多类型特征量的油水两相流流型识别算法

多类型特征量的油水两相流流型识别算法

张金松^１ 胡文俊^１ 王志亮^２ 

（１上海大学 机电工程与自动化学院，上海 ２００４４４；２上海市应用数学和力学研究所，上海 ２０００７２）

摘 要：本文以收敛型微通道中油水两相流的流型识别为对象，将高速摄像法与神经网络算法相结合，提出了高效的、可视化的、智能化的两相流流型识别方法。该方法采用了包含图像纹理参数和流型无量纲参数的多类型特征量，更精准区分６种流型的不同特点，流型识别的收敛速度和准确率更高。ＢＰ神经网络的识别率为 ９２.５％，Ｅｌｍａｎ神经网络的识别率为 ９３.７％，Ｅｌｍａｎ神经网络在收敛速度与准确率方面优于 ＢＰ神 经网络。

关键词：油水两相流；多类型特征参数；神经网络算法；流型识别