摘要(yao):應用粒子(zi)成像測速(su)技術獲得(de)了渦輪流(liu)量計🏃‍♂️葉🏃‍♂️片(pian)🧡入口流🍉場(chang)的速度分(fen)布信息，并(bing)基于該測(ce)量結果，運(yun)用T-G模型理(li)論得出流(liu)量計的響(xiang)應。通過與(yu)以往所采(cai)用的幾種(zhong)典型的入(ru)口速度分(fen)布計算得(de)到的結果(guo)比較分析(xi)表明，基于(yu)PIV測量的結(jie)果更接近(jin)于渦輪流(liu)量計的🈲真(zhen)實響應。還(hai)比較分析(xi)了🐆渦輪入(ru)口速度分(fen)布對渦輪(lun)流量計響(xiang)應的影響(xiang)機理，相關(guan)結果可望(wang)爲改進渦(wo)輪流量計(ji)響應的計(ji)算分析方(fang)法以及優(you)化設計提(ti)供有💔價值(zhi)的參考。
1引(yin)言
　　渦輪流(liu)量計 作爲(wei)一種速度(du)式儀表，因(yin)其具有諸(zhu)多優點被(bei)廣泛應用(yong)💋到工業生(sheng)産以及實(shi)際生活中(zhong)。在渦輪流(liu)量計的實(shi)際使用中(zhong)，一般需要(yao)結合流量(liang)計本身的(de)響應曲線(xian)來計算被(bei)測管流的(de)實際流量(liang)。獲💋得渦輪(lun)流量計響(xiang)應曲線的(de)方法🏃🏻‍♂️主要(yao)有2種，一是(shi)通過标準(zhun)流量🐪平台(tai)标定，二🛀是(shi)通過理論(lun)模型計算(suan)獲得其響(xiang)應。其🛀🏻中标(biao)定方法在(zai)實際生産(chan)中應🧑🏽‍🤝‍🧑🏻用更(geng)廣泛，不過(guo)特定的标(biao)定曲線往(wang)往僅适用(yong)于某些單(dan)一工況下(xia)的響應，局(ju)限性較大(da)。因此通過(guo)對渦輪流(liu)量計理論(lun)模型的探(tan)索和🔴改進(jin)從而更準(zhun)确地預測(ce)流量計的(de)響應曲線(xian)具有重要(yao)意❌義。
　　1970年，Thompson和(he)Grey基于葉栅(shan)理論和不(bu)可壓縮勢(shi)流提出了(le)較爲系統(tong)🌈的計算渦(wo)輪流量計(ji)響應的理(li)論模型［1］(以(yi)下簡稱TG模(mo)型)。該🐆模型(xing)可以将速(su)🔱度入口信(xin)息以及渦(wo)輪流㊙️量計(ji)各部件的(de)幾何和運(yun)動參數均(jun)納入考慮(lü)，因而🚶被此(ci)後的研究(jiu)廣泛采用(yong)。流量測量(liang)設備的内(nei)流場對其(qi)響應有🌈着(zhe)重要影響(xiang)，目前部分(fen)研🈲究采用(yong)數值模拟(ni)手段對其(qi)進行計算(suan)進而分析(xi)儀表的響(xiang)應情況［2-6］。對(dui)于渦🔴輪内(nei)流🌈場的實(shi)際流動情(qing)況Xu［7］采用了(le)激光多普(pu)勒(LDA)技術對(dui)口徑🍓100mm的渦(wo)輪流量計(ji)輪毂與管(guan)壁間的12個(ge)不同🤩位置(zhi)的速度進(jin)行了測量(liang)并代入理(li)論模🙇🏻型進(jin)行計算，理(li)論計算結(jie)果與實驗(yan)結果比較(jiao)吻合。
　　以上(shang)研究都表(biao)明，獲得準(zhun)确的渦輪(lun)流量計入(ru)口速度分(fen)布，結合TG模(mo)型可大大(da)提高計算(suan)的準确性(xing)。由于實際(ji)渦輪上遊(you)⚽情況比較(jiao)複雜，不同(tong)的導流葉(ye)片、輪毂前(qian)緣設計等(deng)因素都👅對(dui)入口速度(du)分🤞布有着(zhe)重要的影(ying)響，因而實(shi)際的渦輪(lun)入口速度(du)分布，并非(fei)均勻分布(bu)或充分‼️發(fa)展的環空(kong)分布，難以(yi)通✨過簡單(dan)的黏性流(liu)理論獲得(de)通用的速(su)度分💋布計(ji)算方法。因(yin)而采✏️用實(shi)驗的手段(duan)，獲得能夠(gou)反映切合(he)實際的渦(wo)輪入🎯口速(su)度分布具(ju)有重🏒要的(de)應用價值(zhi)。縱觀以往(wang)的研究，對(dui)于入口速(su)度分布的(de)獲得，多是(shi)采用理論(lun)計算⛹🏻‍♀️或是(shi)數值模拟(ni)的方法，僅(jin)有Xu［7］采用了(le)LDA技術觀察(cha)了渦輪環(huan)空的速度(du)分布。LDA技術(shu)雖然計量(liang)正确，但其(qi)多光束彙(hui)聚和單點(dian)測量的性(xing)質決🏃‍♀️定了(le)它測點較(jiao)少，難以同(tong)時獲📱得全(quan)流場信息(xi)的缺陷㊙️，因(yin)而其僅能(neng)用于口徑(jing)較大的渦(wo)輪流量計(ji)流場測量(liang)。随着粒子(zi)圖👉像🐅測速(su)(PIV)技術［12］的發(fa)展，其瞬時(shi)獲得全場(chang)信☎️息的能(neng)力也被應(ying)🤞用到流量(liang)測量的研(yan)究中［13-15］，也可(ke)以用于渦(wo)輪流量計(ji)葉輪輪毂(gu)與管壁的(de)🔅研究中。基(ji)于以上考(kao)慮，應👉用粒(li)子成像測(ce)速技術(PIV)來(lai)獲得流場(chang)的流速信(xin)息，以便通(tong)過更👅準确(que)和全面的(de)入口速度(du)分布進而(er)對流量計(ji)的響應獲(huo)得認♉識上(shang)的深入。
2渦(wo)輪流量計(ji)理論模型(xing)
　　在渦輪流(liu)量計處于(yu)穩定響應(ying)的狀态下(xia)，角加速度(du)爲零，此⛷️時(shi)作🔆用在葉(ye)輪上的各(ge)力矩(見圖(tu)1)需滿足力(li)矩平衡方(fang)程:
Td－Th－Tt－Tw－Tb－Tm=0(1)
式中:Td爲(wei)葉片驅動(dong)力矩;Th爲輪(lun)毂周邊黏(nian)性阻力矩(ju);Tt爲葉🥵片👄頂(ding)隙黏性阻(zu)力矩;Tw爲輪(lun)毂端面黏(nian)性阻力矩(ju);Tb爲軸承黏(nian)性阻力矩(ju);Tm爲軸與❤️軸(zhou)尖機械阻(zu)力矩

