автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Алгоритмы и программные средства обработки информации для измерительных систем оптической диагностики двухфазных потоков

005003190

гГ

Ахметбеков Ербол Калкенович

АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ОПТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ДВУХФАЗНЫХ

ПОТОКОВ

05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

- 1 ДЕН 2011

Новосибирск - 2011

005003190

Работа выполнена в Учреждении РАН Институте теплофизики им. С. С. Кутателадзе Сибирского отделения РАН

Научный руководитель доктор физико-математических наук

Маркович Дмитрий Маркович

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Нежевенко Евгений Семенович

кандидат физико-математических наук Мурзин Федор Александрович

Ведущая организация Институт теоретической и прикладной

механики им. С. А. Христиановича СО РАН

Защита состоится <И£» декабря 2011 года в ->5''оО часов на заседании диссертационного совета Д 003.005.01 в Учреждении РАН Институте автоматики и электрометрии СО РАН, по адресу: 630090, Новосибирск, проспект Академика Коптюга, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Учреждения РАН Института автоматики и электрометрии СО РАН.

Автореферат разослан «{]_» ноября 2011 г.

Ученый секретарь / /"

диссертационного совета //...

д.ф-м.н. ..............? Насыров К. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Развитие нефтегазового и аэрокосмического комплексов, энергетики и атомной промышленности связано с решением широкого спектра практических и фундаментальных задач по моделированию нестационарных турбулентных многофазных потоков. Современные методы исследования течении предполагают применение методов математического моделирования, основанные на результатах натурного наблюдении. К возможным объектам исследования можно отнести обтекаемые аппараты: самолеты, гидрокостюмы, снаряды и т.д.; узлы гидропроводов; форсунки горелочных устройств; расходомеры и т.д.

Для проведения фундаментальных исследований потоков требуется развивать высокоточные экспериментальные подходы наряду с методами математического моделирования и вычислительного эксперимента. Полученные детальные экспериментальные данные позволят верифицировать результаты численного моделирования, а также развивать новые комплексные математические модели для описания сложных однофазных и многофазных турбулентных течений. Развитие современных экспериментальных методов исследования сопряжено с необходимостью анализа все больших объемов первичных данных. Информационное обеспечение экспериментального метода, включая хранение и визуализацию данных, а также обработку данных современными алгоритмами, становится одним из важных составляющих современных исследований.

Для диагностики нестационарных потоков, а также для получения информации о пространственно-временных корреляциях, необходимо измерение мгновенных характеристик потока одновременно в массиве точек. Наиболее перспективный класс оптических методов измерения основывается на количественной визуализации течения при помощи лазерного ножа. Для измерения поля скорости подобным способом в прозрачную среду помещаются светоотражающие частицы малого размера. Камера, расположенная перпендикулярно лазерному ножу, регистрирует отраженный от поверхности частиц свет па сенсор камеры. Компьютерный анализ пары мгновенных изображений частиц, полученных таким образом и зарегистрированных с малым промежутком времени между кадрами, позволяет рассчитать смещения частиц за время между кадрами. Результатом такой обработки является поле скорости в плоскости, освещенной лазерным ножом. Корреляционная обработка изображений частиц называется Particle Image Velocimetry (PIV). Исходные изображения разбиваются па прямоугольные элементарные области, для каждой из которых рассчитывается поле кросс-корреляции изображений па нервом и втором кадрах. Положение пика на корреляционной плоскости соответствует наиболее вероятному смещению частиц за время между кадрами. В результате получается поле скорости с векторами в узлах сетки. Другой класс алгоритмов основывается на слежении за каждототдельной частицей (Particle Tracking Velocimetry - PTV). Слежение подразумевает распознавание образов частиц и применение процедуры поиска пары образов одной и той же частицы на двух кадрах. Таким образом, каждой частице на изображении сопоставляется свой рассчитанный вектор скорости. Алгоритмы слежения за частицами, в отличие от методов корреляционного анализа, обладают высоким пространственным разрешением и применимы к потокам с неоднородным засевом. В то же время применение алгоритмов слежения ограничено в

связи с малой точностью определения смешений частиц и большим количеством неверных векторов для нерегулярных данных.

Изучение гидродинамики пузырьковых потоков остается актуальной задачей в связи с малым количеством экспериментальных методик, позволяющих получать надежные данные, в особенности для нестационарных течений. Существующие методы исследования не позволяют получать информацию о взаимодействии фаз. В частности, совместные (газ-жидкость) статистические моменты пульсаций скорости и газосодержания необходимы для замыкания математических моделей многофазных течений.

Измерительные системы (ИС) на основе методов количественной лазерной визуализации получили широкое распространение благодаря своим уникальным свойствам, таким как бесконтактность и возможность получения мгновенного распределения характеристик. За последние два десятилетия были созданы методы, позволяющие измерять: скорость в плоскости и в объеме, поля температур и концентраций, дисперсный состав, карту толщин в пленочных течениях и др. Однако постоянное увеличение производительности вычислительной техники и цифровых регистрирующих систем требует совершенствования существующих и создания новых алгоритмов для обработки и анализа информации, получаемой в физическом эксперименте, и создание на этой основе конкурентоспособных отечественных измерительных систем нового поколения.

Целыо диссертационной работы является разработка современных высокоточных алгоритмов и программных средств обработки данных, полученных в ходе эксперимента по диагностике одно- и двухфазных потоков с применением методов количественной лазерной визуализации. Задачи исследований:

• разработка и реализация алгоритмов обработки экспериментальных изображений, полученных методами количественной лазерной визуализации, для расчета двумерных полей скорости в сечении потока путем слежения за частицами в потоках однофазных и двухфазных сред;

• создание алгоритмических подходов распознавания образов частиц дисперсной фазы в пузырьковых потоках и статистической обработки данных;

• разработка программного комплекса в рамках созданной измерительной системы для управления и автоматизации процесса проведения гидрогазодинамического эксперимента, хранения и обработки данных.

Методы исследования. Для достижения указанных целей использовались методы математического моделирования и вычислительного эксперимента, математическая статистика и математический анализ, цифровая обработка изображений, элементы теории алгоритмов, объектно-ориентированный анализ и дизайн ПО, компонентно-ориентированное программирование и др. Научная новизна:

• Для методов определения полей скорости по анализу смещения частиц (слежения за частицами) предложен новый алгоритм отсева неверных векторов на основе фильтра скользящего среднего в применении к нерегулярным данным. Проведено детальное исследование влияния корреляционной коррекции вектора смешения на точность и пространственное разрешение метода слежения за частицей.

• Предложен способ использования предварительно рассчитанного поля скорости для улучшения точности релаксационного алгоритма слежения за частицами.

• Разработаны подходы для анализа PIV изображений при диагностике потоков с гнперзвуковыми скоростями в условиях естественного засева. Впервые рассчитаны поля скорости в гиперзвуковой импульсной аэродинамической трубе ИТ-302.

• Предложен корреляционный алгоритм для идентификации образов пузырей, полученных методом PFBI (Planar Fluorescence for Bubble Imaging) с применением оптимизационных схем. Предложен и реализован алгоритм слежения за пузырями на основе критерия корреляционного подобия с применением корреляционной коррекции вектора смещения. Предложен способ расчета статистических характеристик в двухфазном потоке. Впервые получены взаимные корреляции пульсаций компонент скорости газовой и жидкой фаз в свободной газонасышенной струе.

Достоверность работы созданных алгоритмов подтверждена оценкой величины погрешности измерений, постановкой вычислительных экспериментов, сравнением рассчитанных данных с экспериментальными и теоретическими результатами других авторов.

Практическая ценность. В составе коллектива создан первый отечественный измерительный комплекс для исследования потоков методами цифровой трас-серпой визуализации. Измерительный комплекс внедрен в ряде институтов РАН и университетах России (ИТПМ СО РАН; ОИВТ РАН; ИСЭМ СО РАН; ИМСС УрО РАН; ИТ СО РАН; ЦАГИ(г. Жуковский); Казанский НЦ ПЭ РАН; СПбГУ; КГТУ(КАИ); СПбГПУ; ПГУ; МЭИ; ВНИИПО МЧС России) для проведения исследований в области аэро- и гидродинамики.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на 7th International Symposium on Particle Image Velocimetry (Рим, Италия, 2007 г.), 13th International Symposium on Flow Visualization (Ницца, Франция, 2007 г.), 9-й и 10-й международных научно-технических конференциях "Оптические методы исследования потоков" (Москва, 2007 г., 2009 г.), 14th Workshop on Transport Phenomena In Two-Phase Flow (Bansko, Bulgaria, 2010 г.), Всероссийской школе-семнпаре молодых ученых "Физика неравновесных процессов в энергетике и наноиндуст-рии" (Новосибирск, 2007 г.), Всероссийской молодёжной конференции "Устойчивость и турбулентность течений гомогенных и гетерогенных жидкостей" (Новосибирск, 2008 г.), Конференции молодых ученых «Актуальные вопросы теплофизики и физической гидрогазодинамики» (Новосибирск, 2008 г.) XLII, XLIII, XLIV и XLV Международных научных студенческих конференциях "Студент и научно-технический прогресс" (Новосибирск, 2004 г., 2005 г., 2006 г., 2007 г.), а также на различных научных семинарах и совещаниях.

Публикации. Соискатель имеет 21 опубликованную работу, в том числе по теме диссертации 21, работ, опубликованных в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией, 5.

Лнчнын вклад автора. Автором были сформулированы технические требования к создаваемому измерительному комплексу, осуществлена реализа-

ция программного обеспечения для автоматизации процессов проведения эксперимента, сбора, хранения, визуализации и обработки данных, реализация модулей управления оборудованием. Автором были предложены и реализованы алгоритмы построения поля скорости путем слежения за частицей и алгоритмы для анализа картин пузырькового течения, а также выполнены тесты, отраженные в диссертации. Представление совместных материалов согласовано с соавторами.

Основные положения, выносимые на защиту:

• Отсев неверных векторов для нерегулярного поля скорости, основанный на сравнении текущего вектора с наиболее отличным от среднего в некотором окружении, в котором вклад векторов учитывается с гауссовым весом, сохраняет высокое пространственное разрешение методов слежения.

• Применение корреляционной коррекции вектора смещения позволяет в несколько раз уменьшить ошибку оценки смещения без потери пространственного разрешения методов слежения.

