笔者认为，为了从本质上了解气液两相流动的机理，应对流型的结构性和随机性进行综合分析和认识。结构性体现为:流动条件和参数的变化引起流型的改变意味着结构性的变化而这些条件和参数在一定范围内变化时，流动结构是基本稳定的.随机性则体现为:每种流型下，每个时刻流动状态参数都呈现为较强的不可预测性。这时候的流动规律在更多意义上是统计性的。结构性研究可以一方面从简化两相流动中各种不同因素间的相互作用入手，以便了解流型产生和转换的机理.例如，在微重力条件下，由于重力基本消失，气液两相流流型较常重力条件下得到大大简化。结构性研究的另一方面是对不同尺度或不同介质多相流动的相似参数进行研究，如果能够在一定的条件下获得与流型关联的无量纲准则数，就不仅意味实验研究的简化，同时意味着理论研究的突破，这对于流型机理研究的意义将是不言而喻的。Bl等在对大量的气～液和气～固垂直上升管流流型进行总结比较后，就发现两者在流型和流型过渡准则上有着较好的相似性。
2.4流型的在线识别
应用流型图或流型转换判据只能大致预测流型及其转换，但是不能准确获取流动状态的实时信息。而工程实际应用时，往往需要实时了解流型对系统运行状况的影响。此时，应用仪器设备直接识别管道内气液两相流的流型就自然而然成为人们的选择了。根据工作原理，流型实时识别方法可以分为两类。一类是根据两相流流动图像的形式直接确定流型，如目测法、高速摄影法、过程层析成像法等;另一类是间接方法，即通过对反映两相流流动特性的波动信号进行处理分析，提取出流型特征，进而识别流型.这种方法建立在随机信号处理技术的基础上，不仅具有设备简单、价格低廉的优点，还极有希望发展成为流型识别的客观方法，因此受到众多研究者的关注，现已成为流型识别技术中的研究热点。这里主要针对后者进行综述?12?。 2.4.1频域处理方法
早在1966年，Hubbard等就将水平管道气液两相流压力信号的功率谱分析结果应用于流型判别。他们假设气液两相流的随机压力信号是平稳的，通过压力信号的自相关函数求得
功率谱密度函数(PSD)。为了便于比较，对功率谱密度函数进行了归一化后可得出结论(如图2.3所示)。
(1)连续流(层状流和波状流)的PSD集中在零频率附近，即呈现出一定的直流特征，随频率增加幅度明显下降，见图2.3(a)。
(2)弥散状流(气泡流、雾状流等)的PSD分布较平坦均匀，见图2.3(b)。
(3)间断流(弹状流和栓状流)的PSD分布出现一个幅度明显的特征峰，见图2.3(c)。
（a）连续流 (b) 弥散流 (c)间断流
图2.3压力信号功率谱密度(PSD)函数与气液两相流流型的关系
1
Matuszkiewicz等利用类似方法对于气液两相流中气泡流流型到塞状流流型的转换进行分析预测，所用于功率谱密度的分析信号是用电导探针所获得的局部空隙率信号，管道直径为40毫米，液相流速为0.18m/s。在不同的平均空隙率?的条件下，不同流型的谱分析呈现出以下的特征?13?。
(1) ?<0.25时，气泡流流型，谱分布的范围较宽见图2.4(a)。 (2) ?升高后出现混状流型，谱分布的范围明显缩小见图2.4(b)。
(3) ?升高到0.5左右时，出现塞状流流型，在低频上出现了一些突出的频率分量见图2.4(c)。
由此出发，他们得出结论，当气泡流流型下，空隙率信号具有较小的方差(即分散性较小)，而在塞状流下，空隙率信号呈现较大的方差。
(a)气泡流 （b）混状流 （c）塞状流
图2.4空隙率信号功率谱密度与气液两相流流型的关系
功率谱密度函数分析法的一个关键问题是，功率谱密度分布不完全取决于流型，而与流体流动速度的关系较大，但流速一般难以预知。尽管如此这种分析方法在预估流型转换上还是有效
的。
2.4.2时间～频率域方法
