[發明專利]一種多孔介質內氣液兩相流流型智能識別方法

在審

• 申請號: 202210102131.5
• 申請日: 2022-01-27
• 公開（公告）號: CN114510974A
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 李良星;李翔宇;王聞婕;趙佳元;趙浩翔
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G01N7/10
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 何會俠

本發明公開了一種多孔介質內氣液兩相流流型智能識別方法，步驟如下：1、獲取壓差信號數據；2、對測量得到的壓差信號進行特征提取，并生成特征參數；3、構建特征向量；4、利用SVM智能識別模塊，根據輸入的特征向量，以及預設好的識別模型，判斷此時對應的流型；5、輸出流型；本發明方法成本低、易實現、準確性高、實時性好；實現對于多孔介質氣液兩相流流型的快速識別，對完善氣液兩相流流型識別理論以及促進氣液兩相流檢測具有積極作用。

技術領域

本發明屬于流體測量技術領域，是把特征提取技術和機器學習技術應用于氣液兩相流型識別，具體涉及到一種基于特征提取和SVM智能識別模塊的管內多孔介質氣液兩相流流型識別方法。

背景技術

氣液兩相流現象是一種在日常生活和工業生產中非常常見的現象。流型表征了兩種流體在兩相流中的分布情況，是兩相流的重要參數之一。流型的不同會導致流體的傳熱傳質性能、流動特性以及其他流動傳熱參數之間存在顯著的差異。在工業生產中，快速有效的識別流型，可以提升產品質量，降低安全隱患，有效節約能源。因此，對于兩相流流型識別技術的研究有著重要的意義。

目前，國內一些學者已經針對兩相流流型識別技術開展了相關研究，但多是針對于流道較為簡單的兩相流動。例如申請公布號為CN 107402116 A，名稱為一種氣液兩相流流型識別方法及檢測裝置。該發明開發了一種專門針對于氣液兩相流擾流的流型識別方法及其測量裝置。又例如申請公布號為CN 112113742 A，名稱為基于GRU神經網絡的氣液兩相流流型在線識別方法。該方法利用節流裝置和深度學習開發板，對光滑管道內的兩相流型進行識別。又例如申請公布號為CN 104330336 A，名稱為基于ICA和SVM的氣液兩相流型識別方法。該方法基于ICA技術和SVM技術，針對文丘里管內兩相流型進行識別。上述發明均針對于內部結構較為簡單的光滑管道進行研究，而由于多孔介質的孔隙通道具有彎曲性和隨機性特點，流體在多孔介質內流動特性十分復雜，與光管內流動存在巨大的差異。因此，基于光滑管道開發的兩相流型識別技術無法直接應用于多孔介質兩相流流型識別領域，有必要提供一種有效的技術方法實現多孔介質內氣液兩相流型的流型識別。

不同流型的氣液相以其特有的流動方式通過壓力變送器，這種差異必然導致壓差信號在時域和頻域上存在差異。概率密度函數可以反映信號的分布范圍，波動劇烈程度等時域特征，而功率譜密度被廣泛用于計算信號固有頻率的強度，能較好地反映信號的頻域特征。因此，概率密度函數和功率譜密度可以作為壓差信號特征提取的基礎。

支持向量機(SVM)技術是基于統計學習理論的一種機器學習算法，具有強大的分類識別能力。基于SVM技術、實驗數據以及計算機技術，可以訓練開發具有持續優化潛力的流型識別模塊。模塊在具備快速識別多孔介質氣液兩相流流型的基礎功能的同時，可以通過補充實驗數據的方式，通過機器學習來擴大識別范圍，提高識別精度。

發明內容

本發明的目的在于提供一種多孔介質內氣液兩相流流型智能識別方法，以彌補相關技術的缺失，實現對于多孔介質氣液兩相流流型的快速識別，對完善氣液兩相流流型識別理論以及促進氣液兩相流檢測具有積極作用。

為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種多孔介質內氣液兩相流流型智能識別方法，包括如下步驟：

步驟1：獲取壓差信號數據；

通過在多孔介質管道的進出口安裝的壓力變送器，獲得多孔介質管道的進出口壓差信號；

步驟2：對測量得到的壓差信號進行特征提取，并生成特征向量；具體特征提取步驟如下：

步驟2.1：計算壓差信號的時域特征參數，需要先得到壓差信號的概率密度函數f_x(x)；之后計算得到2個所需時域特征參數：壓差信號的標準差σ，壓差信號概率密度函數的偏度S_k：