抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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画像中のガスおよび分散粒子相を分離するための以前に確立された2種類の方法を評価し,初めて直接比較した。中央値フィルタリングと減算(MFS;J流体Eng 122:811,2000)と2パラメータフィルタリング(TPF;KhalitovとLongmire of Exp Fluids 32:252,2002)を,瞬間的速度場,統計,および渦度のような微分量を導くための相分離法の適用性の限界を同定するために,広範囲の操作条件で合成と実験データの両方を用いて評価した。両方法を,定義されたサイズを持つ対象(小さなトレーサと大きな粒子)の制御された数を含む合成データに適用し,その方法がオブジェクト損失と誤ったアーチファクトの追加に関して標的相をどのように変えるかを決定するために評価した。その後,PIVソフトウェアを用いて,誘導気相速度に関して,トレーサ画像に及ぼす相分離誘起誤差の影響を決定した。両方法ともサブピクセルPIV誤差で結果を再現し,MFSはTPFよりもわずかに正確であった。また,この方法を乱流多相噴流からの実験データで評価した。MFSとTPFの両方はバルク(平均)気相速度を再現するが,小規模運動を正確に推定できず,25~30%の高い速度場で平均誤差を生成する。誤差は大きな粒子濃度にほとんど依存しないことが観察され,最大誤差源が相分離過程によるトレーサ画像の直接変化であることを示した。顕著な誤差が瞬間的速度場と渦度のような勾配量で注目され,MFS結果は特に信頼できない。TPFはより正確であることが示されたが,TPFの処理時間は実験画像に対してMFSより数千倍長く,その適用性を制限する。結果は,低次統計が2つの相分離アプローチを用いて回復されるかもしれないが,連続体相の瞬間的乱流運動と流体-粒子相互作用の解決は相分離アプローチでは不可能であることを示した。グラフ抽象;Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】