張洪銘,陳先鋒,張 英,牛 奕,代華明,黃楚原
(武漢理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院,湖北 武漢 430070)
粉塵爆炸事故的預(yù)防和控制是當前中國工業(yè)安全生產(chǎn)過程中亟待解決的重要課題。近年來,隨著工業(yè)生產(chǎn)需求的增大,中國粉塵涉爆企業(yè)數(shù)量和生產(chǎn)規(guī)模都不斷增加,重特大粉塵爆炸事故頻繁發(fā)生,嚴重威脅著人們的生命財產(chǎn)安全和工業(yè)生產(chǎn)安全。因此,針對粉塵爆炸發(fā)生機理和災(zāi)害預(yù)防控制措施的研究已成為越來越多科研工作者的科研目標[1-3]。粉塵爆炸的災(zāi)害表現(xiàn)形式為火焰在受限空間內(nèi)以極高速度傳播的過程,因此,火焰?zhèn)鞑ニ俣仁茄芯糠蹓m爆炸發(fā)生機理的重要參數(shù)。丁以斌等[4]采用高速紋影技術(shù)研究了鋯粉塵云在管道內(nèi)的火焰?zhèn)鞑ミ^程,得到了火焰?zhèn)鞑ニ俣扰c粉塵云質(zhì)量濃度間的關(guān)系。王健等[5]對管道相連容器中粉塵爆炸過程進行了實驗研究并對其進行了數(shù)值分析,建立了粉塵燃燒模型,揭示了泄爆裝置內(nèi)火焰加速傳播行為與粉塵爆炸的關(guān)系。Gao等[6-7]實驗研究了有機醇類粉塵的爆炸機理,總結(jié)了粉塵粒子特性與火焰?zhèn)鞑ニ俣戎g的關(guān)系。火焰?zhèn)鞑ニ俣鹊臏y量方法同樣得到了廣泛的研究[8-10]。余明高等[11]采用Matlab軟件對不同瓦斯體積分數(shù)的爆炸火焰圖像進行識別處理,得到火焰鋒面位置并計算了火焰?zhèn)鞑ニ俣取ie等[12]利用圖像相關(guān)系數(shù)法,對瓦斯爆炸火焰?zhèn)鞑ニ俣冗M行了計算,分析了瓦斯爆炸過程的速度變化規(guī)律。Han等[13]利用粒子圖像測速技術(shù)對甲烷空氣預(yù)混爆炸過程進行測量,建立了火焰?zhèn)鞑サ乃俣葓觥D壳搬槍鹧鎮(zhèn)鞑ニ俣鹊臏y量和計算的研究主要為甲烷等可燃性氣體的火焰?zhèn)鞑ミ^程,對于粉塵爆燃火焰?zhèn)鞑サ挠嬎愫蜏y量研究還鮮有報道。本文中,將利用高速攝像系統(tǒng)對玉米淀粉云爆燃火焰?zhèn)鞑ミ^程進行圖像采集,建立基于RGB顏色模型的玉米淀粉爆燃火焰識別數(shù)學(xué)模型,并利用該數(shù)學(xué)模型對玉米淀粉爆燃火焰?zhèn)鞑ニ俣茸兓?guī)律進行研究,以期為分析粉塵爆炸致災(zāi)機理提供實驗參考。
粉塵云爆燃火焰?zhèn)鞑嶒炂脚_由開口垂直實驗管道、供氣與噴粉裝置、高壓點火裝置、高速攝像系統(tǒng)和同步控制器等5部分組成。燃燒管道是一個上端開口、下端封閉的垂直方形管道,內(nèi)部尺寸為500 mm×80 mm×80 mm。為了保證管道的承壓強度,管道結(jié)構(gòu)由不銹鋼體焊接而成,同時,在管道的兩側(cè)安裝兩塊光學(xué)玻璃,以便于觀察火焰的傳播過程。在管道底部中央安裝有一個錐形分散帽和一個稱樣皿。實驗時將稱量好的粉塵放置于稱樣皿中,壓縮空氣流從分散帽中反射入稱樣皿,氣流卷揚起粉塵在管道中形成粉塵云。為了確保粉塵云在管道內(nèi)分散狀態(tài)的一致性,減少初始流動速度對火焰?zhèn)鞑ミ^程引起的誤差,每組實驗的噴粉壓力和點火延時等參數(shù)保持一致。管道下部安裝有一對直徑約0.4 mm的點火電極,高壓點火裝置對點火電極放電,產(chǎn)生電火花,從而點燃粉塵云。實驗中通過高速攝像機和尼康90 mm微距鏡頭組成的光學(xué)系統(tǒng)拍攝并記錄粉塵火焰?zhèn)鞑ミ^程。同步控制器將供氣噴粉系統(tǒng)、點火系統(tǒng)、高速攝像機連接在一起,進行時序控制和開關(guān)控制。各實驗裝置的參數(shù)具體設(shè)置如下:噴粉氣流壓力,0.2 MPa;噴粉氣流時間,0.2 s;點火延時,0.1 s;點火電壓,15 kV;拍攝速度,1 000 frames/s。實驗系統(tǒng)組成如圖1所示。