表2.5各种流型下尺度密度的数量级范围
功率谱密度分布所要求的随机信号的平稳性，在许多两相流动场合不能很好地满足。有些学者提出了基于小波(wavelet)分析的两相流信号处理方法，用于进行流型辨识。在对水平管道内所取的间距50 mm差压信号进行二进小波分析后，差压信号被
1
分解成了不同尺度上的能量，用尺度密度Sj(j=1,2,3,4)表示。4种常见流型下其尺度密度的数量级如表2.5中所示。它们具有如下特点:气泡流的尺度密度绝对值最小，大多集中于10?1～10数量级，各尺度下的凡相对变化不大。波状流和塞状流两者的尺度密度的分布颇为相似，它们的尺度密度均比对应于气泡流的要高出一个数量级。另外，同尺度下塞状流的Sj一般比波状流大3～5倍。弹状流各尺度下的Sj都明显高于其它流型。
Bakshi借助于对局部空隙率信号的小波分析对气液两相流中气泡流的流型转变进行了研究，实验结果分析表明，气泡流中空隙率信号频率分布的不连续变化与流型转变密切相关。
Wigner-Ville谱(WVD)分析方法是近年来兴起的一种用于瞬态信号分析的方法。解析信号x(t)的WVD谱的定义Wx(t,ω)=?????x(t?r/2)x*(t?r/2)e?jwrdr,它在一定意
义上统一了时域和频域分析，这表现在其本身同时表征了时频二维信息，从而使频率的时间定位成为可能劳力云对内径分别为40毫米和50毫米的水平管道空气～水两相流的脉动差压信号进行了WVD分析，结果表明在气泡流、塞状流和弹状流三种流型下的WVD分布有较为显著的不同。在泡状流流型中，频谱比较分散，幅度信号能量在时频域中的分布比较均匀。在塞状流流型中，其信号能量基本集中在低频区间中，有时也出现一些较高的频率分布。在弹状流流型中，能量在时域、频域和幅值上都表现得比较离散，即呈现出明显的非平稳性。 2.4.3幅值域处理方法
信号幅值域的处理指对信号幅度进行统计处理。所给出的结果可以反映信号幅度变化的分布规律。常用的参数有概率密度函数(PDF)、方差、均值等。由于气液两相流参数直接影响着流动信号的统计特性，对获得的气液两相流动体系中的常规信号如局部空隙率、压力、压力降、电导率、电容等信号在幅值域上进行统计处理，往往可以实现对流型、流量、空隙率和气泡直径等参数的检测估计。
琼斯等对X射线空隙率计得到的空隙率信号进行了概率密度函数(PDF)分析，空隙率的概率密度函数P(?)用统计值域P(?i)代替
P(?i)=
??TjijT??i
其中??为空隙率信号。?(t)的值落在?i与?i+??i之间信号段长度的总和;T为用于统计
分析的空隙率信号?(t)的总长度
?14?。
实验结果发现，PDF可用于辨识气液两相流的流型。流型与空隙率的PDF之间有以下关系
泡状流: PDF在低?值上有一个单峰; 环状流: PDF在高?值上有一个单峰;
弹状流: PDF分别在低?值和高?值存在一个单峰。
Vince等进一步用空隙率PDF的方差来进行流型判别。歌等发现气泡流到弹状流
1
的转换可以在空隙率信号PDF的形状上得到较好的反映。Elkow等, Lowe等应用空隙率的PDF对微重力下的气液两相流流型进行识别。
通过空隙率信号实现流型识别是比较可靠的方法之一，但获取空隙率信号并不容易。
应用压力降信号的幅值概率密度分布进行气液两相流的流型判别是应用较多的方法之一，主要应用于垂直管流型的判别。在垂直管道上，取一定管段的差压信号，这个差压反映了该管段上气液两相流的体积含气率。对不同的流型，含气率的概率分布有明显区别，据此可以判断出流型。以差压信号代替空隙率信号显然比较简单方便。但压力降的大小及变化程度不仅与空隙率有关，还与压力、流速等关系密切，因此在应用中应对此加以考虑.
