[发明专利]基于数据融合的两相流流型识别方法

说明书

本发明涉及一种基于数据融合的两相流流型识别方法，包括：数据降维处理；模块划分：根据水平两相流分布的不均匀特性，按照电极在管道中的分布位置，自上向下分成彼此不相交的四个模块；计算节点间关联强度；计算各个模块的狄利克雷能量值；计算一段时间内能量和；计算各模块能量占总能量的百分比：各个模块的总能量；计算模块能量比作为流型识别的两个特征量；利用快速傅里叶变换对超声回波信号做频谱分析，得到回波信号分布的频带宽度bandwidth作为能够表征流速的一个特征量；得到三维流型分布图；定量识别流型。

技术领域

本发明属于流体测量技术领域，用模块化狄利克雷能量提取电阻层析成像技术测量的相分布信息，进而与连续波超声多普勒传感器测量的流速信息融合，实现水平气水两相流流型识别。

技术背景

两相流是石油化工、冶金、能源及核工业等生产过程中的一种普遍现象，作为两相流动的一种重要形式，气水两相流广泛存在于天然气的开采运输与核能源的开发利用中。对两相流流型的准确判别是实现多相流建模和流动控制的重要基础，也是保证生产设备安全、稳定运行，提高生产效率的重要环节；同时，也对推动我国新能源(如天然气、核电等)的开发利用和解决环境污染的难题，具有重要的意义。

目前，针对流型识别的研究工作和成果有很多，比如利用不同的差压流量计，电导探针，射线衰减技术，电阻层析成像以及超声技术等。然而，大多数研究都利用单一传感器或单变量时间序列对流动过程的平均信息或单点信息进行测量，进而识别流型，难以全面地描述流型特性。由于流型是相含率和流速共同决定的一种复杂的两相时空分布状态，因此，对于流型的识别应该同时兼顾相分布和流速两方面的信息。根据多普勒效应，连续波超声多普勒传感器，可以测量两相流中散射体(气泡和液滴)的流动速度。超声多普勒的回波信号与两相流中散射体的大小、数量以及分布的位置有关，因此通过分析回波信号的频谱能获得流型信息。电阻层析成像技术的16个电极传感器均匀地分布在管截面，测量场内相分布信息。其原始测量数据可以看作多变量时间序列，对于它的信息提取方法有主成分分析，熵分析，以及非线性时间序列分析等方法。有时，这些方法只能得到流动特性的定性分析，而不能获得定量的特征。

发明内容

本发明的目的是在现有传感器技术的基础上，提出一种融合电阻层析成像技术多通道的原始测量数据和超声多普勒传感器的回波信号准确判别管道内水平气水两相流流型的方法。技术方案如下：

1.一种基于数据融合的两相流流型识别方法，包括下列步骤：

1)数据降维处理：利用16电极电阻层析成像系统获取测试数据，用全水条件下的测量值对其进行标定和降维处理，得到与传感器电极编号相对应的16维时间序列V_t,i，t为降维后测量矩阵V_t,i的行对应于第t帧采样数据，i为降维后测量矩阵V_t,i的列对应于电极编号,i＝1,2,…,16，其计算方法为：

V_ij0表示管道内充满水时第i个激励电极下的第j,j＝1,2,…,13个测量电压值，V_ij表示相应的两相流条件下的测量电压值。

2)模块划分：根据水平两相流分布的不均匀特性，按照电极在管道中的分布位置，自上向下分成彼此不相交的四个模块，每个模块中包含四个电极，分别命名为模块M₁、模块M₂、模块M₃和模块M₄；

3)计算节点间关联强度：f_i表示第i电极测得的时间序列，即步骤1)中降维后的测量矩阵V_t,i的第i列，用互相关函数计算16维时间序列的关联系数，得到各个电极节点间的关联强度ω_ij：