超声波流量计多声道气体测量技术探讨 二十三

但在流场变化情况非常复杂或者不同的管道的情况下实验结果也不一样，为了

提高系统对不同管道环境的适应能力，新出现的超声波流速分布测试技术可以获得不同声道传播路径上的流速分布值，由此可以准确计算出管道内流体的平均流速和流量值[42]。1991 年陈书洗等人[43]对流速分布修正系数与流动剖面的关系进行了分析，认为流速分布修正系数是雷诺数的函数，按照常数来简单折算会产生较大的误差。而如果根据流量计测量得到的面流速，首先必须获得流体流动的雷诺数信息，来确定流速分布修正系数，就可以获得比较令人满意的效果。1999 年Luntta 等人提出了采用神经网络动态计算流量系数，这在流体流动复杂的场合无疑是提高系统自适应能力的一种有效途径。其初期的样本选择可以通过CFD 或者是现场试验的方式来获得。这种方法的缺点就在于对硬件的计算能力要求较高，需要配套的计算机进行数据的处理，而且还需要保证样本的精确性以及样本的选取科学性。采用动态计算流速分布系数的超声波流量计不设置通用的处理算法，需要事先给定适用的安装条件，且这种处理算法不适用于单声道超声波流量计。与此类似的设计方法在NIST 设计的Advanced Ultrasonic Flowmeter（简称AUMF） [45]也得到体现，事先通过计算获得各种可能的流体流态情况下的声道分布情况，并输入到一个流场识别系统来匹配实际的流体流态情况。试验证明，只要使用四声道超声波流量计就可以在已有的流况下选出匹配的的流动模式。AUMF 的最大特点就是利用流场识别算法去匹配实际流场和预先设定的流场，并通过识别出来的流况参数来处理获得实际需要的数据，匹配算法也采用神经网络方法来实现。

超声波流量计