평형 수색 구멍 내의 진동 파이프라인 주위의 유량장 시각화

요약

이 프로토콜의 목표는 진동 파이프라인에 의해 유도된 평형 수색 구멍 내에서 상세한 유동 필드의 시각화와 근경계 전단 및 정상 응력의 측정을 가능하게 하는 것입니다.

초록

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.

서론

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 구멍^3,4내에서 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.

프로토콜

1. 실험실 안전 검사

1. 레이저 및 수로 시스템의 사용과 관련된 안전 규칙을 검토합니다.
2. 실험실의 안전 교육 요구 사항이 충족되었는지 확인합니다.
   참고: 이 실험에서는 파장이 532nm인 5W 공랭식 연속 파레이저 세트와 길이 11m, 폭 0.6m, 깊이 0.6m의 유리면 직선 수로(그림 1)가 사용됩니다. 이 두 장치에 대한 기본 안전 권장 사항은 다음과 같습니다.
   1. 테스트 하기 전에 레이저 가시선에서 잠재적인 반사 표면을 확인; 레이저 장치를 작동할 때 안전 고글을 착용하십시오.
   2. 실험 중에 레이저 빔 의 수준에서 눈을 하지 않도록 하고 광학 요소 또는 반사 도구를 취급할 때 반사된 레이저 조명에 주의하십시오.
   3. 물 호스가 떨어지지 않고 수로에서 물이 항상 넘치지 않도록하십시오.

2. 수로 및 해저 모델 설정

1. 수로 의 중간에있는 침식 해저 모델을 준비합니다.
   참고: 본 연구에 사용된 퇴적물 재료는 중간 입자 크기 d₅₀ = 0.45 mm, 상대 침수 입자 밀도 Δ = 1.65 및 기하학적 표준 편차 σ_g = 1.30을 가진 균일하게 분포된 중간 모래였다.
2. 모래 수평기를 사용하여 해저를 컴팩트하고 평평하게 합니다.
3. 천천히 물 호스로 수로를 채우고 충전 과정에서 평평한 해저 표면이 손상되지 않았는지 확인하십시오. 수심 0.4m에 도달하면 채우지 않습니다.
4. 파이프라인 모델 및 PIV 시스템을 설정하기 위한 수로 상단 플랫폼과 유리를 지웁히 합니다.

3. 파이프 라인 모델 및 진동 시스템 설정

1. 직경 35mm, 길이 0.56m의 아크릴 실린더 형태로 조립식 파이프라인 모델을 사용하십시오.
2. 그림2에 도시된 바와 같이, 수로의 상단 레일에 잠겨 있는 다른 고정 프레임에 두 개의 스프링으로 연결되는 알루미늄 지지 프레임에 파이프라인 모델을 장착합니다. 4개의 베어링을 사용하여 고정 프레임 내부의 지지 프레임을 고정하여 지지 프레임이 수직 방향을 따라자유롭게 진동할 수 있도록 합니다(그림 2).
3. 연결 막대를 사용하여 이동 가능한 폴을 고정 프레임 상단에 장착된 서보 모터에 연결합니다. 본 연구에서, 파이프라인 모델 및 알루미늄 프레임을 포함하는 조립된 진동 시스템의 무게는 1.445 kg이며, 이는2.682의 동등한 질량 비(m*)를 가한다; 0.82Hz의 고유 진동수(f_N); 및 감쇠 비율(θ) 0.124.
4. 이동 식 극과 지지 프레임을 조정하여 파이프라인과 해저 사이의 일정한 간격 비율을 얻습니다.  본 연구에서, G/D=1, 여기서 G는 파이프라인의 바닥과 초기 해저 표면 사이의 수직 거리; D는 파이프라인 직경입니다.
5. 서보 모터를 켜서 파이프라인에서 강제 진동을 유도합니다. 지지 프레임과 4개의 베어링을 조정하여 파이프라인 진동이 수직 방향을 따라 가도록 합니다. 지지 프레임조정이 완료되면 서보 모터를 끕니다.
6. 해저 모델이 3.5에서 방해를 받으면 실험을 실행하기 전에 해저를 다시 소형화하고 수평합니다.

