一种用于多相流可视化监测的图像重构方法技术

本发明专利技术涉及多相流测量领域，具体为一种用于多相流可视化监测的图像重构方法，本发明专利技术通过对ETC的源图像进行改进计算，其中利用最小二乘支持向量机对一定数量的图像样本进行训练，从而得到一个先验条件，并基于该先验条件提出一种自适应的迭代停止判据，实现在图像重建结果最接近多相流实际分布时停止迭代，改进后的方法不仅具有稳定收敛性，而且与直Landweber迭代算法直接使用相比，图像重建精度有效提高，同时采用RCF深度学习网络进行图像的重建，可达到减少图像伪影、补偿源图像缺陷、提高成像质量的目的。提高成像质量的目的。提高成像质量的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种用于多相流可视化监测的图像重构方法


[0001]本专利技术涉及多相流测量领域，具体为一种用于多相流可视化监测的图像重构方法。

技术介绍

[0002]多相流(或称两相流)广泛存在于油气勘探、石油化工、油气输送和环境保护等各种石油工业过程中，多相流主要存在形式有气液、液液和气
‑
固体两相流等。目前，多相流测量方法主要有孔板法或文丘里法、质量流量法、射线法、光学探针法、电法、层析成像法等。电容断层扫描(ECT)具有非放射性、非接触、可视化和低成本等优点，被认为是多相流测量领域最具吸引力的技术之一。然而受多相流型、非线性场效应、软场特性等因素的影响，ECT图像的精确重建存在很大困难。经典的ECT图像重建算法主要有线性反投影(LBP)、Tikhonov正则化方法、Landweber算法、共轭梯度法等。这些方法在解决简单目标的成像问题方面具有较好的效果，而对于复杂流型，其有限的能力可能会导致重建图像质量的严重下降，且经典算法Landweber迭代法具有半收敛性，从而限制了其在多相流检测中的广泛应用，针对现有技术的缺陷，设计了一种用于多相流可视化监测的图像重构方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种用于多相流可视化监测的图像重构方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于多相流可视化监测的图像重构方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1、ETC源图像采集
[0006]通过Landweber迭代算法，得到ECT的源图像；
[0007]步骤S2、对ECT的源图像进行改进设计计算
[0008]对步骤S1中得到的ECT的源图像进行重建设计改进得到改进ECT图像；步骤S3、RCF图像重建
[0009]将步骤S2中改进ECT图像输入RCF网络进行训练和测试得到ECT重建图像。
[0010]优选的，所述步骤S1中ETC源图像采集的具体步骤为：
[0011]步骤S11、采集多流相中传感器不同电机组合之间的电容，并进行计算，得到ETC原始图像；
[0012]步骤S12、使用Landweber迭代算法对步骤S11中ETC原始图像进行计算，得到ECT的源图像。
[0013]优选的，所述步骤S11中具体计算内容为：
[0014]传感器不同电极组合之间的电容与敏感场中介电常数分布的关系可表示为：
[0015][0016]式中ε(x,y)为管道界面的介电常数分布，φ(x,y)为管道界面的二维电势分布，Q为电容C对应电极上的静电荷量，V为激励电压，Γ为电极说出的平面区域；对公式(1)中引入敏感函数S(x,y,ε(xy))，则可将板间电容C和ε(xy)的关系描述为：
[0017]C＝∫∫
D
ε(x,y)S(x,y,ε(x,y))dxdy
ꢀꢀꢀ
(2)
[0018]为简化问题，使敏感场函数与ε(x,y)无关，并将式(2)离散化、线性化和归一化为：
[0019]λ＝S
·
g
ꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0020]式中λ为归一化的实测电容向量，S为归一化的灵敏度矩阵，g为归一化介电常数分布矢量，代表多相流的实际分布。
[0021]优选的，所述步骤S12中使用Landweber迭代算法计算具体内容为：
[0022]对于公式λ＝S
·
g，假设A0为S
‑1的初始逼近矩阵，设I为单位阵，则存在残差矩阵R＝I
‑
A0S(4)，若S
‑1存在，将公式(4)写为S
‑1＝(I
‑
R)
‑1A0(5)，如果残差谱半径ρ(R)＜1，则将(I
‑
R)
‑1级数展开，且S
‑1的第k项级数A
K
