Una imagen gráfica de PIV y SPPIV. Crédito:Universidad de Tohoku
Un grupo de investigación ha desarrollado, y ahora probado con éxito, un nuevo método para medir las velocidades de flujo de fluidos. La velocimetría de imágenes de partículas de procesamiento disperso (SPPIV) optimiza las formas de medición convencionales y ha logrado calcular el flujo de fluidos a alta velocidad en tiempo real.
Los detalles de los hallazgos del grupo se publicaron en la revista Experiments in Fluids el 29 de agosto de 2022.
Medir el campo de velocidad de un flujo de fluido, como aire o agua, permite una mayor retroalimentación y control. Esto se está volviendo importante en el impulso para aumentar el rendimiento y la eficiencia de combustible de las aeronaves.
La velocimetría de imagen de partículas (PIV) se ha utilizado tradicionalmente para medir la velocidad de un fluido.
PIV emplea análisis de correlación de imágenes para determinar el movimiento de un fluido. Si bien esto proporciona datos bidimensionales y hace que la instalación de sensores sea innecesaria, el procesamiento de grandes cantidades de datos requiere mucho tiempo, especialmente con imágenes de flujo de aire a alta velocidad. Debido a esto, las mediciones en tiempo real son imposibles con PIV.
El profesor asociado Taku Nonomura de la Escuela de Graduados de Ingeniería de la Universidad de Tohoku y el investigador Kumi Nakai del Instituto Nacional de Ciencia Industrial Avanzada y el Instituto de Investigación para la Conservación de la Energía del Instituto de Tecnología han estado liderando un grupo para superar las deficiencias de PIV.
SPPIV aprovecha un modo de baja dimensión y una tecnología de optimización de la posición del sensor. El modo de baja dimensión reduce el fenómeno complejo a características más amplias, eliminando información no esencial que complica el cálculo de datos. La tecnología de optimización de la posición del sensor selecciona cuidadosamente los puntos de observación óptimos, en lugar de inundar los sistemas como lo hace el PIV.
Al fabricar un experimento de túnel de viento con una cámara de alta velocidad en tiempo real, el grupo demostró que la medición en tiempo real es posible usando SPPIV. También fueron testigos de la primera medición en tiempo real del mundo del flujo de fluido a 2000 hercios.
"Esta tecnología es versátil y se espera que permita la medición y el control en tiempo real del flujo de fluidos en varios campos", dijo Nonomura. "Gracias a la combinación de un modelo de baja dimensión y optimización, incluso para métodos de medición que implican un análisis tedioso, la cantidad de datos analizados se reduce significativamente". Optimización de la mezcla de fluidos con aprendizaje automático