Eficiencia de un Método de Velocimetría de Imágenes de Partículas Digital (DPIV) para Monitorear la Velocidad Superficial de Flujos Hiperconcentrados
Autores: Termini, Donatella; Di Leonardo, Alice
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Eficiencia de un Método de Velocimetría de Imágenes de Partículas Digital (DPIV) para Monitorear la Velocidad Superficial de Flujos Hiperconcentrados
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Ciencias de la Tierra y Geología
Palabras clave
Velocimetría de imágenes de partículas digitales
Velocidad de superficie
Medición de caudal
Cuantificación de errores
Experimento de laboratorio
Procesamiento de imágenes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 18
Citaciones: Sin citaciones
La velocimetría de imágenes de partículas digitales registra imágenes de alta resolución y permite la identificación de la posición de puntos en diferentes instantes de tiempo. Este artículo explora la eficiencia de la técnica de imagen digital para el monitoreo remoto de la velocidad superficial y la medición de caudal en flujos hiperconcentrados a través de un experimento de laboratorio. Uno de los desafíos en la aplicación de la técnica de imagen es la evaluación del error en la estimación de la velocidad superficial. La cuantificación del error es compleja porque depende de muchos factores que caracterizan las condiciones experimentales o el algoritmo de procesamiento. En el presente trabajo, se presta atención al error de estimación debido ya sea al tiempo de adquisición o al tamaño de las subimágenes (áreas de interrogación) que se van a correlacionar. El análisis se lleva a cabo con la ayuda de datos recopilados en una canal de laboratorio a escala construido en el laboratorio hidráulico del Departamento de Ingeniería Civil, Ambiental, Aeroespacial y de Materiales (DICAM) de la Universidad de Palermo (Italia) y el procesamiento de imágenes se realiza con la ayuda del algoritmo PivLab en Matlab. Los resultados obtenidos confirman que el número de cuadros utilizados en el procedimiento de procesamiento afecta fuertemente los valores de la velocidad superficial; el error de estimación disminuye a medida que aumenta el número de cuadros. El tamaño del área de interrogación también ejerce un papel importante en la estimación de la velocidad del flujo. Para el caso examinado, una reducción del tamaño del área de interrogación a la mitad en comparación con su tamaño original nos ha permitido obtener bajos valores del error de estimación de la velocidad. Los resultados también demuestran la capacidad de la técnica de imagen digital para estimar el caudal en secciones transversales dadas. Los valores del caudal estimados al aplicar la técnica de imagen digital aguas abajo de las secciones de entrada utilizando el tamaño mencionado del área de interrogación se comparan bien con los medidos.
Descripción
La velocimetría de imágenes de partículas digitales registra imágenes de alta resolución y permite la identificación de la posición de puntos en diferentes instantes de tiempo. Este artículo explora la eficiencia de la técnica de imagen digital para el monitoreo remoto de la velocidad superficial y la medición de caudal en flujos hiperconcentrados a través de un experimento de laboratorio. Uno de los desafíos en la aplicación de la técnica de imagen es la evaluación del error en la estimación de la velocidad superficial. La cuantificación del error es compleja porque depende de muchos factores que caracterizan las condiciones experimentales o el algoritmo de procesamiento. En el presente trabajo, se presta atención al error de estimación debido ya sea al tiempo de adquisición o al tamaño de las subimágenes (áreas de interrogación) que se van a correlacionar. El análisis se lleva a cabo con la ayuda de datos recopilados en una canal de laboratorio a escala construido en el laboratorio hidráulico del Departamento de Ingeniería Civil, Ambiental, Aeroespacial y de Materiales (DICAM) de la Universidad de Palermo (Italia) y el procesamiento de imágenes se realiza con la ayuda del algoritmo PivLab en Matlab. Los resultados obtenidos confirman que el número de cuadros utilizados en el procedimiento de procesamiento afecta fuertemente los valores de la velocidad superficial; el error de estimación disminuye a medida que aumenta el número de cuadros. El tamaño del área de interrogación también ejerce un papel importante en la estimación de la velocidad del flujo. Para el caso examinado, una reducción del tamaño del área de interrogación a la mitad en comparación con su tamaño original nos ha permitido obtener bajos valores del error de estimación de la velocidad. Los resultados también demuestran la capacidad de la técnica de imagen digital para estimar el caudal en secciones transversales dadas. Los valores del caudal estimados al aplicar la técnica de imagen digital aguas abajo de las secciones de entrada utilizando el tamaño mencionado del área de interrogación se comparan bien con los medidos.