• Идентификация фокусированных образов пузырей из изображений, полученных методом лазерно-индуцнрованной флуоресценции для пузырьковых потоков, основанная на расчете полей корреляций изображения с предварительно сгенерированными масками в виде колец, позволяет распознавать перекрывающиеся образы пузырей различного диаметра. Применение схемы субдискретизации рассчитываемого поля, а также схемы разрежения изображения маски снижает время идентификации образов пузырей в десятки раз.

• Совместное использование метода слежения за пузырями на основе критерия корреляционного подобия и метода корреляционной коррекции вектора смещения повышает точность определения векторов смещения пузырей.

• Расчет совместной математической статистики полей скорости газовой и жидкой фаз и локального газосодержания, когда учитывается объемное включение каждой из фаз, дает возможность рассчитать смешанные (газ-жидкость) статистические моменты высокого порядка.

Структура и оПъсм диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографического списка. Работа изложена на 135 страницах, иллюстрирована 53 рисунками и содержит список литературы из 94 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы актуальность темы, сформулированы цели исследований, отмечена научная новизна и практическая ценность работы, приведены основные положения, выносимые на защиту, и кратко описана структура диссертации.

В первой главе приведен обзор экспериментальных и алгоритмических подходов к исследованию однофазных и многофазных потоков оптическими методами. В обзоре представлена краткая история развития методов количественной визуализации, начиная с применения «стробоскопической визуализации» в начале 60-х годов, в том числе в ИТ СО РАН, и заканчивая современными методами цифровой трассерной визуализации (рис. 1). Приведен обзор литературы, связанный с развитием методов Р1У и РТУ и подходов к компьютерной обработке первичных данных. Отдельный параграф главы посвящен обзору подходов к исследованию пузырьковых потоков

ассеры

Рис. 1 Схема метода цифровой трассерной визуализации

оптическими методами и распознаванию образов частиц днсперспой фазы (пузырей). В главе также дано описание современных систем оптической диагностики потоков, алгоритмов и программного обеспечения для методов цифровой трассерной визуализации.

Во второй главе рассматриваются алгоритмы определения поля скорости путем слежения за частицами. Подробно описываются все этапы обработки изображений частиц, включая алгоритм идентификации частиц, алгоритм слежения за частицами и алгоритмы отсева неверных векторов. Приводятся основные недостатки методов слежения и способ решения этих проблем, который заключается в совмещении методов слежения и корреляционного анализа изображений частиц. Тестирование предложенных и разработанных алгоритмов проводилось в ходе вычислительного эксперимента, который заключался в обработке синтетических изображений для оценки различных свойств разработанных алгоритмов. Сравнительное тестирование результатов метода слежения (РТУ), метода слежения с корреляционной коррекцией (РТУ с коррекцией) и корреляционного анализа (Р1У) проводилось на экспериментальных данных по изучению турбулентной осесимметричной импактнон струи.

Схема стандартного метода слежения за частицами, использующего два последовательных кадра, предполагает определение положений центров частиц на изображениях, слежение за частицами (поиск образов одной и той же частицы па двух кадрах) и отсев векторов, неверно определенных на этапе слежения. Статистический анализ ансамбля данных завершает обработку. Схема метода РТУ с коррекцией предусматривает дополнительный шаг - корреляционную коррекцию векторов смешения, которая применяется после этапа слежения за частицами.

Для определения положения центров частиц использовался алгоритм корреляции с гауссовой маской (Е1оЬ, и др., 1998). Алгоритм способен с большой точностью различать несколько частиц, образы которых частично перекрываются.

Для поиска пар частиц использовался релаксационный алгоритм, описанный в (Ваек, и др., 1996), который основывается на оценке вероятности возможных пар, исходя из условия локальной гладкости потока. Набор опрашиваемых на втором кадре пар для каждой частицы на первом кадре ограничивается значением максимально возможного перемещения. Значения вероятностей всех исходов изначально задаются одинаковыми. В случае, если соседние объекты для рассматриваемой частицы обнаруживают схожее смещение, вероятность таких событий дает вклад в рассматриваемое событие.

В работе был предложен способ использования предварительно рассчитанных данных для их уточнения при помощи релаксационного РТУ. В качестве предварительных данных может служить поле, рассчитанное методом Р1У или

PTV. Это позволяет уменьшить количество частиц-кандидатов и приводит к ускорению процедуры слежения и уменьшению количества неверных векторов. Набор кандидатов для частицы из первого кадра проводится таким образом, чтобы соответствующие смещения не отличались от предсказываемого больше чем на вектор определенной длины. Величина такого отличия зависит от длины интерполированного вектора, но не может быть меньше и больше определенных порогов. Таким образом, реализуется адаптивный механизм, когда для небольшого смещения область поиска уменьшается, что ведет к уменьшению количества неверных векторов.

Применение традиционных алгоритмов слежения приводит к эффекту группировки значений координат частиц у целых чисел (peak-locking). Данный эффект проявляется в неестественных выбросах у целых значений при построении распределения плотности вероятности одной из компонент скорости (Stanislas, и др., 2008). Использование метода Individual Particle Correlation (IPC) (Theunissen, и др., 2004) позволяет уменьшить влияние эффекта peak-locking. Суть метода заключается в применении корреляционной коррекции к отдельным изображениям частиц для уточнения векторов смещения. Итерационное уточнение смещения позволяет довести значение ошибки до сотых долей пикселя для синтетических данных.

Автоматическая обработка изображений неизбежно приводит к появлению ошибочных векторов смещения. Такие векторы могут появиться из-за низкого качества изображения частиц, наличия больших градиентов скорости, существенных значений перпендикулярной плоскости лазерного ножа компоненты скорости и других эффектов. Поиск и удаление таких векторов до последующей обработки является важным шагом, так как они существенно влияют на расчет старших статистических моментов в турбулентных течениях (Heinz, и др., 2004).

Оригинальный алгоритм скользящего среднего для отсева неверных векторов из поля скорости на регулярной сетке, основывается на предположении о локальной гладкости векторного поля. Значение каждого вектора сравнивается со значением соседних векторов. Вектор v{x,y~) рассматривается как ошибочный, если выполняется следующее соотношение: |v(x,y) —v(x,y)\ < к, где v(x,y) -вектор средней локальной скорости, рассчитанный по соседним векторам. Пороговое значение к рассчитывается как: к = а ■ max^j,)|v(x,y) - v(x,y)\, где 0 < а < 1 (Host-Masden, и др., 1994).

Сложность, связанная с применением алгоритма скользящего среднего к нерегулярным данным, состоит в подборе оптимального размера области осреднения такого, чтобы гарантированно находились векторы и при этом не снижалось пространственное разрешение метода. Было предложено рассматривать большую область с учетом весовой функции по Гауссу. Таким образом, оригинальные выражения были преобразованы в следующий вид: |v(r0) — v(r0)| < к, где средняя локальная скорость рассчитывается с учетом веса v(r0) = (SnsN(ro)Vnwn(r0))/(2:„eN(ro)wn(i"0)). а вес является функцией Гаусса wn(r0) = ехр (~Г° Значение коэффициента рассчитывается по множеству N(r0) векторов из области осреднения к = а • maxneN(ro)|vn — v(r0)|.

Описанный алгоритм может быть применен итерационно. Каждая итерация удаляет векторы, наиболее отличные от среднего, рассчитанного с применением весовой функции даже в том случае, когда величина отличия мала. Дополнительные, абсолютная и относительная нижние границы, призваны ограничить отличие, достаточное для пометки вектора как неверного.

В ходе вычислительного эксперимента проводилось тестирование алгоритма

0.1

0.01

0.001

0.0001

•С ooofeu \ ШМ» '

if Р ^ ! р ■ чу; п 0

......о..... CWS —14 V U-Splmc PIV - ......- 14 V -О —14 V l'C. f-У пике If,У' 5 ни кс

ТНМЛ К=5г;ик FTV PTV IPC I «iiii.Kc CWD U-Spiinc I4V рыбнике

0.5

1.5

0.25

0.5

0.75

с/, пике и

Рис. 2 Случайная ошибка как функшш от смещения частиц (слепа) и сравнение пространственных разрешений методов Р1V и РТУ для одномерного синусоидального смещения в зависимости от наложенной пространственной частоты (справа)

PTV с коррекцией IPC, для чего были созданы синтетические изображения. Результаты обработки методом PTV сравнивались с результатами обработки PIV метода (CWS B-Spline PIV). Отдельные тесты использовались для оценки: зависимости точности определения центра частицы от ее диаметра, восстановление пар частиц в зависимости от концентрации частиц, систематической и случайной ошибок в зависимости от величины смещения частиц. Исследовалось пространственное разрешение методов.

Оценка точности алгоритмов проводилась при помощи синтетических изображений с равномерным горизонтальным смещением частиц в пределах от 0 до 2 пикселей. На рис. 2 (слева) представлено среднее значение случайной ошибки для PTV, PTV с коррекцией (размер окна 3 и 5 пикселей) и PIV методов. Ошибка уменьшается для PTV с коррекцией (PTV IPC, F= 5 пикселям) больше чем в три раза по сравнению с обычным PTV, но остается выше, чем для PIV. Преимущество PIV связано с большим размером корреляционного окна и проявляется только на синтетических данных с равномерным смещением.

Пространственное разрешение методов исследовалось на синтетических изображениях с одномерным синусоидальным смещением и различными волновы-

_ . (2пшх\

ми числами вертикальной компоненты скорости вдоль оси х: v = ¿sin ^ J,

F 5

где со = j = - = 0,005 -ь 1 - безразмерное волновое число. На рис. 2 (справа) представлены графики для PTV, PTV с коррекцией и размером окна 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15 пикселей. Передаточная функция для PTV и PTV с окном коррекции в 3 и 5 пикселей различается незначительно. Таким образом, по результатам вычислительного эксперимента алгоритм корреляционной коррекции с размером корре-

У

ляционного окна в 5 пикселей практически не уменьшает локальность метода PTV в стандартных для P1V условиях.

