一、用于气固流化床流型辨识的信度函数构造（论文文献综述）
杨勇[1]（2020）在《燃煤电厂中速磨机内循环负荷的脉动流化床分选特性研究》文中提出煤炭在全国能源消费结构中比重最高,这与我国“多煤、贫油、少气”的资源禀赋息息相关。煤炭资源的丰富性、可靠性、价格低廉性及可洁净性,决定了我国一次能源消费结构以煤炭为主的格局短时间内不会改变。电力行业煤炭需求增长是我国煤炭消费保持高位的主要原因。由于电厂用煤多为灰分偏高的劣质煤,其矸石含量高、排灰量大、发热量低且可磨性差。煤炭需经多次研磨才能达到合格煤粉的粒度要求,导致磨机内循环负荷的质量要远大于磨煤机出力。循环负荷中富集了大量硬度高、密度大、可磨性差的煤系伴生矿物质,导致磨机设备磨损和能耗增大。同时,这些矿物质也是燃煤电厂产生SO2、NOX、烟尘和重金属等环境污染物的根本来源。若能通过煤炭分选加工的方式脱除循环负荷中不断累积的矿物质组分,就能实现煤炭在研磨过程中及燃烧前脱硫降灰提质,对于降低磨机内循环倍率及磨损、提高磨煤机能效和减少燃煤电厂污染物排放具有积极影响。本论文通过实验室规模的气固流态化分选床,开展了循环负荷的离线式干法流化床分选特性研究。通过实验室自制的磨煤机模拟工业磨机的循环“研磨-分级”作业,完成了循环负荷及合格煤粉在实验室条件下的制备。煤系矿物质如石英、高岭石、伊利石、黄铁矿等多在循环负荷中富集,但矿物质的解离程度高,这为循环负荷在气固流化床中按密度分选创造了有利条件。可选性对比分析表明,循环负荷才是磨煤制粉系统中最佳的分选对象,而且循环负荷的干法分选应以高密度排矸为主。循环负荷在稳定气流流化床中的流化与常规Geldart B类颗粒类似。随着流化气速的增加,流化床流型依次出现固定床、临界流化及鼓泡流化状态。但在脉动气流流化床中,流化流型根据脉动频率的高低可分为低脉动频率（0.5-2.5 Hz）时的间歇性流化、中等脉动频率（3-4.5 Hz）时的类活塞式流化及高频（5-6 Hz）时的类常规流化。循环负荷在稳定气流流化床中分选时,最佳的操作参数组合是流化时间10min、气速5.5 cm/s及初始床高90 mm,此时尾煤灰分从入料的48.11%增加至78.35%,尾煤产率42.86%,对应的灰分离析度和综合效率分别为25.75%和51.69%。相较而言,脉动气流流化床的分选效果要优于稳定气流流化床的分选效果。在同样的分选时间和床高条件下,脉动气流分选的最佳参数组合是气速4.0cm/s和脉动频率6 Hz,对应的尾煤灰分80.43%,尾煤产率44.58%,且灰分离析度和综合效率分别高达28.83%和57.12%。通过简化的颗粒在自由空间的受力分析,认为循环负荷在脉动流化床中分级效果较好的原因可能是颗粒在脉动气流的作用下拥有更大的纵向位移。气固流化床的分选结果说明循环负荷的干法高效分选是可行的。鉴于目前没有实际使用的针对循环负荷分选的磨煤制粉工艺,本文提出了一种将循环负荷引流至磨煤机外并利用脉动流化床分选的新工艺。利用计算颗粒流体动力学CPFD方法,对稳定气流流化床及脉动流化床的微观流态化过程进行模拟仿真。通过优化后的Wen-Yu/Ergun曳力方程,研究了分选流化床中颗粒的分布情况及气固两相流动规律。与稳定气流相比,脉动气流的作用使得气泡的运动模式更加有序,颗粒运动的速度方向极具规律性且基本跟随着脉动气流周期性的垂直上、下运动。对于分选流化床而言,床内混沌程度的降低将使得颗粒的返混效应减弱,继而有利于颗粒的分层及分选。模拟结果也佐证了代表循环负荷的模拟颗粒能够在气固流化床中按密度高效分级。本论文共有图73幅,表格17张,参考文献208篇,附录1份。
王建斌[2]（2020）在《气固流化床流型的表征与识别》文中研究表明气固流化床广泛应用于能源、化工和环保等领域。流化床的流型主导了床内的热质传递和化学反应过程,故准确表征和识别流型是流化床安全高效运行的关键。目前基于压力脉动的流型表征和识别是工业应用中最为可行的方法,也是学术研究的热点前沿问题。一方面,为了挖掘压力脉动信号隐含的气固流动信息,研究者提出了大量分析方法试图建立压力脉动特征参数和气固流动现象间的准确联系,从而实现流型表征。但由于压力脉动和气固流动的复杂性,对于哪些方法能够和气固流动现象建立准确联系尚缺乏统一意见;另一方面,由于气固流动的非平稳性,从压力脉动中提取的特征参数面临可靠性问题,分析方法能否有效地表征流型主要依赖于主观性判断;最后,研究者也在试图构建压力脉动形成的机理模型,从而加深对于流化床气固流动过程的认识。但由于气固两相流动现象的复杂性和测量手段的局限性,这些方面的认识还远远不足。本文采用实验方法,对气固流化床流型的表征识别、表征方法的可靠性与有效性评价,以及压力脉动的形成机理等问题进行了深入研究。构建了高速摄像和高精度多点压力信号同步采集的软硬件系统,实现了压力与图像信号的同步测量,发展了信号形态和流动图像的数据联合处理与分析方法,建立了压力脉动和气固流动现象间的时空联系,为本文的后续研究提供了有力的分析工具。对压力脉动的时域、频域和状态空间特征进行了系统研究,并基于前述的测量方法探索了以上三方面特征背后的深层气固流动机制,最终阐明了基于上述三类特征的流型表征方法的相似性和优缺点;引入了S变换方法分析压力脉动,实现了气固相运动频率及运动非平稳性的准确辨识和评价。进一步发现S变换的时-频平面能够更清楚地反映鼓泡床和湍动床气固运动复杂性上的差异,并基于此差异提出一个表征流型的新特征参数。联合压力信号形态、气固流动图像的分析,研究了鼓泡床和湍动床中的压力脉动形成机理和流型转变机理。明确了压力脉动的六个来源,建立了压力的上升、下降、局部峰值、局部谷值、峰值传播等特征和压力脉动来源现象的简单联系,研究在不同流型中压力脉动形成机理上的差异。运用雷诺输运定理建立了风室内压力脉动数学模型,分析了压力脉动和风室内净流量的关系,解释了风室内压力和床表面高度呈负相关关系的现象。发现了从鼓泡床到湍动床转变过程中的差压信号变化规律并阐明了其深层机理,并基于此设计了能够反映流型转变机理的特征参数。提出了三个可靠性的定量指标（即三个敏感指数Sl、Sn和Sp）,研究了23种方法流型表征的可靠性及测量位置、颗粒粒径和静床高对表征方法可靠性的影响,研究发现差压信号可以提升一些方法的可靠性。基于三个可靠性指标构建了评价框架,遴选出了较为可靠的方法集。定义了流型表征的有效性,提出了基于轮廓指数计算有效性,研究了测量位置、颗粒粒径、静床高对表征方法有效性的影响。研究发现使用差压信号可以提升流型表征的有效性。基于表征方法的可靠性和有效性,构建了正确率较高和外延性较好的流型识别系统。
王恒[3]（2020）在《流化床内生物质与床料颗粒混合流动特性研究及热解过程DEM-CFD数值模拟》文中研究指明由于环境污染以及能源紧缺问题日益凸显,生物质能高效清洁利用技术受到广泛关注。生物质热解技术可以将生物质转换为液体燃料,具备开发潜力。本文以流化床内生物质热解过程中与床料颗粒的混合流化特性研究为切入点,结合试验与数值模拟方法,对流态化下的生物质颗粒与床料混合流化及热解过程进行研究,最终在欧拉-拉格朗日框架下建立颗粒尺度的生物质热解模型。针对生物质热解过程中生物质物料与床料混合流化过程,本文以成型生物质颗粒、玉米秸秆、稻壳、小米颗粒为研究对象,选取石英砂为床料,通过试验采集了流化过程中的压力脉动信号以及高清瞬时图像等信息。试验结果表明,成型生物质颗粒与小米颗粒在掺混石英砂后的流化特性较好,玉米秸秆即使有石英砂颗粒掺混也极难达到理想的流化状态。稻壳颗粒的流化状态随表观气速以及掺混比例变化都十分明显。借助希尔伯特-黄变换分析方法,对试验采集到的流化过程压力脉动信号进行非线性分析并总结了IMF（Intrinsic Mode Function）分量的能量比例与流型变化之间的规律。尽管生物质颗粒种类不同,但同一个流型对应的IMF分量高、中、低频的能量分布及比例关系有共性规律。通过分析发现,从未充分鼓泡阶段到充分鼓泡阶段,IMF分量的中频能量占比存在一个明显上升的变化趋势。在充分鼓泡阶段,IMF中频能量占比最大,高频能量占比次之,而低频分量的能量比例最小。在未达到充分鼓泡阶段时则是高频能量占比最大,中频能量的比例次之,低频能量比例最小。节涌床阶段则是中频能量比例略高于高频能量,低频能量略有增大。湍流床阶段与节涌床阶段相似,但低频能量比例明显大于其他流型。选取流化数(表观气速u与最小流化速度umf之比)、IMF分量高、中频能量比例EIMF1-3/EIMF4-6以及IMF分量低频EIMF7-8三组数据作为特征向量,通过应用改进的C-means模糊聚类方法对流化过程中的流型进行了聚类,聚类结果为未充分鼓泡、充分鼓泡、节涌、湍流四种流型。进一步将聚类流型作为训练数据和检测数据,应用神经网络算法进一步建立了生物质颗粒与石英砂混合过程智能流型识别系统,对节涌和湍流流型的识别可达100%。在对生物质与床料混合流化特性以及流型特性研究基础上,以稠密相气固两相流动理论为指导,建立了欧拉-拉格朗日框架下的流化床内生物质颗粒与石英砂混合流动过程的数值模型。采用软球模型描述颗粒间及颗粒与壁面之间的碰撞,采用Hertz-Mindlin非线性接触算法进行碰撞受力计算。