流化床压力脉动研究现状Word下载.docx

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辐射线技术

辐射线技术，包括γ-射线、β-射线、X-射线、中子射线等，在流化床参数检测领域受到广泛关注，已形成了实用工业仪表如γ-射线密度仪等。

这方面的研究成果很多，例如利用X-射线技术在三维床内研究复杂的流体行为、γ层析成象技术（GDT）应用于空隙率检测等。

相关技术

近年来，对相关流量技术的原理、特性以及应用等方面的研究取得了不少进展，目前，基于相关技术的多相流流量测量系统已形成商品化的仪表。

在相关技术中常用的传感器有超声波传感器、辐射线传感器、电容传感器、光学传感器等。

相关技术测量流速测速范围宽，实用面广等优点，因而为流化床参数检测提供了有力的技术手段。

例如运用超声波技术，利用两相流体中离散相颗粒对超声波的随机幅值调制效应的气液相关测量系统，可以从根本上解决连续超声波所引起的驻波干扰问题，具有较高的稳定性；

利用相关技术和差压密度计互相配合，可以同时两相流流速和空隙率。

另外，相关技术还在流场、流态的分析研究得到了应用。

过程层析成象技术

过程层析成象技术（ProcessTomography简称PT）是本世纪80年代中期正式形成和发展起来的，一种以多相流为主要对象的过程参数二维或三维分布状况的在线实时检测技术，它是利用特殊设计的敏感器空间阵列，以非接触方式获取被测对象的场信息，运用图像重建算法重现多相流体在反应装置内部某一横截面上的分布情况，从而得到流体中离散相浓度分布及其随时间的变化情况。

目前，PT技术已经取得了长足的进步，先后成功开发了电容层析成象系统（ECT）、电阻抗层析成象系统（ERT）和电磁感应层析成象系统（EMT）。

其中，ECT和ERT已在实验研究用流化床成功地运行，获得了传统检测方法和仪器所不能得到的对过程机理研究极为有用的信息。

有的研究者对那些成功应用于医学诊断的计算机层析成象技术，例如基于电磁辐射方法的X-CT、-CT和核磁共振成象技术（NMR）、基于声学方法的超声层析成象技术等等移植于工业过程参数在线检测的研究，并在实时性和小型化等方面取得了进展。

美国能源部也于1990年研制成功一种在线监测流化床内物料密度的三维分布的电容层析成象系统。

PT技术在多相流测试中的潜在的巨大应用价值，随着传感器技术、微电子和信息处理技术以及大规模集成并行处理阵列等技术的发展，PT技术在多相流测试领域将发挥越来越重要的作用。

在另一方面，高灵敏度、高可靠性、高准确性的新型传感器的应用仍然是流化床参数检测的值得关注的方面。

一方面，将单相流中已有的传感器和检测仪表应用，或经改进移植到多相流参数检测中去一直是受到普遍重视的研究方向。

例如光学传感器已把光散射技术、粒子计数技术和光电阵列器件相融合，并普遍采用了光纤技术；

电容探头大多为多极阵列式电容传感器等。

另一方面，各种新技术例如相关技术、PT技术等都以传感器为基础，传感器的优劣在很大程度上决定了参数检测的质量。

因此，新型传感器和检测仪表的发展在流化床参数检测中仍有重要的地位。

由于一般工业现场环境较为苛刻，大多数检测方法的应用只局限于实验室条件下进行。

而压力脉动法室目前流化床最直接、最可靠的检测方法，因此，本论文选用压力脉动法检测流化床有关信息。

流化床压力脉动的原因

早在五、六十年代，许多研究者便注意到了流化床中的压力脉动现象，但关于压力脉动的原因却众说不一。

早期的研究者们对此有两种不同的观点。

Tamarin和Hiby认为压力脉动与床高波动有关。

Liray和Littman也认为由于床高的波动引起气泡从床层表面逸出，从而引起压力脉动。

而Kanget.al.则认为气泡的运动引起了气体的流动方式、状态和密相空隙率的变化，最终导致了压力脉动。

L.T.Fan总结了前人的研究成果，采用了统计方法对流化床中的压力脉动信号进行了分析，研究了流化床中包括分布板上射流区压力脉动的概率和统计特性，探讨了引起压力脉动的原因。

