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  時間:2024-5-27 08:51:40

氣體渦輪流量計結構與性能優化

摘要:運用數值模擬和實驗測試相結合的方法,對氣體渦輪流量計進行了結構改進和性能優化。基于內部流體的壓力場和速度場特征分析,得出了影響流量計性能的主要結構為表芯支座和后導流體,主要因素為表芯支座側面的壓力梯度驟降和后導流體下游的尾流耗散。通過對表芯支座和后導流體進行結構優化,流量計的計量性能得到了提升。表明:結構優化后流量計的壓力損失在最大流量下減小了約42.61%,最大示值誤差降低了22.45%左右,儀表系數也更加趨于恒定。結論有助于為今后開發性能更好的氣體渦輪流量計提供理論指導和技術支持。
  氣體渦輪流量計是一種速度式的流量傳感器,具有測量精度高、量程范圍廣、可靠性好以及使用方便等優點。隨著我國西氣東輸工程的全線貫通,縱橫交錯的天然氣管網使我國形成世界上天然氣管網。氣體渦輪流量計被廣泛應用于天然氣管網中的貿易計量,市場前景廣闊。氣體渦輪流量計的結構改進及其性能優化在流量計量領域具有十分重要的應用價值與現實意義。
  將氣體渦輪流量計前整流器的葉片截取合適切角,發現當葉片切角參數為0.25時流量計的性能最好。對前整流器結構進行分析,得到了流量計壓力損失和線性度誤差均為最小時前整流器的葉片數與長度。在前導流體研究方面.將前導流體直徑、前導流體與輪轂間距作為改進參數,比較了不同結構參數下氣體渦輪流量計的性能指標。用流線型前導流體結構代替傳統半球形前導流體,使得流量計的壓力損失降低了近33%。一種三葉片長螺旋葉輪結構,流量計測量的重復性明顯提高,測量的相對示值誤差明顯降低。基于響應面法和正交試驗法,得出了影響流量計性能的葉輪結構參數順序為:葉輪頂端半徑>葉輪葉片數>葉輪輪轂長度>葉輪輪轂半徑。在后導流體方面,優化了后導流體的葉片倒角。發現流量計的壓力損失隨著葉片倒角的增大而增加。通過數值模擬對流量計內部的流場特征進行分析,發現后導流體產生的壓力損失達到了總壓力損失的55%。
  綜上所述,前人對氣體渦輪流量計的研究主要集中在葉輪、前整流器與前導流體部分,而對后導流體與表芯支座的結構改進及其性能優化目前還較為少見。實際上,后導流體在流量計中對流體起到穩流和導流的作用,表芯支座是固定葉輪的主要結構,它們均會對流量計的性能產生影響。因此,以TM80氣體渦輪流量計為對象,采用數值模擬與實驗測試相結合的方式,研究流量計內部的流場特.征,提出針對表芯支座和后導流體的結構優化方案,進而評估優化前后流量計的性能指標,探索出提高流量計計量性能的方法。
1流量計的物理模型與性能指標
1.1流量計的物理模型
  以氣體渦輪流量計為研究對象,流量計的結構主要由前整流器、前導流體、葉輪、表芯支座、后導流體以及殼體等組成,其物理模型如圖1所示。流量計的前整流器采用葉柵結構,葉柵數為16;前導流體由第二級16片葉柵(與前整流器葉柵呈11.5°夾角)和80mm長的圓柱結構組成;表芯支座用于固定葉輪,葉輪的葉片數為12,螺旋角為45°;后導流體置于葉輪之后,用于穩定出口處的氣流。
 
 
  氣體渦輪流量計的工作原理為:被測氣體從管道流入流量計,首先經過前整流器和前導流體進行整流,之后氣流推動葉輪使之產生周期性旋轉,葉輪轉速與被測流體的平均流速成正比。葉輪旋轉后帶動磁電轉換器,使其磁阻值發生變化,在感應線圈中產生周期性變化的感應電勢,該信號經放大器放大后送至儀表盤顯示。
1.2流量計的性能指標
  根據氣體渦輪流量計檢定規章《JJG1037-2008》壓力損失、儀表系數、線性度誤差等是衡量氣體渦輪流量計計量性能的重要指標。
①壓力損失
  壓力損失△P表征流體通過流量計的能量損失,降低壓力損失能夠減少流量計在使用過程的能耗氣體通過流量計的壓力損失計算公式為:
 
