基于改进BP算法的两相流层析成像仿真

本文提出了基于改进的ＢＰ算法的对象道内两相流进行电容层析成像方法。研究了提高收敛速度的途径以及成像的网络模型,并给出了图像仿真结果,结果表明该方法能缩短训练时间。     

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.     

多对电极电磁流量计传感器电极阵列设计

在多对电极电磁流量计系统中，传感器电极阵列的设计影响到整个流量计系统的测量精度。为了得到更高的测量精度，在介绍了多电极电磁流量计基本原理的基础上，用有限差分法求解了电磁流量计的基本方程，并采用弦端压差测量方法研究了不同的电极数目和电极尺寸对平均流速估计的影响，以及这两方面及其他物理条件如管道直径、后继转换电路阻抗匹配在电极阵列优化设计中的相互制约关系。为多电极电磁流量计的电极阵列设计提供了具体而明确的设计准则。     

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。     

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。     

层析成像在冰水两相流参数测量中的应用

提出将电阻层析成像(ERT)技术应用于冰水两相流相含率、相分布等特征参数的测量,并设计了ERT测量系统,研究了基于图像的相含率计算方法.阐述了ERT系统的工作原理,提出了16电极ERT系统的设计方案.介绍了线性反投影图像重构算法(LBP);并结合数字图像处理技术,提出了截面相含率的计算方法.最后,通过一组实验验证了电阻层析成像技术应用于冰水两相流检测的可行性.实验结果表明:通过ERT系统可以获得管道内冰柱在水中的位置以及实时运动结果,直观反映冰水两相介质的相分布;另外,通过ERT系统可以近似地真实反映冰柱的相对大小,两次截面相含率测量误差分别为6％与2.8％.研究表明,ERT技术可以实现冰水两相流的实时在线监测,而且具有良好的测量准确度.     

ECT系统传感器电极间电容计算方法

给出改进的电容层析成像(ECT)传感器电容的仿真计算方法,比较了常用的3种电容计算方法,并对结果展开了讨论,从原理上阐述了本文所给出方法的优越性.为确保仿真计算的正确性,提出一种基于电荷守恒原理检验方法,对所有电容计算方法进行验证,结果表明该检验方法简单有效.     

两相流电容层析成像中图像重建的研究

电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)技术是目前最具发展前景的多相流参数检测方法,它可重建两相流在其流经管道横截面上的分布图像.对12电极的电容传感器进行了数学描述,建立了电容敏感场分布的数学模型及其有限元模型,分析了敏感场的算法,利用有限元法实现了敏感场的仿真,并且研究了敏感场分布的规律.在此基础上利用灰度图像重建的方法重现出不同流体分布状态下油管横截面的灰度图像,为两相流在线检测仪器的设计提供了理论依据.     

多相流层析成像传感器的研究

本文在介绍了多相流动参数常见的测量方法及特点后,分析了影响电容层析成像系统性能的因素,提出了采用浮置电极阵列电容的成像传感器。分析表明这种设计的传感器可产生较为均匀的灵敏度分布和较大的等效电容值。     

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     

Visualization of flow pattern in thermosyphon by ECT

Visualization of the liquid flow in a two-phase closed thermosyphon (TPCT) is studied using electrical capacitance tomography (ECT) with optimal step lengths for iterative image reconstruction algorithm. Measurements are made under a range of heating rates. Experimental results demonstrated ECT’s capability of reconstructing images of thin films of the order of μm in thickness. Results are compared with the established theory and agreements and discrepancies are observed for different thresholds. ECT images of the liquid distributions in the TPCT show clear dependence on the variation of working conditions, which reveals the potential of ECT as an advanced technique for monitoring the operation of TPCT.     

