神经网络在多相流参数检测中的应用

摘要

该文在深入研究国内外相关文献资料的基础上,提出了将神经网络技术应用于石油混输系统以及粉料气力输送系统过程参数检测的思路和新方法.主要工作及成果如下:1.对基于不同敏感原理的过程层析成象技术进行了简介.2.以石油混输过程系统中的油气相管流为研究对象,提出了基于BP神经网络的ECT图象重建法,并对相应的图象重建模型进行了拟动态(表态)和动态的实验测试.3.针对介电常数差异显著的油水两相管流,提出了基于BP网络的ECT图象重建法,并对相应的图象重建模型进行了仿真实验测试.4.为了探索油气水三相管流的ECT图象重建方法,分别提出了基于BP网络,Elman反馈网络以及分组BP网络的图象重建法.5.作为对油气两相流流型辨识方法的进一步探索,提出了基于两级自组织神经网络的油气两相管流截面流型辨识的新方法.6.作为对油气水三相流截面分相含率测量方法的进一步探索,提出了基于BP网络的油气水三相管流截面分相含率测量的新方法,实现了截面内平均气相含率和平均水相含率的软测量.7.提出了神经网络与机理分析结合的混合方法,用以实现粉料气力输送系统中粉料质量流量软测量.