一种河口羽流染色实验中的深度测量方法

1.本发明涉及近海工程流体力学实验领域，具体涉及一种河口羽流染色实验中的深度测量方法。


背景技术：

2.河口羽流(river plume)是河流淡水流出河口后在近岸区域形成的盐度较低的水体，并发育特有的近岸流场。它一般会在河口附近形成一个向海突出的凸出体(bulge)，在其下游(相对于开尔文波的传播方向)形成沿岸流。河口羽流对近海的流场，营养盐、污染物及泥沙自陆向海的输运等都起着关键的作用，因而也成为近几十年来的研究热点。
3.河口生态系统是海洋生态系统的重要组成部分，其生产力高，资源丰富，为水生生物提供了生存的场所，并且深刻地影响着近岸区域的人类活动。比如在凸起的体积较大的情况下，不论是污染物还是营养物质都会在凸起累积，对凸起这一区域的生态环境产生剧烈的影响。同时也会导致下游沿岸流的流量减少，输送到下游的污染物质也就变少了，对下游人类活动会带来有益的影响。再比如在干旱的年份，由于淡水流量的下降带来近海羽流的减少，那么以河口作为生长场所的生物种类会明显下降，也会改变当地鱼类的生态环境，进一步改变其组成与结构。
4.许多先进技术已被应用于量测羽流的结构。粒子图像测速(piv)和平面激光诱导荧光法(plif)都只能量测羽流的单个平面而并非三维的流场。扫描lif方法虽可解决空间维度问题，但同时也引入了显著的实验复杂性。以上方法都有其局限性存在。针对绕中心轴旋转的大规模圆形实验环形旋转槽1的河口羽流模拟实验，需采取一种可计算淡水源附近凸起深度场的简便方法。


技术实现要素：

5.针对上述现有技术中的不足，本发明提供了一种河口羽流染色实验中的深度测量方法。该技术可用于存在俯拍视角的多相流染色实验，在沿海羽流模型实验中实用性较强，成功用于确定河口羽流染色实验的实际深度值。基于深度场计算得到的羽流体积和沿岸流输运量可以验证淡水流量守恒关系式。可以提高对羽流结构和其动力学分析的可靠性、准确性和科学性。
6.为达到上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
7.一种河口羽流染色实验中的深度测量方法，该方法包括如下步骤：
8.步骤1：在环形旋转槽中注入盐水至规定水位，将染色淡水放入提前固定在亚克力板上的标定槽中，将相机俯拍得到的图片进行灰度化处理；根据标定槽中染色淡水灰度值i与空标定槽灰度值i0的比值，与对应的深度值，绘制归一化灰度与深度的散点图，使用指数函数进行非线性拟合，得到灰度-深度标定曲线；
9.步骤2：取出标定槽，待环形旋转槽完全钢化后持续引入染色淡水，使用相机俯拍和侧拍羽流；
10.步骤3：对步骤2中相机拍摄得到的图片转化为灰度图，并进行归一化处理，根据步骤1获得的灰度-深度标定曲线，反算灰度图中羽流的深度场；
11.步骤4：基于所述深度场，绘制二值化图像确定羽流轮廓，计算宽度、面积、体积等几何参数；
12.步骤5：验证淡水流量守恒以确定技术的准确性。
13.进一步的，所述步骤1具体如下：
14.实验在半径1.5m的的环形旋转槽中进行。在环形旋转槽中使用透明亚克力板搭建“海岸”，连接“海岸”后部的扩散器模拟“河口”(过流面积恒定)，加入斜坡地形以模拟现实存在河口羽流环境的大陆架地形。每次实验前，将盐水(盐度由实验参数约化重力g
′
控制)注入环形旋转槽直至达到规定水位。
