[发明专利]一种基于距离约束算法的气固鼓泡床内三维气泡识别方法

说明书

本发明公开了一种基于距离约束算法的气固鼓泡床内三维气泡识别方法，包括以下步骤：1)获取某一时刻气固鼓泡床内的点坐标以及点坐标对应的固含率，构成规模为n的数据总集；2)从步骤1)中获得数据总集中筛选出气泡数据点集；3)计算气泡数据点集中每两个气泡数据点间的欧式距离，得到总欧式距离矩阵；4)定义最小搜索邻域δ；5)进行邻域内的行、列搜索，并将行、列搜索结果分别存储在行集合S_row、列集合S_col中；上一轮搜索结果作为下一轮搜索的起点位置，重复进行邻域内的行、列搜索；直至S_rowΔS_col＝φ，完成单个气泡的识别；6)对识别的气泡进行标记，7)重复进行步骤5)～6)，直至遍历总欧式距离矩阵中的全部元素，完成对整个气固鼓泡床内气泡的识别过程。

技术领域

本发明涉及一种基于距离约束算法的气固鼓泡床内三维气泡识别方法，属于化工领域。

背景技术

研究表明，气泡特征是气固鼓泡床中的重要参数，气泡改变了气体自身通过颗粒床层的流动状态，同时引发周围颗粒的特定运动形式。在气固鼓泡床中，气泡的存在引起床层中物料的迅速而充分的混合，同时增强了气固间的接触效率，提供了良好的传质和传热条件。

气固鼓泡床中气泡的结构、尺寸、速度等参数，以及气泡形态变化(如生成、聚并、分裂等)均对气固鼓泡床内部的颗粒混合、气体传热、传质等传递特性有着决定性的影响。其中气泡数量与尺寸分布是非常重要的参数，目前针对气固鼓泡床内气泡形态与行为的研究分析方法主要集中在摄影法、电导探针法、光纤探针法、CT法、图像法等。随着计算机算力的提升与CFD模拟技术的应用，越来越多的学者通过模拟的方法针对气固鼓泡床体系对气泡行为、形态进行了更加深入的研究。

然而无论是从实验数据、工业数据，还是从各种软件得到的模拟数据中，都很难对三维空间内的气泡进行有效的识别。针对实验体系的探针法、摄影法、图像法等主要使用于低气速和低气量状态下的实验条件，这种实验条件下不会或几乎不会出现径向气泡的重叠，而且气泡数目少，形态清晰，易于实现。但这些方法的缺陷也很明显，就是无法针对一个实际工况进行定量分析，无论是探针获得数据还是图像法都无法有效处理实际工况中复杂的气泡交叠现象。针对模拟体系的主要思路为先生成二维切片，再基于图像识别二值化等方法获得气泡边界，这种方法获得的数据具有片面性和随机性，气泡的二维切面不能够准确反映整个三维空间中的数目、尺寸特征。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于距离约束算法的气固鼓泡床内三维气泡识别方法，实现在三维空间内识别气固鼓泡床内气泡，并获取气泡尺寸及分布情况。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案，一种基于距离约束算法的气固鼓泡床内三维气泡识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取某一时刻气固鼓泡床内的点坐标(x,y,z)以及点坐标对应的固含率构成规模为n的数据总集D_t；

2)从步骤1)中获得数据总集中筛选出气泡数据点集；

3)计算气泡数据点集中每两个气泡数据点间的欧式距离，得到总欧式距离矩阵；

4)定义最小搜索邻域δ；

5)依据气泡内数据点间距s＜δ而气泡间距离S＞δ，以总距离矩阵M中任意欧式距离m_i,j为起始点，对其相应的行、列交替进行基于最小邻域δ的搜索，行、列搜索结果分别存储在行集合S_row、列集合S_col中；上一轮搜索结果作为下一轮搜索的起点位置，重复进行邻域内的行、列搜索，并将行、列搜索结果分别存储在行集合S_row、列集合S_col中；直至S_rowΔS_col＝φ，表明属于单个气泡的全部数据点已经搜索完成，即完成单个气泡的识别过程；