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Engineering

流成像技术同时测量湍流和粒子运动学

doi: 10.3791/58036 Published: March 12, 2019

Summary

本文所述的技术提供了一种低成本和相对简单的方法来同时测量低颗粒浓度流动中的粒子运动学和湍流。利用粒子图像测速仪 (piv) 测量湍流, 并根据在重叠视场中使用高速摄像机获得的图像计算粒子运动学。

Abstract

科学和工程领域的许多问题涉及了解湍流中粒子的运动学, 如污染物、海洋微生物和海洋中的沉积物, 或流化床反应器和燃烧过程。工程系统。为了研究湍流对湍流中颗粒运动学的影响, 需要同时测量流动和粒子运动学。用于测量湍流或跟踪颗粒的非侵入性、光学流量测量技术是存在的, 但由于技术之间的干扰, 同时测量这两种技术可能具有挑战性。本文提出的方法为同时测量流量和粒子运动学提供了一种成本较低、相对简单的方法。利用粒子图像测速 (piv) 技术测量流量的横截面, 该技术在测量平面上提供了速度的两个分量。该技术利用脉冲激光对数码相机成像的种子流场进行照明。粒子运动学使用发光二极管 (led) 线灯同时成像, 该线光照亮与 piv 视场 (fov) 重叠的流量的平面横截面。线路光的功率足够低, 不会影响 piv 的测量, 但足够强大, 可以照亮使用高速相机成像的更大的感兴趣的粒子。通过检查每个高速图像的求和强度水平, 可以很容易地过滤包含 piv 技术中的激光脉冲的高速图像。通过使高速摄像机的帧速率与 piv 摄像机帧速率不相称, 可以最大限度地减少高速时间序列中的受污染帧数。该技术适用于主要为二维、所含颗粒的平均流量至少是 piv 播种示踪剂平均直径的 5倍, 且浓度较低。

Introduction

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在科学和工程领域都有大量的应用, 涉及湍流中粒子的行为, 例如大气中的气溶胶、工程系统中的污染物和沉积物以及海洋海洋中的微生物或沉积物1,2,3。在这种应用中, 通常需要了解粒子对湍流的响应, 这需要同时测量粒子运动学和流体动力学。

测量粒子运动的现有技术, 称为粒子跟踪 (pt), 用于跟踪单个粒子轨迹, 以及用于测量流量的粒子图像测速45 (piv) 的统计技术速度, 两者都采用非侵入性光学技术。使用这些非侵入性光学技术同时测量流动和粒子运动学的主要挑战是每种成像技术所需的单独照明, 这些照明不会干扰对方的测量精度 (例如,测量粒子运动学的光源不能在流体速度测量中起到重要噪声源的作用, 反之亦然)。这两组图像中的图像对比度需要足以获得可靠的结果。例如, pt 图像转换为黑白图像, 以便执行 blob 分析以确定粒子位置;因此, 对比度不足会导致粒子位置错误。piv 图像中对比度较差, 相当于信噪比较低, 会导致对流体速度的估计不准确。

本文介绍了一种相对较低的成本和简单的同时测量粒子运动学和流速的方法。通过使用大功率单色光发光二极管 (led) 线光, 其中线路指的是光孔径, 而双头高强度激光, 感兴趣的粒子和流场同时在同一区域成像。led 的高功率足以通过高速摄像机对 (跟踪) 粒子进行成像, 但不会影响 piv 图像, 因为从 piv 示踪剂散射的光强太低。当双头高强度激光照亮 piv 图像的流场时, 它发生在很短的时间间隔内, 这些图像在注册时很容易识别并从高速 pt 相机获得的时间序列中删除。通过不以彼此匹配的帧采集速率运行两个系统, 可以最大限度地减少高速图像 (用于粒子跟踪) 时间序列中记录的 piv 激光脉冲。在更高级的设置中, 可以在外部触发 pt 和 piv 摄像机, 延迟使用, 以确保不会发生这种情况。最后, 通过仔细考虑在 piv 视场 (fov) 范围内跟踪的粒子数量, 总体误差估计已经考虑到了这些跟踪粒子在 piv 图像相关分析中引入的任何错误,包括与审讯窗口内 piv 示踪剂尺寸分布不均匀有关的错误。绝大多数的 piv 播种示踪剂都跟随流动, 得出准确的流速估计。这些技术使粒子运动学和流场在二维平面上同时直接测量。