气固曳力耦合采用的是四向耦合。在模型中考虑了生物质颗粒与石英砂颗粒的密度、尺寸等物性差异,分别讨论了表观气速为1.0 m/s、1.5m/s以及2.5 m/s以及生物质颗粒粒径为1.5 mm、2.0 mm以及3.0 mm时颗粒流化及混合特性。模拟在介观尺度上,对物性差异较大的生物质颗粒与石英砂颗粒的局部混合质量进行了评价。通过研究生物质颗粒与石英颗粒的分布和运动过程中的颗粒平均动能变化,总结了生物质颗粒与石英砂混合机制。模拟结果表明,在一定范围内增大表观气速,对颗粒混合过程有促进作用,较大的表观气速使颗粒更快达到良好混合的状态;直径较小的生物质颗粒对应着较好的混合质量。在生物质颗粒与石英砂混合流化模型基础上,耦合生物质热解三组分动力学模型,建立了欧拉-拉格朗日框架下流化床内生物质热解的数值模型。在生物质颗粒的热解模型中,考虑生物质颗粒随热解反应过程的物性变化及气相参数变化;在传热模型中,考虑了气固传热以及石英砂颗粒对生物质颗粒的辐射传热;采用缩粒模型对生物质颗粒随热解反应的体积变化进行计算。通过模拟,描述了生物质颗粒在热解过程中的瞬时变化规律,研究了气体温度、气体表观速度等因素对热解生成物产率的影响。研究表明,热解油产率随温度升高先升高后下降,在550℃时热解油产率达到最高,由于二次反应的进行,部分热解油分解成小分子气体,因此当温度进一步升高为600℃时,热解油产率略有下降。表观气速对热解生成物产率的影响体现在对气相组分的输运上,更高的表观气速下,热解油的产率更高。
潘慧[4]（2020）在《小通道气液两相流型在线辨识与预测的实验及理论研究》文中提出由于工业制造水平的提高,科技新材料的研究发展,工业设备越来越趋于精细化,小型化。由于其精细的结构,灵敏的动态响应,低能耗和高效的转换效率,微小型设备被广泛应用于许多领域,例如石油、化工、医疗等。小通道内的两相流动特性不同于常规通道,这是由于表面效应在小通道内的影响最大,同时壁面润湿性、管道截面形状、粘性力以及粗糙度等的影响也在加大。两相流系统的安全运行受流动特性和传热特性的影响较大,而流型影响着流动特性和传热特性,因此,流型的辨识至关重要。而气液两相流的压差波动信号由流体的流动状况决定,蕴含了丰富的信息,与流型有着非常密切的关系。因此研究小通道气液两相流型的在线辨识与预测具有重要的工业应用价值和学术价值。本文结合高速摄像图对光电传感器模拟信号和压差波动信号进行线性统计分析实现了小通道气液两相流型的初步辨识;对压差波动信号进行混沌分析从非线性分析的角度研究两相流波动过程,进一步提高了流型辨识的准确性;建立了基于压差波动信号的Volterra自适应短期预测和LSTM循环神经网络预测模型实现了小通道气液两相流型的在线辨识与预测。首先,本文利用自行搭建的小通道气液两相流型测试实验平台,通过调节不同的气相和液相的流量,利用高速摄像机可以拍摄到本实验选取的三种管径下的小通道气液两相流中出现的流型的清晰的高速摄像图,进行流型的初步辨识。对通过高速摄像机获得的小通道气液两相流的流型所对应的的光电传感器模拟信号图进行流型的分析与辨识。由于对测试实验的的光电传感器模拟信号图和压差波动信号图的分析只是单纯的从线性的角度对信号波动图进行的流型分析辨识,没有涉及到气液两相流动的非线性特性分析。而压差波动信号蕴含着丰富的流型信息,在实验过程中易于采集,不会对两相流动状态产生影响,因此采用基于混沌的非线性分析对压差波动信号进行混沌分析,绘制吸引子图,从而实现了对小通道气液两相流的流型更准确的分析辨识。通过建立基于Volterra自适应滤波器的压差波动信号预测模型与基于LSTM循环神经网络的压差波动信号预测模型,对压差波动信号进行预测,对两种预测结果进行比较分析。通过高速摄像机获得了气泡流、塞状流、弹状流、弥散流和波状流五种典型流型的高速摄像图像,结合光电模拟信号和压差波动信号的对比分析证实了基于混沌吸引子图的小通道气液两相流流型辨识的优越性;通过对比分析基于相空间重构的Volterra自适应滤波器预测模型和LSTM循环神经网络预测模型,对小通道气液两相流压差波动信号的预测结果,发现两种预测模型都可以实现压差波动信号的预测,而基于混沌相空间重构的Volterra自适应预测模型对小通道气液两相流的预测结果更准确。在Volterra自适应预测模型下的三种管径的压差波动信号的预测结果中,2mm管径的气液两相流流型的压差波动信号预测结果的均方误差总体最小,预测效果最准确;在LSTM循环神经网络预测模型下,3mm管径的各个流型的压差波动信号的预测结果最好,呈现出管径越大预测结果越准确的现象。实验中所测得的五种流型中,基于混沌相空间重构的Volterra自适应预测模型对气泡流流型的压差波动信号预测均方误差最小;基于LSTM循环神经网络预测模型对弹状流的压差波动信号的预测均方误差相对较小,预测结果较好。
龙军[5]（2013）在《基于传感器数据融合的小通道气液两相流参数测量新方法研究》文中认为随着微加工技术和新材料技术的迅速发展,工业设备微型化、小型化的趋势日益明显,小通道尺度下的气液两相流参数测量已成为当前两相流研究领域的热点,相关参数检测方法的研究对小通道气液两相流参数测量有着十分重要的意义。本文以小通道中的气液两相流为研究对象,基于光学位置传感器和电容耦合式非接触电导测量（Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection, C4D）传感器,结合信息处理技术、传感器数据融合技术对小通道气液两相流流型、相含率的在线测量方法进行了研究。本学位论文的主要工作和创新点如下：1.研发了新型光学位置传感器和新型C4D传感器,并建立了一套基于光学位置传感器和C4D传感器的小通道气液两相流参数在线测量系统。研究结果表明,所研发的新型光学位置传感器和新型C4D传感器是成功的,均可有效用于小通道气液两相流参数测量。2.基于光学位置传感器,研究了小通道气液两相流流型辨识和相含率测量问题。首先,利用所获得的光学信号,对比研究了三种不同特征提取方法：1)采用统计分析进行特征提取；2)采用统计分析和小波分解进行特征提取；3)采用统计分析和经验模态分解（EMD）进行特征提取,并利用流型辨识实验对三种特征提取方法进行了验证。实验结果表明,三种特征提取方法用于流型辨识均是有效的。其中,采用统计分析的特征提取方法具有更好的实时性,且流型辨识结果也令人满意。在内径为4.0mm,3.0mm和1.8mm水平小通道下,典型流型的辨识准确率分别高于85.0%、75.0%和83.0%。其次,利用所获得的光学信号,分别结合物理模型分析和LS-SVM回归方法,建立了两种段塞流的相含率测量模型,并利用动态实验对所建立的模型进行了验证。实验结果表明,所建立的两种段塞流相含率测量模型均是有效的。其中,基于LS-SVM建立的段塞流相含率测量模型具有更高的测量准确率（基于LS-SVM模型的测量最大绝对误差为5.0%,基于物理模型的测量最大绝对误差为10.0%）。3、基于C4D传感器,研究了小通道气液两相流流型辨识和相含率测量问题。首先,利用C4D传感器获得的信号,并结合统计分析的特征提取方法,对不同管径下的气液两相流进行了流型辨识。然后,利用C4D传感器获得的信号,并结合LS-SVM回归方法,针对不同流型建立了典型流型下的相含率测量模型,并利用动态实验对所建立模型进行了验证。研究结果表明,所研发的C4D传感器用于流型辨识和相含率测量均为有效的。在内径为4.0mm,3.0mm和1.8mm水平小通道下的典型流型辨识准确率分别高于78.0%、88.0%和83.0%。在内径为3.0mm的水平小通道中,段塞流,泡状流,层状流和环状流下的相含率测量最大绝对误差分别为10.0%、3.5%、3.0%和5.0%。4.基于传感器数据融合技术,并结合光学位置传感器和C4D传感器测量信号,提出了小通道气液两相流的流型辨识和相含率测量新方法。所提出的流型辨识新方法为：首先分别利用光学位置传感器和C4D传感器的测量信号进行流型辨识,然后运用D-S证据理论对两种传感器的辨识结果进行融合进而获得流型。所提出的相含率测量新方法为：先判断当前流型,再根据流型选择相应的相含率测量模型（若为段塞流,则选择基于光学位置传感器的LS-SVM相含率测量模型,若为其他几种流型,则选择基于C4D传感器的LS-SVM相含率测量模型）进行相含率计算。研究结果表明,所提出的流型辨识新方法和相含率测量新方法均是有效的。基于传感器融合技术,三种管径下的流型辨识的准确率和相含率测量精度均有所提高,在内径为4.0mm,3.0mm和1.8mm水平小通道下的流型辨识准确率分别高于85.0%、97.0%和88.0%。在内径为3.0mm的水平小通道中,段塞流,泡状流,层状流和环状流下的相含率测量最大绝对误差分别为5.0%、3.5%、3.0%和5.0%。所提出的流型辨识新方法和相含率测量新方法充分利用了两种传感器在不同流型下测量信息的互补性,提高了流型辨识的准确率和相含率测量精度。
