氣力輸送流型與壓力信號關系研究

(華北水利水電大學 機械學院，河南 鄭州 450045)

引言

流型又稱為流態，是流體流動的形式和結構[1]。流型作為氣力輸送過程中的重要特征，直接影響氣力輸送的穩定性及機器的正常運行[2]。氣力輸送的穩定性關乎顆粒是否能夠穩定、安全、可控地輸出。

在氣力輸送過程中，由于受到氣流場、顆粒之間及顆粒與管道的接觸碰撞等因素影響，單個顆粒或者顆粒團均會呈現不同的運動狀態。單個顆粒運動狀態有懸浮、翻滾、旋轉、下降、跳躍、滑動、碰撞等[3-4]；顆粒團則會出現顆粒均勻分布的懸浮流，上部懸浮而下部滑移的分層流，有時還出現上層顆粒懸浮而下層無滑移的沉積層流，滿管狀態的栓塞流和柱塞流等各種各樣的運動流型。大量的實驗表明在氣力輸送的過程中，顆粒在管道中流型并不單一，而是多種流型交替的出現[5]，并引起管內壓力信號持續變化。壓力信號的變化具有極大的隨機性，但究其本質，取決于流體流動的狀態，與管內的流型關系密切。

流型的準確識別受到諸多因素的影響，一直是一個復雜且難以解決的問題。王小鑫等[1]基于過程層析成像技術，對像素進行簡單分析，利用二維最大熵閥值分割技術及遺傳算法優化的神經網絡分類器對重構的圖像進行處理從而實現流型識別。高鶴明等[6]提出了一種基于陣列式靜電傳感器實現高壓密相氣-固兩相流動狀態識別流型的方法，利用靜電傳感器來感知具有敏感特性的流動帶電微粒的流動狀態，計算每個電極的熵，當電極的多尺度樣本熵變化相似時，表明流動穩定，反之則流動不穩定。陳利東等[7]提出一種檢測流型與判斷穩定性的方法，通過分析和處理壓力傳感器采集的管內壓力波動信號，發現不同流型的壓力信號及功率譜的特征。

通過上述分析可知，壓力信號可以作為流型判別的重要依據[8-9]。本研究從不同氣力輸送系統中取得了壓力信號時域信息，通過提取壓力信號的概率密度分布和功率譜分布特征，將其與高速攝像采集的流型對比，獲得了管內不同流型與壓力信號特征關聯。

1 實驗系統

1.1 實驗裝置及物料

實驗裝置由動力源組件葆德螺桿式空壓機DHF-30PM、1 m3儲氣罐、凌宇LY-D 30AH干燥機，川祺0.35 m3倉泵給料組件、旋轉閥給料組件、卸料除塵組件、采集控制系統和輸送管道組成，如圖1所示。在卸料器與旋轉供料器之間布設亞克力透明管并采用高速攝像機NPX-GS6599UM獲得物料輸送流態圖像信息；同時采用量程為0～1 MPa的壓力傳感器收集壓力信號。

輸送用的物料為黑色母粒，如圖2所示。黑色母粒由高濃度炭黑和聚乙稀樹脂高溫密煉生成，外觀呈直徑為2.5 mm、高為3.5 mm的圓柱狀，表面光滑亮澤和實色顏色穩定，韌性好，環保、無毒、無味、無煙，熔點在130～350 ℃，含水量0.001%。經測量，黑色母粒的真實密度為1.687 g/cm3，堆積密度為1.142 g/cm3。

1.2 實驗過程

此次實驗中有2個不同的輸送線路，涉及兩種類型的氣力輸送：當選擇A線路時，輸送系統為密相，物料從倉泵給料組件的料倉加入，被來自緩沖罐的空氣流化后進入管道A，最終經旋風集料器到達料倉；當選擇B線路時，輸送系統為稀相，物料從旋轉供料器上方的料倉加入，被空氣攜帶經管道B至旋風集料器，最終被卸到料倉內。

2 流型劃分及預測

2.1 流型劃分

氣力輸送過程中，管內顆粒的流動狀態是一個重要的特征參數，隨著表觀氣速的變化，水平管內會出現各種各樣的流型[10]：如圖3a所示的懸浮流，該流型出現在表觀氣速較高的水平管內，為稀相輸送，固體顆粒全部以懸浮的形式輸送；如圖3b所示的分層流，該流型由于重力的作用，顆粒在管道底部沉積，在管道上部的顆粒被高速氣體攜帶，從而形成了上部稀相下部濃相的分層，上部顆粒高速向前而底部顆粒沿管道向前滑移；如圖3c所示的沙丘流，該流型部分顆粒團聚在一起呈現栓狀，管道頂部的顆粒團被高速氣體吹散，呈現沙丘狀沿管道前進，每一個沙丘之間存在分層流；如圖3d所示的栓塞流，該流型栓塞與栓塞之間存在顆粒沉積層，顆粒充滿整個管道并呈現清晰的前部邊界和尾部邊界特征，移動過程中，前部拾起顆粒尾部丟棄顆粒；如圖3e所示的柱塞流，該流型出現在高固氣比并且給料罐流化狀態好的工況下，顆粒填滿整個管道截面，并以柱塞狀不斷向前移動，此時表觀氣速較低[11]。

