两相气固流在线测量的偏差问题探讨 三

2. 2 　过程层析成像法

过程层析成像法亦称为PT 技术,是20 世纪80 年代中后期正式形成和发展起来的一种以两相流或多相流为主要对象的过程参数分布状况的在线实时检测技术. 该技术利用围绕被测管道的传感器阵列,以非接触方式获取被测物场在不同观测角度下的投影数据,由计算机通过某种图像重建算法,求得过程截面状况的二维可视化信息. 与气固两相流测量有关的是以电学法为代表的方法,如电阻成像( ERT) 、电容成像( ECT) 等形式. 其中以测量介电常数分布的ECT 技术测量范围最广,研究得也较多. 有研究增加电容传感器个数的,已从最初的一对电极增至现在的6 对12 阵列电极;有研究把它应用于矩形流道测量的;此外,还有关于利用ECT 测量浓相物质,如测量循环流化床的报道.

PT技术属于非侵入式测量,它没有光学方法对透光的要求,原则上可用于实际工业生产. 从原理上讲,只要选取合适的方式(或几种方式的组合) ,即可应用于各类两相流或多相流的流型识别、相分布廓形、相含率及相速度的测量 .

对于成像,图像质量好坏是关键,而图像重建算法则是难点. 常用的简化线性逆反推算法

(LBP) 仅对简单物质分布有效. 针对复杂的非线性测量场,学者们研究了大量的修正算法. 如反复利用正逆过程消除误差的叠代法等,但无论采用何种方法,都是将非线性简化成线性,而这就不可避免地会造成图像重建时的数据误差. 为了克服这些误差,于是就出现了具有学习记忆及智能处理能力的人工神经网络法,其常用的算法是前馈网络,即采用误差反向传播的BP 算法. 但收敛速度慢,常遇到局部极小值. 针对这种情况,有学者改进了BP 算法,采用自适应步长和模拟退火法等手段. 还有学者重新提出一种多变量插值的径向基函数(RBF) 法;也有人提出了均匀设计和遗传算法,这均在不同程度上改进了图像重建算法. 此外,有学者还利用人工神经网络的智能模式识别功能判别受众多因素影响而呈非线性状态的

流型.

对于电学PT 成像方法,存在着颗粒浓度越低层析成像的灵敏度就越低、离传感器越远就越难

测量准确的问题. 当管径大于20mm 时,管中心颗粒几乎不能成像,而实际工业管道的管径均

远远大于20mm ,且实验所用均为绝缘管道,而实际工业管道大部分均为金属材料组成,这些均对测量造成影响. 这是层析成像需要克服的问题之一.

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