ELECTROMAGNETIC TOMOGRAPHY (EMT): THEORETICAL ANALYSIS OF THE FORWARD PROBLEM

Inductance-bared electromagnetic tomography (EMT) is a novel industrial process tomographic technique. Exact expressions of the magnetic field distribution in a two-dimensional object space were derived by analytically solving the forward problem for a particular two-component pow. The physical mechanisms within the sensor and the detectability limits of the EMT technique were quantitatively analyzed. Direct mathematical expressions for the field sensitivity and the sensitivity maps were established. To a certain extent, mathematical and theoretical bares are given for quantitative design of the sensor, detectability analysis of the EMT technique and image reconstruction of two-component processes based on the linear back-projection algorithm.

基于电容层析测量的油气两相流动态信号时频分析方法

基于虚拟电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)传感器和流电耦合仿真方法,本文动态模拟了4种典型的油气两相流流型及其相应的测量信号,并采用基于小波变换的多分辨率分析(multi-resolution analysis,MRA)和时频分析方法对压力和电容的时间序列信号进行分析。连续小波变换显示了时频二维平面中的能量分布,并在时间上有效定位了瞬时流量波动。而基于小波MRA方法对流型变化下的原始测量信号进行不同频带的分解后,压力和电容测量信号的主导频率均呈现出由中频到低频再到高频的迁移规律,为流型识别提供了有效的量化判据。在间歇流实验测量中应用信号时频分析方法,有效解析了不同流量下段塞频率、流量波动和液塞形态的变化。本文的研究方法和研究结果有望为实际过程中的流型识别和过程监测提供可靠手段。

基于多域特征提取的气液两相流流型识别

针对气液两相流的准确识别问题提出了一种多域特征处理方案。利用电阻层析成像(ERT)系统获取垂直上升管道流动数据,从测量数据与截面电导率分布图像两方面分析,对高维测量数据降维处理后提取时域特征,同时提取线性反投影(LBP)算法重建图像空域特征,进一步对图像进行Walsh-Hadamard变换后提取列率域特征。使用统一流形逼近与投影(UMAP)算法对量化的多域特征降维处理,最后搭建支持向量机(SVM)实现流型识别。结果表明,该流型分类框架对泡状流、泡状-段塞过渡流型、段塞流及严重段塞流的分类准确率分别为98.1%、96.3%、95.2%、94.8%。

采用多任务学习和电容层析成像的两相流参数测量方法

针对电容层析成像技术(ECT)重建的图像精度低、对流动参数测量误差较大的问题,提出了一种采用多任务学习和电容层析成像的两相流参数测量方法。首先,采用残差模块作为特征提取模块对Landweber算法重构的图像进行特征提取,以此消除重建图像的伪影对流动参数测量所带来的干扰;其次,为了进一步提升模型的抗噪声干扰能力,采用硬参数共享的双路输出神经网络结构进行初次相含率测量;之后,采用融合神经网络与极端随机森林等分类模型的方法来实现流型识别;最后,为了进一步提升相含率测量的准确度,采用极端随机森林等回归模型通过融合流型识别和初次相含率测量的结果,获得最终的相含率。实验结果表明:该方法相对于仅采用神经网络的方法,可以提升相含率测量的准确度;在实测数据测试中,该方法进行相含率测量的相对误差在5%以内,流型识别的准确度可以达到98%以上,表现出了较好的抗噪声干扰能力,能够满足对实际工业应用的需求。

近期多相流过程层析成像技术的发展

多相流过程层析成像技术对于深入揭示多相流动的基本规律 ,推动多相流理论的发展和工程应用具有重要的意义。文中介绍了近年来X射线、γ射线、超声波、电阻、电容及网状电极等几类过程层析成像技术在多相流参数检测中的应用和发展 ,分析了图像重建、传感器的设计及选择和实时性等关键问题 ,最后对其应用前景和发展趋势做了展望。

光学层析成像技术的研究动态

光学层析成像技术是利用光学的方法对流体或物体进行层析成像的一种新的技术 ,近年来发展很快。本文较系统地介绍了光学工业过程层析成像技术的基本原理、分类。

过程层析成像技术的现状与展望

对过程层析成像技术进行了分析,指出过程层析成像技术的产生和发展是与科学研究及工程实践中对两相流或多相流过程内部信息的迫切需求密切相关,过程层析成像技术的发展有着广阔的前景。

基于ECT、ERT信息融合的油/气/水参数测量研究

对于含水率较高的油/气/水三组分流,可利用电阻层析成像(ERT)来区分气相和液相,利用电容层析成像(ECT)区分油、气和水。如果将ERT、ECT获得的信息进行融合,重建出界面分布图像,从而可实现油/气/水多参数的检测。主要叙述和讨论所作初期理论研究工作。