15.将30ml樱桃红的食品染料用去离子水稀释至40l，往空标定槽(截面为直角梯形)加入染色淡水至特定高度后，将该标定槽固定于“河口”附近，确保标定槽水面与当前水位平齐的同时防止槽中的染色淡水在旋转槽自转的过程中流出与盐水混合而干扰实验。由于俯拍图像中标定槽各点对应深度值(指某一竖直线与水面的交点到该线与所在梯形截面斜边交点的距离)难以通过直接测量得到，需要借助几何相似列比例式进行计算得到。
16.将相机俯拍得到的彩色图像使用matlab命令“rgb2gray”进行灰度化处理。根据槽中染色淡水灰度值i与空槽对应像素点灰度值i0的比值(消除拍摄区域中的背景干扰)和对应归一化深度值h，绘制归一化灰度与深度的散点图。
17.基于lambert-beer定律，认为当前羽流实验的归一化灰度与深度存在如下指数函数关系：
[0018][0019]
其中，i/i0是上述归一化灰度值；a、b和d是待确定系数，由于理论上归一化深度值h＝0时有i/i0＝1，因此d＝1-a，将原问题转化为a和b的求解问题。该关系将图像灰度值转化为流体深度值。
[0020]
使用matlab之中名为“curve fitting”的app拟合得到指数函数曲线。后续一系列相机拍摄得到的图像(俯视图为主)依据上述标定曲线将归一化灰度值反算为深度值。
[0021]
进一步的，所述步骤2具体如下：
[0022]
取出标定槽，环形旋转槽1自身旋转至少4小时以满足钢化条件后开展各工况实验。入流流量通过恒流泵控制，持续抽取放置在供水箱中的染色淡水至扩散器。使用相机获取俯拍和侧拍图像后，将图像进行如步骤1所述的灰度化处理，各工况的所有图片均除以该工况的第一张图片得到归一化灰度以消除实验背景的影响。
[0023]
进一步的，所述步骤3具体如下：
[0024]
将步骤2得到的俯拍图中的归一化灰度值，经步骤1得到的灰度-深度标定曲线反算得到各像素点的深度值。将前2％大的深度的平均值作为该图中羽流的最大深度值(该值可用于判断羽流与地形的接触关系)。将最大深度值的1/5作为羽流与环境流体的分界值。
[0025]
进一步的，所述步骤4具体如下：
[0026]
基于步骤3的分界值确定羽流轮廓，可得到二值化俯拍图，该图可确定包含羽流区域最大宽度在内的等参数。
[0027]
选取最大深度值所在横向剖面，由于引入的斜坡地形与实验环形旋转槽的几何关系已知，可通过作侧视图观察轮廓是否与地形相交，进而判断借助标定曲线反演标准化灰度值得到的羽流的接触情况。在本步骤中架设gopro拍摄侧视图，可实时追踪羽流的接触情况，亦可得到最大深度点及该点至壁面的水平距离瞬时值，可与侧拍相机拍摄图像的深度场最大深度对照。将三种深度值互相校核，来验证依据标定曲线将标准化灰度反演得到深度场这种方法的可靠性。
[0028]
进一步的，所述步骤5具体如下：
[0029]“淡水流量守恒”，指染色淡水的入流量等于由ccd相机拍摄区域中的羽流体积与拍摄区域外的沿岸流输运量之和，即
[0030]vin
＝v
bulge
+∑q
′
fcc
δt
[0031]
其中，羽流体积v
bulge
根据前文得到的深度场计算，为二值化图像确定的轮廓内所有像素点深度值与单位面积之积的加和；单位时间沿岸流输运量q
′
fcc
计算公式为：
[0032][0033]
式中，α是区间(0.5,0.8)内的经验系数；f是coriolis参数；s0是环境水体盐度；约化重力g
′
＝δρ/ρ
ambient
＝(ρ
ambient-ρ
inflow
)/ρ
ambient
(ρ
ambient
和ρ
inflow
分别指环境水体和入流水体的密度)；β为环境水体和入流水体的密度差与盐度差的正相关系数；hi是羽流下游矩形计算域内的纵向深度平均值，n为计算域的横向像素数。
