CN115792273B - 用于测量流体流速的方法、测流设备和计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种用于测量流体流速的方法、测流设备和计算机可读存储介质。该方法包括:向所述流体发射探测超声波;在多个连续时间区间中采集所述探测超声波被所述流体中的运动微粒散射产生的散射超声波的声压数据;以及基于所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布和所述散射超声波的声压数据,确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度作为所述流体的流速。
Description
技术领域
本公开概括而言涉及流体测量领域,更具体地,涉及一种用于测量流体流速的方法、测流设备和计算机可读存储介质。
背景技术
在关于流体的各种科学研究中,如何快速精准地流体流速测量是一个非常基础的问题。已经提出了许多基于不同原理的测量仪器来解决这一问题,例如基于流体总压力与静压力之差的毕托管、基于流体运动速度与导热率关系的热线(热膜)测流技术、基于超声波传播速度差的测量技术、基于超声波多普勒效应的测速技术、粒子图像测速技术等。其中,相比于毕托管和热线(热膜)测速技术,基于超声波的水流测速技术由于其不会干扰被测流体的巨大优势,因此被广泛应用于水流测量中。
然而,当前的测速技术测量准确性受流体流动影响较大,无法实现瞬时全流场的测量,并且仪器接收信号的信息利用率过低,尚无完善的方法来解决这些问题。
发明内容
针对上述问题中的至少一个,本公开提供了一种基于反源问题的流速计算模型,完整地利用接收信号的全部信息来计算流体中的运动微粒的运动速度,能够精准快速高效地测量流体的瞬时全流场的速度分布,弥补了已有测流技术的缺陷。
根据本公开的一个方面,提供了一种测量流体流速的方法。该方法包括:向所述流体发射探测超声波;在多个连续时间区间中采集所述探测超声波被所述流体中的运动微粒散射产生的散射超声波的声压数据;以及基于所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布和所述散射超声波的声压数据,确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度作为所述流体的流速。
在一些实施例中,该方法还包括:基于所述探测超声波的波形和超声波在所述流体中的传播速度,利用波方程确定所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布。
在一些实施例中,确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度包括:对于所述多个连续时间区间中的每个时间区间,基于所述散射超声波的声压数据和所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布,计算所述运动微粒在所述流体中的密度分布;以及基于所述多个连续时间区间所述运动微粒在所述流体中的密度分布,确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度。
在一些实施例中,计算所述运动微粒在所述流体中的密度分布包括:在每个时间区间,基于所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布和所述运动微粒的近似位置确定所述散射超声波的模拟接收数据;对所述散射超声波的模拟接收数据和所述散射超声波的声压数据的差值进行逆时传播以确定所述散射超声波在所述运动微粒的近似位置处的强度修正值;确定所述强度修正值是否小于特定阈值;如果所述强度修正值小于所述特定阈值,将所述运动微粒的近似位置确定为所述运动微粒在所述时刻的位置;以及如果所述强度修正值大于或等于所述特定阈值,利用所述强度修正值对所述运动微粒的近似位置进行修正。
在一些实施例中,确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度包括:响应于确定所述运动微粒在所述流体中的数量较小,基于所述密度分布利用临近点搜索法确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度;或者响应于确定所述运动微粒在所述流体中的数量较大,基于所述密度分布利用光流法确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度。
根据本公开的另一个方面,提供了一种测流设备。该测流设备包括:一个或多个发射机,其被配置为向流体发射探测超声波;以及多个接收机,其被配置为在多个连续时间区间中采集所述探测超声波被所述流体中的运动微粒散射产生的散射超声波的声压数据,并且基于所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布和所述散射超声波的声压数据确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度作为所述流体的流速。
