油气水多相流流型智能识别系统的设计与实现

利用模式识别理论的语言来表述油气水多相汉流型的识别问题，将油气水多相汉流型的识别问题转换为一类模式识别问题，从而借助模式识别的理论来完成流型的智能识别。按照模式识别的三大过程，即信号测量、信号篁 征提取以及状态识别，建立起一套油气水多相流流型智能识别系统，该系统能自动在线地输出油气水多相流流动的流型类别。     

分形理论在油气水多相流流型识别中的应用

用分形的特征参数－－关联维数来表征油气水多相流流动的分形性质,对水平管内 气水氏相流流动的瞬态压差信号序列运用相空间重构法进行处理,计算出各种流型的压关联维数,分析结果表明,各种流型的信号序列在重构的伪相空间中具有不同的关联维数,反映了各个流型的动力学形成机制的不同,所以关联维数可用于上流流型的识别,实验结果证明,这种要用分形理论对多相流流型进行识别的新颖方法是十分有效的。     

形理论在油气水多相流流型识别中的应用

用分形的特征参数--关联维数来表征油气水多相流流动的分形性质.对水平管内油气水多相流流动的瞬态压差信号序列运用相空间重构法进行处理,计算出各种流型的压差信号的关联维数.分析结果表明,各种流型的信号序列在重构的伪相空间中具有不同的关联维数,反映了各个流型的动力学形成机制的不同,所以关联维数可用于多相流流型的识别.实验结果证明,这种采用分形理论对多相流流型进行识别的新颖方法是十分有效的.     

改进BP神经网络在流型智能识别中的应用

为了克服ＢＰ神经网络的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,利用非线性最小二乘法对其进行了改进,改进后的ＢＰ神经网络的收敛速度提高了１￣２个数量级,同时利用压阻式压关器测得了水平管内油气水多相流压差信号,根据分形理论中的重要构相空间法提取出压差信号的特征向量,再将特征向量送入改进的ＢＰ神经网络中,从而完成对油气水多相流流型的智能识别,结果证明,改进的ＢＰ神经网络能有铲地自动识别出油气水多相流的流型。     

应用神经网络法智能识别油气水多相流流型

采用分形理论和神经网络技术来实现智能识别油气水多相流流型。测量了水平管内油气水多相流的压差,应用分形理论中的重构相空间算法（Ｇｒａｓｓｂｅｒｇｅｒ－Ｐｒｏｃａｃｃｉａ算法）,算出压差信号的关联维数,然后将关联维数作为径向基函数神经网络的输入,从而实现对流型的智能识别。实验结果证明,该识别方法十分有效。     

应用神经网络法智能识别油气水多相流流型

采用分形理论和神经网络技术来实现智能识别油气水多相流流型 .测量了水平管内油气水多相流的压差 ,应用分形理论中的重构相空间算法 (Grassberger Procaccia算法 ) ,算出压差信号的关联维数 ,然后将关联维数作为径向基函数神经网络的输入 ,从而实现对流型的智能识别 .实验结果证明 ,该识别方法十分有效 .     

基于小波变换与贝叶斯决策的多相流相态辨识方法

分离式多相流各相流量的准确测量依赖于流态转换点的准确识别.为识别流体相态,建立了基于多传感器特征提取技术的相态在线辨识模型.采用小波变换对流动信号进行分析,提取对信号敏感的均值、方差、均方差和导数组成相态识别特征向量,通过最小错误率的贝叶斯算法建立相态在线识别模型,并采用该模型进行了多相流相态辨识实验.实验结果表明,采用该方法可准确识别多相流流态,该模型的建立为多相流各组分分相流量的准确测量奠定基础.     

