基于希尔伯特-黄变换与Elman神经网络的气液两相流流型识别方法

气液两相流的流型对其流动和传热特性有很大的影响，所以如何确定流型一直是两相流研究中的重要课题。但是,由于两相流介质之间存在着随机多变的相界面，致使两相流的流型不仅是多种多样，而且其变化也带有随机性，这给流型识别带来了很大困难。而希尔伯特－黄变换(HHT)和神经网络在气液两相流流型识别中还很少见，文中提出了希尔伯特－黄变换与Elman神经网络相结合的气液两相流流型识别的新方法。将压差波动信号经验模态分解(EMD)后的固有模态函数(IMF)进行分析，提取IMF能量特征作为Elman神经网络的输入特征向量，对水平管内的气液两相流流型进行识别。实验结果表明：该方法能很好地识别水平管内的4种流型，为流型识别开辟了一条新的途径；另外，该方法优于BP网络且稳定、识别率高，具有可行性。     

空气-水两相流压差波动研究

两相流的压差波动过程包含了关于流动的大量信息，是实现流动监测与控制的重要研究内容。该文研究了U形管垂直上升估空气-水两相流压差波动过程的统计和分形特征，着重分析了压差波动过程的均值，均方根、分维数随折算气速和液速的变化规律。结果表明这些特征参数都与流型有密切的联系，但据此识别流型缺乏实用性。均方根在低液速 下随气速的气速的变化体现了流型的转变，高液速时则不明显。相关研究根据概率密度分布函数识别流型的方法不具有普适性。实验发现环状流区高气速时的压差波动分维数大于1.5，在其它流型内都小于1.5。同时，折算液速的大小强烈影响压差波动的混沌特性。     

基于经验模式分解和概率神经网络的气液两相流识别

针对气液两相流压差波动信号的非平稳特征和BP神经网络学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题，提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)和概率神经网络的流型识别方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解，将其分解为多个平稳的固有模态函数trinsic mode function，IMF)之和，再选取若干个包含主要流型信息的IMF分量进行进一步分析。由于流型转变时，压差波动信号各频带的能量会发生变化，因而可以从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别流型。对水平管内空气-水两相流4种典型流型的识别结果表明，EMD能量比小波包能量特征具有更高的流型识别率，可以准确、有效地识别流型。     

基于图像纹理特征和Elman神经网络的气液两相流流型识别

气液两相流广泛存在于现代工业生产之中，其流型极大地影响气液两相流的流动和传热特性，为此提出了一种图像灰度直方图统计特征和Elman神经网络相结合的气液两相流流型识别方法。该方法利用高速摄影系统获取水平管道内两相流的流动图像，经过图像处理后，提取图像灰度直方图统计特征，进而建立流型的图像统计特征向量，并以此特征向量作为流型样本对Elman神经网络进行训练，实现对流型图像的智能化识别。实验结果表明，训练成功的Elman神经网络能有效识别水平管道内7种典型流型，整体识别率达98.6%，为流型在线识别提供一种新的有效方法。     

管束间气液两相过渡流型及其压力波动特性

采用高速摄像技术对矩形通道内气液两相流体垂直向上横掠2种节距比顺列管束的过渡流型及压差信号进行实验研究,在泡状流流动过程中拍摄到了S形泡状流。分析了各种流型转变的机制,基于实验数据绘制了流型界限图。对比分析了2种管束间不同过渡流型的压差波动信号,发现从泡状流到间歇流再到雾状流压差信号呈减小趋势。2种管束的压差信号波动幅值不同,节距比大的压差信号波动幅值大。实验发现气液两相折算速度对压差信号的波动有明显影响。     

油水两相流电阻层析成像系统流型的辨识

两相流体具有复杂的流动特性,流型的准确辨识是两相流参数准确测量的基础,流型的在线智能辨识是两相流研究的重点内容之一.以电阻层析成像(ERT)系统和油/水两相流的流型为研究基础,采用主成分分析方法对ERT系统中的边界测量电压数据进行特征提取,然后以提取的特征数据作为基于一对余类策略的支持向量机多类分类模型的输入,从而对两相流的四种流型进行识别.通过实验仿真分析,四种流型的平均识别率达到了88.75%,说明主成分分析和支持向量机的结合是一种两相流流型辨识的有效方法.     

