一种多孔介质内气液两相流流型智能识别方法技术

本发明专利技术公开了一种多孔介质内气液两相流流型智能识别方法，步骤如下：1、获取压差信号数据；2、对测量得到的压差信号进行特征提取，并生成特征参数；3、构建特征向量；4、利用SVM智能识别模块，根据输入的特征向量，以及预设好的识别模型，判断此时对应的流型；5、输出流型；本发明专利技术方法成本低、易实现、准确性高、实时性好；实现对于多孔介质气液两相流流型的快速识别，对完善气液两相流流型识别理论以及促进气液两相流检测具有积极作用。液两相流检测具有积极作用。液两相流检测具有积极作用。

【技术实现步骤摘要】
一种多孔介质内气液两相流流型智能识别方法


[0001]本专利技术属于流体测量
，是把特征提取技术和机器学习技术应用于气液两相流型识别，具体涉及到一种基于特征提取和SVM智能识别模块的管内多孔介质气液两相流流型识别方法。

技术介绍

[0002]气液两相流现象是一种在日常生活和工业生产中非常常见的现象。流型表征了两种流体在两相流中的分布情况，是两相流的重要参数之一。流型的不同会导致流体的传热传质性能、流动特性以及其他流动传热参数之间存在显著的差异。在工业生产中，快速有效的识别流型，可以提升产品质量，降低安全隐患，有效节约能源。因此，对于两相流流型识别技术的研究有着重要的意义。
[0003]目前，国内一些学者已经针对两相流流型识别技术开展了相关研究，但多是针对于流道较为简单的两相流动。例如申请公布号为CN 107402116 A，名称为一种气液两相流流型识别方法及检测装置。该专利技术开发了一种专门针对于气液两相流扰流的流型识别方法及其测量装置。又例如申请公布号为CN 112113742 A，名称为基于GRU神经网络的气液两相流流型在线识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多孔介质内气液两相流流型智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取压差信号数据；通过在多孔介质管道的进出口安装的压力变送器，获得多孔介质管道的进出口压差信号；步骤2：对测量得到的压差信号进行特征提取，并生成特征向量；具体特征提取步骤如下：步骤2.1：计算压差信号的时域特征参数，需要先得到压差信号的概率密度函数f
x
(x)；之后计算得到2个所需时域特征参数：压差信号的标准差σ，压差信号概率密度函数的偏度S
k
：步骤2.1.1：计算得到压差信号的概率密度函数；对于一组随时间变化的压差信号x
i
，设它的累积分布函数是F
x
(x),如果存在可测函数f
x
(x)满足：那么压差信号x
i
是连续型随机变量，并且f
x
(x)是压差信号x
i
的概率密度函数；步骤2.1.2：按以下公式计算压差信号的标准差σ：其中x
i
表示原始压差信号，表示原始压差信号在整个时间区间内的平均值，n为数据信号点的个数；步骤2.1.3：按以下公式计算压差信号概率密度函数的偏度S
k
：其中μ3是x
i
的三阶中心距，其计算公式为：步骤2.2：计算压差信号的频域特征参数；需要先计算得到信号的功率谱密度P
f
，并在此基础上获得所需的3个特征参数：最大功率对应频率f
max
、功率谱密度的标准差σ
P
以及功率有效分布范围R
P
；步骤2.2.1：计算得到压差信号的功率谱密度P
f
给定一个随时间变化的压差信号x(t)，则该信号的功率谱密度P
f
的定义为：其中是使用快速傅里叶变换计算的x(t)的傅里叶变换的平方范数；步骤2.2.2：计算得到压差信号的频域特征参数——最...

【专利技术属性】
技术研发人员：李良星，李翔宇，王闻婕，赵佳元，赵浩翔，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：