经验模态分解和小波分析在小通道气液两相流流型辨识中的应用

基于两电极电容传感器获得的小通道气液两相流电容波动信号,分别应用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,END)和小波分解将电容信号分解成不同特征尺度上分量的组合.对每层分量提取能量特征,将提取的流型特征参数作为最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector...     

螺旋管内油-水液液两相流流型

在两种不同放置位置螺旋管内进行了油 -水液液两相流流型的实验研究 ,定义了各种不同流动条件下油-水两相流的流型 ,给出了螺旋管内液液两相流的流型图 .进而讨论了各流型之间转变的机理 ,并考察了螺旋管结构尺寸及放置方式对油水两相流流型及相转变特性的影响 .     

基于复杂网络的气液两相流流态识别

本文提出一种基于复杂网络的气液两相流流态识别方法。在通过空气-水两相流模拟系统采集流态演化的压差时间序列的基础上,以不同流动条件下的压差时间序列为节点,以基于节点间的相似性程度为边,构建流态复杂网络,然后利用复杂网络社团单元的探寻进行气液两相流的流态识别。通过与模拟实验结果对比,该方法的有效性得到了验证。     

基于电容层析成像和模糊模式识别的油气两相流流型辨识新方法的研究

基于电容层析成像和模糊模式识别技术别提出了一种油气两相流流型辨识的新方法。建立了12电极电容层析成像流型自动识别系统，该系统利用Tikhonov正则化原理并结合SIRT(Simultaneous Reconstruction Techniques)算法进行图像重建。Tikhonov正则化原理用于克服图像重建过程中的不适定问题，SIRT算法用于提高最终重建图像的质量。根据流型的随机和模糊特性，提出了一种根据管截面重建图像进行流型辨识的模糊流型判别方法。研究结果表明，提出的流型辨识新方法是有效的。对于层状流、核心流、环状流、均相流等流型，流型辨识的准确率高于95％，辨识一个流型所用的时间小于0.3秒。对于塞状流，流型辨识的准确率高于90％。     

基于神经网络和D-S证据理论的气液两相流流型识别方法

提出一种运用神经网络和D-S（Dempster-Shafer）证据理论的多特征信息融合的气液两相流流型识别方法.对压差波动信号进行4层小波包分解,提取各频带信号的小波包能量和信息熵构造两个特征向量,再利用统计和分形理论提取压差波动信号的3个统计参数和4个分形参数作为另一个特征向量,然后将这些特征向量送入改进的BP神经网络进行训练,从而实现对流型的识别.以初始识别结果作为彼此独立的证据,根据D-S证据融合规则进行融合处理,得到最终的识别结果.以水平管内空气-水两相流流型识别为例,说明了该方法的具体实现过程.结果表明,多特征信息融合比单一特征的识别方法具有更高的识别率.     

基于自适应最优核和卷积神经网络的气液两相流流型识别方法

为了研究气液两相流的动态特性,以及解决提取的特征值少而没有代表性导致识别率不高的传统问题,利用V锥流量计和动态差压传感器获取气液两相流在不同流型下的波动信号,采用自适应最优核算法对获取的动态信号进行时频分析,把一维时域信号转换为三维的时频谱图,能够清晰描述出管道内气液两相流的流动状态。将不同流型的时频谱图通过卷积神经网络（CNN）进行学习并自动提取相应的特征值,然后使用Softmax分类器进行训练从而实现流型识别。通过对几种常见流型进行试验与分析发现,采用时频谱图结合卷积神经网络的深度学习方法识别气液两相流流型,克服了传统流型识别方法特征值提取的不足之处,能够更贴切地描述气液两相流的动态特征。此方法可以进一步研究更多种类的流型以及空隙率等。     

