指针式仪表读数识别的研究现状与发展

在高温高压强磁场等恶劣环境下,指针式仪表有着优于数显式仪表的良好性能表现,对指针式仪表读数识别进行研究具有重要的现实意义。近年来,深度学习与计算机视觉紧密结合,基于深度学习的指针式仪表读数识别技术是前沿研究的重点方向。文中首先概述指针式仪表读数识别的过程,然后从3个方面论述指针式仪表读数识别技术的研究现状与进展:仪表图像的预处理、仪表表盘区域的检测和仪表的读数识别,论述过程中分别阐述基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。最后介绍公开的仪表数据集和应用场景,并从深度学习算法、巡检机器人工作特点和公共数据集的建立3个方面对未来的研究进行展望与建议。

旋风分离器气固流动特性数值模拟研究

为探究旋风分离器流场特性与分离特征,在气固两相流理论基础上,建立旋风分离器结构模型,通过CFD数值模拟软件对分离器的流场进行仿真计算,研究了气相速度场和压力场分布情况,考察各项参数对分离性能的影响。进行方案优选,在圆柱段长度430 mm、下锥段长度790 mm、溢流管插入深度140 mm、溢流口直径80 mm时分离器分离效率达到最优值。通过线性回归与多元逐步回归法推导得出分离效率与参数间的关系表达式,对分离器结构改进具有重要的参考价值。

压裂工况下高压管汇的振动特性分析

压裂车泵头体里面的柱塞泵以及连杆会产生较大振动,与泵头体相接的高压管汇在工作时会产生共振等危险。对于高压管汇流固耦合分析和改进安装约束方式综合考量的研究鲜有涉及,且在固有频率附近的响应情形尚不明确。为此,基于空挡位和单向流固耦合的模态分析方法,对比分析高压管汇的固有频率和振型,并对工况丁进行谐响应分析,揭示了改进约束方式对提高固有频率的影响规律。研究结果表明:无论是否增加固定约束,在流固耦合模态下比在空模态下的固有频率均要高2%~6%;改进约束方式后管汇的前3阶固有频率是改进前的2~3倍;管汇在改进前主要在中间直管段的上下、前后弯曲摆动,改进后变为上下、左右摆动,且管汇振动主要集中在中间直管段;在X方向上的位移、加速度、应力和应变谐响应峰值均比在Y和Z方向上的要高。研究结果可为高压管汇的设计以及增加固定约束的方式提供理论依据。