在一些实施例中,所述发射机或者所述接收机还被配置为基于所述探测超声波的波形和超声波在所述流体中的传播速度,利用波方程确定所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布。
在一些实施例中,所述多个接收机被配置为:对于所述多个连续时间区间中的每个时间区间,基于所述散射超声波的声压数据和所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布,计算所述运动微粒在所述流体中的密度分布;基于所述多个连续时间区间所述运动微粒在所述流体中的密度分布,确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度。
在一些实施例中,所述多个接收机被配置为:在每个时间区间,基于所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布和所述运动微粒的近似位置确定所述散射超声波的模拟接收数据;对所述散射超声波的模拟接收数据和所述散射超声波的声压数据的差值进行逆时传播以确定所述散射超声波在所述运动微粒的近似位置处的强度修正值;确定所述强度修正值是否小于特定阈值;如果所述强度修正值小于所述特定阈值,将所述运动微粒的近似位置确定为所述运动微粒在所述时刻的位置;以及如果所述强度修正值大于或等于所述特定阈值,利用所述强度修正值对所述运动微粒的近似位置进行修正。
在一些实施例中,所述多个接收机被配置为:如果所述流体中的运动微粒的数量较少,基于所述密度分布利用临近点搜索法确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度;或者如果所述流体中的运动微粒的数量较多,基于所述密度分布利用光流法确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度。
根据本公开的再一个方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序代码,该计算机程序代码在被运行时执行如上所述的方法。
附图说明
通过参考下列附图所给出的本公开的具体实施方式的描述,将更好地理解本公开,并且本公开的其他目的、细节、特点和优点将变得更加显而易见。
图1A示出了根据现有技术的超声时差法的示意图。
图1B和图1C分别示出了根据现有技术的两种基于多普勒效应的测流设备的示意图。
图2A和2B示出了根据本公开实施例的用于测量流体流速的测流设备的示意图。
图3示出了根据本公开的实施例的测量流体流速的方法的流程图。
图4示出了根据本公开实施例的确定运动微粒在流体中的运动速度的过程的进一步流程图。
图5示出了根据本公开实施例的基于散射超声波的声压数据和探测超声波在流体中产生的声压分布计算运动微粒在流体中的密度分布的过程的进一步详细流程图。
图6示出了适合实现本公开的实施例的设备的结构方框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
在下文的描述中,出于说明各种发明的实施例的目的阐述了某些具体细节以提供对各种发明实施例的透彻理解。但是,相关领域技术人员将认识到可在无这些具体细节中的一个或多个细节的情况来实践实施例。在其它情形下,与本申请相关联的熟知的装置、结构和技术可能并未详细地示出或描述从而避免不必要地混淆实施例的描述。
除非语境有其它需要,在整个说明书和权利要求中,词语“包括”和其变型,诸如“包含”和“具有”应被理解为开放的、包含的含义,即应解释为“包括,但不限于”。
在整个说明书中对“一个实施例”或“一些实施例”的提及表示结合实施例所描述的特定特点、结构或特征包括于至少一个实施例中。因此,在整个说明书的各个位置“在一个实施例中”或“在一些实施例”中的出现不一定全都指相同实施例。另外,特定特点、结构或特征可在一个或多个实施例中以任何方式组合。
此外,说明书和权利要求中所用的第一、第二等术语,仅仅出于描述清楚起见来区分各个对象,而并不限定其所描述的对象的大小或其他顺序等。
如前所述,基于超声波的流速测量技术由于不会干扰被测流体而被广泛应用于水流测量中。基于超声波的流速测量技术主要有两大类,一类是超声时差法,另一类是基于多普勒效应的测速技术。
