【摘 要】
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气液多相流与日常生活及工业生产息息相关,其中涉及的气液界面行为以及气液间的相互作用在学术界和工业界有着巨大的研究和应用价值。为了增进对气液混输和多相流动机理的理解和应用,进一步探索气液多相流中气泡的几何特征和动力学行为,本文在国家自然科学基金项目(编号:51676087)资助下综合运用实验和数值模拟手段,分别对静止液体中的单气泡上升特性、单气泡穿越液–液界面过程的特性、同向流中淹没注气产生的气泡特
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:51676087);
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气液多相流与日常生活及工业生产息息相关,其中涉及的气液界面行为以及气液间的相互作用在学术界和工业界有着巨大的研究和应用价值。为了增进对气液混输和多相流动机理的理解和应用,进一步探索气液多相流中气泡的几何特征和动力学行为,本文在国家自然科学基金项目(编号:51676087)资助下综合运用实验和数值模拟手段,分别对静止液体中的单气泡上升特性、单气泡穿越液–液界面过程的特性、同向流中淹没注气产生的气泡特性、淹没注气产生的气泡群在圆柱绕流尾流中的分布特性进行了研究和探讨;此外,借助深度学习方法尝试识别水平管内气液两相流流型。完成的主要工作及取得的相关结论如下:在静止液体中的气泡上升特性研究方面,采用高速摄像技术分别观测了不同初始尺寸的气泡在去离子水和白油中的上升行为,对比气泡相关参数在两种液体中的变化差异,并借助数值模拟加以辅助分析。结果表明,高黏度液体对气泡变形及侧向运动的抑制作用明显,气泡在白油中的运动高度有序,形状呈现为球形或椭圆形,上升轨迹近似直线;去离子水中的气泡形状多变,上升轨迹为之字形,这与尾流中的涡旋结构有关;小尺寸气泡对黏性力和表面张力不敏感;提出了气泡纵横比和厄特沃什数间的修正关系式,适用于高黏度静止液体中的气泡;对Turton等提出的曳力系数和雷诺数之间的关系式进行了修正,改善其对于不同黏度液体中的气泡适用性。在单气泡穿越液–液界面过程的特性方面,以去离子水和白油两种不相掺混的液体构成水–油系统,观测了气泡在其中的上升过程;对气泡上升过程中的当量直径、上升速度变化进行了统计,并和单一液体中的气泡上升过程进行了对比;描述了气泡在穿越水–油界面时发生的现象,对比了不同尺寸气泡在水–油界面附近的形态和行为差异。研究发现,气泡在水–油系统中的上升过程,可根据气泡距离水–油界面的远近划分为三个阶段,在远离界面时,气泡的几何特征和行为基本不受影响,在界面附近时,气泡的形态和行为存在明显差异,上升速度受到界面的明显抑制,形状趋于规则;此外,气泡在穿越水–油界面过程中,会逐渐形成一层覆盖气泡的水膜,在水膜溃灭、脱落的过程中会产生向上的水射流,水膜溃灭的时间及水射流的强度均与气泡尺寸有关。在同向水流中淹没注气产生的气泡特性方面,采用出口直径为3.8 mm的喷嘴在水洞测试段上游进行同向淹没注气,观察不同气液速度比条件下的气液流动模式,采用高速摄像技术采集瞬时的流场图像,借助图像处理代码获取上游气腔的流向长度、夹断频率等。研究表明,气液流动模式随气液速度比的改变而发生显著变化。在气液速度比极低时,喷嘴出口不会形成典型的附着气腔;在气液速度比较低时,上游气腔不会发生夹断;在气液速度比较高时,有可能发生气腔/气泡间的聚并现象,且水流速度越低,聚并现象越明显;在气液速度比一定时,上游气腔的夹断频率随着水流速度的增加而加快。夹断频率越高,气液界面的不稳定性越强,流场中的气相形态越不规则。当水流速度一定时,上游气腔的夹断频率会随着注气流量的增加先降低后上升。在淹没注气产生的气泡群在圆柱绕流尾流中的分布特性方面,在水洞测试段的上游设置了多个注气孔,并在注气孔下游布置了圆柱体障碍物,采用粒子图像测速技术测量了未注气工况下的载体流场,并利用阴影成像技术采集了圆柱绕流尾流区的瞬时气泡图像,借助图像处理代码获取了气泡在尾流区的当量直径及速度分布,并与载体流场中的对应参数进行对比。结果表明,在未注气工况下,时均尾流场中具有对称的涡量和速度分布,在与流向垂直的方向上,尾流中心线附近的速度低于尾流边缘的速度;在注气工况下,尾流中心线附近存在低速气泡区,当雷诺数一定时,低速气泡区的纵向范围随着注气流量的增大而增大;在同一纵向截面上,低速区的气泡当量直径也相对较小;气泡速度的总体分布与其对应的载体流场一致,在相同位置处,气泡速度略低于载体流场。气泡速度的波动程度与注气流量、雷诺数均呈正相关关系。数据采集区的气相空隙率随着雷诺数和注气流量的增大而增大。在水平管内气液两相流流型识别方面,通过对不同工况下的流场进行观测,将瞬时的气液结构划分为七类子流型;采用超声多普勒测速仪获取气液两相流中的速度信号,并创新性的将其转化为图像信号,借助简化后的卷积神经网络模型,建立了子流型实时识别模型,该模型可实现每0.096 s进行一次识别;分别采用原始数据和去噪数据作为输入参数来建立识别模型,并对比识别准确率,结果表明去噪数据能够显著提高模型的识别准确率;经过测试,对于训练工况下的数据集,经过去噪优化后的模型的整体识别准确率达到96.5%,而对于未训练工况下的数据集,整体识别准确率达到92.7%;此外,基于超声多普勒测速方法及深度学习模型,提出了一种建立流型识别模型的新方法。
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