基于EEMD与分形盒维数的气固两相流流型识别

针对气固两相流气力输送管道中测控装置后常见的几种过渡流型,如层流、环流与核心流,文中通过静电传感器获取静电波动信号,利用总体经验模式分解和分形盒维数相结合的方法进行流型识别。首先使用总体经验模式分解对不同流型的静电信号进行自适应分解从而获得位于不同频段的本征模式函数,然后利用分形技术对所分解的IMF求取盒维数,并将其作为特征量。最后通过提取的特征量对BP神经网络进行训练和测试从而识别流型。实验结果表明,该方法能够有效识别气固两相流流型,识别率达94%。     

多相流流量的电容相关测试技术研究

应用电容传感器和相关分析技术，对常温、常压下内径为６２ｍｍ垂直上升管中的水气两相流、油气两相流、油水两相流以及油－气－水三相流流量进行测试研究．同时考虑物性和流型对流量测试的影响，利用漂移流动模型提出了对以上两相流及三相流流量计算的计算公式．通过实验，证实了电容相关测试方法的可行性和可靠性．     

基于支持向量机的气液两相流流型识别新方法

为准确识别两相流型，提出了基于小波包多尺度信息熵和支持向量机的流型识别方法．利用小波包变换对采集到的水平管空气-水两相流压差波动信号进行3层小波包分解，得到8个不同频带的信号，提取各频带信号的小波包多尺度信息熵作为流型的特征向量，运用支持向量机进行训练并识别流型．结果表明：与BP神经网络相比，采用支持向量机进行流型识别可以获得更高的识别率，表明该方法是有效、可行的．     

提高弯头下游均速管流量传感器测量精度的研究

当均速管流量传感器安装在弯头下游时,由于流体流动为非充分发展湍流,会增大其流量测量的误差.为提高流量测量精度,提出了在90°弯头下游安装流动调整器改善速度分布对称性,减小测量误差的方法.采用计算流体力学(CFD)仿真分析与实流实验相结合的方法,基于NEL流动调整器,设计出了改进型的流动调整器结构.经仿真和实验验证,安装改进的流动调整器后,均速管流量传感器的线性度误差减小到了0.176%.流动机理分析发现,上游流体速度剖面对称性是影响传感器误差的关键因素.数据表明,CFD仿真预测线性度误差的偏差小于0.056%.     

多相流流型图像采集方法

介绍了一种利用计算机、激光和数字图像采集等技术获取多相流流型图像的方法．该方法不仅能获得过流断面多相流动介质的分布图像，还可同时记录下对应状态的流动参数．文中对涉及的主要设备情况和技术路线进行了详述，该方法在分散相浓度分布、段塞特性等研究中具有良好的应用前景．     

多相流检测技术在石油工业中的应用

多相流体流动在石油工业中普遍存在,多相流检测技术须用于解决石油工业中多相流体流动问题。近几年来石油工业中多相流检测技术正在快速发展,为解决多相流体流动问题带来了希望。石油工业中多相流体检测中的几个重要参数包括压降、空隙率、速度、流量等。随着科学技术发展的趋势,石油工业中多相流检测技术有较好的发展方向     

气—液—固三相并流体系的流型识别

三相并流的流型与系统的动态特征有关。本文将压力信号的检测分析应用于三相并流的流型研究．根据球振动模型的能量分析导出识别模型，同时给出识别参数—压力振动能的概念和表达式，通过信号分析实现模型的量化．结果表明，流型转变时，压力振动能变化显著而有规律，依之判别三相并流流型效果显著；适用于三相并流时传质、传热、气含率及压降等研究的分区。     

基于双流体模型的人工煤气管道腐蚀预测

人工煤气管网中广泛存在的多相流动腐蚀是造成人工煤气管道减薄的主要原因。针对现有检测技术难以检测输送复杂介质管道的剩余壁厚的问题,以昆明市燃气管网为例,基于双流体模型进行人工煤气管网的多相流动分析,采用实验与理论研究相结合的方法,确定了人工煤气管道的腐蚀特征,计算得到管道的腐蚀情况,结果表明：管道腐蚀程度主要与持液率和CO₂分压相关;采用多相流动仿真模型平均腐蚀速率为0.054 3 mm/a,全动态多相流模拟的腐蚀预测结果存在明显误差;建立的人工煤气管网腐蚀速率预测模型误差平均值为8.9%,优于全动态多相流模拟多相流腐蚀预测结果。     

HHT在多相流差压信号消噪上的应用

为有效提取噪声背景下的多相流差压信号,提高流量的测量精度,针对实际差压信号非线性非平稳的特点,提出基于Hilbert-Huang transform(HHT)的多相流差压信号消噪方法.该方法利用经验模态分解(EMD)把差压信号分解成有限个固有模态函数(IMF),然后分析各个固有模态函数的边际谱,利用HHT不同频段能量分...