基于深度学习的甲烷高压射流湍流燃烧火焰图像处理方法研究
Chinese Internal Combustion Engine Engineering（2022）
Abstract
基于定容弹开展了高压天然气(甲烷)射流燃烧光学测试,并分别运用深度学习方法和边缘检测算法进行了图像处理.对比结果表明,由于图像中存在射流、火焰差异大的图像识别目标,边缘检测算法无法较好识别射流和火焰,该算法适合于单一目标的火焰图像处理.深度学习方法可识别射流湍流燃烧火焰轮廓,有效地获得射流湍流燃烧火焰前锋面发展位移及火焰传播速度,该方法适用于多个目标的火焰图像处理.根据深度学习图像处理结果表明:当高压甲烷射流接触预燃球形火焰时,火焰由稳定层流速度(<3m/s)快速上升,最大火焰传播速度高达300 m/s,形成湍流火焰,火焰沿射流方向快速向前发展,火焰面积增加.随着射流和点火时间间隔的增加,最大火焰传播速度线性下降.
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