本發(fā)明屬于流體測量技術(shù)領域，涉及一種兩相流過程參數(shù)測量方法。

技術(shù)背景

多相流廣泛存在于自然界和工業(yè)生產(chǎn)中，多相流流動過程復雜，待測參數(shù)多，難以用準確的模型描述，因此對其參數(shù)的準確測試難度很大。單一傳感器往往只適用于某一類流態(tài)下的部分參數(shù)測試，無法獲得對多相流的準確全面描述。若將多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)引入多相流測量中，分析、綜合利用多元傳感器獲得的信息，可獲得比單傳感器更全面、可靠的參數(shù)信息。

相含率和流量(流速)是多相流的重要流動參數(shù)，對其的準確檢測是多相流領域的重要問題。目前兩相流含水率的測量手段包括快關閥測量方法、射線方法、微波方法、wire-mesh方法、超聲方法和電阻抗方法等。其中，電學方法具有測量速度快，敏感性強，傳感器結(jié)構(gòu)簡單，易于安裝，成本低廉等優(yōu)點。對流量和流速的檢測方法主要有一些發(fā)展于單相流儀表的技術(shù)如差壓式流量計、容積式流量計等，以及超聲方法、互相關方法等針對多相流的檢測技術(shù)。

電學傳感器通過檢測混合流體電學參數(shù)間接確定流體的相含率，具有非擾動、無輻射、響應快等優(yōu)勢。電導法和電容法是電學法中的兩類常用方法，分別通過檢測流體電導率和介電常數(shù)來估計相含率，其測量方式的原理敏感范圍具有互補性，若建立電導/電容聯(lián)合測量系統(tǒng)，可以提高測量精度、拓展測量范圍。

超聲傳感器因其非侵入式的特點，近年來逐漸成為多相流檢測的研究重點。超聲多普勒方法作為一種成熟的超聲檢測技術(shù)，近年來也在多相流領域得到應用。超聲多普勒方法的測量原理基于多普勒效應，通過測量發(fā)射端和接收端的信號頻移來測量流速，可細分為連續(xù)波多普勒方法和脈沖波多普勒方法，其中連續(xù)波多普勒方法具有成本較低和算法簡便的優(yōu)勢，在多相流領域得到廣泛應用。

多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)通過對不同時間與空間的多元傳感器數(shù)據(jù)加以分析、綜合、支配和利用，獲得對被測對象的一致性描述。多傳感器融合技術(shù)可以提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，擴展系統(tǒng)測量的空間和時間范圍，提高測量分辨率。卡爾曼濾波是一種應用廣泛的狀態(tài)估計算法，具有最優(yōu)估計、實時性高、容易實現(xiàn)等優(yōu)勢?？柭诤鲜强柭鼮V波在數(shù)據(jù)融合領域的應用，可同時處理來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，給出基于多源數(shù)據(jù)融合的狀態(tài)估計，并通過環(huán)境信息獲知傳感器的工作環(huán)境，判斷傳感器是否處于正常狀態(tài)，避免部分錯誤數(shù)據(jù)對整體數(shù)據(jù)的污染。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對油水兩相流的含水率和流速測量問題，提供一種可以提高測量的準確性和可靠性的兩相流過程參數(shù)融合測量方法。技術(shù)方案如下：

一種兩相流過程參數(shù)的聲電雙模態(tài)融合測量方法，包括下列步驟：

1)在測量管道上布置電導傳感器和電學傳感器，并在測量管道上布置超聲傳感器，利用電導傳感器，根據(jù)測量數(shù)據(jù)獲得含水率hcond，利用電容傳感器，根據(jù)測量數(shù)據(jù)獲得含水率hcap