赵俊英[6]（2013）在《基于混沌吸引子形态特征的多相流动力学特性研究》文中认为多相流作为一个复杂非线性动力学系统，广泛存在于工业生产各个领域，目前，采用传统科学观念和方法并不能对多相流流型演化动力学特性取得较为清楚认识，因此尚需从全新理论与研究方法角度揭示多相流流动机制。吸引子形态学以吸引子几何统计特征量作为多相流流动特性的指示量及流型划分的标准，已经在多相流信号分析领域取得了初步的研究成果。本文以垂直上升气液两相流、垂直上升油水两相流和油气水三相流段塞流为研究对象，在采集多相流电导波动信号的基础上，分别从多元图混沌吸引子相空间嵌入、吸引子概率分布差异特性及段塞流不稳定周期轨道角度对多相流动力学特性及其流型形成与演化机制进行了研究。本文取得的创新性成果如下：1.提出了基于多元图的高维相空间嵌入方法。在选定了合适的嵌入维数和延迟时间的情况下，将高维相空间矢量点映射到二维平面的雷达图上，相应的将相空间中高维矢量点变换为对应的几何多边形，最终构成新的多元图混沌吸引子（MGCA）。研究发现，发现对于周期信号、高斯白噪声及混沌信号，其MGCA的重心轨迹明显不同。通过处理及提取气液两相流电导波动信号的MGCA重心轨迹，发现段塞流的MGCA重心轨迹复杂度最低，且能够反映气塞与液塞的拟周期运动特性；泡状流和混状流的MGCA重心轨迹较段塞流复杂，两者MGCA重心轨迹相对参考截面的分散程度可以反映其不同流型内部动力学运动模式的复杂性，相比之下，泡状流比混状流更具复杂多变的运动模式。通过不同重心轨迹矩特征量的组合可实现对气液两相流泡状流、段塞流和混状流的辨识。该方法计算过程简单，且具有直观几何意义，为高维混沌相空间吸引子形态统计特征分析提供了新途径。2.将吸引子概率分布比较方法应用于低流速高含水垂直上升油水两相流流动特性分析和油气水三相流流型比较。与自适应最优核时频分布算法相比较，吸引子统计值在较为接近的水包油泡状流和水包油细小泡状流特性上显示了明显的差异。对油气水三相流的统计值计算结果表明，随着含气量和含油率的变化，油气水三相流流型发生转变，统计值对流型转变起到了很好的指示作用。吸引子概率分布特性考虑了相空间矢量点的位置分布，最大限度的保留了吸引子相空间矢量点位置信息。当统计值大于3时，即可认为系统形成机理发生了显着变化。在多相流复杂系统中，对于单一传感器测量数据及传统分析方法所不易区分的流型，采用吸引子差异统计量可较敏感的指示流型差异，为我们深入研究多相流复杂系统机理变化提供了有力的分析工具。3.将不稳定周期轨道提取临近点回归方法与自适应阈值方法相结合，对油气水三相流段塞流进行了不稳定周期轨道探寻分析，发现乳状段塞流比水包油段塞流的低阶不稳定周期轨道周期更长。水包油段塞流的低阶轨道由内部小循环到外部大循环的嵌套结构组成，乳状段塞流的低阶轨道则由两个平滑的大循环嵌套而成。结合时频域分析，发现水包油段塞流的能量分布弥散、频谱范围较宽且频率成分复杂，而乳状段塞流的能量分布较集中、高频成分较少，证实水包油段塞流比乳状段塞流流动机理更为复杂，且油气水三相流段塞流的时频域分布与低阶不稳定周期轨道结构相对应。
丛星亮[7]（2013）在《粉煤密相气力输送的流型与管线内压力信号关系的研究》文中认为粉煤密相气力输送广泛应用于干煤粉加压气流床气化技术中,但低气速容易引起管路中粉煤不稳定流动,甚至堵塞管道,会严重影响气化炉运行的效率和安全性。粉煤密相气力输送属于非线性复杂系统,目前还没有比较完善的理论模型进行预测和操作优化。气力输送的管线压力信号包含丰富的粉煤流动信息,能够展示管中粉煤流型,反映输送稳定程度。利用各种信号处理方法分析压力信号,客观的识别出管中流型,对粉煤气力输送的机理研究以及预测、控制粉煤稳定流动都具有非常重要的意义。本文的主要研究工作如下：1.以管线压力的波动幅度表征粉煤流动稳定程度,展示不同补气方式对粉煤输送稳定性的影响。结果表明调节气和流化气有利于粉煤稳定流动,而加压气会降低粉煤流动的稳定性；粉煤输送稳定性与流型密切相关。气栓流,沙丘流和栓塞流是不稳定流型,而柱塞流,环状流和分层流是稳定流型。实验表明影响粉煤流动不稳定的主要因素是给料罐压力的波动,给料罐内粉煤流化状态不良以及管中气速较低。在给料罐压力相对稳定和通气良好的条件下,通过无量纲参数Fr建立粉煤流动稳定性判据,揭示管中气速与流动稳定性的关系。在实验过程中,还发现三类堵塞现象,并给出这三类堵塞形成的机理,提出简化模型预测粉煤流动的临界堵塞速度。2.通过实验手段研究不同载气（C02,N2）对粉煤密相气力输送特性（相图、压降模型、压力波动特性和流型）的影响。实验表明给料罐压力较高时,CO2和N2载气的输送特性差异不明显；而给料罐压力较低时,CO2和N2载气的输送特性差异显着。这是因为不同载气（CO2,N2）在粉煤中渗透气性与输送压力（给料罐压力）有关。引入渗透性系数表征不同载气与粉煤相互作用的影响,导出预测不同载气输送粉煤的经济气速和管线压降的公式。管线压力波动特性表明CO2载气输送粉煤的稳定性低于N2载气输送粉煤的稳定性,但是差异不显着。ECT检测结果也表明CO2载气的粉煤流型与N2载气的粉煤流型相类似。3.在粉煤密相气力输送的实验中,借助电容层析成像（ECT）系统检测管径20mm与50mm的水平管流型以及管径20mm的竖直上升管流型。结果发现水平管流型有气栓流,柱塞流,栓塞流,沙丘流和分层流；竖直上升管流型有气栓流,柱塞流,栓塞流,环状流。管径越大,水平管的分层流动特征越明显。通过两个无量纲参数雷诺数和阿基米德数的关系建立预测流型及其相互过渡的经验公式。4.利用各种信号处理方法（标准差、平均循环频率、功率谱密度函数、小波和混沌）提取压力信号的特征值,建立压力信号的特征值与流型之间关联。结果表明标准差和功率谱函数这两种方法简单,能够较好的展示流型的波动特性；而小波和混沌分析,方法复杂,但分别揭示了不同尺度的粉煤流动特性以及粉煤流动的混沌特性。
罗利佳[8]（2012）在《内循环气升式反应器流动行为与传质特性研究》文中指出气升式反应器因其具有独特的优势在众多领域得到了广泛的应用，但是由于反应器内部多相流的流动和传质机理极其复杂，加上反应器结构、操作条件以及流体物性都会对流体流动特性和相间传质行为产生影响，在气升式反应器的设计、放大和操作等方面有很多问题尚未很好地解决。随着工业技术的迅速发展，业界对气升式反应器性能的要求也不断提高，因而如何设计更为高效的气升式反应器以及实现对反应器的优化操作成为迫切需要解决的问题。本文以内循环气升式反应器为研究对象，考察了喷嘴结构和筛板结构对流体流动行为和相间传质特性的影响；基于轴向扩散模型建立了反应器的宏观传质模型，对动态气液传质过程进行了深入分析；初步研究了反应器内的压力波动与水力学行为之间的相互关系，提出了基于压力波动信号的流型辨识方法。本文具体的研究内容以及得到的主要结论包括：1.选取二喷嘴、旋切四喷嘴和O型分布器为研究对象，考察了喷嘴结构对流体流动和相间传质特性的影响。实验结果表明，在保证喷口出射气速相同的情况下，喷口直径较小的喷嘴产生的平均气泡直径较小，循环液速较大，有利于提高整体气含率和传质效率；通气量一定时，喷口数目越多会导致各喷口的气体出射速度越小，气体冲击破碎的效果越差，使得气液传质性能下降。综合实验数据，本文最终确定旋切四喷嘴为最优的喷嘴结构。2.研究发现反应器内的流型变化对水力学行为影响很大，在均相流内，整体气含率和下降段液速都随表观气速的增大迅速增加，而在非均相流内，下降段液速基本趋于稳定，同时整体气含率的增加速度也变慢。体积氧传质系数随着表观气速的增加呈线性增加的趋势，提高表观气速对气泡比表面积（气液相界面积）的大小有显着影响，而对液膜侧氧传质系数的影响则有限。本文基于实验数据建立了预测不同流型、不同喷嘴结构下整体气含率和体积氧传质系数的经验关系式，同时根据物料守恒和压力平衡原则建立了预测下降段液速的流动模型，并对模型的有效性进行了验证。3.考察了筛板结构对流体流动和传质行为的影响，发现筛板能够有效地破碎气泡，起到均布流场、强化传质的作用。在上升段内加装筛板后，反应器的性能有显着提高，整体气含率和体积氧传质系数均有大幅提升。筛孔直径和开孔率是筛板的重要结构参数，较小的筛孔直径和开孔率对于气含率的提升更有利，而较大的筛孔直径和开孔率强化传质的效果更明显。此外，筛板个数和安装位置也是影响反应器性能的重要因素，适量的增加筛板的数目对气液传质更有利，筛板安装在上升段下部效果更好。本文基于实验数据建立了预测不同筛板结构参数下整体气含率和体积氧传质系数的经验关系式，结合物料守恒和压力平衡原则建立了预测有筛板情况下下降段液速的流动模型，并验证了模型的有效性。4.将带源相的轴向扩散模型应用于反应器内的气相和液相，建立了内循环气升式反应器的宏观传质模型。本文借助有限差分法将传质模型中的偏微分方程转化为差分方程，提出了模型的数值迭代求解方法；实验验证了模型的有效性，并结合实验数据和模型仿真结果，对反应器内的动态气液传质过程进行了详细阐述，证实了所研究的反应器具有良好的混合和传质特性；基于仿真结果得出的结论，对气液传质模型进行了简化，并通过坐标变换法求得了简化模型的解析解，计算结果表明该简化模型能较好地预测溶氧浓度的整体变化趋势。5.研究了气升式反应器内的压力波动现象，探讨了反应器内压力波动的来源，并根据反应器内不同波源所产生的压力波动特性的差异将其划分为全局压力波动和局部压力波动两类；利用相关分析将压力波动信号分解为相关、联合非相关、自非相关三部分，各部分分别表征不同性质的波源产生的压力波动，并进一步考察了各部分所占的能量分率随表观气速的演化与反应器内流型转变之间的关系，证实了压力波动信号能够表征流型的转变；通过功率谱分析和相关分析研究了不同流型内压力波动信号的频率特征与水力学行为之间的相互关系。6.对基于压力波动信号的流型辨识方法进行了深入研究，提出了流型辨识的新方法。本文分别利用小波变换、Hilbert-Huang变换、高阶统计量、Wigner-Ville分布以及混沌、分形理论对压力波动信号进行分析，提取出了压力信号中所蕴含的与流型相关的特征；通过采用小波熵、平均双谱、广义平均频率、Hurst指数、混沌特征参数作为表征流型转变的特征量，成功识别出反应器内的三种基本流型，为基于压力波动信号的流型辨识方法提供了新的研究思路。