图1A示出了根据现有技术的超声时差法的示意图。超声时差法是一种利用超声波在运动流体中传播的顺流速度与逆流速度之差的测速技术。如图1A所示,假设c,u分别是静水声速(通常为1500m/s左右)和流体流动速度(通常为5-10m/s),L是超声波发射机T1与接收机R1的距离,则超声波在距离L的顺流传播时间和逆流传播时间分别为t1=L/(c+u),t2=L/(c-u),则t2-t1=2uL/(c2-u2)≈2uL/c2(考虑到c>>u)。因此流体流速近似为u≈c2(t2-t1)/(2L)。这种测流方式原理简单、操作便捷,但是缺点也十分明显,只能测量一段水流的平均流速,无法实现多点瞬时高精度测量;并且由上述流速u的计算公式可知,这种测量技术对静水声速c的测量精度要求很高,而静水中声速c一般来说不是常数,会受到多种因素影响(如深度、温度、盐度等)。同时,系数c2/(2L)会极大地放大时间差的误差,因此该方法需要对时间差t2-t1的测量精度很高,这要求仪器的测量电路精度很高。此外,测流设备置于流体中测量也会影响真实流场的流速分布。
图1B和图1C分别示出了根据现有技术的两种基于多普勒效应的测流设备的示意图。图1B示出了声学多普勒流速剖面仪(acoustic Doppler current profiler,ADCP)的示意图,图1C示出了声学多普勒测速仪(acoustic Doppler velocimeter,ADV)的示意图。这两种测流设备都是基于多普勒效应。多普勒效应是指波的频率会随着波源或者接收者的运动而发生变化。这两种设备发射的超声波在被水中运动微粒(例如泥沙颗粒、微小气泡等)散射后,再次被设备接收到后,由于多普勒效应,发射波与接收波的频率差与微粒运动速度在波束方向的投影大小成比例。由多普勒效应计算公式可得到运动微粒的速度在波束方向投影的大小,同时在不同几个方向发射波束,就可以计算得到水中运动微粒的大小与方向。这两种设备的差异在于两者测量的范围不同,由图1B和1C的示意图可知,ADCP的测量范围随着距离增大而变广,误差也随之变大,ADCP的有效测量范围一般为1-50m,并且由于边壁效应,当靠近河床或者水面时,测量误差较大。ADCP的准确测量非常依赖于流体速度只与深度有关这个假设,ADCP实际上测量的是不同深度的流体的平均速度。与ADCP不同,ADV的测量范围更小一些,一般为5-50mm,因此ADV的测量可以视为单点瞬时测量,但是很难实现多点同步瞬时测量。这些基于多普勒效应的测流技术虽然改进了测流设备扰动被测流体的问题,但是这些测流技术很大程度地依赖于流场流速分布的均匀性。因此对于自然界的复杂流场,比如:涡流,湍流等,这种测流技术很难测量局部的流场速度分布。并且这种测流技术同样无法实现流场多点同步瞬时测量。针对具体测流设备来说,图1B所示的ADCP只能测量水体中一部分体积的平均速度,而且随着测量距离变远,测量结果只能表示很大体积流体的平均速度,测量结果的空间分辨率降低,还会受到边壁效应的影响,对于靠近河床,河壁和河流表面的区域,ADCP很难发挥作用。而且,基于多普勒的测流技术均使用指向性很强的超声波,即超声波大致汇聚在一个锥形区域内,导致散射波基本也聚集在同样的方向,这要求基于多普勒效应的测流技术的设备的发射机和接收机必须位于同一位置,这也是测流设备的限制之一。
此外,这两种测流技术只用到了接收信号与发射信号传播时间差或者频率差的全局信息,缺少对发射信号和接收信号波形,强度等更多局部信息的利用。
针对这两种技术共同存在的单次只能测量单点流速、一段流体流速的平均值或某一区域流体流速平均值的不足,本公开提出的测流技术可以实现全流场瞬时流速测量。这是对已有技术固有限制的极大突破。同时,本公开的方案利用接收信号的全部信息进行测量,对测量结果的精度具有极大的提升,而且具有很强的噪音鲁棒性,可以很好地克服***误差和测量误差。理论分析和数值模拟可以证明本公开的方案对于各种简单、复杂流体环境都可以非常精准高效地测量流体流速。
图2A和2B示出了根据本公开实施例的用于测量流体流速的测流设备1的示意图。如图2A和2B中所示,测流设备1可以包括一个或多个发射机10和多个接收机20,分别用于发射和接收超声波。其中,发射机10的数量较少,通常不超过10个。接收机20的数量较多,通常多于发射机10。发射机10和接收机20可以布置在流体30中,例如河床底部或水渠底部。此外,发射机10和接收机20的体积可以做到很小,且通过特定的外形设计,可以使得它们对于流体30的扰动非常小,几乎可以忽略不计。取决于待测范围,可以将发射机10和接收机20布置在不同的待测点上,例如河流或者水渠的转折点等,以更好地确定这些特定待测点的流速情况。
在本文中,以水流为例来对流体30进行描述,但是本领域技术人员可以理解,流体30并不局限于水流,也可以是其他液体或气体,如石油、燃油等。
发射机10和接收机20可以分别包括至少一个处理器和与该至少一个处理器耦合的至少一个存储器,该存储器中存储有可由该至少一个处理器执行的指令,该指令在被该至少一个处理器执行时执行如下所述的方法的至少一部分,例如分别执行发射机10和接收机20的功能。发射机10和接收机20的具体结构例如可以如下结合图6所述。当然,在一些实施例中,发射机10可以仅具有发射超声波的功能,其可以仅包含超声波发生器和发射器件,而不包括如上所述的处理器和存储器。