2)從電導傳感器測量數(shù)據(jù)中提取流速特征量，作為相關流速：

利用互相關方法，對電導傳感器上下游測量數(shù)據(jù)進行互相關計算，互相關函數(shù)最大值出現(xiàn)處對應渡越時間τ，并得到相關流速uc

其中，l為上、下游電導傳感器之間的距離，根據(jù)該式，可得到相關流速時間序列uc。

3)從超聲傳感器測量數(shù)據(jù)中或取多普勒流速ud。

4)利用電容傳感器測量得到的含水率hcap和電導傳感器得到的含水率hcond分別進行含水率的狀態(tài)估計：

(a)將hcond和hcap分別作為估計過程中的量測矩陣zcond和zcap，建立基于卡爾曼濾波的含水率估計和融合過程，狀態(tài)向量x表示含水率真值，對其進行卡爾曼狀態(tài)估計和更新，獲得對狀態(tài)向量的預測和協(xié)方差矩陣的預測。設其在測量過程中僅受過程噪聲的影響，則k時刻到k+1時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為：

x(k+1)＝x(k)+v(k)(2)

其中，v(k)是過程噪聲，記其噪聲的協(xié)方差為q。

(b)根據(jù)電容傳感器和電導傳感器含水率時間序列，構(gòu)造系統(tǒng)量測向量zcap(k)和zcond(k)：

(c)電容傳感器和電導傳感器的量測向量為系統(tǒng)狀態(tài)和量測噪聲的疊加，則量測方程為：

其中wcap(k)和wcond(k)分別是兩個傳感器的量測噪聲。

(d)根據(jù)k時刻的狀態(tài)估計推出k+1時刻的先驗狀態(tài)估計，并更新狀態(tài)向量的方差，公式如下：

其中，和分別是k+1時刻對兩個傳感器狀態(tài)向量的預測，pcap(k+1|k)和pcond(k+1|k)分別是k+1時刻對兩個傳感器估計協(xié)方差的預測，和分別是k時刻對兩個傳感器狀態(tài)向量的估計，pcap(k)和pcond(k)分別是k時刻兩個傳感器估計的協(xié)方差。

和是先驗估計，需根據(jù)量測向量對其進行修正，并更新狀態(tài)向量的方差，具體公式如下：

其中，kcap(k+1)和kcond(k+1)分別是k+1時刻是電容含水率估計過程和電導含水率估計過程的卡爾曼增益，pcap(k+1)和pcond(k+1)分別是k+1時刻兩個傳感器估計的協(xié)方差，rcap和rcond為白噪聲的噪聲協(xié)方差。

將先驗估計和及其方差代入公式(7)和(8)，獲得后驗估計和作為新的含水率估計值，循環(huán)進行公式(5)至(8)的過程，計算出所有時刻的兩傳感器狀態(tài)估計。

5)將電容含水率和電導含水率進行含水率的融合：

對兩個含水率狀態(tài)的估計值根據(jù)其方差進行加權(quán)平均，得到含水率的融合估計：

其中，pcc(k+1)和pcc(k)分別為k+1和k時刻的互協(xié)方差矩陣，其遞推關系為：

pcc(k+1)＝(1-kcap(k+1))pcc(k)(1-kcond(k+1))+(1-kcap(k+1))q(1-kcond(k+1))(10)

得到的含水率融合估計時間序列記為hf(k)，將其進行平均將其進行平均作為最終的含水率估計結(jié)果，n是總采樣次數(shù)。

6)將多普勒流速和相關流速分別進行流速的狀態(tài)估計：

構(gòu)建二維狀態(tài)向量xd(k)和xc(k)，以及二維量測向量zd(k)和zc(k)：

其中，jd和jc分別表示多普勒流速和相關流速的真值，hf(k)代表融合含水率。則相應的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和量測方程分別為公式(13)和(14)所示：

其中，xd(k+1)和xc(k+1)是k+1時刻系統(tǒng)的二維狀態(tài)向量，vs(k)是系統(tǒng)白噪聲，其協(xié)方差矩陣為qs。wd(k)和wc(k)分別是針對兩種測量方法的測量噪聲協(xié)方差，其協(xié)方差矩陣分別為rc和rd，hd表示超聲傳感器量測向量zd(k)與系統(tǒng)狀態(tài)xd(k)之間的關系。j(k)是油水兩相流k時刻的總表觀流速，hw(k)是真實含水率。

