高浓度液-固（浆体）在管流中的固体颗粒速度和浓度波动外文翻译资料

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高浓度液-固（浆体）在管流中的固体颗粒速度和浓度波动

摘要：使用电阻抗层析成像（EIT）测量水平管中砂 - 水混合物（体积比为20-35％）的固体颗粒速度和浓度波动。用颗粒尺寸较小的砂（d50 = 100lm）在52mm（i.d.）水平管道环路中测试的各种浆体，其混合流体速度（2-5m / s）明显高于沉积速度。用电阻抗层析成像测量获得固体速度和浓度波动图。结果表明，随着管壁附近局部固体颗粒浓度的波动幅度增大，混合流体速度增加，管底附近的浓度波动较大，特别是较低的混合速度或浓度，固体颗粒浓度分布是不对称的。采用快速傅里叶变换（FFT）方法研究这些波动的功率谱密度。该分析表明，浓度波动几乎完全由颗粒 - 流体湍流相互作用产生，而不是通过颗粒 - 颗粒或颗粒 - 壁相互作用产生。 粒径与特征湍流长度尺度的比较表明，颗粒与耗散范围内的湍流涡流相互作用，这与功率谱密度分析相一致。 这里的发现与以前的流化床和重力驱动流动的研究一致。

1、介绍

粗颗粒泥浆的管道流动在许多行业中是非常重要的，包括硬岩开采，油砂生产和核废料处理。 工业浆料具有不同的粒径，因此这些颗粒的相对位置和速度在管道设计和操作中起重要作用。 对这些流动的复杂行为及其物理学的理解将有助于改进预测摩擦压力损失，最佳运行速度和管道磨损所需的模型。

高度集中的两相流体通常是不稳定的，以前的实验表明，两相的速度和浓度都会相对于它们的平均值发生波动（Zenit和Hunt，2000）。 如碰撞粒子压力或颗粒温度等参数用于描述固体波动。 目前，描述颗粒相互作用的不同模型，例如 动力学理论（Jenkins and Savage，1983）通常在商业CFD（计算流体动力学）中找到。 然而，这些模型并没有得到广泛的实验结果，特别是对于液-固流。 Zenit等 （1997）对液-固流化床碰撞压力的实验研究表明，目前模型的表现不尽如人意，主要是由于缺乏对这些复杂系统行为的物理和机理的理解而造成的。

理解和改进模型开发的困难之一是进行适当的相关测量（Zenit和Hunt，1998），特别是对于轴向高速度且混合物不透明的高浓缩粗颗粒浆体。

Zenit和Hunt（2000）的实验研究是液固流体固体波动最彻底的研究之一。他们测量了流化床和重力驱动流截面中平均固体浓度的波动，对于具有不同直径和密度的大颗粒。他们将结果与Buyevich和Kapbasov（1994）模型进行了比较。在该模型中，固体浓度波动只是固体颗粒浓度的函数。 Zenit和Hunt（2000）发现，平均固体浓度波动是固体浓度和斯托克斯数的函数，波动幅度随斯托克斯数的增加而增加。这符合他们以前的发现;也就是说，高频波动主要是由于直接碰撞产生的，随着斯托克斯数的增加，浸没碰撞的力量也增加（Zenit and Hunt，1999）。他们认为Buyevich和Kapbasov（1994）模型与斯托克斯数趋于无穷大的条件有关。

Picciotto等 （2005）研究了湍流通道流中不连续的固体和流体紊流之间的相互作用。 他们指出，在壁附近的颗粒和相干湍流结构之间的相互作用导致固体速度的流动速度波动。 他们的结果表明，靠近墙壁的固体流速波动较高，随着与墙壁距离的增加而减小。 结果还显示，这些波动的幅度随着颗粒斯托克斯数的增加而增加。

Kechroud等人 （2010）研究了固液相流化床中连续相的动态行为。 他们将液体速度波动的测量结果与Didwania和Homsy（1981）和Zenit和Hunt（2000）的固体浓度波动结果进行了比较。 发现液体速度波动与固体浓度波动之间存在很高的相似性。

Varaksin和Polyakov（2000）研究了空气 - 固体湍流管道中的颗粒速度波动。 他们将固体速度波动的机制分为四个主要类别：（1）固体流体湍流相互作用，（2）不同尺寸的颗粒的存在，即不是真正的单一颗粒，（3）颗粒分散和颗粒 - 墙碰撞（4）颗粒迁移到具有不同速度的区域（流动机制）。 这四种现象也可以被认为是产生固体浓度波动的主要机制。