式中:α為壓力損失系數;ρ為氣流密度,單位為kg/m3u為氣流流速,單位為m/s。
②儀表系數
  儀表系數K是表征流量計測量準確度和量程比的關鍵性能指標。各流量點的儀表系數Ki與待測氣流體積流量Qi及流量計輸出脈沖頻率ƒ的關系式為:
 
按計量檢定規章,儀表系數K可以由式(3)進行計算:
 
  式中:(K)max和(Ki)min分別表示流量計在分界流量maxmin點q,到最大流量點qmax范圍內各個流量檢定點得到Ki的最大值和最小值,單位為(m3)-1。K越接近恒定,表示流量計的測量穩定性越高,進行流量轉換時的精度也越高。
③最大示值誤差E
  為了定量表征儀表系數的穩定性,引入最大示值誤差。根據計量檢定規章,最大示值誤差E可以由式(4)進行計算:
 
  在量程范圍內最大示值誤差越小,表明流量計的儀表系數越穩定,線性度也就越好。
2數值模擬與實驗測試方法
2.1數值模擬方法
  氣流在氣體渦輪流量計內部的流動遵循流體力學的基本方程,即滿足流體運動的質量守恒方程和動量守恒方程。質量守恒方程和動量守恒方法表示為:
 
  式中:xi,xi為空間坐標分量,ui,uj為流體流動速度分量:p為靜壓,pij為應力張量ƒi為體積力分量。
  由于流量計結構十分復雜,氣流在流量計內部的運動往往呈現湍流狀態。為了實現對湍流的模擬,需要額外引入湍流模型。本文選取RNGk-ε模型作為湍流模型,其湍流動能h和耗散率ε的輸運方程表示為:
 
  式中:Gk表示平均速度梯度所產生的湍流動能.αε,αk分別表示ε和h的擴散率,C1ε、C2ε為系數。
  由于氣流運動與葉輪旋轉存在相互作用,需要引入扭矩模型根據力矩平衡原理,葉輪旋轉的運動方程可以表示為:
 
  式中:J為葉輪慣性力矩,單位為kg·m2;dɷ/dt為葉輪角加速度,單位為rad/s2;M1為流體對葉輪驅動力矩;M2為軸承摩擦阻力矩,單位為N·m;M3為黏性阻力矩,單位為N·m;M4為磁阻力矩,單位為N·m;t為時間,單位為s。
  采用Fluent軟件求解流量計內部氣流的運動方程。為了消除管道進口段效應對模擬結果的影響,在流量計的進出口均增加了10D的直管段(D為機芯直徑)。由于給定了流體的體積流量,進口采用速度進口邊界條件,進口平均速度通過u=Qv/A確定,方向與進口直管段截面垂直;出口為大氣壓,壁面采用無滑移邊界。為了求解葉輪旋轉運動方程,把整個計算區域分解為靜區域和葉輪旋轉的動區域,動區域和靜區域之間采用多重參考模型(MRF)耦合葉輪采用滑移邊界條件,與旋轉區域具有相同的轉速。葉輪旋轉區域與前后靜區域之間的表面定義為interface邊界,便于與其他流域進行信息交換。
2.2測試方法
  測試采用標準表法氣體流量標準裝置。實驗裝置主要由羅茨流量計、氣體渦輪流量計、穩壓氣罐、氣動閥門、氣泵和控制系統等組成,如圖2所示。實驗通過遠程操作PLC設備,調節氣動閥門的開度,實現對氣體體積流量的控制。羅茨流量計作為標準表,其工作量程為0~250m3/h,流量控制精度為0.5級。氣體渦輪流量計作為待測流量計,其測量精度等級為1級,工作量程為13m3/h~250m3/h,量程比為20:1。差壓計的兩個.測壓口分別安裝在待測流量計的前后直管段3D處,其量程范圍為土3000Pa.測量精度等級為1級。氣泵與氣動閥門相連,能夠產生相對穩定的負壓。根據國家計量檢定標準,氣體渦輪流量計需檢定13m3/h、50m3/h、100m3/h和250m3/h等特征流量點。每個流量點進行多次測量,實驗結果得到標準表和被測流量計的壓力損失、脈沖數、體積流量以及單流量點的測量時間,數據處理后得到儀表系數和最大示值誤差等指標,進而評估氣體渦輪流量計的計量性能。
 
