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小波包主成分分析在气液两相流流型识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对气液两相流特征参数与流型之间复杂的非线性关系,提出了一种基于小波包主成分分析和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的气液两相流流型识别方法。该方法首先对采集的3个不同取压间距差压波动信号进行4层小波包分解,形成小波包特征向量矩阵,然后运用主成分分析方法降低特征向量矩阵的输入维数,并用于LS-SVM训练和识别。试验结果表明,融合3个传感器信息的主成分特征可有效地识别流型,与单一传感器的特征相比,具有更高的识别率。 相似文献
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中国石化海南炼油化工有限公司气体分馏装置按四塔流程设计原料为脱硫脱硫醇后的催化裂化液化气。近期,由于脱戊烷塔塔底结焦导致的质量流量计堵塞、MTBE总硫偏高、MTBE产品浓度不合格等一系列问题。通过对结焦物的分析,判断其组成为降解贫胺液的聚酰胺类物质、液化气脱硫醇过程中的部分二硫化物、不饱和聚合烃类物质的混合物,通过降低催化裂化反应苛刻度,提高胺液浓度同时试用高效脱硫剂,并在定期清洗脱戊烷塔底冷却器,增上塔底过滤设施等一系列设施,戊烷出装泵入口堵塞减缓,换热水用量下降,MTBE质量改善,气分装置脱戊烷塔装置运行周期显著增长。 相似文献
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