缺乏可行的测量技术是涉及浓缩多相流的实验相关的困难之一。 普通的单相和稀释多相流量测量技术，如LDV（激光多普勒测速），PIV（粒子图像测速）和PTV（粒子跟踪速度测试）被广泛用于透明流动，其中固体颗粒浓度较低。 然而，它们在高度集中和不透明流动中的能力，例如稠密的浆料流动的应用是有争议的（Graham等人，2002）。

近年来测量技术的进步，特别是电断层扫描方法，在多相流实验研究中开辟了新的一页。这些方法最重要的优点是能够在集中和不透明的系统中进行测量。这些方法在对于浆体流动中的应用的发展似乎挺快（Dyakowski等人，2000; Graham等人，2002; Pachowko等人，2003）。已经有许多人做了许多研究，其中电断层摄影技术用于流体 - 颗粒系统，例如颗粒状固体的气动输送（Zhu等人，2003; Azzopardi等人，2008），固定的流动分布和速度测量床反应器（Bolton等，2004），材料的液压输送（Fangary et al。，1998）和流化床（Azzi等，2010）。然而，已经公开了与电断层摄影和泥浆管流量测量直接相关的研究数量非常有限（Dyakowski等人，2000; Norman和Bonnecaze，2005; Xu等人，2009）。电断层摄影对浆液管道流量测量的应用迄今仅限于对浓度的时间和空间平均值测量。

本文的目的是研究在高浓度浆液流中产生高频 - 低振幅固体浓度和速度波动的机理。 用新型高频电阻抗层析成像（EIT）测量固 - 液混合物的高浓度管道流动的用于评估分析其有效性和局限性。 具体来说，使用电阻抗层析成像仪测量水平管道中浆液流动的固体湍流强度和浓度波动以及时间平均固体浓度曲线。 结果与文献中的模型进行比较，以评估其能力和局限性。 用这种测量来开发和验证浆体的数值模拟。

1. 实验细节和分析

2.1实验

用加拿大SK的Saskatch-ewan研究委员会（SRC）管道流量技术中心的52毫米（i.d.）水平管道回路进行实验。循环的示意图如图1所示。回路包括离心泵，以不同的速度循环浆料。使用Foxboro 2802-SABA-TS磁流量计测量工作流量流量。在实验过程中使用两台热交换器来保持工作温度不变。使用Valydyne DP15差压变送器测量沿测试截面的压降。使用透明观察部分确保在制备浆料期间有时进入回路的空气在测量之前被完全去除。浆料是用来制备的城市自来水作为载体砂（Lane Mountain LM125），d50 = 100 lm作为分散相。砂的粒度分布如图1所示。 2.实验体积浓度为20-35％，混合速度为2-5 m / s。

用工业层析成像系统（ITS）Z8000电阻抗层析成像（EIT）数据采集系统以及双平面传感器测量固体速度和浓度分布。 每个传感器平面由16个电极组成，它们围绕管到周围均匀间隔开。 每个电极的结构相同，宽度为10mm，长度为10mm。 关于测试阀芯和电极本身的构造的更详细信息可以在别处找到（Hashemi，2013）。 注入电流范围高达50 mA，每个电极对之间的测量电压为10至10 V.

注入AC电流的频率设定为80kHz。 以每个平面每秒820帧（fps）的频率收集数据（Hashemi，2013）。 该仪器用来测量传感器平面内的电阻率分布图。 然后使用Maxwell方程将电阻率图转化为固体浓度（Dyakowski等，2000）：

其中r1; r1和rm分别是连续相的导电率，分散相的导电率和重建的测量电导率，Cs是分散相体积浓度。

图3表示EIT重建网格。 网格将管道横截面划分为相同面积的316像素。 测量每个像素内的固体浓度。 使用两个平面之间的浓度图像素像素交叉相关来获得固体速度分布图（Datta等，2007）。

对于每组实验，测试从每个传感器平面收集8000个电导率图，即在不同的混合流速和砂粒浓度下。 在进行实验之前，使用自来水校准设备。 所得浓度图用于计算固相浓度波动，速度和湍流强度。

在进行任何浆液测试之前，用单相（仅水）进行EIT测量。图4显示了单相流动的电导率测量和重构浓度图。电导率值单位为mS / cm。图4为固相浓度波动。 图4（b）在单相流中固体浓度为零。任何非零值表示测量噪声。实际固相浓度波动测量与对水流量的基准测量（噪声）的比较说明了仪器提供有意义的数据的能力。图5显示出了在2和5m / s的混合速度下，Cs = 25％的砂浆流量测量的浓度波动曲线。在相同速度下单相（水）流的测量也在这些图中显示。请注意，y是从管道底部的距离，并且用于本文中的所有图形，其中表示了在流域上的许多位置进行的测量。结果清楚地显示了分散的固体颗粒相对浓度波动特征的大小和形状的影响。为了获得更精确的浓度波动值，通过信号方差分解从浓度波动信号中去除噪声。对于这里的其他组的速度和浓度的测量，采用相同的方法。

