Caracterización de flujos emulsionados en estructuras...

1 Llorente et al. | Caracterización de flujos emulsionados en estructuras hidráulicas mediante tecnología fotónica JIA 2017 | Línea Temática D

Caracterización de flujos emulsionados en estructuras hidráulicas mediante tecnología fotónica

Roberto Llorentea, Francisco J. Vallés-Moránb, Maria Moranta, Arnau Bayónb, P. Amparo López-Jiménezb, Sergio L. Carrasco-Ortiza, Eduardo Valeroa, Santiago Lópezc y Ana Belén Martínc

aCentro de Tecnología Nanofotónica, Universidad Politécnica de Valencia, Camino de Vera s/n, Ed. 8F, 46022 Valencia {rllorent, mmorant, sercaror, edvahue}@ntc.upv.es, bInstituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente, Universidad Politécnica de Valencia, Camino de Vera s/n, Ed. 8G, 46022 Valencia {fvalmo, arbabar}@iiama.upv.es y cIberdrola Generación Hidráulica, Explotación de Presas-Gestión y Desarrollo C/Tomás Redondo 1 E, 20833 Madrid {slopezro, abmartin}@iberdrola.es

Línea temática D. Estructuras hidráulicas.

RESUMEN

La presente comunicación describe una nueva tecnología de monitorización de flujos multifase en estructuras hidráulicas y la estrategia de gestión asociada a la eficiencia de los recursos hídricos en instalaciones de generación eléctrica. La metodología propuesta en este artículo contempla un sensor basado en tecnología fotónica para la caracterización de flujos multifase destinado a ser instalado en estructuras hidráulicas y sistemas de generación hidroeléctrica con el objetivo de monitorizar y controlar su funcionamiento. Dicho control puede contribuir a evitar situaciones indeseables desde el punto de vista del rendimiento hidroeléctrico, así como a prevenir la cavitación, cuyas consecuencias pueden devenir catastróficas. Palabras clave | Flujo emulsionado; Flujo aire-agua; estructuras hidráulicas; sensor fotónico; láser; procesado digital

INTRODUCCIÓN

La detección y monitorización de burbujas en las turbinas y la obra de disipación de energía de las estructuras hidráulicas es importante por razones de eficiencia y seguridad. En ese sentido, la cavitación es un fenómeno crucial, pues causa erosión en de todo tipo de superficies y, eventualmente, la destrucción de aliviaderos de presas y de otros elementos mecánicos y estructurales, reduciendo sensiblemente su vida útil. En relación a flujos supercríticos en canales hidráulicos como rápidas de aliviaderos, la aireación del flujo es objeto de estudio, poniendo especial énfasis en su efecto mitigador de los daños causados por la cavitación (Chanson, 1995). En dispositivos tales como bombas y turbinas hidráulicas y hélices en el ámbito naval (barcos o submarinos), la cavitación causa daño a los componentes, vibraciones, ruidos y una pérdida considerable de la eficiencia (Buckland, et al., 2013). La estrategia de monitorización propuesta en este trabajo se realiza mediante sensado óptico, lo cual permite la detección de aire, burbujas de vapor de agua y partículas en suspensión en flujos multifásicos cuya fase principal es el agua (pese a que el presente trabajo se centra exclusivamente en la caracterización de la aireación). Esta monitorización tiene aplicación tanto a aliviaderos de presas como se muestra en la Figura 1(a), turbinas y tuberías a presión como se muestra en la Figura 1(b) y, en general, cualquier estructura hidráulica, presentado como principal ventaja el ser una técnica no intrusiva.

En este trabajo, la monitorización de variables como la detección de burbujas de aire, su concentración, su velocidad y sus parámetros morfológicos (área, diámetro, semiejes, pseudocuerda, solidez y perímetro) se realiza a partir de la detección de la dispersión de la luz láser junto con procesado digital. De esta manera, con un coste contenido, puede monitorizase en tiempo real el flujo en aliviaderos, lo que supone un salto cualitativo en la gestión y operación de estructuras hidráulicas.

Figura 1 | Estrategia de gestión de flujos multifase propuesta en (a) rápidas de aliviaderos de presas y (b) conducciones.

