Бесконтактную систему компьютерного зрения для обнаружения пузырьков в потоках газа и жидкости разработали специалисты УрФУ с коллегами из ИТМО и МФТИ. Кроме обнаружения пузырьков система рассчитывает траекторию их движения и форму. Система может найти применения в нефтегазовой и энергетической промышленности, в биологическом и химическом производстве. Описание исследования ученые опубликовали в журнале Mathematics. Работа проводится при поддержке по программе «Приоритет-2030».
Потоки пузырьков используются в различных областях промышленности для массопереноса в газах и жидкостях. Их форма и передвижение напрямую влияют на потоки вещества в разных средах, причем поведение этой системы в зависимости от химического состава газа и физических особенностей может отличаться. Даже в сладких газированных напитках и шампанском цикл формирования, распространения в стакане и разрушение пузырьков углекислого газа (перляж) происходят по-разному, рассказали специалисты УрФУ.
Многие промышленные процессы (флотация, кавитация, работа биореакторов) также используются пузырьки с разными параметрами, отклонения от которых могут вызывать негативные последствия. Существующие методы контроля их формы и траектории имеют значительные ограничения: некоторые неэффективны при высоких скоростях потока, другие требуют периодического отбора пробы, отметили ученые.
Исследователи представили новый инструмент бесконтактного слежения за поведением пузырьков на основе компьютерного зрения и нейронных сетей. В отличие от аналогов, новая система подходит для абсолютного большинства реализуемых в промышленности условий появления, движения и разрушения пузырьков.
«В биотехнологии обнаружение пузырьков и определение их характеристик жизненно важны для оптимизации работы биореактора, поскольку пузырьки существенно влияют на перенос кислорода и распределение питательных веществ, непосредственно влияя на рост и продуктивность микроорганизмов. Результаты нашего исследования улучшают точный мониторинг динамики пузырьков, позволяя лучше контролировать скорость газообмена и повышать эффективность биопроцессов: ферментации, культивирования клеток и других биохимических реакций», — рассказал ведущий научных сотрудник лаборатории моделирования многофазных физико-биологических сред УрФУ Илья Стародумов.
Специалист добавил, что в исследовании были проанализированы методы обнаружения пузырьков и разработан алгоритм сегментации с использованием модели нейронной сети YOLOv9c. Для обучения модели и расчетов использовалась высокоскоростная визуализация моделей движения газовых включений для различных удельных входных мощностей и газосодержания в массообменном устройстве.
Как отметил Стародумов, в этой модели используются экспериментальные данные, в том числе коэффициент диффузии газа при задержке жидкости и газа, а также алгоритмы масштабирования и усреднения, что позволяет адаптировать ее для самых разных комбинаций систем жидкость-газ.
Специалистами были проведены экспериментальные работы по подтверждению точности и аккуратности системы. При этом показатели качества оказались выше, чем у контактных и бесконтактных промышленных аналогов.
Уральский федеральный университет — один из ведущих вузов России, расположен в Екатеринбурге. Участник проекта по созданию кампусов мирового уровня — части национального проекта «Наука и университеты», реализуемого Минобрнауки России. Университет — участник государственной программы поддержки российских вузов «Приоритет-2030», выступает инициатором создания и выполняет функции проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня «Передовые производственные технологии и материалы».