通过将其应用于确定湍流中的粒子沉降特性, 证明了这一技术, 类似于 yang、shy6和 jacobs 等人的研究.7. 颗粒沉降是沉积物输送的最后阶段, 一般由沉积物悬浮、输送和沉降组成。在以往大多数研究中, 处理了湍流中的粒子沉降问题, 粒子轨迹或湍流速度不是直接测量的, 而是理论上推断或建模的 8, 9,10.由于同时测量 611的实验局限性, 最常用的方法是使用理论和数值模型来研究粒子和湍流之间相互作用的细节。我们提出了一个粒子-湍流相互作用的案例研究在一个振荡的网格设施, 在那里我们研究粒子的沉降速度及其与湍流的耦合。为清楚起见, 我们将把被调查的粒子称为 "粒子", 将用于 piv 技术的播种粒子称为 "示踪剂";此外, 我们将把用于粒子轨迹高速成像的相机称为 "粒子跟踪"、"pt" 或 "高速" 相机, 它测量 "高速图像" 和用于 piv 方法的相机 "piv 相机",测量 "图像"。本文介绍的方法可在设施内预定义的兴趣领域同时测量粒子运动学和流体动力学。所获得的数据提供了粒子-湍流相互作用的二维描述。

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Protocol

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注: 所有人员都应接受第四类激光的安全使用和操作以及手部和电动工具的安全使用和操作方面的培训。