[0034]
本发明的有益效果是：
[0035]
本发明根据标定槽中像素点的归一化灰度值和对应深度值的散点图，绘制灰度-深度指数关系标定曲线，根据该标定曲线反算各工况下俯拍图的羽流最大深度值，确定羽流轮廓的二值化图像，最后通过相机侧拍图和理论公式校核羽流最大深度值的准确性。
[0036]
本发明给出了俯拍区域内的羽流体积计算方法，以及俯拍区域外的沿岸流输运量计算方法，对实验室羽流染色实验淡水流量守恒的计算意义重大，对实验室实验和真实羽流的理解均有重要意义。
[0037]
本发明经实验验证，无论是在深度测量还是在淡水流量守恒计算中的平均误差，都在可接受的范围内，方法简单可靠，可操作性强，可靠性强，效率高。
附图说明
[0038]
图1为本发明实施例中河口羽流染色实验的装置主视图；
[0039]
图2为本发明实施例中标定槽的示意图；
[0040]
图3a为本发明实施例中的俯拍灰度图；
[0041]
图3b为本发明实施例中根据灰度-深度标定曲线将灰度反演得到的深度场图；
[0042]
图4为本发明实施例中标准化灰度比-深度的关系示意图；
[0043]
图5a在图3b基础上添加了羽流轮廓线；
[0044]
图5b为图5a对应的二值化图像；
[0045]
图6为本发明实施例中判断羽流轮廓与斜坡地形接触关系的示意图；
[0046]
图7为本发明实施例中验证淡水流量守恒式的关系图。
[0047]
图中：1、环形旋转槽；2、相机；3、斜坡地形；4、亚克力板；5、扩散器；6、标定槽。
具体实施方式
[0048]
下面结合说明书附图，对本发明做进一步说明。
[0049]
本发明具体包括以下步骤：
[0050]
1.实验前准备
[0051]
如图1所示，实验在半径1.5m的环形旋转槽1中进行。在环形旋转槽1中使用透明的亚克力板4搭建“海岸”，连接“海岸”后部的扩散器5模拟“河口”(过流面积恒定)，加入斜坡地形3以模拟现实存在河口羽流环境的大陆架地形。每次实验前，将盐水(盐度由实验参数约化重力g
′
控制)注入环形旋转槽1直至达到指定水位。
[0052]
所述环形旋转槽1上方和一侧均安装有相机2，用于在实验中拍摄彩色图像。
[0053]
将30ml樱桃红的食品染料，用去离子水稀释至40l形成染色淡水。往空标定槽6(截面为直角梯形)，如图2所示，加入染色淡水至特定高度后，将该标定槽固定于“河口”附近，固定在亚克力板上，如图2所示，确保标定槽水面与当前盐水水位平齐，同时防止标定槽中的染色淡水在旋转槽自转的过程中流出与盐水混合而干扰实验。由于俯拍图像中标定槽各点对应深度值(指某一竖直线与水面的交点，到该竖直线与所在梯形截面斜边交点的距离)难以通过直接测量得到，需要借助几何相似列比例式进行计算得到。图2b呈现渐变意在说明俯视图中标定槽区域内的灰度值与深度值呈正比例关系。
[0054]
将相机2俯拍扩散器附近的羽流演变情况得到的彩色图像，使用matlab命令“rgb2gray”进行灰度化处理(如图3a所示)。根据标定槽中染色淡水灰度值i与空槽对应像素点灰度值i0的比值即归一化灰度值(消除拍摄区域中的背景干扰)，以及对应的归一化深度值h，绘制归一化灰度与深度的散点图。
[0055]
基于lambert-beer定律，认为当前羽流实验的归一化灰度与深度存在如下指数函数关系：
[0056][0057]
其中，i/i0是上述归一化灰度值；a、b和d是待确定系数。由于理论上归一化深度值h＝0时，有i/i0＝1，因此d＝1-a，将原问题转化为a和b的求解问题。该关系将图像灰度值转化为流体深度值。