3結果分析與討論
3.1方法驗證
  根據氣體渦輪流量計的結構設計圖紙,運用SolidWorks軟件對各部分零件進行組裝建模,將建好的模型導入ANSYSWorkBench進行網格劃分。采用分塊化方法劃分網格,直管段采用結構化網格;由于葉輪和后導流體的結構更為復雜,采用非結構混合網格,并對其進行細化處理,最后進行網格無關性驗證,如圖3所示。當網格數量為580萬與670萬時,兩者的壓力損失相差僅為21Pa,故本文選取580萬網格數量進行后面的數值模擬研究。
 
  為了驗證模擬方法的可靠性,本文比較了氣體渦輪流量計在13m3/h~250m3/h范圍內11個流量點的壓力損失,這些流量點包含了國家計量檢定標準的4個特征流量點,符合實際的流量檢測要求。由圖4可知:在全量程范圍內,流量計壓力損失的模擬結果與實驗結果十分吻合,誤差僅在0~6%范圍內波動,證實了所采用的數值模擬方法和實驗測試方法的可靠性和準確性,為后面流量計的結構改進和性能優化奠定了基礎。
 
3.2流量計內部特征分析
  為了獲得氣體渦輪流量計結構改進思路,首先對優化前流量計內部流場進行數值模擬。通過在葉輪旋轉中心截取水平剖面,得到流場的壓力場和速度場云圖。本文選取流量點50m3/h、250m3/h作為分析對象,對流量計內部的流場特征進行定量研究。
  由圖5(a)可知:當流量為50m3/h時,流量計進出口的總壓力損失約為71.4Pa。由于受到前整流器和前導流體的阻擋作用,前導流體迎風面壓力梯度與流動方向相反,邊界層發生分離現象,造成能量損失。在表芯支座側面,壓力從35.7Pa急劇減至13.2Pa;在近壁面處出現了負壓區,導致氣流運動紊亂。流量計的出口處出現了明顯的負壓區,最大負壓值約為-14.5Pa,此處壓力梯度與流體流動方向相反,且等壓線分布混亂,流場壓力分布非常不均勻,大大增加了流動的能量損失。
 
  由圖5(b)可知:流體經過表芯支座時,流道截面突縮,流體速度從2.95m/s迅速增至7.9m/s。由于表芯支座結構的特殊性,經過的流體無法以垂直角度沖擊葉輪,使得用葉輪轉速計算得到的流量與實際流量存在較大偏差,降低了流量計的精度。流體流出葉輪后,由于后導流體直徑大于葉輪輪轂直徑,流道截面繼續縮小,氣流速度繼續增加。后導流體出口處速度梯度大,當流體有旋運動與壁面分離時,出現了明顯的回流現象和尾跡區域。受流體粘性的影響,尾跡中旋渦的動能逐漸轉換成熱能進一步耗散,增加了能量損失。
  圖5(c,d)表示流量為250m3/h時流量計內部流體的壓力云圖和速度云圖。隨著流量的增加,流量計內部流體的湍流性質更加明顯。流量計的壓力損失明顯增加,壓力損失約為1390.5Pa。此時,表芯支座處的壓力梯度變化更加明顯;后導流體下游區域的流場更加紊亂,回流現象加劇,尾跡范圍明顯擴大。
  上述模擬結果給予我們重要提示:表芯支座和后導流體的結構對流量計性能的影響非常明顯,可以通過改進表芯支座和后導流體的結構達到提高流.量計性能的目的。在表芯支座的優化中,可以從減少側面區域壓力梯度驟變的角度考慮。在后導流體的優化中,可以從穩定流場、減弱回流,縮小負壓區和尾跡范圍的方向思考。
3.3流量計結構改進方案
  基于流量計流場特征的分析,將原來的表芯支座和后導流體結構進行改進設計。首先,表芯支座迎風面一側的直徑從64mm縮減至50mm,如圖6(a-b)所示,運用所形成的18.5°坡度來減緩流體的壓力梯度變化,從而減少流量計的壓力損失。其次.對后導流體的直徑進行縮減,如圖6(d)~圖6(e)所示,直徑從原來的66mm減至62mm,以減小對流出葉輪流體的阻礙。最后,運用3D打印技術,制作優化后的表芯支座和后導流體模型成品,如圖6(c)、圖6(f)所示。
 