SensorDSP Fotodetector

Turbina

Láser

(a) (b)

V Jornadas de Ingeniería del Agua. 24-26 de Octubre. A Coruña

JIA 2017 | Línea Temática D Llorente et al. | Caracterización de flujos emulsionados en estructuras hidráulicas mediante tecnología fotónica 2

Este artículo se divide en cuatro secciones principales. Primero se describen los principios de detección fotónica, así como las investigaciones realizadas para la selección de los componentes que forman el sensor y el desarrollo de los algoritmos de procesado digital necesarios para la detección fotónica de burbujas. A continuación, se muestran los resultados experimentales obtenidos en flujos supercríticos para la caracterización de la velocidad y morfología de las burbujas. Finalmente, se incluye un resumen del estudio realizado del intervalo de caudales en la zona para especificar el rango de validación del sensor en la instalación de una presa real y las conclusiones principales de esta investigación.

DESARROLLO DEL SENSOR Y PRINCIPIOS DE DETECCIÓN FOTÓNICA

El sensor está formado por una combinación de iluminación láser y un sensor de píxeles activos basado en tecnología CMOS (del inglés, complementary metal-oxide-semiconductor). Los componentes básicos del sensor fotónico desarrollado se describen en la Figura 2(a). El láser es de tipo diodo, con potencia de salida hasta 80 mW, regulable de forma remota según las condiciones de sensado y el nivel de turbidez del flujo a monitorizar. El láser funciona a una a longitud de onda de 532 nm (dentro de la región del espectro visible en color verde) cuyo proceso de selección se describe a continuación. El sensor incluye una lente negativa para abrir el haz láser a lo largo del flujo. Además, la luz láser se combina con un apoyo de luz LED (del inglés, light emitting diode) blanca difusa para aumentar la zona de contraste del sensor. El sensor CMOS incluye una óptica de 25 mm a la cual va acoplada una lente plástica para el control remoto del plano de enfoque. Todos estos elementos están colocados en una estructura móvil sobre guías cuya posición también se controla de forma remota según el nivel del calado a sensar. Los sensores están conectados a un ordenador de control donde se procesan los datos con algoritmos diseñados específicamente para la detección y caracterización de burbujas. La Figura 2(b)(c) muestra ejemplos del software desarrollado en el proyecto para la adquisición y el procesado de datos obtenidos con el sensor.

(a) (b) (c) Figura 2 | (a) Descripción de los componentes del sensor fotónico desarrollado. Software desarrollado para: (b) adquisición de datos y (c) procesado y representación de resultados

Selección de longitud de onda del láser del sensor

El primer objetivo de esta investigación fue no sólo determinar qué longitud de onda se propaga mejor a través del agua, sino también optimizar la potencia de salida de la fuente láser para reducir adecuadamente el consumo y las medidas de seguridad relacionadas con la fuente de radiación, ya que estamos hablando de láseres de categoría iiib. Por ello, aplicando la ecuación de Beer-Lambert obtenemos:

𝜎𝜎 = 4𝜋𝜋𝜋𝜋/𝜆𝜆 (1) siendo κ el coeficiente de extinción asociado a una determinada longitud de onda λ, se calculan los coeficientes de absorción para el espectro visible del agua (Hale & Querry, 1977).



(a) (b)

Figura 3 | (a) Espectro de absorción del agua a 25oC, (b) Eficiencia cuántica del sensor ON-Semi Python 1300

La Figura 3(a) muestra el espectro de absorción del agua para 25oC y se puede observar que para longitudes de onda en

el espectro rojo (λ = 633 nm) la absorción es de α = 0.003 cm-1, mientras que la absorción en la región del espectro azul-verde (λ = 485 nm) es α = 0.00025 cm-1. Por tanto, la absorción de los fotones azules en el agua será aproximadamente diez veces menor que la de los fotones rojos. Sin embargo, no se puede considerar únicamente la absorción de la longitud de onda del láser, también se debe tener en cuenta la curva de eficiencia cuántica del sensor CMOS. La Figura 3(b) muestra la evolución de la eficiencia cuántica según la longitud de onda del sensor CMOS modelo ON-Semi Python 1300. Se puede observar en la gráfica que la diferencia de eficiencia cuántica, definida como el cociente entre el número de electrones generados y el número de fotones sobre su superficie (España Boquera, 205), entre el color verde (λ = 532 nm) y el violeta (λ = 405 nm) es de casi un 30%. Por este motivo, y de acuerdo con el nivel de absorción de los resultados mostrados en la Figura 3(a), se ha seleccionado un láser diodo de color verde (λ = 532 nm) para la iluminación de las burbujas.