選用純凈的玉米淀粉作為粉塵實驗樣品。由于粉塵的粒徑分布會對火焰的傳播特性和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響,因此,實驗前先將粉塵樣品通過200目的分析篩進行篩分,得到平均粒徑為65 μm的粉塵。為了避免空氣中水分對玉米淀粉的影響,實驗前先將樣品粉塵均放于真空干燥箱中,50 ℃恒溫干燥12 h以上。對玉米淀粉樣品進行工業(yè)分析和元素分析,其結(jié)果為面粉中固定碳、揮發(fā)分、灰分的質(zhì)量分數(shù)分別為13.6%、85.6%、0.8%;C、H、O、N、S的質(zhì)量分數(shù)分別為39.27%、6.56%、53.03%、0.04%、0.00%。為了確定燃燒實驗管道中粉塵云的濃度,實驗之前采用插板法對管道內(nèi)粉塵云濃度進行測量[4],得到的噴粉質(zhì)量與管道內(nèi)粉塵云質(zhì)量濃度的關(guān)系,如圖2所示。
RGB顏色模型是利用圖像中紅(R)、綠(G)、藍(B)3種顏色在計算機中不同的量化方式對顏色進行表征的一種數(shù)學(xué)模型。圖3所示的是管道內(nèi)玉米淀粉爆燃火焰區(qū)域R、G、B單通道分量圖像,圖3(a)為原始彩色圖像,圖3(b)、圖3(c)、圖3(d)分別為R、G、B單通道顏色分量圖。從圖中可以看出,玉米淀粉爆燃火焰像素具有如下特點:R通道強度值大于G通道,G通道強度值大于B通道。同時由計算可知,樣本圖像火焰區(qū)域像素點的R、G、B平均值同樣遵循這一規(guī)律,且火焰區(qū)域紅色分量的值大于圖片其他區(qū)域的平均值,因此對于一個粉塵火焰像素,需符合以下條件[14]:
(1)
式中:R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分別為像素點(x,y)的R、G、B通道的值,K為圖像中像素總和,Rmean為圖片中所有像素紅色分量的平均值。
環(huán)境照明、相機設(shè)備、拍攝條件等環(huán)境因素的變化會產(chǎn)生一定程度的判讀誤差,影響上述RGB顏色模型對火焰識別的準確性。因此,為了消除環(huán)境因素帶來的影響,對公式(1)進行歸一化轉(zhuǎn)換建立標準rgb模型,從而減少判讀誤差提高火焰識別的準確性,其變換公式[14]為:
r=R/(R+G+B),g=G/(R+G+B),b=B/(R+G+B)
(2)
為了更精確地判斷火焰像素點的r、g、b取值范圍,需要對大量玉米淀粉爆燃火焰圖片的像素點進行讀取和判斷,因此對不同工況條件下的玉米淀粉爆燃火焰圖片進行大量的訓(xùn)練,得到玉米淀粉爆燃火焰像素點的取值范圍,如圖4所示。通過計算r-g、r-b和g-b等3個平面火焰像素范圍,即可得到RGB顏色模型火焰重構(gòu)的邊界條件分別為:
r≥0.974g+0.007,r≤-1.764b+0.792,g≥1.050b+0.117
r≤-0.983g+0.976,r≤0.164b+0.526,g≤-0.620b+0.503
r≥-1.934g+1.111,r≥-0.640b+0.532,g≤19.333b+0.004
(3)
