超聲波流量計多聲道氣體測量技術探討 二十三

但在流場變化情況非常復雜或者不同的管道的情況下實驗結果也不一樣，為了

提高系統對不同管道環境的適應能力，新出現的超聲波流速分布測試技術可以獲得不同聲道傳播路徑上的流速分布值，由此可以準確計算出管道內流體的平均流速和流量值[42]。1991 年陳書洗等人[43]對流速分布修正系數與流動剖面的關系進行了分析，認為流速分布修正系數是雷諾數的函數，按照常數來簡單折算會產生較大的誤差。而如果根據流量計測量得到的面流速，首先必須獲得流體流動的雷諾數信息，來確定流速分布修正系數，就可以獲得比較令人滿意的效果。1999 年Luntta 等人提出了采用神經網絡動態計算流量系數，這在流體流動復雜的場合無疑是提高系統自適應能力的一種有效途徑。其初期的樣本選擇可以通過CFD 或者是現場試驗的方式來獲得。這種方法的缺點就在于對硬件的計算能力要求較高，需要配套的計算機進行數據的處理，而且還需要保證樣本的精確性以及樣本的選取科學性。采用動態計算流速分布系數的超聲波流量計不設置通用的處理算法，需要事先給定適用的安裝條件，且這種處理算法不適用于單聲道超聲波流量計。與此類似的設計方法在NIST 設計的Advanced Ultrasonic Flowmeter（簡稱AUMF） [45]也得到體現，事先通過計算獲得各種可能的流體流態情況下的聲道分布情況，并輸入到一個流場識別系統來匹配實際的流體流態情況。試驗證明，只要使用四聲道超聲波流量計就可以在已有的流況下選出匹配的的流動模式。AUMF 的最大特點就是利用流場識別算法去匹配實際流場和預先設定的流場，并通過識別出來的流況參數來處理獲得實際需要的數據，匹配算法也采用神經網絡方法來實現。

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