基于截面电导信息的油水两相流相含率估计

发布时间：2019-01-03 19:51

【摘要】：提出一种基于截面电导信息的油水两相流相含率估计方法,在对电阻层析成像系统测试数据特征进行降维的基础上,利用径向基函数神经网络建立流型辨识模型,并对每一种流型采用基于样本矩阵非线性变换的非线性偏最小二乘(NLPLS)法建立相含率估计模型.动态实验结果表明,所得的相含率估计绝对误差低于5%,.将本方法和不分流型的单模型方法及传统偏最小二乘方法进行对比,证明所提出的相含率估计方法能实现更准确的估计.
[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.
【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;天津市过程检测与控制重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61227006;61473206)
【分类号】：O359

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本文编号：2399804