Spectral Random Masking für PIV in Mehrphasenströmung


Spectral Random Masking für PIV in Mehrphasenströmung

Anders, S.; Noto, D.; Eckert, S.

Im vorliegenden Beitrag wird eine neuartige Maskierungsmethode für die Particle Image Velocimetry (PIV) von Mehrphasenströmungen vorgestellt. Mit diesem neuen Ansatz können Geschwindigkeitsfelder einer unmaskierten Partikelfraktion (z. B. PIV-Tracer) unabhängig von der Bewegung einer zweiten, maskierten Partikel-Fraktion (z. B. Blasen oder Feststoffpartikel) bestimmt werden.
Ausgehend von einer segmentierten Bilderserie in welcher die verschiedenen Partikelfraktionen für alle Einzelbilder detektiert wurden, werden verschiedene Maskierungsverfahren diskutiert. Hierbei werden die Probleme, welche durch Standardverfahren für den Fall dynamischer Maskierung unter realen Belichtungsbedingungen entstehen besonders hervorgehoben. Als entsprechende Lösung stellen wir unseren Ansatz des Spectral Random Masking (vgl. Anders et al. 2019) vor, bei welchem maskierte Bildbereiche durch spektral angepasste, zufällige Intensitätsverteilungen ersetzt werden. Damit sollen die maskierten Bereiche für eine anschließende PIV-Analyse “unsichtbar” gemacht werden. Die Vorteile dieser Methode gegenüber konventionellen Maskierungsverfahren werden anhand eines Modellexperimentes dargestellt, bei welchem wässrige Ammonium-Chlorid Lösungen (NH₄Cl(aq)) durch Unterkühlung erstarrt werden. Dabei treten unter anderem verschiedene Konvektionsströmungen zeitgleich mit kolumnarer und äquiaxialer Kristallisation von NH₄Cl auf.

Keywords: Bild Segmentierung; dynamische Bildmaskierung; Mehrphasenströmung; Particle Image Velocimetry

  • Open Access Logo Contribution to proceedings
    Experimentelle Strömungsmechanik, 27. Fachtagung, 03.-05.09.2019, Erlangen, Deutschland
    Spectral Random Masking für PIV in Mehrphasenströmung, 978-3-9816764-6-4, 20.1-20.7
  • Lecture (Conference)
    Experimentelle Strömungsmechanik, 27. Fachtagung, 03.-05.09.2019, Erlangen, Deutschland

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Permalink: https://www.hzdr.de/publications/Publ-29844