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J-GLOBAL ID:202002240080207023   整理番号:20A1001510

ウェーブレットエネルギーエントロピーと再帰解析特性に基づくダストスクラッバにおける気液二相流パターンの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of gas-liquid two-phase flow patterns in dust scrubber based on wavelet energy entropy and recurrence analysis characteristics
著者 (5件):
資料名:
巻: 217  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: B0254A  ISSN: 0009-2509  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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湿潤ダストスクラバーについては,ダスト収集効率は気液二相流パターンと密接に関係している。現在の流れパターン同定法によって選択された特性パラメータを用いて,異なるパターンの間に有意な一致の領域が存在し,それによって同定効率の低下をもたらす。本研究において,流動パターンを区別する特性パラメータを得るために,塵埃コレクタ圧力のウェーブレット分解信号を処理するための新しい方法を提案した。最初に,圧力信号の異なる周波数帯に関する詳細情報をウェーブレット解析により抽出した。次に,情報エントロピー理論と組み合わせて,異なる周波数帯におけるエネルギー分布の均一性を評価するために,ウェーブレットエネルギーエントロピー(WEE)を提案した。結果は,WEEが気液二相流パターンの変化に敏感であり,流れパターンの対応する識別効率は92.5%であることを示した。剪断液体カーテンとエントレインメント気泡パターンの間に少量の交差があった。このために,再帰的解析法(RAM)を用いて,元の圧力信号の特徴的な再発プロット(RP)と再発定量化分析(RQA)と異なる周波数帯を持つウェーブレット分解信号を得た。結果は,RP特性が異なる流れパターンの気液流状態を直観的に反映できることを示した。RQA特性はダストスクラッバにおける低レベル気体/液体共鳴流れパターンの変化に敏感ではないが,他の流れパターンの進展に対して強い区別を示す。それは,ウェーブレットエネルギーエントロピーのパラメータを用いて,剪断液体カーテンと気泡のエントレインメントの間を区別する流れパターンでのクロスオーバを効果的に補償する。本論文では,WEEと再発特性の組合せが,ダストスクラバーにおける流れパターン特徴の高い一致の問題を効果的に扱うことができることを強調した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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