李莹[9]（2012）在《基于图像处理及光流法的气固两相流动参数检测》文中提出气固两相流作为最重要的多相流形式之一，广泛存在于有色、冶金、建材、电力、化工、食品等许多行业中。但由于流体流动特性的复杂多变，使得两相流动参数检测难度较大。许多两相流参数的检测技术和方法大都处于实验室应用研究阶段，这与两相流在工程领域的广泛性极其不相适应。因此，发展多相流检测与分析的新技术，对实现气固流化床两相流动的机理分析，指导相关设备的设计和运行具有重要意义。本文将高速摄影法应用到气固两相流动参数的检测中，实现了可视化、非接触测量，不会干扰生产设备的正常运行，即使在高速气固两相流中，也可通过调节拍摄频率来得到较为清晰的流动图像，有较大的适用范围。在大量实验数据基础上，将图像处理技术、人工神经网络、光流分析法和MQD法应用到流动参数检测中，从理论和实验两个方面系统地探讨了基于流动图像的多参数检测方法。首先，实验是在气固流化床两相流实验系统上利用高速摄影系统获取流型图像。流型图像分别为鼓泡床，节涌床，湍动床，快速流化床，稀相输送等五种典型流型。首先对获取的不同流型图像分别进行去噪和对比度拉伸等预处理，然后运用光流法得到连续两帧图像的光流场，再通过灰度共生矩阵提取图像的动态纹理特征，作为流型识别的输入特征向量。并分别结合弹性BP神经网络，Elman神经网络，BP神经网络进行训练，实现流型的识别。实验表明，动态纹理特征和弹性BP网络相结合的方法更能有效的识别气固流化床中的五种典型流型，整体识别率达到98%，为流型识别开辟了一种新方法。然后，将光流分析法引入气固两相流动的流场、速度场和等涡量场的检测，讨论了典型流型图像的流场、速度场的分布情况，定量上获得了不同流型垂直轴上的上升和下落的平均速度以及总体速度的空间分布特性，为定量分析气固两相流动的运动机理和指导相关设备的设计提供了一种有效的辅助诊断工具。应用光流法比MQD互相关法求出流场更接近实际，而且计算时间短，可以应用于气固流化床两相流流场的检测和流动规律的分析，从理论上和技术上为气固两相流动参数的检测提供了新方法。
杜运成[10]（2011）在《基于电容层析成像技术的气液两相流特性分析》文中研究说明在石油、电力及化工等工业过程控制系统中,两相流系统普遍存在,探讨两相流流动机理、流体之间的相互作用,实现两相流系统的流型识别、准确检测两相流各种参数,具有重要意义。流型的正确识别直接影响两相流系统含气率、流速等其它流动参数的精确测量,因此两相流系统的流型识别和特性分析是该领域的重要研究方向之一。基于电容层析成像技术,在理论和实验研究的基础上,本文主要采用现代信息处理技术围绕水平管道、气液两相流的流动特性和流型识别问题展开讨论,全文的主要工作及结果简单总结如下:1.基于电容层析成像系统测量数据,采用高阶统计量分析和模糊聚类算法,对电容层析成像测量信号进行双谱和双谱对角切片分析,提取有用能量和幅值信息构成特征参数向量,提出一种气液两相流的流型分类方法。基于三阶累积量分析方法,确定了两相流系统测量信号的非高斯、非线性性质。通过双谱对角切片分析,验证了测量信号中存在相位耦合现象,并对信号基频和谐波频率分布情况进行估计。2.采用非线性信息处理方法实现气液两相流特性分析。基于Cao方法定性地分析出两相流系统测量信号是由随机成分和确定性成分共同组成。通过求取两相流系统的最大Lyapunov指数,确定了测量信号具有混沌特性,从而证明了两相流系统为一混沌系统。通过计算两相流系统的关联维、Kolmogorov熵和多尺度熵等混沌特性不变量,对不同流型进行了定量和定性分析,指出混沌特性不变量不但可以作为流型辨识因子,同时可以反映出不同流型的固有特征,较好地揭示了系统的内部流动特性。3.利用经验模态分解,首先对本征模态分量的完备性和正交性进行了讨论。以定量的方式分析了两相流系统不同尺度本征模态分量的能量分布情况,指出不同频段之间的能量传递与流型转换有直接关系。采用本征模态分量的Hilbert谱分析方法,以时间-频率-幅值（能量）的三维信息分布形式揭示了两相流系统的时频特性,边际谱反映了系统频率-能量随流型转化的变化规律,瞬时能量表征了每个频率在整个时间序列中的累积能量分布情况,等高能量分布实现了测量信号的优势频率范围的分析。4.基于小波包分解能量熵与模糊聚类算法,实现流型智能识别。根据流型识别结果,采用小波多尺度分析和R/S非线性分析方法对弹状流和段塞流的动态流动特性进行分析,实验结果表明两相流系统的双分形性是由系统离散相（气相）引起。利用R/S分析结果,结合Hurst指数和关联尺度信息,对两相流系统的非周期性特性进行讨论,提出一种改进P统计量分析方法,通过计算周期循环规律性参数,对弹状流和段塞流的非周期持续强度进行了定量分析。
二、用于气固流化床流型辨识的信度函数构造（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、用于气固流化床流型辨识的信度函数构造（论文提纲范文）
（1）燃煤电厂中速磨机内循环负荷的脉动流化床分选特性研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 课题提出 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 燃煤电厂磨煤制粉系统及循环负荷分选的研究现状 |
| 2.2 流态化干法选煤概述 |
| 2.3 CPFD数值模拟 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 试验研究系统 |
| 3.1 实验室规模脉动流化床分选系统 |
| 3.2 数据采集装置 |
| 3.3 分析与计算软件 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 循环负荷及合格煤粉的矿物学特性对比分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 物料准备及分析方法 |
| 4.3 矿物组成对比分析 |
| 4.4 循环负荷和合格煤粉的可选性对比分析 |
| 4.5 本章小结(Chapter Summary) |
| 5 循环负荷在气固流化床中流化特性研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 床层压降和最小流化气速 |
| 5.3 颗粒及气泡运动特性 |
| 5.4 压力信号频谱分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 循环负荷在气固流化床中分选特性研究 |
| 6.1 分选效果评价与实验数据的置信度分析 |
| 6.2 稳定流化床分选 |
| 6.3 脉动流化床分选 |
| 6.4 颗粒运动动力学分析 |
| 6.5 循环负荷在线分选工艺探讨 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 循环负荷在气固流化床中分选过程的数值模拟 |
| 7.1 控制方程和计算模型 |
| 7.2 Wen-Yu/Ergun曳力方程优化 |
| 7.3 颗粒及气泡的运动行为 |
| 7.4 模拟颗粒在气固流化床中的分级效果 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 8.3 创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 Barracuda 中“Raw. particle”后处理程序 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（2）气固流化床流型的表征与识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 流型的划分 |
| 1.2.2 流型表征的时域方法 |
| 1.2.3 流型表征的频域方法 |
| 1.2.4 流型表征的状态空间方法 |
| 1.2.5 流型表征方法的比较研究 |
| 1.2.6 流型识别的研究 |
| 1.2.7 压力脉动机理的研究 |
