【摘 要】
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气液两相流动现象广泛存在于动力、石油、化工以及其他一些工业中,狭缝气液两相流动的研究对于压力管道的“破前漏”(LBB,leak before break)设计具有重要的意义。本次研究开展了高压氩气-水贯穿长直狭缝泄漏的可视化实验研究。实验所研究对象为矩形等截面的狭缝通道,狭缝的长度为20.30mm,流道长度设计为45.00mm,宽度有0.08mm、0.1 0mm、0.12mm、0.15mm和0.1
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气液两相流动现象广泛存在于动力、石油、化工以及其他一些工业中,狭缝气液两相流动的研究对于压力管道的“破前漏”(LBB,leak before break)设计具有重要的意义。本次研究开展了高压氩气-水贯穿长直狭缝泄漏的可视化实验研究。实验所研究对象为矩形等截面的狭缝通道,狭缝的长度为20.30mm,流道长度设计为45.00mm,宽度有0.08mm、0.1 0mm、0.12mm、0.15mm和0.18mm五种尺寸。实验中流道入口采用两侧进水中间进气的方式,模拟了非均匀流体进入狭缝通道的流动过程。实验进口压力值范围为0-5000kPa,水流量范围为15-450kg/h,气流量的范围为0-1kg/h,共计834个工况。本研究通过可视化实验发现了当量直径在亚毫米级别的狭缝通道内气液两相流流动的特征:(1)通过对实验中的压力分布研究,在两相流体在狭缝的压降出现了出口位置压力梯度陡峭,产生了出口加速效应,并且入口压力越大出口压降的加速效应越明显,说明该尺度下的狭缝尺度效应明显。(2)利用本实验大量的两相流动实验数据对两相摩擦压降的计算模型进行了验证和评价,发现均相模型和Sun-Mishima关系式预测结果与实验数据符合最好。(3)运用径向基神经网络对775组实验数据进行训练,训练后对压降进行预测发现预测结果误差不超过1%,证明在有大量基础试验数据的情况下,可以借助神经网络对矩形狭缝通道的压降进行预测。(4)借助得到可视化的流动图像,发现在高压驱动下的狭缝中,水气人为不混掺进入狭缝通道的情况下,狭缝通道内仍然没有出现常规尺度下常见的分层流,并且在入口处就开始强烈混掺。(5)利用图像处理技术进行了两相流型判别研究及流动轨迹特征研究。在实验的工况范围中狭缝通道出现了五种两相流型,并根据大量实验数据划分了流型分布图,分析了各个流型的运动特点,并与常规尺度和相近尺度的流道流型情况进行了对比分析。在本次可视化实验中,对亚毫米级别狭缝通道气液两相流的压降和流型特征进行了研究,为高压管道的安全运行及LBB设计提供了数据支撑,并进一步发展了对狭缝通道的两相流动的认识。
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