专利名称：管路中高压流体压力快速变动时的流型识别装置和方法
技术领域：
本发明涉及一种流型识别装置和方法，具体涉及一种管路中高压流体压力快速变动时的流型识别装置和方法。
背景技术：
高压管路普遍存在于各行各业中，当管路中液体温度较高且压力频繁震荡时，就不得不考虑气液两相流流型的影响了。当高压管路中液体的压力降到饱和溶解压力以下时，原本溶解在液体中的自由气体(如空气)就会有一部分释放出来，并迅速向离散的气核扩散，形成微小气泡。当压力继续下降到液体的饱和蒸气压以下时，一些液体中的部分轻馏成分开始发生相变，生成的蒸气也迅速在气核附近聚集，形成小气泡。这样，高压管路中的液体就以气液两相流的形态存在，气泡中大部分是与液相同质的蒸气，小部分是与液相不同质的自由气体。相反，当高压管路中的压力升到高于饱和蒸气压时，气泡中的蒸气就会迅速变为液体，同时自由气体也会溶解于液体中。但气体溶解的速度远小于气体释放的速度，当蒸气全部变为液体后，液体中仍有一部分自由气体气泡。因此在压力频繁震荡，特别是管路中最低压力下降到液体的饱和蒸气压以下时，高压管路中伴随着气泡的产生和破灭，管路中的介质就以气液两相流的形式存在。气泡在产生、发展和崩溃的过程中会伴随着复杂的物理、化学现象，表现出强烈的振动、噪声和对流道材料的侵蚀等。这会对管路中液体流动参数的测量和液体的流动产生很大的影响。强烈的振动和噪声会使参数测量结果脱离实际，极不准确，这就会使测量行为失去意义。如果气泡导致了管路中气阻的形成，就会严重影响管路所在系统的工作性能，甚至会导致其完全失效。当气泡大量产生并持续发展时，会对管壁产生严重影响，会使其变成蜂窝状或海绵状。气泡对高压管路的影响很大，而且气泡的数量和分布情况不同，影响的差异也不同。为保证高压管路工作的有效性和安全性，以及测量的需要，就需要对其中的气泡分布有比较深入的了解，即对气液两相流的流型进行识别。因此，气液两相流流型识别得到了各行各业的关注，发展很快，不断有新方法出现。自1954年Baker绘制出第一张流型图以来，流型图成了 20世纪工程中判断流型的主要方法。但流型图只能定性判别，而且普适性不好，使用范围非常有限。各国学者在流型转变关系式方面做了不少研究工作，但由于缺乏对流型转变机理的深入研究，所建立的模型均存在一定误差，而且不同学者得到的关系式并不完全一致。这阻碍了流型转变准则在流型识别中的广泛应用。现代流型识别方法主要有直接测量法和间接测量法。直接测量法主要包括目测法、高速摄影法等。目测法和高速摄影法操作简单，但流型识别依靠实验者的主观判断，缺乏足够的客观依据。间接测量法包括过程层析成像法、压力波动法和压差波动法等。过程层析成像法的图像重建算法复杂、重建质量差、软场特性无法克服；压力值受外界各种因素影响很大，甚至会使压力信号淹没。在气液两相流流型识别方法中，压差识别法具有无可替代的优势，可以满足快速、准确和易于实现等要求，而且压差识别法在高压管路中具有现实意义。
对测量得到的压差数据进行不同方式的处理，其流型识别精度也会产生很大差异。常用的数据处理方法有统计分析技术、傅里叶变换、小波分析、希尔伯特-黄变换(经验模态分解)、信息融合等。对数据进行处理以后可以直接采用特征值来进行流型识别，也可以选择样本对分类器进行训练，进而识别流型。后一种方法可以更方便、更迅速地对流型进行识别。常用的分类器有支持向量机(SVM)和神经网络等。专利“基于信息融合的气液两相流流型识别方法及流型信号采集装置”(申请号200610017091. 5，发明人周云龙等)介绍了一种对采集到的水平管路三个不同取压间距的压差波动信号进行小波处理，形成三个小波包信息熵特征向量并作为三个径向基函数子神经网络的输入特征向量，再把各子神经网络的输出作为彼此独立的证据体，利用D-S证据理论进行信息融合，从而得到流型识别的方法和建立相应的流型信号采集装置。专利“基于希尔伯特-黄变换的水平管气液两相流流型识别方法”(申请号200410017475. 8，发明人孙斌等)利用经典文丘利管、差压变送器和计算机组成的流型识别系统提供的文丘利管中压差信号的不同固有模态所占的能量比和残差均值建立流态图，提出了一种进行流型识别的方法。