基于混沌分析的气固流化床流体动力学与非均匀性实验研究

为解决工业规模稠密气固流化床分选机在干法选煤中床层密度稳定性评估的难题，研究人员通过压力传感器和光纤探针(OFP)捕捉瞬时信号，结合非线性混沌分析揭示了流化过程的复杂性与不稳定性。研究发现，压降信号的混沌特性可通过吸引子多维重构提取，香农熵与柯尔莫哥洛夫熵的量化表明气泡非线性行为是信息丢失率增加的主因，为流化床内循环模式及稳定性评估提供了新方法。

　　

通过压力传感器与光纤探针(OFP)实时监测稠密气固流化床的动态特性，科研团队首次将混沌理论引入工业级流化床稳定性评估。多维吸引子重构技术成功挖掘出压降信号中隐藏的混沌指纹，香农熵(Shannon entropy)与柯尔莫哥洛夫熵(Kolmogorov entropy)的测算如同给流化床安装了"动力学心电图"，精准捕捉不同床高和气流条件下的信息丢失规律。实验揭示，气泡的"调皮舞蹈"(非线性行为)会显著加速混沌信号的信息衰减，如同在流化床内投下"不稳定因子"。更令人振奋的是，混沌指数的空间分布图谱清晰勾勒出床内物料循环的"高速公路网"，为量化气固流化非线性特征提供了革命性工具。这项研究为干法选煤工艺装上了"智能监测眼"，让曾经难以捉摸的流化质量变得可测可控。