基于聲發射技術的氣液兩相流相含率測量方法

方立德　李勝耀　王松　付祿新　李小亭

摘要：氣液兩相流動廣泛存在于石油、化工、管道運輸、核反應堆等領域，利用聲發射檢測技術的非侵入式優勢，對管內兩相流動系統的進行無干擾，通過檢測氣液兩相流動噪聲，實現氣液兩相流相含率的測量。通過提取垂直管氣液兩相流流動噪聲信號特征參數，在時域、頻域分析方面分辨單相流動與兩相流動的差別，研究兩相流動的流動機理、流型過渡特性、流動噪聲與流動形態之間的關系。在垂直管彈狀流流型下，利用重標極差分析法（R/S分析法）對所測得垂直管氣液兩相流流動噪聲進行分析，提取的垂直管兩相流聲發射信號作為輸入量，利用支持向量機回歸的方法，克服兩相流聲發射信號的非線性關系，成功建立相含率測量模型。

關鍵詞：聲發射;相含率;兩相流;支持向量機

中圖分類號：TB937

文獻標志碼：A

文章編號：1674–5124（2019）02–0022–08

0 引言

氣液兩相流動廣泛存在于石油、化工、管道運輸、核反應堆等領域，兩相流參數[1]的有效檢測對工業生產具有重要意義。兩相流相含率的測量是研究兩相流動的流動機理、流型過渡特性、流動噪聲與流動形態之間的關系的基礎，越來越受到研究者重視[2]。

目前，國內外對兩相流相含率的測量方法研究較多，常用的有電學法、光學法[3]、微波法[4]、γ射線法[5]以及聲學法等。電學法分為電導法[6]與電容法[7]，其中電導法適用于水為連續相的情況;電容法適用于連續相的流體，但適用范圍小，只有在低含水率時才能保證精度。光學法對于流體介質要求比較高，需要保證管道透明，同時隔絕外界光線的干擾。微波法在測量精度、運行穩定性方面有一定的優勢，但其造價較高且標定復雜，安裝困難。γ射線法測量精度越高耗時越長，需要防護手段防止其對周圍環境的破壞。聲學法[8]包括主動測量法—超聲波測量法[9]和被動測量法—聲發射測量法[10]。聲學法穿透能力強，其中超聲波多普勒法適用對含有固體微粒或氣泡的液相流體測量，但多普勒頻移難以捕捉，測量誤差大;聲發射測量法能夠彌補這個缺陷，基于對流動噪聲的測量，誤差小靈敏度高，不會對于內部流場進行干擾，同時具有非侵入式優勢，能夠實時在線檢測等。王鑫[11]、張凱[12]等通過聲發射技術對的聲音信號檢測，分別結合了高速攝像技術、電容耦合電阻層析成像（CCERT）技術對兩相流進行參數提取和建立相含率預測模型。

本文利用聲發射測量技術，通過提取垂直管氣液兩相流流動噪聲信號特征參數，在時域、頻域方面分析單相流動與兩相流動的差別，對所測得垂直管氣液兩相流流動噪聲進行R/S分析，提取垂直管兩相流聲發射信號作為輸入量，并利用支持向量機回歸的方法，對聲發射技術在相含率的測量模型方面進行了研究探索。

1 流動噪聲測試實驗系統

1.1 實驗測試平臺

實驗室的多相流測試系統可同時實現油、氣、水3種介質的混合測量，同時油、氣、水也可以分別通過增壓泵進入計量管段完成單相測量。本文水路的流量計采用了KROHNE電磁流量計，型號為OPTIFLUX4300，管徑DN10，測量范圍流速0.05～10m/s，工作環境溫度–20～150°C，測量精度為±0.5%;氣路采用為DN50的HLQZ-20型氣體智能羅茨流量計，測量流量范圍為0.05～20m3/h，環境溫度–10～50°C，精度等級1.0%，如圖1實驗測試現場。該系統中均采用標準表法進行測量，水路、氣路測量精度分別可以達到0.5、0.1級，符合檢測要求。

實驗選取了8組聲發射探頭，采用對稱位置安放，如圖2所示。根據材料聲學特性，實驗選用1套流動噪聲檢測裝置，在測量管道兩端分別平均分布4個吸噪底盤，每個底盤上均裝有聲發射固定裝置，在測量過程中，將聲發射探頭固定在吸噪底盤上，對噪聲進行有效減弱，可以更有效地過濾實驗裝置的固有噪聲。探頭與管道吸噪底盤涂有白凡士林耦合劑用于進行管道吸噪底盤與探頭之間的密封，有利于氣液兩相流聲發射彈性波的接收。所測數據來自8個聲發射探頭的平均值。