Descripción del funcionamiento del sensor CMOS con lente plástica de enfoque

La Figura 4(a) muestra el esquema conceptual de los experimentos realizados en los laboratorios de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y la relación de los componentes opto-electrónicos del sensor. A continuación, se describen los aspectos técnicos más importantes de cada elemento: Láser verde + lente negativa (divergente): Láser de tipo diodo controlable de potencia de salida según el

voltaje/intensidad aplicado con una longitud de onda de 532 nm, seleccionada como buena opción de compromiso entre el nivel de absorción en el agua y la eficiencia cuántica del sensor CMOS. Se incluye también una lente negativa para la apertura del haz para una mejor caracterización de las burbujas. Debido a que para una correcta captura de datos de burbujas que se desplazan a gran velocidad es imprescindible reducir mucho el tiempo de exposición (del orden de 34 a 200 µs), la iluminación láser resulta un pilar básico para la adquisición y procesado de los datos obtenidos por el sensor CMOS en forma de imágenes.

Sensor array CMOS + óptica: Incluye el sensor de tipo CMOS de una cámara industrial slowmotion más una óptica con una distancia focal de 25 mm desde el centro óptico al sensor. Como se describirá a continuación, los algoritmos de procesado desarrollados en el proyecto son capaces de configurar de forma remota el sensor CMOS en términos de resolución, tiempo de exposición, ganancia, velocidad de adquisición de imágenes (fps, del inglés frames per second) y tiempo de adquisición. El plano de enfoque es ajustable gracias a un sistema de lente plástica controlable eléctricamente mediante los algoritmos desarrollados en el proyecto. Para poder realizar correctamente la conversión de píxeles a longitud real, la lente plástica debe enfocarse correctamente al plano que se quiere analizar. La Figura 4(b) muestra un ejemplo de los adatos obtenidos con el sensor CMOS cuando la lente plástica está enfocada al plano de burbujas.

V Jornadas de Ingeniería del Agua. 24-26 de octubre. A Coruña


Figura 4 | (a) Descripción básica del principio de funcionamiento del sensor en laboratorio. (b) Ejemplo de captura de datos con el sensor CMOS cuando la lente plástica está enfocada al plano de burbujas.

Para realizar la conversión de píxeles a longitud real se ha realizado una calibración de la lente para el intervalo de operación de distancia focal, de −4 a +5 dioptrías, tal como se muestra en las gráficas de la Figura 5. Esta calibración se ha incluido en los algoritmos de control y procesado digital desarrollados en el proyecto.

(a) (b)

Figura 5 | Calibración de la lente plástica: (a) relación mm/pix vs. dioptrías (dpt); (b) distancia (en mm) vs. dioptrías (dpt)

Fuente de luz blanca LED: Iluminación de apoyo a la excitación láser incluida en la Figura 4(a). Permite el procesado de una mayor área de campo de visión y la homogeneización de las condiciones externas de ecualización para una correcta binarización de la imagen. Como se ha comentado anteriormente, la obtención de datos es sensiblemente dependiente de la iluminación del área de sensado, ya que sin una iluminación adecuada los algoritmos relacionados con el bloque de tratamiento de imagen proporcionan resultados erróneos y a una pérdida notable de información. En la Figura 6 se muestra un ejemplo de datos obtenidos con diferentes configuraciones de iluminación en un canal en régimen supercrítico con una velocidad lineal de 3.9 m/s, un calado de 10 cm y un número de Froude de 3.9, calculado como:

Fr = v �gh1⁄ (2) siendo v la velocidad lineal del fluido, h1 el calado supercrítico y g la constante de gravedad.

(a) (b)

Cableado:

Algori tmos HIDRASENSE

Lente divergente

LED

Láser verde (532 nm)

Dirección del flujo

Iluminación de Burbujas

Óptica

Zona de sensado

Caja estanca

Lente plástica

AlimentaciónHiroseUSB 2.0Ethernet (POE)

CMOS

Cara frontal transparente

Módulo de procesado central

Fuente de alimentación

Driver

dpt

mm

/pix

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 50

0.05

0.1

0.15

0.2𝑦 = 9.07𝑒 − 07∗𝑥8 - 8.16e−06∗𝑥7 + 2 .537𝑒 − 06∗𝑥6

+0.0001218∗𝑥5 -7.327e−05∗𝑥4 − 0.001098∗𝑥3

+0.002618∗𝑥2 − 0.008007∗𝑥 + 0.0405

0.25

dpt-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 50

200

Dis

t(mm

)

