨大的应用前景。
5.电容层析成像(ect)是由电容法与层析成像法相结合形成的测量方法。电容法的基本原理是，不同的物质会表现出不同的介电常数，且同一物质在不同浓度下的等效介电常数也不同，因此使用电容传感器测量时会得到不同的电容值。基于此原理，可以实现对气固两相流浓度参数的测量。过程层析成像原理是利用某种激励源在被测对象外部获得投影数据，再通过一定的数学重建方法，重建被测对象的内部特征。因此，电容层析成像技术(ect)通过上述两种方法的结合，构建介电常数分布与电容向量之间的关系，根据测得的电容值重建出介电常数分布。当测量对象水分确定时，可以根据介电常数的分布情况重建出介质分布；而当测量对象的浓度分布确定时，则可以反算出测量对象水分。但若测量对象水分与浓度均动态变化时，则无法重建出测量对象的浓度分布，因此电容层析成像面对颗粒
物性(水分)变化的测量对象有较大的局限性，需要与其他测量方法的融合测量解决这一问题。
6.微波法的原理是当微波穿过颗粒时，会产生散射和吸收作用。而水在特定微波频段介电常数的虚部很大，损耗电场能量的能力很强，因此当微波穿越时衰减严重，表现为对水分的高敏感性。所以当颗粒浓度确定或测量对象为静态对象时，微波常用来测量水分；而当颗粒水分已知时，通过微波的衰减可以得到颗粒浓度信息。
7.电容层析成像和微波技术均可用于气固两相浓度参数的测量，但由于测量机制单一获取信息有限，单独使用时一般只能用于限定条件下的浓度参数测量，不能解决颗粒水分动态变化过程中的浓度参数测量问题。颗粒水分的变化会导致颗粒等效介电常数的较大变化，当输送物料的水分发生变化后，传感器的输出误差极大，无法反映颗粒流动的真实情况。多传感器融合是解决这一问题的有效途径和重要研究方向，将多种传感器进行集成，充分利用各传感器的测量特点进行信息融合，即将微波法与电容层析成像结合，就可以实现气固两相颗粒流动过程准确测量。
8.目前电容层析成像与微波联合测量技术虽然也有了一些初步的发展，但是已有的联合测量技术一般都是将多种传感器互补使用，而不是将多种测量技术进行融合，并且该技术尚没有成熟的测量系统。已有的ect与微波联合测量技术，是将电容层析成像和微波层析成像技术同时用于湿颗粒浓度分布重建，电容层析成像成像效果较好，但是在高水分时电容出现饱和成像效果较差，而微波层析成像在较高颗粒水分含量下仍能使用，因此在高水分时采用微波成像，通过二者的联合，针对不同水分采用不同的测量技术，可以对颗粒水分变化较大范围内的颗粒流动特性进行研究，但是没有解决水分对颗粒浓度测量造成影响的问题。这种多传感器的集成，虽然提升测量范围的目的，但是各传感器仍然基于各自原理和特色独立工作，没有提高单个传感器的测量精度，且通常存在敏感空间不一致的问题。


技术实现要素：

9.本发明针对电容层析成像在颗粒水分动态变化过程中的气固两相流动浓度参数测量的问题，提出了电容层析成像与微波法融合的测量方法，提升了测量精度与测量范围，具有重要的理论意义和应用价值。
10.为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
11.一种气固两相流流动参数测量方法，包括：
12.获取待测区域电容向量，重建出待测区域的实介电常数分布；
13.基于重建出的实介电常数分布，在假设颗粒水分的情况下，得到颗粒浓度分布与颗粒水分；
14.基于颗粒浓度分布与颗粒水分，得到微波频段测量区域的复介电常数分布情况；
15.根据得到的微波频段复介电常数分布情况，计算复介电常数分布情况下微波的衰减情况；
16.设定对比值，根据计算得到的复介电常数分布情况下微波的衰减与实际测量得到的微波衰减的对比，修正假设的颗粒水分满足对比值；将满足对比值的颗粒水分作为最终的颗粒水分。
17.ect测量颗粒浓度分布时，水分对测量精度影响巨大，且水分的影响无法区分出
来。因此本发明使用ect与微波融合测量方法，同时测量颗粒浓度分布与颗粒水分，达到在水分变化的工况中准确测量颗粒浓度分布的目的。
18.修正假设的颗粒水分满足对比值的方法是：
19.设定对比值δ；
20.比较计算得到的复介电常数分布情况下微波的衰减与实际测量得到的微波衰减，如果αn》α0则增加水分wn，如果αn《α0则减少水分wn，重复计算得到的复介电常数分布情况下微波的衰减直至|α
n-α0|《δ收敛；
21.满足收敛后，输出颗粒浓度分布与水分含量。
22.对比值δ取值为0.1％～0.5％。
23.本发明还提供一种电子设备，包括：
24.一个或多个处理器；
25.存储器，用于存储一个或多个程序；
26.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的气固两相流流动参数测量方法。
