多相流是指具有兩種或兩種以上不同相態(tài)或不同組分的物質(zhì)共存，并具有明確分界面的多相流體。其研究主題常見于能源、水利、化工、冶金等工業(yè)部門。常見的多相流有氣液兩相流、氣固兩相流、油氣水多相流等等。多相流的不穩(wěn)定、不規(guī)則、情況復(fù)雜等特點，導(dǎo)致其參數(shù)檢測存在較大的困難，一直是流體測量領(lǐng)域的一個難點。然而，多相流的研究在工業(yè)中具有重要意義，關(guān)系到許多與民生息息相關(guān)的工業(yè)發(fā)展。因此，多相流的研究仍是諸多學(xué)者的研究熱點。

    本文簡要敘述多相流的特征與檢測困難、檢測方法發(fā)展現(xiàn)狀，后重點講述關(guān)于多相流檢測技術(shù)的未來發(fā)展方向的思考。

    1 多相流的特征與困難

    多相流參數(shù)檢測的困難簡練歸結(jié)為以下五點：

    1）流型復(fù)雜多變；

    2）相間相互作用強，頁面擾動強，存在相變；

    3）物性變化臨界值難估難測；

    4）相間有相對滑移，傳熱傳質(zhì)規(guī)律難以把握；

    5）數(shù)學(xué)描述難度大。

    多相流檢測的具體特點和困難在文獻[1]中有詳細描述，此處就不再贅述。

    2 多相流的檢測現(xiàn)狀

    按檢測模式分類，現(xiàn)階段檢測多相流方法主要有分離式檢測法、部分分離式和不分離式檢測法[2]。

    分離式檢測方法的主要原理是將多相流體進行分離，對分離過后的流體用單相表進行計量。其測量的精度主要依賴于分離效率與質(zhì)量，若各相分離效果較差或難以分離，則無法適用本類方法。并且這類方法顯然不適合于對實時性要求較高的場合。

    部分分離法在分離式檢測方法的基礎(chǔ)上做出改進，其主要原理是將易分離的相先分離出來，而將剩下的相混合計量。此測量方法目前仍處于試用階段，且維護費用較高。

    不分離法顧名思義，即不分離多相流，直接檢測參數(shù)信息。這種測量方法可實時測量，維護費用也最低。但其無法適用于各種流型，技術(shù)尚不成熟。

    3 多相流的未來發(fā)展之我見

    關(guān)于多相流檢測技術(shù)的未來發(fā)展方向，結(jié)合所研讀的文獻的內(nèi)容，我認(rèn)為可以重點關(guān)注以下幾個發(fā)展方向：

    1）緊抓單相流參數(shù)檢測技術(shù)的鉆研與發(fā)展。

    在多相流的檢測思路中，分離式的檢測方法仍然是主要的發(fā)展方向[2]，因此，將多相流檢測技術(shù)分解為單相流檢測技術(shù)的有機融合，必然要求單相流檢測技術(shù)應(yīng)當(dāng)具備較高的精度。

    2）結(jié)合運用模式識別和信號處理領(lǐng)域的相關(guān)知識。

    模式識別是許多研究領(lǐng)域的交集。模式識別領(lǐng)域中的研究方向，例如貝葉斯決策、非線性分類器等等，可以在很多平臺得到應(yīng)用，多相流檢測領(lǐng)域也不例外[3]：多相流參數(shù)的獲取，可通過模式識別方法采集，其實質(zhì)上最終轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，于是問題便轉(zhuǎn)化為對數(shù)字信號的處理，可以采用各式各樣的數(shù)字信號處理方法來解決問題，如文獻[4]。尤其是目前多相流參數(shù)檢測領(lǐng)域中存在的過程參數(shù)模糊、測量精度不高等問題，若能結(jié)合信號處理技術(shù)對采集到的信息做適當(dāng)處理，可以有效提高信噪比，從而提升多相流參數(shù)檢測結(jié)果的精度。