研究结果表明，流化床内的压力脉动不是直接由床高波动引起的，而是由气泡的形成、聚并以及气泡的运动所引起。

分布板区的压力脉动主要由气体射流和形成小气泡所引起，床面附近的压力脉动与气泡的运动有关，而床层中部的脉动是由来自分布板区的小气泡以及聚并产生的大气泡共同引起的。

陈伯川等在二维床中，采用将压力探头与电导探头置于同一轴的复合探头，对压力脉动信号的性质和传播规律进行了研究，发现床内扰动所引起的压力脉动以三维疏密波的形式传播，气泡产生的压力脉动以二维疏密波的形式传播，气泡是影响压力脉动的主要因素。

VanderSchaafetal.（1977）等人研究表明，鼓泡流化床中的压力波动是由压力波的传播所引起的，具有较高的传播速率，大于一定传播速度下的压力波被认为是一种压缩波，这种压缩波向上、向下运动，向上运动的压缩波与气泡的形成相一致，向下运动的压缩波是由表面气泡的喷出和局部区域床层空隙率的变化所引起的，在这种情况下压缩波幅值与床高无关。

而传播速度小于某一值时，压力波是由气泡的上升所引起的，这些压力波只向上运动，其幅值与气泡的尺寸成一定比例。

流化床内的压力脉动非常复杂，因为信号本身包含了流化床的综合信息，是多种因素相互作用的外在动态反映，然而，要从压力脉动信号中提取有效参数来判断床内状况变化又是非常迫切的问题，为此研究者们采用多种方法来分析压力脉动信号，以求能解决许多流化床的问题。

流化床压力脉动信号的分析方法

迄今为止，许多研究者对压力脉动时间序列的标量特性采用了不同的方法耒进行估计，从理论上讲可以得到三种分析方法，

（1）统计分析，在时间域中进行。

（2）时频分析，在频率域或傅立叶范畴进行。

（3）混沌分析，在系统的状态空间进行。

这些不同的分析方法给出了某一时间序列内所测定的流化床动力学行为的不变性，这些特性可有不同的用途，如，流化状态的判别或检测，流化床动力学状态的控制。

1.3.1统计分析

许多文献用此方法来研究气固流化床的流化状态及进行信号处理，其原因是统计分析与数据点在时间序列中的分布密度有关,可以计算出各个常量，如平均值，标准偏差和方差，以及象偏斜度之类的高阶矩，也可根据所提及的这些方法来测定别的常量。

CloughandGyure,（1984）用流化床某段中两点之间的压差来检测其流化状态，建立了差压波动的时间序列模型（描述为自回归模型），而波动与床内气固混合程度有关。

并定性地定义了混合程度，即压力波动的小方差与平稳流化相一致，而大方差与鼓泡流态化或气栓流相一致，模型参数平均值随流化气速和床内混合度的变化而变化。

通过对模型参数的检测来推测流化状态。

KaiandFurusaki,（1987）在直径为0.081m的流化床反应器中进行CO的甲烷化，用差压波动幅值的平均偏差来测定流化状态，得到压力波动偏差的平均幅值与CO转化率之间的关系。

幅值显示了不同转化率下，流化状态的变化，表明在不同的转化率下，流化质量会有明显的变化，出现部分不流化，腾涌和部分粒子夹带，流化质量和接触效率能通过内置挡板和二级分布器加以改善。

用压力脉动偏差平均幅值可定量的对流化质量进行改进。

Chongetal.（1987）用压力脉动方差作为计算机控制设计的一部分，来保持高床层流化床起始流化附近的流动质量。

实验中从床层几个高度加入气体，以防止床层高处压力减小而使气体膨胀产生气泡，根据测定的差压波动，使用了一个简单反馈控制方案，其中方差作为计算的设定值。

Songetal（1984）表明压力脉动是流化床分布板故障的敏感指数，建议用压力脉动来检测和控制流化床的性能，研究发现随着分布板堵塞面积增加，压力脉动时间序列80%脉动区间和标准差都增加。