在根据本公开的测流设备1中,一方面,发射机10向流体30发射超声波,利用非齐次波方程可以对流体30中任意时间和位置处的声压分布进行建模,另一方面,接收机20接收到的超声波可以视为流体30中的运动微粒40对发射机10发射的超声波进行散射而产生的,从而根据接收机20接收到的超声波的数据,可以反演流体30中的运动微粒40的分布密度,从而进一步计算运动微粒40的运动速度,该运动速度可以被视为流体30的流速。这里,运动微粒40可以是流体30中能够对接收的超声波进行散射的物质,如气泡、沙子或其他杂质等。
图3示出了根据本公开的实施例的测量流体流速的方法300的流程图。方法300可以包括两个阶段,第一个阶段利用发射机10向流体30发射的超声波来对流体30中的声压分布进行建模(如图所示的方框320),第二个阶段根据接收机20接收的超声波对流体30中的运动微粒40的密度分布进行反演并确定运动微粒40的速度(如图所示的方框330和340)。
如图3中所示,在方框310,发射机10可以向流体30发射探测超声波。这里,假设所发射的探测超声波具有给定的参数,如波形和强度,其在流体30中的传播可以完全由一个非齐次波动方程来决定。这里,探测超声波的频率可以取决于流体30中的运动微粒40的平均大小而不同,通常可以在100kHz的量级。
在方框320,基于该探测超声波的波形和超声波在流体30中的传播速度,利用波方程确定该探测超声波在流体30中产生的声压分布。探测超声波在流体30中的传播过程可以表示为如下的非齐次波方程(1):
其中,c表示超声波在流体30中的传播速度,例如,在水中为1500m/s左右;U(x,t)表示流体30中位置x和时刻t的声压分布;Δ是Laplace算子,xi为流体30中的任意位置;λ(t)表示发射机10发射的探测超声波的波形;x0是发射机10的位置;δ表示狄拉克δ函数,其可以用来模拟位置x0处的点源。
可以看出,在发射机10发射的探测超声波的波形和超声波在流体30中的传播速度已知的情况下,对上述波方程进行求解可以得到探测超声波在流体30中位置x和时刻t的声压分布U(x,t)。
探测超声波进入流体30中,可以被流体30中的运动微粒40“感应”到并向四周散射。这里,假设运动微粒40向四周散射的超声波信号的波形、强度与运动微粒40感应到的超声波信号完全相同。即,运动微粒40对接收到的探测超声波进行散射,产生与接收到的超声波具有相同波形和强度的散射超声波。
注意,根据上述非齐次波方程(1)可知,流体30内的声压分布仅与探测超声波的波形和超声波在流体30中的传播速度有关,因此方框320中对流体30内的声压分布的模拟可以独立于方法300预先确定,也可以在方法300执行过程中在发射机10、接收机20或者任意其他设备(如云端设备或远程设备)处确定,只要知道发射机10发射的探测超声波的波形以及超声波在流体30中的传播速度(或者通过流体30的类型和温度推出超声波在流体30中的传播速度)即可。
在方框330,接收机20可以在多个连续时间区间中采集探测超声波被流体30中的运动微粒散射产生的散射超声波的声压数据。
在一次测流过程中,发射机10可以在多个连续时间区间分别发射探测超声波,并且各个接收机20可以在每个时间区间分别采集散射超声波的声压数据。例如,一个时间区间的时长可以为5-10ms,并且在该时间区间中,接收机20可以以更小的时间间隔(如0.1ms)来采集散射超声波的声压数据。由于该时间间隔非常小,并且流体流速通常远远小于超声波在流体中的传播速度,因此可以认为在每个采集的时间区间内运动微粒40近似为静止的,而在相邻的采集区间运动微粒40进行匀速直线运动。
在方框340,可以基于探测超声波在流体30中产生的声压分布U(x,t)和方框330采集的散射超声波的声压数据Udata,确定运动微粒40在流体30中的运动速度作为流体30的流速。
与上述非齐次波方程(1)类似,散射超声波在流体30中的传播过程可以表示为如下的非齐次波方程(2):
其中,c表示超声波在流体30中的传播速度,例如,在水中为1500m/s左右;U(x,t)表示流体30中位置x和时刻t的声压分布;Δ是Laplace算子,x={xi}为流体30中的任意位置;λ(t)表示运动微粒40散射的散射超声波的波形,即在t时刻的声压;ft(x)表示流体30中位置x和时刻t的运动微粒40的分布密度。
从上述非齐次波方程(2)可以看出,可以通过接收机20采集的散射超声波的声压数据Udata来反推流体30中的运动微粒40的分布密度ft(x),从而进一步确定运动微粒40的运动速度。假设运动微粒40的运动速度与流体30的流速保持一致,即可使用所确定的运动微粒40的运动速度来作为流体30的流速。
图4示出了根据本公开实施例的确定运动微粒40在流体30中的运动速度的过程(方框340)的进一步流程图。
如图4中所示,在方框342,对于多个连续时间区间中的每个时间区间,可以基于方框330采集的散射超声波的声压数据Udata和探测超声波在流体30中产生的声压分布U(x,t),计算运动微粒40在流体30中的密度分布。
对于每个时间区间[Tj-1,Tj],上述非齐次波方程(2)可以简化为下面的方程(3):