4. PIV 설정

1. 레이저 장치를 수로 의 상단에 놓고 광학을 형성하는 레이저 시트를 설치합니다.
2. 레이저 장치를 켜고 레이저 시트 성형 광학을 조정하여 관심 분야 내부에 조명이 켜진 플랫 시트가 형성되도록 합니다.
   참고 : 이 연구에서, 조명 녹색 레이저 시트는 수로 유리 벽에 평행 1.5 mm 두께이며 수로의 중심선을 따라 물로 아래쪽으로 캐스팅됩니다. 이 연구의 관심 분야는 파이프라인-유체-해저의 상호 작용 영역을 말하며 파이프라인의 오른쪽 절반에 국한됩니다. 파이프라인의 그림자는 파이프라인의 왼쪽 절반에 표시됩니다.
3. 고속 카메라를 설정합니다.
   참고: 이 연구에서는 12기가바이트 메모리 저장 용량과 최대 해상도 2.3Mpx(1920×1200)가 있는 고속 카메라가 사용됩니다(예: 팬텀 Miro LAB 320). 자세한 작업 절차는 다음과 같습니다.
   1. 고속 카메라에 적절한 초점 거리로 렌즈를 장착합니다. 고속 카메라를 높이 조절이 가능한 삼각대에 끼십시오. 조명된 레이저 시트에 수직인 축으로 카메라를 관측 영역의 수준으로 조정합니다.
      참고: 이 연구는 최대 조리개 f/2.8에서 60mm 프라임 렌즈를 사용합니다.
   2. 이더넷 케이블을 사용하여 카메라를 컴퓨터에 연결하고 카메라 제어 소프트웨어(예: 팬텀 PCC 2.6)를 켭니다. 카메라를 켜고 카메라 제어 소프트웨어 인터페이스의 컴퓨터에 연결합니다.
   3. 삼각대를 조정하여 카메라의 시야가 파이프라인-유체-해저 상호 작용 영역을 커버하도록 합니다. 삼각대에 내장 된 버블 레벨을 사용하여 카메라를 레벨; 초점 링이 렌즈의 초점 링을 조정하여 초점 평면에서 레이저 시트가 선명하게 지워지도록 합니다.

5. 실험 설정 최적화 및 교정

1. 수로의 테스트 섹션에 PIV 시드 입자를 추가합니다.
   참고: 이 연구에 사용된 파종 입자는 직경 10 μm의 알루미늄 분말과 2.7의 특정 밀도였습니다.
2. 필요한 경우 레이저 시트의 광 강도를 향상시킵니다.
3. 컴퓨터의 라이브 카메라 뷰를 통해 레이저 시트에 조명된 시드 입자를 관찰하여 카메라의 초점을 확인합니다. 필요한 경우 포커스 링을 미세 조정하여 시드 입자가 선명하고 초점이 맞춰지도록 합니다.
4. 레이저 시트의 평면에서 시야 내부에 교정 눈금자를 배치하고 하나의 보정 이미지를 캡처합니다.
   참고: 이 연구에서 채택된 이미지 해상도는 1600 × 1200 픽셀이었습니다.
5. 데이터 수집에 적합한 샘플링 속도를 선택합니다.
   참고: 선택한 샘플링 속도는 한 쌍의 이미지 내에서 시드 입자 변위가 최대 심문 창 길이의 50% 미만인지 확인해야 합니다. 이 연구에서 최대 심문 창 크기는 32 × 32 픽셀이고 채택 된 샘플링 속도는 초당 200 프레임입니다.
6. 5.1-5.5단계가 완료되면 레이저와 카메라를 끕니다.