1.2 氣液兩相流測量工況點

本次實驗基于垂直管道氣液兩相流動噪聲特性，所設計工況點為彈狀流與泡狀流共計90個工況點。工況點設計如表1所示。單相水流量工況點為0.4，0.6，0.8，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10m3/h。實驗是在垂直管道中測得單相水以及氣液兩相流動聲發射信號，共采集泡狀流及彈狀流共90組實驗數據。其中彈狀流50組，泡狀流40組及單相流13組。

2 基于流動噪聲相含率模型研究

2.1 相含率測量技術路線

垂直管氣液兩相流相含率是基于支持向量機回歸的方法，提出的測量氣液兩相流相含率的新方法的有效性，利用動態實驗結果進行了驗證，實驗數據來自河北大學多相流實驗室，動態實驗是利用聲發射檢測儀器對垂直管氣液兩相流進行測量。提取實驗過程中所采集到的流量值及其他入口參數，得到實際液相含率，所測得的體積含液率在0～1之間。

式中：Q1——液相體積流量;

Qg——氣相體積流量;

Pg——氣路壓力;

Tg——氣路溫度;

Pb——背景壓力;

Tb——背景溫度。

對所測得的參數求平均值，并計算各個工況下的體積含液率，求得的液相體積含率即作為實際液相含率。實驗總共獲得3組測量數據，其中前兩組實驗數據作為訓練集，用來建立垂直管氣液兩相流相含率測量模型，另1組實驗數據作為測試集，用于檢驗所建立的測量模型的預測效果。

如圖3所示流型的不同會影響相含率測量，實驗是基于聲發射檢測技術，探究垂直管彈狀流與泡狀流流動噪聲信號與相含率之間的關聯關系。實際測量過程中，首先利用聲發射檢測系統獲得垂直管氣液兩相流動噪聲信號;之后將獲得的兩相流動噪聲信號經特征提取，提取特征向量，最后輸入到相

應流型的相含率測量模型中計算相含率值。

2.2 單相液與氣液兩相流動噪聲對比

由于在兩相流動過程中，管內氣液兩相流動噪聲信號包含了氣液兩相流與管壁的摩擦以及氣液兩相之間相對運動。實驗采集到的聲發射時域信號能很好地反映出兩相流動過程不同工況下流動噪聲的強烈程度。下面給出垂直管單相流動狀態下以及泡狀流與彈狀流兩種典型流型的流動噪聲信號時域、頻域圖。

如圖4～圖6所示，在垂直管中，由于單相水流動只受重力影響，聲發射應力波信號主要來自液體與管壁的摩擦，接收到的信號幅值相比兩相流明顯更小。彈狀流流動噪聲信號在無氣彈經過時電壓幅值相對較小，信號整體出現了類似突發型聲發射信號的特征，并呈現周期性變化。原因在于有氣彈經過時兩相流體相互振動摩擦明顯，氣彈帶動水流造成兩相之間相互作用力增強，電壓幅值明顯增大。在無氣彈和破碎的氣泡經過時，此時聲發射檢測到的管內流動噪聲主要來源于液相與管壁的摩擦，電壓幅值變小。

伴隨著液相流量的增大，兩相流型從彈狀流過渡為泡狀流。大的氣彈也隨著液體流量的增加撞擊破裂為小氣泡。正因為氣液兩相之間相互作用更加明顯，相比彈狀流電壓幅值變化更為劇烈。通過氣液兩相流時域信號能很明顯區分泡狀流與彈狀流。產生這種變化的原因在于，隨著氣相和液相流量的不斷增加，兩相之間的卷吸作用力也不斷增加，從而引起了兩相流動聲發射信號強度的變化。

對管內流動噪聲信號傅里葉變換得到信號的頻域圖。對比圖7單相水流動狀態下的流動噪聲信號，在低頻段內幅值有較為明顯的變化。在水流量0.4～10m3/h范圍內單相流最大幅值不超過0.01V。如圖8、9所示為兩相流聲發射信號頻域圖。氣液兩相流動狀態復雜，在垂直管中，受浮力影響，氣泡帶動水流使得兩相流體與管壁摩擦更為劇烈，氣相與液相之間的碰撞尤為明顯使得聲發射檢測儀接收的應力波更強，這是造成管內兩相流動的噪聲信號頻域圖幅值更高的原因。

