CN114547892A - 基于液膜流动参数建模的涡街湿气分相流量测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于液膜流动参数建模的涡街湿气分相流量测量方法,利用涡街压电传感器和液膜流动参数传感器采集的信号,结合无量纲化的液膜厚度和扰动波速度建立过读预测模型,根据过读系数OR对分相流量进行预测,实现湿气分相流量测量,包括下列步骤:采集两相压力、两相温度、涡街压电传感器输出的时序信号和液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列;计算气体密度和液体密度;得到涡街脱落频率;得平均液膜厚度;进行互相关计算得到渡越时间;得到无量纲液膜厚度和无量纲扰动波速度;计算气相体积流量的示值结果;计算涡街过读系数OR;计算真实气体流量;计算液相流量。
Description
技术领域
本发明属于湿气分相流量测量领域,涉及一种基于液膜流动参数建模的涡街湿气分相流量测量方法。
背景技术
湿气广泛应用于天然气、蒸汽锅炉、核反应堆等工程应用领域。在海底生产***中[1],湿气中的气体和液体流量都很重要,它反应了单口井的输出,特别是经常被忽视的液体流量的测量[1]。近些年来,石油、天然气、动力、化工、水利、航天等工业的迅速发展导致对两相流测量要求逐步提高[2][3],采用传统的单相仪表进行气液两相流的测量逐渐难以满足工业生产的需求,因此两相流的在线测量技术应运而生。
在湿气气相流量测量中,涡街流量计因其稳健、经济、量程比高、压损小而被广泛应用于湿气气相流量的在线测量。然而,当采用传统的单相涡街流量计进行流体流量测量时,流体中存在的少量液体会影响输出信号,导致气体流量的预测结果出现正向偏差(过读,OR)[4]。由过读问题引起的最大测量误差可以达到20%[4],如不进行必要的修正将严重影响涡街流量计的计量精度。为了提高涡街流量计在湿气的测量精度,需要对过读进行补偿。湿气中的液相有液滴和液膜两种存在形式,涡街过读与两者之间存在密切联系,由于两相流动的复杂性,目前还没有统一的涡街过读预测公式。张金晶[7]以旋涡诱导流场理论为基础,研究了涡街频率与气相体积流量的换算关系,并在常温下的气液两相流实验中验证了理论成果。李金霞[8]通过仿真和实验结合的角度探究了两相涡街尾迹稳定性及失稳性,利用两相流动参数得到了涡街过读预测模型。以上的模型从理论研究角度得到液滴和涡街之间的内在影响机制,并取得了良好的预测结果。然而,液滴参数(液滴加载量、液滴直径)无法实现真正的在线测量,而湿气的液相中大部分是以液膜形式存在的。因此,从液膜流动参数的角度出发探究湿气中液膜对涡街过读的影响非常有必要。其中专利CN202110129896.3探究了液膜厚度对涡街过读的影响。但仅有液膜厚度信息并不能全面的表征液膜流动状态,因此亟待建立一套完整的液膜流动参数测量***来准确获取更多的液膜信息,进而探究液膜流动参数(液膜厚度、扰动波速度)与涡街信号之间的关联,最后实现环雾状流中分相流量的在线准确测量。
参考文献
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发明内容
本发明提供一种更为精确、易于实现在线测量的涡街湿气分相流量测量方法。本发明利用涡街流量计和液膜流动参数测量***,结合无量纲化的液膜厚度和扰动波速度建立过读预测模型,根据过读系数OR对分相流量进行预测,实现湿气分相流量测量。技术方案如下:
一种基于液膜流动参数建模的涡街湿气分相流量测量方法,利用涡街压电传感器和液膜流动参数传感器采集的信号,结合无量纲化的液膜厚度和扰动波速度建立过读预测模型,根据过读系数OR对分相流量进行预测,实现湿气分相流量测量,包括下列步骤:
1)采集两相压力P、两相温度T、涡街压电传感器输出的时序信号s(t)和液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列δ1(t)和δ2(t);
