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研究了几种典型非线性时间序列的多尺度熵特征,在此基础上分析了由插入式阵列电导传感器采集的144种流动条件下的垂直上升气液两相流电导波动信号.研究结果表明:利用小尺度下样本熵的变化速率特征可以分辨三种典型流型(泡状流、段塞流、混状流),而大尺度下样本熵的波动特征可以反映各种流型的动力学特性.泡状流随机可变特性表现为大尺度下样本熵的高值及振荡特征;段塞流气塞与液塞的间歇性运动表现为大尺度下样本熵的低值及平稳性;混状流极不稳定的振荡运动特性表现为介于泡状流及段塞流之间的熵值特点,并在更大尺度时熵值逐渐接近泡状流
关键词:
样本熵
多尺度熵
气液两相流
动力学特性 相似文献
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为了充分反映吸引子结构随时间延迟的变化规律,在现有吸引子形态描述方法基础上定义了吸引子单元面积,通过仿真发现,吸引子单元面积随时间延迟变化曲线第一个波峰的高度和时间延迟主要由信号中大幅值波动的数量、频率决定,利用此规律对实验采集到的气液两相流电导波动信号进行分析,发现在固定液相流量条件下,改变气相流量会导致泡状流、段塞流和混状流中大幅值波动幅度的改变,但相同流型信号中大幅值波动的频率比较接近.将吸引子单元面积随时间延迟变化曲线第一个波峰的时间延迟和落差比作为特征量,可以实现泡状流、段塞流、混状流的流型分类. 相似文献
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本文提出了一种新的混沌时间序列高维相空间多元图重心轨迹动力学特征提取方法. 在确定了最佳嵌入维数和延迟时间后, 将相空间中高维矢量点映射到二维平面的雷达图上, 相应地将相空间中高维矢量点变换为对应的几何多边形. 通过提取几何多边形的重心位置得到重心轨迹动力学演化特性, 并利用重心轨迹矩特征量区分不同性质的混沌时间序列. 在此基础上, 处理分析了气液两相流电导传感器动态信号, 发现高维相空间多元图重心轨迹矩特征量不仅可以辨识泡状流、段塞流和混状流, 而且为流型动力学演化机理提供了新的分析途径. 相似文献
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利用气液两相流电导波动信号构建了流型复杂网络. 基于K均值聚类的社团探寻算法对该网络的社团结构进行了分析,发现该网络存在分别对应于泡状流、段塞流及混状流的三个社团,并且两个社团间联系紧密的点分别对应于相应的过渡流型. 基于复杂网络理论从全新的角度探讨了两相流流型复杂网络社团结构及统计特性问题,并取得了满意的流型识别效果,与此同时,在对该网络特性进一步分析的基础上,发现了对两相流流动参数变化敏感的相关复杂网络统计量,为更好地理解两相流流型动力学特性提供了参考.
关键词:
两相流流型
复杂网络
社团探寻算法
网络统计特性 相似文献
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本文对集输-立管系统中低气液流速下的气液两相流动特性进行了研究,结合概率密度函数(PDF)和功率谱密度分布(PSD)方法获得了气液流速对严重段塞流周期特性的影响规律.其中第一类严重段塞流立管压差信号的PDF与PSD分布均呈明显的单峰结构,PDF峰值为液塞流出时间在整个段塞周期内的占比,PSD主峰频率的倒数为压差波动信号的周期.分析发现表观液速一定,表观气速的增加会导致整个段塞周期与液塞流出时间占比的迅速减小;而表观气速不变表观液速的增加只会减小段塞周期,不会对液塞流出时间的占比产生较大影响. 相似文献
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小长径比垂直管气液两相流动特性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
实验观察了小长径比垂直上流管内流型及特点,并对管入口处的压力波动特性和系统的压差波动特性进行了试验研究.结果表明:小长径比(L/D)垂直管内流型表现为泡状流、塞状流、乳沫状流、环状流和液束环状流;分别增加管线中的气量、液量,或者同时增加气液流量,均会造成垂直管入口处压力波动的均值和最大压力的增加;压力信号的概率密度(PDF)大部分呈双峰分布,也存在单峰和多峰分布;差压信号的概率密度符合正态分布,其功率谱密度同压力信号相比具有频率波动范围宽、幅值小的特点. 相似文献
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根据气液段塞流气弹区相界面结构特征将气弹分为气弹头、气弹体、水跃面和气弹尾四部分,并根据各自的流动和界面结构特征分别进行模化,建立了描述不同倾角的圆管内气液段塞流气弹区相界面结构的一维理论模型.该模型的计算结果表明气液混合Froude数、管道倾角和气弹长度显著影响气液段塞流气弹区相界面结构,计算与实验结果吻合良好. 相似文献
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集输管路上升管系统严重段塞流实验和理论模拟 总被引:10,自引:2,他引:8
严重段塞流的实验研究表明,在气泡进入上升管底部到运动至出口的过程中,上升管中气泡头部以下流型为弹状流型;当气泡头部流出上升管后,上升管中的流型可看作块状流型。根据实验结果,本文提出了采用漂移流模型简化计算上升管中两相流动、上游管道中气体膨胀满足质量守恒,同时考虑上升管内液体动量守恒的严重段塞流计算模型。计算值与测量值比较表明,模型可以正确预测出气体膨胀流动过程,气体流动时间不受入口气液流量的影响。模型可以准确计算出严重段塞流周期、液塞长度和倾斜管中液柱最大长度等参数。 相似文献
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Understanding the nonlinear and complex dynamics underlying the gas–liquid slug flow is a significant but challenging problem. We systematically carried out gas–liquid two-phase flow experiments for measuring the time series of flow signals, which is studied in terms of the mapping from time series to complex networks. In particular, we construct directed weighted complex networks (DWCN) from time series and then associate different aspects of chaotic dynamics with the topological indices of the DWCN and further demonstrate that the DWCN can be exploited to detect unstable periodic orbits of low periods. Examples using time series from classical chaotic systems are provided to demonstrate the effectiveness of our approach. We construct and analyze numbers of DWCNs for different gas–liquid flow patterns and find that our approach can quantitatively distinguish different experimental gas–liquid flow patterns. Furthermore, the DWCN analysis indicates that slug flow shows obvious chaotic behavior and its unstable periodic orbits reflect the intermittent quasi-periodic oscillation behavior between liquid slug and large gas slug. These interesting and significant findings suggest that the directed weighted complex network can potentially be a powerful tool for uncovering the underlying dynamics leading to the formation of the gas–liquid slug flow. 相似文献
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为探索油-气-水三相流持气率测量难题,该文开展了脉冲透射式超声传感器持气率测量动态实验研究。首先,利用超声传感器与光纤传感器组合,测取了油-气-水三相流中段塞流、混状流、泡状流的响应信号;其次,提取了超声脉冲信号的最大值序列来反映不同流型时超声传感器响应特性,同时,借助双头光纤传感器与相关测速法,计算得到了流体中气泡弦长序列;最后,结合流型与泡径信息,利用超声传感器测量了不同流型下持气率,并分析了不同流型持气率预测的误差来源,为其他油-气-水三相流持气率测量传感器设计提供了借鉴。 相似文献