和第k+1项级数A
k+1
分别为A
k
＝(I+R+
…
+R
k
‑1)A0(6)；A
k+1
＝(I+R+
…
+R
k
)A0(7)，又因为(I
‑
R)(I+R+
…
+R
k
‑1＝I
‑
R
k
(8)，根据公式(4)、(6)和(8)，可得到R
k
A0＝A0(I
‑
SA
k
)(9)，以第k+1项级数A
k+1
取代S
‑1，并结合公式(7)，得到g
k+1
＝g
k
+R
k
A0λ(10)，再将公式(9)带入公式(10)得到gk
+1
＝gk+A0(λ
‑
Sg
k
)(11)，令A0＝αS
T
，则公式(11)可得出ECT的源图像g
k+1
＝g
k
+αS
T
(λ
‑
Sg
k
)(13)，其中α为增益因子，用以控制收敛速度。
[0023]优选的，所述步骤S2中对ECT的源图像进行改进设计计算具体为：
[0024]利用S
T
S的对称性与非负定性，构造新的算子R'＝β(I
‑
αS
T
S)(14)，其中β∈(
‑
1,1)，α是是与灵敏度矩阵和ETC传感器系统噪声有关的参数，同时起到控制迭代步长的作用，且根据公式(10)，应用改进后的迭代算子R'，有结合公式(8)和公式(15)得到改进ECT图像
[0025]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过对ETC的源图像进行改进计算，其中利用最小二乘支持向量机对一定数量的图像样本进行训练，从而得到一个先验条件，并基于该先验条件提出一种自适应的迭代停止判据，实现在图像重建结果最接近多相流实际分布时停止迭代，改进后的方法不仅具有稳定收敛性，而且与直Landweber迭代算法直接使用相比，图像重建精度有效提高，同时采用RCF深度学习网络进行图像的重建，可达到减少图像伪影、补偿源图像缺陷、提高成像质量的目的。
附图说明
[0026]图1为本专利技术的图像重构方法流程示意图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“竖直”、“上”、“下”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于多相流可视化监测的图像重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、ETC源图像采集通过Landweber迭代算法，得到ECT的源图像；步骤S2、对ECT的源图像进行改进设计计算对步骤S1中得到的ECT的源图像进行重建设计改进得到改进ECT图像；步骤S3、RCF图像重建将步骤S2中改进ECT图像输入RCF网络进行训练和测试得到ECT重建图像。2.根据权利要求1所述的一种用于多相流可视化监测的图像重构方法，其特征在于：所述步骤S1中ETC源图像采集的具体步骤为：步骤S11、采集多流相中传感器不同电机组合之间的电容，并进行计算，得到ETC原始图像；步骤S12、使用Landweber迭代算法对步骤S11中ETC原始图像进行计算，得到ECT的源图像。3.根据权利要求2所述的一种用于多相流可视化监测的图像重构方法，其特征在于：所述步骤S11中具体计算内容为：传感器不同电极组合之间的电容与敏感场中介电常数分布的关系可表示为：式中ε(x,y)为管道界面的介电常数分布，φ(x,y)为管道界面的二维电势分布，Q为电容C对应电极上的静电荷量，V为激励电压，Γ为电极说出的平面区域；对公式(1)中引入敏感函数S(x,y,ε(xy))，则可将板间电容C和ε(xy)的关系描述为：C＝∫∫
D
ε(x，y)S(x，y，ε(x，y))dxdy
ꢀꢀ
(2)为简化问题，使敏感场函数与ε(x,y)无关，并将式(2)离散化、线性化和归一化为：λ＝S
·
g
ꢀꢀ
(3)式中λ为归一化的实测电容向量，S为归一化的灵敏度矩阵，g为归一化介电常数分布矢量，代表多相流的实际分布。4.根据权利要求2所述的一种用于多相流可视化监测的图像重构方法，其特征在于：所述步骤S12中使用Landweber迭代算法计算具体内容为：对于公式λ＝S
·
g，假设A0为S
‑1的初始逼近矩阵，设I为单位阵，则存在残差矩阵R＝I
‑
A0S(4)，若S
‑1存在，将公式(4)写为S
‑1＝(I
‑
R)
‑1A0(5)，如果残差谱半径ρ(R)＜1，则将(I
‑
R)
‑1级数展开，且S
‑1的第k项级数A
K
和第k+...

【专利技术属性】
技术研发人员：荆祎，陈江，王一强，郑奇军，焦璐璐，王永来，张利兴，
申请(专利权)人：南京昕玥初洋科贸有限公司，
类型：发明
国别省市：