6. 실험 및 데이터 수집 실행

1. 투명 아크릴 플레이트 (두께 20mm)를 레이저 소스 아래와 수면에 배치하여 수면 변동을 억제하고 레이저 광에 대한 조용한 광학 액세스를 보장하십시오.
2. 서보 모터를 켜서 파이프라인 모델에서 강제 진동을 유도합니다.
   참고: 본 연구에서 서보 모터의 유도 주파수는 f₀ = 0.3 Hz이다.
3. 진동 시스템을 (t=)1440 분 동안 실행하여 진동 파이프 라인 아래에 준 평형 scour 구멍을 얻습니다.
4. 레이저를 켜고 출력 전력을 최적화된 강도로 조정합니다. 카메라 및 카메라 제어 소프트웨어를 켜고 보정된 설정을 카메라에 적용합니다. 실험실에서 배경 조명을 끕니다.
5. 카메라 소프트웨어 제어 소프트웨어에서 아래쪽 캡처를 클릭하여 5.6에서 선택한 샘플링 속도로 시드 입자가 있는 유량 필드 이미지를 기록합니다.
   참고: 이 연구의 모든 단일 레코딩에 대해 카메라 스토리지를 사용하면 1,000개의 이미지를 캡처할 수 있습니다.
6. 데이터 수집이 완료되면 기록된 이미지 품질을 검토하고 심문 창당 시드 입자 밀도(32×32픽셀)가 8보다 큰지 확인합니다. 기록된 파일을 저장하는 경우, 그렇지 않으면, 관찰 영역에서 시딩 용액을 천천히 주입하여 시드 밀도가 증가하고, 6.3-6.5 단계를 반복한다.
7. 6.3-6.5 단계를 반복하여 더 많은 데이터 집합을 수집합니다.
   참고: 이 연구에서는 유속, 소용돌이, 난류 및 경계 에 가까운 응력을 계산하기 위한 충분한 원시 데이터를 얻기 위해 20,000개 이상의 이미지를 촬영했습니다.
8. 모든 데이터 수집이 완료되면 레이저 장치, 카메라 및 서버 모터를 끄십시오. 실험실에서 배경 조명을 켭니다.