1. 实验设置

  1. piv 设置
    1. 设置双头激光和光学元件。
      1. 将激光放在光学板上。将激光相对于设施的底部 (如果希望垂直速度与重力加速度对齐, 则相对于地面) 进行水平调整, 并将激光束与要成像的二维平面的中心垂直对齐。
      2. 将圆柱形透镜固定在光学板上, 将其放置在激光束的路径上。镜头将把光束形成一个二维平面。成像的二维平面的大小将取决于镜头的焦距和与要研究的区域的距离。调整镜头和距离, 直到照明区域足够大, 适合特定应用。
      3. 将球面透镜放在圆柱形透镜和二维图像平面之间的光学板上。球面透镜和圆柱形透镜之间的距离和球面透镜的焦距将决定照明的二维平面 (光板) 的厚度。调整镜头的距离和焦距, 直到光板厚度约为 0.5-1 毫米。
    2. 定位并执行 piv 摄像机的初步校准。
      1. 将镜头连接到 piv 相机上, 以自由连续的模式打开 piv 相机, 并粗聚焦 piv 摄像机。调整 piv 摄像机的 f-stop, 使成像传感器能够接收到足够的光线;当使用房间的白光与基于激光的照明时, 这种 f-stop 设置可能会有所不同。
        1. 调整镜头和距离, 直到图像的大小足以观察感兴趣的区域。镜头的选择以及 piv 相机与光板之间的距离决定了 piv 相机图像的物理大小。理想情况下, 图像的大小应小于 (或类似) 1.1.1 中的光片设置的大小。
      2. 确保 piv 摄像机与光板垂直, 并粗调整高度, 使感兴趣的区域 (由光板边界定义–请参阅步骤 1.1.1) 位于 piv 摄像机的视场 (fov) 内。
      3. 相对于流动设施的底部 (或相对于地面的垂直速度与重力加速度对齐) 对 piv 摄像机进行水平调整。最重要的是 piv 相机要精确地垂直于光板, 因此应该对其进行彻底检查。
      4. 关闭 piv 摄像机并打开激光。放置校准目标, 并将其与光板的中心对齐, 然后关闭激光。
        注: 校准目标是一个二维板 (通常由金属制成的刚性目的), 包含多个标记 (例如,点或交叉), 在规则间隔的网格形成中对齐。盘子通常涂成黑色, 上面有白色的标记。标记之间的已知距离允许估计物理单位和像素之间的换算系数。
      5. 重新打开 piv 摄像机, 并优化 piv 摄像机在校准目标上的焦点。piv 摄像机的像素分辨率将决定该区域在空间中的解析程度;因此, 应加以考虑 (有关这些考虑的详细信息, 请参见步骤2.1.1 和 2.1.4)。
      6. 捕获一个图像。通过确保校准目标一行的高度是一致的, 以及校准目标列的水平位置是一致的, 确认 piv 摄像机是水平的。检查图像每个角落的校准标记的大小 (以像素为单位), 以评估应尽量减少的图像失真量。理想情况下, 四个角的校准标记大小的差异应为零;但不应超过1个像素。
    3. 在流中添加 piv 跟踪器。
      1. 选择合适的示踪剂, 这些示踪剂具有中性浮力 (与流体密度相似)、化学惰性、适当的尺寸和形状 (球体和小尺寸足以跟随流体), 并且相对于流体 12,13 具有较高的折射率.
        注: 在所介绍的以液体为水的案例研究中, 我们使用了平均直径为10μm、密度为 1.1 g/cc 的中空玻璃球体。
      2. 将 piv 示踪剂引入流程并运行设备 (振荡网格), 直到它们很好地混合在一起。逐步引入示踪剂, 并评估跟踪器内部的图像质量和跟踪器密度水平。
        注意: 跟踪器灰度强度和背景强度之间的大分离是最佳选择。
        1. 通过打开激光和在自由连续模式下采集图像来进行评估。示踪剂在图像中的浓度应该是密集的,但不是斑点 4,14。在选择浓度水平时考虑所需的相关窗口的大小, 因为建议在 piv 图像对中具有大约8-10 个清晰粒子对, 用于交叉相关分析4 (请参阅步骤 2.1.1)。
    4. 设置 piv 参数。piv 参数包括 piv 相机帧速率 (与激光双脉冲重复率相同)、图像对之间的计时 (即连续 () 激光脉冲之间的计时) 以及要收集的图像对数。在1.1.5 步骤的结果进行审查后, 可能需要对这些设置进行优化。
      1. 设置 piv 摄像机和激光 (帧速率) 的计时。它们确定采样速度矢量贴图的时间分辨率, 并且应尽可能高 (对 piv 摄像机、激光或硬盘空间的限制), 最高可达流量最小时间尺度的一半。