渦輪(lun)轉速ω爲所(suo)求的量。獲(huo)得各不同(tong)力矩，通過(guo)求解力矩(ju)平衡方程(cheng)可得對應(ying)工況的渦(wo)輪轉速ω。
下(xia)面分别對(dui)各力矩計(ji)算方法進(jin)行介紹。
2．1葉(ye)片驅動力(li)矩
　　采用的(de)理論模型(xing)葉片驅動(dong)力矩類似(si)Xu［7］文章中的(de)處理⭐方法(fa)，模型假設(she)在葉輪輪(lun)毂和管道(dao)内壁之間(jian)的環空空(kong)間内不存(cun)在沿半🐆徑(jing)方向的流(liu)動，因而可(ke)以将三維(wei)的渦輪葉(ye)片離散成(cheng)有限個二(er)維葉栅計(ji)算✨不同葉(ye)栅上葉片(pian)的受力。針(zhen)對半徑爲(wei)r處的葉栅(shan)，可⭐計算其(qi)所受的驅(qu)動力系數(shu)Cdr(見圖1)：
Cdr=Clcosβ－Cdsinβ(2)
式中(zhong):Cl和Cd爲葉栅(shan)的升力系(xi)數和阻力(li)系數，二者(zhe)可通過不(bu)🐅可壓縮勢(shi)流的方法(fa)計算，與葉(ye)片翼型、葉(ye)輪轉速、來(lai)流速🙇🏻度和(he)半徑位置(zhi)等參數相(xiang)關。
通過對(dui)輪毂半徑(jing)Ｒh到葉頂半(ban)徑Ｒt的驅動(dong)力矩進行(hang)積分可以(yi)獲得作用(yong)在整個葉(ye)片上的驅(qu)動力矩Tdr(不(bu)含黏性影(ying)響):

