一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法发明内容

一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法专利目的

《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》的目的在于提供一种能够现场检测玻璃幕墙内应力的方法和装置，并通过测得的应力，对玻璃幕墙进行危险程度分级，达到预测玻璃幕墙自爆的目的。

一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法技术方案

《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》利用折射光弹原理，制成一折射光弹仪。利用此折射光弹仪可以观测钢化玻璃的应力条纹。在折射光弹仪的检偏片一侧，安装图像记录与传输装置，用以记录所观测到的应力条纹，并将其传输到计算机中。为了能够对整个玻璃幕墙进行检测，将折射光弹仪、图像记录与传输装置固定在一个运载小车上，此运载小车能够沿着两条导轨在玻璃幕墙上进行上下运动，从而能够在一定宽度范围内从上到下逐步观测整个玻璃幕墙。如果要进行下一宽度范围内的观测，只需将导轨移动到下一宽度范围内即可。将所观测到的所有应力条纹图像传输到计算机中，通过组合并进行应力分析，就可以得到每块玻璃的应力大小和应力分布，进而通过标准分级系统进行分级，预测玻璃幕墙的自爆风险。

具体技术方案如下：

1）选取一块1×1平方米的铝合金基板，在其上均布多个高亮的二极管发光器，然后在发光器上面覆盖一个毛玻璃片，在毛玻璃片上贴上一张偏振片（起偏片），构成一个大面积均布偏振光源。

2）将另一偏振片（检偏片）用铝合金框固定，并和前述的大面积均布偏振光源成直角固定，要求两个偏振片的偏振方向亦成直角放置。

3）在光源对侧的偏振片（检偏片）外固定一个高分辨率的数码照相机，用于对测得的玻璃幕墙应力条纹进行照相，并将照片无线传输到地面上的计算机中。

以上结构组成一折射光弹仪。

4）设置两条铝型材导轨，能够从高层建筑顶端垂下，靠紧高层建筑的玻璃幕墙，带有折射光弹仪、图像记录与传输装置的运载小车悬挂于此导轨之上并可沿导轨上下移动。

5）在地面设置远程控制装置，能够遥控运载小车的上下运动。

6）将数码照相机拍摄到的应力条纹图像传输到计算机终端中，通过安装在终端上的图像处理软件进行自动组合，然后进行应力分析，以进行玻璃幕墙危险程度的分级评判。

一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法改善效果

1、现场测试玻璃幕墙的应力状态。通过将折射光弹仪放置在玻璃幕墙的表面，可以现场测量幕墙玻璃的内应力，进而根据测得的应力状态预测幕墙玻璃的自爆。通过这项技术，可以对已经建好的玻璃幕墙进行检验，而无需将玻璃幕墙搬到实验室进行检验。

2、实验装置简单，无需人员进行高空作业。将折射光弹仪、照相机等图像数据采集装置固定在运载小车上，运载小车悬挂在导轨上并通过导轨上下移动，可以对高层建筑的大面积玻璃幕墙进行检测，所得到的图像直接无线传输到地面上的计算机终端进行处理，而无需工作人员进行高空悬挂作业，降低了人员风险，也节约了测试成本。

3、测试结果准确可靠。通过该测试系统可以测试玻璃幕墙的内应力，将所得到的应力与钢化玻璃的强度进行比较，就可以预测玻璃发生自爆的风险程度。测得的应力为现场玻璃所具有的实际应力，包括钢化玻璃固有的内应力、安装应力和杂质引起的应力集中等，因此能够准确反映玻璃的服役状态，从而能够准确预报玻璃幕墙的自爆。

