Алгоритмы для проведения компьютерного моделирования системы «расходомерная трубка – жидкость» кориолисова расходомера и обработки его результатов

Математическое моделирование системы «расходомерная трубка – жидкость» представляет актуальное направление в инженерной и научной практике, поскольку позволяет оптимизировать конструкцию расходомерных трубок, оценить влияние различных факторов, таких как давление, температура, вязкость и состав жидкости на работу системы без необходимости проведения сложных и дорогостоящих натурных экспериментов. В связи с этим, данная статья направлена на разработку алгоритмов для реализации математической модели системы «расходомерная трубка – жидкость» кориолисова расходомера. В работе синтезирован алгоритм разработки численной модели в пакете мультифизического моделирования COMSOL Multiphysics, позволивший повысить достоверность моделирования, снизить трудоемкость создания и отладки за счет использования модульного принципа. Разработан вычислительный алгоритм и выполнено математическое описание расчета средней временной задержки сигналов датчиков кориолисова расходомера. Алгоритм использует метод линейной интерполяции на основе известных точек массивов данных, полученных в результате вычислительного эксперимента. Предложен алгоритм работы программы на языке Python с использованием Comsol API, автоматизирующий обработку массивов данных и расчет средних временной и фазовой задержек. Алгоритмы реализованы с использованием языка UML в программном продукте Enterprise Architect. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области численного моделирования и оптимизации параметров кориолисова расходомера.

1. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. Москва: Физматлит; 2001. 320 с.

2. Bobovnik G., Kutin J., Bajsić I. Estimation of velocity profile effects in the shell-type Coriolis flowmeter using CFD simulations. Flow Measurement and Instrumentation. 2005;16(6):365–373. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2005.04.007.

3. Yaushev A.A., Taranenko P.A., Loginovskiy V.A. Study of the Oscillation Modes of a Coriolis Flowmeter Using a Parametric Finite Element Model, Verified by the Results of Modal Testing. Procedia Engineering. 2016;150:336–340. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.07.027.

4. Hou G., Wang J., Layton A. Numerical Methods for Fluid-Structure Interaction – A Review. Communications in Computational Physics. 2012;12(2):337–377. https://doi.org/10.4208/cicp.291210.290411s.

5. Гудкова Е.А., Таранцева К.Р., Михеев М.Ю. Сравнительный анализ численных и аналитических методов моделирования системы «расходомерная трубка – жидкость» в кориолисовых расходомерах. XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2022;11(3):57–63. https://doi.org/10.46548/21vek-2022-1159-0009.

6. Ibryaeva O., Semenov A., Henry M. Measurement validation for ICPS: Matrix pencil method for coriolis metering with liquid/gas flow. In: 1st IEEE International Conference on Industrial Cyber-Physical Systems, ICPS 2018: Proceedings – 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems, ICPS 2018, 15-18 May 2018, Saint Petersburg, Russia. IEEE; 2018. P. 440–445. https://doi.org/10.1109/ICPHYS.2018.8390745.

7. Costa F.O., Pope J.G., Gillis K.A. Modeling Temperature Effects on a Coriolis Mass Flowmeter. Flow Measurement and Instrumentation. 2020;76. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2020.101811.

8. Shavrina E., Nguyen V.-T., Yan Z., Khoo B.C. Fluid-Solid Interaction Simulation Methodology for Coriolis Flowmeter Operation Analysis. Sensors. 2021;21(23). https://doi.org/10.3390/s21238105.

9. Федорова Н.Н., Вальгер С.А., Данилов М.Н., Захарова Ю.В. Основы работы в ANSYS 17. Москва: ДМК Пресс; 2017. 210 с.

10. Wang T., Baker R. Coriolis flowmeters: a review of developments over the past 20 years, and an assessment of the state of the art and likely future directions. Flow Measurement and Instrumentation. 2014;40:99–123. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2014.08.015.