2)通过两相压力P和两相温度T计算气体密度ρg和液体密度ρl;对涡街压电传感器输出的时序信号s(t)进行快速傅里叶变换,得到涡街脱落频率fVS;对液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列信号δ1(t)和δ2(t)分别求平均,得平均液膜厚度δ1和δ2;
3)已知上下游液膜流动参数传感器的中心距L,对上下游液膜厚度序列信号δ1(t)和δ2(t)进行互相关计算得到渡越时间τ0,由公式(1)求解得到扰动波速度:
4)根据公式(2)和公式(3)将液膜特征参数无量纲化,得到无量纲液膜厚度和无量纲扰动波速度:
vw *=vw/usg,max (3)
其中,D为管路直径;δ1为上游电导环传感器测量的平均液膜厚度;δ*为无量纲化的液膜厚度,vw *为无量纲化的扰动波速度,vw为真实的扰动波速度,usg,max是实验范围内的最大气体表观流速;
5)根据公式(4)计算气相体积流量的示值结果Qg,tp:
其中,fVS为涡街脱落频率,Kv为涡街流量计在单相气体中的仪表系数;
6)根据公式(5)计算涡街过读系数OR:
其中,k1为常数系数,n1和n2为常数幂指数,具体取值根据公式(5)所述函数形式拟合得到;
7)由式(6)计算真实气体流量Qg
8)根据公式(7)计算Qg对应的气体表观流速usg
9)根据实验数据建立起OR与气液体韦伯数之间的数学模型,模型的参数化表达式为
10)由气体表观流速usg计算出气体韦伯数Weg,之后利用公式(8)反推得到液相韦伯数Wel
11)液相流量Ql由公式(10)计算得到:
至此,利用液膜厚度和扰动波速度建立的分相流量模型求解完毕。并且该方法有以下优点:
1.建模简便、计算简单、低成本、在线测量;
利用涡街流量计、液膜流动参数传感器、压力传感器和温度传感器测量相关参数即可实现湿气分相流量测量,该方法操作简单、成本低,并且可以实现在线测量。
2.预测精度高;
在湿气工况条件下利用该方法进行了气、液相流量的预测。示例中,气相体积流量预测,相对误差在±1.5%以内;液相体积流量预测,相对误差在±6%以内。
3.可实现湿气分相流量测量。
该方法以无量纲液膜厚度为主参数,无量纲扰动波速度作为辅助参数建立OR过读的预测公式,对未修正的气相流量进行补偿,实现气相流量的测量。根据实验数据建立了OR与气液体韦伯数之间的数学模型,求解液相流量,最终实现湿气分相流量测量。
附图说明
图1:液膜流动参数测量***示意图
图2:信号采集流程图
图3:互相关速度计算流程图
图4:基于液膜流动参数建模的涡街湿气分相流量测量实施流程图
图5:过读系数OR与无量纲液膜厚度、扰动波速度关系图
图6:无量纲扰动波速度与气液相韦伯数关系图
图7:过读系数OR与气液相韦伯数关系图
图8:气相体积流量预测误差示意图
图9:液相体积流量预测误差示意图
具体实施方式
为了能进一步了解本发明的特征、技术手段以及所达到的具体目的、功能,下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。
本发明利用涡街流量计和液膜流动参数测量***,分别测得上下游两路平均液膜信号、扰动波信号和未修正的气相流量。针对涡街过读问题,结合无量纲化的液膜厚度和扰动波速度建立过读预测模型,根据过读系数OR对未修正气相流量进行过读补偿,实现了气相流量测量。为求解液相流量,又根据实验数据建立起OR与气液体韦伯数之间的数学模型,求解得到液相流量,由此实现湿气条件下分相流量的测量。具体求解步骤如下:
1)采集两相压力P、两相温度T、涡街压电传感器输出的时序信号s(t)和液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列δ1(t)和δ2(t);