式中:ρ爲(wei)流體密度(du);N爲葉片數(shu)量;C爲葉片(pian)弦長;Ur(r)爲葉(ye)栅處速度(du)，與葉🔞栅位(wei)置相關，在(zai)中通過PIV測(ce)量結果插(cha)值獲得。
　　實(shi)際流動中(zhong)受黏性影(ying)響，流體還(hai)會在葉栅(shan)表面産生(sheng)😄黏性力，采(cai)用黏性流(liu)體力學中(zhong)二維渠道(dao)流平闆黏(nian)性力的計(ji)算❌方法計(ji)算黏性阻(zu)力Fv

式中:t爲(wei)葉栅栅距(ju)，ν爲流體的(de)運動黏性(xing)系數。
由葉(ye)栅黏性阻(zu)力Fv可求得(de)葉片整體(ti)所受黏性(xing)阻力💞矩Tv:

進(jin)而可以獲(huo)得葉片上(shang)所受的整(zheng)體驅動力(li)矩Td:
Td=Tdr－Tv(7)
2．2輪毂周(zhou)面黏性阻(zu)力矩
　　理論(lun)模型中輪(lun)毂周面黏(nian)性阻力矩(ju)由2部分構(gou)成:葉片🐆部(bu)分輪毂和(he)葉片上遊(you)輪毂。
依據(ju)Tsukamoto［16］的計算，葉(ye)片部分輪(lun)毂黏性阻(zu)力矩Thb的計(ji)算式爲：

式(shi)中:Bt爲葉片(pian)厚度。
2．4輪毂(gu)端面黏性(xing)阻力矩
依(yi)據Tsukamoto［16］的計算(suan)，輪毂端面(mian)黏性阻力(li)矩Tw的計算(suan)式爲:

2．5軸承(cheng)黏性阻力(li)矩和機械(xie)摩擦阻力(li)矩
根據同(tong)軸圓筒黏(nian)性阻力矩(ju)計算方法(fa)可得軸承(cheng)黏性🔴阻力(li)⛱️矩Tb

式中:Ｒb和(he)Ｒbo分别爲軸(zhou)和軸承半(ban)徑，lb爲軸的(de)等效長度(du)。
　　機械摩擦(ca)阻力矩基(ji)本不受轉(zhuan)速影響可(ke)設置爲定(ding)值🏒，中渦輪(lun)機械摩擦(ca)阻力矩取(qu)爲5×10－7N·m。
2．6理論模(mo)型綜合分(fen)析
　　當渦輪(lun)進入線性(xing)響應區間(jian)後，起主要(yao)作用的是(shi)葉片驅動(dong)🔆力矩🌈和葉(ye)片頂隙阻(zu)力矩之間(jian)的平衡，其(qi)他各阻力(li)矩相對較(jiao)小。葉片⚽頂(ding)隙阻力矩(ju)與渦輪軌(gui)速矩近似(si)成正比✨關(guan)系，驅動力(li)矩則主要(yao)受入口速(su)度分布Ur(r)影(ying)響，獲得準(zhun)确的入口(kou)速度分布(bu)可以使理(li)論🥵模型的(de)計算結果(guo)與實際更(geng)爲符合，傳(chuan)統的理論(lun)模型中入(ru)口速度分(fen)布多采用(yong)均☔勻分布(bu)假設(即各(ge)不同半徑(jing)入口速度(du)🔴相等)或充(chong)分發展的(de)環空空間(jian)速度分布(bu)，則通過PIV技(ji)術測量了(le)實驗使用(yong)渦輪的入(ru)口速度分(fen)布👌并代入(ru)理論⛷️模型(xing)進🌍行計算(suan)。
3實驗系統(tong)
　　采用20mm口徑(jing)的渦輪流(liu)量計，量程(cheng)範圍是1～80方(fang)/天，其中較(jiao)好線性段(duan)👈範圍是5～50方(fang)/天，流量計(ji)渦輪爲等(deng)重疊度渦(wo)輪(不同半(ban)🧡徑位置葉(ye)栅重疊度(du)相同)，具體(ti)參數如表(biao)🈲1所示，這種(zhong)流量計在(zai)大慶油田(tian)的生産測(ce)井中廣泛(fan)應用，其結(jie)構如圖2(a)所(suo)示。來流經(jing)過一段導(dao)流葉片整(zheng)流後進入(ru)渦✊輪的環(huan)空空💋間，驅(qu)動葉輪轉(zhuan)動，輸出響(xiang)應信号。在(zai)渦輪流量(liang)計的線性(xing)響應區間(jian)中，處于穩(wen)定轉動時(shi)渦輪葉片(pian)對流體的(de)幹擾較少(shao)，相對來流(liu)攻角較小(xiao)，對流體的(de)軸向速度(du)分布基本(ben)沒有影響(xiang)，僅會稍稍(shao)增加其周(zhou)向轉速。因(yin)而爲了測(ce)量渦輪流(liu)量計入口(kou)速度分布(bu)，特别🔞制作(zuo)了各參數(shu)與實際渦(wo)輪相同但(dan)并無葉片(pian)的透明外(wai)殼輪毂模(mo)型，如圖2(b)所(suo)示，通過PIV手(shou)段，對管道(dao)中軸面上(shang)輪毂和管(guan)壁之間的(de)區域的軸(zhou)向速度分(fen)布進行剖(pou)面測量。輪(lun)毂模型安(an)🈚裝在待測(ce)渦輪流量(liang)計的上遊(you)，相距超過(guo)2m以保證二(er)🔞者之間無(wu)相互幹擾(rao)。實驗流速(su)範圍在5～25方(fang)/天，在管路(lu)🐪下遊采用(yong)時間-質量(liang)法獲得真(zhen)實流速，通(tong)過光學觀(guan)測獲得渦(wo)輪流量計(ji)葉輪的真(zhen)實轉動頻(pin)率，同時采(cai)用PIV技術測(ce)量輪毂模(mo)型中的速(su)度分布。


