【摘要】：提出一種基于截面電導(dǎo)信息的油水兩相流相含率估計方法,在對電阻層析成像系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)特征進(jìn)行降維的基礎(chǔ)上,利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立流型辨識模型,并對每一種流型采用基于樣本矩陣非線性變換的非線性偏最小二乘(NLPLS)法建立相含率估計模型.動態(tài)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所得的相含率估計絕對誤差低于5%,.將本方法和不分流型的單模型方法及傳統(tǒng)偏最小二乘方法進(jìn)行對比,證明所提出的相含率估計方法能實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的估計.
[Abstract]:A phase holdup estimation method for oil-water two-phase flow based on cross-section conductance information is proposed. Based on reducing the dimension of the test data of electrical resistance tomography system, the radial basis function neural network is used to establish the flow pattern identification model. For each flow pattern, the nonlinear partial least square (NLPLS) method based on nonlinear transformation of sample matrix is used to establish the phase holdup estimation model. The dynamic experimental results show that the absolute error of the phase holdup estimation is less than 5%. By comparing this method with the single model method and the traditional partial least square method, it is proved that the phase holdup estimation method proposed in this paper can achieve more accurate estimation.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;天津市過程檢測與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61227006;61473206)
【分類號】：O359

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本文編號：2399804