4、采用该方法只需在玻璃幕墙的外侧就可以完成检测。这样就避免了由于室内装饰和建筑对玻璃的阻挡而造成的检测困难，同时在室外检测也不会影响室内人员的工作。

中国已经建成了大量的玻璃幕墙建筑，其中大部分建筑都是采用钢化玻璃作为幕墙玻璃进行安装的。此外，玻璃浴室、玻璃门、玻璃灶台等都采用钢化玻璃制造。所谓的钢化玻璃是利用加热到一定温度后迅速冷却的方法，或是化学方法进行特殊处理的玻璃。它的特性是强度高，其抗弯曲强度、耐冲击强度比普通平板玻璃高3～5倍。钢化玻璃的安全性能好，有比较均匀的内应力，破碎后呈网状裂纹。但是钢化玻璃在没有外力作用下，会发生自爆现象。一般认为出厂的钢化玻璃都存在千分之三的自爆率。如果高层建筑上的玻璃幕墙发生自爆，坠落的玻璃碎片会砸伤行人，严重危害到人民群众的生命财产安全，因此研究玻璃幕墙自爆的现场检测技术非常必要。引起玻璃幕墙发生自爆的因素主要由两个方面组成：1）玻璃幕墙的安装应力；2）钢化玻璃内部杂质引起的应力集中。如果能够检测出钢化玻璃内部的应力，对其进行定量分析，就可以预测钢化玻璃是否会发生自爆。中国国内外2008年10月之前仪器和设备主要针对未出厂的玻璃或钢化玻璃进行内部杂质的检测，有些也进行应力分析，但针对高层建筑上的玻璃幕墙尚无检测设备和方法。

图1为《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》中所用检测装置系统的整体示意图。

图2为《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》中所用的折射光弹仪示意图。

图3为《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》中所用的检测流程图。

图4为现场检测所得到的某块玻璃的局部应力条纹图像。

《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》涉及材料检测领域，具体涉及一种检测服役玻璃幕墙自爆隐患的方法及装置。具体地说，是利用折射光弹原理获得玻璃幕墙的应力条纹，通过对应力条纹的分析得出玻璃幕墙的内应力分布，从而依据分级标准判别玻璃幕墙的自爆风险。

1、《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》特征在于：通过折射光弹原理，获取幕墙玻璃的应力条纹图像，然后对应力条纹进行图像处理和定量分析，得出应力的大小和分布，从而正确计算安装应力、内应力及应力集中，据此可以根据应力水平对玻璃幕墙自爆的风险进行评价。

检测按以下步骤进行：

1）在运动驱控装置的带动下，利用折射光弹仪对玻璃幕墙外表面进行分块扫描；

2）用图像记录装置记录下扫描图像数据，并无线传输到计算机；

3）计算机对获取的分块图像数据进行组合并分析，筛选出应力条纹；

4）计算机利用应力分析和评价软件对筛选出的应力条纹进行定量分析，得出幕墙玻璃内部应力分布；

5）计算机依据分级标准判别玻璃幕墙自爆风险等级并输出检测结果。

所述步骤4）的应力分析和评价软件通过以下公式进行定量分析，获得幕墙玻璃的综合内应力（包括安装应力、固有内应力及应力集中）的数值：

主应力差公式：

平衡方程公式：

式中，σ_x、σ_y、τ_xy＝τ_yx为坐标轴x方向、y方向的应力及剪应力，这些应力可以同主应力σ₁、σ₂相互转换；

主应力计算公式：

最大剪应力公式：

τmax=（σx-σy2）2 τxy2]]>

式中，τ_max为最大剪应力；

主应力方向角公式：

式中，θ为主应力方向角；

主应力与应力分量关系式

2. 根据权利要求 1 所述检测玻璃幕墙自爆隐患的方法，其特征在于，所述折射光弹仪设有互成直角放置的起偏片和检偏片，起偏片后设高亮度散射光源，检偏片后设置图像记录装置。

3. 根据权利要求 1 所述检测玻璃幕墙自爆隐患的方法，其特征在于，所述步骤 3）是将所有获得的应力条纹图片进行组合，得出针对每块幕墙玻璃的应力条纹。

《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》利用折射光弹方法，采用相关装置观测服役玻璃幕墙的应力条纹，通过对应力条纹进行定量分析，得出玻璃内的应力大小和分布，继而可以得出玻璃幕墙发生自爆的危险程度，从而预测玻璃幕墙的自爆。