基于反传神经网络和压差波动识别气液两相流流型

引　言研究气液两相流流型自动与客观识别具有重要的工程应用价值 ,可为相关工业中两相流动自动监测与控制提供技术保障 .因此 ,该课题一直受学术界和工业界的重视 .近年来 ,随着测量技术和信息处理技术的发展 ,为气液两相流型的客观和智能识别提供了可能[1] .目前有关流型的神经网络模式识别的研究工作正在进行 .Ｅｍｂｒｅｃｈｓ等[2 ] 采用Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络模型 ,分别将压差波动信号的短时Ｆｏｕｒｉｅｒ谱和正交小波变换后的小波系数作为网络的输入特征 ,对水平管内的两相流流型进行识别 .结果发现Ｆｏｕｒｉｅｒ谱作为输入特征参…     

气液两相流流型识别新方法研究

基于电容层析成像技术(ECT),提出一种快速在线气液两相流流型识别新方法。实验表明,该方法简便易行,对于层状流、环状流、核心流以及塞状流均具有较高的识别准确率,可以满足工业在线运行需要。     

水平气液两相管流流型转变实验研究

综述了国内外水平气液两相流的发展状况,以及水平气液两相流型的划分方法,并通过实验对水平管的空气-水两相流进行了研究,观察了水平管内气液两相流的流动现象,划分出流型,分析了流型转变影响因素并根据实验结果绘出流型图,并与传统的试验结果进行了比较,表明有类似的特征,进而提出预测能力更强的流型转换式。     

弯曲正方形截面微通道内气液两相流流型研究

以空气-水为工质,在不同曲率比下利用高速摄影仪对正方形截面为0.8mm×0.8mm的弯曲微通道进行了气液两相流流动特性实验研究,获得了典型流型毛细泡状流、弹状流、间歇流和环状流,发现了非典型毛细泡状流和少见的波状分层流,并将实验结果与相关文献进行对比,为合理设计微型换热器和微化工混合器的气液流动分布结构、保证微通道内优异的传热传质特性提供理论指导和技术支撑。     

微小非圆截面通道内气液两相流数值模拟研究

利用ANSYS FLUENT软件,采用混合(Mixture)多相流模型对当量直径均为0.6 mm,高宽比分别为0.67、1、1.5的三种不同微小非圆截面通道内两相流流动与传热进行数值模拟,获得了不同截面管道内两相流温度、截面含气率及摩擦系数等变化分布情况,分析得出三种管道中高宽比为1.5时的矩形截面管道内两相流动及传热特性最优。     

气液界面摩擦因子对分层流向段塞流过渡的影响

根据气液两相流段塞稳定性理论,结合分层流理想化模型,对直径2.54 cm水平管内空气-水两相流出现段塞流时的各相临界表观速度和临界液层高度进行了理论预测,并且分析了气液两相界面的摩擦因子对于预测流型转变的影响.由于在不同的气相流速范围内,段塞流由不同形式的界面波形成,当气相表观速度小于 4 m(s(1时,由大振幅波形成段塞流,而当气相表观速度大于 4 m(s(1,段塞流由小波长的滚动波合并而成,因而根据实测数据对界面摩擦因子的计算进行了补充修正,并且应用到对应的气相流速范围.基于所给出的计算方法解得发生分层流向段塞流转变的临界表观速度和临界液层高度,并和实验数据进行了比较. 结果表明所做的修正可以避免以往理论预测中出现的低估情况,求得的各临界特征参数值和实验结果吻合得较好.     

气液固三相并流系统流型的混沌识别

运用确定性混沌分析技术，研究了气液固三相并流系统散式鼓泡流、聚式鼓泡流、柱塞流、泡沫流及环状流压力波动信号的混沌动力学行为。结果表明，吸引子可以用来表征气液固三相并流系统的动力学行为，混沌特征参数相关维D2和K熵可以用来定量识别以上五种流型。以混沌定量识别为基础，给出了三相并流系统的流型图。     