其中,是在时间区间[Tj-1,Tj]期间位置x处运动微粒40的分布密度,即位置x处是否存在运动微粒40,其他参数与上述方程(2)相同。这里,由于时间区间的时长很短,可以认为在该时间区间期间运动微粒40的分布是静态分布。
在采集到J个连续时间区间的声压数据Udata之后,基于上述方程(3)求解(以下简单记为f(x))可以等同于求下列映射函数F的逆映射:
在本公开中,可以将该算子方程转化为最小二乘问题,并且使用已有的高效优化算法(如共轭梯度法、最小二乘QR分解法(LSQR)等)来求解。
图5示出了根据本公开实施例的基于散射超声波的声压数据Udata探测超声波在流体30中产生的声压分布U(x,t)计算运动微粒40在流体30中的密度分布的过程(方框342)的进一步详细流程图。
如图5中所示,在方框3421,在每个时间区间[Tj-1,Tj],可以基于探测超声波在流体30中产生的声压分布U(x,t)和运动微粒40的近似位置确定散射超声波的模拟接收数据。
这里,运动微粒40的近似位置可以是上次迭代过程中确定的运动微粒的位置,在首次执行时,可以是流体30中的任意假定位置。在方框3421,可以根据运动微粒40的近似位置和声压分布U(x,t)模拟出接收机20的接收数据,即,假如运动微粒40位于该近似位置时,接收机20应当接收到的声压数据(这里称为模拟接收数据)。
在方框3422,对散射超声波的模拟接收数据和散射超声波的声压数据的差值进行逆时传播以确定散射超声波在运动微粒40的近似位置处的强度修正值。
由于假设运动微粒40处于近似位置,散射超声波在接收机20处的模拟接收数据和实际接收数据(即声波数据)之间存在差值。将该差值作为接收机20处在接收时刻接收的声波信号,进行逆时传播,可以得到该声波信号发送时刻的声压分布(即探测超声波在该发送时刻的全场信号强度分布),其可以作为散射超声波在运动微粒40的近似位置处的强度修正值。
接下来,可以基于该强度修正值是否足够小来决定是否需要继续该迭代过程。具体地,在方框3423,可以确定该强度修正值是否小于特定阈值。该特定阈值可以是一个与测量数据的噪声强度有关的非常小的声压值,例如可以为10-5或10-6帕的数量级。
如果该强度修正值小于该特定阈值,在方框3424,可以将运动微粒40的近似位置确定为其在该时间区间的位置(实际位置)。
另一方面,如果该强度修正值大于或等于该特定阈值(未收敛),则在方框3425,可以利用该强度修正值对运动微粒40的近似位置进行修正。在对近似位置进行修正之后流程再次进入方框3421,执行下一次迭代过程,直至在方框3423中判断为“是”为止。
这样,可以得到该时间区间运动微粒40在流体中的密度分布重复该过程可以得到j=1,2,…,J的密度分布/>
返回图4,在方框344,在获取了多个连续时间区间的运动微粒40在流体30中的密度分布之后,可以基于该密度分布确定运动微粒40在流体30中的运动速度。
基于密度分布确定运动速度的方法可以有很多种。在本公开中,基于流体30中的运动微粒40的数量,使用不同的方法来确定运动微粒40的运动速度。
具体地,如果流体30中运动微粒40的数量较少,可以利用临近点搜索法确定运动微粒40在流体30中的运动速度。
临近点搜索法的想法比较直接,考虑到相邻两次探测的时间间隔很短,运动微粒40在流体30中的运动距离较小,并且假设流体30中运动微粒40较少,运动微粒40之间的间距较大,可以认为相邻时刻中距离最近的微粒为同一微粒。可以通过运动微粒40在相邻时刻的运动的距离和时间差来确定运动微粒40的运动速度。
这种方法适合于微粒较少的情形,难以处理微粒半径小、数量多的情况。
另一方面,如果流体30中运动微粒40的数量较多,可以利用光流法确定运动微粒40在流体30中的运动速度。
光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。这里,可以将运动微粒40的密度分布看作是一组图像序列,对其应用光流法,可以计算出运动微粒40的运动速度。
这里,运动微粒40的数量较少还是较多可以由工作人员根据经验或初步观测来判断,或者,也可以根据运动微粒40在流体30中的密度分布来确定,即,密度分布中不为0的值的数量。
在本公开的方案中,基于反源问题给出了计算流速的数学模型,该数学模型可以实现瞬时全流场的流速测量,极大突破了已有测流方法的固有限制。在建模时,考虑了更一般的测流环境,将超声波发射机与接收机放置于不同的位置,这极大增加了超声波信号发射与采集的自由度,同时采用全角度的散射超声波进行建模,而不只是单个方向的散射波,这对于测流设备布置的限制更低。此外,该数学模型的使用场景十分广泛,不仅可以应用于实验室、自然界等环境的流体流速测量,也可以应用于气体等流体的流速测量。本公开中给出的数学模型不仅可以用来实际探测流体流动速度,而且模型的参数选择也具有很大自由性,比如:探测超声波的频率、波形等,接收机数量、位置等,不同强度的噪音等参数都可以自由调整选择,对于实际的测流技术具有更强的适应性。