《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》中检测服役玻璃幕墙自爆隐患的方法，参考图3所示流程，包括以下步骤：

1）在运动驱控装置的带动下，利用折射光弹仪对玻璃幕墙外表面进行分块扫描；

2）由图像记录装置记录下扫描图像数据，并无线传输到计算机；

3）计算机对获取的分块图像数据进行组合并分析，筛选出应力条纹；

4）计算机利用应力分析和评价软件对筛选出的应力条纹进行定量分析，得出幕墙玻璃内部应力分布；

5）计算机依据分级标准判别玻璃幕墙自爆风险等级并输出检测结果。

《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》主要是利用折射光弹原理，观测并记录下玻璃幕墙的应力条纹。利用折射光弹原理时，要求有主动光源以及暗色背景。所述折射光弹仪设有互成直角放置的起偏片和检偏片，起偏片后设置高亮度散射光源，在暗色背景下，就可在检偏片后观测到玻璃的应力条纹。利用所述的折射光弹仪，在运动驱控装置的带动下，可以对整个玻璃幕墙外表面进行观测。每次观测折射光弹仪覆盖范围大小的区域，整个玻璃幕墙由这些分块区域组合而成。

对分块观测到的应力条纹，利用数码照相机等图像记录装置记录下来，然后利用无线传输设备传输到计算机中等待进一步处理。计算机采用软件系统对采集到的图像进行处理：首先根据图片摄取的位置和边界特征，将同一块玻璃的多幅图像进行组合，形成一块玻璃的整幅图像；然后采用当前广泛应用的商业干涉条纹图像处理软件，对所获取的图像进行特征条纹提取，其过程主要包括图像增强和图像复原。图像增强是采用增强轮廓边缘、灰度变换、二值化处理、线条细化、消除局部小区域等技术来突出图像中的有用信息，去除无关的干扰信息。图像复原是采用滤波、平消化、几何变换等来减少或消除图像的损伤和退化，包括图像模糊、干扰和噪声、几何畸变等。经增强、复原后，便可进行图像的特征提取和分析。图像分析的一般方法是借助像素间的灰度相关关系及有关经验知识，利用边缘监测和区域分割技术，将干涉条纹的边缘轮廓、位置、大小、中心确定下来，进而计算条纹间的位置距离。

得到应力条纹后，计算机就可以基于下面所述的算式运行应力分析和评价软件计算出玻璃平面内每一点所对应的主应力（包括该点的最大主应力），将玻璃平面内所有点的最大主应力进行比较，可以得出玻璃平面内的最大主应力极值。这个最大主应力极值可作为判断玻璃幕墙自爆风险的指标。

主应力差公式：

平衡方程公式：

式中，σ_x、σ_y、τ_xy＝τ_yx为坐标轴x方向、y方向的应力及剪应力，这些应力可以同主应力σ₁、σ₂相互转换；

主应力计算公式：

最大剪应力公式：

τmax=（σx-σy2）2 τxy2]]>

式中，τ_max为最大剪应力；

主应力方向角公式：

式中，θ为主应力方向角；

主应力与应力分量关系式

对得到的每块玻璃的应力条纹图像，通过以上应力分析和评价软件进行定量的应力分析计算。首先根据应力条纹及玻璃的f、d、n值，计算出玻璃平面内每一点的主应力σ₁、σ₂，即得到该点的最大主应力（一般规定用σ₁表示该点的最大主应力）。比较玻璃平面内每点的最大主应力值，可以得出玻璃平面内所有点最大主应力的最大值（或极值），可以称此最大主应力极值为σ_1max。

此时获得的应力包括玻璃的内应力、安装应力以及由杂质等引起的应力集中。根据玻璃的强度准则，最大主应力是决定玻璃是否会发生破坏的指标，因此得出幕墙玻璃内的最大主应力值极值σ_1max，就可以将其与玻璃的应有强度σ_b比较，从而判断玻璃幕墙的自爆风险。

