在线识别两相流流型的压差波动特性的研究进展

介绍了根据压力波动过程实现汽(气)液两相流流型在线识别的最新研究成果；重点介绍两相流压差波动的产生原理、压差波动过程的特征提取和特征分析，分析流型在线识别的特点及各种实现方法，指出了今后研究的方向。     

多相流流型识别技术与系统开发

基于油气水多相流混合物在管道内流动时的多传感器信号－－压力和压差信号，建立特定流型的识别规则，采用学习矢量量化模式分类器作为未知流型的分类器，根据数据融合的技术思路获得了油气水多相流的流型在线识别技术。通过系统集成的手段，利用微处理装置研制出了流型识别系统。该识别技术具有置信度高、容错性好、性能稳定、降低了对单个传感器的性能要求等优点。该识别系统结构简单、无运动部件、不改变管道的截面结构，可以处理非快速变化的瞬态流动，测量误差小于10％，并具有连续工作、定时打印、信号输出等功能。     

圆内开缝八边形自然对流换热的数值分析

对圆内开缝八边形自然对流换热进行数值分析，数值计算发现，在一定的Ｒａ下，圆内开入边形自然对流流动随开缝度的增加其流型由双环充向叁环流转变，在这种转变的临界点换热量最大值，在开缝度Ｓ大约为０．４左右时，数值计算结果不是唯一的，与初始值有关（静态分歧）。当初始流场采用双环流流型时，数值计算得到双环流流场；而当初始流场为叁充流型时，数值结果将收敛于叁环流流场。     

水平管内气液两相族流的流型及其变化规律

在水一空气两相流实验台上对水平管内由切向喷射方法产生的气一液两相切向旋流的流型进行了细致的观测和分析，发现并定义了水平管内两相旋流的５种流动状态，分析了其流动特点；研究了入口气／水流量、旋流强度以及溢流出口溢流现象等因素对流型变化规律的影响，并与无旋两相流的有关研究结果进行了比较．     

离心泵吸水室内气液两相流动试验及数值模拟

为了研究离心泵输送气液两相介质时吸水室内的流动规律,对透明模型离心泵进行了试验研究;同时基于Eulerian Eulerian非均相流模型,对离心泵内气液两相流动进行了数值模拟,采用试验验证过的数值计算模型分析了吸水室内的两相流动,揭示了吸水室内流型的变化规律,建立了流型与泵外特性之间的关系。研究结果表明：吸水室内最多可能出现8种流型,但在某一转速下,最多只会出现6种流型;气体螺旋长度随液体流量的增大而减短,随转速的增大而增长;螺旋流的出现极大地增大了吸水室内的湍流强度,降低了泵的稳定性;吸水室内流型为稳态螺旋泡状流时,泵的扬程较大,离心泵效率最高时,吸水室内流型为稳态非螺旋泡状流或脉动非螺旋泡状流。     

环形窄通道内流动沸腾换热及两相流型研究

实验研究了垂直向上窄缝环形管内流动沸腾换热特性和流型变化，窄缝宽度为1—2．5mm．实验结果表明，窄缝内沸腾传热有明显强化，并出现了区别于常规尺寸管内的两相流型和局部换热特性。     

水平管内油滴分散流摩擦压降特性的实验研究

对水平放置的内径为40mm的钢管内的油水两相流进行了详细的实验研究。针对钢管内油水2相油滴分散流的流型进行了描述,从实验和理论2方面分别对含水率和混合流速等因素对油滴分散流摩擦阻力压降规律的影响进行细致分析。实验表明,含水率和混合流速是影响压降的主要因素,在不同流型下,同一因素对压降规律的影响也有所不同。     

基于相关法的气-液两相流流型的模糊判别方法

气液两相管流流型的自动识别一直是多相流研究中倍受关注的问题 ,而相关法在气液两相流流量的计量中得到了广泛的应用。在一座试验室规模的多相流综合测试环道上 ,由多传感器系统测得气液两相流动的差压波动信号 ,通过计算传感器间的互相关函数 ,并运用模糊数学理论进行了流型的在线自动识别。实验结果表明 ,此方法是可行的     

气液两相段塞流的PSD和PDF特征分析

在气液两相段塞流理论基础上,通过大量实验,利用LabVIEW平台进行数据采集和处理,并引进数字信号理论和统计学分析方法,得出了段塞流在不同时期、不同形态的概率密度函数(PDF)特征和功率谱密度函数(PSD)特征.段塞流的压力概率密度函数呈现单峰、双峰、多峰分布,尤以双峰分布最为普遍;段塞流的压差概率密度函数分布符合正态分布,呈现单峰分布;段塞流的功率谱在整个频率范围内随着频率增大而缓慢下降,频率范围内出现两个幅度比较明显的特征峰.利用PSD和PDF特征分析可以进行气液两相流的流型识别,为研究流型和管道系统设计提供帮助.     

一种基于微分流型的Web检索算法

为进一步提高Web的检索性能,提出了一种基于微分流型的 Web检索算法.该算法的核心思想为:用微分流型描述Web空间,用流型的切平面模拟Web的切空间,将流型上2点之间的测地线距离转化为二维平面上点与点之间的欧氏距离,基于距离的匹配过程由原来的在整个文档集合中进行,转换为仅在查询的邻域内进行,以减少匹配过程的计算量.实验结果表明,该算法的查准率比 Google和 IIT分别提高 35 24%和40 93%,它更适合于大型异构Web文档集合的检索.