400

600

800

1000

1200𝑦 = 0.003361∗𝑥8- 0.02478∗𝑥7 + 0.0007707∗𝑥6

+0.2133∗𝑥5 -0.3565∗𝑥4 − 3.041∗𝑥3

+9.383∗𝑥2 − 41.79∗𝑥 + 190



(a) (b)

(c) (d) Figura 6 | Comparativa capturas con diferentes niveles de iluminación: (a) Sin iluminación; (b) Iluminación láser verde; (c) Iluminación con soporte LED; (d) Iluminación con láser verde y soporte LED

Se puede observar en la Figura 6(a) que los datos obtenidos solamente con el sensor CMOS e iluminación ambiente no obtiene resultados válidos para el procesado e identificación de burbujas en el flujo. En la Figura 6(b) se muestran los resultados obtenidos iluminando el flujo solamente con láser verde, en este caso se detectan unas pocas burbujas viéndose que el contraste con el flujo no es suficiente como para poder identificarlas todas. Lo mismo ocurre en la Figura 6(c) cuando se utiliza solo luz LED, donde el contraste aumenta pero la saturación de las burbujas es menor. Los mejores resultados se obtienen combinando la iluminación de láser verde con soporte de luz LED blanca difusa, como se muestra en la Figura 6(d).

Fuente de alimentación: Incluida en la Figura 4(a) junto al PC de control, ya que es controlable vía puerto serie, para el suministro de la tensión/corriente necesarias para el funcionamiento de los componentes ópticos, electrónicos y mecánicos del sensor. En concreto, el láser funciona de 3 a 4.5 V con consumo aproximado de 0.308 A según la potencia de salida deseada, y la iluminación LED funciona a un máximo de 30 V y 0.65 A.

Cableado: Para poder controlar de forma remota el sensor (extracción de datos y configuración remota) y alimentar correctamente cada elemento se incluye el siguiente cableado: sistema de transmisión de datos USB 2.0, cable Ethernet para la alimentación y control del sensor CMOS y conexión hirose de 6 pines para el control de la lente plástica.

Módulo de procesado central y algoritmos. A continuación, se describen brevemente los algoritmos de procesado digital que se han desarrollado para analizar los datos obtenidos con el sensor CMOS de las burbujas iluminadas con el haz láser.

Algoritmos de procesado digital para la detección fotónica de burbujas

Los algoritmos en lenguaje C desarrollados en el proyecto se dividen en dos grupos:

i. Adquisición de datos: programación dedicada a la configuración y adquisición de datos. En este caso los algoritmos están basados en GigE Vision para el control del sensor fotosensible CMOS junto con código programado en lenguaje LabVIEW para el control de la lente plástica.



ii. Procesado de datos: algoritmos dedicados al procesamiento de datos y representación de resultados. En este caso los algoritmos se han programado con lenguaje Matlab para obtener resultados de morfología y velocidad de las burbujas, así como la concentración de aire en el área de sensado.

La Figura 7 muestra el detalle de los pasos que se siguen en el procesado digital desde la configuración del sistema hasta la representación de resultados.

Figura 7 | Diagrama de flujo con los pasos programados para la adquisición y el procesado de datos

RESULTADOS EXPERIMENTALES Y DISCUSIÓN

En esta sección se muestran los resultados experimentales obtenidos en los laboratorios de la UPV para la caracterización del sensor propuesto. En las instalaciones de la UPV se dispone de un canal de flujo supercrítico como se muestra en la Figura 8(a) que consiste en un canal horizontal de 30cm de ancho con cajeros de vidrio de lámina única de 20 mm de espesor con solera de PVC, alimentado por un equipo de bombeo conectado a un jetbox para la transición de flujo a presión a lámina libre. La regulación del calado se realiza mediante una compuerta de acero galvanizado a la entrada.



(a) (b) (c) Figura 8 | (a) Canal supercrítico (b) Montaje de laboratorio del sensor instalado en el canal (c) Ejemplo de flujo multifásico con iluminación láser

En estas medidas experimentales se configuró el canal con un calado de 8.5 cm y un caudal de 128 l/s, obteniendo un

flujo con una velocidad estimada de 5.0 m/s, correspondiente a un número de Froude de 5.5, valor en el centro del rango recomendado por el USBR (del inglés, United States Bureau of Reclamation) para el diseño de cuencos amortiguadores. Sobre el canal experimental se colocó la guía móvil del sensor como se muestra en la Figura 8(b) y se iluminaron las burbujas como se representa en la Figura 8(c). La Figura 9 muestra los datos obtenidos de concentración y principales valores morfológicos de las burbujas presentes en el flujo de semieje mayor y semieje mejor, discriminando aquellos valores que sean superiores a 1.5 veces la desviación típica (datos depurados).