利用测得的气泡直径的PDF亦可用于进行气液两相流流型的判别。在一定流型工况下，气泡直径大小分布具有一定的统计规律。泡状流时，气泡直径服从高斯分布且其均值远小于管道的当量直径;环状流时，气泡直径同样服从高斯分布，但其均值远大于管道的当量直径;弹状流和波状流时气泡直径的概率分布具有双峰性，每个峰呈现为近似的高斯分布，由于这种识别方法以气泡的物理表现为依据，因此对流型的判别比较可靠。但气泡直径的测量比较困难。应用概率密度函数方法时，需要进行较大量的运算比较。 2.4.4其他方法
除了以上信号处理方法以外，在气液两相流流型识别中，也有研究者应用了模糊信息处理、模式识别、人工神经网络和分形等近年来发展迅速的现代信息处理方法。例如，应用模糊数学理论对垂直气液两相流的管壁压力降波动的概率密度分布进行处理，建立流型的模糊判据，使流型的在线判别成为可能。也有人基于两相局部轴向压差信号的统计分析，由信号的概率密度函数和功率谱密度函数的数学特征构成特征向量组，由原始信号建立自回归模型，构造海湾统计评判函数，在最小误差概率条件下，确定气液两相流的流型。林等利用管道压力信号的相关特征对弹状流进行识别。Mi等以反映空隙率变化的阻抗作为人工神经网络的输入，实现对于水平管和垂直上升管中流型的识别。还有些研究者从分形角度来认识气液两相流体系，从而产生了流型识别的分形方法。如Kozma认为，对于温度波动信号，分形维数的标准差可以较好的反映流型特征，相应也产生了流型识别的分形方法?15?。
值得注意的是，有些研究者综合应用一些现代信息处理技术，从多相流体系的常规信号提取流型特征，实现流型判别。如吴浩江等对管段差压信号利用小波分解～重构方法进行去噪处理后，应用分形理论提取特定流型对应的特征向量，用于训练人工神经网络，实现了对油～气～水水平管流流型的自动识别。 2.4.5流型在线间接识别方法评述
由于气液两相流动过程参数的规律性呈现为统计意义上的规律性，因而在在线流型识别中所应用的信号处理方法大多为随机信号处理方法。具体所涉及到的技术包括谱分析、幅值统计分析、分形分析、模式识别、模糊信号处理和神经网络等具体技术。应用信号处理技术进行流型识别需要两个条件。(1)正确快速地获取信号，这个(些)信号的某些统计特征与流型之间有确定关系。(2)考虑到实际应用中进行流型识别往往有实时性的要求，因此需对被测信号能实现快速处理。事实上一方面通过理论和实验的大量研究，人们己经发现了两相流动参数与其他参数的随机波动之间的某些实质性联系。同样，两相流体系参数随机变化的信号中载有流型的信息。这就使得通过对两相流动常规信号的处理获得流型的信息成为可能，当然，继续深入探索这两者之间
1
的关系将为利用信号处理技术实现流型在线识别提供坚实的理论基础，因而是很有必要的。另一方面，现代电子技术、计算机技术及信号处理方法的发展，提供了快速处理随机信号的理论基础和技术条件。
在气液两相流动体系中，压力或差压是比较容易获得同时也是最重要的参数之一，压力或差压的测量已有许多成熟的方法和手段，其传感器是数量最大，品种最多，在工业部门中应用最广泛的传感器之一在流动过程中，大多数压力或差压测量的目的是用于了解压力损失，测量流量以及掌握其它流动工况，比较关心的是静态值，对于其中的脉动信号则视为噪声。而正如前所述，在这种脉动中往往蕴涵许多流动体系中其它状态的信息。许多学者已注意到这一点，并在气液两相流流型识别得到应用。
1