摘要
采用光纤探针法和高速摄影法对垂直上升气液两相弹状流的液弹区含气率分布进行了试验研究,测试管径为15 mm。一种基于机器学习的图像处理技术用来识别气液两相界面,通过搭建气泡边界提取的神经网路系统,使用构建的气泡边界数据库对模型进行多次迭代训练,该方法可以有效地识别多种复杂类型的气泡边界。试验得到了弹状流液弹区的径向含气率分布曲线,结果表明,壁峰分布是液弹区含气率分布的主要形式,其中泰勒气泡的尾迹效应对分布形式有重要影响,尾迹的旋涡中心和含气率分布的峰值相对应。针对弹状流液弹区径向含气率分布的两个主要特征——中心局部含气率和壁峰位置,分别提出了相应的预测公式,且与本文的试验数据吻合良好。
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单位西安交通大学; 动力工程多相流国家重点实验室