В последние годы в связи с развитием капельных и полидисперсных технологий пожаротушения достаточно активно (например, [1, 2, 10]) исследуются процессы формирования, движения и распада потоков распыленной жидкости (особое внимание уделяется поведению капель в потоке, скоростям и траекториям их движения).
Метод цифровой «трассерной» визуализации PIV (Particle Image Velocimetry) [6–9] относится к классу бесконтактных оптических методов измерения скоростей капель в парокапельных потоках. Одним из основных элементов метода PIV является обработка полученных в эксперименте изображений. Развитие цифровой и компьютерной техники во многом сократило время обработки и регистрации изображений, что еще больше укрепило позиции PIV среди бесконтактных методов.
К достоинствам метода PIV можно отнести широкий диапазон измеряемых скоростей и отсутствие возмущающего влияния на поток. Среди недостатков следует выделить то, что «трассеры» не всегда следуют за исследуемым потоком жидкости или газа.
Стандартный алгоритм цифровой обработки PIV-изображений для определения смещений частиц включает следующие процедуры:
1) разбиение каждой пары изображений на элементарные равные расчетные области;
2) расчет кросскорреляционной функции для каждой области;
3) вычисление максимума корреляционной функции;
4) попиксельная интерполяция максимума корреляционной функции.
Цель настоящей работы – экспериментальное исследование движения распыленной воды через высокотемпературные газы с использованием бесконтактного оптического метода «трассерной» визуализации PIV.
Экспериментальный стенд и методы исследований
При проведении эксперимента использовался стенд (аналогичен используемым в [1, 2]), основными элементами которого являются (рис. 1): кросскорреляционная видеокамера (формат изображения – 2048×2048 пикселей, кадровая частота – 1,5 Гц, минимальная задержка между двумя последовательными кадрами – 5 мкс), двойной импульсный твердотельный лазер (с активной сферой «алюмо-иттриевый гранат» и добавками неодима, длина волны – 532 нм, минимальная энергия в импульсе – 70 мДж, максимальная длительность импульса – 12 нс, частота повторений – 15 Гц), синхронизирующий процессор (максимальная дискретизация сигналов – 10 нс, поддержка режимов внешнего и внутреннего запуска).
В качестве рабочей жидкости применялась вода со специальными включениями – «трассерами» из диоксида титана (их выбор обусловлен тем, что они не растворяются в воде [4]). Жидкость заливалась в емкость 7. Для генерации капель жидкости с заданными начальными размерами, концентрацией и скоростью использовался распылитель 9.
Измерительной областью видеокадров камеры 3 считалась плоскость «светового ножа» 6 (рис. 1). Положение камеры 3 и лазера 2 выбиралось таким образом, чтобы оптическая ось камеры и плоскость светового «ножа» лазера пересекались под углом 90 градусов. Ширина видеокадра соответствует диаметру канала 13. Продольный и поперечный размеры видеокадра равны. Толщина «ножа» лазера составляет 0,01 м.
Рис. 1. Схема экспериментального стенда: 1 – ПК; 2 – синхронизатор ПК, кросскорреляционной камеры и лазера; 3 – генератор лазерного излучения; 4 – двойной твердотельный импульсный лазер; 5 – кросскорреляционная камера; 6 – световой «нож»; 7 – ёмкость с рабочей жидкостью; 8 – канал подачи рабочей жидкости; 9 – распылитель (дозатор); 10 – стойка; 11 – капли рабочей жидкости; 12 – канал движения охлаждающей жидкости лазера; 13 – цилиндр из жаростойкого светопрозрачного материала; 14 – полый цилиндр, в межстеночное пространство которого залита горючая жидкость; 15 – термопары; 16 – вытяжная система; 17 – пульт включения/отключения вытяжной системы
Скорости капель жидкости определялись по перемещениям «трассеров», входящих в их объем, с применением метода PIV. «Трассирующие» частицы в измерительной плоскости потока многократно освещались лазером. Образы частиц регистрировались на кросскорреляционную камеру. Последующая обработка изображений позволяла рассчитать смещение частиц за время между вспышками источника света и построить «двухкомпонентные» поля скоростей «трассеров». Использован кросскорреляционный алгоритм, основой которого является метод быстрого преобразования Фурье с добавлением условий выполнения «корреляционной теоремы». Систематические погрешности измерения скоростей «трассеров» согласно не превышали 2 %. Случайные погрешности вычисления скоростей «трассеров» достигали 3 %.
