基于ECT传感器和模式识别的气液两相流空隙率测量新方法研究

基于电容层析成像(ECT)传感器和模式识别理论,提出了一种新型的气液两相流空隙率测量方法。根据流型几何特征分别建立了空隙率的三个模板库。测量时先对流型进行分类,再调用对应的模板库利用距离测度进行模板匹配,从而得到空隙率。实验结果表明该方法是可行的,有助于克服测量结果易受流型影响的问题,同时速度优于传统ECT技术方法,获得一个管截面空隙率值所花费的测量时间小于50ms,最大测量误差可小于5%,满足工业在线运行需要。     

基于LS-SVM的油气两相流空隙率测量方法的研究

利用12电极电容层析成像系统电容传感器获取的66个电容测量值,基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法,提出了两相流空隙率在线测量的新方法。该方法用LS-SVM来建立空隙率测量模型。在实际测量时,首先归一化ECT获取的电容测量值,然后将归一化电容值输入已经建立的空隙率模型即可计算出空隙率。实验结果表明：该方法是有效的,避免了复杂耗时的图像重建过程,测量误差在6%以内,测量时间小于0.08 s。     

一种新型电容式空隙率传感器仿真研究

该文提出了一种侵入式多环套状结构电极的电容传感器,并研究它对气液两相流空隙率测量的可行性。通过建立多环套状电容传感器装置的有限元仿真数学模型,运用ANSYS软件对电容传感器有限元模型进行了二维静电场仿真。其分析了极板间的电位分布,计算不同相分布下传感器的电容及变化量,分析空隙率的设定值与仿真值对比结果,并以层流和环流为例比较并分析传感器的灵敏度以及受流型的影响。仿真结果表明,多环套状电极结构电容传感器可运用于两相流的空隙率测量技术上,为多环套状电极结构电容传感器的设计提供了部分理论依据。     

基于SVM及电容层析成像的两相流流型识别

两相流测量中,流型的准确识别是流动参数准确测量的基础.电容层析成像(ECT)技术是自20世纪80年代发展起来的新型检测技术,可用于两相流/多相流流型识别及固相浓度测量.支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,即使在小样本情况下也能得到很好的分类效果.应用ECT系统测量的包含流型信息的电容测量数据,采用支持向量机算法进行流型识别,对4种典型空气-油两相流流型识别分别进行了仿真和静态实验.结果表明,该方法辨识速度快,可准确地识别典型的流型.     

基于自组织神经网络的油气两相流管截面流型辨识

为了探索两相流流型辨识方法,本文在12电极电容检测系统的基础上,针对油气两相流,提出了基于神经网络的流型辨识方法,即采用自组织神经网络根据电容采样数据实现相应管截面流型的识别.研究表明,该方法是有效的.     

电容层析成像系统(ECT)软场特性研究

电容层析成像(ECT)系统阵列传感器的敏感场受被测介质的影响,这一"软场"特性是ECT应用于两相流参数测量中的一个主要问题.本文介绍了基于有限元模型的仿真实验,通过数据分析研究了多个影响灵敏场分布的因素及其规律.     

电容层析成像两相流流型可视化系统

本文基于电容层析成像技术研制了一套两相流型可视化系统,建立了一种新型的具有高速采集和高分辨率测量的电容数据采集系统,采用加权反投影算法进行图像重建以保证流型可视化的实时性和有效性,整套流型可视化系统经气液两相流现场应用测试和气固流化床实验室动态实验证明是有效的,成像速度达20幅／秒以上,满足工业应用要求。     

气液两相流系统的小波软测量技术

提出了一种基于小波分析技术的气液两相流流型判别软测量模型.气液两相流中简单、易测而且可靠的差压波动信号作为软测量模型中的辅助变量,气液两相流的流型作为模型中的主导变量,利用小波分析技术建立了主导变量和辅助变量之间的数学关系,进而通过测量差压波动信号可以对气液两相流的流型进行判别.实验证明所建立的软测量模型是有效的.     

基于粗糙集理论两相流流型辨识方法研究

本文提出了一种基于粗糙集理论和电容层析成像系统辨识两相流流型的新方法。该法通过对极板电容测量数据进行属性分析，然后根据粗糙集理论化简属性，最后根据分类规则进行流型辨识。本流型辨识方法决策规则简单适合在线测量。仿真结果表明：此方法在两相流流型辨识中具有较高的判别精度。也为两相流流型提供了一种有效的手段。     

一种新型的电容式油气两相流相份额传感器

本文介绍了一个高精度的电容式两相流相份额传感器。该传感器是非插入式,传感部件与测量电路集成一体,排除了寄生电容和杂散电容的影响,使测量精度和稳定性大大提高;输出是直流电压信号,便于计算机自动采集数据;动态反应快,适于实时在线测量。可用于管内油气两相流相份额测量、流型识别、两相流量测量和流动状态监测