| 1.2.8 研究现状的综合评述 |
| 1.3 研究内容、研究思路及研究目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究目标 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 气固流化床流型的时域表征—基于压力脉动与气固流动图像的同步测量和分析 |
| 2.1 气固两相流态化实验 |
| 2.1.1 实验装置 |
| 2.1.2 压力脉动与气固流动图像的同步测量 |
| 2.1.3 实验颗粒与操作参数 |
| 2.2 流型的视觉分析 |
| 2.3 流型的时域表征 |
| 2.3.1 标准差–STD |
| 2.3.2 偏度–SKEW |
| 2.3.3 峰度–KURT |
| 2.3.4 平均绝对偏差–AAD |
| 2.3.5 香农熵–IE |
| 2.3.6 脉动区间–CDFFI |
| 2.3.7 Hurst指数–HURST |
| 2.3.8 平均循环时间–ACT |
| 2.3.9 Renyi熵 –RE |
| 2.3.10 Tsallis熵 –TE |
| 2.4 时域表征方法的概述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 气固流化床流型的频域表征 |
| 3.1 气固两相流态化实验 |
| 3.2 频域分析的基础理论 |
| 3.2.1 离散傅里叶变换–Discrete Fourier Transform |
| 3.2.2 功率谱密度–Power Spectrum Density |
| 3.2.3 小波变换–Wavelet Transform |
| 3.3 流型的频域表征 |
| 3.3.1 PSD主频–MF |
| 3.3.2 PSD最大功率–MP |
| 3.3.3 PSD平均频率–AF |
| 3.3.4 PSD平均功率–AP |
| 3.3.5 DFT熵 –DFTE |
| 3.3.6 小波熵–WE |
| 3.3.7 小波包熵–WPE |
| 3.3.8 均匀指数–HI |
| 3.4 频域表征方法的概述 |
| 3.5 S变换和TFCI指数 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 气固流化床流型的状态空间表征 |
| 4.1 气固两相流态化实验 |
| 4.2 状态空间分析的理论基础 |
| 4.2.1 嵌入维数参数m的确定 |
| 4.2.2 滞后时间参数τ的确定 |
| 4.3 流型的状态空间表征 |
| 4.3.1 关联维数–CD |
| 4.3.2 柯尔莫哥洛夫熵–KE |
| 4.3.3 最大李雅普诺夫指数–LY |
| 4.3.4 递归率–RR |
| 4.3.5 确定性–DET |
| 4.3.6 层次性–LAM |
| 4.3.7 样本熵–SE |
| 4.4 状态空间表征方法的概述 |
| 4.5 递归率方法的改进 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 流型表征通用评价方法的研究 |
| 5.1 气固两相流态化实验 |
| 5.2 压力脉动机理与流型转变机理的研究 |
| 5.2.1 鼓泡床中的压力脉动起源 |
| 5.2.2 湍动床中的压力脉动起源 |
| 5.2.3 压力脉动机理与模型 |
| 5.2.4 从鼓泡床到湍动床的流型转变机理 |
| 5.3 流型表征方法通用评价框架的构建 |
| 5.3.1 流型表征可靠性的定量指标 |
| 5.3.2 实验条件、信号类型对表征方法可靠性的影响 |
| 5.3.3 流型表征方法可靠性评价框架的构建 |
| 5.3.4 流型表征有效性评价方法的构建 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于特征评价框架的流型识别及系统实现 |
| 6.1 模式识别分类器的理论分析 |
| 6.1.1 神经网络模型 |
| 6.1.2 支持向量机 |
| 6.2 基于特征评价框架的流型识别 |
| 6.2.1 流型识别系统的改进 |
| 6.2.2 流型识别系统的性能及外延性分析 |
| 6.3 流型表征和识别软件系统的实现 |
| 6.3.1 系统软件功能设计 |
| 6.3.2 数据采集模块 |
| 6.3.3 流型表征功能模块 |
| 6.3.4 流型识别功能模块 |
| 6.3.5 机理分析模块 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究成果及创新 |
| 7.2 进一步研究的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A 方法的可靠性和有效性指标 |
| 附录 B 一些命题 |
| 附录 C 源代码 |
| C.1 一些流型表征方法 |
| C.2 方法的可靠性算法 |
| C.3 方法的有效性算法 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 鸣谢 |
（3）流化床内生物质与床料颗粒混合流动特性研究及热解过程DEM-CFD数值模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 流化床内生物质与石英砂颗粒混合特性试验研究 |
| 1.3.2 混合颗粒压力脉动特性的非线性分析 |
| 1.3.3 流化床内生物质与床料混合流化的流型识别 |
| 1.3.4 生物质颗粒混合流化特性的模拟研究 |
| 1.3.5 热解动力学模型 |
| 1.3.6 生物质热解过程模拟研究 |
| 1.4 本文研究目标和内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 本文研究路线 |
| 1.6 论文结构 |
| 1.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第二章 生物质颗粒与石英砂混合流化特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验系统介绍 |
| 2.3 试验物料 |
| 2.4 试验工况 |
| 2.5 混合颗粒的流化特性分析 |
| 2.5.1 混合颗粒的床层压降 |
| 2.5.2 生物质与石英砂颗粒混合流化最小流化速度的理论计算 |
| 2.6 混合颗粒的压力脉动信号非线性分析 |
| 2.6.1 Hilbert-Huang变换 |
| 2.6.2 压差脉动信号的Hilbert-Huang变换分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于模糊聚类-神经网络算法的流型识别 |
| 3.1 神经网络训练识别系统 |
| 3.2 基于模糊聚类算法建立样本数据库 |
| 3.2.1 聚类数、权重系数的确定 |
| 3.2.2 应用遗传算法优化初始聚类中心函数 |
| 3.3 基于模糊聚类-神经网络算法的流型识别模型 |
| 3.4 流型识别系统模型的建立与应用 |
| 3.4.1 选取聚类模型的特征向量 |
| 3.4.2 确定最佳聚类数、权重系数以及初始聚类中心 |
| 3.4.3 对样本集进行模糊聚类 |
| 3.4.4 训练流型识别系统 |
| 3.4.5 测试流型识别系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于欧拉-拉格朗日法的生物质-石英砂颗粒混合流化DEM-CFD模拟研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 颗粒相模型 |
| 4.2.1 颗粒碰撞模型 |
| 4.2.2 颗粒曳力模型 |
| 4.3 气相模型 |
| 4.4 模型算法 |
| 4.4.1 模拟计算平台 |
| 4.4.2 自适应时间步长 |
| 4.4.3 颗粒局部搜索方法 |
| 4.4.4 模型求解算法 |
| 4.4.5 并行算法优化 |
| 4.5 边界及初始条件的设置 |
| 4.5.1 反应器几何结构及网格划分 |
| 4.5.2 数值计算方法 |
| 4.6 边界条件及参数设置 |
| 4.7 模拟结果及讨论 |
| 4.7.1 瞬时流化状态 |
| 4.7.2 流化床内的压力脉动情况 |
| 4.7.3 宏观尺度下的颗粒流化行为 |
| 4.7.4 介尺度下颗粒的混合流化特性 |
| 4.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 流化床内生物质热解DEM-CFD模拟研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型概述 |
| 5.3 气相模型 |
| 5.4 颗粒相模型 |
| 5.4.1 颗粒描述方法 |
| 5.4.2 颗粒传热模型 |
| 5.5 热解动力学模型 |