专利“基于主成分分析和支持向量机的油气水多相流流型识别方法”(申请号200610017090. 0，发明人孙斌等)提出了一种对水平管路的压力信号和不同取压间距的压差信号先进行小波去噪预处理，然后进行经验模态分解，再将得到的固有模态函数组成特征矩阵，利用主成分分析得到特征向量，并将其作为SVM的输入样本，应用SVM完成从特征空间到流型空间的映射，最终实现流型识别的方法。现有的流型信号采集装置主要是由文丘利管、压力变送器、计算机组成或者是由取压环、压力变送器、计算机组成的。文丘利管和取压环能承受的压力都不够高(经典文丘利管一般小于63MPa，取压环一般小于50MPa)，而很多高压管路的压力都超过了 80MPa，甚至达到了 IOOMPa以上，而其压力波动频率甚至可以达到几十赫兹以上。因此，现有的流型信号采集装置无法在流体压力快速变动的高压管路中应用。现有的流型识别方法主要是运用小波分析、希尔伯特-黄变换(经验模态分解)、支持向量机(SVM)、神经网络和信息融合等技术来识别流型。小波分析能以任意的分辨率同时对信号进行时域和频域的分析，但小波基和分解层数是经验值，需要通过大量的实验比较来获得；希尔伯特-黄变换(经验模态分解)吸取了小波变换多分辨的优势，同时克服了小波变换中需要选取小波基的困难，在对非线性、非平稳信号进行线性和平稳化处理的过程中保留数据本身的特性，并具有良好的局部适应性；SVM能较好地解决小样本、非线性和高维模式识别等实际问题，并且具有结构相对简单、收敛速度快等优点，但核函数和模型参数的选择在很大程度上决定着SVM的性能，而目前还不能很准确地找到最优参数；神经网络有很强的非线性拟合能力、鲁棒性和记忆能力，而且学习规则简单，便于计算机实现；信息融合技术可能会导致信息冗余，增加分类器的负担，影响识别准确性，应用中必须找到合适的方法来剔除不相关信息。
发明内容
本发明的目的就是克服上述现有技术的缺陷，设计一种可以快速、准确识别管路中高压流体在压力快速变动时 的流型识别装置和方法，具体技术方案如下一种管路中高压流体压力快速变动时的流型识别装置，主要包括来流管道、固定挡板、来流管道接头、来流接头垫圈、来流传感器三通接头、来流软垫圈、耐高压石英透明管、去流软垫圈、去流传感器三通接头、去流接头垫圈、去流管道接头、去流管道、调节套筒、带通孔的调节螺栓、来流压力传感器、来流压力变送器、来流传感器垫圈、去流压力传感器、去流压力变送器、去流传感器垫圈、计算机、光源、高速摄像机。来流管道与来流管道接头焊接在一起；来流管道接头与来流传感器三通接头采用螺纹连接，来流管道接头与来流传感器三通接头之间装有来流接头垫圈；来流传感器三通接头与耐高压石英透明管之间装有来流软垫圈，耐高压石英透明管与去流传感器三通接头之间装有去流软垫圈，来流传感器三通接头、去流传感器三通接头与耐高压石英透明管采用夹紧式连接；去流传感器三通接头与去流管道接头采用螺纹连接，去流传感器三通接头与去流管道接头之间装有去流接头垫圈；去流管道接头与去流管道焊接在一起；调节套筒与去流管道接头紧贴，调节套筒的内螺纹与带通孔的调节螺栓的外螺纹相配合，带通孔的调节螺栓套在去流管道上；来流管道、去流管道分别穿过固定挡板两端的孔，来流管道接头与固定挡板紧贴，带通孔的调节螺栓与固定挡板紧贴；来流压力传感器与来流传感器三通接头采用螺纹连接，来流压力传感器与来流传感器三通接头之间装有来流传感器垫圈；来流压力变送器与来流压力传感器连接，来流压力变送器与计算机连接；去流压力传感器与去流传感器三通接头采用螺纹连接，去流压力传感器与去流传感器三通接头之间装有去流传感器垫圈；去流压力变送器与去流压力传感器连接，去流压力变送器与计算机连接；光源对耐高压石英透明管中的流体进行照射；高速摄像机与计算机连接在一起，高速摄像机对耐高压石英透明管中流体的流动情况进行拍摄。本发明通过调整调节套筒与带通孔的调节螺栓的旋合长度来实现来流传感器三通接头与耐高压石英透明管之间的密封和去流传感器三通接头与耐高压石英透明管之间的密封。