Два набора данных, полученных в результате экспериментов с различными размерами исследуемой области: 35 х 25 мм2 и 6,5 х 5 мм2, использовались для тестирования разработанных алгоритмов. Эксперименты были направлены на исследование характеристик турбулентной затопленной осесимметричной им-пактной струи, В обоих экспериментах верхняя граница области измерения совпадала с импактной поверхностью. 0.015-]---1-1- Задачи замыкания математических моделей турбулентных течений требуют точных экспериментальных данных о скоростях потока, в том числе статистические моменты высокого порядка. На рис. 3 показаны распределения компоненты среднеквардратичной пульсации скорости (кинетической энергии турбулентности -КЭТ) для вертикального сечения, рассчитанные по мгновенным полям скорости, полученным в первом и втором экспериментах с использованием методов PTV, PTV с коррекцией и адаптивного PIV. Видно, что результаты PTV для первого эксперимента дают значение компоненты КЭТ (Vy), близкое к полученному методом PIV во втором эксперименте с большим пространственным разрешением. Таким образом, PTV алгоритмы позволяют учесть вклад мелкомасштабных флуктуации скорости для эксперимента с низким пространственным разрешением, в отличие от адаптивного PIV, который недооценивает уровень флуктуацнй в тех же условиях.

Результаты тестирования показали, что описанный и реализованный алгоритм коррекции IPC позволяет обеспечить уровень погрешности в методе PTV, сопоставимый с погрешностью адаптивного PIV, при возможности достижения высокого пространственного разрешения без уменьшения размеров полной исследуемой области потока в пределах одного эксперимента.

Третья глава посвящена разработке алгоритмов обработки экспериментальных данных для исследования пузырьковых потоков. Новый метод плоскостной лазерно-индуцированной флюоресценции позволяет измерять поля скорости двух фаз, газосодержание и дисперсный состав при помощи одной камеры и рассчитывать требуемые характеристики потока, в том числе данные о взаимодействии фаз. Были предложены и разработаны алгоритмические подходы для разделения информации о каждой из фаз, слежения за пузырями, совместной статистической обработке. Созданные алгоритмы были протестированы в ходе экспериментального изучения пузырьковой струн.

Рис. 3 Распределения осевой компоненты КЭТ в вертикальном сечении вблизи импактной поверхности

Рис. 4 Изображение, полученное методом РРВ1 (а), рассчитанное поле корреляций (б), сгенерированное изображение маски (в), пример разреженного изображения маски (г)

Методика плоскостной лазерно-индуцированной флюоресценции для визуализации пузырей (Planar Fluorescence for Bubble Imaging - PFB1) позволяет регистрировать одновременно информацию о газовой и жидкой фазах. На рис. 4 показаны частицы (яркие точки), отслеживающие движение жидкой фазы и пузыри (кольца) на экспериментальном изображении. Если два подобных изображения были получены с малым временным интервалом, методика PFBI может быть скомбинирована с PTV для измерения газосодержания и скорости дисперсной фазы, а также с методами PIV/PTV для оценки поля скорости жидкой фазы.

Одно из преимуществ метода PFBI - это применимость к потокам с высоким объемным газосодержанием, до 5%, тогда как существующие методы ограничены объемным содержанием дисперсной фазы в 1%. Однако, как видно из рис. 4, а при достаточно высоких значениях газосодержания изображения пузырей сильно перекрываются. Для идентификации образов пузырей был предложен алгоритм корреляционного поиска. Суть поиска заключается в расчете поля корреляции оригинального изображения с сгенерированным изображением кольца искомого радиуса (маской, рис. 4, в). Пики на таком поле соответствуют центрам пузырей (рис. 4, б). Ввиду относительно большого размера колец корреляционный алгоритм требует значительных вычислительных ресурсов. Для оптимизации обработки было предложено несколько схем. Использование прореженного изображения колец при расчете корреляционной суммы (рис. 4, г) и субдискретизация рассчитываемого поля позволили на порядок снизить время расчета.

Для определения пузырей с перекрывающимися и неравномерно освещенными образами была предложена схема сегментирования маски. Кольцо маски делится на секторы, и коэффициент корреляции рассчитывается для каждого сектора отдельно. Это позволяет учесть локальные условия освещенности каждого сектора и комбинировать коэффициенты корреляции нескольких соседних секторов для распознавания частей колец.

Для расчета смещения пузырей используется двухкадровый PTV. За короткий промежуток времени между кадрами изображения пузырей практически не изменяются. Поэтому для алгоритма поиска пар был выбран критерий корреляционного подобия. Для каждого пузыря в первом кадре ведется поиск пары во вто-

ром кадре в области, ограниченной значением максимально возможного смещения. Для достижения подпиксельной точности значения векторов смещения пузырей используется процедура коррекции IPC для всех кандидатов в пары. Применение коррекции значительно снижает эффект «peak-locking», а также увеличивает уровень взаимной корреляции изображений верной пары пузырей.

В ходе начальной стадии обработки определяются положения как фокусированных так и дефокусировапных пузырей. После процедуры слежения, основываясь на информации о пузыре в два момента времени, проводится отсев дефокусировапных, т.е. находящихся вне лазерного ножа пузырей. Для отсева из двух коэффициентов корреляции каждого пузыря в два момента времени выбирается максимальный.

Особенность расчета совместной статистики полей скорости газовой и жидкой фаз, а также пульсаций газосодержания, заключается в учете локального объемного включения фаз. После расчета мгновенных полей скорости непрерывной фазы методом PIV результирующие данные проходят фильтрацию сначала по отношению сигнал-шум, а затем с применением адаптивной медианной схемы (Westerweel, и др., 2005). Это позволяет удалить неверные вектора, включая те, что рассчитаны по дефокусированным изображениям пузырей. В этих областях невозможно определить наличие жидкости или газа. Поэтому локальное газосодержанне считалось неопределенным, и такие значения исключались из статистической обработки. Для расчета статистических данных на единой сетке нерегулярное поле скорости газовой фазы регуляризировалось с учетом шага сетки и значения перекрытия в PIV обработке. Совместная статистика газ-жидкость рассчитывалась только на границе пузырей, где была рассчитана скорость, как несущей фазы, так и дисперсной фазы.

О'

10.005

r/J

Рис. 5 Схема расположения измерительных зон (а). Пространственное распределение среднего плоскостного газосодержания (б) и корреляций скорости газовой и жидкой фаз в радиальном направлении (в)

Предложенные алгоритмы были протестированы в ходе исследования свободной пузырьковой струи. Струя формировалась сужающимся соплом с выходным диаметром с1 = 15 мм (рис. 5, а). Число Рейнольдса было равно 12 000. Объемное газосодержание двухфазного потока составляло /? = 0%, 1,2%, 2,4% и 4,2%. Для достижения большего пространственного разрешения область измерения была поделена на 4 зоны, измерения в которых проводились независимо (рис. 5, а).

Рис. 5, б иллюстрирует пространственное распределение среднего плоскостного газосодержапия для свободной струи (ß = 1.2%). То, что мгновенные поля скорости обеих фаз также как и пульсации плоскостного газосодержания были измерены одновременно, позволило рассчитать совместную статистику. Рис. 5, в иллюстрирует корреляцию между пульсациями радиальных компонент скорости газовой и жидкой фаз для ß = 1,2%.

Четвертая глава посвящена разработке измерительной системы и программного обеспечения для лазерной диагностики потоков. В главе дается описание измерительной системы и отдельных устройств, детально описывается архитектура программного обеспечения и реализация его компонент, приводится описание тестовых экспериментов и результаты исследований, выполненных в аэродинамических трубах при помощи созданной системы.

Программное обеспечение (ПО) ActualFlow было разработано как часть измерительной системы (ПС) «ПОЛИС», которая реализует методы PIV, Stereo PIV, PTV, PFBI, Laser Induced Fluorescence (LIF), Planar Laser Induced Fluorescence (PLIF), Interferometric Particle Imaging (IPI), Tomographie PIV, Micro PIV. Указанные методы возникли недавно и получили широкое распространение благодаря бесконтактному способу измерения и возможности получения принципиально новой информации об объекте. Метод PLIF позволяет регистрировать мгновенные поля температуры (или концентрации) в потоках жидкости и газа. Метод IPI позволяет исследовать спреи со сферическими частицами дисперсной фазы.

Программное обеспечение ActualFlow позволяет управлять работой нескольких аппаратных устройств (лазеры, камеры, синхронизирующий процессор и др.), сохранять полученные с них данные, а также обрабатывать данные и отображать результат обработки пользователю различными способами. ActualFlow представляет собой расчетный комплекс с распределенной модульной архитектурой, основанной на СОМ-технологии межсервисного и межкомпонентного взаимодействия. В качестве основных единиц декомпозиции продукта можно выделить следующие: 1) блок храпения данных; 2) пользовательский интерфейс с возможностями импорта/экспорта и отображения данных; 3) блок управления экспериментом; 4) блок обработки данных, включающий набор готовых алгоритмов.

Модуль интеграции оборудования и модуль управления обработкой предоставляются пользователю с открытым интерфейсом (Application Programming Interface - API), что делает систему гибкой и расширяемой.

Программное обеспечение разбито па три основных логических слоя: уровень представления, уровень предметной области и уровень источника данных. Деление па слои позволяет уменьшить зависимости между уровнями системы, увеличить локальность изменений в программе, добавить альтернативную реализацию базового слоя, улучшить понимание программы разработчиками. Модуль управления данными находится па уровне источника данных и изолирует конкретную организацию базы данных, реализуя интерфейс взаимодействия. На том же уровне находится журнал исключительных ситуаций, используемый всеми модулями для трассировки событии, происходящих в системе. Уровень предметной области включает блок обработки данных и блок управления экспериментом.

Этот уровень открыт для расширения за счет интеграции новых расчетных процедур и устройств. Замыкает послойное разбиение верхний уровень представления, который образован интерфейсом пользователя и компонентом визуализации данных.

База данных (БД) предназначена для хранения информации о проводимых экспериментах и включает в себя информацию об устройствах и параметрах их работы. Структура БД древовидная и представляет собой систему файлов с вложенными подкаталогами. Описание узла хранится в XML файле. Использование XML формата позволяет обеспечить совместимость версий форматов представления данных. Ссылки в пределах базы данных относительные, что позволяет копировать и переносить БД

Модуль управления обработкой и библиотека расчетных процедур (алгоритмов) реализуют функции обработки. В настоящий момент автором созданы следующие процедуры обработки данных:

• расчет поля скорости методом релаксационного PTV (Baek, и др., 1996);

• расчет поля скорости гибридным методом PIV\PTV;

• отсев ошибочных векторов по критерию локальной гладкости векторного поля;

• корреляционный анализ изображений, полученных методом PFBI, для идентификации образов пузырей;

• слежение за образами пузырей при помощи критерия корреляционного подобия для расчета поля скорости газовой фазы в двухфазных потоках;

• универсальная процедура расчета статистических моментов измеряемых величин (до 4-го порядка включительно);

• метод статистического анализа двухфазных потоков с учетом включения газовой и жидкой фаз для метода PFBI;

• универсальный метод расчета гистограмм.