基于支持向量机和小波包能量特征的气液两相流流型识别方法

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论（SLT）的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下得到很好的分类效果,从而为流型识别技术向智能化发展提供了新的途径.该文提出了应用支持向量机和小波包能量特征的流型识别方法.将压差波动信号小波包分解后的频带能量作为支持向量机的输入特征向量,并对水平管内空气-水两相流的流型进行了识别.试验结果表明：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.     

基于近红外技术的气液两相流检测装置

两相流的研究具有非常重要的意义,对其的研究方法和手段也非常多。基于多相流实验平台,采用波长为980 nm激光二极管和硅光电二极管,对水平流向的分层流、泡状流、环状流和垂直流向的弹状流、泡状流、环状流和乳沫状流流型分别进行了实时在线的探测,取得了显著的效果。由于近红外在气液中的吸收系数差别很大,同时受气液界面影响明显,所以能够很好地反映气液界面的波动情况,能够实时在线反应出不同的流型,为气液两相流其他的参数的检测奠定了基础。     

井下油水两相流测量系统恒流信号激励源设计

为进行井下油水两相流的流动参数测量及流型辨识,本文设计了基于纵向多极阵列电导式传感器的测量系统。信号激励模块是其中重要的一环,为了由采集的电导波动信号更好地获取油水两相流体在不同流型的阻抗信息,并基于此进行深入研究,本文采用的是电流激励方式。应用DDS和MCU技术,实现了20 kHz正弦恒流信号源的设计。测试结果表明由AVR高档单片机ATmegal6和AD9831构成的VCCS正弦恒流模块具有实时性好,精度高及稳定性好,负载驱动能力强等特点,满足井下复杂两相流体的测量要求。     

气液两相流流型在线智能识别

在线识别的关键问题在于如何利用最短时间历程的参数波动过程完成由参数波动的特征空间到流型空间的映射。CPN神经网络能够对自组织映射的结果进行有导师的训练,因此可以为流型的自动、客观和在线识别提供有效的手段。文中结合压力波动过程的快速傅立叶变换系数,对U形管垂直上升段内空气－水两相流的流型进行自动识别,在线性指标达到了8．2s。对如何提高流型快速识别的在线性指标和识别率等作了相关的探讨。     

蒸发冷却汽轮发电机中两相流型的过渡准则

蒸发冷却汽轮发电机中的关键问题是线棒温度分布和两相压降的预测，而准确的流型判断准则是解决这些问题的前提。为了得到适用蒸发冷却汽轮发电机定子绕组内冷条件下的两相流型过渡准则，文中针对汽轮机定子空心导线的结构特点，搭建起冷却介质R113的水平两相流实验台，在110~140 kPa、1.72~19.78 g/s的条件下，对流型的过渡进行了实验研究。实验结果与常用的流型过渡计算方法比较后，发现Taitel & Dukler方法和Weisman方法不适用于定子空心导线，误差很大，Barnea方法与实验条件相似，误差比较小。最后，在Taitel & Dukle和Barnea方法的基础上，分析了不同流型转换时的受力情况，并结合汽轮发电机定子绕组内冷的特点，简化了导线尺寸与介质物性的影响，得到适于汽轮发电机定子绕组蒸发内冷条件下的流型过渡准则。     

基于层析成像软测量的两相流流型识别

基于电容层析成像(ECT)和人工神经网络的软测量方法,实现了两相流流型识别。以油气两相流为例,建立了两相流流型识别的软测量模型。从ECT传感器的输出中提取特征参数作为软测量模型的辅助变量,两相流流型为主导变量,构建二级自组织竞争神经网络,进而实现对两相流流型的在线判别。仿真结果表明,该方法判别精度高、判别速度快。     

