基于多相流输运机理的过程层析成像方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61871181
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0114.探测与成像
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Conventional process tomography can only image one phase in the multiphase medium, and the imaging process can often be hindered by complex structures in a measuring domain. In this project we propose a new type of tomographic method that uses the mechanisms of multiphase flow to carry the information of the phase distribution in a complex domain, which enables the sensitivity map being formed that then combined with an image on a “probing sub-domain” to reconstruct the multiphase image on the higher dimension zone. The aim of this project is to find a new mechanism and form a multiphase tomography, and to form a practical technique to diagnose the leaks in the power plant reactor. The novelties and the merits of the method include:(1)the imaging process is related to the mechanisms of the fluid flow, which can produce a sensitivity map to reflect the effect of several phases, and perform spontaneous image reconstruction for several phases. (2) the image coupling between the sub-domain and higher dimension zone, which allows the image reconstruction for the later to be based on the image from a more easily scanned sub-domain, aided by the rules of fluid mechanics. (3) Indirect tracing: as the numerical solution of multiphase can reveal the inter relations between all the phases, if the distribution of one phase is known, the distributions of the other phases are naturally known. Therefore, some easily detectable phase can be a “tracer” for other phases and hence obtain their images. The study will be carried out by theoretical analysis, CFD simulation, and experiments. The new method will be expected to have a broad area of application and to become power tool for the diagnosis of the power industries reactors.
过程层析成像通常只对多相物质中一个组分成像,并易受测量空间中复杂构件的干扰,难以成像。本课题提出一类新型层析成像方法,利用多相流机理传递出复杂空间的分布信息,建立多相敏感场,再根据某“探测子域”的图像,重建高维空间的多相分布图像。研究目标为:发现新机理,建立“多相层析成像”方法;造就一种实际方法,诊断核电反应堆的燃料棒泄露。研究的创新点和优势包括:(1)被测物质分布的层析成像,与多相流机理联系,可形成多相物质作用的敏感场,以及多项物质的同时成像;(2)子域-高维空间耦合的成像方法:利用一个易于探测的子域图像,结合多相流规律,重建高维空间的完整图像;(3)间接示踪方法:根据多相流数值解可以同时确定多相分布的特点,选择某种利于测量的相进行成像,即可据此获取多个其它相的分布。研究将以理论分析,CFD仿真,实验等方式进行。这种新方法将有广阔的应用领域,并有望成为核电反应堆检测的有力工具。

结项摘要

本课题研究了一类新型层析成像方法,利用多相流机理传递出复杂空间的分布信息,建立多相敏感场,再根据某“探测子域”的图像,重建高维空间的多相分布图像。研究的创新点和优势包括:(1)被测物质分布的层析成像,与多相流机理联系,可形成多相物质作用的敏感场,以及多项物质的同时成像;(2)子域-高维空间耦合的成像方法:利用一个易于探测的子域图像,结合多相流规律,重建高维空间的完整图像;(3)间接示踪方法:根据多相流数值解可以同时确定多相分布的特点,选择某种利于测量的相进行成像,即可据此获取多个其它相的分布。这种新方法将有广阔的应用领域。.研究分理论仿真研究和实验研究两大部分。理论仿真研究部分提出了新型成像机理,新新机理通过仿真得到了初步的肯定。在进一步的实验研究部分验证了项目中提出的成像新机理,以及新型数据采集和分析方法。取得了预期的结果。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(2)
Three-dimensional wind velocity reconstruction based on tensor decomposition and CFD data with experimental verification
基于张量分解和CFD数据的三维风速重建并有实验验证
  • DOI:
    10.1016/j.enconman.2022.115322
  • 发表时间:
    2022-03
  • 期刊:
    Energy Conversion and Management
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Guangchao Zhang;Xiaoxiao Zheng;Shi Liu;Minxin Chen;Caiqian Wang;Xifan Wang
  • 通讯作者:
    Xifan Wang
Three-dimensional wind field reconstruction using tucker decomposition with optimal sensor placement
使用塔克分解和最佳传感器放置进行三维风场重建
  • DOI:
    10.1016/j.energy.2022.125098
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
    Energy
  • 影响因子:
    9
  • 作者:
    Guangchao Zhang;Xiaoxiao Zheng;Shi Liu;Minxin Chen
  • 通讯作者:
    Minxin Chen
Hybrid iterative reconstruction method for imaging problems in ECT
ECT成像问题的混合迭代重建方法
  • DOI:
    10.1109/tim.2020.2987636
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Hongbo Guo;Shi Liu;Hongqi Guo
  • 通讯作者:
    Hongqi Guo
The Sensitivity Optimization Guided Imaging Method for Electrical Capacitance Tomography
电容层析成像灵敏度优化引导成像方法
  • DOI:
    10.1109/tim.2021.3106131
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Zhao Qing;Li Jie;Liu Shi;Liu Guoqiang;Liu Jing
  • 通讯作者:
    Liu Jing
Iterative computational imaging method for flow pattern reconstruction based on electrical capacitance tomography
基于电容层析成像的流态重建迭代计算成像方法
  • DOI:
    10.1016/j.ces.2019.115432
  • 发表时间:
    2020-03
  • 期刊:
    Chemical Engineering Science
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Hongbo Guo;Shi Liu;Hongyan Cheng;Shanxun Sun;Jiankang Ding;Hongqi Guo
  • 通讯作者:
    Hongqi Guo

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其他文献

马铃薯病毒外壳蛋白融合基因转化马铃薯及其抗病性分析
  • DOI:
    10.19918/j.cnki.1672-3635.2021.01.008
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    齐恩芳
岩石动态劈裂试验的最优试件尺寸分析
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王鹏
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    10.19800/j.cnki.aps.2019.024
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    古生物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐亦知;岳宁;刘石;张宜;郑少林;王永栋;霍歆然
  • 通讯作者:
    霍歆然
利用电容层析成像监测泥石流
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    科技传播
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周磊;刘石
  • 通讯作者:
    刘石
电厂送粉系统煤粉浓度和速度的在线测量技术研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    热能动力工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘石
  • 通讯作者:
    刘石

其他文献

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AI技术路线图

刘石的其他基金

融合CFD信息的风场层析成像
  • 批准号:
    61571189
  • 批准年份:
    2015
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  • 项目类别:
    面上项目
电-热传感信息融合成像的火焰检测方法
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    61072005
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    2010
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  • 项目类别:
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    2007
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    60672151
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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