另外，分布板堵塞的位置对压力脉动的幅值和标准差也有显著的影响，特别是堵塞率大于15%的时候，在分布板中心堵塞所引起压力脉动幅值和标准差的变化程度要大于在分布板周边堵塞时的变化程度。

认为这些统计特性可用来诊断分布板故障。

时频分析

有研究者从主频、幅值角度对流化床压力脉动进行了探讨，通过对流化床压力脉动信号做Wigner分布，作出等高线图，发现等高线不连续，提出流化床内获得的压力脉动信号是非平稳的随机信号，应该用时频分析方法来代替以信号平稳性假设为基础的经典傅立叶分析方法，以同时提取时域和频域信息。

因而小波分析、Wigner分布等时频分析方法被尝试应用于多相流动信号分析。

L.T.Fan研究了气速、静床高、粒径、分布板设计对压力脉动信号主频、脉动幅度的影响。

结果表明主频随静床高的增大而减小，气速、分布板设计对主频的影响不大，并发现床层中部压力脉动幅值最大。

阳永荣也得到了有关压力脉动幅值的同样结果，通过实验发现床层中部的压力脉动均比床面附近及分布板区强。

而压力脉动的大小与测量点至床面的高度显然不成比例。

认为床面及分布板附近的压力脉动较小，是床层的一种“端效应”。

床层两端的压力脉动可以分别在自由空间及分布板下的气室得到缓冲，压力脉动因此而变小。

Verloop和Heertjes假设所有颗粒在流体相中运动且频率相同，流体相对颗粒运动速度是恒定的，导出了床高和压力脉动主频之间的关系式：

Sadashivan在粗粒子流化床中,用连机相关分析方法测得了压力脉动,得出压力脉动的频率和幅度的回归关联式：

K.Svoboda等研究了流化床中气速、颗粒直径与脉动主频、幅值的关系。

得到当1.05<

U/Umf<

1.3时，随着U/Umf增加主频迅速减小。

而当U/Umf继续增加时，主频变化不大（图1-1）。

与颗粒平均直径的关系为：

当颗粒平均直径增加时，其主频减小，幅值增加（图1-2）。

Hiroyuki采用压力脉动法、摄影法、光纤探测测定流化床气体混合室压力脉动的功率谱分析与床重、流化数、混合室体积、气泡产生、破裂频率之间的关系。

采用付立叶变换得到功率谱，得到三个峰Fg（气泡产生频率），Fe（气泡床面破裂频率），Fb（流化床自然频率）（图1-3）。

并通过改变实验参数得到了Fb与静床高、混合室体积呈线性关系，随着静床重或混合室体积的增加，Fb减小，同时对Fg和Fb之间的关系进行了实验分析，结果表明混合室体积大时，Fg和Fb重合。

M.Yashima和R.Nassor研究了三相流化床压力脉动信号，通过功率谱蜜度函数分析，认为三相流化床存在三个区域：

入口区（高斯噪声）、主体区（混沌）、过渡区（随机过程）。

在入口区，流化介质通过分布板的射流引起大量小气泡和颗粒的无规则运动，导致产生高斯噪声性质的压力脉动。

气泡在上升过程中发生聚并，进入主体区，气泡越大，气泡的行为越具有确定性和规则性，这就导致了主体区中的混沌行为，但气泡又是不稳定的，在上升过程中会发生破裂，导致了过渡区中压力脉动的随机性。

何震对压力脉动信号进行了Wigner谱分析，确证了信号的非平稳性，并根据信号时频空间的表现特点，得到了信号的几个重要性质，定义了参数---局部频峰加权平均fad：

