基于電容層析成像技術重構圖像的兩相流流型識別

王小鑫, 王 博, 陳陽正, 胡紅利

(1. 西安石油大學 陜西省油氣井測控技術重點實驗室, 陜西 西安 710065;2. 中煤科工集團西安研究院有限公司 地球物理勘探技術與裝備研發中心, 陜西 西安 710077;3. 西安交通大學 電力設備電氣絕緣國家重點實驗室, 陜西 西安 710049)

1 引 言

流型又稱流態,即流體流動的形式和結構[1]。流型是反映氣固兩相流本質的一個基本特征,直接影響工業過程中氣力輸送或氣固反應系統的穩定性、安全性和經濟性及節能減排效果的首要參數[2]。此外流型的正確識別結果也是兩相流其它參數(分相濃度、流速、流量、密度和壓降等)準確測量的先決條件[3]。流體各流動參數在不同流型下的關系是不一樣的,某種檢測方法在某一流型下的測量精度,在另一種流型下不一定能達到。因此流型的準確識別是工業過程安全穩定運行的保證,也是其它多相流參數準確測量的基礎。過程層析成像(process tomography, PT)逐漸發展成為新一代的以兩相流或多相流為主要檢測對象的空間參數分布狀況實時檢測技術,常用于流型識別、濃度及流量等流動參數的測量中[4～6]。目前電容層析成像技術(electrical capacitance tomography, ECT)已經成為理論研究最為成熟、應用研究最為廣泛的層析成像技術。ECT技術通常只能獲得圖像信息,如果要實現流型判別,就需要對重構圖像的像素信息進行進一步分析處理。

為從重構圖像中獲得更有效的信息用于流型識別,本文利用二維最大熵閾值分割的圖像分割技術[7～9],簡單有效地將圖像中固相目標與背景分離,進而降低分類器輸入特征量的復雜度,提高流型識別的效率及正確率,并通過遺傳算法(genetic algorithms,GA)優化神經網絡最終實現流型識別。……