来源：ScienceAI 本文约1800字，建议阅读5分钟 埃克森美孚的研究人员展示了一个基于物理的新概念。多相流在工业环境中无处不在。通常需要表示这些流体混合物来支持工艺优化。不幸的是，现有的商业技术通常无法提供频繁、准确和成本效益的数据来实现过程优化。
埃克森美孚的研究人员在这里展示
此外，当这些流动特性已知时，流量可以准确地从流过光子晶体所需的压差中推断出来。
这一观点为开发一种独特的廉价、准确、方便的技术来表征多相流提供了基础。
该研究以「Multiphase flow detection with photonic crystals and deep learning」为题，于 2022 年 1 月 28 日发布在《Nature Communications》。
光子晶体（PC）它由具有介电特性对比的完美空间阵列组成，用于控制光或电磁辐射的传输，并允许特定的波传输模式。因此，频率空间带结构出现，由勾勒出禁止模式的阻带组成。由于这种行为，PC 它能适应大量的环境传感应用，将光子能带结构的变化与系统特定量的变化联系起来，如浓度或物种检测。
多相流测量（MPFM）包括相分数、流速和流动形态等一系列推断流动特性的技术。常规技术确定这些流动特性很麻烦，容易结垢和出错，需要定期校准。这包括基于微波的相分数测量；这些测量要么不取样整个流动横截面，要么需要支撑结构或替代低频射频波段，允许能量通过含水量高的流体混合物传输。
在这项工作中，研究人员研究并利用它 PC 微波传输表示相分数、流速和流动形式的有效性。空间均匀介电对比度的细微变化 PC 不同的传感应用，他们的方法侧重于通过全局相位替换的显著变化 PC 介电对比度的效果。
换句话说，研究人员试图确定是否有可能对流体混合物感兴趣 PC 介电对比度的空间分布推断了流动特性。实现这一点的一种方法是逆转结构中时空介电常数的微波传输数据。然而，这种方法需要大量的计算和金融投资，最终排除了流动性的实时表征。因此，他们还研究使用基于深度物理学习的数据分析来支持快速、易于部署和相对便宜的微波传输数据 MPFM 的可行性。
图:利用光子晶体检测多相材料的概念。(来源:论文)
这项工作表明，光子晶体支持低能量（~1?mW）微波的传输表示多相流。特别是通过介电常数的空间变化对比度对晶体中的空间相位分布敏感。
这些宽带测量采样了整个管道的横截面，并有效地结合了基于深度物理学习的数据分析，以比现有的商业技术更准确地实时推断相分数和流动形式。
图:不同油/气馏分的实验和模拟等值线图。(来源:论文)
此外，该团队证明了该方法在工业环境中的条件和限制是稳定的。特别是该测量适用于动态流动，由于数据的显著减少，不会影响准确性。此外，当相分数和流速已知时，研究人员还证明了流速是根据流体通过光子晶体所需的压差准确确定的。这些发现应该有助于显著限制与实践中建立这些技术相关的成本。例如，只需要正确 4 个角度和 8 采样微波频率可以实现足够准确的流动表征。
图:机器学习预测采用实验室规模数据。(来源:论文)
此外，与其他侵入性传感系统不同，其传感器和敏感电子设备与测试流体没有直接接触。因此，这些部件不易腐蚀和结垢。或者，如果 PC 腐蚀或结垢可以简单地更换便宜的 PC「流量调节器」。注入标准电介质，测试腐蚀或污垢，然后将相关测量值与初始轮廓进行比较。此外，基于PC的系统可以在广泛的含水范围内工作，并可能通过一组测量来检测三相流，而不受限制，如其他侵入性方法所需的特定流体条件、成分和操作模式。
图:机器学习预测中试规模实验及流体相分数及流动状态。(来源:论文)
对于现场实施，先导系统可安装在出油管上。在某些情况下，工艺条件（压力、温度和耐化学性等级）可能需要分流或分流 PC 钢壳内封闭的改进系统。在后一种情况下，更紧凑或更紧凑 2D 射频/微波天线 41 放置在 PC 用微波馈通的钢壳传输微波能量。
图:用于流量测量的中试规模实验。(来源:论文)
此外，所需的微波频率与常见频率相似 Wi-Fi 和 5?G 这意味着生成/接收微波的硬件很容易获得。研究人员预计，天线设计可以通过使用电磁超材料和超表面的最新进展来改进。
该技术还可用于推断三相流的组成，因为水、油、气的介电特性不同。PC 当然，图案和介电特性可以优化特定的应用程序。因此，该工作为支持工艺优化的新颖、易于部署的移动表征技术提供了基础。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41467-022-28174-2
编辑：于腾凯
校对：王欣