幕墙玻璃的应有强度由生产厂家提供，或采取类似的样品进行测试所得。

玻璃幕墙的自爆风险评级按以下进行。设α为某一块幕墙玻璃内最大主应力的极值与玻璃应有强度的比值，即

式中，σ_1max为某一块幕墙玻璃内所有测得的最大主应力中的最大值；σ_b为该块幕墙玻璃应有的强度。如果α≤1.3，则认为该块幕墙玻璃是安全的，评价等级为“安全”；如果1.3<α≤1.6，则认为该块幕墙玻璃是比较危险的，评价等级为“比较危险，继续监测”；如果1.6<α≤2.0，则认为该块幕墙玻璃是危险的，评价等级为“危险，建议更换”；如果α>2.0，则认为该块幕墙玻璃是非常危险的，评价等级为“特别危险，立即更换”。依据所述的分级评价方法，就可以给出玻璃幕墙自爆的风险等级，同时给出检测报告和建议。

《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》所提供的检测装置系统，如图1所示，包括一折射光弹仪1，一运动驱控装置3、4，一图像记录和传输装置2，一计算机6。

其中折射光弹仪示意图如图2所示，包括起偏片7、检偏片8和漫散射光源9。选取一块1×1平方米的铝合金基板，在其上均布多个高亮的二极管发光器，然后在光源上面覆盖一个毛玻璃片，就构成一个漫散射光源9。在毛玻璃片上贴上一张偏振片作为起偏片7，构成一个大面积均布偏振光源。将另一偏振片（检偏片8）用铝合金框固定，并和前述的大面积均布偏振光源成直角固定，要求两个偏振片的偏振方向亦成直角放置。当漫散射光源通过起偏片7照射到幕墙玻璃上（玻璃背后为暗色背景），则一部分光会沿45度角反射到检偏片上。这样在检偏片后就可以观测到玻璃的应力条纹。采用此装置对整个玻璃幕墙进行扫描就可以得到各块玻璃的应力条纹图像。

该运动驱控装置包括两条导轨3和运载小车4。两条导轨3由建筑物顶端垂下，并采用真空吸盘装置吸附在玻璃幕墙表面进行固定。两条导轨为平行设置，并有很好的光洁度和润滑条件，能够保证运行于其上的运载小车上下运动。运载小车4为具有电机驱动的小车，能够带动附于其上的折射光弹仪及图像记录装置沿着两条导轨运动，小车的电源采用电池供电。运载小车4上装有远程接收器，远程控制系统5安装于地面上的计算机6中，能够无线控制运载小车完成所需的运动。小车4的运动受地面远程控制系统5的控制，能够实现上行、下行、定位停止等功能。

该图像记录和传输装置2主要由高分辨率的数码照相机和无线传输设备组成。数码照相机固定在检偏片外，其视野能够覆盖整个检偏片的范围，并具有自动对焦功能。在运载小车运动到指定位置时停下，通过高分辨率数码照相机拍摄此时的应力条纹图像，然后通过无线传输设备传输到地面上的计算机中等待处理。同时记录此时拍摄的具体位置。

计算机6除装载远程控制系统5外，还需装载应力分析和评价软件。计算机6接收到应力条纹图像后，由其中的应力分析和评价软件进行处理。首先对全部应力条纹图像进行组合整理，得出每块玻璃对应的应力条纹图像。然后由应力分析系统根据应力条纹进行计算，得出每块玻璃的定量的应力分布。将这些定量的应力分析结果与所测玻璃的强度进行比较，就可以得出玻璃幕墙自爆的风险，同时对其进行分级处理，并给出检测和建议的报告。