2)通过两相压力P和两相温度T可计算气体密度ρg和液体密度ρl;对涡街压电传感器输出的时序信号s(t)进行快速傅里叶变换(FFT),得到涡街脱落频率fVS;对液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列信号δ1(t)和δ2(t)分别求平均,得平均液膜厚度δ1和δ2;
3)已知上下游传感器的中心距L=50mm,换算成国际单位为0.05m,对上下游液膜厚度序列信号δ1(t)和δ2(t)进行互相关计算得到渡越时间τ0,将渡越时间τ0和上下游传感器的中心距L代入公式(1)求解得到扰动波速度;
4)根据公式(2)和公式(3)将液膜特征参数转化为无量纲参数,管路直径D=15mm,换算成国际单位为0.015m,δ1为上游电导环传感器测量的平均液膜厚度,将管路直径D和δ1代入公式(2)得到无量纲液膜厚度δ*;vw为真实的扰动波速度,usg,max是实验范围内的最大气体表观流速,本文中为定值40m/s,将真实扰动波速度vw和最大气体表观流速usg,max代入公式(3)得到无量纲扰动波速度;
其中,δ*为无量纲化的液膜厚度,vw *为无量纲化的扰动波速度。
5)将涡街脱落频率fVS和单相气体中的仪表系数Kv代入公式(4)得到气相体积流量的示值结果Qg,tp
其中,Kv为涡街流量计在单相气体中的仪表系数(m-3);
6)根据实验数据建立无量纲化的液膜厚度和无量纲化的扰动波速度与OR之间的数学模型,代入公式(5)得到涡街过读系数
7)将气相体积流量的示值结果Qg,tp和涡街过读系数OR代入公式(6)得真实气体流量Qg
8)将真实气体流量Qg代入公式(7)得到Qg对应的气体表观流速usg
9)根据实验数据建立起OR与气液体韦伯数之间的数学模型,模型的参数化表达式为
10)将气体表观流速usg代入公式(9)得到气体韦伯数Weg,其中水的表面张力取值0.072N/m
11)根据公式(8)反推得到液相韦伯数Wel
12)将液相韦伯数Wel代入公式(11)得到最终的液相流量Ql
至此,利用液膜厚度和扰动波速度建立的分相流量模型求解完毕。
本实例是一种基于液膜流动参数建模的涡街湿气分相流量测量方法。下面是在湿气测量中的具体实施。利用专利201810644726.7中的多参数可调的雾状流实验***,提出了湿气测量模型,其实验范围为:常温:25~35℃,压力:150~350kPa,气体体积流量:12~24m3/h,气体密度:1.79~4.24kg/m3,液体体积流量:0.5~4.5ml/s,气体表观流速:18.86~37.73m/s,液体表观流速:0.0028~0.028m/s。液膜流动参数测量***如附图1所示,由上下游两个电导环、FPGA、I-V放大模块及上位机组成。
采集传感器信号,包括由压力传感器输出的两相压力P,温度传感器输出的两相温度T,涡街流量计输出的时序信号s(t)和液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列δ1(t)和δ2(t)。其中涡街信号通过NI-USB-6353数据采集卡进行采集,涡街信号的采样频率为100kHz,每组数据的采样实验时间为10s,信号采集流程图如附图2所示。上下游液膜厚度序列δ1(t)和δ2(t)由两个电导环传感器同时测得,采样频率32MHz,正弦激励信号频率为500KHz,每个正弦周期内能够进行64次采样,采样8个正弦周期512个采样点后解调得到液膜信号。然后通过两相压力P和两相温度T可计算气体密度ρg和液体密度ρl;对涡街压电传感器输出的时序信号s(t)进行快速傅里叶变换(FFT),得到涡街脱落频率fVS;对液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列信号δ1(t)和δ2(t)分别求平均,得平均液膜厚度δ1和δ2。
