超声在线含沙量量测技术在模型黄河工程中的应用研究

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1、超声在线含沙量量测技术在“模型黄河”工程中的应用研究冷元宝1、2王锐1、3（1、黄河水利科学研究院，郑州，450003；2、中国地质大学地球物理与空间信息学院，武汉，430074；3、河海大学计算机及信息工程学院，南京，210098）摘要：本文简述了超声在线含沙量量测技术在基于模型沙为粉煤灰的“模型黄河”工程建设中的应用情况。利用超声波含沙量传感器，辅以控制设备、网络接口等设备，成为具有在线量测功能的量测仪器。该仪器克服了传统人工取样的量测方法效率低、对水流影响大等缺点。本文介绍了开展该项研究的背景、所用传感器的性能特点以及研究过程开展的率定试验等情况。关键词：超声，含沙量，在线量测，模

2、型黄河1背景黄委党组从黄河治理开发及国民经济发展的重大需要出发，提出“1493”治黄理论新框架，着力建设“三条黄河”，即“原型黄河”、“数字黄河”和“模型黄河”。其中，“模型黄河”是建设其他两条“黄河”的科技支撑。“模型黄河”是一个由实体模型组成、用来研究黄河流域演变规律和治理开发中关键技术问题以及各种治理方案的模型体系，主要包括四个部分，即：黄土高原沟道坝系模型、水库模型、河道模型和河口模型[1]。含沙量是模型试验需要控制和测量的最重要、最基本的参数之一，对模型试验工作具有重要的意义。由于“模型黄河”具有模型水流浅、含沙量大、量测精度要求高等特点，传统的含沙量量测方法和仪器难以满足“模

3、型黄河”对含沙量量测提出的要求，人工取样量测含沙量的方法缺点明显：取样时会对模型水流产生干扰，影响试验拟真度；量测过程复杂，工作效率低；全人工操作，不能满足自动测控的需要[2]。原型上现在使用的振动法、声波法仪器也存在着对水流干扰大，不适应浅水中使用及含沙量量程有限等缺点，难以在模型上应用。国内先后研究利用光电、同位素等手段检测含沙量，取得的一定的研究成果。但由于泥沙的矿物成分、粒径大小的不同会使光、辐射线产生不同的衰减或散射，因此光电、同位素等方法不可避免的存在不确定性和多值问题[3]。而因模型水浅，振动筒法难以在模型上使用。国际上也进行过上述方法的研究，但针对高含沙河流实体模型含沙量

4、自动量测的仪器至今无高精度的成熟产品[4]。为解决存在的问题，黄科院的研究人员与上海美希测量技术设备有限公司联合研制研制了管道式超声在线含沙量计，该设备具备网络功能，实现了含沙量在线量测。仪器量程为1kg/m3～800kg/m3；重复精度±2％；测量速率1次/秒~1000次/秒。2基本原理与系统设计超声含沙量传感器的原理是基于超声波在悬浮液中传播发生衰减的物理现象。在悬浮液固体浓度较大的条件下，需考虑悬浮粒子在声场中的电力相互作用和流体动力相互作用，可以得到悬浮液中的声相速CS和振幅吸收系数αS的关系公式：CS≈C1(1+VC/2){1-VC(σ-1-0.7VC1/3)[Ψ2S2+(σ+

5、ψτ-0.7VC1/3)(1+ψτ)]/[2(ΨS)2+(σ+ψτ-0.7VC1/3)2]2αS≈ωVC(1-VC)(σ+ψτ-0.7VC1/3)2ΨS/C1[(ΨS)2+(σ+ψτ-0.7VC1/3)2]其中C1=（β1ρ1）-1/2Ψ=[1-3（6VC/π）1/3/4-（6VC/π）/4]–1S=9（1+1/βα）/4βα，τ=1/2+9/4βα，β=（ρ1ω/2η）1/2σ=ρ2/ρ1式中η—水的粘滞系数β1—水的压缩系数ρ1—水的密度ρ2—悬浮粒子的密度ω—声波的角频率VC—悬浮粒子的体积浓度α—悬浮粒子的半径由公式可得到悬浮粒子的体积浓度（即含沙量）与各参数的关系[5-6]。仪

6、器的总体设计见图1：法兰发射器接收器法兰数据处理设备现场数据输出RS232数据输出图1：系统总体设计示意图传感器由发射器、接收器组成，两者由超声材料制作，直径约40mm，厚约30mm。传感器安装在耦合装置两侧。耦合装置中间为一段不锈钢管道，管道两端为法兰，其直径可根据安装场合的不同进行调整。数据处理设备负责控制发射器发射信号，并对接收器接收到的信号进行处理，根据预先设定的关系曲线，计算输出含沙量值。输出结果可在现场即时显示，并通过RS232接口发送到远方的测控设备。3关键技术3.1传感器此次研究利用了国家“八五”重点科技攻关成果“高速声学密度传感器”，郑乔雄教高是该成果的主要完成人。这种

7、传感器在密度测量的高重复精度、高速和宽量程三个指标上均有国际领先水平的创新。下表是该型传感器和两种进口产品的主要参数比较：型号高速声学密度传感器MC-1200/SS-1200ZMSM400生产地中国美国英国测量原理超声幅度衰减光电超声幅度衰减测量范围含沙量0.1~100g/l0~5/10/20g/l含固率%0.01~10%—0.2~55%分辨率0.01g/l或0.001%——重复精度±0.02g/l(0.1~5g/l范围）±1%（5