一种管路中高压流体压力快速变动时的流型识别方法，包括下述步骤I)获取数据来流压力传感器对管路内流体来流压力进行测量；去流压力传感器对管路内流体去流压力进行测量；同时用高速摄像机记录耐高压石英透明管中流体的流型；2)传输数据来流压力变送器把来流压力传感器测量得到的来流压力输入计算机并进行保存，去流压力变送器把去流压力传感器测量得到的去流压力输入计算机并进行保存，高速摄像机把记录下来的流型存入计算机；3)对数据进行预处理把计算机记录下来的来流压力与对应时间的去流压力进行相减得到相应的压差数据；4)对分类器进行训练选择与高速摄像机拍摄到的典型流型相对应的压差数据进行希尔伯特-黄变换，得到变换谱，计算出各模态的能量比，并把各模态能量比作为样本输入Elman神经网络，进行训练，得到流型识别准则；5)对实际流型进行识别将待识别流型相对应的压差数据进行希尔伯特-黄变换，得到变换谱，计算出各模态的能量比，并把各模态能量比作为特征量输入训练好的神经网络，即可得到对应的流型。
本发明所述的对压差数据进行希尔伯特-黄变换，是把压差数据分解为8个固有模态分量和I个剩余分量，并分别进行希尔伯特变换，得到希尔伯特谱，进而求出所占的能量比。本发明所述的Elman神经网络是一种由输入层、中间层(隐含层)、承接层和输出层组成的回归神经元网络，其输入层、隐含层和输出层的连接类似于前馈网络，输入层的单元仅发挥信号传输的作用，隐含层单元的传递函数可以采用线性或非线性函数，承接层又被称为上下文层或状态层，它用来记忆隐含单元前一时刻的输出值，可以被认为是一个I步延时算子。隐含层的输出通过承接层的延时与存储，自联到隐含层的输入，这种自联方式使Elman神经网络对历史数据具有敏感性，而且内部反馈网络增加了网络本身处理动态信息的能力，从而达到动态建模的目的。 本发明所述的装置和方法可用于管路中高压流体压力快速变动时的流型识别。其有益效果体现在I.本发明的流型信号采集装置是针对流体压力快速变动的高压管路而设计的，整个装置结构简单，拆装方便，当耐高压石英透明管损坏时可以迅速更换，而且通过调整调节套筒和带通孔的调节螺栓的旋合长度保证装置的密封，防止高压管路中流体的泄漏，本装置可以快速、准确的测量出高压管路两处的压力，进而得出对应距离的压差；2.本发明的流型识别方法把希尔伯特-黄变换和Elman神经网络结合起来，对Elman神经网络训练完成后，不再利用高速摄像机对管内流体进行拍摄，而直接利用测量得到的压差数据就可以实现对高压管路中压力快速变动的气液两相流进行快速、准确的流型识别。
图I是测量装置结构示意图。图中I为来流管道、2为固定挡板、3为来流管道接头、4为来流接头垫圈、5为来流传感器三通接头、6为来流软垫圈、7为耐高压石英透明管、8为去流软垫圈、9为去流传感器三通接头、10为去流接头垫圈、11为去流管道接头、12为去流管道、13为调节套筒、14为带通孔的调节螺栓、15为来流压力传感器、16为来流压力变送器、17为来流传感器垫圈、18为去流压力传感器、19为去流压力变送器、20为去流传感器垫圈、21为计算机、22为光源、23为闻速摄像机。
具体实施例方式下面结合附图，用实施例来进一步说明本发明。但这个实施例仅是说明性的，本发明的保护范围并不受这个实施例的限制。如图I所示，本发明管路中高压流体压力快速变动时的流型识别装置主要包括来流管道I、固定挡板2、来流管道接头3、来流接头垫圈4、来流传感器三通接头5、来流软垫圈
6、耐高压石英透明管7、去流软垫圈8、去流传感器三通接头9、去流接头垫圈10、去流管道接头11、去流管道12、调节套筒13、带通孔的调节螺栓14、来流压力传感器15、来流压力变送器16、来流传感器垫圈17、去流压力传感器18、去流压力变送器19、去流传感器垫圈20、计算机21、光源22、高速摄像机23。来流管道I与来流管道接头3焊接在一起；来流管道接头3与来流传感器三通接头5采用螺纹连接，来流管道接头3与来流传感器三通接头5之间装有来流接头垫圈4 ;来流传感器三通接头5与耐高压石英透明管7之间装有来流软垫圈6，耐高压石英透明管7与去流传感器三通接头9之间装有去流软垫圈8，来流传感器三通接头5、去流传感器三通接头9与耐高压石英透明管7采用夹紧式连接；去流传感器三通接头9与去流管道接头11采用螺纹连接，去流传感器三通接头9与去流管道接头11之间装有去流接头垫圈10 ;去流管道接头11与去流管道12焊接在一起；调节套筒13与去流管道接头11紧贴，调节套筒13的内螺纹与带通孔的调节螺栓14的外螺纹相配合，带通孔的调节螺栓14套在去流管道12上；来流管道I、去流管道12分别穿过固定挡板2两端的孔，来流管道接头3与固定挡板2紧贴，带通孔的调节螺栓14与固定挡板2紧贴；来流压力传感器15与来流传感器三通接头5采用螺纹连接，来流压力传感器15与来流传感器三通接头5之间装有来流传感器垫圈17 ;来流压力变送器16与来流压力传感器15连接，来流压力变送器16与计算机21连接；去流压力传感器18与去流传感器三通接头9采用螺纹连接，去流压力传感器18与去流传感器三通接头9之间装有去流传感器垫圈20 ;去流压力变送器19与去流压力传感器18连接，去流压力变送器19与计算机21连接；光源22对耐高压石英透明管7中的流体进行照射；高速摄像机23与计算机21连接在一起，高速摄像机23对耐高压石英透明管7中流体的流动情况进行拍摄。管路中高压流体压力快速变动时的流型识别装置部件装配完成后可以通过调整调节套筒13与带通孔的调节螺栓14的旋合长度来实现来流传感器三通接头5与耐高压石英透明管7之间的密封和去流传感器三通接头9与耐高压石英透明管7之间的密封。当调节套筒13与带通孔的调节螺栓14的旋合长度减小时，由于带通孔的调节螺栓14紧贴在固定挡板2的右端，无法向右移动，调节套筒13就会沿着去流管道12向左移动，向左移动的力就会被传递给去流管道接头11，由于去流管道接头11与去流传感器三通接头9是螺纹紧固连接，力就会被传递到去流传感器三通接头9，去流传感器三通接头9就会通过去流软垫圈8挤压耐高压石英透明管7使之向左移动，向左移动的力就会被依次传递给来流传感器三通接头5、来流管道接头3，但来流管道接头3被固定挡板2的左端挡住无法继续向左移动，最终就会形成来流传感器三通接头5与去流传感器三通接头9分别通过来流软垫圈6与去流软垫圈8挤压耐高压石英透明管7，由此实现来流传感器三通接头5与耐高压石英透明管7之间的密封和去流传感器三通接头9与耐高压石英透明管7之间的密封。本发明的流型识别步骤如下获取数据当装置连接完毕后，在管路中接通压力快速变动的高压流体，给各需要电源的部件供电，来流压力传感器15对管内流体来流压力进行测量，去流压力传感器18对管内流体去流压力进行测量，同时用高速摄像机23记录下耐高压石英透明管7中介质的流型；
传输数据来流压力变送器16把来流压力传感器15测量得到的管路来流压力输入计算机21并进行保存，去流压力变送器19把去流压力传感器18测量得到的管路去流压力输入计算机21并进行保存，高速摄像机23把记录下来的流型存入计算机21 ；对数据进行预处理把计算机21记录下来的来流压力与对应时间的去流压力进行相减得到相应的压差数据；对分类器进行训练选择200组与高速摄像机23拍摄到的典型流型相对应的压差数据进行希尔伯特-黄变换，得到变换谱，进而计算出8个模态分量和I个剩余分量的能量比，再作为样本特征参数输入Elman神经网络，网络的输出为泡状流(1000)，间歇流(0100)，层状流(0010)，环状流(0001)，完成对Elman网络的训练，得到流型识别准则；对压差数据进行希尔伯特-黄变换，进而求取各模态能量比的具体过程如下
(a)求出压差信号F(t)的上包络匕(0和下包络^(0的平均值
权利要求
1.一种管路中高压流体压力快速变动时的流型识别装置，包括来流管道(I)、固定挡板(2)、来流管道接头(3)、来流接头垫圈(4)、来流传感器三通接头(5)、来流软垫圈(6)、耐高压石英透明管(7)、去流软垫圈(8)、去流传感器三通接头(9)、去流接头垫圈(10)、去流管道接头(11)、去流管道(12)、调节套筒(13)、带通孔的调节螺栓(14)、来流压力传感器(15)、来流压力变送器(16)、来流传感器垫圈(17)、去流压力传感器(18)、去流压力变送器(19)、去流传感器垫圈(20)、计算机(21)、光源(22)、高速摄像机(23)，其特征在于来流管道(I)与来流管道接头(3)焊接在一起；来流管道接头(3)与来流传感器三通接头(5)采用螺纹连接，来流管道接头(3)与来流传感器三通接头(5)之间装有来流接头垫圈(4);来流传感器三通接头(5)与耐高压石英透明管