扰动波的速度与液膜之间的转化存在密切关系,因此需要准确获得扰动波速度并进行预测,已知上下游传感器的中心距L=50mm,对上下游液膜厚度序列信号δ1(t)和δ2(t)进行互相关计算得到渡越时间τ0,互相关计算的流程图如附图3所示,由公式(1)求解可得到扰动波速度。液膜流动特征参数主要用来表征湿气中液膜的流动特性,主要参数包括扰动波速度vw、扰动波频率fw及液膜厚度δ。液膜特征参数经常会被转化为无量纲参数来考量,由公式(2)和公式(3)可以得到无量纲液膜厚度和无量纲扰动波速度。其中无量纲扰动波速度是扰动波速度与最大气体表观流速的比值,usg,max是实验范围内的最大气体表观流速,其数值为40m/s。
上述传感器中,涡街流量计是一种速度式传感器,通过测量漩涡脱落频率fVS得到体积流量,由公式(4)得气相体积流量的示值结果Qg,tp,在湿气流动中,少量液相的存在使得在应用涡街流量计测量湿气的过程中,测得的气相体积流量Qg,tp高于实际气体的流量Qg,称为“过读”现象。因此,气相体积流量的示值结果Qg,tp与实际流量Qg之间关系如公式(6)所示。
为了提高涡街流量计在湿气和湿蒸汽中的测量精度,需建立OR预测模型,对涡街流量计示值进行修正。其中专利CN202110129896.3探究了液膜厚度对涡街过读的影响。但仅有液膜厚度信息并不能全面的表征液膜流动状态,因此需要建立一套完整的液膜流动参数测量***来准确获取更多的液膜信息,进而探究液膜流动参数(液膜厚度、扰动波速度)与涡街信号之间的关联,实现环雾状流中分相流量的在线准确测量。接下来以无量纲液膜厚度为主参数,无量纲扰动波速度作为辅助参数建立OR过读的预测公式。
利用最小二乘法将无量纲液膜厚度、无量纲扰动波速度与OR进行拟合,过读系数OR与无量纲液膜厚度以及无量纲扰动波速度之间的预测模型如式(12)所示:
OR=1+2.846δ*1.282vw *-0.3207 (12)
图5给出了过读系数OR与无量纲液膜厚度以及无量纲扰动波速度之间的预测模型,图中可以看出预测的精度在±1.1%以内,相关系数R2可以达到0.934,相对均方根误差rRMSE=0.608%,预测效果良好。
已知,影响液膜厚度的主要因素是表面张力和惯性力,而气液相韦伯数可以表征湿气流动中的表面张力和惯性力。在专利CN202110129896.3中已经建立了气相和液相韦伯数与平均液膜厚度之间关系,通过实验数据分析,无量纲扰动波速度与气液体韦伯数之间也存在密切关联。因此通过最小二乘法拟合实验数据,得到所示气液体韦伯数和无量纲扰动波速度之间的数学模型如式(13)所示:
拟合曲线如图6所示,拟合的相关系数R2=0.9735,平均绝对百分比误差MAPE=2.798%,相对均方根误差rRMSE=3.205%,98%的数据点都在±5%的误差以内,以上数据表明拟合效果良好。
同样,涡街过读系数OR受液相流量、气相流量和气液密度等多种因素影响。仿照无量纲扰动波速度建模过程,在本实验条件下,通过最小二乘法拟合实验数据,得到过读系数OR与气液相韦伯数的幂次积存在线性关系,利用气液相韦伯数建立涡街过读系数OR预测模型:
OR=1+50.47Weg -0.788Wel 0.2427 (14)
图7给出了过读系数OR与气液体韦伯数之间的预测模型,图中可以看出预测的精度在±1%以内,相关系数R2可以达到0.9414,相对均方根误差rRMSE=0.575%,以上误差数据说明OR数学模型的预测结果良好。
下面基于上述建模和标定结果,进行湿气分相流量测量,实施流程如附图4所示,方法如下:
1)采集两相压力P、两相温度T、涡街压电传感器输出的时序信号s(t)和液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列δ1(t)和δ2(t);
2)通过两相压力P和两相温度T可计算气体密度ρg和液体密度ρl;对涡街压电传感器输出的时序信号s(t)进行快速傅里叶变换(FFT),得到涡街脱落频率fVS;对液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列信号δ1(t)和δ2(t)分别求平均,得平均液膜厚度δ1和δ2;
