基于电容层析成像技术重构图像的两相流流型识别

来源：计量学报杂志2020年第8期北京时间：

作者：王小鑫,王博,陈阳正,胡红利

单位：西安石油大学 陕西省油气井测控技术重点实验室, 陕西 西安 710065

摘要：针对工业多相流流型识别的需求,在过程层析成像技术的研究基础上,将重构图像信息即像素分布进行简单有效地分析处理,利用二维最大熵阈值分割技术及遗传算法优化的神经网络分类器对重构的图像进行处理以实现流型识别。将该方法在气固(空气/煤粉)两相流气力输送平台上对3种典型气固流型进行验证,实验结果表明:50组测试样本中识别正确率为94.7%。

关键词：计量学; 两相流; 流型识别; 电容层析成像; 二维最大熵; 阈值分割; 神经网络

基金资助：国家自然科学基金(41874158);陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JQ-822)