      2. 设置连续 piv 图像 (piv 图像对) 之间的时间。
        1. 根据设施中的平均流速和审讯窗口的大小, 设置连续 piv 图像之间的时间 (见 2.1.1)。在连续图像之间经过的时间内, 使跟踪器取代大约1.半次的审讯窗口大小。连续图像之间的时间也决定了两个激光脉冲之间的时间。
        2. 在 piv 相机的快门打开后, 预先定义了在短时间内触发的第一个脉冲。如果使用互相关联的 piv 相机, piv 相机会将图像存储在其缓冲内存中, 然后重新打开快门。
        3. 根据此处的时间设置触发第二个激光脉冲。一旦第二个脉冲触发, 相机的快门将再次关闭, 将这两个图像发送到帧采集器 (或机载 piv 相机内存)。
        4. 确定触发获取图像对的第一个图像的第一个脉冲与触发通过 piv 相机帧速率获取后续图像对的第一个图像的第一个脉冲之间的时间 (见 1.1.4.1)。
      3. 设置要收集的图像对的数量。应选择要收集的图像对的数量, 以确保统计流属性的收敛, 这取决于实验设置, 但通常在数百到数千个图像对的范围内。
    5. 测试 piv 设置。
      1. 将激光设置为两个激光头的外部触发模式, 并增加激光功率。房间完全变暗了。
      2. 在同步连续模式下启动数据收集几秒钟。
      3. 停止数据收集。
      4. 交叉关联收集的图像对 (见 2.1.1)。
        1. 如果通过信噪比的良好矢量百分比 (最高相关峰与第二高的相关峰之比--2.1.1) 不在90% 的上限范围内, 或者审讯窗口中的平均示踪位移为不大约0.25-0.5 的审讯窗口大小, 重复并验证第1.1 节中步骤的正确执行, 直到达到它。一旦达到这些值, 停止设施 (停止网格振荡)。
  2. 设置二维高速粒子跟踪
    1. 放置单色 led 线灯。
      1. 选择 led 线灯, 使其照亮被调查的粒子 (例如,沉积物颗粒) 具有较大的背散射强度 (粒子的折射率与流体的折射率差异较大)。它还应该能够连续照明, 或以可以与 pt 相机同步的速度进行照明。
      2. 最大限度地减少线光的厚度, 以理想地匹配 piv 光片厚度, 但厚度不得超过 piv 光板厚度的 10倍, 以减少由于平面外的颗粒运动而产生的任何模糊。
      3. 调整 led 线路指示灯的宽度, 使其与 piv fov 相匹配或包含。安装垂直于激光产生的光板的 led, 以便不存在光堵塞的问题 (例如,侧面的 piv 光板和底部的 led)。请参见图 1
      4. 对齐 led 线光源, 使 piv 光板厚度以 led 线光厚度为中心。仅调整 led 指示灯的位置, 以实现此对齐。实物存量核实灯片的移动将需要重复第1.1 节中的步骤。
    2. 定位并执行高速 pt 摄像机的初步校准。
      1. 将镜头连接到 pt 相机上, 以自由/连续 (live) 模式打开 pt 相机, 并粗聚焦 pt 相机。如果需要, 调整 pt 相机 f-stop, 以便 pt 相机的成像传感器接收到足够的光线;当使用房间的白光与基于 led 的照明时, 此 f-stop 设置可能会有所不同。镜头的选择以及相机与 led 线灯之间的距离决定了 pt 相机图像的物理大小。理想情况下, pt 相机 fov 将小于 (或类似) 由 led 照亮的区域的大小。
      2. 确保高速摄像机垂直于线路光线, 并粗略地调整高度, 使感兴趣的区域位于 pt 相机的 fov 范围内, 并包含 piv fov。
      3. 将 pt 摄像机相对于流动设施的底部 (或相对于地面, 如果希望垂直速度与重力加速度对齐) 进行水平。最重要的是, pt 相机要精确地垂直于被线路光照亮的平面, 所以应该彻底检查。
      4. 关闭 pt 摄像机, 打开线路指示灯, 并将校准目标与线路指示灯的中心对齐, 然后关闭线路指示灯。
      5. 重新打开 pt 摄像机, 并优化其对校准目标的关注。进一步细化镜头和距离, 直到图像的大小足以观察感兴趣的区域, 并包含实物存量核实 fov。
      6. 选择镜头和距离, 使高速 pt 相机 fov 大于 piv fov。这种安排是必要的, 以确保 piv 相机和高速 pt 相机不会物理上相互阻塞。