| 5.6 数值模拟对象 |
| 5.6.1 物理模型 |
| 5.6.2 模型参数设定 |
| 5.7 流化床内生物质热解模拟结果及讨论 |
| 5.7.1 模型验证 |
| 5.7.2 不同温度下的热解产物生成率 |
| 5.7.3 不同温度下生物质质量变化 |
| 5.7.4 表观气速对生物质颗粒热解的影响 |
| 5.8 小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文主要创新点 |
| 6.3 本文研究不足及展望 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（4）小通道气液两相流型在线辨识与预测的实验及理论研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 小通道气液两相流研究现状 |
| 1.2.1 流型辨识的研究现状 |
| 1.2.2 压差波动信号的研究现状 |
| 1.2.3 信息处理方法 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 1.3.1 研究目的及意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.3.4 研究创新点 |
| 2 小通道气液两相流型测试实验平台 |
| 2.1 测试实验系统组成 |
| 2.2 测试段设计及实验步骤 |
| 2.3 实验测量方法与数据提取 |
| 2.4 测试数据分析理论及方法 |
| 2.5 测试数据噪声分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 小通道气液两相流流型的在线辨识 |
| 3.1 1mm管径气液两相流流动特性分析与流型辨识 |
| 3.1.1 基于高速摄像的流动特性分析与流型辨识 |
| 3.1.2 基于光电传感器模拟信号的流型分析与辨识 |
| 3.1.3 基于压差波动信号的流型分析与辨识 |
| 3.2 2mm管径气液两相流流动特性分析与流型辨识 |
| 3.2.1 基于高速摄像的流动特性分析与流型辨识 |
| 3.2.2 基于光电传感器模拟信号的流型分析与辨识 |
| 3.2.3 基于压差波动信号的流型分析与辨识 |
| 3.3 3mm管径气液两相流流动特性分析与流型辨识 |
| 3.3.1 基于高速摄像的流动特性分析与流型辨识 |
| 3.3.2 基于光电传感器模拟信号的流型分析与辨识 |
| 3.3.3 基于压差波动信号的流型分析与辨识 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于压差波动信号的小通道气液两相流型预测 |
| 4.1 基于Volterra自适应滤波器的压差波动信号预测 |
| 4.1.1 Volterra预测模型的建立 |
| 4.1.2 不同管径压差波动信号预测 |
| 4.2 基于LSTM循环神经网络的压差波动信号预测 |
| 4.2.1 LSTM预测模型的建立 |
| 4.2.2 不同管径压差波动信号预测 |
| 4.3 两种预测模型结果对比与分析 |
| 4.4 小通道气液两相流型预测辨识 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于传感器数据融合的小通道气液两相流参数测量新方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 目次 |
| 第1章 绪论 |
| 摘要 |
| 本章主要内容 |
| 1.1 气液两相流概述 |
| 1.1.1 气液两相流概念与分类 |
| 1.1.2 气液两相流主要参数 |
| 1.2 小通道气液两相流系统简介 |
| 1.3 小通道气液两相流参数检测的重要意义 |
| 1.4 小通道气液两相流参数测量技术研究现状 |
| 1.5 本文主要研究工作 |
| 第2章 文献综述 |
| 摘要 |
| 本章主要内容 |
| 2.1 小通道气液两相流流型辨识 |
| 2.2 小通道气液两相流相含率测量 |
| 2.3 两相流光学检测技术 |
| 2.3.1 光散射法 |
| 2.3.2 光纤探针法 |
| 2.3.3 激光多普勒技术 |
| 2.4 电容耦合非接触电导检测(C~4D)技术 |
| 2.4.1 C~4D测量原理 |
| 2.4.2 C~4D技术研究现状 |
| 2.4.3 C~4D技术的应用 |
| 2.5 信息处理技术 |
| 2.5.1 统计分析 |
| 2.5.2 小波分析 |
| 2.5.3 希尔伯特黄变换 |
| 2.5.4 机器学习(支持向量机) |
| 2.6 传感器数据融合技术 |
| 2.6.1 传感器数据融合的基本原理 |
| 2.6.2 传感器数据融合方法介绍 |
| 2.6.3 传感器数据融合技术的应用 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 小通道气液两相流参数测量系统与测量方案 |
| 摘要 |
| 本章主要内容 |
| 3.1 参数测量总体方案 |
| 3.2 小通道气液两相流参数检测系统 |
| 3.3 实验方案和实验条件 |
| 3.4 实验中的典型流型 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于光学位置传感器的小通道气液两相流参数测量 |
| 摘要 |
| 本章主要内容 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 光学位置传感器测量原理 |
| 4.3 小通道气液两相流光学位置传感器信号分析 |
| 4.3.1 典型流型下的光学位置传感器信号 |
| 4.3.2 统计特征分析 |
| 4.3.3 小波分析 |
| 4.3.4 希尔伯特黄变换 |
| 4.4 基于光学位置传感器的小通道气液两相流流型辨识 |
| 4.4.1 信号特征提取 |
| 4.4.2 流型分类器设计 |
| 4.4.3 流型辨识结果 |
| 4.5 基于光学位置传感器的小通道段塞流相含率测量 |
| 4.5.1 基于物理模型的相含率测量 |
| 4.5.2 基于LS-SVM回归模型的相含率测量 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 基于C~4D传感器的小通道气液两相流参数测量 |
| 摘要 |
| 本章主要内容 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于相敏解调技术和串联谐振的C~4D传感器测量原理 |
| 5.3 小通道气液两相流C~4D传感器信号分析 |
| 5.4 基于C~4D传感器的小通道气液两相流流型辨识 |
| 5.5 基于C~4D传感器的小通道气液两相流相含率测量 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 基于传感器数据融合的小通道气液两相流参数测量 |
| 摘要 |
| 本章主要内容 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 小通道气液两相流流型辨识 |
| 6.2.1 小通道气液两相流流型辨识技术路线 |
| 6.2.2 基于D-S证据理论的流型辨识 |
| 6.2.3 流型辨识实验结果比较与分析 |
| 6.3 小通道气液两相流相含率测量 |
| 6.3.1 相含率测量技术路线 |
| 6.3.2 相含率测量实验结果 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论与建议 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间所取得的科研成果 |
（6）基于混沌吸引子形态特征的多相流动力学特性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 两相流及三相流流型 |
| 1.2.1 气液两相流流型 |
| 1.2.2 油水两相流流型 |
| 1.2.3 油气水三相流流型 |
| 1.3 多相流流型检测方法研究现状 |
| 1.3.1 流型直接测量方法 |
| 1.3.2 流型间接测量方法 |
| 1.4 本文工作及创新点 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第二章 多相流非线性分析方法综述 |
| 2.1 非线性动力学基本理论 |
| 2.1.1 混沌的定义 |
| 2.1.2 混沌特点 |
| 2.1.3 相空间重构理论 |
| 2.2 非线性时间序列分析方法 |
| 2.2.1 传统分析方法 |
| 2.2.2 李雅普诺夫指数 |
| 2.2.3 熵 |
| 2.2.4 递归分析 |
| 2.3 多相流非线性分析方法 |
| 2.3.1 典型混沌特征量 |