(7)之间装有来流软垫圈￠)，耐高压石英透明管(7)与去流传感器三通接头(9)之间装有去流软垫圈(8)，来流传感器三通接头(5)、去流传感器三通接头(9)与耐高压石英透明管(7)采用夹紧式连接；去流传感器三通接头(9)与去流管道接头(11)采用螺纹连接，去流传感器三通接头(9)与去流管道接头(11)之间装有去流接头垫圈(10);去流管道接头(11)与去流管道(12)焊接在一起；调节套筒(13)与去流管道接头(11)紧贴，调节套筒(13)的内螺纹与带通孔的调节螺栓(14)的外螺纹相配合，带通孔的调节螺栓(14)套在去流管道(12)上；来流管道(I)、去流管道(12)分别穿过固定挡板(2)两端的孔，来流管道接头(3)与固定挡板(2)紧贴，带通孔的调节螺栓(14)与固定挡板(2)紧贴；来流压力传感器(15)与来流传感器三通接头(5)采用螺纹连接，来流压力传感器(15)与来流传感器三通接头(5)之间装有来流传感器垫圈(17);来流压力变送器(16)与来流压力传感器(15)连接，来流压力变送器(16)与计算机(21)连接；去流压力传感器(18)与去流传感器三通接头(9)采用螺纹连接，去流压力传感器(18)与去流传感器三通接头(9)之间装有去流传感器垫圈(20);去流压力变送器(19)与去流压力传感器(18)连接，去流压力变送器(19)与计算机(21)连接；光源(22)对耐高压石英透明管(7)中的流体进行照射；高速摄像机(23)与计算机(21)连接在一起，高速摄像机(23)对耐高压石英透明管(7)中流体的流动情况进行拍摄。
2.根据权利要求I所述的管路中高压流体压力快速变动时的流型识别装置，其特征在于通过调整调节套筒(13)与带通孔的调节螺栓(14)的旋合长度来保证来流传感器三通接头(5)与耐高压石英透明管(7)之间的密封和去流传感器三通接头(9)与耐高压石英透明管(7)之间的密封。
3.一种管路中高压流体压力快速变动时的流型识别方法，其特征在于，包括下述步骤 1)获取数据来流压力传感器(15)对管路内流体来流压力进行测量；去流压力传感器(18)对管路内流体去流压力进行测量，同时用高速摄像机(23)记录耐高压石英透明管(7)中流体的流型； 2)传输数据来流压力变送器(16)把来流压力传感器(15)测量得到的来流压力输入计算机(21)并进行保存，去流压力变送器(19)把去流压力传感器(18)测量得到的去流压力输入计算机(21)并进行保存，高速摄像机(23)把记录下来的流型存入计算机(21)； 3)对数据进行预处理把计算机(21)记录下来的来流压力与对应时间的去流压力进行相减得到相应的压差数据； 4)对分类器进行训练选择与高速摄像机(23)拍摄到的典型流型相对应的压差数据进行希尔伯特-黄变换，得到变换谱，计算出各模态的能量比，并把各模态能量比作为样本输入Elman神经网络，进行训练，得到流型识别准则； 5)对实际流型进行识别将待识别流型相对应的压差数据进行希尔伯特-黄变换，得到变换谱，计算出各模态的能量比，并把各模态能量比作为特征量输入训练好的神经网络， 得到对应的流型。
全文摘要
应用于流型识别领域的管路中高压流体压力快速变动时的流型识别装置和方法，所述的装置主要包括来流管道、固定挡板、来流管道接头、来流传感器三通接头、耐高压石英透明管、去流传感器三通接头、去流管道接头、去流管道、调节套筒、带通孔的调节螺栓、来流压力传感器、来流压力变送器、去流压力传感器、去流压力变送器、计算机、光源、高速摄像机。通过调整调节套筒与带通孔的调节螺栓的旋合长度来解决管路中的密封问题。所述的方法是对压差数据进行希尔伯特-黄变换，求出各模态能量比，再作为Elman神经网络的输入向量，完成从特征空间到流型空间的映射。本发明结构简单，拆装方便，能快速、准确地识别出管路中高压流体压力快速变动时的流型。
文档编号G01M10/00GK102620905SQ20121009586
公开日2012年8月1日 申请日期2012年3月29日 优先权日2012年3月29日
发明者李娟 , 李孝禄, 李迎, 许沧粟 申请人:中国计量学院
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