3)已知上下游传感器的中心距L,对上下游液膜厚度序列信号δ1(t)和δ2(t)进行互相关计算得到渡越时间τ0,求解得到扰动波速度,将液膜特征参数转化为无量纲参数;
4)计算气相体积流量的示值结果Qg,tp;
5)根据无量纲液膜厚度和无量纲扰动波速度计算涡街过读系数OR;
6)计算真实气体流量Qg;
7)计算Qg对应的气体表观流速usg;
8)根据实验数据建立OR与气液体韦伯数之间的数学模型,由气体表观流速usg计算出气体韦伯数Weg,之后反推得到液相韦伯数Wel;
9)最终求得液相流量Ql。
在本例中,根据以上方法,最终实现了湿气分相流量测量。
利用上述模型求解得到的气液相体积流量进行误差分析来评价预测效果,气相体积流量的百分比误差(PE)在±1.5%以内,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.684%,PE是实际流量的百分比误差,LVF为液体体积分数,计算公式为LVF=Ql/(Ql+Qg)。其中相对误差PE(%)=(预测值-真实值)/真实值×100,气体流量的百分比误差如图8所示。液相流量预测,百分比误差(PE)为±6%以内,平均绝对百分比误差(MAPE)为3.06%,满量程百分比误差(FSPE)为±4%以内。其中FSPE(%)=(预测值-真实值)/真实值最大值×100,液相流量的满量程百分比误差如图9。
本发明通过扰动波速度、液膜厚度和涡街过读系数OR进行建模,提出了一种基于液膜流动参数建模的涡街湿气分相流量测量方法。该方法操作简单、成本低,同时可实现高精度在线测量。
Claims (1)
1.一种基于液膜流动参数建模的涡街湿气分相流量测量方法,利用涡街压电传感器和液膜流动参数传感器采集的信号,结合无量纲化的液膜厚度和扰动波速度建立过读预测模型,根据过读系数OR对分相流量进行预测,实现湿气分相流量测量,包括下列步骤:
1)采集两相压力P、两相温度T、涡街压电传感器输出的时序信号s(t)和液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列δ1(t)和δ2(t);
2)通过两相压力P和两相温度T计算气体密度ρg和液体密度ρl;对涡街压电传感器输出的时序信号s(t)进行快速傅里叶变换,得到涡街脱落频率fVS;对液膜流动参数传感器输出的上下游液膜厚度序列信号δ1(t)和δ2(t)分别求平均,得平均液膜厚度δ1和δ2;
3)已知上下游液膜流动参数传感器的中心距L,对上下游液膜厚度序列信号δ1(t)和δ2(t)进行互相关计算得到渡越时间τ0,由公式(1)求解得到扰动波速度:
4)根据公式(2)和公式(3)将液膜特征参数无量纲化,得到无量纲液膜厚度和无量纲扰动波速度:
vw *=vw/usg,max (3)
其中,D为管路直径;δ1为上游电导环传感器测量的平均液膜厚度;δ*为无量纲化的液膜厚度,vw *为无量纲化的扰动波速度,vw为真实的扰动波速度,usg,max是实验范围内的最大气体表观流速;
5)根据公式(4)计算气相体积流量的示值结果Qg,tp:
其中,fVS为涡街脱落频率,Kv为涡街流量计在单相气体中的仪表系数;
6)根据公式(5)计算涡街过读系数OR:
其中,k1为常数系数,n1和n2为常数幂指数,具体取值根据公式(5)所述函数形式拟合得到;
7)由式(6)计算真实气体流量Qg
8)根据公式(7)计算Qg对应的气体表观流速usg
9)根据实验数据建立起OR与气液体韦伯数之间的数学模型,模型的参数化表达式为
10)由气体表观流速usg计算出气体韦伯数Weg,之后利用公式(8)反推得到液相韦伯数Wel
11)液相流量Ql由公式(10)计算得到:
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