【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于气液多相流动相关，尤其涉及基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、在石油工程多相流和过程工业领域，由于气液工质特性的差别，以及管道结构和重力场等因素的影响，管道内部流动可能发生不同流型之间的转变，进而对过程生产的安全性、高效性产生不利影响。
3、如何有效开展不同流型的识别，从而保障上述工业领域的过程安全，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法及系统，通过气液多相流动不同的差压信号特征有效开展不同流型的识别，通过对信号进行快速傅里叶变换等方法，实现对信号波动的滤波，进而提高了对不同流型的识别。
2、为实现上述目的，本专利技术的第一个方面提供一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，包括：
3、获取气液流动过程中的差压测量信号；
4、将所述差压测量信号基于奇偶进行拆分，得到子样本信号，并对所述子样本信号进行基-2快速傅里叶变换，得到新的子样本信号；
5、对所得到的新的子样本信号中各个谐波的频率及幅值特征进行统计分析，得到各个谐波的频率及幅值的置信区间，确定测量信号噪声；
6、对所得到新的子样本信号，基于所述测量信号噪声进行滤波处理，得到滤波信号；
7、根据所述滤波信号的特征分
8、本专利技术的第二个方面提供一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别系统，包括：
9、获取模块：获取气液流动过程中的差压测量信号；
10、变换模块：将所述差压测量信号基于奇偶进行拆分，得到子样本信号，并对所述子样本信号进行基-2快速傅里叶变换，得到新的子样本信号；
11、分析模块：对所得到的新的子样本信号中各个谐波的频率及幅值特征进行统计分析，得到各个谐波的频率及幅值的置信区间，确定测量信号噪声；
12、滤波模块：对所得到新的子样本信号，基于所述测量信号噪声进行滤波处理，得到滤波信号；
13、识别模块：根据所述滤波信号的特征分析与实验所得到的不同流型下信号特征的比较结果，得到所述差压测量信号的流型识别结果。
14、本专利技术的第三个方面提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法。
15、本专利技术的第四个方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法。
16、本专利技术的第五个方面提供一种计算机程序产品，其为一种含有计算机程序的计算机程序产品，当处理器执行所述计算机程序时，实现一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法。
17、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
18、本专利技术通过基于气液流动过程中的差压测量信号基于奇偶进行拆分，并进行基-2快速傅里叶变换，得到新的子样本信号；对新的子样本信号中各个谐波的频率及幅值特征进行统计分析，得到各个谐波的频率及幅值的置信区间，确定测量信号噪声；基于测量信号噪声，对新的子样本信号进行滤波处理并分析，得到流型识别结果。本专利技术通过气液多相流动不同的差压信号特征有效开展不同流型的识别，通过对信号进行快速傅里叶变换等方法，实现对信号波动的滤波，提高了对测量信号的特征值提取水平，进而提高了对不同流型的识别。
19、本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，其特征在于，基于所述差压测量信号的采样频率和信号样本长度，确定所述差压测量信号的标准差；基于所述差压测量信号的标准差确定各个谐波的频率及幅值的置信区间。
3.如权利要求2所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，其特征在于，计算所述滤波信号的标准差，将所述滤波信号的标准差与确定各个谐波的频率及幅值的置信区间的标准差进行误差比较，根据比较结果确定是否重新确定各个谐波的频率及幅值的置信区间。
4.如权利要求3所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，其特征在于，若所述滤波信号的标准差与确定各个谐波的频率及幅值的置信区间的标准差的误差小于设定阈值，则基于所述差压测量信号的标准差重新确定各个谐波的频率及幅值的置信区间，直至所述滤波信号的标准差与确定各个谐波的频率及幅值的置信区间的标准差的误差不小于设定阈值。
5.如权利要求1所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，
6.如权利要求5所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，其特征在于，所述变量参数包括参考边界、标准差、第一频率和第一频率振幅。
7.一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别系统，其特征在于，包括：
8.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至6任一项所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至6任一项所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法。
10.一种计算机程序产品，其为一种含有计算机程序的计算机程序产品，其特征在于，当处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-6任一项所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，其特征在于，基于所述差压测量信号的采样频率和信号样本长度，确定所述差压测量信号的标准差；基于所述差压测量信号的标准差确定各个谐波的频率及幅值的置信区间。
3.如权利要求2所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，其特征在于，计算所述滤波信号的标准差，将所述滤波信号的标准差与确定各个谐波的频率及幅值的置信区间的标准差进行误差比较，根据比较结果确定是否重新确定各个谐波的频率及幅值的置信区间。
4.如权利要求3所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，其特征在于，若所述滤波信号的标准差与确定各个谐波的频率及幅值的置信区间的标准差的误差小于设定阈值，则基于所述差压测量信号的标准差重新确定各个谐波的频率及幅值的置信区间，直至所述滤波信号的标准差与确定各个谐波的频率及幅值的置信区间的标准差的误差不小于设定阈值。
5.如权利要求1所述的一种基于差压波动分析的气液多相流动流型识别方法，其特征在于，基于所述滤波信号的特征分析，得到所述差压测量信号的流型识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玉博，于亚男，韩洪静，贾孝志，王强，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：
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