此外,与传统测流技术相比,本公开的流速测量技术的计算精确性和计算效率具有十分巨大的提升,对噪声具有很强的鲁棒性,即使接收信号中噪声强度较高,也可以将流场的速度分布计算出来,并且对于复杂的流场,比如涡流、涡街等,计算得到的速度数值和真实值也只有3%左右的误差。
图6示出了适合实现本公开的实施例的设备600的结构方框图。设备600例如可以是如上所述的测流设备1中的发射机10或接收机20。
如图6中所示,设备600可以包括至少一个处理器610和与该至少一个处理器610耦合的至少一个存储器620,该存储器620中存储有可由该至少一个处理器610执行的指令630,该指令630在被该至少一个处理器610执行时执行上述方法300的至少一部分。具体地,在设备600用作发射机10或其一部分时,存储器620中存储的指令630可以包括使得发射机10执行上述方框310(以及根据需要执行方框320)的指令代码,在设备600用作接收机20或其一部分时,存储器620中存储的指令630可以包括使得接收机20执行上述方框330和340(以及根据需要执行方框320)的指令代码。
本领域技术人员可以理解,图6所示的设备600仅是示意性的。设备600可以包含比图6所示的更多或更少的部件。例如,在用作发射机10或其一部分时,设备600还可以包括超声波发生器和天线等超声波产生和发射机件。在用作接收机20或其一部分时,设备600还可以包括接收天线和信号处理电路等。
以上结合附图对根据本公开的用于测量流体流速的方法以及可用来实现该方法的测流设备进行了描述。然而本领域技术人员可以理解,上述方法或其一部分的各个方框的执行并不局限于图中所示和以上所述的顺序,而是可以以任何其他合理的顺序来执行。
本公开可以实现为方法、装置、***和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质,其上载有用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
在一个或多个示例性设计中,可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现本公开所述的功能。例如,如果用软件来实现,则可以将所述功能作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上,或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码来传输。
本文公开的装置的各个单元可以使用分立硬件组件来实现,也可以集成地实现在一个硬件组件,如处理器上。例如,可以用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑、分立硬件组件或用于执行本文所述的功能的任意组合来实现或执行结合本公开所描述的各种示例性的逻辑块、模块和电路。
本领域普通技术人员还应当理解,结合本公开的实施例描述的各种示例性的逻辑块、模块、电路和算法方框可以实现成电子硬件、计算机软件或二者的组合。
本公开的以上描述用于使本领域的任何普通技术人员能够实现或使用本公开。对于本领域普通技术人员来说,本公开的各种修改都是显而易见的,并且本文定义的一般性原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的情况下应用于其它变形。因此,本公开并不限于本文所述的实例和设计,而是与本文公开的原理和新颖性特性的最广范围相一致。
Claims (7)
1.一种测量流体流速的方法,包括:
向所述流体发射探测超声波;
在多个连续时间区间中采集所述探测超声波被所述流体中的运动微粒散射产生的散射超声波的声压数据;以及
基于所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布和所述散射超声波的声压数据,确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度作为所述流体的流速,
其中确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度包括:
对于所述多个连续时间区间中的每个时间区间,基于所述散射超声波的声压数据和所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布,计算所述运动微粒在所述流体中的密度分布;以及
基于所述多个连续时间区间所述运动微粒在所述流体中的密度分布,确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度,
其中计算所述运动微粒在所述流体中的密度分布包括:
在每个时间区间,基于所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布和所述运动微粒的近似位置确定所述散射超声波的模拟接收数据;