      7. 垂直排列 pt 和 piv 摄像机 (堆叠) 或相互偏移。它可以方便地对齐高速 pt fov 和 piv fov 的一个角落。pt 摄像机的像素分辨率将决定该区域在空间中的解析程度;因此, 它应该被考虑。物理单位和像素之间的转换因子决定了一个像素所覆盖的物理距离。粒子应在连续图像之间移位约3-10 像素, 如果这种位移太大 (或太小), 因为 fov 太小 (或太大) 或像素数太大 (或太小), 则粒子可能不会取代理想的像素图像之间的像素数 (另请参见 1.2.3.2)。
      8. 选择要调查的粒子。
        1. 使用比 piv 播种示踪剂大得多的感兴趣的粒子, 以便充分区分被调查的粒子和 piv 示踪剂。我们已经成功地使用了比 piv 示踪剂大约5倍的粒子, 并认为这是下限, 但极限可能取决于粒子折射率和光源。在高速摄像机图像中, 所研究的粒子应包含大约4-5 像素的面积。因此, 与 piv 图像相比, 所研究粒子的大小可以降低高速图像的像素分辨率。
        2. 重复步骤 1.2.2.1-1.2.2.5 实现此步骤所需。
      9. 获取校准目标的一个图像。通过确保校准目标一行的高度是一致的, 并且校准目标列上的水平位置是一致的, 确认 pt 摄像机是水平的。此外, 还要检查图像每个角落的校准标记的大小, 以评估图像失真量, 应将其最小化 (不超过1个像素)。
    3. 设置高速相机参数。高速摄像机参数包括 pt 相机的帧速率 (在本例中也设置曝光时间)、pt 相机分辨率 (全帧或成膜像素以增加帧速率或延长采集时间) 以及图像数量收集。
      1. 设置要收集的图像数 (采集时间长度)。收集的图像数量会影响测量的粒子轨迹数-采集时间越长, 可以测量的轨迹就越多。
      2. 设置高速 pt 相机的帧速率 (和曝光时间) 和分辨率。
        1. 避免将高速图像采集速率设置为与 piv 帧速率相同或倍数。根据流动中粒子的估计速度设置帧速率。粒子应取代1或2个以上的像素, 以避免两个连续图像中的粒子位置重叠的情况;但是, 较大的间隙 (& gt;10 像素) 将导致在连续图像中识别同一粒子的置信度降低, 从而导致粒子轨迹的损失 (见 2.2.4)。调整 pt 相机分辨率和帧速率, 以在此范围内实现粒子位移 (3-10 像素)。
    4. 测试高速摄像机设置。
      1. 打开 led 线路灯, 否则会使房间变暗。
      2. 运行该设施 (开始振荡的网格)。
      3. 在高速摄像机的 fov 中显示粒子后, 将粒子引入流动并捕获几个帧。覆盖连续帧, 并评估是否可以区分连续帧中的粒子。
        1. 检查高速相机 fov 中的粒子引入是否与 fov 有足够远的距离, 入口效应可以忽略不计, 粒子的密度是否足够稀疏, 以至于不经常发生粒子重叠的情况。高速图像 fov, 和粒子运动主要是在平面成像, 使粒子可被跟踪的眼睛在相机 FOV/PT 相机图像历史。
        2. 如果未获得这些结果, 则重复 1.2, 直到获得为止。一旦实现, 停止设施 (停止网格振荡)。
  3. 组合最终校准
    1. 将校准目标定位在 piv 和 pt 相机 fov 中, 并放置在 led 和 piv 光片中。高速 pt 摄像机和 piv 摄像机都可以看到校准目标。验证两个摄像机是否处于焦点状态。如果一个人不在焦点, 那么步骤1.1 和1.2 需要分别为 piv 相机和高速相机重复。
    2. 确保校准目标上至少存在一个由高速摄像机 fov 和 piv 摄像机 fov 都能看到的唯一标记。测量并表示这一独特标记在物理空间中的位置, 以便在图像之间进行空间配准。
    3. 通过高速 pt 摄像机捕获并保存校准目标的一张图像, 校准高速摄像机。用同样的方式校准 piv 相机。
    4. 从流体中取出校准目标。
  4. 数据采集
    1. 运行设施 (振荡网格), 直到它达到稳定状态 (~ 20分钟)。
    2. 通过使房间变暗并打开 led 灯来设置照明条件。将颗粒添加到流体中。
    3. 当第一个粒子出现在高速 pt 相机 fov 中 (在实时模式下) 时, 同步启动两个系统的图像采集。
    4. 从 ram 中下载高速图像以用于高速 pt 摄像机, 并保存由 piv 摄像机获得的图像。
    5. 停止设施 (停止电网振荡)。

