検索対象:     
報告書番号:
※ 半角英数字
 年 ~ 
 年

可視化画像による流速測定技術の開発 - ノイズ処理手法を用いた計測精度の向上 -

Development of flow velocity measurement techniques in visible images; Improvement of particle image velocimetry techniques on image process

木村 暢之; 三宅 康洋*; 西村 元彦; 上出 英樹; 菱田 公一

Kimura, Nobuyuki; Miyake, Yasuhiro*; not registered; Kamide, Hideki; Hishida, Koichi

高速炉設計において、炉内熱流動現象を定量的に把握するための速度場の計測手法として、瞬時2次元空間の速度ベクトルを時々刻々と測定できる粒子画像流速測定法(PIV)が活用されている。PIVは、流動場に混入された粒子にレーザー等でシート状のパルス光を照射して、カメラ等で粒子群を微小時間間隔で2枚撮影し、この2枚の画像の空間相関を求めることにより流速を定量化する手法である。本手法により正確な流速を得るためには流れと共に移動している粒子のみを画像に収録する必要がある。しかしながら実際には、構造物や撮影窓上のゴミ等(以下、ノイズとする)が画像中に存在し、流速計測の精度低下の原因となっている。そこで、PIVによる計測精度向上を図るため、ノイズ除去手法の開発、および誤差評価を実施した。開発したノイズ処理法は、時間的に連続する画像の各ピクセルの時間平均した輝度値を各時刻の画像から減算する時間平均輝度減算法(TIS法)と、連続画像の各ピクセルの最小輝度値を各時刻の画像から減算する最小輝度減算法(MIS法)の2種類である。本ノイズ処理手法による計測精度評価は、数値解析を基に作られた標準画像に模擬ノイズを付加した画像を用いて実施した。流速計測精度に関して、ノイズ処理前の画像から求めた流速は、誤差1ピクセル以上の頻度が全体の90%程度であるのに対し、ノイズ処理を施した結果、同程度の誤差の頻度は5%以下に低減した。また、ノイズ処理後は全体の50%以上が0.2ピクセル以内の誤差に収まることが確認された。不確かさ解析を行った結果、計測精度はノイズ処理により3$$sim$$12倍向上し、MIS法を用いた場合は、TIS法と比べ、計測精度が1.1$$sim$$2.1倍向上することが確認された。本ノイズ処理手法を実際の試験に適用した結果、複雑な体系内での流況把握や構造物近傍での流速測定が可能となることを確認した。

Noise reduction system was developed to improve applicability of Particle Image Velocimetly (PIV) to complicated configure bounded flows. For fast reactor safety and thermal hydraulic studies, experiments are performed in scale models which usually have rather complicated geometry and structures such as fuel subassemblies, heat exchangers, etc. The structures and stuck dusts on the view window of the models obscure the particle image. Thus the image cxcept the moving particles can be regarded as a noise. In the present study, two noise reduction techniques are proposed. The one is the Time-averaged Light Intensity Subtraction method (TIS) which subtracts the the-averaged light intensity of each pixel in the sequential images from the each corresponding pixel. The other one is the Minimum Light Intensity Subtraction method (MIS) which subtracts the minimum light intensity of each pixel in the sequential images from the each corresponding pixel. Both methods are examined on their capabilities of noise reduction. As for the original "bench mark" image, the image made from Large Eddy Simulation was used. To the bench mark image, noises are added which are referred as sample images, Both methods reduce the rate of vector with the error of more than one pixel from 90% to less than 5%. Also, more than 50% of the vectors have the error of less than 0.2 pixel. The analysis of uncertainty shows that these methods enhances the accuracy of vector measurement 3$$sim$$12 times if the image with noise were processed, and the TIS method has 1.1 $$sim$$ 2.1 times accuracy compared to the TIS. Thus the present noise reduction methods are quite efficient to enhance the accuracy of flow velocity fields measured with particle images including structures and deposits on the view window.

Access

:

- Accesses

InCites™

:

Altmetrics

:

[CLARIVATE ANALYTICS], [WEB OF SCIENCE], [HIGHLY CITED PAPER & CUP LOGO] and [HOT PAPER & FIRE LOGO] are trademarks of Clarivate Analytics, and/or its affiliated company or companies, and used herein by permission and/or license.