前言：本文向您介绍如何优化流体传感器，实现提高流体传感器的灵敏度的过程。主要用于测量流体密度，粘度，质量流，以及水，食品，制药，石油和天然气行业等行业应用中的温度。
启动您的汽车，从水龙头中倒上一杯水，或从一箱果汁中喝上一杯果汁，这些我们在生活中时常使用但经常不被人们在意的液体，都已经经过了仔细的提取、处理和质量评估。而在这些液体中所使用的前瞻性技术，通常我们是看不见的，但实际上都需要精确的测量和监视。
处理药品产品时，您如何判断流体是否符合您追求的高品质？如果您使用的是原油，那么您如何知道要开采多少呢？如果要运输水，您如何知道流量和体积分布?诸如此类的问题都会影响工程师们的信心和自来水，制药，食品以及石油和天然气公司等企业的最终的盈利或亏损，最终的这些问题都由位于管道和其他设备内部的流量计制造商所解决。在工程师们孜孜不倦地努力下，适用于多种物质并且采用的是不同的测量方法的精确传感器得到了开发与维护。
科里奥利力的测量 为了确定在管道中流动的流体的性质，Truedyne技术公司设计了一个可安装在设备内测量科里奥利力的影响的传感器，该传感器由一个或多个振荡测量管所组成。 在设备注入任何液体之前，电子管会被激发。当静止的流体充满设备时，管将均匀振荡。一旦流体开始流经振荡管，流体便开始在其壁上施加力。测量管的振荡被看作是流体颗粒绕轴的旋转。由于流体粒子在移动的参考系中移动，因此它们会遇到惯性力，该惯性力垂直于其运动方向和旋转轴：即科里奥利力。由于振荡管的入口和出口部分引起相反的旋转运动，因此所产生的力以非对称的方式使管偏转，从而引起沿管的相移或时滞。
管的不同部分开始以时滞或相移振荡，该时滞或相移是由管运动中的扭曲分量引起的。管的该相移和新的振荡频率分别是管中质量流率和流体密度的函数。因此，可以将来自仪表的信号解释为待测量流体的质量或体积，可以用来确保要输送的流体的所需量。 同样，流体粘度的增加将导致振荡阻尼的增加。振荡频率主要是测量流体密度的直接相关物理量。阻尼越大，振荡越快，例如，像油一类的流体（较低的密度和较高的粘度）比像水一类的流体（较高的密度和较低的粘度）。通过测量振荡频率和振荡阻尼可以确定液体的密度和粘度，并监控与流体流动相关的工程质量。相同的物理效果将适用于在运动流体中振荡的物体（例如悬臂）。
粘声学的示例 Vivek Kumar是公司的一位数值模拟高级专家，他们生产的流量计（图1），致力于改善传感器的性能。他的建模工作帮助他的团队深入了解了流量计中的声学，结构和流体流动影响。了解了流体-结构的相互作用和振动声学是如何影响传感器的性能之后。他们进行了各种设计调整，改善了仪表的性能和质量。
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图1：流量计
该团队从粘声模型开始了数值分析，以了解当粘性流体流经振荡管时发生的复杂粘性阻尼。他们研究了结构变形和声波传播的耦合行为，在频域中对流固耦合进行了建模，以便预测流量计将如何响应不同的流体。图2显示了湍流产生的声波如何在周围的仪表中传播。该团队评论道：“借助COMSOL Multiphysics，我们尝试去估算由流动引起的噪声对周围环境和流量计的影响。”![]()
图2：模拟显示了振荡管内部和周围的声场（左图和中间图）以及以dB为单位的声压级图（右部）。
他们分析了流体粘度对管子振荡频率的影响。图3显示了他们模拟分析的结果，预测了不同粘度流体的频率以及管的位移。由于具有模拟和更好地理解导致仪表频率输出发生偏移的物理影响因素的能力，该团队能够通过过滤掉不利的因素来提高仪表的性能。在这种情况下，可以利用管阻尼的变化来补偿粘度对测得的密度误差的影响。
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图3：仿真结果显示了不同流体粘度下的管振荡频率的变化以及由此产生的机械位移。右边是由于振荡运动引起的管变形的视觉示例。
他们评论说：“通过仿真，我们能够分析不同的情况，并最终优化我们的设备设计，以帮助我们的客户表征其使用或提取的流体的材料特性。”
微观示例 TrueDyne 技术公司基于类似的概念开发MEMS器件。他们设计和测试振荡传感器，以测量许多不同应用的热物理流体特性。该团队为特定的客户解决方案开发传感器。因此，最重要的是他们知道在不同的独特情况下哪种类型的振荡器能够提供最佳的灵敏度。
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图4：MEMS Coriolis芯片用于密度和粘度测量。左：由钳子夹持的完整传感器。右图：设备内部的芯片布局。
MEMS Coriolis芯片（图4）采用独立的振动微通道，其工作原理与较大的Coriolis流量传感器相同。与Coriolis仿真一样，需要在微通道上进行振动分析，以确定基本本征模和流道两端的振荡速率（图5）。该特定传感器用于评估诸如惰性气体，液态石油气（LPG），烃类燃料或冷却润滑剂之类的流体的密度和粘度。由于尺寸较小，该传感器适合于测量非常小的流体量
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图5：振荡微通道的两种本征模式。颜色表示通道不同区域的相对位移水平。
在这样的小型设备面临的一个具体挑战是温度的升高，在电气故障的情况下，可能会由于施加到传感器上的高电压驱动激励而发生温度升高。考虑到这种安全风险，他们进行了热分析（图6），以确定芯片中的热量散发位置以及流体是否会变得过热。可以肯定的是，由于流道周围的真空室使电极和流体之间的热传递最小化，温度没有超过极限。
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图6：热结果中显示的MEMS Coriolis芯片中的温度
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