2.2 流型過渡的預測

文獻[12]表明，雷諾數Re和阿基米德數Ar可用來描述顆粒運動的特征速度，兩者呈冪指數關系：

Re=c·Arm

(1)

其中,c，m為常數，可通過實驗獲得；雷諾數Re和阿基米德數Ar計算方法如下：

(2)

(3)

式中,d—— 顆粒平均粒徑

Ug—— 表觀氣速

ρg—— 氣體密度

μ—— 氣體黏度

g—— 重力加速度

ρp—— 顆粒密度

雷諾數Re和阿基米德數Ar能夠較好的預測水平管流型的變化，在相同的阿基米德數Ar時，分層流和沙丘流的雷諾數Re比柱塞流和栓塞流的雷諾數Re大。因此，通過雷諾數和阿基米德數的關系可大致判斷輸送管道內的流型轉換。

3 實驗分析

3.1 參數分析

采用阿爾泰USB3100數據采集卡采集壓力數據，根據奈奎斯特采樣定理可知，為了防止顆粒流型特性的有效信息丟失，采樣頻率至少是最高信號頻率的2倍，實際工程中一般取3～5倍。因此，采樣頻率為：

fs=5fmax

(4)

式中,fmax—— 壓力信號中有效信息的最高頻率

研究表明，氣-固兩相流的壓力信號有效成分通常集中在10 Hz以下[12-15]，只有屈指可數的有效成分存在于10 Hz以上。為保證所有有效信號得到采集，實驗設定采樣頻率為1000 Hz，滿足實驗需求，同時采用渦街流量計收集瞬時流量的變化，實驗過程中兩種系統的參數見表1。

表1 兩種系統實驗參數Tab.1 Experimental parameters of two systems

穩定階段的標準差計算公式[12]如下：

(5)

式中,pstd—— 壓力信號穩定階段的標準差

pi—— 壓力信號

pm—— 壓力信號的平均值

N—— 壓力信號采集數

通過計算發現懸浮流的壓力波動標準差數值為7.72e-5 MPa而沙丘流的壓力波動標準差數值為9.62e-4 MPa。與懸浮流相比，沙丘流的數值大的多，原因是當管內為沙丘流時，顆粒的吹散與聚集導致管道實際橫截面積不斷發生變化，引起了實際氣體流速的變化，從而導致壓力信號p波動劇烈，使得其標準差較大。

3.2 流量分析

采用渦街流量計采集的數據繪制瞬時流量變化，如圖4所示，其中Q1為稀相瞬時流量變化，Q2為密相瞬時流量變化。從圖上可以得出，在輸送的開始階段，稀相的瞬時流量快速上升到220 m3/h，然后緩慢下降并維持在100 m3/h，表明稀相需要很大的氣量將顆粒吹起，待顆粒在管道中懸浮后，流量逐漸穩定；而密相的瞬時流量先上升后下降，并穩定在50 m3/h。稀相輸送過程持續了100 s而密相輸送持續了50 s，密相氣力輸送系統在更短時間內輸送了更多的物料，說明密相氣力輸送系統的輸送能力遠超稀相[16]。

3.3 壓力信號波動處理

實驗中收集的穩定階段的壓力信號難免受到各種噪聲的影響，叢星亮[12]采用小波包技術分解壓力信號，再通過自相關函數分析不同頻段壓力信號的時間相關性來判斷該頻段信號是否為噪聲，得出了氣力輸送的壓力信號波動的有效值主要集中在低頻段6.5 Hz以下，噪聲的信號主要集中在6.5 Hz之上。因此，將采集到的穩定階段實驗數據通過濾波器過濾(低通濾波器，截止頻率10 Hz)，然后根據過濾后的實驗數據繪制壓力波動圖，如圖5所示。

從圖5可以看出，稀相的壓力信號波動范圍為0～0.025 MPa，壓力信號的脈動頻率和幅度較小，曲線重復上升下降的過程；密相的壓力信號波動范圍為0～0.18 MPa，壓力信號的脈動頻率和幅度較大，曲線粗糙且不規律。上述現象產生的原因如下：當管內流型為懸浮流時，氣速較高且穩定，顆粒可以懸浮并且穩定輸送，當管內流型為沙丘流時，氣速較低并且顆粒的聚集與吹散導致了管道實際截面的變化，引起了實際氣體流速的變化，從而導致壓力信號波動。因此相比懸浮流，沙丘流的壓力信號波動更劇烈。