电容层析成像中通用迭代法的研究

根据近几年在电容层析成像（ECT）领域里应用较广泛的迭代方法，给出了一种通用的基于线性模型的投影迭代公式，以便于今后寻求新的更快收敛的迭代法。推导出了通用优化迭代步长公式，避免了凭主观经验选取步长的缺点。进一步得出了通用迭代一单步法公式。对迭代一单步法和投影迭代法进行了比较，结果表明，迭代一单步法成像质量略逊于投影迭代法，但成像速度大大优于投影迭代法，有望应用于在线成像。     

A hybrid deep learning model for ECT image reconstruction of cryogenic fluids

Compared to general room-temperature fluids, the characteristics of cryogenic fluids, as well as the complexity of the cryogenic environment, pose greater challenges for reconstruction algorithms for Electrical Capacitance Tomography (ECT). Based on deep learning, a hybrid model is proposed for cryogenic fluid ECT image reconstruction in this study. The multi-head self-attention mechanism is employed to initially establish the mapping of capacitance to the image, and then an improved U-net-like convolution neural network is presented to perform deep feature extraction and image reconstruction. The ConvNeXt block is adopted for multi-level feature extraction, and a separate downsampling layer is used to replace the pooling layer. A dataset covering a variety of two-phase typical flow patterns and irregular flow patterns is built for training. A capacitance vector and an image of phase distribution are included in each sample. Extensive numerical experiments are carried out on the trained model. The results show that the model can accurately predict phase distribution and produce a clear interface. Finally, the model was successfully applied in cryogenic experiment to obtain the phase distribution image of liquid nitrogen stratified flow.     

Noise Reduction of Electrical Impedance Tomography via Movable Electrodes

Abstract

In this paper, a movable electrical impedance tomography (MEIT) system is introduced to reduce the noise of electrical impedance tomography. This moving scheme could yield more independent measurements and reconstruct improved impedance images. After averaging the entire reconstructed image, we could improve the image quality substantially. The experiment result shows a quality improvement compared with the measuring systems without moving scheme. This preliminary work provides a feasibility to reduce the noise of electrical impedance tomography by a moving electrode scheme.     

轴向保护极板对电容层析成像传感器的影响

介绍三种可用于三维成像的电容传感器结构 ,利用三维有限元软件仿真分析不同结构传感器的灵敏场特性 ,最后给出三种结构传感器的成像结果及相应的空间图像误差     

电容层析成像系统三维图像重建及其在两相流体积测量中的应用研究

探讨了电容层析成像系统中利用二维断层图像进行三维表面重建，并由三维图像求取两相流中离散相体积和观察其空间位置的方法。首先对二维断层图像序列进行轮廓抽取和细线化，然后进行轮廓匹配和轮廓插值并进行表面重建；最后利用三维图像求取两相流中离散相体积。初步的仿真结果表明，使用的三维重建算法简单，重建精度高，成像速率快，可以方便地观察离散相空间位置和计算出离散相体积。     

基于RBF神经网络的电阻层析成像算法的研究

本文提出了一种基于RBF神经网络的ERT图像重建算法,并用作者开发的ERT仿真软件得到了数据进行图像重建,与其它传统的成像算法作了对比。研究表明,RBF神经网络适合解决ERT图像重建的非线性问题,该算法具有速度快、精度高的优越性。     

油气润滑ECT系统图像重建中病态问题分析

建立油气润滑ECT系统图像重建的数学模型,分析油气润滑ECT系统图像重建中产生病态性的主要原因和影响因素。采用条件指标-方差分解比(CIVDP)方法,对油气润滑ECT系统图像重建中灵敏度矩阵的病态进行诊断分析。分析表明:油气润滑ECT系统图像敏感场的灵敏度矩阵列向量间存在很强的复共线性关系,即存在很强甚至严重的病态性;油膜厚度和极板数目影响图像重建的病态性,通过对灵敏度数据列的回归分析与残差处理,可有效削弱病态程度。     

电容层析成像传感器场域剖分及图像重建算法

电容层析成像传感器的敏感场受多相流介质分布的影响，软场特性给图像重建带来很大困难，为了提高重建图像质量，对敏感场分布进行分析是非常必要的。采用有限元法，通过对敏感机理的分析，提出一种利用不等间距的场域剖分方法，对敏感场分布进行计算机仿真，依据敏感场计算的数据及测量结果，提出了基于遗传算法的图像重建算法。实验证明有限元模型是正确的，说明利用不等间距的剖分形式可以得到较好的仿真结果，重建的图像具有较高的精度。