| 2.3.2 多相流多尺度非线性特征量 |
| 2.3.3 多相流吸引子形态统计特征量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 气液两相流多元图重心轨迹动力学特征 |
| 3.1 多元图重心轨迹表示理论 |
| 3.1.1 多元图表示理论 |
| 3.1.2 多边形重心提取算法 |
| 3.1.3 典型信号多元图重心轨迹动力学特性 |
| 3.1.4 多元图重心轨迹矩特征量 |
| 3.2 气液两相流动态实验及数据获取 |
| 3.3 多元图重心轨迹动力学特性机理分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 油水/油气水多相流吸引子概率分布差异指示特性 |
| 4.1 混沌吸引子概率分布差异表征 |
| 4.2 Logistic 序列的吸引子比较 |
| 4.3 油水/油气水多相流动态实验及时间序列数据获取 |
| 4.3.1 油水两相流电导波动信号获取 |
| 4.3.2 油气水三相流电导波动信号获取 |
| 4.4 油水两相流吸引子概率分布差异指示特性 |
| 4.4.1 吸引子比较参数选取 |
| 4.4.2 油水两相流吸引子概率分布差异分析 |
| 4.4.3 统计值 S[-]与时频分布比较 |
| 4.5 油气水三相流吸引子概率分布差异指示特性 |
| 4.5.1 计算参数选取 |
| 4.5.2 油气水三相流流型动力学特性表征 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 油气水三相流段塞流吸引子不稳定周期轨道 |
| 5.1 混沌吸引子不稳定周期轨道 |
| 5.1.1 不稳定周期轨道特征量 |
| 5.1.2 CR 方法与自适应阈值相结合的 UPOs 提取 |
| 5.1.3 UPOs 提取中嵌入参数及噪声影响 |
| 5.2 油气水三相流段塞流不稳定周期轨道 |
| 5.3 水包油段塞流和乳状段塞流的时频域分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）粉煤密相气力输送的流型与管线内压力信号关系的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 气力输送的水平管和竖直管流型 |
| 1.2.2 新测量手段与流型 |
| 1.2.3 相图与流型预测 |
| 1.2.4 流型的数值模拟研究 |
| 1.2.5 物料物性与流型 |
| 1.2.6 压力信号处理方法 |
| 1.2.7 气力输送的压力波动机理 |
| 1.2.8 压力信号的特性与流型 |
| 1.2.9 压力信号的特性与动力学机理 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 实验装置与物料物性 |
| 2.1 实验室的实验装置和物料物性 |
| 2.1.1 不同管径的水平管实验装置 |
| 2.1.2 竖直上升管实验装置 |
| 2.1.3 测量系统 |
| 2.1.4 输送物料的物性 |
| 2.1.5 操作手段与流型 |
| 2.2 中试试验装置和物料物性 |
| 2.3 Shell粉煤输送的工业装置和物料物性 |
| 第3章 操作参数对输送稳定性的影响 |
| 3.1 给料罐压力波动的影响 |
| 3.2 补气方式对输送稳定的影响 |
| 3.2.1 调节气的影响 |
| 3.2.2 流化气的影响 |
| 3.2.3 加压气的影响 |
| 3.3 宏观特性参数与稳定性 |
| 3.3.1 颗粒速度的影响 |
| 3.3.2 颗粒浓度的影响 |
| 3.4 相图流型与稳定性 |
| 3.5 稳定性判据与改善措施 |
| 3.6 中试及工业装置系统稳定性分析 |
| 3.7 堵塞现象 |
| 3.7.1 不同的堵塞类型 |
| 3.7.2 临界气速 |
| 3.8 临界速度与流动稳定性 |
| 3.9 小结 |
| 第4章 不同载气对输送稳定性的影响 |
| 4.1 不同载气粉煤气力输送的宏观规律 |
| 4.2 不同载气的粉煤气力输送相图 |
| 4.3 不同载气粉煤气力输送的管道压降模型 |
| 4.4 不同载气对压力波动特征的影响 |
| 4.5 不同载气对粉煤流型的影响 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 流型划分及其过渡的预测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 流型的定义 |
| 5.2.1 水平管流型 |
| 5.2.2 竖直管流型 |
| 5.3 ECT信号与流型 |
| 5.3.1 水平管 |
| 5.3.2 竖直管 |
| 5.4 相图与流型 |
| 5.4.1 水平管 |
| 5.4.2 竖直管 |
| 5.5 流型过渡的预测 |
| 5.5.1 水平管 |
| 5.5.2 竖直管 |
| 5.6 流型预测模型的适用性 |
| 5.7 小结 |
| 第6章 粉煤气力输送的压力信号特征与流型的关系 |
| 6.1 压力信号的数据采集系统 |
| 6.2 采样频率与采样点数 |
| 6.3 压力信号中噪音的辨识 |
| 6.4 小波的去噪处理 |
| 6.5 压力信号的特征量提取 |
| 6.5.1 压力信号的波形 |
| 6.5.2 标准差 |
| 6.5.3 平均循环频率 |
| 6.5.4 功率谱分析 |
| 6.5.5 小波分析 |
| 6.5.6 混沌分析 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 博士期间发表的论文 |
（8）内循环气升式反应器流动行为与传质特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水力学参数的测量方法 |
| 1.2.2 流动、传质和混合特性的研究 |
| 1.2.3 经验关联式及数学模型 |
| 1.2.4 气升式反应器内流型的研究 |
| 1.2.5 多相流反应器内的压力波动现象 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第2章 实验装置、测量技术及分析方法 |
| 2.1 实验装置 |
| 2.2 测量方法 |
| 2.2.1 压差法测量气含率 |
| 2.2.2 示踪法测量液速 |
| 2.2.3 GOM 法测体积氧传质系数 |
| 2.2.4 压力波动信号的测量 |
| 2.3 分析方法 |
| 2.3.1 频谱分析 |
| 2.3.2 小波分析 |
| 2.3.3 Hilbert-Huang 变换 |
| 2.3.4 高阶统计量分析 |
| 2.3.5 Wigner-Ville 分布及 Wigner 高阶谱分析 |
| 2.3.6 混沌理论 |
| 2.3.7 Hurst 指数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 反应器流动、传质特性研究及结构优化设计 |
| 3.1 喷嘴结构对流动特性的影响 |
| 3.1.1 气含率 |
| 3.1.2 下降段液速 |
| 3.1.3 体积氧传质系数 |
| 3.1.4 流动模型及经验关联式 |
| 3.2 筛板结构对流动特性的影响 |
| 3.2.1 筛孔直径的影响 |
| 3.2.2 筛板开孔率的影响 |
| 3.2.3 筛板个数及安装位置的影响 |
| 3.2.4 不同喷嘴结构下筛板影响的对比 |
| 3.2.5 流动模型及经验关联式 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 反应器相间传质过程的数值模拟 |
| 4.1 反应器的宏观传质模型 |
| 4.1.1 气升式反应器传质模型简介 |
| 4.1.2 内循环气升式反应器轴向扩散模型的建立 |
| 4.2 传质模型的数值解法 |
| 4.3 模型参数的确定 |
| 4.4 实验验证及模型仿真结果分析 |
| 4.5 传质模型的分析及简化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于压力波动信号的流型辨识方法 |
| 5.1 气升式反应器内的典型流型 |
| 5.2 气升式反应器内的压力波动特性 |
| 5.2.1 压力波动的来源及分类 |
| 5.2.2 压力波动信号的分解 |
| 5.2.3 表观气速对压力波动的影响 |
| 5.2.4 压力波动信号的频谱分析 |
| 5.3 流型辨识方法 |
| 5.3.1 基于小波熵的流型辨识方法 |
| 5.3.2 基于 Wigner-Ville 分布及 Wigner 高阶谱的流型辨识方法 |
| 5.3.3 基于高阶统计量分析的流型辨识方法 |
| 5.3.4 基于 Hilbert–Huang 变换和 Hurst 分析的流型辨识方法 |
| 5.3.5 基于混沌理论的流型辨识方法 |