Кроме указанных выше, в состав ПО ActualFlow входит большое количество алгоритмов, написанных другими разработчиками. В их числе алгоритмы для методов PIV, PLIF, IPI, а также утилитарные алгоритмы для работы с изображениями и данными.

Блок управления экспериментом отвечает за управление периферийными устройствами, установку параметров эксперимента и отдельных устройств, синхронизацию устройств во время проведения эксперимента, опрос состояния устройств, передачу полученных данных в пользовательский интерфейс (см. рис. 6). Система предполагает расширение не только за счет поддержки новых камер и лазеров, но и появления принципиально новых устройств. По этой причине архитектура блока управления экспериментом построена на использовании минимального количества допущений об устройстве.

Представление данных осуществляется модулем визуализации. Архитектура модуля является гибкой и легко расширяемой, так как система постоянно развивается и введение новых видов данных зачастую требует введения новых способов визуализации. Реализована визуализация изображений, полей скорости (PIV, PTV), полей температур и др. Кроме того есть возможность визуализации гистограмм и графиков.

Внешнее событие

Управление камерой I ....... " >

Управление лазером

f

Синхронизатор

¡1 Передача данных

t

Установка параметров эксперимента

Рис. 6 Взаимодействие устройств ИС «ПОЛИС»

Созданная ИС применялась для измерения поля скорости в свободном потоке и на моделях в аэродинамической трубе Т-327Б в ИТПМ СО РАН. Были проведены измерения поля скорости при обтекании сверхзвуковым потоком пластины под углом атаки и в следе при обтекании цилиндрического кососрезного газодинамического свистка в режиме автоколебаний.

Измерения поля скорости в свободном потоке также выполнялись в импульсной гиперзвуковой аэродинамической трубе ИТ-302М ИТПМ СО РАН при числе Маха потока М = 6. Особенностью потока в аэродинамической трубе является наличие в нем малых долей паров металла, которые возникают при испарении электродов разрядного устройства в момент разряда. При расширении воздуха в сопле пары конденсируются в микрочастицы и могут быть использованы в качестве трассирующих частиц. Впервые на импульсной установке ИТ-302М была выполнена лазерная количественная визуализация гиперзвукового потока при помощи естественного засева.

В заключении сформулированы основные результаты работы.

• Создан набор алгоритмов для измерения поля скорости методом слежения за частицами. Реализованы алгоритмы для определения образов частиц и слежения за частицами. Предложен новый метод отсева неверных векторов для PTV на основе фильтра скользящего среднего, который учитывает вклад соседних векторов с гауссовым весом. Такой подход позволяет сохранить высокое пространственное разрешение метода PTV в условиях неравномерного засева частиц. Реализован алгоритм корреляционной коррекции векторов смещения частиц.

• Выявлено уменьшение полной ошибки смещения частиц в три раза после применения коррекции. Определен оптимальный размер корреляционного окна алгоритма коррекции, равный пяти пикселям, который позволяет не снижать пространственное разрешение метода слежения. Экспериментальное исследование гидродинамики осесимметричной импактной струи показало, что применение предложенной коррекции позволяет уменьшить ошибку, связанную с эффектом «peak-locking», до уровня адаптивного PIV. При этом сохраняется высокое пространственное разрешение PTV метода.

• Для нового, разработанного в соавторстве, экспериментального метода исследования пузырьковых потоков, основанного на плоскостной лазерно-индуцированной флюоресценции (Planar Fluorescence Bubble Imaging - PFBI), который позволяет исследовать двухфазные потоки с объемной долей газовой фазы до 5%, предложены и разработаны алгоритмы, позволяющие идентифицировать образы пузырей в условиях неравномерного освещения и перекрытия образов, следить за перемещениями пузырей с высокой подпикселыюй точностью и рассчитывать совместную статистику полей скорости и объемной доли непрерывной и дисперсной фаз. Применение данных подходов для исследования пузырьковой газонасыщенной турбулентной струи позволило получить двухмерные распределения локального газосодержания и скоростей газовой и жидкой фаз, а также статистические моменты второго порядка пульсаций этих величин. Впервые были рассчитаны совместные корреляции пульсаций скорости пузырей и жидкой фазы в слое смешения течения струи.

• Создан комплекс проблемно-ориентированных программ ActualFlow для управления ИС «ПОЛИС» на основе методов лазерной диагностики потоков PIV, Stereo PIV, PTV, PFBI, LIF, PLIF, IPI, Tomo PIV, Micro PIV. Предложены и реализованы возможности системы по сбору данных. Предложены и в составе коллектива реализованы принципы хранения массива экспериментальных данных, позволяющие оперировать сотнями тысяч измерений мгновенных показателей течения, без уменьшения производительности системы. Созданное ПО отличается от аналогичных возможностью расширения за счет алгоритмов и поддержки новых устройств, режимом одновременной обработки нескольких разнородных наборов данных, повторным использованием компонент при реализации алгоритмов. Созданная ИС «ПОЛИС» используется в 18 научных и учебных учреждениях России. Разработанные алгоритмы и программные средства в составе ИС «ПОЛИС» были применены для измерений полей средней скорости и пульсаций скорости в импульсной и стационарной аэродинамических трубах. Показана возможность измерений в импульсной гиперзвуковой установке с помощью естественного засева потока конденсатом паров металлов. Впервые получены данные о течении в следе за кососрезным газодинамическим свистком, обтекаемым сверхзвуковым потоком в режиме автоколебаний.

Основное содержание диссертации оиубликоваио в следующих работах:

1. Akhmetbekov Y. К., Alekseenko S. V., Dulin V. M., Markovich D. M., Pervunin K. S. (2010). Planar fluorescence for round bubble imaging and its application for the study of an axisymmetric two-phase jet // Exp. Fluids, 48, стр. 615629.

2. Ахметбеков E.K., Маркович Д.М., Токарев М.П. (2010). Корреляционная коррекция в методе слежения за частицами в потоках // Вычислительные технологии. 15(4), стр. 57-72.

3. Ахме J беков Е.К., Дулин В.М., Первунин К.С. (2010). Турбулентная структура газонасыщенных свободных и нмпактных струй // Тепловые процессы в технике, 2(1), стр. 2-6.

4. Ахметбеков Е., Бнльский А., Маркович Д., Маслов А., Поливанов, П., Цырюльников И., Ярославцев М. (200.9). Применение лазерного измерительного

комплекса "ПОЛИС" для измерений полей скоростей в сверхзвуковом потоке в аэродинамических трубах // Теплофизика и аэромеханика , 16 (3), стр. 343-352.

5. Ахметбеков Е., Бильский А., Ложкин Ю., Маркович Д., Токарев М., ТюрюшкиН А. (2006). Система управления экспериментом и обработки данных, полученных методами цифровой трассерной визуализации (ActualFlow) // Вычислительные методы и программирование , 7, стр. 79-85.

6. Алексеенко С.В., Ахметбеков Е.К., Бильский А.В., Дулин В.М., Маркович Д.М., Первунин К.С. (2010). Экспериментальное исследование модификации турбулентности в пузырьковых струйных потоках // Фундаментальные проблемы моделирования турбулентных и двухфазных течений. А.А. Саркисов, Г.А. Филиппов. М:Наука, Т.1, стр. 7-55.

7. Akhmetbekov Y. К., Markovich D. М., Tokarev М. Р. (2007). A novel correction algorithm for PTV // Proceedings of "7th International Symposium on PIV. Rome.

8. Akhmetbekov Y., Alekseenko S., Dulin V., Markovich D. (2007). Application of a novel PLIF technique combined with PIV and PTV to bubble turbulent jets study // Proceedings of "7th International Symposium on PIV". Rome.

9. Akhmetbekov Y., Alekseenko S., Dulin V., Markovich D., Pervunin K. (2009). Statistics of turbulent fluctuations in free and confined axisymmetric bubble jets // Proceedings of the 6th International Symposium on Turbulence, Heat and Mass Transfer. Rome.

10. Akhmetbekov Y., Alekseenko S., Dulin V., Markovich D., Pervunin K. (2008). Study of Bubble Jet Structure by Means of a Novel PLIF Approach Combined with PIV and PTV // Proceedings of the 13th International Symposium on Flow Visualization, (стр. 15). Nice.

11. . Akhmetbekov Y., Alekseenko S., Dulin V., Markovich D., Pervunin K. (2009). Turbulent Structure of Bubble Free and Confined Jets // Proceedings of the 6th International Symposium on Turbulence and Shear Flow Phenomena, 2, стр. 865-870. Seoul.

12. Алексеенко С., Ахметбеков E., Дулин В., Маркович Д., Первунин К. (2007). Применение PLIF метода в комбинации с PIV и PTV для изучения гидродинамической структуры газонасыщенных струйных потоков // Труды IX Международной научно-технической конференции "Оптические методы исследования потоков", (стр. 18-21). Москва.

13. Ахметбеков Е., Токарев М. (2008). Алгоритм корреляционной коррекции для PTV // Труды молодежной конференции "Устойчивость и турбулентность течений гомогенных и гетерогенных жидкостей. Новосибирск.

14. Ахметбеков Е., Токарев М. (2007). Новый метод коррекции для измерения поля скорости методом слежения за частицей // Труды IX Международной научно-технической конференции "Оптические методы исследования потоков", (стр. 134-137). Москва.

15. Ахметбеков Е., Дулин В., Первунин К. (2008). Разработка алгоритмов для исследования пузырьковых потоков оптическим методом PLIF // Тезисы докладов X всероссийской школы-конференции молодых ученых "Актуальные вопросы теплофизики и физической гидрогазодинамики". Новосибирск.

16. Ахметбеков Е., Дулин В., Первунин К. (2007). Исследование структуры газонасыщенной нмпактной струи методом лазерно-индуцировапной флуоресценции // Труды XVI Школы-семинара молодых ученых и специалистов под руководством акад. А.И. Леонтьева "Проблемы газодинамики и теплообмена в энергетических установках", 2, стр. 455-458. Санкт-Петербург.

