[发明专利]一种气液两相流流型识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种气液两相流流型识别方法。

背景技术

众多工业生产过程(动力、石化、冶金等)都涉及到气液两相流现象。两相流体介质的相界面空间分布情况被称为流动形态或流型。两相流流型是分析两相流流动特性和传热特性的重要指标，流型的准确识别也对两相流各种参数的测量起着决定的作用。由于两相流的流型受到众多因素的影响，流型复杂多变，这不仅对测量两相流参数造成阻力，也使现场系统及设备的设计变得更复杂。两相流动系统的复杂性和随机性使流型的准确识别变得困难，流型准确识别一直都是尚未圆满解决的问题。而随着工业过程对两相流计量、节能和控制方面的要求越来越高，两相流的流型辨识需求也变得越来越急迫。现有技术主要为流型图法、直接测量法、间接测量法。流型图是在不同实验条件下得到的，有局限性和适用条件，不能在工业过程中广泛使用。直接测量法中高速摄影法的缺点是需要透明管道或窗口，复杂的反射、折射效应降低了测量的精度；射线衰减法使用了放射源不利于存放和保管，安全问题需要特别关注。间接测量法需要选择能够反映流体动态特征的参数，压差信号被广泛使用，但是压差信号表现出很大的随机性，需要进一步的信号分析提取能够较好识别流型的特征参数，并利用特征信息使用智能分类算法识别流型。特征的选择很大程度上决定了识别流型的成功率。

发明内容

本发明旨在解决上述问题，提供了一种气液两相流流型识别方法，采用的脉冲超声回波法原理简单，易于测量两相流界面波；界面波信号与流型有强烈的关联性，对界面波信号进行特征提取，能够较好的用于流型识别；使用的支持向量机方法基于统计学习理论，适合样本较少的情况，相比神经网络等算法能够在较少训练样本情况下得到较好的识别率，其采用的技术方案如下：

一种气液两相流流型识别方法，包括根据采集的超声回波传播时间和超声波在液体中的传播速度，得到界面波信号；

根据经验模态分解法把界面波信号分解为若干个本征模态函数；

通过提取界面波信号前8个本征模态函数的能量百分比特征，得到各本征模态函数分量的能量，并将各本征模态函数分量的能量组成特征向量T；

基于对特征向量归一化，获得前8个本征模态函数的总能量和归一化后的特征向量T′；

通过将特征向量T′作为训练样本送入支持向量机训练，得到流型分类模型并识别流型。

在上述技术方案的基础上，采集的超声波由被测段管道底部发出，经过两相流流体界面反射后回波被接收；由公式h＝ct/2，计算得到界面波信号，记界面波信号为x(t)。

在上述技术方案的基础上，根据经验模态分解法把界面波信号分解为若干个本征模态函数，包括：

(1)取界面波信号所有极大值点和极小值点，分别用三次样条函数拟合出上包络线和下包络线，上下包络线的均值为m₁(t)；

(2)将h₁₁(t)＝x(t)-m₁(t)视为新的信号x(t)，重复(1)步，经过k次筛选，使h_1k(t)满足数据中极值点和过零点的数目相等或最多相差1且信号的局部极大值包络线和局部极小值包络线的均值为0。记c₁(t)＝h₁-k(t)，为第一个本征模态函数；

(3)将r₁(t)＝x(t)-c₁(t)作为新的数据，重复(1)(2)步，直到分解出所有的本征模态函数，最终界面波信号分解为n个本征模态函数函数和一个剩余分量。

在上述技术方案的基础上，各本征模态函数分量的能量为特征向量T＝[E₁,E₂,E₃,E₄,E₅,E₆,E₇,E₈]。

在上述技术方案的基础上，前8个本征模态函数的总能量归一化后的特征向量T'＝[E₁/E,E₂/E,E₃/E,E₄/E,E₅/E,E₆/E,E₇/E,E₈/E]。

在上述技术方案的基础上，通过将特征向量T′作为训练样本送入支持向量机训练，得到流型分类模型并识别流型的步骤为：