3.4流量計性能指標評價
  為驗證改進方案的可行性,對改進模型進行仿真,從流場的角度分析其優化效果。流量點同樣選取50m3/h、250m3/h作為分析對象,流量計內部流場特征如圖7所示。從結構整體優化的模擬結果可以看出:由于改變了表芯支座的坡度使得氣流更加平緩,其迎風面高壓區減小,側面的負壓區消失,壓力梯度驟變的情況得到緩解;后導流體下游區域流場紊亂的現象也得到明顯改善,壓力分布變得更均勻;尾跡區域的面積減小,尾跡耗散引起的能量降低;流量計出口處的壓力梯度變化更均勻,后導流體的導流效果明顯提升;總壓,力損失明顯降低,在50m3/h流量點降低了約46.2%,在250m3/h流量點降低了約45.8%。
 
  為進一步驗證結構改進效果,用優化后的表芯支座和后導流體成品模型代替原模型中的表芯支座和后導流體結構,安裝進氣體渦輪流量計進行實驗測試。根據《渦輪流量計檢定規章》,通過重復實驗獲得多組實驗數據,數據處理后得到流量計的壓,力損失、儀表系數、最大示值誤差等性能指標,進而評價流量計的結構優化效果及其計量性能。表1所示為實驗測試的數據處理結果。
 
  首先,對結構優化前后流量計壓力損失的實驗結果進行分析。圖8表示原模型、優化表芯支座模型、優化后導流體模型,以及整體優化模型的壓力損失隨著流量變化的規律。隨著流量的增大,所有流量計模型的壓力損失均呈明顯增大趨勢。兩個結構優化方案均對壓力損失的降低起到了作用,當流量為250m3/h時,整體優化模型將壓力損失降低至.749.8Pa,降低幅度約42.6%,有效地減少流量計在使用過程的能耗,提高了流量計的性能。
  根據實驗測試數據,運用式(2)、式(3),計算得到了流量計的儀表系數K。圖9所示為結構優化前后流量計儀表系數隨著流量的變化規律。在小流量情況下(0~50m3/h),儀表系數起伏很明顯,這主要由于流量計受葉輪慣性力、流體阻力以及機械阻力等因素的影響而造成;相對而言整體優化模型的儀表系數較好。在大流量情況下(50m3/h~250m3/h),四個模型的儀表系數都較為平整;相對于原模型,三種優化模型的儀表系數都更趨于恒定,這表明優化表芯支座和后導流體結構可以提高流量計測量的精度。
  為了定量表征儀表系數的穩定性,根據式(4),文章計算得到了流量計的最大示值誤差。由表1可知:優化后導流體后流量計的最大示值誤差降至0.242%,降低了約17.7%。優化表芯支座不能明顯降低流量計的最大示值誤差,其線性度誤差約為0.283%。在同時優化表芯支座和后導流體的情況下,最大示值誤差明顯減小,降幅約為22.45%。這表明本文所提出的優化方案可以明顯提升流量計儀表系數的穩定性。
 
結論
  采用CFD數值模擬方法,氣體渦輪流量計內部的流場特征,進而提出了關于流量計表芯支座和后導流體的結構優化方案。基于標準表法實驗測試技術,比較分析了結構優化前后流量計的壓力損失、儀表系數以及線性度誤差等性能指標。研究結果如下:
①數值結果表明:表芯支座側面的壓力梯度驟變和后導流體尾部的回流和尾流特征是影響氣體渦輪流量計性能的主要因素。
②實驗結果表明:對表芯支座和后導流體結構單獨優化后,氣體渦輪流量計的壓力損失分別降低約24.2%和17.8%、最大示值誤差分別降低約17.7%和3.7%。
③對表芯支座和后導流體整體優化后,氣體渦輪流量計的性能得到了進一步提高,總的壓力損失降低約43.61%,總的最大示值誤差減小約22.45%

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