气固流化床压力脉动信号的Hilbert-Huang变换与流型识别

采用Hilbert-Huang变换(HHT),提取出气固流化床压力脉动信号的各阶内禀模态函数(IMFs),进一步证明了压力脉动信号是由复杂的不同波间和波内频率调制成分所组成,具有气固两相运动相互调制的非线性特征。分析各阶内禀模态函数的能量分布及其转换,发现不同频段IMF的能量与流型状态之间有着很好的对应关系,能够从整体上反映流化床的流化状态,从而提出了应用IMF中频段能量进行流化床流型识别的新方法。该方法只需一个压力脉动信号,算法简单、实用,没有需要主观决定的参数,具有较好的工业应用前景。HHT分析比现有的分析方法更能深入地揭示流化床内的非线性流体动力学特征。     

A Hydrodynamic Modei for Slug Frequency in Horizontal Gas-Liquid Two-Phase Flow

The prediction of slug frequency has important significance on gas-liquid two-phase flow. A hydrody-namic modei was put forward to evaluate slug frequency for horizontal two-phase flow, based on the dependence of slug frequency on the frequency of unstable interfacial wave. Using air and water, experimental verification of the modei was carried out in a large range of flow parameters. Six electrical probes were installed at different positions of a horizontal plexiglass pipe to detect slug frequency development. The pipe is 30m long and its inner diameter is 24 mm. It is observed experimentally that the interfacial wave frequency at the inlet is about l to 3 times the frequency of stable slug. The slug frequencies predicted by the modei fit well with Tronconi (1990) modei and the experimental data. The combination of the hydrodynamic modei and the experimental data results in a conclusion that the frequency of equilibrium liquid slug is approximately half the miniraum frequency of interfacial wave.     

水平管气液两相弹状流液弹频率的水动力学新模型

The prediction of slug frequency has important significance on gas-liquid two-phase flow. A hydrodynamic model was put forward to evaluate slug frequency for horizontal two-phase flow, based on the dependence of slug frequency on the frequency of unstable interfacial wave. Using air and water, experimental verification of the model was carried out in a large range of flow parameters. Six electrical probes were installed at different positions of a horizontal plexiglass pipe to detect slug frequency development. The pipe is 30 m long and its inner diameter is 24 ram. It is observed experimentally that the interracial wave frequency at the inlet is about i to 3 times the frequency of stable slug. The slug frequencies predicted by the model fit well with Tronconi (1990) model and the experimental data. The combination of the hydrodynamic model and the experimental data results in a conclusion that the frequency of equilibrium liquid slug is approximately half the minimum frequency of interfacial wave.     

基于神经网络的两相流流型识别方法研究

采集了水平管内气水两相流动的差压信号,利用概率密度函数(PDF)对差压信号特征进行了分析;定义了PDF的四个特征参数,即PDF波峰个数K1、波峰峰值K2、波峰位置K3、以及PDF的方差K4来反映流型的特征。运用四个参数构成的特征向量对径向基函数(RBF)神经网络进行训练并识别流型,结果表明,该方法具有识别速度快、准确率高的特点,从而为两相流的流型识别提供了一种有效的手段。     

Flow Regime Identification of Gas-liquid Two-phase Flow Based on HHT

A new method to identify flow regime in two-phase flow was presented, based on signal processing of differential pressure using Hilbert Huang transform （HHT）. Signals obtained from a Venturi meter were decomposed into different intrinsic mode functions （IMFs） with HHT, then the energy fraction of each intrinsic mode and the mean value of residual function were calculated, from which the rules of flow regime identification were summarized. Experiments were carried out on two-phase flow in the horizontal tubes with 50mm and 40mm inner diameter, while water flowrate was in the range of 1.3m^3.h^-1 to 10.5m^3.h^-1, oil flowrate was from 4.2m^3.h^-1 to 7.0m^3.h^-1 and gas flowrate from 0 to 15m^3.h^-1. The results show that the proposed rules have high precision for single phase, bubbly, and slug, plug flow regirne identification, which are independent of not only properties of two-phase fluid. In addition, the method can meet the need of industrial application because of its simple calculation.