7. 데이터 처리

1. 소프트웨어를 엽니다. 도구 모음의 파일 폴더 단추를 클릭하고 5.4단계에서 촬영한 교정 이미지를 로드합니다.
   참고: 파이프라인 변위 추적 및 유량 필드 계산 소프트웨어(예: PISIOU)에 데이터 처리 프로그램을 사용합니다.
2. 도구 모음에서 배율 조정 단추를 클릭합니다. 보정 이미지에서 알려진 거리를 측정하여 이미지의 배율을 계산합니다.
   참고: 계산된 이미지 눈금은 0.1694mm/픽셀입니다.
3. 도구 모음에서 원본 단추를 클릭합니다. 각 이미지에서 좌표의 원수를 설정합니다.
4. 기록된 이미지에서 진동 파이프라인의 변위 시간계를 추출합니다.
   1. 6단계에서 촬영한 원시 이미지를 로드합니다. 그런 다음 매개 변수 패널을클릭하고 데이터 파일 수와 샘플 속도를 입력합니다.
   2. 이미지 필터 메뉴에 로우 패스 필터를 적용합니다.
      참고: 이 작업을 수행하면 처리된 이미지에서 파이프라인의 가장자리(대상추적)를 쉽게 인식할 수 있습니다(그림 3a참조).
   3. 도구 모음에서 PTV모듈을 클릭합니다. 그런 다음 추적 점 버튼을 클릭하고 파이프라인의 중심점을 선택합니다. PTV 도구로이동하여 감마, 라이트 게이트 및 중앙값 필터를 조정하여 이미지의 파이프라인 윤곽선을 골라내보라고 합니다. 도구 모음에서 개체 추적 단추를 클릭합니다. 처리된 이미지에서 대상 영역(즉, 파이프라인)을 선택하고 연속처리된 이미지로부터 진동 파이프라인의 변위를 추적하는; 후속 유량 필드 데이터 프로세스에 대한 진동 파이프라인의 변위 시계열(t)을 기록합니다(그림 4참조).
   4. 추가 계산을 위해 파이프라인 변위 시간계 데이터를 내보내고 저장합니다.
5. 기록된 이미지에서 순간 속도 필드를 결정합니다.
   1. PTV 도구로이동하여 기본 버튼을 클릭하여 후속 PIV 분석을 위해 원시 이미지를 다시 시작합니다. PTV 모듈을 클릭하여 PTV모듈을 비활성화합니다. 도구 모음에서 매개 변수 패널을 엽니다. 속도 벡터 계산 매개변수를 지정합니다.
      참고: 이 연구에서는 32 × 32 픽셀에서 시작하여 16 × 16 픽셀로 전달되고 8 × 8 픽셀로 끝나는 심문 창으로 다중 패스 반복 프로세스가 채택됩니다. 모든 가공 패스는 인접한 하위 창 간에 50% 겹침을 사용합니다.
   2. 이미지 필터 메뉴의 라플락시안 필터 기능을 원시 이미지에 적용하여 시드 입자를 강조 표시하고 바람직하지 않은 산란광을 필터링합니다(그림 3c참조).
   3. 도구 모음의 경계 버튼을 클릭하고 이미지에 기하학적 마스크를 설정하여 추가 계산을 위해 해저 영역을 제외합니다. 경계 저장 버튼을 클릭하여 경계 데이터를 저장합니다.
   4. 도구 모음의 실행 단추를 클릭하여 상호 상관 방법을 사용하여 다양한 진동 단계에 대한 순간 속도 필드를 계산합니다.
      참고: 이 연구에서는 유량 필드의 고속 그라데이션으로 인한 바이어스 오류를 줄이기 위해 다중 시간 간격 알고리즘을 채택합니다(그림 5참조). 교차 상관 계산에 채택된 다중 시간간격은 Δ t, 3Δt,9Δt 및 21Δ t(Δt = 5ms)입니다. 만족스러운 상관 관계 기준은 70%보다 큽합니다.
   5. 추가 분석을 위해 순간 속도 필드 데이터를 내보내고 저장합니다.
6. 뉴랜드 1994^29,30 및 Hsieh 2008^28에설명된 알고리즘을 사용하여 계산된 순간 속도 필드에서 위상 평균 속도 필드를 결정합니다.
   참고: 이 단계의 계산 절차는 다음과 같이 설명됩니다.
   1. 각 순간 속도 필드에 대한 순간 위상을 얻기 위해 진동 파이프 라인의 변위 시계열, θ(t)에 웨이블렛 변환 기능을 적용합니다. 웨이블릿 변환 함수는 다음과 같이 정의됩니다.
      (1)
      W_Θ가 웨이블렛 계수인 위치; α및 β는 각각 스케일 및 번역 파라미터; 함수는 몰렛 함수이며 다음으로 계산됩니다. 수퍼 스크립트 "*"는 복잡한 컨쥬게이트를 나타냅니다. 다른 파이프라인 변위에 해당하는 진동 파이프라인의 순간 단계인 Φ는 다음에서 계산할 수 있습니다.
      (2)
   2. 위상이 같은 단계의 순간 속도 필드를 평균화하여 위상 평균 속도 필드를 얻습니다.
   3. 다음에서 계산된 위상평균 속도 필드에서 흐름 vorticity, ω 2를 결정합니다.
      (3)
      여기서 x 및 y 방향을 따라 위상 평균 속도입니다.
7. 시각화를 위해 Tecplot 소프트웨어에서 계산된 위상 평균 속도 및 vorticity 데이터를 로드합니다.
8. Hsieh 등 2016 9에 설명된 알고리즘을 사용하여 계산된 순간 속도 필드에서 근경계 전단 및 법선 응력을 결정합니다. 이 단계의 계산 절차는 다음과 같이 설명됩니다.
   1. 계산된 위상 평균 속도 흐름 필드에서 경계 근처 속도 데이터(해저 위 0-5mm)를 추출합니다.
   2. 한 진동 주기 내에서 서로 다른 단계에 대해 수분 프로파일(scour hole 경계 위 약 2mm)을 따라 경계 에 가까운 전단 응력, t_s 및 법선 응력 t_n을계산합니다. 주: 계산 방정식은 다음과 같습니다.
      , (4)
      여기서, μ = 유체의 동적 점도(본원에서 1×10-3 Pa∙s로 촬영); u_p = 침대에 평행한 경계 속도; u_n = 침대에 수직으로 가까운 경계 속도; _n = 침대에서 정상적인 거리.
9. 시각화를 위해 계산된 경계 근처 전단 및 법선 응력 데이터를 소프트웨어(예: Tecplot)에 로드합니다.