(a) (b) (c)

Figura 9 | Resultados experimentales del análisis de: (a) concentración de aire en el tiempo de adquisición, (b) histograma del semieje mayor de las burbujas, (c) histograma del semieje menor de las burbujas

La Figura 9(a) muestra la concentración de aire en el flujo multifásico en un área de sensado de 43.05 cm2 durante un

tiempo de adquisición de datos de 5 segundos. La Tabla 2 muestra los valores obtenidos de media y moda para la distribución de velocidad calculados con los métodos SURF (del inglés, speed-up robust features), SIFT (del inglés, scale-invariant feature transform) y Optical Flow. Los resultados de velocidad obtenidos coinciden con el valor teórico de velocidad media de sección del flujo de 5 m/s de las medidas experimentales.

Tabla 1 | Cifras del estudio de velocidades

Método SURF SIFT Optical Flow

Moda (m/s) 5.10 5.20 5.20

Media (m/s) 5.09 5.12 5.16

La Figura 9(c) y la Figura 9(d) muestran los histogramas de los resultados experimentales obtenidos para los parámetros de semieje mayor y semieje menor de las burbujas detectadas y aptas para su tratamiento. Se representan los datos sin depurar en color azul y en color naranja los datos depurados. Los resultados obtenidos de los parámetros estadísticos de dichas variables quedan resumidos en la Tabla 2:

Datos sin depurarDatos depurados

Datos sin depurarDatos depurados



Tabla 2 | Resultados obtenidos de las medidas experimentales en el canal supercrítico con flujo a 5 m/s sin/con depuración de 1.5σ

Variable\Estadístico Media Mínimo Máximo Rango Desviación Típica (σ)

Datos sin depurar

Semieje mayor (mm) 1.34 0.50 6.85 6.35 0.82

Semieje menor (mm) 0.79 0.16 4.05 3.89 0.42

Datos depurados

Semieje mayor (mm) 1.15 0.50 2.57 2.07 0.51

Semieje menor (mm) 0.70 0.16 1.43 1.27 0.28

ESTUDIO DE INTERVALO DE CAUDALES PARA LA VALIDACIÓN DEL SENSOR EN CAMPO

Finalmente, se plantea un ensayo del sensor en campo, por lo fue necesario elegir la presa prototipo idónea, así como identificar el intervalo de caudales objetivo y, por tanto, el rango de alturas en las que el sensor debería medir. Para ello, teniendo en cuenta criterios como las características geométricas y las reglas de operación, se eligió la Presa de Santiago, en Río Sil, sobre la que se realizó un análisis de la serie de vertidos de los 10 últimos años como se muestra en la Tabla 3. A partir de las cuatro primeras columnas de datos de la Tabla 3 y de la observación de la evolución para cada año de los caudales vertidos, se estableció como caudal de referencia un caudal de 600 m3/s. Después, se analizó la serie de datos para contabilizar el número de días con vertidos superiores a 600 m3/s. El estudio muestra que incluso en el año más desfavorable (2016 con picos de más de 1200 m3/s), el 92% de los días con vertidos tuvieron una cota por debajo de la correspondiente a 600 m3/s. Este hecho hace que pueda considerarse este caudal de referencia como un buen límite superior del intervalo de caudales para la validación del sensor. A dicho caudal de 600 m3/s le corresponde una cota de lámina libre en el cauce, en la sección inmediatamente aguas abajo de la presa, de 297.6 msnm.

Tabla 3 | Registro del histórico de caudales de la presa objetivo de la instalación para las pruebas de campo.

Periodo de vertido Q máx. (m3/s) Días con vertido

Días con vertidos

>600 m3/s

% de días con vertidos

<600 m3/s 12/02/2007 15/03/2007 180 31 0 100%

23/01/2009 14/03/2009 420 50 0 100%

01/01/2010 31/03/2010 950 69 4 94%

03/01/2011 25/01/2011 620 22 1 95%

17/01/2013 31/03/2013 980 73 2 97%

01/01/2014 05/05/2014 248 124 0 100%

30/01/2015 14/03/2015 810 43 1 98%

04/01/2016 28/03/2016 1285 84 7 92%

En la Figura 10(a) se puede observar en planta la extensión de la avenida asociada a los periodos de retorno (T) de 10, 100 y 500 años según los datos de cartografía del Sistema Nacional de Cartografía de Zonas Inundables (SNCZI). Los caudales asociados a estos periodos de retorno se presentan en la tabla incluida en la figura. La Figura 10(b) muestra un ejemplo de instalación de dos sensores móviles, uno en el paramento inclinado hasta la cota de 600 m3/s seleccionada, y otro en la zona vertical del aliviadero para el análisis de vertidos ecológicos. El diseño de la instalación en el aliviadero de una presa para la validación en campo se está realizando en el momento de la preparación de este artículo. V Jornadas de Ingeniería del Agua. 24-26 de Octubre. A Coruña


