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基于RBF的油气水段塞流流型超声识别方法
被引量：
3
1
作者
苏茜
夏志飞
刘振兴
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期628-636,共9页
石油管道内的多相流流型识别主要集中在气液两相流和油水两相流方向且准确识别流型范围有限,为了解决油气水段塞流流型识别问题,本文提出一种基于RBF神经网络和超声传播规律的油气水段塞流流型识别方法。根据油气水段塞流的相分布特点,...
石油管道内的多相流流型识别主要集中在气液两相流和油水两相流方向且准确识别流型范围有限,为了解决油气水段塞流流型识别问题,本文提出一种基于RBF神经网络和超声传播规律的油气水段塞流流型识别方法。根据油气水段塞流的相分布特点,建立了流型识别超声测试仿真模型。采用超声透射衰减技术和反射回波技术研究水平管道油气水三相段塞流超声响应特性,提取透射衰减信号区分段塞流液膜区、气泡夹带区和稳定液塞区。利用反射信号时间序列数据中的回波能量等统计特征,通过RBF神经网络对油气水段塞流进行流型识别。结果表明,基于超声传播机理以及RBF神经网络三相段塞流流型识别率为95.7%。基于RBF神经网络的流型识别算法研究为超声技术实现水平管油气水段塞流流型识别提供了理论基础。
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关键词
多相流
瞬态响应
油气水段塞流
超声衰减
RBF网络
流型识别
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职称材料
题名
基于RBF的油气水段塞流流型超声识别方法
被引量：
3
1
作者
苏茜
夏志飞
刘振兴
机构
武汉科技大学信息科学与工程学院/人工智能学院
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
出处
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期628-636,共9页
基金
国家自然科学基金(61903281,61901423,51907144)
湖北省自然科学基金(2019CFB145)
+1 种基金
中国博士后科学基金(2018M642932)
武汉市知识创新专项曙光计划(2022010801020311)。
文摘
石油管道内的多相流流型识别主要集中在气液两相流和油水两相流方向且准确识别流型范围有限,为了解决油气水段塞流流型识别问题,本文提出一种基于RBF神经网络和超声传播规律的油气水段塞流流型识别方法。根据油气水段塞流的相分布特点,建立了流型识别超声测试仿真模型。采用超声透射衰减技术和反射回波技术研究水平管道油气水三相段塞流超声响应特性,提取透射衰减信号区分段塞流液膜区、气泡夹带区和稳定液塞区。利用反射信号时间序列数据中的回波能量等统计特征,通过RBF神经网络对油气水段塞流进行流型识别。结果表明,基于超声传播机理以及RBF神经网络三相段塞流流型识别率为95.7%。基于RBF神经网络的流型识别算法研究为超声技术实现水平管油气水段塞流流型识别提供了理论基础。
关键词
多相流
瞬态响应
油气水段塞流
超声衰减
RBF网络
流型识别
Keywords
multiphase flow
transient response
oil-gas-water slug flow
ultrasound propagation transmission attenuation
RBF neural network
flow pattern recognition
分类号
TE81 [石油与天然气工程—油气储运工程]
TB551 [理学—声学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBF的油气水段塞流流型超声识别方法
苏茜
夏志飞
刘振兴
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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