為了準確獲取火焰鋒面位置,需要對重構(gòu)火焰進行圖像處理,處理過程如圖6所示。圖6(a)為火焰原始圖像,首先利用RGB顏色模型對火焰原始圖片進行重構(gòu),并對識別出的火焰區(qū)域進行二值化處理,使之能夠清晰地表征粉塵爆燃火焰圖像的幾何輪廓特征,提高火焰?zhèn)鞑ニ俣扔嬎愕木_度,如圖6(b)所示。圖像二值化處理方法為:
(4)
式中:f為多級灰度圖像,(x,y)為像素點空間位置,T為滿足式(1)~(3)的像素點閾值。
然而由圖6(b)可知,經(jīng)過顏色特征提取及二值化運算后的火焰區(qū)域并不是精確火焰區(qū)域,火焰鋒面邊緣及火焰內(nèi)部還存在未檢測出的火焰像素點,需對圖像進行火焰形態(tài)學(xué)重建,獲得準確的粉塵火焰重構(gòu)圖像。火焰形態(tài)學(xué)重建的方式為對火焰圖像進行先膨脹運算后腐蝕運算,即閉運算處理,其運算公式如下[14]。
(1)膨脹運算,F(xiàn)T⊕S={fT|S+fT∪fT≠0};
(2)腐蝕運算,F(xiàn)TΘS={fT|S+fT?FT};
(3)閉運算,F(xiàn)T·S=(FT⊕S)ΘS。
式中:FT為目標圖像,S為計算結(jié)構(gòu)元素。
通過此方法可以得到火焰的精確圖像,如圖6(c)所示。對實驗得到的火焰?zhèn)鞑バ蛄袌D像進行逐幀處理即可得到玉米淀粉爆燃火焰在管道內(nèi)傳播的形狀變化過程以及火焰前鋒邊緣位置。
圖7為圖像處理后的t1、t2時刻管道內(nèi)火焰?zhèn)鞑D像,橫坐標為管道的寬度像素值W,縱坐標為火焰鋒面位置(即火焰?zhèn)鞑シ较?像素值N。利用MATLAB軟件對火焰圖像進行逐幀處理,可以得到每個時刻火焰鋒面位置的像素值。像素值與火焰鋒面真實值之間存在一個轉(zhuǎn)換系數(shù)k,其值的確定取決于管道真實長度與圖像的分辨率之間的關(guān)系,即:
k=a/b
(5)
式中:a為管道長度,b為管道圖片像素。
因此,火焰?zhèn)鞑ニ俣鹊挠嬎愎綖椋?/p>
v=|N2-N1|k/(t2-t1)
(6)
式中:N1為t1時刻火焰鋒面位置的像素值,N2為t2時刻火焰鋒面位置的像素值。
利用上述火焰速度計算方法分別對粉塵云質(zhì)量濃度為0.36、0.50、0.63和0.82 kg/m3的玉米淀粉爆燃火焰在管道內(nèi)的傳播速度進行測量,測量結(jié)果如圖8所示。圖8中顯示的是利用RGB顏色模型檢測得到的火焰鋒面位置以及經(jīng)過計算后的火焰?zhèn)鞑ニ俣惹€。
由圖中可知,火焰鋒面位置曲線為一個平滑的二次曲線,火焰鋒面隨時間加速向管道頂部傳播,火焰?zhèn)鞑ニ俣入S時間增加而持續(xù)增大,火焰速度峰值出現(xiàn)在火焰離開管道的時刻。
由圖8(a)可知,管道內(nèi)粉塵云質(zhì)量濃度為0.36 kg/m3時,在火焰?zhèn)鞑サ某跏茧A段,即0~100 ms時,火焰?zhèn)鞑ニ俣缺憩F(xiàn)為一個勻速傳播的過程,這一階段的火焰?zhèn)鞑テ骄俣葹?.94 m/s;當火焰?zhèn)鞑サ?00 ms后,管道內(nèi)火焰開始持續(xù)加速傳播,直至火焰沖出管道。由圖8(b)和(c)可知,當管道內(nèi)粉塵云質(zhì)量濃度為0.50和0.63 kg/m3時,管道內(nèi)粉塵爆燃火焰表現(xiàn)為持續(xù)加速傳播過程,該質(zhì)量濃度范圍內(nèi)未出現(xiàn)火焰勻速傳播過程。由圖8(d)可知,當管道內(nèi)粉塵云質(zhì)量濃度為0.82 kg/m3時,火焰?zhèn)鞑コ跏茧A段火焰加速度顯著降低,當火焰?zhèn)鞑サ?30 ms時,火焰加速度開始增大,火焰在管道內(nèi)加速傳播。