实验结果表明，局部频峰加权平均具有较好的统计重复性，并能很好的反映气固流化床中气泡相的信息。

同时还建立了信号的相关结构模型，采用小波变换确定了模型中的自相关参数H和白噪声强度σw，对各种操作条件和结块故障进行了研究。

混沌分析

混沌理论是近年来快速发展起来的一门边缘学科。

混沌表示的是非线性系统的某种不规则性，确定系统中的内在随机性。

混沌理论的出现为非线性系统复杂行为的研究提供了强有力的手段。

目前，物理学、化学、生物学、气象等许多研究领域中，非线性系统的混沌研究成为人们关注的热点。

分形理论是非线性科学中的又一活跃数学分支，混沌与分形具有密切的关系。

混沌运动的轨道或奇异吸引子常常是分形，混沌运动的复杂性也反映在分形的复杂性上，分形是刻画混沌运动的直观的几何语言，是更接近现实世界的数学。

混沌通常指能用典型特征来描述的动力学现象，如对体系参数的少量变化能进行短期预测和具有高敏感性。

一方面，通常假定要产生混沌必须具有非线性，另一方面，混沌也被看成是所有动力学现象的普通术语，这种动力学现象既不能随时间变化完全加以预测，也非完全随机，由于这一原因，混沌被认为是所有动力学体系的普通术语，这种动力学体系表现出有限预测能力的不稳定行为。

有限预测能力指的是通过一些测定方法，从目前的状态中能够预测体系未来的状态，而对未来状态预测的精度是预测周期越长越不精确。

在分析中，混沌手段是对吸引子不变性能的估计。

如

（1）维数，即对体系自由度数量的测定。

（2）K熵，即对可预测度的估计。

（Schoutenetal1994.a.b）

自Stringer在1989提出气固流化床动力学行为可以解释成混沌，许多研究者已经用混沌这个不变量去刻画这个动力学行为。

Dawetal.（1990）在不同的流化区进行操作，加上一些混沌不变的指示值，如相关准数和最大Lyapunov指数，第一个得到了流化床压力脉动时间序列重构吸引子，并在三个不同的气速条件下，作出了三维重构吸引子图（图1-4），这三个吸引子图分别与三种流化状态（均匀鼓泡、腾涌流化和快速流化）相对应，出现了很大差别。

Dawetal.（1995）又提出在流化床腾涌区显现出低维整体行为，这是一种典型的混沌体系。

在广泛的研究中，VanderStappen（1996）指出，其他流化区域（如，鼓泡区）也显示了明显混沌行为的典型特征。

Schoutenetal.（1996）在工程形相关中，采用K熵对鼓泡流化床的混沌流体动力学进行放大，Marzocchellaetal（1997）表明在很宽的流化区内，粒子与气体相互湍动作用中，K熵可以作为一种定量方法。

VandenBleekandSchouten（1993）给出了分析流化床混沌时间序列的分类法观点。

袁竹林等应用混沌理论对流化床内壁传热特性进行了研究，提出了通过瞬间传热系数时间序列在嵌入空间的吸引子去寻求流化床相同传热动力特性的观点和理论依据，提出了吸引子轨道概率设别法，应用结果表明，该方法对吸引子具有设别能力。

通过对实验数据在嵌入空间的嵌入分析，发现嵌入空间吸引子对实验条件的变化非常敏感，轨道的运行范围及所构成的吸引子形状均随之发生相应的变化。

而同一工况下不同日期的实验数据的吸引子具有较好的复现性，这种具有混沌特性的复现性与线性系统的复现性有概念的区别，它不表现为轨道的简单重复，而表现为吸引子轨道总体形状的稳定及运行范围的不变性。

对不同工况下所测取的具有相同平均传热系数的时间序列进行嵌入分析发现，它们所构成的吸引子可以很相似，也可能差别甚远，这说明它们可能有完全不同的传热动力特性。

DawandHalow（1993）通过对所测压降混沌时间序列的分析，第一个认识到混沌分析在流化质量估计方面存在的潜能，在他们的文章中，讨论了用来分析混沌时间序列的各种方法，正如他们所提出的那样，混沌时间序列也能达到估计和检测的目的，此外，还提及了K熵的技术监控，主要成份特殊值，即状态空间形象轨迹的显露。