17. Ахметбеков Е., Дулин В., Первунин К. (2009). Разработка алгоритмов для исследования пузырьковых потоков оптическим методом Planar Fluorescence Bubble Imaging // Труды X Международной научно-технической конференции "Оптические методы исследования потоков", (стр. 246-249). Москва.

18. Ахметбеков Е., Дулин В., Первунин К. (2008). Турбулентная структура газонасыщенной свободной струи // Тезисы докладов X всероссийской школы-конференции молодых ученых "Актуальные вопросы теплофизики и физической гидрогазодинамики", (стр. 21-22). Новосибирск.

19. Ахметбеков Е., Дулин В., Первунин К. (2009). Турбулентная структура газонасыщенных свободных и импактных струй // Труды XVII Школы-семинара молодых ученых и специалистов под руководством акад. А.И. Леонтьева "Проблемы газодинамики и тепломассообмена в аэрокосмических технологиях", (стр. 9-13). Жуковский.

20. Ахметбеков Е., Дулин В., Первунин К. (2007). Экспериментальное исследование турбулентной структуры газоцасыщенной осесимметричной струи // Труды V научной школы-конференции "Актуальные вопросы теплофизики и физической гндрогазодинамики", (стр. 65-67). Алушта.

21. Ахметбеков Е., Дулин В., Первунин К. (2007). Экспериментальное исследование турбулентной структуры газонасыщенной осесимметричной струи // Труды Всероссийской школы-семинара молодых ученых «Физика неравновесных процессов в энергетике и наноиидустрии», посвященная 50-летию Института теплофизики им. С.С. Кутателадзе СО РАН, (стр. 15-16). Новосибирск.

Список литературы

1. Etoh R., Takehara К. (1999). A study on particle identification in PTV— particle mask correlation method. //J. Visualiz., 1, Стр. 313-323

2. Baek S., Lee S. (1996). A new two-frame particle tracking algorithm using match probability. // Exp. Fluids, 22, Стр. 23-32.

3. Stanislas M., Okamoto K.., Kaehler C., Westerweel J., Scarano F. (2008). Main results of the third international PIV challenge. // Exp. Fluids, 45 (1), Стр. 27-71.

4. Theunissen R., Stitou A., Riethmuller M. (2004). A novel approach to improve the accuracy of PTV methods. // 12-th International Symposium on Applications of Laser to Fluid Mechanics. Lisbon, Portugal.

5. Heinz O., Ilyushin В., Markovich D. (2004). Application of a PDF's method for the statistical processing of experimental data. // Int. Journal of Heat and Fluid Flow , 25, Стр. 846-874.

6. Host-Masden A., McCluskey D. (1994). On the Accuracy and Reliability of PIV measurements. // 7th International Symposium on Applications of Laser Techniques to Flow Measurements. Lisbon, Portugal.

7. Westerweel, J., & Scarano, F. (2005). Universal outlier detection for PIV data. // Exp. Fluids, 39, Стр. 1096-1100.

Подписано к печати 03.11.11 г. Заказ № 35 Формат 60x84/16. Объем 1,1 уч.-изд. л. Тираж 120 экз.

Отпечатано в Институте теплофизики им. С.С. Кутателадзе СО РАН 630090, Новосибирск, просп. Академика Лаврентьева, 1

Цель диссертационной работы.7

Научная новизна.8

Основные положения выносимые на защиту.9

Глава 1 Обзор литературы посвященной оптическим методам исследований 11

1.1 Методы визуализации потоков.11

1.2 Исследование многофазных потоков.25

1.3 История развития измерительных систем для исследования потоков . . 29 Глава 2 Алгоритмы определения поля скорости путем слежения за частицей з 7

2.1 Введение.3 7

2.2 Алгоритмы слежения за частицами .37

2.3 Вычислительный эксперимент.I . . 50

2.4 Экспериментальные исследования.56

2.5 Выводы по главе.65

Глава 3 Разработка методов для исследования двухфазных потоков.68

3.1 Введение.68

3.2 Плоскостная лазерно-индуцированная флюоресценция для визуализации пузырей.70

3.3 Алгоритмы обработки данных.72

3.4 Тестирование алгоритмов на экспериментальных данных.84

3.5 Выводы по главе.94

Глава 4 Разработка измерительной системы и программного обеспечения для лазерной диагностики потоков.96

4.1 Введение.96

4.2 Измерительная система «ПОЛИС».9 8

4.3 Программное обеспечение АсШа1Р1о\м.101

4.4 Применение измерительной системы «ПОЛИС» для исследований в аэродинамических трубах.из 2

4.5 Выводы по главе.122

Заключение.124

Список литературы.12 6

Список публикаций.133

Благодарности.135

Введение

Актуальность работы

Развитие ведущих отраслей экономики, нефтегазового и аэрокосмического комплексов, энергетики и атомной промышленности связано с применением современных методов исследования, в том числе, методов математического моделирования. Реализация практических задач требует фундаментальной научной, основы, на которой могут базироваться технические решения в конкретной, области наукоемкого или промышленного производства. Изучение аэро- и гидродинамики: многофазных сред в промышленных аппаратах* может существенно повысить эффективность их работы. К возможным объектам исследования можно отнести; обтекаемые аппараты: самолеты, гидрокостюмы, снаряды, и; т.д.; узлы, гидропроводов; форсунки: горелочных устройств; расходомеры и т.д.

Для проведения фундаментальных исследований1 потоков, содержащих: нестационарные вихревые структуры, таких как струи, следы, слои смешения,; требуется развивать высокоточные экспериментальные подходы, наряду с методами математического моделирования и вычислительного- эксперимента; Полученные детальные экспериментальные данные позволят- верифицировать; результаты численного моделирования^ а также, развивать, новые комплексные математические модели для описания сложных однофазных* и многофазных^ турбулентных- течений: Развитие современных; экспериментальных методов^ исследования сопряжено с необходимостью анализа все больших объемов первичных данных. Информационное обеспечение экспериментального метода, включая хранение и визуализацию данных, а также обработку^ данных современными' алгоритмами, становится: одним? из важных-, составляющих современных исследований.

Широким классом экспериментальных методов, исследования! являются контактные методы, которые позволяют измерять среднюю: скорость и значения турбулентных пульсацийш точке. Несомненным достоинством контактных методов является.возможность применения:датчиков в труднодоступных местах.

Оптические: методы исследования; которые стали развиваться вместе с эволюцией: лазерной, регистрирующей и компьютерной техники; выгодно отличаются от контактных методов тем, что не возмущают исследуемое течение. К одноточечным оптическим методам следует отнести метод лазерной допплеровской анемометрии, который позволяет измерять направление и величину скорости потока в точке, а также размеры частиц дисперсной фазы в многофазных потоках.

Для диагностики нестационарных потоков с крупномасштабными вихревыми структурами, а также в случаях, когда необходима полная информация о пространственно-временных корреляциях, существенным фактором является возможность одновременного мгновенного измерения характеристик потока в массиве точек. Наиболее перспективный класс оптических методов измерения основывается на количественной визуализации оптически прозрачного течения при помощи лазерного ножа. Для измерения поля скорости подобным способом в непрерывную среду помещаются светоотражающие частицы малого размера. В простейшей» конфигурации отраженный- от поверхности частиц свет регистрируется на сенсор камеры, оптическая- ось которого направлена перпендикулярно лазерному ножу. Компьютерный анализ пары* мгновенных изображений частиц, полученных-таким образом и зарегистрированных с малым регулируемым промежутком времени между кадрами, позволяет рассчитать*, смещения частиц за* время между кадрами. Результатом такой( обработки-картин* является поле скорости в плоскости, освещенной лазерным ножом. Анализ картин предполагает либо корреляционную обработку, либо использование алгоритмов? слежения- за отдельными частицами. Измерительные методы на принципах корреляционной обработки называются Particle-Image Velocimetry (PIV). Исходные изображения, разбиваются на прямоугольные элементарные области, для каждой-из которых- рассчитывается поле кросс-корреляции изображений^ на первом и втором кадрах. Положение наибольшего пика* на рассчитанной корреляционной плоскости соответствует наиболее вероятному, (близкому к среднему) смещению частиц за время между кадрами'. В результате получается поле скорости с векторами, в узла* регулярной*сетки. Другой класс алгоритмов основывается на слежении за каждой отдельной-частицей и имеет общепринятое международное название Particle Tracking Velocimetry (PTV). Слежение подразумевает распознавание образов частиц и применение процедуры поиска пары образов одной и той же частицы на двух кадрах. Таким образом, каждой частице на изображении- может соответствовать свой рассчитанный вектор скорости. Результирующее поле, в отличие от поля скорости, полученного методом PIV, является нерегулярным. Естественным расширением базового 2D подхода являются стереоскопическая и томографическая конфигурации данных методов, 5 позволяющие определять три компоненты скорости в плоскости лазерного ножа и в объеме потока, соответственно.

Несмотря на то, что корреляционные алгоритмы слабо восприимчивы к шуму и обладают большой точностью, в их применении к задачам механики жидкости и газа остается ряд нерешенных проблем. В первую очередь это осреднение значения скорости по элементарному объему, что ограничивает локальность таких данныхлинейным размером ячейки. В измерениях с большими градиентами скоростей; метод Р1\/ дает результаты с большими погрешностями. Обработка корреляционными методами изображений частиц дисперсных потоков, где нельзя гарантировать постоянную и однородную концентрацию частиц, связано с дополнительными сложностями. При выборе размера элементарной области необходимо сохранять приемлемое пространственное разрешение и одновременно удовлетворять требованию наличия в элементарной расчетной области некоторого минимального количества частиц, что не всегда возможно. '

Решением указанных проблем может стать применение алгоритмов слежения за частицами, которые обладают бОлыиим пространственным разрешением. Это является следствием того что локальность вектора скорости, рассчитанного по смещению отдельной частицы - максимально возможная. Особенности течения, связанные с неоднородностью засева частицами, также не являются проблемой для методов слежения, что делает предпочтительным их использование в. анализе картин течения дисперсных потоков.

В то же время применение алгоритмов слежения ограничено в связи с малой^ точностью определения смещений частиц, а>также в связи* с чувствительностью к шумам на изображениях. Последняя проблема также приводит к необходимости развития методов отсева неверных векторов для нерегулярных данных.