　　實(shi)驗中所使(shi)用的PIV系統(tong)爲作者單(dan)位自行研(yan)制的PIV系統(tong)🈚［17］(見圖3(a))，激光(guang)器發出的(de)激光依次(ci)通過凸透(tou)鏡聚焦，經(jing)柱面鏡發(fa)散成片光(guang)，再通過平(ping)面反射鏡(jing)反射成豎(shu)直片光，進(jin)入實驗觀(guan)察區。示😄蹤(zong)粒子🔅跟随(sui)流體流過(guo)實驗段，由(you)高速攝影(ying)記錄實⭕驗(yan)過程，通過(guo)相關計算(suan)處理得到(dao)速度分布(bu)結果。其中(zhong)所用的激(ji)光器爲☎️可(ke)連續發射(she)532mm激光(綠光(guang))，發射最🤟大(da)輸出功率(lü)爲2W的半㊙️導(dao)體激光器(qi)。實驗👌采用(yong)的👨‍❤️‍👨相機爲(wei)每秒可拍(pai)攝5000幅的🙇🏻高(gao)速攝影。示(shi)蹤粒子采(cai)用的是空(kong)心玻璃微(wei)球，粒徑爲(wei)20～40μm，密度1．05g/cm3。圖🧑🏽‍🤝‍🧑🏻像(xiang)的互相關(guan)處理程序(xu)由作者所(suo)在單位自(zi)行在MATLAB軟件(jian)平台中編(bian)寫成。
　　進行(hang)圖像采集(ji)的方法均(jun)爲多幀單(dan)曝光，即相(xiang)繼2次曝光(guang)的粒子圖(tu)像分别記(ji)錄在相繼(ji)的2幅照片(pian)上，因此采(cai)取互相關(guan)算法進行(hang)圖像處理(li)。基本原理(li)是用相繼(ji)2幀粒子圖(tu)像I1(x珋)，I2(x珋)進(jin)行相關計(ji)算：

　　Ｒc(sˉ)的理想(xiang)空間分布(bu)如圖3(b)所示(shi)，僅有一個(ge)明顯的級(ji)大峰值，其(qi)中珋s爲判(pan)讀小區内(nei)粒子的平(ping)均位移矢(shi)量。算法采(cai)用♊16×16的矩形(xing)像素作爲(wei)判讀小區(qu)，對應的空(kong)間👉分辨率(lü)爲0．35mm×0．35mm，時間分(fen)辨率🌈達0．2ms。整(zheng)個圖像在(zai)輪毂與管(guan)壁之間的(de)速度剖面(mian)可🚶‍♀️取的32個(ge)流🏒速點，從(cong)而可以較(jiao)準🔴确地得(de)到其間的(de)速度分🈲布(bu)情況。