管道內(nèi)粉塵爆燃火焰出現(xiàn)勻速傳播現(xiàn)象的原因為,在低粉塵云濃度下,已燃的玉米淀粉粒子在點火傳播初始階段受到周圍粒子揮發(fā)分析出吸熱作用以及管道內(nèi)壁限制作用和冷卻作用的影響,燃燒釋放的熱量累積較少,粉塵粒子著火時間較長,引起火焰鋒面由已燃區(qū)向未燃區(qū)傳播過程緩慢,出現(xiàn)一段時間的勻速傳播過程。火焰加速傳播過程的出現(xiàn)是由于管道內(nèi)粉塵云燃燒放熱與燃燒速度之間的正反饋作用,引起粉塵爆燃火焰的加速傳播,此過程為粉塵燃燒向爆炸過程轉(zhuǎn)變的重要初始階段。
圖9顯示的是4種粉塵云質(zhì)量濃度ρ對應(yīng)的最大火焰?zhèn)鞑ニ俣纫约暗竭_峰值速度的時間。通過對比不同粉塵云質(zhì)量濃度下的最大火焰?zhèn)鞑ニ俣瓤梢钥闯觯畲蠡鹧鎮(zhèn)鞑ニ俣仁艿椒蹓m云質(zhì)量濃度的影響較大,粉塵云質(zhì)量濃度為0.63 kg/m3時其最大火焰?zhèn)鞑ニ俣茸畲鬄?.03 m/s。通過分析速度峰值出現(xiàn)所需的時間可以看出:粉塵云質(zhì)量濃度的增大可使峰值速度出現(xiàn)所需的時間縮短,粉塵云質(zhì)量濃度為0.63 kg/m3時峰值速度出現(xiàn)所需的時間最短;隨后,隨著粉塵云質(zhì)量濃度的增大,峰值速度出現(xiàn)所需的時間增長。表明當粉塵云質(zhì)量濃度為0.63 kg/m3時,管道內(nèi)玉米淀粉云爆燃火焰加速傳播特性優(yōu)于其他3種質(zhì)量濃度的粉塵云,對火焰不穩(wěn)定傳播過程影響最小,這一現(xiàn)象與圖8中的計算結(jié)果相符合。
為了確定速度測量方法的準確性,運用陶可通等[1]的粉塵火焰速度測量方法對玉米淀粉云管道內(nèi)火焰?zhèn)鞑ミM行火焰?zhèn)鞑テ骄俣葀測量,并與采用本文方法得到的火焰?zhèn)鞑テ骄俣冗M行對比,結(jié)果如表1所示。兩種方法的最大相對誤差僅為4.52%且最小相對誤差為0.48%,兩者吻合較好,這證明本文計算方法可靠性較高。

表1 不同粉塵云質(zhì)量濃度下兩種方法得到的火焰?zhèn)鞑テ骄俣鹊膶Ρ萒able 1 Comparison of mean flame propagtion velocitiesat different dust mass concentrationsby two measurement methods
用高速攝影系統(tǒng)拍攝玉米淀粉爆燃火焰在豎直管道中的火焰?zhèn)鞑ミ^程,建立基于RGB顏色模型的火焰鋒面識別方法,對管道內(nèi)粉塵云爆燃火焰?zhèn)鞑ニ俣冗M行測量分析,得到粉塵云質(zhì)量濃度與火焰?zhèn)鞑ニ俣戎g的關(guān)系,主要結(jié)論有:(1)運用RGB 顏色模型對玉米淀粉爆燃火焰進行識別重構(gòu)及形態(tài)學(xué)重建,可以確定火焰在管道內(nèi)傳播的鋒面位置,得到玉米淀粉爆燃火焰的傳播速度。(2)玉米淀粉爆燃火焰像素范圍的確定是火焰?zhèn)鞑ニ俣扔嬎愕年P(guān)鍵,通過判斷圖片像素是否在火焰像素范圍內(nèi),實現(xiàn)火焰鋒面位置與實際火焰區(qū)域邊界相吻合。(3)火焰在管道內(nèi)傳播的速度特征表現(xiàn)為加速傳播過程,然而當粉塵云質(zhì)量濃度較低時,火焰?zhèn)鞑コ跗跁霈F(xiàn)短暫的勻速傳播現(xiàn)象。(4)玉米淀粉云質(zhì)量濃度在0.36~0.82 kg/m3范圍內(nèi)時,隨質(zhì)量濃度的增大,最大火焰?zhèn)鞑ニ俣认壬吆蠼档停竭_速度峰值所需的時間先縮短后增長。在0.63 kg/m3質(zhì)量濃度時,玉米淀粉云最大火焰?zhèn)鞑ニ俣瓤蛇_7.03 m/s。
[1] 陶可通,陳先鋒,張洪銘,等.玉米淀粉粉塵云濃度對其火焰?zhèn)鞑ヌ匦缘挠绊慬J].中國安全科學(xué)學(xué)報,2015,25(5):37-41.
