工业生产上的多模态流动成像技术概况峨眉山

随着工业过程复杂度的提高， 对工业过程的正确认识与准确建模成为工业过程优化与控制的重要需求。多相流动是自然界与工业生产中广泛存在的流动现象， 包括两种或两种以上不同相的流体流动过程， 这种过程具有非线性、 多变量、 随机波动等典型的复杂过程的特点。如能对多相流动过程进行可视化重建与显示将有助于对复杂工业流动过程的理解， 同时如能准确获得复杂流动过程的过程参数将对工业生产和科学研究具有重要的意义。流动成像技术( 若被测对象不限定为流体流动过程，也称为: 过程层析成像技术) 主要针对工业过程中的多相流动现象获取不透明管道截面内的多相流体相分布可视化图像，具有非接触( 或非侵入) 、 无扰动的特点。从 20世纪 80 年代至本世纪初先后涌现出多种基于不同敏感原理的流动成像技术， 如射线、 超声、 电学、 光学等。传统的流动成像技术研究内容多为针对某一种敏感机理的流动成像原理、 系统与算法 。然而随着科学技术的发展，工业与科研界对流动成像技术的需求也越来越高，被测的流动对象也越来越复杂， 从两相流到三相流甚至是四相流，因此采用单一敏感原理的流动成像技术在此类复杂流动过程的可视化监测中的应用受到了限制。工业中的多相流动过程是一个复杂的、 非线性的瞬态过程，其过程参数与流动形态随时间变化， 且流质成分组成复杂， 需要更全面的检测手段获取被测对象的参数。为了实现多相 /多组分流动成像，可采用多种成像敏感原理组合的方法， 利用不同敏感原理对流动介质不同物理参数的敏感特性， 获得被测对象更丰富的过程信息，实现复杂流动过程的可视化监测。多模态流动成像系统同时具有两种或两种以上敏感模态，能够利用各流动成像模态的特点获取流动对象的不同属性。多模态流动成像系统的研究大部分使用 2 种敏感模态，但可以根据应用场合的变化扩展至真正的“多模态” 系统 。在工业， 特别是石油工业应用中， 通常需要使用双模态流动成像系统解决复杂、 快速流动过程的可视化监测问题。例如采用电学层析成像系统重建油、水相分布的图像， 而气相分布则通过其他对介质密度变化敏感的技术实现， 如超声层析成像或 γ 射线层析成像 ，又或者将电学模态中的电阻与电容模式结合以实现流体连续相变化时的测量。利用多模态流动成像技术进行多相流动过程的可视化监测有以下 2 种研究路线: 一种利用不同模态对流体不同物理参数的测量数据作为冗余信息， 通过数据 /图像融合方法在原有测量范围内提升图像重建精度; 另一种利用两类模态对流体在不同状态下的测量数据作为互补信息，再利用数据 /图像融合方法实现更多参数与更宽范围的测量。多模态流动成像的研究主要集中在 2 个方面: 多模态流动成像系统设计和多模态融合图像重建算法与流动参数提取。单模态流动成像系统及其图像重建算法研究已经趋于成熟稳定， 而构建一个能有效获得多种模态信息的多模态流动成像系统还存在传感器重新优化与数据采集系统设计复杂等问题， 同时设计高效的数据融合算法实现多模态流动过程图像重建并获得被测复杂流动更全面的过程参数也是亟待解决的关键问题。为此， 针对多模态流动成像在工业应用中的研究现状展开综述， 首先介绍几种在工业应用中常见的流动成像模态及其基本检测原理，其次介绍目前已报道的多模态流动成像系统及其特性、 多模态融合图像重建算法的设计， 以及多模态流动成像在工业复杂流动状态可视化监测中的典型应用研究。

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