2. 图像分析

注意: 有许多软件包可用于执行 piv 和 pt 图像分析--包括商业软件和免费软件。对于 piv 分析, 免费软件代码为openpiv (http://www.openpiv.net/) 和matpiv (http://folk.uio.no/jks/matpiv/index2.html)。商业公司也出售 piv 分析软件。在 pt 分析中, 三维和二维中都存在许多粒子跟踪代码, 如粒子跟踪器(https://omictools.com/particle-tracker-tool);在这里可以找到各种软件平台的完整列表: https://omictools.com/particle-tracking-category 或 http://tacaswell.github.io/tracking/html/。大多数分析包 (如 matlab) 都内置了内置的工具, 使实现自己的跟踪代码相对容易。对于本研究的结果, 使用了 openpivtsi 洞察matlab定制跟踪代码。

  1. 分析 piv 图像
    1. 将每个图像划分为一个审讯窗口网格 (例如, 64x64 像素2 , 重叠 50%), 每个窗口的平均流速通过交叉关联两个连续的 piv 图像 (piv 图像对) 计算为在 piv 设置中, 1.1.4.2 部分中讨论。
      注意: 每个窗口中的峰值相关性与窗口中心之间的距离定义了该窗口中的平均跟踪器位移。一旦校准, 这种位移除以连续 piv 图像之间的时间 (piv 图像对-请参阅步骤 1.1.4.2) 产生每个位置的速度的两个平面内分量估计4。总体来说, 它被称为速度矢量映射。审讯窗口的大小决定了 piv 分析产生的流场的分辨率, 因为此距离的一半是计算出的速度矢量间距。此间距与像素到物理单位的转换因子一起设置测量流场的分辨率。此外, 为了获得较低数量的错误向量 (见 2.1.2), 每个窗口中必须有足够数量的跟踪器 (至少8-10 示踪剂), 并且它们的解散次数不得超过窗口大小的到一半。
    2. 筛选相互关联的结果, 从速度矢量映射中删除虚假结果。
      1. 应用信噪比 (snr) 滤波器。通常使用要求为1.5 及以上的比率 (此数字可能会根据特定的实验条件而更改)。
        1. 将信噪比设置为讯问窗口中第一和第二最高相关峰值之间的比率, 或特定审讯窗口上第一和平均相关性之间的比率。优化每组实验的信噪比。此信噪比检查失败的向量数量不应超过10%。
      2. 使用全局筛选器筛选剩余的错误向量 (步骤2.1.2.2 和2.1.2.3 之间不超过 5%), 该筛选器将每个单独的速度矢量与速度映射平均值正负三个标准偏差的地图速度进行比较, 并消除在此范围之外的速度。
      3. 使用局部滤波器筛选剩余的错误向量 (步骤2.1.2.2 和2.1.2.3 之间不超过 5%), 该筛选器将每个单独的速度矢量与周围速度矢量附近的中值速度 (通常为 5 x 5) 进行比较。
        注意: 中值的使用和确定邻域大小可能会根据特定的实验条件而变化。
    3. 使用来自周围邻域向量的信息 (通常大小为 5 x 5), 用插值向量 (或邻域中值) 替换步骤2.1.2 中发现的错误向量。
    4. 确定距离到像素的转换率。使用在步骤1.3.3 中成像的校准目标上的标记之间的距离, 检查多少像素转换为特定距离。
    5. 校准向量。使用步骤2.1.4 中的此转换因子将2.1.1 步骤计算的向量转换为物理单位, 以及步骤1.1.4.2 中设置的图像对之间的时间;以像素为单位将位移转换为物理单位的速度。
  2. 分析高速图像
    1. 从 piv 激光照亮流量的高速图像时间序列中删除任何帧。
      1. 为获得的每个帧的强度值求和。piv 激光闪烁的帧的求和强度远远大于图像中没有 piv 激光的帧。根据求和强度的阈值, 从时间序列中删除求和强度大于阈值的任何图像。有关最大限度地减少发生这种情况的帧数量的指导, 请参阅1.2.3.2 部分。
    2. 使用阈值将剩余灰度图像转换为二进制图像。在这种情况下, 我们使用大津的方法来确定将粒子转换为白色的阈值, 将背景转换为黑色的阈值。
    3. 对每个图像执行 blob 分析。
      1. 识别黑白图像中的连接区域 (以下简称对象)。通常使用8像素的连接。
      2. 删除面积 (即图像中对象消耗的像素数) 比图像中的典型粒径 (通常在3像素左右) 小得多的任何对象。
    4. 计算粒子轨迹。
      1. 标识第一个图像中所有 (剩余) 对象的质心。
      2. 对于检测到的每个对象, 通过在上一个图像中质心附近的区域中搜索同一对象的后续图像进行搜索。如果在搜索窗口中只找到一个 particle/object 对象, 则继续该轨迹, 并在该图像中记录质心的位置;否则, 终止轨迹。
        注意: 搜索区域过大可能会导致后续图像中粒子的不正确标识, 因此搜索区域应尽可能受约束, 而不会导致结果出现偏差。如果后续框架中的对象位置经常位于搜索窗口的最大范围内, 则搜索窗口不够大。
      3. 重复步骤 2.2.4.2, 直到在后续图像中找不到对象。发生这种情况时, 轨迹被视为终止。
        注意: 如果大多数粒子轨道始终较短 (例如,小于5帧), 则此结果可能表明存在显著的三维运动, 并且此方法不合适。作为经验法则, 粒子轨迹至少应该是粒子跟踪 fov14的 a;但特定轨道长度的必要性可能因应用而异。
      4. 对尚未从第1帧跟踪的任何对象重复步骤 2.2.4.1-2.2.4.3 从第二个帧开始。对所有可能的启动帧重复此过程。其结果将是在整个实验过程中的粒子轨迹库。

3. 分析

  1. 从用于 pt 的高速图像中获得的位置轨迹计算粒子速度和加速度。
    1. 区分在2.2 中服从的粒子轨迹 (基于步骤1.2.3.2 中的帧速率集) 来计算每个方向的速度。这种时间分化导致粒子的拉格朗日速度估计为单位时间像素。
      注意: 只有在需要粒子速度信息时, 才需要执行此步骤。
    2. 通过将速度从单位时间的像素转换为单位时间的距离来校准速度。通过检查在步进1.3.3 中成像的校准目标上标记之间的距离, 可以获得转换因子 (每个像素的距离)。
  2. 在 piv 矢量图上执行雷诺分解以计算湍流量。
    1. 计算从步骤2.1 获得的实物存量核实矢量图中在每个位置收集的所有 piv 速度矢量图的集合平均值。
    2. 通过从每个地图中的瞬时速度减去3.2.1 计算的这些平均值来执行雷诺分解, 以获得湍流速度波动的时间序列。
    3. 感兴趣的计算统计, 例如湍流速度根均方 (rms)。或者, 可以在轨迹内精确的粒子位置上检测湍流波动。

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Representative Results

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实验装置的示意图如图 1所示。该图显示了光板 (led 和激光) 的排列、fov 中的重叠以及 fov 相对于振荡栅格和罐壁的位置。如协议部分所述, 湍流和粒子同时测量。图 2显示了与样本粒子轨迹一起测量瞬时速度和涡度的示例结果。在计算湍流波动的 rms 的基础上, 对 piv 分析的结果进行了评价。对于这种振荡的网格设施, 对于两个速度分量 7, 15, rms 速度波动在 pivfov 上的空间平均值应随网格频率的增加而增加。如果未获得此结果, 则网格设施、piv 设置或 piv 分析包含错误, 应重复。图 3给出了不同网格频率的 rms 速度波动的垂直分布的一个例子, 其中显示 rms 湍流波动随网格频率的增加而增加。