对所述散射超声波的模拟接收数据和所述散射超声波的声压数据的差值进行逆时传播以确定所述散射超声波在所述运动微粒的近似位置处的强度修正值;
确定所述强度修正值是否小于特定阈值;
如果所述强度修正值小于所述特定阈值,将所述运动微粒的近似位置确定为所述运动微粒在所述时间区间的时刻的位置;以及
如果所述强度修正值大于或等于所述特定阈值,利用所述强度修正值对所述运动微粒的近似位置进行修正,
其中所述散射超声波在所述流体中的传播过程表示为
其中,c表示超声波在所述流体中的传播速度;U(x,t)表示所述流体中位置x和时刻t的声压分布;Δ是Laplace算子,x={xi}为所述流体中的任意位置;λ(t)表示所述运动微粒散射的散射超声波的波形,即在t时刻的声压;ft(x)表示所述流体中位置x和时刻t的运动微粒的分布密度,从而基于该传播过程,通过采集的散射超声波的声压数据来反推所述流体中的运动微粒的分布密度ft(x),进一步确定所述运动微粒的运动速度。
2.如权利要求1所述的方法,还包括:
基于所述探测超声波的波形和超声波在所述流体中的传播速度,利用波方程确定所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布。
3.如权利要求1所述的方法,其中确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度包括:
基于所述密度分布利用临近点搜索法确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度;或者
基于所述密度分布利用光流法确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度。
4.一种测流设备,包括:
一个或多个发射机,其被配置为向流体发射探测超声波;以及
多个接收机,其被配置为在多个连续时间区间中采集所述探测超声波被所述流体中的运动微粒散射产生的散射超声波的声压数据,并且基于所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布和所述散射超声波的声压数据确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度作为所述流体的流速,
其中所述多个接收机被配置为:
对于所述多个连续时间区间中的每个时间区间,基于所述散射超声波的声压数据和所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布,计算所述运动微粒在所述流体中的密度分布;
基于所述多个连续时间区间所述运动微粒在所述流体中的密度分布,确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度,
其中所述多个接收机被配置为:
在每个时间区间,基于所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布和所述运动微粒的近似位置确定所述散射超声波的模拟接收数据;
对所述散射超声波的模拟接收数据和所述散射超声波的声压数据的差值进行逆时传播以确定所述散射超声波在所述运动微粒的近似位置处的强度修正值;
确定所述强度修正值是否小于特定阈值;
如果所述强度修正值小于所述特定阈值,将所述运动微粒的近似位置确定为所述运动微粒在所述时间区间的时刻的位置;以及
所述强度修正值大于或等于所述特定阈值,利用所述强度修正值对所述运动微粒的近似位置进行修正,
其中所述散射超声波在所述流体中的传播过程表示为
其中,c表示超声波在所述流体中的传播速度;U(x,t)表示所述流体中位置x和时刻t的声压分布;Δ是Laplace算子,x={xi}为所述流体中的任意位置;λ(t)表示所述运动微粒散射的散射超声波的波形,即在t时刻的声压;ft(x)表示所述流体中位置x和时刻t的运动微粒的分布密度,从而基于该传播过程,通过采集的散射超声波的声压数据来反推所述流体中的运动微粒的分布密度ft(x),进一步确定所述运动微粒的运动速度。
5.如权利要求4所述的测流设备,其中所述发射机或者所述接收机还被配置为基于所述探测超声波的波形和超声波在所述流体中的传播速度,利用波方程确定所述探测超声波在所述流体中产生的声压分布。
6.如权利要求4所述的测流设备,其中所述多个接收机被配置为:
基于所述密度分布利用临近点搜索法确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度;或者
基于所述密度分布利用光流法确定所述运动微粒在所述流体中的运动速度。
7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序代码,所述计算机程序代码在被运行时执行如权利要求1至3中任一项所述的方法。
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