27.本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述的气固两相流流动参数测量方法。
28.与现有技术相比，本发明具有以下优点：
29.1)本发明电容层析成像与微波融合测量方法，克服了颗粒水分变化的流动的浓度分布测量问题，本发明通过微波与ect融合测量的方法，将水分的影响解耦出来，从而得到更加精确的浓度测量结果。
30.2)将电容层析成像与微波法的融合，实现了在机理上传感器的联合使用，提高了信息获取的丰富性，达到了提升测量范围的目的，同时提高了测量的精度。
31.3)在硬件结构方面，以ect传感器为基础，微波透射系统采用斜向发射的方式，使测量区域与ect测量区域重合，解决了传感器联合使用时敏感区域不一致的问题。
32.4)在软件系统方面，提出了双模态信息获取方法与双模态信息融合方法，将电容层析成像与微波传感器紧密融合，将ect与微波的获取的信息通过计算与迭代的方式提取出准确的水分信息与浓度信息。
附图说明
33.图1为本发明测量方法的信息获取与融合流程；
34.图2为本发明测量方法的流程图。
具体实施方式
35.本发明以变水分气固两相流流动参数测量为背景，使用ect与微波双模态信息获取与融合以实现变水分气固两相流的颗粒浓度分布测量。电容层析成像和微波双模态信息获取与融合流程图如图1所示。
36.首先，传感器部分的主要结构包括ect电容传感器阵列、微波发射和透射接收天线。ect传感器阵列由8个电极组成，电极间可施加电压，电极的工作模式为单激励、多检测，即依次给一个电极施加激励电压，其余的电极作为检测电极接地，这样共可以获得28个不
同电极对之间的电容值。通常电极间的激励频率在0.1—10mhz范围内，本发明选用1mhz的激励频率。为保证微波系统与ect系统的测量敏感区域一致，微波透射系统采用斜向发射的方式，发射天线提供激励，接收天线反馈衰减，从而达到获取同一敏感区域流动信息的目的。微波通常是频率为300mhz至300ghz范围内的电磁波，本发明采用10ghz的微波。
37.基于上述的传感器结构，同时获取电容层析成像系统的电容信号与微波系统的微波衰减信号。电容信号可以通过图像重建的方式，得到管道内介电常数分布的情况，而微波的衰减信号也同时反应管道内颗粒浓度分布情况与水分情况。
38.在此基础上将电容信号与微波信号进行迭代求解，实现信息融合与解耦，就可以输出管道内的浓度分布与水分含量。
39.电容信号与微波信号进行迭代求解的基本原理是，物质在电场中的极化性质可以用复介电常数ε表示为：
40.ε＝ε
‘‑
iε
″
41.式中，ε
‘
是物质的实介电常数，表征了物质储存电场能量的能力，ε
″
为损耗因子，表征物质损耗电场能量的能力，i为虚数单位。
42.通常，流动的颗粒如煤粉、药物粉末等都是非极性分子，不需要考虑其介电常数的虚部，且介电常数实部变化极小；而水分子为极性分子，其复介电常数的实部与虚部随频率变化明显。基于上述现象，就可以通过获取电容层析成像频段与微波频段的不同信号，实现颗粒浓度分布与水分信息解耦。
43.信息融合迭代过程如图2所示，主要需要实现以下步骤：
44.(1)利用电容层析成像系统，获取测量电容向量，重建出待测区域的实介电常数分布ε
0*
。
45.重建过程主要是解决ect的逆问题。ect中逆问题对应的正问题是，不同的介质分布具有不同的介电常数，当介质分布发生改变时会引起被测区域介电常数的改变，从而引起传感器测量电容值的变化。因此逆问题则为建立电容值与介电常数分布的关系，从电容值重建出介电常数的分布，再根据等效介质理论重建介质分布的情况。
46.针对电容值到介电常数分布的重建，通常将介质分布与电容向量之间的映射关系抽象为简单线性关系，而这个关系就称为“灵敏场”。用灵敏场表示介质分布和电容之间的关系为：
47.λ＝s
·g48.式中，λ是归一化电容向量，s是灵敏场矩阵，g是归一化介电常数或图像灰度，因此，理论上在上式的两侧左乘s-1
就可以得到待测区域的介电常数。但实际中，s没有逆矩阵存在，所以用s的转置矩阵s
t
代替，得到图像灰度的近似估计：
[0049][0050]
这就是在电容层析成像技术的线性反投影算法(lbp)。lbp算法计算简单，速度快具有良好的实时性，但是误差较大，图像重建失真严重。因此发展出了多种算法提升重建精度。
[0051]
通常的重建算法包括了线性反投影算法(lbp)、单值分解法(svd)、tikhonov正则化法、newton-raphson法、迭代tikhonov法、最速下降法、landweber迭代法、art算法、基于模型算法、神经网络法等。
[0052]
通过上述重建过程求得的归一化介电常数就可以通过归一化的反过程，还原为真实的实介电常数分布ε'0。
[0053]
(2)基于重建出的实介电常数分布ε'0，在假设水分的情况下，得到颗粒浓度分布βn与颗粒水分wn。