    3）深度結(jié)合數(shù)字圖像處理相關(guān)技術(shù)。

    目前，數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)較好地與過程層析成像技術(shù)相結(jié)合，成功應(yīng)用在了多相流參數(shù)的檢測過程中[5]。而隨著機器視覺、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的快速發(fā)展、愈發(fā)成熟，未來計算機視覺技術(shù)在多相流參數(shù)檢測過程中一定會發(fā)揮越來越重要的作用。尤其是針對多相流局部空間實現(xiàn)實時或瞬時的微觀測量時，巧妙借助數(shù)字圖像技術(shù)，無疑能捕獲更多的細節(jié)信息，實現(xiàn)局部測量精度和靈敏度的提升。對于整體測量而言，數(shù)字圖像技術(shù)也能夠更加智能化地幫助人們把握全局動態(tài)，其還可以有諸多延伸發(fā)展空間，如設(shè)計自動預(yù)警、自適應(yīng)算法等功能，還可以利用可視化技術(shù)將多相流參數(shù)進行可視化展示。因此，深度結(jié)合、運用計算機視覺技術(shù)很可能為多相流檢測領(lǐng)域注入新的活力，帶來更多驚喜。

    4）利用人工智能技術(shù)為多相流檢測錦上添花。

    在模式創(chuàng)新、概念創(chuàng)新仍較為盛行的情況下，緊跟國家指導(dǎo)方針、技術(shù)發(fā)展潮流，將人工智能技術(shù)引進多相流參數(shù)檢測中，不僅大有裨益，更能起到錦上添花之效。首先，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展成熟，各類成型的智能算法調(diào)用成本低、落地快，通過調(diào)整模型能夠快速適應(yīng)不同工業(yè)領(lǐng)域，且效果往往比較理想。如果能引入人工智能技術(shù)并有效推廣使用，可以預(yù)見，在未來多相流參數(shù)的檢測過程會顯得愈發(fā)智能、高效；其次，多相流參數(shù)檢測的項目需求往往是大型流程工業(yè)，多屬國有企業(yè)，隨著國務(wù)院印發(fā)《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》提出大力發(fā)展、支持人工智能產(chǎn)業(yè)，企業(yè)也必然往此方向轉(zhuǎn)型、靠攏，引入人工智能技術(shù)是符合新時代要求的模式創(chuàng)新，必然能獲得企業(yè)和社會各界的關(guān)注和支持，對提高多相流檢測領(lǐng)域的影響力、新活力大有幫助。但當(dāng)然，人工智能技術(shù)能否在多相流參數(shù)檢測領(lǐng)域得以恰當(dāng)、有效的運用，還需要看相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者們的努力。如文獻[6]中提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多相流計量方法，這也讓我們對人工智能技術(shù)在多相流檢測領(lǐng)域的應(yīng)用充滿了期待。

    5）實踐出真知。

    多相流的復(fù)雜性，使得基于仿真的文獻所提出的方法很可能可靠性不高，在落地性上需要更多的實踐探索來驗證。初步研究時，我們可以探索如何搭建貼近實際的實驗系統(tǒng)，而深入研究、要投入使用時，學(xué)者應(yīng)當(dāng)將所研方法投入到實際系統(tǒng)中測試和驗證。然而，由于多相流檢測所處的大型工業(yè)環(huán)境用作測試較為困難，如何如破這一瓶頸、將大量理論研究落于實踐，應(yīng)當(dāng)是多相流檢測技術(shù)取得突破性進展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

    不僅僅是多相流檢測領(lǐng)域，在其他諸多領(lǐng)域，科研工作者也應(yīng)該本著格物致知、知行合一的理念，將所學(xué)所研投入到實踐中去，做好科研成果的轉(zhuǎn)化工作。多相流檢測技術(shù)這門學(xué)問，不僅僅是教我們?nèi)绾巫龆嘞嗔鞯膮?shù)檢測，更是通過多相流領(lǐng)域背景啟迪我們在科研領(lǐng)域，面對復(fù)雜問題時該如何思考去解決。

    后記：對于大部分轉(zhuǎn)行的人來說，找機會把自己的基礎(chǔ)知識補齊，邊工作邊補基礎(chǔ)知識，真心很重要。

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責(zé)任編輯：殷鵬飛

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