TAO Ketong, CHEN Xianfeng, ZHANG Hongming, et al. Effects of corn starch dust concentration on its flame propagation characteristics[J]. China Safety Science Journal, 2015,25(5):37-41.
[2] 郭晶,王慶.密閉空間煤粉爆炸特性的實驗研究[J].爆破,2017,34(3):31-36.
GUO Jing, WANG Qing. Experimental studies on explosion characteristics of coal dust in confined space[J]. Blasting, 2017,34(3):31-36.
[3] 徐維錚,吳衛(wèi)國.封閉空間爆炸載荷特性研究[J].爆破,2017,34(4):40-45.
XU Weizheng, WU Weiguo. Investigation on characteristics of blasting loading in closed space[J]. Blasting, 2017,34(4):40-45.
[4] 丁以斌,孫金華,何學(xué)超,等.鋯粉塵云的火焰?zhèn)鞑ヌ匦訹J].燃燒科學(xué)與技術(shù),2010,16(4):353-357.
DING Yibin, SUN Jinhua, HE Xuechao, et al. Flame propagation characteristic of zirconium particle cloud[J]. Journal of Combustion Science and Technology, 2010,16(4):353-357.
[5] 王健,李新光,鐘圣俊,等.相連容器中粉塵爆炸的火焰?zhèn)鞑J].東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2010,31(2):157-160.
WANG Jian, LI Xinguang, ZHONG Shengjun, et al. On the flame propagation along pipeline during dust explosion between interconnected vessels[J]. Journal of Northeastern University (Natural Science), 2010,31(2):157-160.
[6] GAO W, MOGI T, SUN J, et al. Effects of particle size distributions on flame propagation mechanism during octadecanol dust explosions[J]. Powder Technology, 2013,249:168-174.
[7] GAO W, DOBASHI R, MOGI T, et al. Effects of particle characteristics on flame propagation behavior during organic dust explosions in a half-closed chamber[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2012,25(6):993-999.
[8] 劉兵,李春艷,孫天旗,等.離子電流法測量CH4/H2混合氣燃燒火焰?zhèn)鞑ニ俣鹊膶嶒炑芯縖J].西安交通大學(xué)學(xué)報,2015,49(1):40-45.
LIU Bing, LI Chuanyan, SUN Tianqi, et al. Measurement for flame speed of CH4/H2blends with ionic current method[J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2015,49(1):40-45.
[9] OTSUKA T, WOLANSKI P. Particle image velocimetry (PIV) analysis of flame structure[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2001,14(6):503-507.
[10] DONG Y, VAGELOPOULOS C M, SPEDDING G R, et al. Measurement of laminar flame speeds through digital particle image velocimetry: Mixtures of methane and ethane with hydrogen, oxygen, nitrogen, and helium[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2002,29(2):1419-1426.
[11] 余明高,鄭凱,鄭立剛,等.基于Matlab圖像處理的瓦斯爆炸火焰?zhèn)鞑ニ俣妊芯縖J].安全與環(huán)境學(xué)報,2014,14(1):6-9.
YU Minggao, ZHENG Kai, ZHENG Ligang, et al. Flame propagation speed research of the gas explosion through image processing analysis based on Matlab[J]. Journal of Safety and Environment, 2014,14(1):6-9.
[12] NIE Baisheng, HE Xueqiu, WANG Cheng, et al. Computational method of the propagation velocity of methane explosion flame based on correlation coefficient of images[J].Combustion Science and Technology, 2015,187(8):1157-1166.
[13] HAN S K, ARGHODE V K, LINCK M B, et al. Hydrogen addition effects in a confined swirl-stabilized methane-air flame[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2009,34(2):1054-1062.
[14] 耿慶田,于繁華,趙宏偉,等.基于顏色特征的火焰檢測新算法[J].吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2014,11(6):1787-1972.
GENG Qingtian, YU Fanhua, ZHAO Hongwei, et al. New algorithm of flame detection based on color features[J]. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition), 2014,11(6):1787-1972.