[0054]
该过程主要需要利用等效介电常数公式：
[0055][0056]
式中，v是计算区域总体积，va是混合物中空气的体积，md和mw分别是干燥物料和水的质量，ρd和ρw分别是物料密度和水的密度，ε'0是重建出的实介电常数分布，ε'
d-c
和ε'
w-c
分别是干燥物料和水在电容层析成像频段的实介电常数。
[0057]
当水分确定即mw确定时，由于va可以表示为：
[0058][0059]
因此结合ε'0，即可解出颗粒浓度分布βn与颗粒水分wn。
[0060]
该过程的计算公式如下：
[0061][0062]
其中，就是颗粒在测量区域中的体积浓度βn。
[0063]
(3)基于颗粒浓度分布βn与颗粒水分wn，继续利用等效介电常数公式，就可以得到微波频段测量区域的复介电常数分布情况。代入微波频段下的颗粒介电常数与水的复介电常数，求解该频段下混合物的介电常数实部为：
[0064][0065]
式中，ε'm是微波频段下混合物等效介电常数的实部，ε'
d-m
和ε'
w-m
分别是干燥物料和水在微波频段的介电常数实部。
[0066]
介电常数虚部为：
[0067][0068]
式中，ε”m
是微波频段下混合物等效介电常数的虚部，ε”d-m
和ε”w-m
分别是干燥物料和水在微波频段的介电常数虚部。
[0069]
(4)在(3)计算得到微波频段复介电常数分布的情况下，就可以基于麦克斯韦微分方程计算该情况下微波的衰减情况。
[0070]
麦克斯韦微分方程如下所示：
[0071][0072]
式中，为散度计算，为旋度计算，d为电通量密度，e为电场强度，b为磁通密
度，h为磁场强度，ρ为电荷密度，j为电流密度。计算衰减时，在麦克斯韦微分方程组的基础上，使用有限元法，计算出已知颗粒浓度分布与水分时微波的衰减情况αn。
[0073]
通常的有限元计算主要步骤包括了区域离散、插值函数选择、方程组建立和方程组求解四个部分。本专利计算过程中的区域离散主要是在有限元计算软件中，根据实际的测量系统建立对立的三维系统模型，并采用四面体作为基本离散单元，在靠近微波天线和绝缘管道的部分采用较小的四面体单元进行更加稠密的划分。
[0074]
插值函数的选择，需要基于上述采用的四面体离散单元进行，本发明选择使用线性插值的方法：
[0075][0076]
式中，为第e个单元内点(x,y)处电势，为第e个单元内的插值待定系数。
[0077]
在方程组建立与方程组求解方面，从广义地角度来看，三维电磁场问题的控制方程应该是三维麦克斯韦方程，但是一般情况为了方便求解和建模，通常选取由麦克斯韦方程组地两个旋度方程导出的电场强度满足的矢量亥姆赫兹方程作为控制方程。比如在本发明使用的有限元计算软件中，使用的控制方程就为：
[0078][0079]
式中，e是时谐场对应的电场强度向量，k0是自由空间波数，μr是复相对磁导率，εr是复相对介电常数。
[0080]
根据控制方程以及各四面体单元公共边和公共点上电势相同的特点，可以推导出整个场域的电势分布，得到多元代数方程组：
[0081]
aφ(i)＝b
[0082]
式中，a为划分出的四面体个数维数的对称方阵，；φ(i)和b均为四面体个数维数维列向量，φ(i)为待求的各节点电势组成的矩阵，b为边界条件，可以是第一类的dirichlet条件和第二类的neumann条件等。根据此式即可求解得到电势矩阵φ(i)解，再根据此电势矩阵，就可以得到微波接收天线的电势，从而获取微波衰减情况。
[0083]
(5)微波信号衰减αn与实际测量得到的微波衰减α0对比并修正水分wn，αn》α0则增加水分wn，αn《α0则减少水分wn，并重复步骤(2)-(5)，直至微波的信号衰减|α
n-α0|《δ收敛，其中δ为一个较小的值，建议取值在0.1％至0.5％之间。满足收敛后，输出颗粒浓度分布与水分含量，从而实现颗粒浓度分布和水分的同时准确测量。
[0084]
按照上述具体实施步骤，针对分层流动和圆环流动的两种典型流形，电容层析成像采用landweber的迭代重建算法，测量对象为相对介电常数为9.75的颗粒，颗粒浓度均为50％，分别在水分5％，10％和15％三种情况下进行测量计算，测量的精确度用相含率误差表示。测量计算的结果如表1所示，显然，使用ect与微波融合测量方法计算时，相较于只用ect的测量计算方法，相含率误差有明显的提升，说明本发明提供了更加精确的浓度分布数据。
[0085]
表1不同流型的测量结果比较
[0086][0087]
本发明为了实现颗粒含水量动态变化过程中的气固两相流动参数的准确测量，在电容和微波双模态传感器硬件研究的基础上，进一步研究了电容和微波双模态信息的获取与融合。提出了双模态信息获取方法与双模态信息融合方法，以实现对含水颗粒浓度分布的测量。