JaapC.Schoutenetal（1998）做了一个热模实验，实验在直径为50mm的小型流化床中进行，静床高为200mm，床层外面用电热丝加热，两探头分别安装在分布板上方10mm和190mm处，实验介质为塑料粒子（100~160um）和空气，表观气速为0.4m/s。

将床层稳定在120℃，连续检测两探头之间的压差，直至压力降明显下降结束实验，这样重复六次实验，根据测得得压力脉动得数据求│Z│值，作图1-5（a）-（e）。

在图中可以看到，六次重复性实验得到的结果差别很大，说明在几次实验中床内流化状况很不一样，情况非常复杂，并且单个│Z│值变化很大，然后根据10个连续的单一│Z│值得到动态平均值，可知│Z│值的动态平均值更能显示流化质量的变化。

按照JaapC.Schouten的实验可知，在所有情况下，│Z│≥3的判据能很好的作为对流化行为发生变化的早期报警检测器：

从│Z│值大于3到床层不流化，即实验结束之间的时间段相当长，（从实验2的37分钟到实验3的80分钟），在实际情况下，这样的时间能对流化过程进行干涉，以防止进一步团聚即不流化。

流化床压力脉动信号的应用

1.4.1流化质量的判别

陈伯川：

提出压力脉动幅值大小与颗粒大小的关系，得到了脉动幅值与气体流量和床内大粒子含量之间的关系

压力脉动平均值气体流量粗粒子百分含量

J.C.Song：

用人为堵塞分布板的方法模拟流化床中的分布板堵塞故障。

随着分布板堵塞面积增加，压力脉动信号80%脉动区间和标准差都增加，堵塞位置也对其有较大影响。

堵塞率15%时，中心堵塞所引起的压力脉动幅度和标准差变化程度要大于周边堵塞，而主频基本保持为常数。

Y.W.Huang：

研究床中筛网时的压力脉动信号。

筛网可以破碎气泡，产生较小压力脉动幅度较高脉动频率，提高流化质量。

但网会产生一些边壁效应，抑制床层膨胀。

1.4.2床内参数的检测

张建宏：

用床内压力脉动信号和料面附近的平均压降测量流化床料位高度。

先用压力信号确定床内料位的大致范围，再用平均压降法计算出料位的实际值。

郑建英：

模糊聚类方法确定流化床内颗粒的平均粒径。

先回归分析，求不同测压点上压力脉动信号的平均频率与平均粒径之间的关系式，再将压力脉动信号经过功率谱分析，并用模糊聚类分析，对流化床内颗粒平均粒径进行检测，适合沿床高颗粒粒度分布均匀的流化体系。

L.T.Fan和Tho-ChingHo等：

用互相关技术分析压力脉动信号，测得床中气泡压力波的传播速度。

B.H.Nelson等（1993）：

用压力脉动信号分析得到了平均气泡频率及其概率分布。

气泡频率遵循对数正态分布。

气速增加，气泡频率的宽度和方差都降低。

J.C.Song等采用人为堵塞分布板的方法来模拟流化床中的分布板堵塞故障，研究了模拟故障时分布板上压力脉动信号的变化情况，发现随着分布板堵塞面积增加，压力脉动信号的80%脉动区间和标准差都增加。

另外，分布板堵塞的位置对压力脉动的幅度和标准差也有较显著的影响，特别是堵塞率大于15%的时候，在分布板中心堵塞所引起压力脉动幅度和标准差的变化程度要大于在分布板周边堵塞