具体实施检测的流程参见图3。首先将两个导轨3从楼顶架设下来，将折射光弹仪1、图像记录和传输装置2、运载小车4架设到导轨上。通过地面上的远程控制系统5，控制运载小车，带动折射光弹仪、图像记录和传输装置沿着导轨上下运动。当运载小车定位到合适的位置时，能够从折射光弹仪的检偏片外观测到应力条纹。此时采用远程操控系统，操作数码照相机进行拍照，然后将图像数据无线传输到地面上的计算机中。对一块或多块玻璃幕墙进行照相后，所有的图像都集中到地面的计算机6中，由计算机6中的应力分析和评价软件进行图像组合、解析，并根据应力条纹计算应力，将计算出的应力与玻璃的强度进行对比，就可以对玻璃的危险程度进行分级，从而达到预测玻璃幕墙自爆的目的。导轨的宽度决定了一次能测得的玻璃幕墙宽度，如要进行下一列的测量，移动整个导轨到下一列即可。

以下结合具体实施例详细说明《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》。实施例只为具体说明《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》的检测方案，不作为对《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》其它实施方式的限制。

• 检测实例

待检玻璃幕墙：中国建筑材料科学研究总院某栋玻璃幕墙，每块玻璃尺寸为1.8×2平方米。

检测装置：采用前述检测装置系统，包括一折射光弹仪、一运动驱控装置、一图像记录和传输装置、一计算机。

操作过程：如前所述，将导轨从玻璃幕墙顶部垂下并固定，然后使用运载小车带动折射光弹仪、图像记录和传输装置沿导轨上下运动，同时采集幕墙玻璃的应力条纹图像，并将图像传送到计算机中进行分析处理，得出各点最大主应力和玻璃平面内的最大主应力极值。由于折射光弹仪的幅面为1×1平方米，为完成整块玻璃的检测，需要将导轨平移1米的距离。

检测结果：图4为所测得的某块玻璃的局部应力条纹图像（图中较亮区域中的暗色部分为应力条纹）。由应力条纹可得f为15，d为12毫米，n为2，经应力分析软件进行分析可知，该块玻璃平面内的最大主应力极值σ_1max为109兆帕，而从厂家已知玻璃的强度σ_b值为80兆帕，比值α为1.36，故判定其等级为“比较危险，继续监测”。

2018年12月20日，《一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法》获得第二十届中国专利奖优秀奖。

一种流化床反应器的检测方法专利目的

《一种流化床反应器的检测方法》提供一种声波监测流化床反应器的方法，对流化床料位高度能及时准确的在线分析，对起始流化速度、起始湍动速度和颗粒流动模式能准确的测定，并通过分析结果对生产参数进行控制。

一种流化床反应器的检测方法技术方案

《一种流化床反应器的检测方法》包括以下步骤：

a、接收流化床反应器内部的声发射信号；

b、分析接收到的声发射信号，选取声波信号的频率f、振幅A、能量E、各小波尺度或/和小波包尺度内的能量分率E_i（i为尺度数）、时间t作为特征值；

c、通过沿流化床轴向检测出在特定频率f或特定频率段的特征值E或特征值振幅A的均方差极大值确定流化床内料位高度；通过特征值E_i的变化所对应的气速确定起始流化速度和起始湍动速度；通过沿流化床轴向检测出在特定频率f或特定频率段的特征值E和/或特征值振幅A的差异确定流化床内颗粒的流动模式；

d、求出声信号混沌特性参数中的关联维数C_D2，a和K熵C_K2，a，与正常状态下声信号的关联维数C_D2，0和K熵C_K2，0相比较，定义颗粒团聚的故障系数：

设定故障系数C_D2，C_K2的阈值，当故障系数C_D2，C_K2大于所设定的阈值时，可判断流化床内出现结块。

声波信号的接收频率范围为0赫兹～20兆赫兹，其最优接收频率范围为0赫兹～1兆赫兹，接收位置为流化床反应器的分布板以上的壁面处。

《一种流化床反应器的检测方法》方法可用于流化床反应器的类型包括：气固流化床反应器、液固流化床反应器和气液固三相流化床反应器。

流化床反应器内部的动态声波信号通过设置在流化床反应器分布板以上的壁面处的声波接收装置进入放大装置进行信号的放大，以保证在长距离内信号不衰减，然后进入声信号采集装置进行信号的A/D转换，最后进入声波信号处理装置（计算机）进行处理和分析。

