基于科里奥利力测量的流量传感器优化

我们生活中使用的汽油、饮用水，或是饮用果汁，这些常见的液体其实都是经过了层层提取、处理和质量评估后才进入了我们的日常生活。消费者赖以生存的种种液体背后都伴随着许多深思熟虑和不为人知的先进技术，而这些技术都离不开精确的测量和监控。

在加工药品时，我们如何判断流体是否符合高质量要求？加工原油时，如何确定原油提取量？在水的输送过程中，又如何确定流量和体积分布？

这些问题与水、制药、食品和石油天然气公司的利益息息相关。制造商为了能够自信地回答这些问题，提出了有效的解决方法：使用安装在管道或其他设备内部的流量计。在瑞士恩德斯豪斯（Endress+Hauser）公司，工程师们正在努力地推进各类流量传感器的开发和维护工作，不断提高传感器的精度，并针对不同物质使用不同的测量方法。

基于科里奥利力的测量

为了确定管道内流体的特性，E+H 公司设计了一款由一根或多根振动测量管组成的传感器，通过测量管道内部装置中的科里奥利力，实现流量的精确测量。在流体流入装置之前，测量管已经处于激活状态。当装置充满静止的液体后，测量管开始匀速振动。当液体流经振动管时，会对管壁施加作用力，测量管的振动可以看作是流体粒子绕轴进行旋转。由于流体粒子在运动参考坐标系中流动，因此会受到一个垂直于其运动方向和旋转轴的惯性力，即科里奥利力。与此同时，由于振动管的入口段和出口段的流体会产生反相的旋转运动，由此产生的力会以不对称的方式使管发生偏移，导致沿管的振动会产生相位差或时间差。

管道运动的扭曲分量引起测量管的各个管段以一定的时间差或相位差开始振动。相位差和新的管振动频率分别为管内质量流率和流体密度的函数。因此通过解释流量计输出的信号，就能测得质量流量或体积流量，从而保证输送的流体量符合预期。

除此之外，流体粘度增大会导致振动阻尼增加，通过振动频率就可以直接测得流体密度。举例来说，与水这样的高密度、低粘度流体相比，油类等低密度、高粘度物质的振动更快，但阻尼更大。由此可见，通过测量振动频率和阻尼，就能确定流体的密度和粘度，从而对流体流动过程的质量进行监测控制。这些物理效应也同样适用于悬臂等在流体中振动的物体。

粘性声学分析案例

恩德斯豪斯（Endress+Hauser）集团是全球领先的流量计（图 1）制造商， Vivek Kumar 是其瑞士总部的资深数值仿真专业人员，致力于提高传感器的性能。他的建模工作帮助整个团队加深了对流量计中的声学、力学和流体流动等各种物理效应的理解。在深入了解流-固耦合及振动声学对传感器性能的影响后，团队通过调整各种设计参数，确定了最佳设计方案，使流量计的性能和质量得到大幅提升。

图 1. E+H 公司设计的科里奥利流量计。

团队从粘性声学模型着手进行数值分析，目的是了解粘性流体通过振动管时产生的粘滞阻尼。他们在频域内模拟了流-固耦合，研究结构变形和声波传播的耦合特性，以期预测流量计对不同流体的响应。图 2 显示了湍流产生的声波在流量计中的传播情况。“我们尝试使用 COMSOL Multiphysics 来评估由流体引起的噪声对周围环境和流量计的影响。”团队解释说。

图 2. 仿真结果显示振动管内部（上）和周围（中）的声场分布，以及以dB为单位的声压级图（下）。

工程师分析了流体的粘性对测量管振动频率的影响。图 3 显示的仿真结果可以用于预测不同粘性的流体通过管道时，管道的振动频率和位移。借助仿真软件模拟引起流量计频率输出偏移的物理效应后，团队有了更深入的认识，他们能够合理利用这些效应来改进流量计的性能（包括消除其中的不良效应）。在本例中，测量管的阻尼变化被用于补偿因粘性造成的密度测量误差。

图 3. 仿真结果显示了不同流体粘度下测量管振动频率的变化情况及其对应的机械位移。下图的结果图显示振动引起的管变形。

“我们需要清楚地了解不同流体对传感器性能产生的影响。”他们评价道，“我们依靠仿真技术详细分析了各种流体工况，最终顺利完成了设备的设计优化，能够帮助客户准确表征他们正在使用或提取的流体的材料属性。”

微系统分析案例

恩德斯豪斯集团的子公司TrueDyne SensorsAG在开发MEMS器件产品时也是基于类似的理念。研发设计并测试各种振动传感器，用于在许多不同的应用领域测量流体的热物理性质。该团队根据客户具体需求，为客户提供定制的传感器解决方案。因此，明确哪一种类型的振荡器能够在特定工况下表现出最佳的灵敏度便是重中之重。

MEMS 科里奥利芯片（图 4）采用独立的振动微通道，其工作原理与体积较大的科里奥利流量传感器相同。与前文的科里奥利流量计仿真相似，通过微通道执行振动分析，确定流道两端的基本特征模态和振动速率（图 5）。这种特殊传感器的作用是计算惰性气体、液化石油气、碳氢燃料或冷却润滑剂等流体的密度和粘度。由于其体积小巧，非常适用于测量极少量的流体。

图 4. 用于测量密度和粘度的 MEMS 科里奥利芯片。上：用镊子夹住的完整传感器。下：器件内部的芯片版图。

图 5. 振动微通道的两个特征模态，不同颜色表示通道各个区域的相对位移水平。

然而，这种小型设备面临的一个难题是：一旦发生电气故障，施加在传感器上的用于驱动激励的高压可能导致器件的温度升高。为了消除潜在风险，团队对器件进行了热分析（图 6）来确定芯片的发热位置，并判断流体是否会因为器件的温度升高而过热。结果表明，流道周围的真空室可以最大限度地降低电极和流体之间的传热，从而确保温度不会超过限值。

图 6. 热分析结果显示 MEMS 科里奥利芯片内部的温度分布。

满足企业和客户的需求

两支团队一致认为COMSOL多物理场仿真软件强大的灵活性在研发工作中起到了至关重要的作用。团队成员可以在软件中调整流量计的各类参数以提升产品性能，全面满足客户需求。借助多物理场分析，他们能够了解各种现象背后的原理，减少了测试和制作样机所需的时间和精力，为专注生产高质量的传感器铺平了道路。

恩德斯豪斯的Christof Huber 博士看到自己的建模成果对设备的设计优化起到了积极的促进作用，并因此改善了客户体验时，他深受鼓舞：“这些工具的作用是为客户解决问题。我们在现场看到自己的创新成果转化为现实，这种成就感是我们前行的动力。”