[发明专利]一种基于Logistics模型表征多相搅拌混合效果的方法

说明书

本发明公开了一种基于Logistics模型的多相搅拌混合效果的方法，属于多相流领域，所述的基于Logistics模型的多相搅拌混合效果的方法包括以下步骤：从多相流数据库中获取搅拌混合过程的表征混合效果的参数，例如：贝蒂数时间序列，电导率变化时间序列，分形维数时间序列；利用logistics模型，拟合上述的多相流混合效果参数，获得logistics拟合曲线，通过该曲线不仅可以获得混合时间，即拐点，还可以区分混合过程的不同阶段，即：初始阶段，指数增长期，过渡期和平台期。平台期越稳定，即混合效果越好。该方法能清楚地分辨出不同实验工况的搅拌混合效果。本发明适应所有涉及多相流搅拌混合效果的表征，该方法简单方便，具有很高的实用价值。

技术领域

本发明属于多相流领域，更具体的说涉及一种基于Logistics模型表征多相搅拌混合效果的方法。

背景技术

混合是化工、冶金、材料、制药、造纸、建筑、生物和环境等众多领域中必不可少的操作单元之一，在物理反应过程中搅拌混合主要是为了获得反应物混合的均匀度，而在化学反应参加的搅拌过程中则是为了优化反应进程。因此，多相搅拌混合效果的评价对搅拌反应器的优化设计及反应过程的优化起着重要作用。

搅拌混合是为了物料体系的非均匀性，以实现物料尽可能混合均匀的目的。描述和评价搅拌体系宏观混合效果的方法众多，主要方法包括:搅拌功率、循环流量、排出流量及混匀时间等。其中，电导率法、光学法、热测法等方法是常用的测量混匀时间的技术。上述方法都是物理方法，其优点是能够广泛应用于实际，但是，此类方法只能监测反应器内某个或几个位置的混合状态，故用所监测到的时间值代替整个流体混合的混匀时间误差较大。

Logistic模型是一个典型的非线性系统,在人口动力学、生物学、遗传学和化学反应等学科领域均有广泛应，特别地Logistic方程是生态学中模拟种群动态最常用的模型，而气泡生长过程(产生，破裂，合并，灭亡)是典型的动态模型，符合Logistic方程。本发明将气泡生长过程引入Logistic方程，并验证了其可行性。

发明内容

本发明通过采用解决了常用表征混合效果方法等的不足之处；该方法能清楚地分辨出不同实验工况的搅拌混合效果；该方法简单方便，且具有很高的实用价值。

为了实现上述效果，本发明是采用以下技术方案实现的：所述的基于 Logistics模型表征多相搅拌混合效果的方法包括以下步骤:

步骤1.获取搅拌混合过程实时图像；

步骤2.将彩色图像转化为灰度图像；

步骤3.增强图像，对图像进行滤波；

步骤4.对图像进行二值化操作，获得目标对象；

步骤5.获得时间序列；

步骤6.建立四参数Logistics回归模型，对多相搅拌混合效果进行表征，平台期越稳定，即混合效果越好。

进一步的，所述的步骤1采用现有的可视化技术，高速摄影机从多相流数据库中获取搅拌混合过程实时图像；在针对透明或半透明流体混合过程，采用非直接接触式可视化技术如电容层析成像技术(ECT)，获得混合过程的实时图像。

进一步的，所述的步骤2,运用Matlab软件和数字图像处理程序将彩色图像转化为灰度图像，具体运用rgb2gray函数实现彩色图像转换为灰度图像。

进一步的，所述的步骤3，利用高帽变换增强图像，然后进行滤波操作。

进一步的，所述的步骤4，利用阈值自动化以及二值化函数对图像进行二值化操作，获得目标对象。

进一步的，所述的步骤5，利用贝蒂数方法，采用Chomp软件计算获得贝蒂数时间序列。