通过检查从粒子轨迹获得的速度分布来评估粒子轨迹, 如图 4所示。这些分布应该近似地高斯分布。如果不是, 那么根据具体的流动条件, 高速图像的获取可能会出现问题, 高速图像的分析也可能存在问题, 或者粒子轨迹数量不足。在这种特殊的应用中, 该方法还可以通过与 dietrich 16 曲线的停滞水进行比较, 实现对轨迹结果的验证。使用此处概述的粒子的相同程序在静水中进行轨迹计算, 应产生与这些经验曲线大致一致的沉降速度, 如图 5所示, 其中停滞流的结果条件显示与 dietrich16曲线的一致性。图 5还表明, 如 jacobs中所述, 粒子在湍流中的沉降速度往往会提高。7

Figure 1
图1:实验装置的原理图描述, 包括网格湍流罐、粒子图像测速装置 (使用 ccd (piv) 摄像机和激光) 和二维高速成像粒子跟踪设置 (使用 cmos (pt) 摄像机和 led 灯).原理图上的尺寸以厘米为单位。这个数字是根据 jacobs 等人所示的数字修改的.7.请点击这里查看此图的较大版本.

Figure 2
图 2: 速度分布和轨迹。(a)以颜色为特征的瞬时涡度时, 以像素覆盖的向量为代表的瞬时流体速度分布的例子。左下角的红色刻度向量代表500像素/ . (b)在 5 hz 网格振荡时平均直径为261μm 的粒子的延时 (超过 30个 pt 图像) 轨迹的一个例子。这一数字的 b 组已从 jacobs 等人的情况中修改.7.请点击这里查看此图的较大版本.

Figure 3
图 3: (a) 水平和 (b) 所有网格频率的垂直湍流波动的 rms 的水平平均垂直剖面 (参见图例).湍流 rms 速度随网格频率的增加而增加。rms 值基于在所有位置计算的500张矢量图, 然后在每个垂直位置的所有水平位置 (50点) 进行平均, 以获得所示的垂直剖面。这个数字是根据 jacobs 等人所示的数字修改的.7.请点击这里查看此图的较大版本.

Figure 4
图 4: 粒子在停滞的水和湍流条件下测量的水平和垂直速度的直方图 (见字幕) 为 (a, 左两个面板) 一个自然 (不规则形状的二个小组) 一个自然 (不规则地形状) 沙子微粒以261μm 平均直径和 (b, 右二板) 平均直径为71微米的球形合成颗粒.子图中的线条与直方图相适应。这个数字是根据 jacobs 等人所示的数字修改的.7.请点击这里查看此图的较大版本.

Figure 5
图 5: 在停滞和湍流条件下的速度与几种不同类型粒子的粒径的变化.如图例所示, 这些颜色代表了不同的沉积物类型: 合成颗粒或制造的颗粒、几种工业砂类型 (120、100、35) 和 myrtle 海滩当地海滩的沙子, sc-see jacobs 等人中的表1。7更多详情。符号 (包括填充圆) 表示图例中表示为网格频率的流动条件, 其中停滞指的是零频率。随着网格频率的增加, rms 湍流速度波动增大。针对几种不同形状的因素, 给出了 dietrich16在死水中颗粒沉降速度的经验曲线。这个数字是根据 jacobs 等人所示的数字修改的.7.请点击这里查看此图的较大版本.

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Discussion

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本文所描述的方法相对便宜, 为同时测量粒子轨迹和湍流以检验流动对粒子运动学的影响提供了一种简单的方法。值得一提的是, 强烈三维的流动或粒子运动并不适合这种技术。平面外运动将导致二维跟踪和 piv 分析中的错误17 , 应尽量减少。此外, 该方法要求跟踪粒子的浓度相对较低 (每张 pt 图像的粒重比数个)。为了最大限度地保证在连续的图像中跟踪相同的粒子, 此限制非常重要。如果 pt 相机的 fov 中同时存在过多的粒子, 则可能会出现轨迹计算和轨迹提前终止的不准确, 以及 piv 图像分析中的误差增加。因此, 与颗粒絮凝相关的问题对于这种技术的研究来说将是一个挑战, 因为通常需要大量的颗粒浓度。最后, 此技术最适合跟踪较大的颗粒 (& gt;50 微米)。piv 示踪剂 (~ 10μm) 必须与被跟踪的颗粒充分分离。建议的系数至少为5。

