Um grupo de pesquisa desenvolveu, e agora testou com sucesso, um novo método para medir velocidades de fluxo de fluido. A velocimetria de imagem de partículas de processamento esparso (SPPIV) otimiza as formas de medição convencionais e conseguiu calcular o fluxo de fluido em tempo real e de alta velocidade.
Os detalhes das descobertas do grupo foram publicados na revista Experiments in Fluids em 29 de agosto de 2022.

Medir o campo de velocidade de um fluxo de fluido, como ar ou água, permite maior feedback e controle. Isso está se tornando importante no esforço para aumentar o desempenho e a eficiência de combustível das aeronaves.

A velocimetria por imagem de partículas (PIV) tem sido tradicionalmente usada para medir a velocidade do fluido.

PIV emprega análise de correlação de imagem para determinar o movimento de um fluido. Embora isso forneça dados bidimensionais e torne a instalação de sensores desnecessária, o processamento de grandes quantidades de dados é demorado, especialmente com imagens de fluxo de ar de alta velocidade. Por causa disso, as medições em tempo real são impossíveis com o PIV.

O professor associado Taku Nonomura da Escola de Pós-Graduação em Engenharia da Universidade de Tohoku e o pesquisador Kumi Nakai do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Industrial Avançada do Instituto de Pesquisa para Conservação de Energia lideram um grupo para superar as deficiências do PIV.

O SPPIV aproveita um modo de baixa dimensão e tecnologia de otimização de posição do sensor. O modo de baixa dimensão reduz o fenômeno complexo a recursos mais amplos, eliminando informações não essenciais que complicam o cálculo de dados. A tecnologia de otimização de posição do sensor seleciona cuidadosamente os pontos de observação ideais, em vez de sistemas de inundação como o PIV.

Fabricando um experimento de túnel de vento com uma câmera de alta velocidade em tempo real, o grupo demonstrou que a medição em tempo real é possível usando SPPIV. Eles também testemunharam a primeira medição em tempo real do fluxo de fluido do mundo a 2.000 hertz.

“Esta tecnologia é versátil e espera-se que permita a medição e o controle em tempo real do fluxo de fluido em vários campos”, disse Nonomura. "Graças à combinação de um modelo de baixa dimensão e otimização - mesmo para métodos de medição que envolvem análises tediosas - a quantidade de dados analisados ​​é significativamente reduzida." + Explorar mais

Otimização da mistura de fluidos com aprendizado de máquina