Результаты экспериментов и методы их обработки
В соответствии с методиками PIV [6–9] под визуализацией понимается набор приемов и методов представления числовых данных в удобном и понятном для вычислений и кросскорреляционной скоростной регистрации виде.
В PIV доступны следующие способы визуализации [6–9]:
- растровые изображения;
- двумерные поля скоростей;
- гистограммы;
- графики;
- таблицы данных.
Рассмотрим каждый из них подробнее.
При съемке процесса распыления капель жидкости с помощью кросскорреляционной камеры в экспериментах был получен ряд видеокадров в виде растровых изображений (наиболее типичные представлены на рис. 2). Растровое изображение в данном случае служит начальным материалом для дальнейшей работы с полученными данными. Метод PIV при работе с растровыми изображениями позволяет проводить операции вычитания, сложения, умножения и деления над интенсивностью самих изображений, а также использовать «шумоподавляющие» фильтры [6–9].
В потоках жидкостей и газов часто интересны для представления двумерные поля скоростей. На рис. 3 приведены полученные в результате обработки группы растровых изображений двумерные поля скорости в виде векторных полей. При обработке полученных данных можно настраивать количество отображаемых векторов и их внешний вид, а также использовать арифметические операции над векторами.
Рис. 2. Видеограмма капель распыленной жидкости
Рис. 3. Двумерное поле скоростей капель распыленной жидкости
Любая скалярная величина, содержащаяся в двумерном поле данных, может быть отображена также в виде скалярного поля. При необходимости представления анализа «ансамбля данных» [6–9] можно использовать гистограммы, показывающие распределение исследуемых значений в виде столбиков. На рис. 4 представлена гистограмма распределения компонент скорости Vx (синий) и Vy (красный).
При необходимости исследования компонент скорости отдельно используют алгоритм построения графиков [6–9]. Один из таких графиков для компоненты скорости Vx представлен на рис. 5.
Также данные «трассерной» визуализации кросскорреляционными камерами можно представить с использованием методик PIV [6–9] в виде таблиц с массивами соответствующих значений. Широкий функционал метода PIV кроме представленных графических иллюстраций позволяет установить и мгновенное положение границы фазового перехода «жидкость – высокотемпературный газ» [3, 5], что до настоящего времени представлялось весьма затруднительным и практически не реализуемым вследствие интенсивного парообразования.
Рис. 4. Гистограмма распределения компонент скоростей Vx (синий) и Vy (красный) капель распыленной жидкости
Рис. 5. Распределение компоненты скорости Vx капель распыленной жидкости
Заключение
Таким образом, на примере проведения эксперимента по исследованию движения капель распыленной жидкости были рассмотрены и описаны методы обработки и отображения данных в бесконтактном методе «трассерной» визуализации PIV. Основными преимуществами метода являются: отсутствие влияния на газовый или жидкостной исследуемый поток; возможность измерения мгновенных распределений скорости; широкий диапазон измеряемых скоростей – от нуля до сверхзвуковых, а также большое количество способов обработки и представления данных.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ (№ 14–08–00057).
Рецензенты:
Мамонтов Г.Я., д.ф.-м.н., профессор, Томский государственный архитектурно-строительный университет, г. Томск;
Шидловский С.В., д.т.н., профессор, Национальный исследовательский, Томский государственный университет, г. Томск.
Работа поступила в редакцию 23.07.2014
Библиографическая ссылка
Жданова А.О., Забелин М.В., Няшина Г.С., Стрижак П.А. «ТРАССЕРНАЯ» ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ПО ИССЛЕДОВАНИЮ ДВИЖЕНИЯ РАСПЫЛЕННОЙ ВОДЫ ЧЕРЕЗ ВЫСОКОТЕМПЕРАТУРНЫЕ ГАЗЫ // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 9-6. – С. 1225-1229;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=35043 (дата обращения: 23.11.2024).