[0058]
使用matlab之中名为
‘
curve fitting’的app拟合得到指数函数曲线(如图4所示)，本质为利用信任域算法求解非线性最小二乘问题，得到灰度-深度标定曲线。后续一系列相机拍摄得到的图像(俯视图为主)，依据上述指数函数曲线将归一化灰度值反算为深度值(如图3b所示)。
[0059]
2.实验数据采集
[0060]
取出标定槽，环形旋转槽1自身旋转至少4小时以满足钢化条件后开展各工况实验。入流流量通过恒流泵控制，持续抽取放置在供水箱中的染色淡水至扩散器5。所述相机2采用ccd相机，用以获取俯拍和侧拍图像后，将图像进行如步骤1所述的灰度化处理，各工况的所有图片均与该工况下第一张图片做归一化处理，得到归一化灰度值，以消除实验背景的影响。
[0061]
3.羽流实验中的深度计算
[0062]
将步骤2得到的俯拍图中的归一化灰度值，经步骤1得到的灰度-深度标定曲线反
算得到各像素点的深度值。将深度的平均值的前2％作为该图中羽流的最大深度值(该值可用于判断羽流与地形的接触关系)。将最大深度值的1/5作为羽流与环境流体的分界值，该经验数值经过多次实测后确定。
[0063]
4.基于深度的几何特性参数计算
[0064]
基于步骤3的分界值，以确定羽流轮廓(如图5a所示)，可进而得到二值化图像(如图5b所示，对应羽流和环境水体两相)，该二值化图像可确定包含羽流区域最大宽度在内的参数。
[0065]
选取最大深度值所在横向剖面，由于引入的斜坡地形3与实验环形旋转槽1的几何关系已知，可通过图6观察轮廓是否与地形相交，进而判断借助灰度-深度标定曲线反演归一化灰度值得到的羽流的接触情况。
[0066]
在本实验中另外再架设gopro拍摄侧视图，可实时追踪羽流的接触情况，亦可得到最大深度点及该点至亚克力板的壁面水平距离瞬时值，用于与侧拍的相机拍摄图像的深度场最大深度作对照。在此基础上，根据现有理论深度值公式，将三种不同方式获得的深度值互相校核，来验证依据灰度-深度标定曲线将标准化灰度反演得到深度场这种方法的可靠性。
[0067]
5.验证淡水流量守恒以确定技术的准确性
[0068]“淡水流量守恒”，指染色淡水的入流量v
in
等于由ccd相机拍摄区域中的羽流体积v
bulge
与拍摄区域外的沿岸流输运量∑q
′
fcc
δt之和，即
[0069]vin
＝v
bulge
+∑q
′
fcc
δt
ꢀꢀꢀ
(2)
[0070]
其中，羽流体积v
bulge
根据前文得到的深度场计算，为二值化图像确定的轮廓内所有像素点深度值与单位面积之积的加和；单位时间沿岸流输运量q
′
fcc
在实际计算时需事先在图3b中羽流下游选取一个矩形计算域(如图3b中虚线方框所示)，其计算公式为：
[0071][0072]
式中，α是区间(0.5,0.8)内的经验系数，本实验中取0.6；f是coriolis参数；s0是环境水体盐度；约化重力g
′
＝δρ/ρ
ambient
＝(ρ
ambient-ρ
inflow
)/ρ
ambient
(ρ
ambient
和ρ
inflow
分别指环境水体和入流水体的密度)；β为环境水体和入流水体的密度差与盐度差的正相关系数；hi是图3b中计算域内纵向深度平均值，n为图3b中计算域横向像素数。如图7所示，淡水流量守恒验证情况良好，表明当前羽流实验量测深度准确性较高，图中t代表一个周期，q代表河口流量，单一斜坡地形坡度为固定值。