基于图像处理的小管道气液两相流参数测量研究

发布时间：2021-07-10 10:47

　　气液两相流广泛存在于自然界及工业生产过程中。近年来,随着小型工业设备的发展和普及,小管道气液两相流受到了越来越多的关注。但是,目前小管道气液两相流参数测量研究仍处于起步阶段,缺乏完善的理论和较为准确的机理模型,相关检测技术并不成熟。因此,进行小管道气液两相流参数测量研究具有重要的科学研究价值与工程应用前景。高速摄像法是气液两相流参数测量领域的常用方法,具有可视化、非介入、瞬时性好等优点。本论文中,使用高速摄像机获取图像,采用基于图像处理的方法进行小管道气液两相流流型辨识和相含率测量研究。主要工作和创新点如下:1.搭建了基于高速摄像的小管道气液两相流参数测量系统。该系统包括流体驱动单元、虚拟双目图像采集单元、相含率标定单元三个组成部分。利用该系统,分别在内径为2.1mm、3.0mm、4.0mm的水平和竖直管道中进行了流型辨识和相含率测量实验,在水平管道中获取了泡状流、段塞流、层状流、环状流四种典型流型的流动图像,在竖直管道中获取了泡状流、段塞流、环状流三种典型流型的流动图像。2.提出了基于卷积神经网络的小管道气液两相流流型辨识方法。设计了一种用于流型辨识的卷积神经网络模型,共包含12个网... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１?ＬｅＮｅｔ结构示意图??２００６，的Ｈｉｎｔｏｎ［！＞４］Ｓｃｉｅｎｃｅ上《Ｒｅｄｕｃｉｎ

可得到全局信息，这就是局部感受野的思想。通过局部感受野，卷积神经网络??可以大幅度降低网络中参数的数量。??如图２．２所示，该图像是一幅１０００ｘ１０００像素的灰度图像，图２．２（ａ）是一个??全连接网络，假设网络有１０６个隐含神经元，则共有１００〇ｘｌ００〇ｘｌ〇６＝ｌ〇１２个参??数需要训练；图２．２（ｂ）是一个局部连接网络，假设网络中有１０６个隐含神经元，??每个神经元只感受１０ｘ１０像素的区域，则该网络需要训练的参数数量为??ｌ〇ｘｌ〇ｘｉ〇６＝ｉ〇ｓ个，参数个数减少为原来的万分之一。相比于全连接网络，使用??局部感受野，可以大大降低网络中参数的数量。??（ａ）全连接网络?（ｂ）局部连接网络??图２．２全连接网络与局部连接网络??即使是局部连接网络，１〇８个参数仍然过多，此时，我们使用权值共享的方??１６??

３．２小管道气液两相流参数测量系统筒介??本文搭建了基于高速摄像的小管道气液两相流参数测量系统，用来实现小??管道气液两相流的流型辨识和相含率测量。其系统结构如图３．２所示，包括流??体驱动单元、虚拟双目图像采集单元、相含率标定单元三个组成单元。??Ｉ?频闪灯?ｊ??！＂丨丨?电磁阀１?电磁阀２??混相器?１?鬥?＾??—＾?＼￣ｔ￣Ｓ：?ｆｉ－１??ｆ?Ｉ?＾直角棱镜Ｉ?ｐ??气液气电磁ｙ?Ｉ?Ｍｉ?Ｉ电磁阀３??愿里计Ｙ流量计ｊ?｜?■高速摄像机｜??？?１￣丨?ｌ?丨?＾??ｒＶ＾Ｒ?！?＃?－?ｉ?■?＋．，??：Ｔ?Ｉ计算机?；??氮气罐ＬＪ?ｑ罐丨?｜??Ｉ?Ｉ??流体驱动单元?虚拟双目图像采集单元?相含率标定单元??图３．２小管道气液两相流参数测量系统??１．

【参考文献】：
期刊论文
[1]微通道内气液两相流行为研究进展[J]. 马友光,付涛涛,朱春英.  化工进展. 2007(08)
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硕士论文
[1]基于光电池阵列传感器和差压传感器的小管道气液两相流参数测量研究[D]. 周天一.浙江大学 2017
[2]基于多视觉的小管道气液两相流参数测量研究[D]. 郑小虎.浙江大学 2016
[3]基于高速摄像的小管道气液两相流段塞流相含率测量研究[D]. 姜北.浙江大学 2014



本文编号：3275771