이 프로토콜의 목표는 진동 파이프라인에 의해 유도된 평형 수색 구멍 내에서 상세한 유동 필드의 시각화와 근경계 전단 및 정상 응력의 측정을 가능하게 하는 것입니다.
이 백서에서는 진동 파이프라인에 의해 유도된 평형 scour 구멍 내에서 상세한 유동 필드의 시각화및 근경계 전단 및 정상 응력의 측정을 용이하게 하기 위한 실험 방법을 제시합니다. 이 방법은 파이프라인 변위 추적 및 유량 필드 측정을 위한 시간 해결된 입자 이미지 속도계(PIV) 시스템인 직선 수로에서 파이프라인 진동 시스템을 구현하는 것을 포함합니다. 진동 파이프라인의 변위 시계열은 상호 상관 알고리즘을 사용하여 얻어진다. 시간 해결된 PIV를 사용하여 얻어진 원시 입자 라덴 이미지를 처리하는 단계가 설명되어 있습니다. 서로 다른 진동 단계에서 진동 파이프라인 주위의 상세한 순간 흐름 필드는 다중 시간 간격 교차 상관 알고리즘을 사용하여 큰 속도 그라데이션을 가진 흐름 영역에서 변위 바이어스 오류를 방지하여 계산됩니다. . 웨이블렛 변환 기술을 적용하여 동일한 진동 위상을 가진 캡처된 이미지가 위상 평균 속도 필드를 얻기 전에 정확하게 분류됩니다. 이 백서에 설명된 유량 측정 기술의 주요 장점은 매우 높은 시간 및 공간 해상도를 가지며 동시에 파이프라인 역학, 유량 필드 및 근경계 유동 응력을 얻는 데 사용할 수 있다는 것입니다. 이 기술을 사용하여 진동 파이프라인 주변과 같은 복잡한 환경에서 2차원 유량장에 대한 보다 심층적인 연구를 수행하여 관련 정교한 수색 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있습니다.
해저 파이프라인은 유체 또는 수소 탄소 제품 이송을 목적으로 해양 환경에서 널리 사용됩니다. 파이프라인이 침식 가능한 해저에 배치되면 파이프라인 자체의 파도, 전류 또는 동적 움직임(강제 진동 또는 소용돌이 유발 진동)의 파도, 전류 또는 동적움직임으로 인해 파이프라인 주변의 수두 구멍이 형성될 가능성이 있습니다 1,2. 해저 파이프라인 주변의 수색 메커니즘에 대한 이해를 높이기 위해 난류 유량필드의 측정과 파이프라인-유체-해저 상호작용 영역 내의 침대 전단 및 정상 응력의 추정은 수색 구멍 치수 1,2,3,3,4,5,6,7의측정 . 유동필드가 불안정하고 하단 경계가 거칠기 때문에 침대 전단 및 법응력은 매우 어려운 환경에서는 순간경계 응력(경계 위 약 2mm)을 측정할 수 있습니다. 그들의대리 8,9로사용됩니다. 지난 수십 년 동안, 진동 파이프라인 을 둘러싼 수색은 수목 구멍3,4내에서 파이프 라인 주변의 정교한 흐름 필드의 값을 정량적으로 제시하지 않고 연구및 출판되었습니다. 5,10,11,12,13,14,15,16,17, 18. 따라서, 이 방법 의 목적은 상세한 유동 필드를 시각화하고 강제 진동 파이프라인에 의해 유도된 평형 scour 구멍 내에서 근경계 전단 및 정상 응력을 결정하기 위한 새로운 실험 프로토콜을 제공하는 것이다. 이 연구에서 파이프라인-유체-해저 상호 작용 프로세스는 단방향 전류와 파도가 있는 것이 아니라 정지한 수질 환경에 있다는 점에 유의해야 합니다.
이 실험 방법은 두 가지 중요한 구성 요소, 즉 (1) 파이프 라인 (강제) 진동의 시뮬레이션으로 구성됩니다. (2) 파이프라인 주위의 유량 필드를 측정합니다. 첫 번째 구성 요소에서 진동 파이프라인은 서보 모터, 두 개의 연결 스프링 및 파이프라인 지지 프레임이 있는 진동 시스템을 사용하여 실험 수로에서 시뮬레이션되었습니다. 연결 스프링의 모터 속도와 위치를 조정하여 다양한 진동 주파수와 진폭을 시뮬레이션할 수 있습니다. 두 번째 구성 요소에서는 시간 해결된 입자 이미지 속도계(PIV) 및 웨이블릿 변환 기술을 채택하여 다양한 파이프라인 진동 단계에서 높은 시간 및 공간 해상도 유량 필드 데이터를 얻었습니다. 시간 해결된 PIV 시스템은 연속 파레이저, 고속 카메라, 파종 입자 및 상호 상관 알고리즘으로 구성됩니다. PIV 기술은 19,20,21,22,23,24,25, 꾸준한 난류 흐름 필드를 얻기에 널리 사용되어 왔지만 , 파이프라인 유체 -해저 상호 작용의 경우와 같은 복잡한 불안정한 흐름 필드조건에서 응용 프로그램은 상대적으로 제한되어 8,9,26,27. 그 이유는 PIV 기술의 전통적인 단일 시간 간격 상호 상관 관계 알고리즘이 상대적으로 높은 속도 그라데이션이 존재하는 불안정한 흐름필드에서 흐름 피처를 정확하게 캡처할 수 없기 때문입니다.9. 20. 본 호에 기술된 방법은 다중 시간 간격 상호 상관 알고리즘9,28을사용하여 이 문제를 해결할 수 있다.
이 백서에 제시된 프로토콜은 PIV 기술을 사용하여 평형 scour 구멍에서 강제 진동 파이프라인 주위의 2차원 유동 필드의 시각화 및 근경계 유동 응력 필드의 측정 방법을 설명합니다. 설계된 파이프라인 모션은 y 방향을 따라 1차원이기 때문에 이 목표를 달성하기 위해 파이프라인 모델과 진동 시스템을 준비하고 조정하는 것이 성공적인 결과를 위한 중요한 전제 조건입니다. x 방향을 …
The authors have nothing to disclose.
이 작품은 중국 국립 자연 과학 재단의 젊은 과학자 기금 (51709082)과 중앙 대학의 기본 연구 기금 (2018B13014)에 의해 지원되었습니다.
Camera control software | Vision Research | Phantom PCC 2.6 | Camera control, image data acquisition and processing |
Camera lens | Nikon Chiyoda | Nikor 60mm, f=2.8 prime lens | |
Continuous wave laser | Beijing Laserwave optoelectronics technology co. ltd. | PIV Laser source; Nd:YAG laser, 532 nm; air-cooling | |
High-speed camera | Vision Research | Phantom Miro 120 | Image data recording |
Laser sheet forming optics | Thorlabs Inc | Transform the point laser to a thin laser sheet | |
Pipeline model | ZONCEPZ SOLUTIONS | Acrylic cylinder with a diameter of 35 mm | |
Pipeline vibration system | ZONCEPZ SOLUTIONS | Consists of a sever motor, two connecting springs and pipeline supporting frames. | |
PIV calcuation software | AXESEA Engineering Technology Limited Co. | PISIOU | Image data processing for obtaining flow fields and pipeline displacements |
PIV seeding materials | Shimakyu | Aluminum powder with a diameter of 10um | |
Recirculating flume | SZU ENGINEERING PTE LTD | Glass-sided, 11 m long, 0.6 m wide, and 0.6 m deep | |
Tri-pod | MANFROTTO | SKU MT190GOC4US 410 | Camara supporting |