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油气水三相流流型识别方法研究

作　者: 谭平
导　师: 孔令富
学　校: 燕山大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 油气水三相流流型识别 HHT 复杂性测度理论混沌递归特性分析 LS-SVM
分类号: O359.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 115次
引　用: 1次
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内容摘要

随着现代工业的迅猛发展,油气水三相流广泛存在于石油、电力、化工、医药等领域中。流型是分析描述三相流动的重要特征参数,影响着三相流系统的运行特性和其它流动参数的准确测量。因此,三相流流型的客观智能识别,一直是科学研究和工程应用技术方面急需解决的一个重要研究课题。本文在大量实验数据基础上,将HHT、复杂性测度理论、混沌递归特性分析和智能识别模型应用到流型识别中,从理论和实验两个方面系统地探讨了三相流流型的智能识别方法。首先,利用以七电极阵列相关电导传感器为主的信号采集系统在大庆油田三相流模拟井实验平台上进行动态实验,测量垂直上升管中油气水三相流不同流型下的电导波动数据。其次,对实验数据利用HHT、复杂性测度理论和混沌递归特性分析进行特征提取。先将HHT提取的EMD能量熵和IMF峭度系数特征参数作为流型的特征向量,并分析了不同流型下的变化规律;然后用复杂性测度理论来讨论不同流型系统的随机性程度和周期性规律,提取Lempel-Ziv复杂度和近似熵作为特征向量;最后在讨论了相空间重构参数计算方法的基础上,利用递归图对不同流型进行表征,将计算得到的4个递归定量指标作为流型的特征向量,并对不同流型的递归特性进行量化分析。最后,在特征提取的基础上,利用训练样本对BP神经网络、传统SVM和LS-SVM进行训练,再用训练好的识别模型对待测样本流型进行辨识。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-18
  1.1 课题背景及意义  10-11
  1.2 三相流流型识别方法的发展及研究现状  11-16
    1.2.1 垂直管内油气水三相流流型分类  11-13
    1.2.2 利用特征提取方法识别流型  13-15
    1.2.3 利用神经网络方法识别流型  15-16
  1.3 本文研究内容  16-18
第2章基于Hilbert-Huang 变换和复杂性测度的流型特征提取  18-37
  2.1 特征提取与选择原则  18-19
  2.2 Hilbert-Huang 变换方法的原理  19-23
  2.3 复杂性测度  23-26
    2.3.1 四值粗粒化Lempel-Ziv 复杂度算法  23-25
    2.3.2 近似熵算法  25-26
  2.4 实验系统与实验测量结果  26-32
    2.4.1 油气水三相流实验测量装置  26-27
    2.4.2 油气水三相流电导波动信号的采集平台  27-29
    2.4.3 实验所观察到的油气水三相流流型  29-32
  2.5 实验结果与分析  32-36
    2.5.1 HHT 特征参数分析  33-35
    2.5.2 复杂性测度分析  35-36
  2.6 本章小结  36-37
第3章基于混沌递归特性的流型特征提取  37-49
  3.1 利用改进的C-C 方法重构相空间  37-42
    3.1.1 C-C 方法  38-40
    3.1.2 改进的C-C 方法  40-42
  3.2 混沌递归特性分析  42-43
    3.2.1 递归图  42
    3.2.2 递归定量指标  42-43
  3.3 实验结果与分析  43-48
    3.3.1 递归图分析  43-45
    3.3.2 递归定量指标结果分析  45-48
  3.4 本章小结  48-49
第4章油气水三相流流型的识别模型  49-64
  4.1 BP 神经网络模型  49-53
    4.1.1 BP 神经网络结构与算法  49-52
    4.1.2 BP 神经网络的识别结果分析  52-53
  4.2 SVM 识别模型  53-59
    4.2.1 SVM 的算法与结构  54-56
    4.2.2 SVM 核函数的选取  56-58
    4.2.3 SVM 模型的建立  58-59
  4.3 LS-SVM 识别模型  59-62
    4.3.1 LS-SVM 分类算法  59-61
    4.3.2 LS-SVM 模型的建立  61-62
  4.4 三种模型的识别结果比较  62-63
  4.5 本章小结  63-64
结论  64-66
参考文献  66-70
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  70-71
致谢  71-72
作者简介  72

油气水三相流流型识别方法研究

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