Изучение гидродинамики пузырьковых потоков остается актуальной задачей в связи с малым количеством экспериментальных методик позволяющих получать надежные данные, в .особенности для нестационарных течений с эволюционирующими> вихревыми структурами. Данные полученные путем обработки экспериментальных изображений1 пузырьковых потоков важны не только для- изучения определенных объектов или режимов течения, но и для верификации- математических моделей двухфазных течений. В этой связи чрезвычайно важна информация о взаимодействии фаз, данные о совместных (газ-жидкость) статистических моментах пульсаций скорости и газосодержания. математический анализ, цифровая обработка изображений, элементы теории алгоритмов, объектно-ориентированный анализ и дизайн ПО, компонентно-ориентированное программирование и др.

Научная новизна

• Для методов определения полей скорости по анализу смещения частиц (слежения за частицами) предложен новый алгоритм отсева неверных векторов на основе фильтра скользящего среднего в применении к нерегулярным данным. Проведено детальное исследование влияния корреляционной коррекции вектора смещения на точность и пространственное разрешение метода слежения за частицей.

• Предложен способ использования предварительно рассчитанного поля скорости для улучшения точности релаксационного алгоритма слежения за частицами.

• Разработаны подходы для анализа PIV изображений-при* диагностике потоков с гиперзвуковыми скоростями в условиях1 естественного засева. Впервые, рассчитаны- поля, скорости в- гиперзвуковой импульсной аэродинамической* трубе ИТ-302.

• Предложен корреляционный алгоритм для идентификации образов пузырей; t полученных методом PFBI (Planar Fluorescence for Bubble Imaging) с применением оптимизационных схем. Предложен и реализован алгоритм слежения- за пузырями* на. основе критерия корреляционного подобия с. применением корреляционной коррекции вектора смещения. Предложен способ расчета статистических характеристик в двухфазном потоке. Впервые получены взаимные корреляции пульсаций компонент скорости газовой и жидкой фаз в свободной газонасыщенной струе.

Достоверность

Достоверность работы созданных алгоритмов подтверждена оценкой величины погрешности измерений, постановкой вычислительных экспериментов, сравнением рассчитанных данных с экспериментальными и теоретическими.результатами других авторов.

Практическая значимость

В составе коллектива создан первый отечественный*измерительный комплекс для исследования потоков методами- цифровой трассерной визуализации. 8

Получение подобных данных затруднено существующими экспериментальными и алгоритмическими подходами.

Измерительные системы (ИС) на основе методов количественной лазерной визуализации получили широкое распространение благодаря своим уникальным свойствам, таким как бесконтактность и возможность получения мгновенного распределения характеристик. За последние'два1 десятилетия, на,основе базового оборудования, а именно: лазера, цифровой.камеры и,компьютера, было создано множество методов, позволяющих-измерять: скорость в плоскости и в объеме, поля температур и концентраций; дисперсный состав, карту толщин-в пленочных течениях1 и-др. Однако постоянное-развитие производительности вычислительной-техники и. цифровых регистрирующих систем требует совершенствования существующих и создания новых алгоритмических* подходов для обработки и анализа информации, получаемой в физическом эксперименте, и создание на этой основе конкурентоспособных отечественных измерительных систем нового поколения.'

Цель диссертационной работы

Целью диссертационной работы является разработка современных: высокоточных алгоритмов.и программных средств обработки данных, полученных^ в ходе эксперимента по диагностике одно- и двухфазных потоков с применением методов количественной-лазерной визуализации:

Задачи исследований

• разработка и реализация алгоритмов обработки? экспериментальных изображений, полученных методами количественной ^лазерной- визуализации, для расчета двумерных полей скорости в сечении потока путем слежения за частицами в потоках однофазных и двухфазных сред;

• создание алгоритмических подходов распознавания- образов частиц дисперсной фазы в пузырьковых потоках и статистической обработки данных;

• разработка программного комплекса в рамках созданной измерительной системы для управления, и, автоматизации1 процесса проведения гидрогазодинамического эксперимента, хранения и обработки данных.

Методы исследования

Для достижения указанных целей использовались методы математического моделирования и вычислительного эксперимента, математическая статистика и

Измерительный комплекс внедрен в ряде институтов РАН и университетах России (ИТПМ СО РАН; ОИВТ РАН; ИСЭМ СО РАН; ИМСС УрО РАН; ИТ СО РАН; ЦАГИ(г. Жуковский); Казанский НЦ ПЭ РАН; СПбГУ; КГТУ(КАИ); СПбГПУ; ПГУ; МЭИ; ВНИИПО МЧС России) для проведения исследований в области аэро- и гидродинамики.

Основные положения выносимые на защиту

На защиту выносятся следующие основные результаты и положения:

• Отсев неверных векторов для нерегулярного поля! скорости, основанный на сравнении текущего вектора^ с наиболее отличным от среднего в некотором окружении, в котором вклад векторов учитывается^ с гауссовым весом, сохраняет высокое пространственное разрешение методов слежения.

• Применение корреляционной коррекции вектора смещения позволяет в несколько раз уменьшить ошибку оценки смещения без потери пространственного разрешения методов слежения:

• Идентификация фокусированных образов пузырей из изображений; полученных методом лазерно-индуцированной флуоресценции для пузырьковых потоков, основанная на расчете полей корреляций изображения с предварительно сгенерированными масками в виде колец, позволяет-распознавать перекрывающиеся образы пузырей различного диаметра. Применение схемы субдискретизации рассчитываемого поля, а также схемы разрежения изображения маски снижает время^ идентификации образов:, пузырей в десятки раз.

• Совместное использование метода слежения за пузырями на основе критерия корреляционного подобия и метода корреляционной коррекции вектора смещения повышает точность определения векторов смещения пузырей.

• Расчет совместной математической статистики полей скорости газовой и жидкой фаз и локального газосодержания, когда учитывается объемное включение каждой из фаз, дает возможность рассчитать смешанные (газ-жидкость) статистические моменты высокого порядка.

Апробация работы

Результаты работы докладывались на 7th International* Symposium onr Particle Image Velocimetry (Рим, Италия, 2007 г.), 13th International Symposium on Flow Visualization (Ницца, Франция, 2007 г.), 9-й и 10-й международных научнотехнических конференциях "Оптические методы исследования потоков" (Москва, 9

2007 г., 2009 г.), 14th Workshop on Transport Phenomena In Two-Phase Flow (Bansko, Bulgaria, 2010 г.), Всероссийской школе-семинаре молодых ученых "Физика неравновесных процессов в энергетике и наноиндустрии" (Новосибирск,

2007 г.), Всероссийской молодёжной конференции "Устойчивость и турбулентность течений гомогенных и гетерогенных жидкостей" (Новосибирск,

2008 г.), Конференции молодых ученых «Актуальные вопросы теплофизики и физической гидрогазодинамики» (Новосибирск, 2008 г.) XLII, XLIII, XLIV и XLV Международных научных студенческих конференциях "Студент и научно-технический прогресс" (Новосибирск, 2004 г., 2005 г., 2006 г., 2007 г.), а также на различных научных семинарах и совещаниях.

Публикации

Соискатель имеет 21 опубликованную работу, в том числе по теме диссертации 21, работ, опубликованных в ведущих рецензируемых научных^ журналах и изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией, 5.

Личный вклад автора

Автором были сформулированы технические требования к создаваемому измерительному комплексу, осуществлена реализация программного обеспечения для автоматизации процессов проведения эксперимента, сбора, хранения, визуализации-и обработки данных, реализация-модулей управления оборудованием. Автором были предложены и- реализованы алгоритмы, построения поля скорости путем слежения. за^ частицей и алгоритмы для анализа картин пузырькового течения, а также выполнены тесты, отраженные в диссертации. Представление совместных материалов согласовано с соавторами.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографического списка. Работа изложена на 135 страницах, иллюстрирована 53 рисунками и содержит список литературы из 94 наименований.

4.5 Выводы по главе

В главе представлена общая архитектура и особенности реализации программной системы Ас1иа1Р1о\/у, которая позволяет проводить эксперимент и сохранять полученные данные, а также обрабатывать данные и отображать результат обработки пользователю.

Система разбита на три логических слоя: уровень представления (пользовательский интерфейс), уровень предметной области (блок управления экспериментом и блок обработки данных) и уровень источника данных (блок хранения данных). Логическая структура базы данных - дерево, в котором связями потомок - родитель кодируется информация о том, каким методом и из каких данных был получен текущий узел. Физически база данных представляет собой файл описания иерархии узлов и систему файлов с вложенными подкаталогами. Блок обработки включает в себя модуль управления обработкой и обширную библиотеку готовых процедур обработки данных, открытую для расширения. Блок управления экспериментом управляет внешними устройствами и сохраняет полученные данные в базе. Возможна интеграция управляющих модулей как для новых камер и лазеров, так и для принципиально новых устройств. Пользовательский интерфейс предоставляет средства для наглядного управления' всеми частями системы и визуализации данных. Данные отображаются в виде полей, графиков и гистограмм.

Предложен один из вариантов эффективного и наглядного хранения больших объемов данных, и их обработки. Описан подход к организации расширения' системы конечным пользователем за счет интеграции новых расчетных процедур и оборудования, что существенно расширяет область применения продукта.

В настоящее время АсШа1Р1о\л/ используется в экспериментах по исследованию потоков жидкости И! газа в двух десятках университетах и^ научно исследовательских институтах.

В главе описано1 применение лазерного измерительного комплекса «ПОЛИС» для измерений поля средней скорости: и * пульсаций-скорости, в импульсных'и-стационарных сверхзвуковых аэродинамических трубах. Выполнены измерения в свободном потоке и.на ряде моделей.

Показана возможность измерений" средней, скорости и^ пульсаций скорости в импульсной установке с помощью- естественного засева' потока- конденсатом-паров металлов, возникающих^ при* работе электроразрядной системы подогрева воздуха: Показано, что, ранее применяемая методика оценки» скорости газа по измерениям« величины давления в форкамере импульсной аэродинамической трубы может быть использована с гарантированной погрешностью 4%.

Определен характерный размер частиц, вводимых в сверхзвуковой поток аэродинамической трубы промышленным, генератором тумана: Показана1* существенная инерционность этих частиц при проведении измерений поля скорости в сильно градиентных сверхзвуковых течениях-.

Впервые получены данные о поле течения' в следе за кососрезным-газодинамическим свистком, обтекаемым сверхзвуковым потоком в режиме автоколебаний.