2.2分析

如果Sp1和Sp2分别是从平面1和2获得的信号，则在时间t，互相关函数被定义为：

其中s是Sp1和Sp2之间的时间延迟，T是观测时间。 R值的最大值的时间延迟对应于平面1和2之间的时间。由于两个平面之间的距离Ls是已知的，所以可以使用以下方式获得坐标速度：

其中，smax是交叉相关系数Rmax的最大值是时间延迟。

可以使用像素到像素的互相关来确定两个平面中相应像素之间的局部固体速度。 如果我们假设Cp1m和Cp2m是针对像素m获得的浓度信号，则在平面1和2中，互相关系数通过以下方式获得：

其中s是时间延迟，k是图像编号，N是图像数量。 时间延迟最大R; tau;max，可用于获得每个像素中的局部固体速度。

通过使用较短的时间窗口即较短的T值可以获得瞬时固体速度。 窗口用于选择较短的时间序列，并且这些部分之间的互相关系用于确定每个像素中的固相瞬时速度。 瞬时速度的时间分辨率设定为0.01s。 然后用瞬时速度计算RMS固体速度波动和固体涡流强度。 RMS速度浓度波动由下式计算：

其中N，VS; Vs和Vsi分别是测量次数，RMS固体速度波动，固体平均速度和固体瞬时速度。 固体平均速度是通过使用等式3的互相关来计算的。 将RMS固体速度波动除以时间平均固体速度来计算固体涡轮强度。 RMS固体浓度波动也由下式计算

用于测量的置信区间估计为（Walpole的等，2007。）：

其中SE是标准差，定义为：

这里，S和N分别是标准偏差和测量次数。

所有的测量都是在每个条件超过预测的沉积速度下进行的。 表1显示了不同浓度的100lm砂的沉积速度的预测值（Shook等，2002）。 在Cs = 35％时获得最高的沉积速度Vc = 1.1m / s。 进行实验的最小速度为2m / s，以确保避免形成固定沉积物。 另外，监测固体平均浓度和摩擦力梯度，以确保在收集EIT数据的时间段内它们是恒定的。

由于这项工作的主要重点是研究低振幅 - 高频波动，使用4阶高通巴特沃斯数字滤波算法计算滤波高幅低频波动。 通过检查频域信号选择3 Hz的截止频率，这与Zenit和Hunt（2000）选择的相同。 图6显示出了应用数字滤波器之前和之后的浓度波动信号。 滤波后，由于去除高幅度，低频率的现象，RMS固体浓度波动的幅度在所有情况下都略有下降。 用更长的时间测量来确定由于流动的大量运动引起的低频波动（Zenit和Hunt，2000）。

此外还获得了固体浓度和速度波动信号的功率谱密度，从而可以研究不同频率下的能量分布。 Welch方法是用数据窗口估算平均功率谱的技术（Oppenheim等，1999），用于估计功率谱。 在Welch方法中，原始信号被分成长度为L的多段，并且使用以下方法计算平均功率谱

其中K是截面数是每个部分的功率谱。 在目前的研究中，原始信号被分割为八个部分，K= 8，具有50％的重叠，以最小化频谱方差，获得最佳结果。 用分段信号以及与片段长度相同的汉明窗（Press et al，1988）用于计算平均功率谱。

3结果与讨论

3.1 固体速度和湍流强度

在流体中心产生速度波动的主要机制是颗粒 - 颗粒相互作用和固体流体湍流相互作用（Varaksin和Polyakov，2000）。在这里，我们分析了固体速度波动引起的湍流强度分布和功率谱，以确定两种机制的相对重要性。固体轴向湍流强度曲线如图1所示。 实验结果表明，固体湍流强度在壁附近较高，即壁峰值。 Kulick等人在观察风洞中的50和90微米玻璃颗粒和70微米的铜颗粒也看到类似的趋势（1994）。Alajbegovic等。 （1994）发现在垂直管道中陶瓷颗粒轴向湍流强度不稳定。壁附近固体湍流强度高是因为在该区域发生的颗粒 - 壁相互作用。 另一个重要的原因是粒子向壁上移动速度较快（Wilson和Sellgren，2003; Wilson等，2010）。 结果如图7所示。 图7还显示出了固体湍流强度的大小在管中心处大致均匀，特别是在3m / s或更大的混合速度下。 图8显示出了断层摄影测量获得的湍流强度图。分散的固相的存在影响流体涡轮结构（Truesdell和Elghobashi，1994; Lightstone和Hodgson，2004），通常被称为湍流调制。 湍流调制的研究在实验和理论上是一个热门的研究领域。 理想的情况是通过同时测量固

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