결과

파이프라인 변위 추적 및 순간 속도 계산의 원시 이미지와 처리된 이미지 간의 비교의 예는 그림3에 나와 있습니다. 그림 3b에도시된 바와 같이, 원시 이미지의 시드 입자와 노이즈가 필터링되고 빛나는 파이프라인 가장자리가 유지되어 변위 시계열을 얻습니다. 그림 3c에서볼 수 있듯이 시드 입자, 파이프라인 가장자리 및 해저 표면 주위의 빛 산란/반사는 라플락시안 필터에 의해 필터링됩니다. 진동 파이프라인의 변위 시계열의 예는 그림4에 나와 있습니다. 파이프라인의 진동은 거의 정현파이며 진동 주파수와 진폭은 각각 0.3Hz 및 ~50mm입니다.

도 6은 t=1440분에서 의준평형 스큐 프로파일 및 진동

토론

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 따라 파이프라인의 바람직하지 않은 움직임은 비대칭 흐름 필드를 유도하고 진동 파이프 라인 주위에 구멍 형성을 수색 할 수 있습니다. 장치 효과 외에도 실험을 위한 파이프라인의 진동 주파수 및 진폭의 선택은 파이프라인 주위의 대칭 유동장을 유도하는 데에도 중요합니다. 사실, 정지한 물 조건에서, Lin et al.^31은 충동적으로 시작된 원형 실린더 뒤에 유동 재순환의 구조가 비차원 시간 T_D = t_DU...

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
카메라 제어 소프트웨어	Vision Research	Phantom PCC 2.6	카메라 제어, 이미지 데이터 수집 및 처리
카메라 렌즈	Nikon Chiyoda		Nikor  60mm, f=2.8 프라임 렌즈
연속파 레이저	베이징 Laserwave 광전자 기술 co., 주식 회사.		PIV 레이저 소스; Nd: YAG 레이저, 532nm; 공기 냉각
고속 카메라	Vision Research	Phantom Miro LAB 320	이미지 데이터 기록
레이저 시트 형성 광학	Thorlabs Inc		포인트 레이저를 얇은 레이저 시트로 변환
파이프라인 모델	ZONCEPZ SOLUTIONS		직경 35mm의 아크릴 실린더
파이프라인 진동 시스템	ZONCEPZ SOLUTIONS		절단 모터, 두 개의 연결 스프링 및 파이프라인 지지 프레임으로 구성됩니다.
PIV 계산 소프트웨어	AXESEA Engineering Technology Limited Co.	PISIOU	플로우 필드 및 파이프라인 변위를 얻기 위한 이미지 데이터 처리
PIV 파종 재료	Shimakyu		직경 10um의 알루미늄 분말
재순환 플룸	SZU ENGINEERING PTE LTD		유리 측면, 길이 11m, 너비 0.6m, 깊이 0.6m
Tri-pod	MANFROTTO	SKU MT190GOC4US 410	Camara 지원