Este trabalho diz respeito ao desenvolvimento de uma nova estratégia de Sensoriamento adaptada ao imageamento de escoamento bifásico por tomografia de impedância elétrica. Sua motivação básica vem do fato que a maioria dos algoritmos de reconstrução numérica foram desenvolvidos para campos de sensoriamento do tipo \'\'duro\", isto é, eles têm a hipótese subjacente de que o campo de sensoriamento é bidimensional e paralelo. Quando usam campos de sensoriamento do tipo \"mole\", tais como em tomografia capacitiva elétrica de escoamentos bifásicos, estas condições são marginalmente satisfeitas, a menos na situação de um menor contraste entre as propriedades elétricas do escoamento bifásico, para o qual a natureza mal condicionada do problema será de qualquer modo muito mais crítica. O desenvolvimento de um método menos restritivo pode ser alcançado pelo refinamento da qualidade da imagem produzida por uma sonda de imagem direta, por meio da minimização de um convenientemente definido erro funcional refletindo as diferenças entre valores experimentais e numéricos calculados na fronteira do volume de sensibilidade. De qualquer modo, é requerido que estes valores de fronteira sejam suficientemente sensíveis às mudanças na distribuição das propriedades elétricas do escoamento. Este trabalho apresenta a análise da sensibilidade de diferentes estratégias de excitação e sua aplicabilidade no algoritmo de reconstrução tomográfica descrito acima. Dois perfis de excitação clássica são comparados a fim de propor um no qual observa-se a sensibilidade dos resultados do perfil medido na fronteira às mudanças nas posições das inclusões no volume de sensibilidade. Os resultados confirmam que a estratégia clássica é prejudicada devido a falta de sensibilidade e que novas possibilidades devem ser desenvolvidas baseadas na otimização do perfil de excitação ou sob técnicas multi-sensitivas. / This work concerns the development of a new sensing strategy adapted to two-phase flow imaging by electrical impedance tomography. Its basic motivation comes from the fact that most of the numerical reconstruction algorithms were developed for hard sensing fields, i.e. they have the underlying assumptions that the sensing field is two-dimensional and parallel. When using soft sensing fields, such as in electrical capacitance tomography of two-phase flows, these conditions are barely satisfied, unless in the situation of a poor contrast between the electrical properties of the flowing phases, for which the ill-conditioned nature of the problem will be much more critical anyway. The development of a less restrictive method can be achieved by refining the qualitative images produced by a direct imaging probe, by means of the minimization of a conveniently defined error functional reflecting the difference between experimental and numerical values calculated at the boundary of the sensing volume. However, in order to do this, it is required that these boundary values be sufficiently sensitive to changes in the distribution of the electrical properties of the flow. This work presents a sensitivity analysis of different excitation strategies and their applicability in a tomographic reconstruction algorithm such as described above. Two classical excitation profiles are compared to a proposed one in what regards the sensitivity of the resulting measured profile at the boundary to changes in the positions of inclusions in the sensing volume. The results confirm that classical strategies suffer from a major lack of sensitivity and that new ones must be developed possibly based optimization of the excitation profiles or on multi-sensing techniques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-11072018-121928 |
| Date | 27 July 2000 |
| Creators | Figueroa, Teodora Pinheiro |
| Contributors | Seleghim Júnior, Paulo |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
Page generated in 0.0408 seconds