若油水兩相流的流型為分散流，多普勒速度與總流速和相含率之間關系是一個線性函數(shù)；則當油相連續(xù)時，量測矩陣當水相連續(xù)時，量測矩陣

若油水兩相流的流型為分層流，多普勒速度與總流速和相含率之間關系是一個非線性函數(shù)，量測矩陣hd無法直接表示，用近似線性化矩陣代替：

對基于兩種原理測量得到的流速，分別進行卡爾曼估計，根據(jù)k時刻的狀態(tài)估計推出k+1時刻的先驗狀態(tài)估計，并更新狀態(tài)向量的方差，公式如下：

其中，和分別是k+1時刻對兩個狀態(tài)向量的預測，pd(k+1|k)和pc(k+1|k)分別是k+1時刻對兩個傳感器估計協(xié)方差的預測，和分別是k時刻對兩個狀態(tài)向量的估計，pd(k)和pc(k)分別是k時刻兩個估計的協(xié)方差。

和是先驗估計，需根據(jù)量測向量對其進行修正，并更新狀態(tài)向量的方差，具體公式如下：

其中，kd(k+1)和kc(k+1)分別是k+1時刻是多普勒流速估計過程和相關流速估計過程的卡爾曼增益，pd(k+1)和pc(k+1)分別是k+1時刻兩個估計過程的協(xié)方差。

將先驗估計和及其方差代入公式(18)和(19)，獲得后驗估計和作為新的流速估計值，循環(huán)進行公式(16)至(19)的過程，計算出所有時刻的流速狀態(tài)估計。

7)將多普勒流速和相關流速進行速度融合：

對兩個流速狀態(tài)的估計值根據(jù)其方差進行加權(quán)平均，得到流速的融合估計：

其中，pdc(k+1)和pdc(k)分別為k+1和k時刻的互協(xié)方差矩陣，其遞推關系為：

得到的流速融合估計時間序列記為jf(k)，將其進行平均作為最終的流速估計結(jié)果。

本發(fā)明利用由電導傳感器、電容傳感器和超聲多普勒傳感器組成的多傳感器測量系統(tǒng)對兩相流的相含率、流速進行測量，根據(jù)卡爾曼融合方法完成電導傳感器含水率/電容傳感器含水率的融合以及電導傳感器互相關流速/多普勒流速的融合，同時引入環(huán)境變量以描述流型的轉(zhuǎn)換和傳感器的工作狀態(tài)，從而實現(xiàn)全相含率范圍內(nèi)含水率的測量，且相對于單一傳感器，其含水率和流速的測量精度有較大提升。有益效果如下：

1、充分挖掘不同敏感原理的傳感器對同一對象的測試，實現(xiàn)信息的互補和傳感器測試信息有機融合；

2、增加了流速估計的先驗信息；

3、將流速測量與含水率估計進行了結(jié)合；

4、計算量較小，精度較好，可以實現(xiàn)在線估計。

附圖說明

圖1本發(fā)明的測量方法電導傳感器測量結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2本發(fā)明的測量方法電容傳感器測量結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3本發(fā)明的測量方法超聲傳感器測量結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4本發(fā)明的整體融合結(jié)構(gòu)示意圖；

具體實施方式

電導傳感器結(jié)構(gòu)如圖1所示，由六個沿軸向排列的環(huán)形電極組成，其中1、6為激勵電極，2、3、4、5為測量電極。采用電流激勵電壓測量的方式，激勵信號是頻率為20khz的方波信號，通過向電極1中注入恒定電流并將電極6接地，可在電極1和6中間形成穩(wěn)定的電學測量場，電極對之間的電勢差與分布其間的流體阻抗成正比，分別測量電極對2-3、電極對3-4以及電極對4-5之間的電勢差可獲得其間的兩相流平均電阻率。而油水兩相流的阻抗與相分布有對應關系，因此可以通過測量電極對之間的電壓來測量其相含率。