粒子跟踪协议中最关键的步骤是校准步骤、帧速率的选择、图像中的粒子浓度以及确保高速图像中的高信噪比。blob 分析需要将灰度图像转换为黑白图像, 在此基础上计算粒子轨迹。如果高速图像中的对比度如此之大, 这种转换是困难的, 那么轨道上的错误很可能是因为粒子的识别会有不确定性。颗粒位移不足、帧之间的位移过大或颗粒过多可能导致粒子轨迹和/或早期终止粒子轨迹的错误。对于 piv, 校准图像大小、设置图像对之间的时间、正确选择跟踪器以及 piv 摄像机与激光之间的详细对齐是确保在 piv 相关分析中取得良好结果的最重要步骤, 这是获得有关湍流的准确统计数据的关键。

在这里, 我们展示了该技术的结果, 将其应用于检测不同湍流条件下不同类型和大小的沉积物颗粒的沉降速度。结果表明, 粒子沉降速度 (以及水平速度) 的几乎高斯分布, 其中均值被认为是该粒子在不同条件下的典型沉降速度。湍流速度波动的 rms 显示随网格频率的增加而增加, 如预期的7,15 , 并且在 fov 垂直高度上近似均匀 (除了一个低湍流情况-2 hz 网格频率, 见图3).这些结果表明, 同时测量粒子和流场是成功的。它们还表明, 随着湍流7的增加, 沉降速度增大,这与湍流11中粒子沉降行为的 "快速跟踪" 理论是一致的。

本文所采用的方法是解决粒子-湍流相互作用的科学问题的一个例子;该方法可用于其他研究学科和应用。除了在不同的流动条件下检查粒子行为的特定方面的趋势外, 在特定情况下沿粒子轨迹及时检查流速也是可行的。流速信息与粒子轨迹数据的集成取决于所研究的具体问题, 并为大量应用提供了有关流中粒子运动学的潜在信息。总之, 该技术提供了一种低成本的解决方案, 可同时测量与流体流动与自然或人为颗粒相互作用的许多应用中的粒子轨迹和湍流。

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Disclosures

作者没有什么可透露的。

Acknowledgments

这项工作的部分内容得到了 ii-vi 基金会和南卡罗来纳州海岸专业增强赠款的支持。我们还要感谢科琳·雅各布斯、马里克·詹德拉斯克和威廉·梅钱特在实验设置方面的帮助。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Optical lenses CVI LASER OPTICS Y2-1025-45, RCC-25.0-15.0-12.7-C, PLCC-25.4-515.1-UV Other optics companies are acceptable. Spherical and cyclindrical lenses for generating PIV light sheet.
Camera lens for PIV Nikon Nikkor 105mm f/2D Other camera lens companies are acceptable. Camera lens for PIV imaging.
Camera lens for high-speed Nikon Nikkor 50mm f/1.8D Other camera lens companies are acceptable. Camera lens for high-speed imaging.
Dual-head pulsed laser Quantel EverGreen: 532nm, 70mJ@15Hz Other laser companies are acceptable. Dual-head Pulsed-laser for PIV: Nd:YAG
LED line light Gardasoft Vision, Ltd. VLX2 LED Line Lighting - Green - GAR-VLX2-250-LWD-G-T04 Other companies are acceptable. Line light for LED.
PIV seeding particles/tracers Potters Industries SPHERICAL Hollow Glass Spheres: 11 mm average diameter Other companies are acceptable. PIV seeding particles
CCD cross-correlation camera TSI, Inc. POWERVIEW 11M: CCD, Double-exposure, 4008x2672 pixels @ 4.2 Hz with 12bit dynmic range Other companies are acceptable. Double-exposurem, CCD camera for PIV imaging.
High-speed camera Photron FASTCAM SA3; Model 60K: 1024x1024 pixels @ 1kHz Other companies are acceptable. CMOS camera for high speed imaging.
Synchronizer TSI, Inc. LASERPULSE SYNCHRONIZER 610036 Other companies are acceptable. Synchronize the acquisition of the PIV camera and laser.
Calibration target TSI, Inc. Other companies are acceptable. Precision target for image calibration.

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References

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流成像技术同时测量湍流和粒子运动学
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Hackett, E. E., Gurka, R. Simultaneous Measurement of Turbulence and Particle Kinematics Using Flow Imaging Techniques. J. Vis. Exp. (145), e58036, doi:10.3791/58036 (2019).More

Hackett, E. E., Gurka, R. Simultaneous Measurement of Turbulence and Particle Kinematics Using Flow Imaging Techniques. J. Vis. Exp. (145), e58036, doi:10.3791/58036 (2019).

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