2.3 R/S分析氣液兩相流動噪聲特性

為了對垂直管氣液兩相流流動噪聲信號進行更深入地分析研究，結合小波分析，對原始信號進行9層小波分解，將小波分解得到的10個尺度進行R/S分析。

由圖10表示的是在垂直管彈狀流不同工況點下，以lg（R/S）為縱坐標，以lgn為橫坐標繪制的不同尺度R/S分析圖。

可以明顯發現在小波分解各尺度R/S分析圖中有許多明顯的拐點，說明氣液兩相流本身具有雙分形性，在時間序列上既存在持久性又呈現負相關性。通過計算垂直管氣液兩相流動噪聲信號經過9層小波分解之后各尺度的Hurst指數[13]，發現在細節信號d1，d2，d3在3個尺度上Hurst指數均<0.5，而在d4～d9尺度上Hurst指數均>0.5。細節信號d1，d2，d3這3個尺度所對應的高頻段信號呈現反持久性，是由于離散相（氣相）與連續相（液相）之間的不規則撞擊以及氣泡帶動水流造成的卷吸作用力造成的。

2.4 基于支持向量機相含率測量模型

支持向量機既可以用于模式識別分類問題，同時還可以去研究非線性回歸的問題。支持向量機回歸是針對小樣本提出的，此次學習過程樣本數較少，可以選擇支持向量機。在有限樣本的情況下選擇支持向量機可以達到較好的回歸效果。和神經網絡算法相比，它不以設計者具有的知識經驗為依賴，而且泛化能力非常好，不會出現過學習情況。在對回歸問題進行分析時，支持向量機的基本思想是找到一個最優平面，使得所有學習樣本離這個最優平面最近。因此，支持向量機回歸可以歸為求出下述問題的最優解：

式中：w——權向量;

ε——訓練誤差;

c——懲罰因子;

b——偏移項;

ξi、ξi?——松弛變量;

φ（·）——核空間映射函數;

i——訓練樣本的個數。

為對如上優化問題進行求解，建立了拉格朗日函數，并且將其轉換成了對偶形式：

其中，βi和βi表示拉格朗日乘子;（xi，xj）=Kφ（xi）φ（xj）為核函數，這里核函數選取徑向基核函數，K（xi，xj）=exp（?xi?xj2l2σ2）（其中σ表示核函數參數）。

SVM回歸問題通過上式的轉換最終變成了對存在約束條件的二次規劃問題的求解，對上式求得最優解之后，就能求得偏移項b及支持向量的系數βi，β?i，i=1，2，3，···，l，SVM回歸模型便也可以求得，如下式：

因此，以所獲得的聲發射信號前5層小波能量構成的特征向量Ta作為輸入，輸出為氣液兩相流相含率a，由SVM回歸方法構建的相含率測量模型即為

其中，Ta和Ta都表示特征向量，前者是待測樣本test train的，后者是訓練集樣本的。

由于動態聲發射實驗信號波動性較強，因此提取垂直管氣液兩相流動噪聲信號的特征參數對建立相含率模型尤為重要。通過小波分解氣液兩相流動噪聲信號，可知能量主要集中在前5個尺度，前5層小波能量能很好地反映相含率的信息，因此在建立垂直管彈狀流相含率測量模型時，提取聲發射信號的前5層小波能量為特征參數，并構成測量時的特征向量Ta，用來作為相含率測量模型的輸入參量。

如圖11～13所示，采用聲發射檢測結合支持向量機回歸技術，通過提取氣液兩相流動噪聲信號的前5層小波能量作為輸入量。支持向量機（SVM）回歸的方法能夠克服兩相流流動噪聲信號與相含率之間的非線性關系，在垂直管彈狀流流型下，液相體積含率的測量最大相對誤差不高于6%，泡狀流體積含液率最大相對誤差不超過2.5%，對提出的相含率測量新方法進行了有效地驗證。

3 結束語

1）對比單相水與氣液兩相流流動噪聲信號時域和頻域上的差別，由于只受流體與管壁的摩擦影響，單相流動噪聲信號幅值在低頻處明顯升高，說明聲發射檢測儀所接收的流體與管壁之間的摩擦應力波來自低頻段。

2）通過小波分解和R/S分析，細節信號d1，d2，d3這3個尺度所對應的高頻段信號呈現反持久性，說明了氣液兩相流的雙分形性或者說是混沌特性是由于離散相（氣相）所造成的。

3）支持向量機回歸的方法能夠克服兩相流流動噪聲信號的非線性關系，建立了液相體積含率測量模型，泡狀流測量最大相對誤差不超過2.5%，彈狀流相含率測量最大相對誤差6%以內。說明聲發射和支持向量機回歸技術的相結合，對相含率模型建立來說是成功的。

參考文獻

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