基于EEMD-Hilbert谱的气液两相流钝体绕流流型识别

发布时间：2019-01-02 09:31

【摘要】：为了有效识别气液两相流的流型,以水和空气为实验介质,以涡街流量计为元件诱发钝体绕流,通过管壁差压法获取气液两相流钝体绕流的尾迹波动信号,采用集总经验模态分解对信号进行分解,通过Hilbert变换得到Hilbert边际谱,利用最大互相关系数法对固有模态函数进行筛选,选取特征固有模态函数能量比分别与体积含气率、两相雷诺数构建流型图。结果表明,构建的两类新流型图对单相水、泡状流、塞状流、弹状流等典型流型的识别率分别可达91.67%和88.89%,能较好地满足工程实际应用的需求。
[Abstract]:In order to identify the flow pattern of gas-liquid two-phase flow effectively, using water and air as experimental media and vortex Flowmeter as component, the wake fluctuation signals of gas-liquid two-phase flow around the obtuse body were obtained by tube wall differential pressure method. The signal is decomposed by lumped empirical mode decomposition, the marginal spectrum of Hilbert is obtained by Hilbert transform, the natural mode function is screened by the method of maximum correlation number, and the energy ratio of characteristic natural mode function and the volume gas holdup are selected, respectively. The flow pattern diagram is constructed by two phase Reynolds number. The results show that the recognition rates of the two new flow patterns for single-phase water, bubbly flow, slug flow and slug flow can reach 91.67% and 88.89%, respectively, which can meet the requirements of engineering practice.
【作者单位】： 中南大学能源科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51576213) 湖南省科技计划(2015RS4015)项目资助
【分类号】：O359.1

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本文编号：2398328