| 5.3.6 不同流型辨识方法的对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表和录用的学术论文 |
| 参加的主要科研项目 |
| 上海交通大学博士学位论文答辩决议书 |
（9）基于图像处理及光流法的气固两相流动参数检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及重要性 |
| 1.2 气固流化床两相流动参数检测研究现状及发展综述 |
| 1.2.1 流型识别的研究现状及发展综述 |
| 1.2.2 速度检测的研究现状及发展综述 |
| 1.3 数字图像处理技术在多相流参数检测中的应用 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 气固两相流动实验装置及图像前期处理 |
| 2.1 实验系统及实验方案 |
| 2.2 数字图像采集技术 |
| 2.2.1 高速摄影系统 |
| 2.2.2 图像拍摄方式的选择 |
| 2.2.3 照明系统的选择 |
| 2.2.4 气固流化床流型图像的获取 |
| 2.3 流型图像的预处理 |
| 2.3.1 图像噪声的产生 |
| 2.3.2 图像噪声的消除 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 光流分析的计算方法 |
| 3.1 光流算法概述 |
| 3.2 光流算法的基本原理 |
| 3.2.1 运动场和光流场 |
| 3.2.2 基本光流约束方程 |
| 3.3 几种经典的光流算法 |
| 3.3.1 Horn-Schunk 算法 |
| 3.3.2 Lucas-Kanade 算法 |
| 3.3.3 金字塔光流算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于图像动态纹理特征气固流化床流型识别 |
| 4.1 图像动态纹理的研究背景 |
| 4.1.1 动态纹理的概念 |
| 4.1.2 动态纹理的相关研究 |
| 4.2 图像动态纹理特征的提取 |
| 4.2.1 动态纹理识别的方法分类 |
| 4.2.2 动态纹理特征在气固流化床流型识别中的应用 |
| 4.3 流型识别分类器的选取 |
| 4.3.1 BP 神经网络 |
| 4.3.2 SOM 神经网络 |
| 4.3.3 Elman 神经网络 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于光流法的气固循环流化床流场测速 |
| 5.1 MQD 互相关算法 |
| 5.1.1 MQD 互相关算法的原理分析 |
| 5.1.2 MQD 互相关算法的实现过程 |
| 5.2 实验结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）基于电容层析成像技术的气液两相流特性分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 两相流定义与参数检测 |
| 1.1.1 相的定义 |
| 1.1.2 两相流分类 |
| 1.1.3 两相流的主要特征参数 |
| 1.1.4 多相流参数检测的意义 |
| 1.2 多相流参数检测技术的现状 |
| 1.3 多相流参数检测的发展趋势 |
| 1.4 基于信息处理技术的流型识别方法 |
| 1.4.1 直接测量方法 |
| 1.4.2 间接测量方法 |
| 1.5 电学层析成像技术及其应用 |
| 1.6 本文的主要内容及创新点 |
| 1.7 小结 |
| 第二章 气液两相流测量系统与信号预处理 |
| 2.1 水平管道气液两相流测量系统 |
| 2.1.1 实验装置简介 |
| 2.1.2 实验方案简介 |
| 2.1.3 实验流型 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 电容成像数据的标定变换 |
| 2.2.2 数据平滑处理 |
| 2.2.3 平均法 |
| 2.2.4 五点三次平滑方法 |
| 2.3 实验分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于高阶统计量的两相流系统测量信号特性研究 |
| 3.1 高阶矩与高阶累积量 |
| 3.2 高阶谱 |
| 3.3 双谱及其估算 |
| 3.3.1 双谱对称特性 |
| 3.3.2 双谱估计 |
| 3.4 非高斯和非线性检验 |
| 3.4.1 非高斯型检验 |
| 3.4.2 非线性检验 |
| 3.5 实验分析 |
| 3.5.1 两相流系统非高斯/非线性分析 |
| 3.5.2 两相流系统双谱分析 |
| 3.5.3 基于高阶统计量的流型特征参数提取 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 两相流系统混沌特性分析 |
| 4.1 相空间重构与定性分析 |
| 4.1.1 延迟时间独立确定方法 |
| 4.1.2 嵌入维数的独立确定方法 |
| 4.1.3 延迟时间与嵌入维同时确定算法 |
| 4.1.4 两相流系统的相空间重构参数估算 |
| 4.1.5 基于Cao方法的两相流特性分析 |
| 4.2 最大Lyapunov指数分析 |
| 4.2.1 最大Lyapunov指数的计算 |
| 4.2.2 两相流系统的最大Lyapunov指数分析 |
| 4.3 关联维与Kolmogorov熵分析 |
| 4.3.1 关联维与Kolmogorov熵的计算 |
| 4.3.2 基于最小二乘法的关联维和Kolmogorov熵的估算 |
| 4.3.3 两相流系统实验分析 |
| 4.4 多尺度熵分析 |
| 4.4.1 多尺度熵计算 |
| 4.4.2 两相流系统的多尺度熵分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于Hilbert-Huang变换的两相流流动特性分析 |
| 5.1 Hilbert-Huang变换 |
| 5.1.1 经验模态分解 |
| 5.1.2 Hilbert变换与Hilbert谱 |
| 5.2 基于经验模态分解的两相流特性分析 |
| 5.2.1 分解信号长度选择 |
| 5.2.2 两相流信号的经验模态分解 |
| 5.2.3 完备性与正交性检验 |
| 5.2.4 本征模态分量能量分布特性分析 |
| 5.3 基于Hilbert谱的两相流特性分析 |
| 5.4 频谱与时频分析对比 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 两相流流型识别与非周期特性分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.1.1 小波定义 |
| 6.1.2 小波变换 |
| 6.1.3 小波包分析 |
| 6.2 基于小波包分析的两相流流型识别 |
| 6.3 基于小波分析的两相流特性研究 |
| 6.3.1 基小波选择与分解尺度分析 |
| 6.3.2 两相流系统动态特性分析 |
| 6.3.3 基于R/S方法的两相流系统非线性分析 |
| 6.3.4 两相流系统非周期循环特性分析 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结与建议 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 建议 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 发表论文情况 |
| 参与的科研项目 |
| 致谢 |
四、用于气固流化床流型辨识的信度函数构造（论文参考文献）
- [1]燃煤电厂中速磨机内循环负荷的脉动流化床分选特性研究[D]. 杨勇. 中国矿业大学, 2020
- [2]气固流化床流型的表征与识别[D]. 王建斌. 东南大学, 2020
- [3]流化床内生物质与床料颗粒混合流动特性研究及热解过程DEM-CFD数值模拟[D]. 王恒. 东南大学, 2020
- [4]小通道气液两相流型在线辨识与预测的实验及理论研究[D]. 潘慧. 内蒙古科技大学, 2020
- [5]基于传感器数据融合的小通道气液两相流参数测量新方法研究[D]. 龙军. 浙江大学, 2013(08)
- [6]基于混沌吸引子形态特征的多相流动力学特性研究[D]. 赵俊英. 天津大学, 2013(02)
- [7]粉煤密相气力输送的流型与管线内压力信号关系的研究[D]. 丛星亮. 华东理工大学, 2013(06)
- [8]内循环气升式反应器流动行为与传质特性研究[D]. 罗利佳. 上海交通大学, 2012(12)
- [9]基于图像处理及光流法的气固两相流动参数检测[D]. 李莹. 东北电力大学, 2012(10)
- [10]基于电容层析成像技术的气液两相流特性分析[D]. 杜运成. 天津大学, 2011(05)