4實驗(yan)結果與分(fen)析
　　通過對(dui)PIV實驗中所(suo)拍攝的照(zhao)片(見圖4(a))進(jin)行後處理(li)，可以得🐇到(dao)各個流量(liang)點下輪毂(gu)與管壁之(zhi)間軸截面(mian)流場軸向(xiang)速度分布(bu)信息如💔圖(tu)4(b)所示。鑒于(yu)試驗模型(xing)的💃🏻軸對稱(cheng)☔性，從原理(li)上說該軸(zhou)截面的速(su)度分布可(ke)以推廣到(dao)周向環形(xing)區域。


　　實驗(yan)中流量計(ji)的渦輪輪(lun)毂半徑爲(wei)4mm，而管道内(nei)徑爲10mm，因而(er)速度🔞分布(bu)都在這6mm的(de)區間内。通(tong)過圖像處(chu)理可以獲(huo)得32個不同(tong)位置的速(su)度，在此基(ji)礎上進行(hang)插值即可(ke)獲♍得整個(ge)環空流㊙️場(chang)的軸向速(su)度分布。圖(tu)5(a)反映🏃了實(shi)驗所測得(de)的幾個不(bu)同工況點(dian)的軸向速(su)度分🌈布，從(cong)圖中可以(yi)看出，流速(su)🏃在中間位(wei)置較高，由(you)于邊界層(ceng)的影響，在(zai)靠近輪毂(gu)和管壁附(fu)近流速逐(zhu)漸趨近于(yu)零。随着流(liu)速的升高(gao)，整體速度(du)分布向管(guan)壁方向偏(pian)移，速度最(zui)大值位置(zhi)半徑增大(da)，輪毂表面(mian)邊界層厚(hou)度增加，管(guan)壁表面邊(bian)界層🤟厚度(du)減少。與Xu［7］采(cai)用LDA測量的(de)結果相比(bi)，結🚩果在半(ban)徑較大處(chu)速度較高(gao)，二者的不(bu)同結果也(ye)反映了不(bu)同設計的(de)渦輪流量(liang)計入🛀🏻口速(su)度分布存(cun)在差異。相(xiang)比LDA而言📱，PIV可(ke)以更加全(quan)面地✔️獲得(de)輪毂🧑🏽‍🤝‍🧑🏻與管(guan)壁之間的(de)流速分🌐布(bu)信息♍。


