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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 总被引:4,自引:0,他引:4
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%。 相似文献
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电容层析成像系统仿真研究 总被引:4,自引:2,他引:2
本文采用自开发的有限元仿真软件包分析12电极电容层析成像系统,实现了极板间电容值计算,灵敏场确定等功能,证实了径向电极具有使传感器敏感场分布趋向均匀的作用;同时采用所获得的灵敏场分布重建了管截面图像,所得结果和实际图像基本一致,从而证明仿真结果的正确性。 相似文献
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一种新型两相流检测ERT图像重建算法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对目前电阻层析成像(ERT)应用于两相流领域重建图像算法存在成像精度较低和速度较慢的问题,基于BFGS最优化方法,提出一种新型图像重建算法.为满足两相流在线参数测量的要求,对BFGS算法进行了改进.改进的BFGS算法(MBFGS)选取了不精确的迭代方向,并用单位矩阵近似代替目标函数的Hessian矩阵.数值实验证明,新算法较为稳定和快速,重建图像的质量优于目前常用的灵敏度系数法和线性反投影算法,算法以较小的速度代价重建较高质量的图像. 相似文献
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基于经验模态分解和BP神经网络的油气两相流流型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
基于经验模态分解(empidcal mode decomposition,EMD)BP神经网络,提出了油气两相流流型辨识的新方法。应用EMD将差压信号分解成不同频率尺度上的单组分之和,并提取组分的归一化能量作为流型辨识特征量。BP神经网络以这些能量特征量为输入对油气两相流不同流型(包括泡状流、塞状流、层状流、弹状流和环状流)进行分类。实验结果表明,本文提出的流型辨识方法是有效的,其中泡状流、塞状流、层状流、弹状流和环状流的辨识精度分别为100%、89.4%,93.3%、96.3%和96.9%。 相似文献
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基于改进的LS-SVM测量油气两相流空隙率 总被引:1,自引:0,他引:1
利用ECT电容传感器提供的电容测量值,基于改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种油气两相流空隙率测量的新方法.运用该方法测量空隙率时,以ECT电容传感器获取的66个独立电容值作为空隙率模型的输入,计算即可得空隙率.建模阶段,针对LS-SVM使用中存在的问题,首先运用训练数据筛选技巧,对LS-SVM进行稀疏化改进,接着引入实数编码的遗传算法(RC-GA)优化LS-SVM参数,然后运用改进后的LS-SVM和基于RC-GA的参数选取方法建立空隙率测量模型.所提出的空隙率测量方法省去了常用ECT方法测量空隙率时的复杂耗时的图像重建过程,提高了空隙率测量的实时性.实验结果表明,提出的LS-SVM改进和参数优化方法是有效的,提出的空隙率测量方法具有实时性佳的优点,测量精度满足实际应用要求. 相似文献