应用神经网络法智能识别油气水多相流流型

吴浩江; 蔡正敏; 周芳德

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应用神经网络法智能识别油气水多相流流型

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采用分形理论和神经网络技术来实现智能识别油气水多相流流型.测量了水平管内油气水多相流的压差,应用分形理论中的重构相空间算法(Grassberger-Procaccia算法),算出压差信号的关联维数,然后将关联维数作为径向基函数神经网络的输入,从而实现对流型的智能识别.实验结果证明,该识别方法十分有效.

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来源
《西安石油大学学报（自然科学版）》|2000年第2期|11-1337|共4页
作者
吴浩江; 蔡正敏; 周芳德;
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作者单位

西安交通大学多相流国家重点实验室,陕西,西安,710049;

西安交通大学多相流国家重点实验室,陕西,西安,710049;

西安交通大学多相流国家重点实验室,陕西,西安,710049;

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正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
分形; 神经网络; 多相流; 流型识别;

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