多相數據調查,多相數據調查及其未來發展?

                                            多相流是指具有兩種或兩種以上不同相態或不同組分的物質共存,并具有明確分界面的多相流體。其研究主題常見于能源、水利、化工、冶金等工業部門。常見的多相流有氣液兩相流、氣固兩相流、油氣水多相流等等。多相流的不穩定、不規則、情況復雜等特點,導致其參數檢測存在較大的困難,一直是流體測量領域的一個難點。然而,多相流的研究在工業中具有重要意義,關系到許多與民生息息相關的工業發展。因此,多相流的研究仍是諸多學者的研究熱點。

                                            本文簡要敘述多相流的特征與檢測困難、檢測方法發展現狀,后重點講述關于多相流檢測技術的未來發展方向的思考。

                                            多相數據調查,多相數據調查及其未來發展?

                                            1 多相流的特征與困難

                                            多相流參數檢測的困難簡練歸結為以下五點:

                                            1)流型復雜多變;

                                            2)相間相互作用強,頁面擾動強,存在相變;

                                            3)物性變化臨界值難估難測;

                                            4)相間有相對滑移,傳熱傳質規律難以把握;

                                            5)數學描述難度大。

                                            多相流檢測的具體特點和困難在文獻[1]中有詳細描述,此處就不再贅述。

                                            2 多相流的檢測現狀

                                            按檢測模式分類,現階段檢測多相流方法主要有分離式檢測法、部分分離式和不分離式檢測法[2]。

                                            分離式檢測方法的主要原理是將多相流體進行分離,對分離過后的流體用單相表進行計量。其測量的精度主要依賴于分離效率與質量,若各相分離效果較差或難以分離,則無法適用本類方法。并且這類方法顯然不適合于對實時性要求較高的場合。

                                            部分分離法在分離式檢測方法的基礎上做出改進,其主要原理是將易分離的相先分離出來,而將剩下的相混合計量。此測量方法目前仍處于試用階段,且維護費用較高。

                                            不分離法顧名思義,即不分離多相流,直接檢測參數信息。這種測量方法可實時測量,維護費用也最低。但其無法適用于各種流型,技術尚不成熟。

                                            3 多相流的未來發展之我見

                                            關于多相流檢測技術的未來發展方向,結合所研讀的文獻的內容,我認為可以重點關注以下幾個發展方向:

                                            1)緊抓單相流參數檢測技術的鉆研與發展。

                                            在多相流的檢測思路中,分離式的檢測方法仍然是主要的發展方向[2],因此,將多相流檢測技術分解為單相流檢測技術的有機融合,必然要求單相流檢測技術應當具備較高的精度。

                                            2)結合運用模式識別和信號處理領域的相關知識。

                                            模式識別是許多研究領域的交集。模式識別領域中的研究方向,例如貝葉斯決策、非線性分類器等等,可以在很多平臺得到應用,多相流檢測領域也不例外[3]:多相流參數的獲取,可通過模式識別方法采集,其實質上最終轉化為數字信號,于是問題便轉化為對數字信號的處理,可以采用各式各樣的數字信號處理方法來解決問題,如文獻[4]。尤其是目前多相流參數檢測領域中存在的過程參數模糊、測量精度不高等問題,若能結合信號處理技術對采集到的信息做適當處理,可以有效提高信噪比,從而提升多相流參數檢測結果的精度。

                                            3)深度結合數字圖像處理相關技術。

                                            目前,數字圖像處理技術已經較好地與過程層析成像技術相結合,成功應用在了多相流參數的檢測過程中[5]。而隨著機器視覺、深度學習等領域的快速發展、愈發成熟,未來計算機視覺技術在多相流參數檢測過程中一定會發揮越來越重要的作用。尤其是針對多相流局部空間實現實時或瞬時的微觀測量時,巧妙借助數字圖像技術,無疑能捕獲更多的細節信息,實現局部測量精度和靈敏度的提升。對于整體測量而言,數字圖像技術也能夠更加智能化地幫助人們把握全局動態,其還可以有諸多延伸發展空間,如設計自動預警、自適應算法等功能,還可以利用可視化技術將多相流參數進行可視化展示。因此,深度結合、運用計算機視覺技術很可能為多相流檢測領域注入新的活力,帶來更多驚喜。

                                            4)利用人工智能技術為多相流檢測錦上添花。

                                            在模式創新、概念創新仍較為盛行的情況下,緊跟國家指導方針、技術發展潮流,將人工智能技術引進多相流參數檢測中,不僅大有裨益,更能起到錦上添花之效。首先,隨著人工智能技術的發展成熟,各類成型的智能算法調用成本低、落地快,通過調整模型能夠快速適應不同工業領域,且效果往往比較理想。如果能引入人工智能技術并有效推廣使用,可以預見,在未來多相流參數的檢測過程會顯得愈發智能、高效;其次,多相流參數檢測的項目需求往往是大型流程工業,多屬國有企業,隨著國務院印發《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》提出大力發展、支持人工智能產業,企業也必然往此方向轉型、靠攏,引入人工智能技術是符合新時代要求的模式創新,必然能獲得企業和社會各界的關注和支持,對提高多相流檢測領域的影響力、新活力大有幫助。但當然,人工智能技術能否在多相流參數檢測領域得以恰當、有效的運用,還需要看相關領域學者們的努力。如文獻[6]中提出了一種基于神經網絡的多相流計量方法,這也讓我們對人工智能技術在多相流檢測領域的應用充滿了期待。

                                            5)實踐出真知。

                                            多相流的復雜性,使得基于仿真的文獻所提出的方法很可能可靠性不高,在落地性上需要更多的實踐探索來驗證。初步研究時,我們可以探索如何搭建貼近實際的實驗系統,而深入研究、要投入使用時,學者應當將所研方法投入到實際系統中測試和驗證。然而,由于多相流檢測所處的大型工業環境用作測試較為困難,如何如破這一瓶頸、將大量理論研究落于實踐,應當是多相流檢測技術取得突破性進展的關鍵環節。

                                            多相數據調查,多相數據調查及其未來發展?

                                            不僅僅是多相流檢測領域,在其他諸多領域,科研工作者也應該本著格物致知、知行合一的理念,將所學所研投入到實踐中去,做好科研成果的轉化工作。多相流檢測技術這門學問,不僅僅是教我們如何做多相流的參數檢測,更是通過多相流領域背景啟迪我們在科研領域,面對復雜問題時該如何思考去解決。

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