Заключение

Создан алгоритм Particle Tracking Velocimetry (PTV) для обработки изображений цифровой трассерной визуализации, позволяющий рассчитывать поля скорости с высоким пространственным разрешением путем слежения за образами частиц. Результаты вычислительного эксперимента показали, что применение корреляционной коррекции конечного поля скорости по изображениям отдельных частиц (Individual Particle Correlation - IPC) позволяет в три раза уменьшить полную ошибку метода PTV для модельного течения с равномерным- смещением частиц. Моделирование течения с наложенным синусоидальным смещением показало сохранение высокого пространственного разрешения метода слежения при использовании малого размера окна-корреляционной коррекции.*

Предложен и реализован метод отсева ошибочных векторов на основе фильтра скользящего среднего, применимый к полям скорости с неравномерной концентрацией частиц на изображении. Адаптивный характер данного алгоритма позволяет сохранить высокое пространственное разрешение метода PTV.

Предложен способ использования, предварительно рассчитанного поля скорости на этапе слежения для улучшения качества конечного поля скорости.

Проведен сравнительный' анализ методов слежения с методами кросс-корреляционного анализа на экспериментальных данных по изучению затопленных- струйных течений. Результаты обработки" продемонстрировали низкое значение ошибки связанной с эффектом «peak-locking» для метода PTV, а также экспериментально подтвердили большее пространственное разрешение методов слежения по сравнению с методами корреляционного анализа.

В составе коллектива предложен новый экспериментальный метод исследования пузырьковых потоков, основанный, на плоскостной лазерно-индуцированной флюоресценции (Planar Fluorescence Bubble Imaging - PFBI), который позволяет исследовать двухфазные потоки с объемной долей газовой фазы до 5%. Использование метода PFBI позволяет одновременно исследовать как дисперсную, так и непрерывную фазы в одной плоскости. Это позволяет получать уникальные характеристики потока, такие как смешанные статистические моменты высоких порядков необходимые для создания математических моделей двухфазных течений.

Автором предложены и разработаны алгоритмы, позволяющие идентифицировать образы пузырей в условиях неравномерного освещения и перекрытия образов, следить за перемещениями пузырей с высокой подпиксельной точностью, и рассчитывать совместную статистику полей скорости и объемной доли непрерывной и дисперсной фаз.

Техника РРВ1 применена, для экспериментального изучения турбулентной, пузырьковой.струи при значениях объемного газосодержания до 5%. В результате расчета статистики получены осредненные двухмерные распределения плоскостного газосодержания и, скоростей газовой и жидкой фаз, а также статистические моменты второго порядка пульсаций, этих величин. Впервые измерены совместные корреляции пульсаций скорости пузырей, и жидкой фазы в слое смешения течения струи.1

В составе коллектива разработана первая отечественная оптическая система диагностики потоков «ПОЛИС» на основе методов количественной лазерной визуализации. Созданное программное обеспечение «Ас1иа1Р1о\л/»- позволяет автоматизировать процесс сбора, хранения, визуализации \л. обработки экспериментальных данных. Измерительная система. «ПОЛИС» внедрена в 18 учебных и научных организациях на территории России.

Автором лично предложены^ и в составе коллектива реализованы принципы хранения массива, экспериментальны* данных, которые позволяют оперировать сотнями тысяч измерений - мгновенных', показателей течения, без уменьшения производительности, системы.

Предложены и-реализованы возможности измерительной системы по сбору данных, в том числе разработаны модули управления устройствами.

Измерительный комплекс «ПОЛИС» применен для измерений течения среды в импульсной и стационарной аэродинамических трубах. Показана возможность измерений средней, скорости в импульсной гиперзвуковой установке с помощью естественного засева потока конденсатом * паров металлов. Впервые получены данные о поле течения, в следе за кососрезным. газодинамическим* свистком, обтекаемым сверхзвуковым потоком в режиме автоколебаний.

1. Бражко, В:. (1976) Способ визуализации линий^ тока, на поверхности моделей в аэродинамическихтрубах. //Труды ЦАГИ (1749)

2. Дубнищев, Ю. Н., Арбузов,. В. А. Белоусов, П. П., & Белоусов, П. Я. (2003) Оптические методы исследования потоков. // Новосибирск: Сибирское; университетское издательство.:

3. Дубнищев; Ю., & Ринкевичюс;. Б. (1982) Методы лазерной доплеровской анемометрии: // Mi: Наука; . ,

4. Маслов, А., & Миронов, С. (1996) Экспериментальное исследование, обтекания; полузамкнутой,цилиндрической,полости гиперзвуковым;потоком«низкои плотности. // Изв. РАН. МЖГ (6), стр. 155-160.

5. Миронов, С., & Цырюльников; И. (2005) Исследование; волнового, поля контролируемых: периодических: возмущений? двух источников: // Теплофизикам аэромеханика , 12 (3), стр. 379-386.

6. Пузырев; Л., & Ярославцев, М; (1990) Стабилизация параметров газа, в форкамере гиперзвуковой аэродинамической трубы. // Изв. СО АН; Серия техническая (5), стр. 135-139.

7. Токареву Ms, Маркович- Д:, & Бильскийг А. (2007)-: Адаптивные; алгоритмы;-обработки; изображений* частиц для- расчета; мгновенных полей скорости; II Вычислительные, технологии;, 12, 109-131.

8. Фаулер, Ml. (2004) Архитектура корпоративных программных- приложений. // Вильяме. .

9. Хабахпашева, Е. М., & Перепелица^ Б. В. (1968) Поля скоростей и турбулентных пульсаций,при малых добавках, к воде: высокомолекулярных веществ. // ИФЖ , 14 (4), 598:.

10. Adrian? R. J. (2004) Twenty years of particle image velocimetry. // 12th International Symposium on Applications of Laser Techniques.to Fluid Mechanics. Lisbon.

11. Adrian R. J. (1984) Scattering particle characteristics and their effect on pulsed laser measurements of fluid flow: speckle velocimetry vs particle image.velocimetry. II Appl. Opt., 23, 1690-1691. .

12. Agui J., Jimenes-J. (1987) On the performance of particle tracing velocimetry. // J Fluid Mech , 185,448-468.

13. Albrecht H., Boris M., Damaschke N., Tropea C. (2003) Laser Doppler and Phase Doppler Measurement Techniques: // Berlin: Springer.

14. Alekseenko S., Markovich D., Semenov V. (1999) Suppression of large-scale structures in a gas-saturated impact jet. // Tech Phys Lett, 25, 374-376.

15. Astarita T. (2006) Analysis of interpolation schemes for image deformation methods in PIV: effect of noise on the accuracy and spatial resolution. // Exp: Fluids , 40, 977-987.

16. Astarita Т., Cardone G. (2005) Analysis of interpolation'schemes for image deformation methods in PIV. // Exp. Fluids , 38, 233-243.

17. Augier F., Morchain P., Guiraud P., Masbernat O. (2003) Volume fraction gradient-induced flow patterns in a two-liquid*,phase mixing layer. // Chem. Eng. Sci. , 58, 39853993.

18. Baek S., Lee S. (1996) A new two-frame particle tracking algorithm using match probability. // Exp. Fluids , 22, 23-321.

19. Barker D. В., Fourney M. E. (1977) Measuring fluid velocities^with speckle patterns. // Opt. Lett. , 1, 135-137.

20. Bongiovanni C., Chevaillier J. P., Fabre J. (1997) Sizing of bubbles by incoherent imaging: defocus bias. II Exp Fluids , 23, 209-216.

21. Broder D., Sommerfeld M. (2002) An1 advanced LIF-PLV system for analysing the hydrodynamics in a laboratory bubble column at higher void fractions. // Exp Fluids , 33, 826-837.

22. Broder D., Sommerfeld M. (2007) Recognition of highly overlapping ellipse-like bubble images. // Meas Sci Technol , 18, 2513-2528.

23. Bruun H. H-. (1995) Hot-Wire Anemometry Principles and Signal Analysis. // Oxford University Press, USA.

24. Coolen M., Kieft R., Rindt C., Steenhoven A. (1999) Application of 2-D LIF temperature measurements in water using a Nd:YAG laser. // Exp. in Fluids , 27, 420-426.

25. Cowen E., Monismith S. (1996) A hybrid digital particle tracking velocimetry technique. //Exp. Fluids, 22 (3), 199-211.

26. Crowder J. (2001) Handbook of flow visualization. // Tufts. (W. J. Yang, Ред.) N.Y.: Taylor & Francis.

27. Damaschke N., Nobach H., Tropea C. (2002) Optical limits of particle concentration for multi-dimensional particle sizing techniques in fluid mechanics. II Exp Fluids , 32, 143152.

28. Davies T. P. (1981) Schlieren photography—short bibliography and review. // Optics & Laser Technology , 13 (1), 37-42.

29. Dehaeck S., Beeck J. v., Riethmuller M. (2005) Extended glare point velocimetry and sizing for bubbly flows. // Exp Fluids , 39, 407-419.

30. DudderarT. D., Simpkins P. (1977) Laser speckle photography in a fluid medium. // Nature , 270, 45-47.

31. Dulin V., Markovicli D., Pervunin K. (2009) Round bubble imaging technique based on planar-fluorescence. // Submitted to Meas Sci Technol.

32. Estrada-Perez C., Ontiveros E. D., Hassan Y., Ortiz-Villafuerte J. (2005) Near-wall study of turbulent channel flows with an improved PTV algorithm1. II Proc. 6th Int. Symp. on Particle Image Velocimetry, Pasadena, California, USA, 23-25, September.

33. Etoh R., Takehara K. (1999) A study on particle identification in PTV — particle mask correlation method. // J Visualiz, 1, 313-323

34. Grousson R., Mallick S. (1977) Study of flow pattern in a fluid by scattered laser light. // Appl. Opt., 16, 2334—2336.

35. Guezennec Y., Brodkey R., Trigui N., Kent J. (1994) Algorithms for fully automated three-dimensional particle tracking velocimetry. // Exp. Fluids , 17, 209-219.

36. Hart D. (1996) Sparse, array image, correlation. // 8th International Symposium on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics, Lisbon, Portugal.

37. Hassan Y., Canaan R. (1991) Full-field bubbly flow velocity measurements using a multiframe particle tracking technique. // Exp. Fluids , 12, 49-60.

38. Heinz O., Ilyushin B., Markovich D. (2004) Application of a PDF's method for the statistical processing of experimental data. // Int. Journal of Heat and Fluid.Flow , 25, 846-874.