　　将實(shi)驗中PIV測得(de)的速度分(fen)布與同流(liu)量下的完(wan)全發展的(de)環形通道(dao)速度分布(bu)［18］以及此流(liu)量下的均(jun)勻分布進(jin)行對比，如(ru)圖5(b)所示，從(cong)中可以看(kan)出，用PIV測得(de)的速🏃‍♀️度分(fen)布與完全(quan)發展的環(huan)形通💋道速(su)度分布有(you)明顯不同(tong)。其中前者(zhe)的峰值比(bi)較靠近管(guan)道内壁方(fang)向，而後者(zhe)的峰值較(jiao)靠近輪毂(gu)方向。另外(wai)，完全發展(zhan)的環形通(tong)道速度㊙️分(fen)布比用PIV測(ce)得的速度(du)分布更加(jia)平緩。由于(yu)不同位置(zhi)的流體對(dui)渦輪葉片(pian)作用效果(guo)不同💚，實際(ji)流速中峰(feng)值在不同(tong)位置對渦(wo)輪産🏒生的(de)驅動效果(guo)可能🐅會有(you)很大差異(yi)，如圖5(b)中所(suo)示的完全(quan)發展速度(du)分布和均(jun)勻速度分(fen)布都很平(ping)緩，不能完(wan)全反映實(shi)際流動中(zhong)不同位置(zhi)的流場信(xin)息，計算的(de)結果中自(zi)然也就将(jiang)這些差異(yi)對渦輪響(xiang)應可能産(chan)生的特殊(shu)貢獻💘有所(suo)體現。
　　分别(bie)用3種速度(du)分布作爲(wei)渦輪入口(kou)速度分布(bu)求解流量(liang)計😘響應，與(yu)實際測得(de)的響應進(jin)行對比，如(ru)圖6(a)所示。從(cong)圖中可以(yi)看出，采用(yong)完全發展(zhan)的環形速(su)度分🛀🏻布和(he)均勻速度(du)分布計算(suan)的渦輪響(xiang)應值明顯(xian)低于渦輪(lun)流量計的(de)真實響應(ying)。在渦‼️輪正(zheng)常響應時(shi)，在葉片中(zhong)上部(即靠(kao)近管壁部(bu)🐕分)的流體(ti)驅㊙️動渦輪(lun)轉動，而在(zai)葉片底部(bu)(即靠近輪(lun)毂部分)的(de)流體阻礙(ai)渦輪轉動(dong)，因而💰流體(ti)分布越靠(kao)近管壁，帶(dai)來的驅動(dong)力矩🧑🏾‍🤝‍🧑🏼越大(da)，使得葉輪(lun)的轉速越(yue)快。從圖5(b)中(zhong)來看，真實(shi)速度分布(bu)更靠進管(guan)壁，應爲理(li)論求解結(jie)果轉速偏(pian)低的原因(yin)。
　　分别計算(suan)各個響應(ying)在不同流(liu)量點處與(yu)真實響應(ying)🌍的相對誤(wu)差，結果如(ru)圖6(b)所示。從(cong)圖中可以(yi)明顯看出(chu)，用PIV獲得的(de)🌏速度分布(bu)🐆計算🔱的結(jie)果與實際(ji)響應的相(xiang)💘對誤差最(zui)小，在3%以内(nei);用均勻入(ru)🤟口速度分(fen)布計算的(de)✌️結果誤差(cha)最大;用完(wan)全發展的(de)環形通道(dao)速度分布(bu)當雷諾數(shu)超過2000時，由(you)于計算模(mo)型假設由(you)層流的速(su)度分布直(zhi)接轉變爲(wei)湍流的速(su)㊙️度分布模(mo)型，未❄️能合(he)理地反映(ying)實際流動(dong)中逐步轉(zhuan)變的♊過渡(du)階段，導緻(zhi)理論結果(guo)與實際速(su)🔞度分布有(you)較大差異(yi)，所以誤差(cha)較大。通過(guo)這些對比(bi)不難看出(chu)，獲得真實(shi)的速度分(fen)🔅布能更爲(wei)準确地計(ji)算渦輪流(liu)量計的實(shi)際響應。面(mian)對複雜的(de)上遊來流(liu)條件，PIV結果(guo)更能反映(ying)渦輪流量(liang)🏒計内部流(liu)動的主要(yao)特征，這也(ye)從另一個(ge)側面表明(ming)💜，對渦輪流(liu)量計内部(bu)複雜流動(dong)的精細測(ce)量和深入(ru)♍認識也将(jiang)是完善相(xiang)關理論和(he)進一步優(you)化其性能(neng)的重要途(tu)徑。

5結論
　　通(tong)過PIV技術觀(guan)測了渦輪(lun)流量計入(ru)口軸向速(su)度分布☀️并(bing)代入TG模型(xing)進行計算(suan)。結果表明(ming)，PIV技術可以(yi)作爲渦輪(lun)流量計🌈的(de)入口速度(du)的觀測手(shou)段。PIV技術代(dai)入模型後(hou)計算所得(de)的渦輪轉(zhuan)速與實際(ji)較爲吻合(he)，而采用🛀🏻均(jun)勻速度入(ru)口或是充(chong)分發展🏃🏻的(de)環空空間(jian)速度分布(bu)均與實際(ji)存在些許(xu)差異，代入(ru)模型後所(suo)得誤差較(jiao)大，也反映(ying)了不同的(de)入口速度(du)分布對流(liu)量🧑🏽‍🤝‍🧑🏻計響應(ying)具有十分(fen)重要的影(ying)響。
　　由于渦(wo)輪流量計(ji)入口速度(du)分布受到(dao)多種因素(su)的👣影響，難(nan)以完全依(yi)賴簡單的(de)理論計算(suan)，因而PIV技術(shu)可以有的(de)放矢地用(yong)于渦輪流(liu)量計的内(nei)流場觀察(cha)，獲得真實(shi)的流速🌍分(fen)布信息，進(jin)而改進理(li)🌈論模型的(de)計算和分(fen)析，在新一(yi)代渦輪流(liu)量計的研(yan)制和完善(shan)相🐆關理論(lun)中發揮重(zhong)要的作用(yong)。

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