1.4.3床内流型的判别

Yerushalmi：

指示鼓泡流态化（节涌）——湍动流态化。

气速达Uc脉动幅度最大；

气速达Uk脉动幅度下降至某一较低常数值。

Uk>

Uc.U>

Uk完全进入湍动流态化。

U>

Uc开始向湍动流态化过渡。

蔡平：

研究了压力脉动判据及流型过渡判别式。

得出三个数字特征：

Fd压力脉动平均幅度；

Fp时域上的不均匀度指数；

Ff频域上的不均匀度指数。

三个数字特征的最大值均对应了相同的转变速度Uc。

Geun.S.L.和Sang.D.K.流型转化的判据。

鼓泡流态化——湍流流态化分析信号用数学工具：

均值、脉动区间、标准差、主频、概率密度、偏斜度、平坦度等。

结果：

平均幅值、平坦度、标准差、90%脉动区间在流型转变处均有最低点。

而偏斜度则有最高点。

与流型转变式Rec=Ar0.485相比吻合较好。

阳永荣：

用压力探头光导纤维探头考察湍动流态化的上下限，实验判别准则。

压力脉动可以用来测定进入和脱离湍动流态化的流型过渡，分别对应于压力脉动最大点和压力脉动趋于零。

Saxena.S.C.和Rao.N.S.用4种粒径的玻璃粒子，压力脉动的记录被关联成气速的函数，并关联了气泡更新速率。

Rhodes和Geldart.Ganada:

用压力脉动测定流型转变速度。

混沌理论的基本原理

概述

英文混沌（chaos）的原意是指在特定的形式产生之前，未定型的物质所处的交融状态。

19世纪末，法国数学家庞卡莱作为拓扑学（topology）的创始者已提出过混沌理论的一些重要概念，如同宿点、异宿点、双重渐进轨道、分叉等，但混沌理论却始终是数学上的一种抽象概念。

随着人们对非线性动力学系统的深入认识，由Lorenz方程开始，逐步发展形成确定性混沌动力学这门新兴理论，以求从更深的层次上揭示动荡变化的不平衡系统的内部特性。

在混沌动力学中，LiYorke（李天岩_Yorke，1975）指明了映射f是混沌必须具备的三要素：

第一，f是拓扑传递的；

第二，f对初始条件有敏感依赖性；

第三，周期点是稠密的。

这意味着由于对初始条件的敏感依赖性，所以混沌体系是不可预测的；

由于拓扑传递性，它不能分解为两个在f下不互相干扰的子系统；

但由于有稠密的周期点，混沌映射在混乱状态中又毕竟有规律的成分。

确定性混沌理论应用于非线性动力系统的研究方法即是根据混沌的定义和特有的数学手段，借助于拓扑传递，在新的相空间寻求在时域无法求解的内在定量规律。

借助于计算机的快速跟踪，将确定性混沌方法与时间序列方法相结合，可以深入探讨非线性系统的各种特征，开创模型化的新途径。

1963年，美国天文学家、数学家洛伦兹首次应用第一个混沌模型成功地说明了天气预报不可能长期预测。

标志着混沌分叉理论的发展使非线性科学地建立有了可靠的数学基础。

它激励着自然科学界、工程界以及数学工作者本身试图把混沌、分叉理论应用到各自领域，对许多难以用经典牛顿力学解释的物理难题给予合乎混沌理论的分析，取得了理论上一系列的进展。

尤其在流体力学领域，D.Ruelle和F.Takens把湍流和奇异吸引子联系起来，引起对湍流发生机制重新认识的思想解放过程。

第二节时间序列与混沌理论

时间序列是指随着时间的推移而随机变动的数据记录。

例如，气压、气温及雨量等气象记录，地震波的记录，股票记录及外汇汇率等经济现象的记录，脑电波及心电图等医学数据。

时间序列可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列，表面看其变动似乎是无规律的，但实质上却视之为是受某种规律所制约的结果。

称这种时间序列为平稳（stationary）时间序列。

如果其均值是相对稳定的，但其围绕均值的变动方式是随时间而变化的，这种时间序列为非平稳（nonstationary）时间序列。

能以线性模型加以表达的时间序列称为线性（linear）时间序列，线性时间序列来源于线性系统，即这样一个系统：

在该系统中初始状态的变化将导致任何后继状