39. Honkanen M., Marjanen K. (2007) Analysis of the overlapping images of irregularly-shaped particles, bubbles and droplets. II Proc. of 7th Int. Conf. on Multiphase Flow, Leibzig, Germany, paper 559

40. Honkanen M., Saarenrinne P., Stoor T., Niinimaki J. (2005) Recognition of highly overlapping ellipse-like bubble images. II Meas Sci Technol, 16,1760-1770.

41. Kobayashi Т., Saga Т., Segawa S. (1989) Multipoint velocity measurement for unsteady flow field by digital image processing. // Flow Visualization , 5, 197-202.

42. Maas H. G., Gruen A., Papantoniou D'. (1993) Particle tracking velocimetry in three-dimensional flows—part 1. Photogrammetric determination of particle coordinates. // Exp. Fluids, 15, 133-146.

43. Meynart R. (1982a). Convective flow field measurement by speckle velocimetry. // Rev. Phys. Appl., 17, 301.

44. Meynart R. (19826). Digital image processing for speckle flow velocimetry. //-Rev. Sei. Instrum., 53,110-111.

45. Meynart R. (1980) Equal velocity fringes in a Rayleigh-Benard flow by a speckle method://Appl. Opt., 19, 1385-1386.

46. Meynart R. (1979) Flow velocity measurement by a speckle method. // Proceedings of 2nd European Cong, on Opt. Appl. to Metrology. 210, стр. 25-28. Bellingham, WA: SPIE.

47. Meynart R. (1983a). Instantaneous velocity field measurements in unsteady gas flow by speckle velocimetry. // Appl. Opt., 22, 535-540.

48. Meynart R. (19836). Speckle velocimetry study of vortex pairing in a low-Re unexcited jet. // Phys. Fluids , 26, 2074-2079.

49. Meynart R. (1983b). Speckle velocimetry: an application of image analysis techniques to the measurement of instantaneous velocity fields in unsteady flow. // ICIASF '83 Record (стр. 30-36). New York: IEEE.

50. Mikheev A., Zubtsov V. (2008) Enhanced particle-tracking velocimetry (EPTV) with a combined two-component pair-matching algorithm. // Meas. Sci. Technol., 19,1-16.

51. Milenkovic R., Sigg В., Yadigaroglu G. (2007a). Bubble clustering and trapping in large vortices. Part 1: Triggered bubbly jets investigated by phase-averaging. // Int J Multiphase Flow , 33, 1088-1110.

52. Milenkovic R., Sigg В., Yadigaroglu G. (2007b). Bubble clustering and trapping in large vortices. Part 2: Time-dependent trapping conditions. // Int J Multiphase Flow , 33, 1111-1125.

53. Moravec H. (1977) Towards automatic visual obstacle avoidance. // Proc. 5th Int. Joint Conf. Artificial Intelligence, (стр. 584).

54. Nakoryakov V., Kashinsky O., Randin V., Timkin L. (1996) Gas-liquid bubbly flow in vertical pipes (Data Bank contribution). // J Fluid Eng ,118, 377-382.

55. Nishino K., Kasagi N. Hirata M. (1989) Three-dimensional particle tracking velocimetry based on automated digital image processing. // ASME J., 111, 384--391.

56. Ohmi K., Li H. (1999) Particle tracking velocimetry by combined use of the Moravec operator and the relaxation algorithm. // Proc. 2nd Pacific Symp. on Flow Visualization, (стр. 112).

57. Prandtl L. (1904) Verhandlungen des dritten internationalen Mathematiker-Kongresses. // (стр. 484). Heidelberg: Teubner, Leipzig, Germany.

58. Raffel M., Willert C., Wereley S., Kompenhans J. (2007) Particle image Velocimetry. A practical guide. // Springer.

59. Rightley P., Lasheras J. (2000) Bubble dispersion and interphase coupling in a* free shear flow. IIJ Fluid Mech , 412, 21-59.

60. Roig V., Suzanne C., Masbernat I. (1998) Experimental investigation of a turbulent bubbly mixing layer. // Int J Multiphase Flow , 24, 35-54.

61. Saarenrinne P., Piirto M., Eloranta H. (2001) Experiences of turbulence measurement with PIV. // Meas. Sci. Technol., 21,1904-1910.

62. Scarano F. (2002) Iterative image deformation methods in PIV. // Meas Sci Technol , 13, R1-R19.

63. Scarano F. (2008) Overview of PIV in supersonic Flows. В Particle Image Velocimetry II (стр. 445-463). Berlin: Heidelberg: Springer.

64. Scarano F., Riethmuller M. (2000) Advances in iterative multigrid PIV image processing. //Exp. Fluids ,29, S51-S60.

65. Semidetnov N., Tropea C. (2004) Conversion relationships for multidimensional particle sizing techniques. // Meas Sci Technol ,15,112-118.

66. Serizava A., Kataoka I., Michigoshi I. (1975) Turbulence structure of air-water bubbly flow II. Local properties. // Int J Multiphase Flow , 2, 235-246.

67. Sokolov M., Giant Z. (1992) The Ladder Probe: Reverse Flow Measurements with a Hot-Wire Rake. // Experiments in Fluids , 12, стр. 307-318.

68. Spedding G. R. (1993) Performance analysis and application of grid interpolation techniques for fluid flows. // Exp Fluids , 15, 417-430.

69. Stainback P., Nagabushana K. (1993) Review of Hot-Wire Anemometry Techniques and the Range of their Applicability. //Thermal Anemometry , FED167, стр. 93-133.

70. Stanislas M., Okamoto K., Kahler C. (2005) Main results of the Second International PIV Challenge. II Exp. Fluids , 39, 170-191.

71. Stanislas M., Okamoto K., Kaehler C., Westerweel J., Scarano F. (2008) Main results of the third international PIV challenge. // Exp. Fluids , 45 (1), 27-71.

72. Stitou A., Riethmuller M. (2001) Extention of PIV to super resolution using PTV. II Meas. Sci. Technol. , 12,1398-1403.

73. Sun Т., Faeth G. (1986a). Structure of turbulent bubbly jets-l. Methods and centerline properties. // Int J Multiphase Flow , 12, 99-114.

74. Sun Т., Faeth G. (1986b). Structure of turbulent bubbly jets-ll. Phase property profiles. // Int J Multiphase Flow, 12, 115-126:

75. Takehara K., Etoh T. (1999) A study on particle identification in PTV. Particle Mask Correlation Method. //J Visualization , 1, 313-323.

76. Takehara K., Adrian R., Etoh G., Christensen K. (2000) A Kalman tracker.for superresolution PIV. // Exp. Fluids., 29; 34-41.

77. Tam C. (1993) Supersonic jet noise. // Annu. Rev. Fluid Mech. , 27, стр. 17-43.

78. Theunissen R., Scarano F., Riethmuller M. (2007) An adaptive sampling and windowing interrogation method in PIV. // Meas. Sci. Technol., 18, 275-287.

79. Theunissen R., Stitou A., Riethmuller M. (2004) A novel approach to improve the accuracy of PTV methods. // 12-th International Symposium on Applications of Laser to Fluid Mechanics. Lisbon, Portugal.

80. Tokuhiro A., Maekawa M., lizuka K., Hishida K., Maeda M. (1998) Turbulent flow past a bubble and an ellipsoid using shadow-image and PIV techniques. // Int J Multiphase Flow, 24, 1383-1406.

81. Uemura Т., Yamamoto F., Ohmi K. (1989) A high speed algorithm of image analysis for real time measurement of two-dimensional velocity distribution. II Flow Visualization, B.

82. Wernet M. (2000) New insights into particle image velocimetry data using fuzzy-logic-based correlation/particle tracking processing. // Exp. Fluids , 30, 434-447.

83. Westerweel J. (2000) Theoretical analisys of the measurement precision in particle image velocimetry. // Exp. Fluids , 29, S3-S12.

84. Westerweel J., Scarano F. (2005) Universal outlier detection for PIV data. // Exp. Fluids , 39,1096-1100.

85. Yeh Y., Cummins H. (1964) Localized flow measurements with an He-Ne laser spectrometer. //Applied Physics Letters , 4, 176-179.1. Список публикаций

86. Akhmetbekov Y. К., Alekseenko S. V., Dulin V. M., Markovich D. M., Pervunin K. S. (2010). Planar fluorescence for round bubble imaging and its application for the study of an axisymmetric two-phase jet// Exp. Fluids, 48, стр. 615-629.

87. Ахметбеков Е.К., Маркович Д.М., Токарев М.П. (2010). Корреляционная: коррекция в методе:: слежения за частицами в потоках: // Вычислительные технологии; 15(4), стр. 57-72:

88. Ахметбеков Е.К., Дулин В.М., Первунин К.С. (2010). Турбулентная: структура газонасыщенных: свободных и импактных струй // Тепловые процессы в.технике, 2 (1), стр. 2-6,

89. Akhmetbekov Y. К., Markovich: D. М., Tokarev М. Р. (2007). A novel correction algorithm for PW // Proceedings;of "7th International Symposium on PIV. Rome.

90. Akhmetbekov Y., Alekseenko S., Dulin V., Markovich,D. (2007). Application of a novel PLIF technique combined with PIV and PTV to bubble:turbulent jets study // Proceedings of "7th International Symposium on PIV"; Rome.

91. Akhmetbekov Y., Alekseenko S., Dulin V., Markovich D., Pervunin K.(2009). Turbulent Structure of Bubble Free and Confined Jets // Proceedings of the 6th International Symposium on Turbulence and Shear Flow Phenomena, 2, стр. 865-870. Seoul.

92. Ахметбеков Е., Токарев М. (2008). Алгоритм корреляционной коррекции для PTV II Труды молодежной конференции "Устойчивость и турбулентность течений гомогенных и гетерогенных жидкостей. Новосибирск.

93. Ахметбеков Е., Токарев. М. (2007). Новый метод коррекции для измерения поля скорости методом слежения за частицей»// Труды IX Международной научно-технической конференции "Оптические методы исследования потоков", (стр. 134-137). Москва.

94. Работа поддержана следующими грантами РФФИ: 06-01-00762-а, 07-08-00213-а, 07-08-12254-офи, 10-08-01304-а. Затраты на представление результатов на международных конференциях частично покрыты следующими грантами РФФИ: 10-08-09302-мобз, 11-08-90705-моб ст.