電導傳感器還可以用來測量流體流速.測量原理是：流體在管道中流動時會產(chǎn)生流動噪聲，上下游同質(zhì)傳感器可提取出與流動狀況有關的流動噪聲信號，若流體符合“凝固”態(tài)流動模型假設，則上下游信號特征應存在相似性，據(jù)此可將流速測量轉(zhuǎn)化為流體流經(jīng)兩傳感器的時間間隔測量問題。

其中，v0是管道充滿水時的電勢差測量值，是管道內(nèi)流過兩相流時的電勢差測量值。水平管道油水兩相流的流型主要分為分層流和分散流。對于分層流，v^*v^*即為相含率。對于如油包水或水包油的分散流態(tài)，根據(jù)maxwell理論推導，含水率與無量綱電導有如下關系：

其中，hcond代表電導含水率。

如圖2所示，電容傳感器通過檢測流體的電容值變化間接測量相含率，采用對相含率變化較為敏感的對壁式電容結(jié)構(gòu)，電容傳感器的敏感元件為兩片位置相對、貼于管壁外側(cè)的銅箔極板c1和c2，極板c1和c2間的混合流體的介電常數(shù)由各相的介電常數(shù)與相分布決定，其測量電容與相含率之間的存在對應關系。將極板接入測量電路，測量極板之間電容值，便可計算出油水兩相流的含水率。

其中，hcap代表電導含水率，vmvm是管道內(nèi)流過混合流體時測量值，vw是管道充滿水時測量值，vo是充滿油時測量值。

如圖3所示，超聲傳感器由一對超聲探頭組成，探頭對稱安裝于管壁中，與水平線之間成60度角。測量原理如下：測量時，a探頭發(fā)射正弦型連續(xù)波多普勒超聲信號，b探頭接收經(jīng)過分散相液滴反射的超聲信號，通過計算接收端與發(fā)射端的超聲信號頻移來計算流體流速。

對于超聲傳感器，平均頻移與多普勒速度有如下關系：

其中ud是多普勒速度，fd為平均頻移，即超聲發(fā)射探頭與接收探頭的頻率差，f0是發(fā)射超聲頻率，cc是連續(xù)相中的聲速，θ是探頭與管道軸向之間的夾角。根據(jù)該式可計算多普勒速度，多普勒速度與兩相流的總表觀速度存在關系，可間接測量兩相流流速，從而獲得多普勒速度時間序列ud(k)。

融合測量方法具體步驟如下。

1)獲取hcond、hcap以及多普勒流速ud。

2)利用互相關的方法，獲取相關流速uc：

對電導傳感器的上下游傳感器信號作互相關運算，得到互相關函數(shù)r(τ)：

互相關函數(shù)的函數(shù)值在τ時刻達到最大，代表兩路信號的相似程度達到最大，即說明同一信號出現(xiàn)在了下游傳感器，則可計算相關流速uc：

其中，l為上下游傳感器之間的距離。

3)含水率狀態(tài)估計初始化：

首先建立估計過程的狀態(tài)方程，由于不同原理傳感器所對應的含水率真值相同，所以狀態(tài)向量x表示含水率真值，估計過程的狀態(tài)方程為：

x(k+1)＝x(k)+v(k)(28)

電容傳感器和電導傳感器對應的量測方程分別為：

其中，量測向量為zcap(k)和zcond(k)。

電容傳感器含水率狀態(tài)估計初始值如下：

類似地，電導傳感器狀態(tài)估計初始值由下式確定：

其中，n是總采樣次數(shù)。狀態(tài)估計的初始協(xié)方差為：

pcap(0)＝var(hcap(k))(32)

pcond(0)＝var(hcond(k))(33)