采集得到流化床料位上方、料位附近和料位下方的声波信号随时间t变化，在料位上方，声波信号的振幅很小，且较为稀疏，这是因为在料位上方属于流化床稀相，颗粒稀少且粒径相对较小，使得颗粒碰撞壁面产生的振幅较小。而在料位附近，由于气泡逸出床面时的弹射作用和夹带作用，致使来自气泡顶部和来自气泡尾涡的颗粒因气泡破碎被抛入流化床的自由空域，此处颗粒运动最为活跃，即颗粒碰撞壁面产生的声能量和声波信号的波动也就越大，致使声信号振幅较大，且大小变化剧烈。在料位下方，声波信号的振幅总体较料位附近低，且振幅较均匀、稳定，同时由于颗粒浓度较大，因此信号十分密集，表明该区域属于颗粒活动相对不活跃的密相区。

采用平均粒径为460微米的聚乙烯粉料在直径150毫米的流化床中流化，其声能量随床高的增加（密相段内）存在着2个最小值。在近分布板处，由于存在分布板射流作用，颗粒迅速被加速向上运动，因而分布板上颗粒具有较大的能量，声波能量较高。随着床高的增加，虽然颗粒浓度基本没有变化，但气体射流的动能迅速衰减，射流蜕化为许多向上运动的小尺寸气泡，颗粒速度相应下降，声波能量随之减少。至分布板以上0.16米处，声波能量第一次达到最小值。此时，声信号的均方差也进入第一次最小值，说明在此处颗粒运动变得不活跃，存在着所谓的“滞留区”或者“死区”。由于重力的作用，被提升到滞流区的颗粒还会随机地从两个射流股之间的空间回流，在分布板形成堆积，堆积的颗粒还会继续被气体射流再次加速，由此形成床内的短程循环区。随着床高的继续增加，部分颗粒运动脱离滞留区进入主循环区。在主循环区，壁面颗粒继续恢复活跃的运动状态，声波能量沿床高增加并达到稳定值。从流体力学方面分析，气泡在上升过程中相互聚并，尺寸不断长大，并且向床中心区域运动，由于颗粒上升是依靠气泡的夹带，当气泡携带着固体颗粒在床面爆破时，上流的颗粒将沿边壁区回流，以补充向上流动的颗粒造成的空缺，再次进入滞流区，由此形成颗粒在床内的主循环区。由声波能量的测量数据可以明显地区分出大小循环的分界线，在床层界面处，虽然颗粒的速度没有很大的变化，但由于颗粒浓度迅速减少，床高附近的声波能量再次处于最小值。当至0.82米处，声波能量降至第二个能量最低点，而此时声信号的均方差也进入第二次相对最小值。随着床高的继续升高，声能量和声信号均方差都达到最大，说明床层已经处于料位高度，这是因为料面由于气泡逸出床面时的弹射作用和夹带作用，致使来自气泡顶部和来自气泡尾涡的颗粒因气泡破碎被抛入流化床的自由空域，因而此处的颗粒运动最为活跃，声波信号的波动很大，反映为声信号波动性的均方差最大，而此时虽然颗粒浓度较低，但颗粒的速度极大，致使声能量很高。最后，料面以上为流化床的稀相，虽有颗粒以极大的速度撞击壁面，但颗粒浓度大为降低，因而声波能量将迅速下降。可见，料位附近的声信号均方差明显大于料位下方的声信号均方差。因此，声信号的均方差比达到最大时的床高即为料位高度。当沿流化床轴向不同位置处获得的声波信号能量E出现最小值的位置，可以判定为流化床内大小循环的分界线。

