[发明专利]基于声发射-BP神经网络的气液两相流流型识别方法有效
| 申请号： | 202010233404.0 | 申请日： | 2020-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN111896616B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王鑫;汪太阳;韩一硕;何利民 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G01N29/02 | 分类号： | G01N29/02;G01N29/14;G01N29/44 |
| 代理公司： | 青岛海昊知识产权事务所有限公司 37201 | 代理人： | 邱岳 |
| 地址： | 266580 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 基于声发射‑BP神经网络测量的气液两相流流型识别方法，包括在管道外壁布置声发射传感器，将空管声信号中的最大值设定为阈值电压，对两相流声信号进行采集，获取各流型下的声信号；计算各流型下声信号特征参数，包括声信号平均电压电平、均方根值、绝对能量值和振铃计数；计算各流型下声信号的小波包分解分析；将归一化后声信号的4项特征和各个个频率段处重构波形的范数平方作为神经网络输入量；对神经网络进行优化训练；之后即可进行流型识别。本发明可实时、快速、在线的识别，能够识别倾斜和垂直管气液两相流的典型流型，即泡状流、段塞流、搅拌流和环状流，别准确率高达95%以上，对高压厚壁油气管道的流动安全保障和监测具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 声发 bp 神经网络 两相 流流 识别 方法 | ||
【主权项】：
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