[发明专利]一种气液两相流流型识别方法在审
| 申请号： | 201710610596.0 | 申请日： | 2017-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN107392250A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 华陈权;车新跃;杨毅森;邢兰昌 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G01N29/44 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)11350 | 代理人： | 孙营营 |
| 地址： | 266000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种气液两相流流型识别方法。其包括根据采集的超声回波计算得到界面波信号；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。采用的脉冲超声回波法原理简单，易于测量两相流界面波；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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 两相 流流 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种气液两相流流型识别方法，其特征在于，所述方法包括：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。
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