(a) (b) Figura 10 | (a) Análisis de inundación de la presa objetivo y cauce de reintegro para las avenidas de 10, 100 y 500 años de periodo de retorno (b) Ejemplo de instalación de sensores móviles en el aliviadero de la presa prototipo.

CONCLUSIONES

La metodología propuesta en este artículo contempla un sensor basado en tecnología fotónica de caracterización de flujos aire-agua y vapor-agua destinado a ser instalado en estructuras hidráulicas y sistemas de generación hidroeléctrica con el objetivo de monitorizar su funcionamiento. Dicho control puede contribuir a evitar situaciones desfavorables desde el punto de vista del rendimiento hidroeléctrico, la disipación de energía y la prevención de la cavitación, cuyas consecuencias pueden devenir catastróficas. En este artículo se describe el sensor fotónico propuesto, que está formado por una combinación de iluminación láser y LED difusa y un sensor CMOS con lente plástica, así como los algoritmos de procesado digital asociados para la identificación y caracterización de burbujas. En este trabajo se reportan los resultados experimentales para la selección de la longitud de onda del láser, así como de la configuración de iluminación necesaria para la identificación y caracterización de burbujas en un flujo multifase. De acuerdo con los valores de absorción en el agua y a la eficiencia cuántica del sensor CMOS se selecciona un láser de tipo diodo de longitud de onda λ = 532 nm (verde). Además, los resultados de procesado indican que la mejor combinación de iluminación consiste en combinar el haz verde del láser con luz LED blanca difusa para aumentar el contraste de las burbujas y reducir el ruido producido en la binarización de la imagen.

Los resultados experimentales confirman la correcta caracterización del flujo en términos de velocidad (calculada con los métodos de cálculo SURF, SIFT y Optical Flow) así como de morfología de las burbujas. Los experimentos se han realizado en un canal de flujo supercrítico a 5 m/s con un calado de 8.5 cm y un caudal de 128 l/s, obteniendo un número de Froude de 5.5.

Finalmente se ha realizado un estudio de caudales para el diseño de una instalación de campo en el año 2017. Se ha seleccionado una cota de 600 m3/s ya que, según el histórico de caudales de los últimos 10 años, ha sido la cota máxima en el 92% de los días con vertidos. La estrategia de monitorización propuesta permitirá proteger las estructuras hidráulicas y de disipación de energía, así como mejorar su rendimiento, y los elementos del sistema de generación eléctrica, evitando paradas debido a tareas de mantenimiento y reparación y aumentando considerablemente la vida útil de las turbinas.

AGRADECIMIENTOS: Investigación financiada por el proyecto Retos-Colaboración RTC-2014-2232-3 HIDRASENSE y TEC2015-70858-C2-1-R XCORE. El trabajo de M. Morant financiado por el programa postdoc UPV PAID-10-16.

REFERENCIAS Buckland, H. C., Masters, I., Orne, J. A. C. & Baker, T., 2013. Cavitation inception and simulation in blade element momentum theory for modelling tidal stream turbines. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, 227(4), pp. 479-485. Chanson, H., 1995. Air Bubble Diffusion in Supercritical Open Channels Flows. Twelfth Australasian Fluid Mechanics

PC de control

Conexión de datos y alimentación

1 Sensor móvil en zona oblicua del aliviadero

1 Sensor móvil en zona vertical del aliviadero

Área de sensado



Conference, pp. 707-710. España Boquera, M. C., 205. Comunicaciones ópticas. Conceptos esenciales y resolución de ejercicios. s.l.: Ediciones Díaz de Santos. Hale, G. M. & Querry, M. R., 1977. Optical Properties of Liquid Water at 25ºC and Atmospheric Pressure. Applied Optics, 12(3), pp. 555-563.


Caracterización de flujos emulsionados en estructuras...

Documents

Transcript of Caracterización de flujos emulsionados en estructuras...