量測噪聲協(xié)方差rcap和rcond的初值由時間序列的方差確定：

4)電容含水率和電導含水率的狀態(tài)估計：

初始化之后，按照式(36)和(37)分別進行電容含水率和電導含水率的估計。

其中，和分別是k+1時刻對兩個傳感器狀態(tài)向量的預測，pcap(k+1|k)和pcond(k+1|k)分別是k+1時刻對兩個傳感器估計協(xié)方差的預測，和分別是k時刻對兩個傳感器狀態(tài)向量的估計，pcap(k)和pcond(k)分別是k時刻兩個傳感器估計的協(xié)方差。kd(k+1)和kc(k+1)分別是k+1時刻是多普勒流速估計過程和相關流速估計過程的卡爾曼增益，pd(k+1)和pc(k+1)分別是k+1時刻兩個估計過程的協(xié)方差。

完成估計過程后，獲取電容含水率估計時間序列和電導含水率估計時間序列

5)電容含水率和電導含水率進行卡爾曼分布式融合：

將已經(jīng)得到的電容含水率估計時間序列和電導含水率估計時間序列進行卡爾曼分布式融合。

其中，pcc(k+1)和pcc(k)分別為k+1和k時刻的互協(xié)方差矩陣，其遞推關系為：

pcc(k+1)＝(1-kcap(k+1))pcc(k)(1-kcond(k+1))+(1-kcap(k+1))q(1-kcond(k+1))(39)

其中，得到的含水率融合估計時間序列記為hf(k)，將其進行平均作為最終的含水率估計結(jié)果。

6)流速估計向量構(gòu)造及參數(shù)設置：

首先構(gòu)建流速估計的狀態(tài)向量xd(k)zd和xc(k)，以及量測向量zd(k)zd和zc(k)：

其中，jd和jc分別表示多普勒流速和相關流速的真值，hf(k)代表融合含水率。則相應的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和量測方程分別為：

其中，xd(k+1)和xc(k+1)是k+1時刻系統(tǒng)的二維狀態(tài)向量，x(k)vs(k)是系統(tǒng)白噪聲，其協(xié)方差矩陣為qs。wd(k)和wc(k)分別是針對兩種測量方法的測量噪聲協(xié)方差，其協(xié)方差矩陣分別為rc和rd。hd表示超聲傳感器量測向量zd(k)與系統(tǒng)狀態(tài)xd(k)之間的關系。

此后設置流速估計迭代過程中的參數(shù)：

其中，var(uc)和var(ud)分別表示傳感器直接測得的時間序列的方差。過程噪聲協(xié)方差qs則由下式確定：

7)多普勒流速和相關流速進行狀態(tài)估計：

按照式(47)和(48)分別進行多普勒流速和相關流速的估計過程，其中，作為線性化量測矩陣，若兩相流的流型為分散流，其可以獲取準確值。則當油相為連續(xù)相時，量測矩陣而當水相為連續(xù)相時，量測矩陣

若油水兩相流的流型為分層流，對應狀態(tài)矩陣和量測矩陣之間的非線性關系，無法直接表示，用近似線性化矩陣代替：

其中，多普勒速度與總流速和相含率之間的關系表示為ud(k)＝f(j(k),hw(k))。

多普勒速度與兩相流總流速之間的關系有多種理論模型，本專利以如下基于流體剖面模型的關系式為實施實例。當流型為分層流時，當油連續(xù)條件下的多普勒關系式為：

δh是管道中流速最大點偏離管道中心的距離，與含水率有關。它與含水率之間的函數(shù)關系一般可由實驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計，在此由式(52)得出。r是管道內(nèi)半徑為25mm，r是傳感器敏感區(qū)域的水力學直徑，可根據(jù)探頭尺寸通過幾何關系計算得到，在此取值19.24。

8)將多普勒流速和相關流速進行速度融合：

對兩個流速狀態(tài)的估計值進行卡爾曼分布式融合估計：

其中，pdc(k+1)和pdc(k)分別為k+1和k時刻的互協(xié)方差矩陣，其遞推關系為：

得到的流速融合估計時間序列記為jf(k)，將其進行平均作為最終的流速估計結(jié)果。