[發明專利]基于時間通道融合網絡的多電極兩相流參數測量方法在審
| 申請號: | 202210468333.1 | 申請日: | 2022-04-29 |
| 公開(公告)號: | CN115032244A | 公開(公告)日: | 2022-09-09 |
| 發明(設計)人: | 高忠科;李夢宇;馬超 | 申請(專利權)人: | 天津大學 |
| 主分類號: | G01N27/22 | 分類號: | G01N27/22;G01F1/56;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201 | 代理人: | 杜文茹 |
| 地址: | 300072*** | 國省代碼: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 時間 通道 融合 網絡 電極 兩相 參數 測量方法 | ||
一種基于時間通道融合網絡的多電極兩相流參數測量方法:構建用于測量氣固或油水兩相流波動信號的多電極高頻電容傳感器;采用多電極高頻電容傳感器測量氣固或油水兩相流的波動信號,并轉換為微波差頻信號;構建數據集,具體是對微波差頻信號進行預處理,然后使用滑動窗口從數據中獲取樣本,為樣本添加相應的標簽,再將80%的樣本作為訓練集,10%的樣本作為驗證集,剩余10%的樣本作為測試集;構建時間通道融合卷積神經網絡,對兩相流的微波差頻信號進行特征提取,包括時間特征和空間特征,并進行融合,實現對氣固兩相流的流量進行預測,對油水兩相流的含水率的計量。本發明可用于氣固兩相流固體流量測量和油水兩相流含水率測量,應用范圍較廣。
技術領域
本發明涉及一種兩相流參數測量方法。特別是涉及一種基于時間通道融合網絡的多電極兩相流參數測量方法。
背景技術
隨著現代科技的不斷發展,許多行業中對兩相流參數的計量精度和實時性要求越來越高,例如化工、石油等諸多行業。如果兩相流參數的計量精度和實時性能夠達到一定水平,將會對這些行業的運行有重要的指導意義。當前,大多數的兩相流參數的計量方法存在實時性差,計量精度低的問題,所以對兩相流參數進行準確且快速的測量是目前存在的技術難題。現有的兩相流測量手段如光學法、層析成像法、熱力學法、核磁共振等難以實現兩相流參數的實時性準確測量。
軟測量模型近年來在多相流領域也得到了快速發展,尤其是深度學習方法及人工智能技術的應用更是拓寬了多相流軟測量模型的應用范圍。深度學習技術是近年來興起的新理論,其通過無監督方式或有監督方式逐層提取被測對象的特征,其特征客觀性強,且能夠精準、詳實的反映被測對象的本質。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是,為克服現有技術的不足,提供一種可用于氣固兩相流固體流量測量和油水兩相流含水率測量的基于時間通道融合網絡的多電極兩相流參數測量方法。
本發明所采用的技術方案是:一種基于時間通道融合網絡的多電極兩相流參數測量方法,包括如下步驟:
1)構建用于測量氣固或油水兩相流波動信號的多電極高頻電容傳感器;
2)采用多電極高頻電容傳感器測量氣固或油水兩相流的波動信號,并轉換為微波差頻信號;
3)構建數據集,具體是對微波差頻信號進行預處理,然后使用滑動窗口從數據中獲取樣本,為樣本添加相應的標簽,再將80%的樣本作為訓練集,10%的樣本作為驗證集,剩余10%的樣本作為測試集;
4)構建時間通道融合卷積神經網絡,對兩相流的微波差頻信號進行特征提取,包括時間特征和空間特征,并進行融合,實現對氣固兩相流的流量進行預測,對油水兩相流的含水率的計量。
步驟1)所述的多電極高頻電容傳感器,包括有等間隔的安裝在不導電管道的測量管段外壁同一圓周面上的4個電磁激勵正極和4個電磁激勵負極,且一個電磁激勵正極與一個電磁激勵負極相鄰設置,其中,一個電磁激勵正極和一個電磁激勵負極為一組測量電極對,共4組測量電極對,每組測量電極對在測量管段的徑向截面上都位于同一直徑上。
步驟2)包括:
氣固或油水兩相流由管道進入測量管段時,由安裝在測量管段上的多電極高頻電容傳感器進行兩相流波動信號的測量;測量時,由正弦激勵信號源產生激勵信號,通過功分器一路送至檢測模塊,另一路送至多電極高頻電容傳感器的每組測量電極對的電磁激勵正極對氣固或油水兩相流進行激勵,每組測量電極對的電磁激勵負極將測得的管道內不同流速工況下的波動信號送至檢測模塊,激勵信號和波動信號進入混頻器進行信號混頻,混頻后的信號經加法器后得到微波差頻信號;多電極高頻電容傳感器的四組測量電極共得到4路微波差頻信號。
步驟3)包括:
(3.1)對微波差頻信號進行預處理,公式如下:
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