测定平均粒径为0.64毫米颗粒的声信号。通过对声波信号进行小波包分析得到8个尺度的能量分率E₁-E₈，其中从E₁到E₈频率是从低到高变化，所代表的粒径是从大到小变化。在颗粒流化的过程中，随着速度的增加，能量分布从静态开始变化，E₈先于E₁开始变化，当气速到达起始流化速度时，能量分布暂时趋于稳定，即能量分率E₁-E₈趋于稳定，随着气速再增加，能量分率又开始波动变化，而当气速到达初始湍动速度时，能量分布又趋于稳定，即能量分率E₁-E₈再次趋于稳定。起始流化速度的判断基准为最后流化的大颗粒所对应的能量分率（E₂）随气度的变化曲线的拐点即为起始流化速度。与经典的压差法测定的结果相比较，平均相对误差仅为5.18％，说明利用声波能量的多尺度解析来获取起始流化速度是可行的。初始湍动速度的判断基准为当能量分率E₁-E₈再次趋于稳定时的流化速度。

混沌特性参数中经典的关联维数和K熵能揭示结块对流态化作用的规律性及其本质机理，实现流化床的有效监控。一般认为，当关联维数比较小时，表示参与输出信号系统的调节因素减少，系统的复杂性降低，也表示系统中点与点之间关联程度增加，系统更加紧密。维数越大，系统运动的复杂程度越大。同时K熵在混沌的度量中是非常有用的一个量。对于规则运动，K＝0；对于随机系统，K为无穷大；若系统表现为确定性混沌，则K是大于零的常数。K越大，信息损失速度越大，系统的混沌程度越大，或者说，系统越复杂。为此，定义颗粒团聚的故障系数C如下：

式中：C_D2，C_K2——故障系数；C_D2，a，C_K2，a——声信号的关联维数和K熵；C_D2，0，C_K2，0——正常状态下声信号的关联维数和K熵。

容易知道，结块状况下的故障系数普遍大于正常流化状况下的故障系数，因此，可以设定一故障阈值α，当故障系数大于α时，可认为有结块产生。反之，则认为处于正常流化状况。先将正常操作时的混沌特征参数作为标准值C_D2，0和C_K2，0，再设定故障阀值，最后计算结块流化状态下的故障系数，以判断流化床内是否出现了结块。

一种流化床反应器的检测方法改善效果

1）对于流化系统的故障监测非常灵敏，能够随着流化系统的变化在特征物理量出现较大变化甚至突变，并且对这些变化存在空间或时间上的高敏感性。

2）声波监测装置是非插入式的，安装时候只要直接贴于流化床反应器壁面上就可以了，简易方便，因此不会影响流化床内部的流场，对系统内部的流动和反应不会造成影响。

3）对环境要求比较低，能在比较恶劣的工厂环境全天候工作，即使在高温、高压、粉尘等苛刻环境下仍能保持信号的真实程度，真实反映流化床料位高度、流化状态和流型的动态信息。

4）声波信号能直接反映流化床料位高度、流化状态和流型的动态信息，是通过流化床料位附近的物质与反应器壁之间的碰撞直接接收的。

5）是一种安全、绿色、环保的方法，对人体无害，并且采用无源或/和有源声发射原理，对于具有易燃易爆物质的流化床反应器也是安全的，不会由于静电等原因造成反应器的爆炸。

《一种流化床反应器的检测方法》涉及流化床反应器的检测，尤其涉及流化床反应器的声波检测。

一种快速检测沥青路面状态的方法，包括以下步骤：步骤一，对道路进行钻芯，获得圆柱体道路试件；步骤二，环绕圆柱体道路试件的一周用面阵相机进行侧面拍摄，对所有照片进行匹配对齐与重构并进行全景图像合成得到合成图；对合成图进行标记；步骤三，采用人工神经网络对合成图进行识别，并采用高斯权重法和二次标记法优化，获得识别结果图像；步骤四，对识别结果图像进行二值化计算和处理，对存在的裂纹和空洞进行填充，对集料颗粒间的粘连进行颗粒分割；识别结果经上述处理后对其中的集料颗粒的形态特征及空间位置分布进行分析。本发明实现了快速、精准、量化分析沥青混合料的各项参数性能，从而达到了快速检测道路状态的目的。2100433B