【摘 要】
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两相流测量广泛应用于工业生产过程中,其测量的准确性对这些行业的经济稳定运行起到至关重要的作用。由于两相流测量的多样性和复杂性,使得两相流参数测量一直是该领域的难点问题。本文基于电阻层析成像技术和深度学习网络,提出了一种两相流流型识别与流量测量方法,克服了传统层析成像的特征损失问题,提高了流型识别率和流量的准确性。本文通过增加多层感知器的隐藏层个数,提高了对原始未加工且单独不可解释特征提取的有效性,
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两相流测量广泛应用于工业生产过程中,其测量的准确性对这些行业的经济稳定运行起到至关重要的作用。由于两相流测量的多样性和复杂性,使得两相流参数测量一直是该领域的难点问题。本文基于电阻层析成像技术和深度学习网络,提出了一种两相流流型识别与流量测量方法,克服了传统层析成像的特征损失问题,提高了流型识别率和流量的准确性。本文通过增加多层感知器的隐藏层个数,提高了对原始未加工且单独不可解释特征提取的有效性,并基于多层感知器建立了气液两相流的流型识别系统。利用层析成像系统中的16电极传感器采集的120组原始电阻值数据作为系统的输入信号,通过30000组样本数据进行了多层感知器网络的训练,成功训练出的流型识别系统,克服了传统层析成像流型图像重建过程中以及数据特征提取过程中的流型特征损失问题;然后,基于流型识别的结果,以电阻层析成像的120组实时采集数据作为系统输入,利用长短时记忆网络能够很好的处理长距离依赖性的特点,建立了基于长短时记忆网络的流量测量系统,实现了弹状流和泡状流的液相流量测量。实验结果表明,基于多层感知器的流型识别系统,可以使流型识别准确率达到95%;基于长短期记忆网络的流量测量方法,可以使液相流量的测量精度达到3%以内,基本满足工业测量的要求。
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