IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 研究论文报告

作者与发表信息

本文由Xuewei Shi、Chao Tan（IEEE高级会员）、Xiaoxiao Dong和Feng Dong（IEEE高级会员）共同完成，作者均来自天津大学电气与信息工程学院。研究发表于《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》，文章于2018年3月被接收，最终版本于2018年4月呈现。

学术背景与研究目标

本研究属于多相流测量领域，聚焦气液段塞流（slug flow）的结构速度测量问题。气液段塞流广泛存在于石油、核电站和化工等工业过程中，其流动特性复杂且具有间歇性，导致相分数和速度分布剧烈波动。传统的侵入式测量方法（如电导探针）难以获取局部流动特性，而超声多普勒技术（ultrasonic Doppler）因其非侵入性和高时间分辨率成为潜在解决方案。然而，段塞流的多尺度波动特性使得传统多普勒信号分析方法难以提取结构速度（structural velocities），如液塞鼻（liquid slug nose）、液塞主体（liquid slug body）和液膜（liquid film）的流速。因此，本研究提出基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的信号处理方法，结合连续波超声多普勒（Continuous Wave Ultrasonic Doppler, CWUD）和电导传感器（conductance sensor），实现段塞流结构速度的非侵入式测量。

研究流程与方法

1. 传感器设计与数据采集

研究团队设计了一种复合传感器系统（图2），包括：
- CWUD传感器：采用1 MHz中心频率的压电芯片，通过多普勒效应测量气泡群的平均速度。多普勒频移信号（Doppler shift signal）的采样频率为50 kHz，以覆盖557–2029 Hz的频段。
- 电导传感器：通过测量电极对间的电压变化计算含水率（water holdup），采样频率为200 kHz。

实验在水平管道（内径50 mm，长度16.6 m）中进行，使用水和空气作为工质，覆盖7组不同流量条件（水流量2.02–14.64 m³/h，空气流量4.72–43.77 m³/h），共采集17组数据。

2. 信号预处理与经验模态分解

由于多普勒信号受噪声干扰，研究团队首先通过快速傅里叶变换（FFT）和带通滤波（50 Hz–10 kHz）降噪，随后应用EMD将信号分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。通过交叉相关系数法筛选主要IMF（如IMF1–IMF4），这些分量分别对应液塞鼻、液塞主体和液膜的速度波动（表III）。

3. 短时傅里叶变换与速度提取

对主要IMF进行短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT），结合含水率信号的时间序列（图8），划分段塞单元的不同区域（液塞鼻、混合区、液膜）。通过二次阈值法（quadratic threshold method）确定各区域的长度比例（α_b, α_m, α_f），最终提取三类结构速度：
- 液塞鼻速度（u_t）：由IMF1的频移计算（公式10）
- 液塞主体速度（u_s）：由IMF1和IMF2的频移平均值计算（公式11）
- 液膜速度（u_f）：由IMF3和IMF4的频移平均值计算（公式12）

4. 结果验证

研究通过两种方式验证提取速度的准确性：
1. 理论模型对比：基于Dukler和Hubbard的段塞流模型（公式13–16），计算理论结构速度。结果显示，提取速度与理论值的平均相对差异为3.34%（图11）。
2. 总体流量验证：通过结构速度反算总体积流量（公式28），与入口流量计测量值对比，平均绝对百分比误差（MAPE）为3.53%（图12），测量不确定度为0.91 m³/h。

主要结果与结论

1. 信号分解有效性：EMD成功将多普勒信号分解为反映不同流动尺度的IMF分量，其中IMF1和IMF2主导液塞区的高频波动，IMF3和IMF4对应液膜区的低频波动（图9–10）。
   
2. 结构速度提取：液塞鼻速度（u_t）显著高于液塞主体速度（u_s），而液膜速度（u_f）最低，符合段塞流的物理特性（图7）。
   
3. 方法优势：相比传统多普勒平均速度计算，该方法首次实现了段塞流局部结构速度的非侵入式测量，为流动建模和工业安全监测提供了新工具。
   

研究亮点与价值

1. 方法创新：首次将EMD与CWUD结合，解决了多尺度波动信号中结构信息的提取难题。
   
2. 工程价值：为气液段塞流的实时监测提供了一种低成本、高精度的解决方案，尤其适用于石油管道和化工过程的安全优化。
   
3. 理论贡献：通过实验验证了Dukler模型在动态流动条件下的适用性，并揭示了多普勒信号与流动结构的关联机制。
   

其他有价值内容

研究还讨论了误差来源，包括：
- 信号分解局限性：低密度气相导致速度分布不对称，部分低频分量未被充分提取。
- 区域划分误差：二次阈值法对混合区的划分仍存在近似性。
- 气体压缩性影响：压力波动导致标准状态下的气体流量换算存在系统误差。

未来研究方向包括优化EMD算法以提高低频分量分辨率，以及开发多传感器融合技术以进一步提升测量精度。

（报告字数：约1800字）