Betreuung: Univ.-Prof. Dr. Marco Da Silva
Zur Beobachtung von Flüssig-Gas-Strömungsgemischen in vertikalen Rohren wurde ein mehrkanaliger elektrischer Leitfähigkeitssensor (multichannel electrical conductivity sensor MECS) entwickelt und evaluiert. Das primäre Ziel besteht darin, ein Sensorsystem mit hoher Wiederholungsrate zu schaffen, welches verwendet werden kann, um Strömungsmuster zu klassifizieren und bei der Validierung von Strömungssimulationen zu helfen.
Abb. 1: Aufbau des erstellten MEC-Sensor.
Das entwickelte Sensorsystem verfügt über einen elektrischen Erregungskreis mit einstellbarer Amplitude und Frequenz sowie 16 Transimpedanzverstärker für präzise Leitfähigkeitsmessungen der Mehrphasenströmung.
Der experimentelle Aufbau umfasst Tests des Sensors in einer kontrollierten Umgebung mit einem transparenten Rohr (siehe Abb. 1).
Die Sensordaten wurden visualisiert und mit Aufnahmen einer Hochgeschwindigkeitskamera verglichen.
Maschinelle Lernalgorithmen wurden verwendet, um Strömungsformen basierend auf extrahierten statistischen Merkmalen zu klassifizieren. Der Sensor zeigt eine hohe Wirksamkeit bei der Unterscheidung verschiedener Strömungsmuster, was sein Potenzial für die Echtzeit-Überwachung in der Industrie und die Validierung von CFD-Simulationen bestätigte.
Abb. 2: Vergleich zwischen Sensor-Visualisierung und Kameraaufnahme.
Diese Arbeit bietet ein zuverlässiges, kostengünstiges und robustes Sensorsystem zur Klassifizierung von Strömungsregimen und zur Strömungsüberwachung. Es hat potenzielle Anwendungen für die CFD-Validierung, die Prozessüberwachung und die Prozessoptimierung und trägt dadurch zur potentiellen Verbesserung von Sicherheit, Effizienz und Leistung in verschiedenen Branchen bei.
Schlagwörter: Strömungsmuster, Leitfähigkeitssensor, Strömungsvisualisierung, Klassifikation
12. Juni 2024
Johannes Kepler Universität Linz
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