В УрФУ разработали зоркое око для пузырьков

В различных отраслях промышленности широко применяются потоки пузырьков для обеспечения массопереноса в газах и жидкостях.

Недавно специалисты УрФУ представили бесконтактную систему компьютерного зрения, способную обнаруживать пузырьки в потоках газа и жидкости. Эта система не только определяет наличие пузырьков, но и отслеживает их движение и форму. Авторы исследования утверждают, что новая технология может найти применение в различных сферах, включая нефтегазовую и энергетическую промышленность, а также в биологическом и химическом производстве. Результаты исследования опубликованы в журнале Mathematics.

Пузырьки, их форма и движение, оказывают прямое воздействие на потоки вещества в различных средах. Важно отметить, что поведение этой системы может различаться в зависимости от химического состава газа и физических свойств. Например, процессы формирования, распространения и разрушения пузырьков углекислого газа в сладких газированных напитках и шампанском происходят по-разному, как сообщили специалисты УрФУ.

Существует множество промышленных процессов, таких как флотация, кавитация и работа биореакторов, которые также используют пузырьки с различными параметрами. Отклонения от оптимальных параметров могут вызвать негативные последствия. Ученые отметили, что существующие методы контроля формы и траектории пузырьков имеют свои ограничения: некоторые из них неэффективны при высоких скоростях потока, а другие требуют периодического отбора проб.

Изучение влияния формы и движения пузырьков на процессы в различных средах является важной задачей, поскольку это позволяет оптимизировать промышленные процессы и улучшить их эффективность. Точное контролирование параметров пузырьков может способствовать более точному прогнозированию и управлению процессами, где они применяются.

Новый инструмент бесконтактного слежения за поведением пузырьков, разработанный специалистами УрФУ совместно с коллегами из ИТМО и МФТИ, представляет собой значительный прорыв в области мониторинга процессов с использованием компьютерного зрения и нейронных сетей. Эта система отличается от существующих аналогов тем, что она применима в широком спектре условий, характерных для производственных процессов, связанных с образованием, движением и разрушением пузырьков.

Важно отметить, что специалисты провели анализ различных методов обнаружения пузырьков и разработали эффективный алгоритм сегментации, основанный на модели нейронной сети YOLOv9c. Для обучения этой модели и проведения расчетов использовалась высокоскоростная визуализация моделей движения газовых включений при различных параметрах в массообменных устройствах.

Этот инновационный подход не только позволяет точно отслеживать поведение пузырьков, но также открывает новые перспективы для оптимизации производственных процессов, связанных с использованием газовых включений. В результате исследований удалось добиться значительного улучшения эффективности контроля и управления этими процессами, что может привести к существенному повышению производительности и качества продукции.

Исследование, проводимое при поддержке программы "Приоритет-2030", включает в себя использование экспериментальных данных, включая коэффициент диффузии газа при задержке жидкости и газа, а также алгоритмы масштабирования и усреднения. Это позволяет адаптировать модель для различных комбинаций систем жидкость-газ.

Специалисты провели экспериментальные работы для подтверждения точности и надежности данной системы. Результаты показали, что показатели качества превышают показатели как контактных, так и бесконтактных промышленных аналогов.

Как отметил Стародумов, данная модель является эффективным инструментом исследования в области жидкости и газа, обеспечивая точность и удобство в адаптации к различным условиям.

Источник и фото - ria.ru