圖6為高速攝像機所記錄下的信息。從圖6中可以發現，懸浮流的顆粒在管道內懸浮并且穩定向前移動，因此，認定其為穩定流型，壓力信號波動平緩且平均幅度較小；而沙丘流前端不停拾起顆粒后端丟棄顆粒，管道實際橫截面積變化頻繁，為不穩定流型，壓力信號波動劇烈且平均幅度較大，存在大量波動脈沖。

3.4 壓力信號波動程度分析

為了更加直觀的了解壓力信號波動的程度，采用頻數分布的方法對壓力信號進行分析[17]，得到如圖7所示的壓力信號概率密度分布圖，其橫坐標是壓力p，縱坐標是計數n，即壓力重復出現的次數。

由圖7可以得出，稀相的壓力信號概率密度主要分布在0～0.0075 MPa，概率密度分布比較窄，呈現單峰分布；密相的壓力信號概率密度主要分布在0.04～0.16 MPa，其概率密度分布較為分散，近似正態分布。上述現象說明：在氣力輸送過程中，物料流動越復雜，擾動越大，壓力信號的概率密度分布越分散；物料流動越平穩，壓力信號的概率密度分布越窄，呈現單峰狀。因此，可以得出懸浮流的壓力信號概率密度分布較窄，呈現單峰狀；沙丘流的壓力信號概率密度分布較寬，近似正態分布。

3.5 壓力信號功率譜分析

功率譜密度(PSD)函數是快速傅里葉變換(FFT)的幅值的平方除以時間周期，定義了信號或者時間序列的功率如何隨頻率分布，其單邊譜的功率譜密度(PSD)定義如下[12]：

(6)

單邊譜密度函數中最大峰值定義為：

Pm=max(ρPSD(f))

(7)

研究表明，壓力信號的功率譜密度函數的特征與管內流動狀態緊密相連[18]。分析圖5中的2組壓力波動，做功率譜分析，得到不同流型的功率譜，如圖8所示，橫坐標為頻率f，縱坐標為幅度Pa。

通過觀察圖8所示的功率譜密度，發現稀相的頻率主要集中在0～0.5 Hz小頻率區間，幅度最大值為250 MPa2/Hz，功率譜曲線存在一個很突出的峰；密相的頻率分布較為分散，幅度最大值為180 MPa2/Hz，功率譜曲線呈現多峰狀，在低、中、高頻域皆有分布。上述現象說明：當功率譜呈現多峰狀時，管內的流型相當不穩定，氣力輸送過程中發生了多尺度的脈動，壓力信號變化頻繁，此時管道內為沙丘流；當功率譜因表觀氣速增加，其多峰現象減弱呈單峰狀時，管內的流型穩定，輸送過程發生較為單一尺度的脈動，此時管內為懸浮流。因此可以得出，管內流動形式為懸浮流且壓力波動幅度較小時，其頻率主要集中在低頻段；當管內流動形式為沙丘流且壓力波動較大時，其頻率在較寬的頻域上分布。

通過上述分析可知，在氣力輸送穩定的情況下，水平管內不同的流型對應不同的功率譜函數圖形，從而確定不同流型與功率譜函數圖形的關系。

4 結論

本研究從不同氣力輸送系統中取得了壓力信號時域信息，通過目標提取壓力信號的概率密度分布和功率譜分布特征，并將其與高速攝像采集的流型對比，得到了管道不同流型與壓力信號特征關聯，結論如下：

(1) 通過計算壓力信號波動的標準差，發現懸浮流的壓力波動標準差數值為7.72e-5 MPa而沙丘流的壓力波動標準差數值為9.62e-4 MPa，與懸浮流相比，沙丘流的數值大的多，原因是當管內為沙丘流時，顆粒的吹散與聚集導致管道實際橫截面積不斷發生變化，引起了實際氣體流速的變化，從而導致壓力信號波動劇烈，使得其標準差較大；

(2) 根據穩定階段的數據繪制兩種系統壓力信號波動圖，發現懸浮流的壓力最大值為0.025 MPa，壓力波動的范圍在0～0.025 MPa之間且有規律，沙丘流的壓力最大值為0.18 MPa，壓力波動的范圍在0～0.18 MPa之間并且壓力信號曲線粗糙不規律；

(3) 通過對壓力信號的概率密度進行分析，發現懸浮流的壓力信號概率密度分布集中并且呈現單峰狀；沙丘流的壓力信號概率密度分布分散并且呈現正態分布狀，因此沙丘流流動更加復雜；

(4) 通過分析兩種工況的功率譜密度圖，發現懸浮流的頻率很集中且處于低頻域，而沙丘流的頻率分布分散且低，中，高頻域皆有分布。