循环流化床炉内气固两相流流体特性研究

通过对两相流的概念以及循环流化床锅炉炉内气固两相流的特点和规律的阐述,并结合循环流化床锅炉炉内两相流的表现形式,运用物理学的基本知识,比较分析了气固两相流与水流之间的联系与区别,阐述了锅炉内流态化的特点及其规律,从而对循环流化床锅炉有了重新认识。     

Prediction of friction pressure drop for low pressure two-phase flows on the basis of approximate analytical models

Wide use of natural circulation loops operating at low redused pressures generates the real need to develop reliable methods for predicting flow regimes and friction pressure drop for two-phase flows in this region of parameters. Although water–air flows at close-to-atmospheric pressures are the most widely studied subject in the field of two-phase hydrodynamics, the problem of reliably calculating friction pressure drop can hardly be regarded to have been fully solved. The specific volumes of liquid differ very much from those of steam (gas) under such conditions, due to which even a small change in flow quality may cause the flow pattern to alter very significantly. Frequently made attempts to use some or another universal approach to calculating friction pressure drop in a wide range of steam quality values do not seem to be justified and yield predicted values that are poorly consistent with experimentally measured data. The article analyzes the existing methods used to calculate friction pressure drop for two-phase flows at low pressures by comparing their results with the experimentally obtained data. The advisability of elaborating calculation procedures for determining the friction pressure drop and void fraction for two-phase flows taking their pattern (flow regime) into account is demonstrated. It is shown that, for flows characterized by low reduced pressures, satisfactory results are obtained from using a homogeneous model for quasi-homogeneous flows, whereas satisfactory results are obtained from using an annular flow model for flows characterized by high values of void fraction. Recommendations for making a shift from one model to another in carrying out engineering calculations are formulated and tested. By using the modified annular flow model, it is possible to obtain reliable predictions for not only the pressure gradient but also for the liquid film thickness; the consideration of droplet entrainment and deposition phenomena allows reasonable corrections to be introduced into calculations. To the best of the authors' knowledge, it is for the first time that the entrainment of droplets from the film surface is taken into consideration in the dispersed–annular flow model.     

基于小波变换的EHV输电线路单端暂态电压保护算法的探讨

讨论了信号李氏指数的小波变换特性,提出了一种基于暂态电压信号小波变换的超高压输电线路单端量保护算法。利用单端暂态电压信号的小波变换模极大值,对电压信号的李氏指数进行最小二乘法估计,以便判断故障线路。仿真表明,在各种故障情况下该保护算法都足以提取和放大故障线路和非故障线路的差异,可靠、准确地动作。     

导叶端面间隙泥沙磨损数值预测研究

高水头混流式水轮机导叶间隙是泥沙磨损破坏最为严重的部分之一。泥沙磨损破坏问题与固液两相流动特征关系密切,为了揭示导叶端面间隙内含沙水的流动规律,本文应用固液两相流模型,通过求解雷诺时均N-S方程和RNG k-ε湍流方程,对泥沙介质条件下水轮机导叶端面间隙流动进行数值研究。研究结果表明,含沙水在压差的驱动下从导叶间隙的压力侧向吸力侧方向流动,间隙内部泥沙浓度低于主流;导叶间隙尺度增大会导致间隙内部含沙水速度增加,含沙水对导叶的磨损强度增大。     

微尺度通道内气液两相流型可视化研究

建立微尺度通道流动沸腾换热试验台,采用高速摄像仪对水平微尺度单管（内径0．8mm）内低沸点制冷工质（R32／R134a（25％／75％））气液两相流动特性进行可视化观察研究分析,获得了流型照片。在各种质量流量和进口干度下对工质在微尺度管内的两相流流动特性进行了试验,观察到了各种工况下流型的转化特点,对流型的影响因素进行分析。试验工况为：质量流量G=760～10360kg／（m2．s1,进口干度x=0．01～0．77。实验结果表明：在较高的质量流量工况下,工质在微尺度单通道内的流型比较单一,主要呈气状流／雾状间隔流动。在进口质量干度较低的情况下,也会出现比较明显的环状流,但液膜总处于波动状态,有不稳定现象。无论什么工况,均没有出现像常规通道内的分层流动现象。·