多相流电容层析成像系统的仿真研究

ECT技术是多相流检测领域中的新技术,在工业中有广阔的应用前景。基于有限元法,作者开发了ECT仿真软件,利用该软件对ECT系统进行了仿真研究。求出ECT敏感场的数值解,分析了敏感场灵敏度特性,建立了简化的图像重建模型,最后得到重建图像,获得了满意的结果。

气固两相流超声过程层析成像系统研究

研究了一种应用于气固两相流过程监测的超声波层析成像系统。为利用少数传感器实现较精确成像,研制了一套测试系统:传感器阵列由8个扇形空气耦合传感器组成,每个传感器均为收发一体式并且发射扇形波束角度可达150°;设计了基于单片机的切换装置以改善系统实时性;发展了改进二值逻辑反投影图像重建算法,通过设置双阈值改善边缘效应提高了图像重建精度。对四氟乙烯棒进行的静态实验与对煤粉进行的动态测试实验中,系统获得了足够多的有效信号数据,实现了气固两相流横断面的二维图像重建。静态实验中重建图像的最小空间成像误差(SIE)为3.2%,表明系统具有较好成像精度,可实现气固两相流流动监测。

电容层析成像系统传感器仿真研究

ECT技术是多相流检测领域中的一项新技术,主要用于识别一个封闭管道内两相流/多相流系统中各个相成分分布问题。采用一种新的方法,通过电磁场有限元仿真软件COMSOL,对电容层析成像系统进行图像重建与仿真研究。构建了ECT的不同电极模型,分别对四种典型流型进行了图像重建;通过对离散介质场域的仿真研究,分析了电极数目、屏蔽罩、径向电极对重建图像质量的影响;对气液固三相流进行了图像重建,获得了满意的重建结果。

水平管气水两相流分相界面识别

气液两相流中界面波动的存在,使得两相流的传热、传质及阻力特性发生很大的变化,因此对气液两相流界面波动理论和实验的研究有着重要意义.基于电阻层析成像(ERT)技术将独立成分分析和多尺度分析结合提取水平管气液两相流分相界面波动信息,通过与ERT纵断面成像时间序列的比较分析,并且经过大量的实验验证表明,对水平管气液两相流中的弹状流、分层流、波状流,该方法可有效地获得界面波动信息;对塞状/泡状流提取的独立分量呈现出高频特性,进一步结合多尺度分析可获得界面波动信息.

电容成像技术及其应用

过程成像技术是近十多年来发展起来的一种新型过程检测技术,可以广泛应用于石油、化工、电力及冶金等行业中的两相流测量。本文结合清华大学自动化系过程成像小组研制的电容成像系统,介绍了电容成像技术的发展和现状,包括电容成像基本原理、微电容测量电路和图像重建算法等。论文给出了现有系统在小型流化床模拟装置上进行测量和连续图像重建的实验结果,并进行了分析。此外,论文对电容成像技术今后的发展作出了展望。

多相流量计量技术综述

井液属于多相流体,传统的计量方法成本高,效率低,因此发展了多相流计量技术。介绍了相关流量测量技术的原理、发展历程及在井液在线计量中的应用前景。把过程层析成像技术与相关流量测量技术相结合,使测量精度达到±5%,满足了二相流不同流型下流量的测量要求。

基于小波变换的CT/ECT图像融合方法

在基于工业CT及ECT的多相流参数测量中,CT所得重建图像分辨率较高,但由于其投影角度较少,重建图像边缘出现失真;对于ECT系统,由于其敏感场软场特性,其重建图像分辨率较低,但图像边缘保真度高。基于二者的互补特性,研究了CT/ECT图像融和方法,提出了改进的逻辑滤波器算法应用于小波变换的低频系数融合规则,结果表明该方法可提高融合后的重建图像质量。

颗粒两相流超声过程层析成像系统研究(英文)

本文主要介绍了一种基于透射模式的超声波层析成像系统的设计与研究.针对Radon变换与Radon反变换对获得精确重建图像所提出的无限多的投影数据要求,系统在以下几个方面做了改进:系统换能器阵列由16个换能器组成,每个换能器均可以作为发射端和接收端,可发射的扇形波束角度为150°;基于LabVIEW软件和2块高速同步数据采集卡,设计了16通道的数据同步采集和信号处理装置;利用单片机89S52设计了切换电路,可以实现16换能器的激励和接收功能的自动切换.经实验验证,系统结构简单,实时性好,获得了足够多有效的信号数据,通过二值化逻辑反投影图像重建算法实现了研究物体横断面的图像重建.

基于学习矢量量化神经网络的气固两相流流型识别

管流截面流型作为描述气固两相流的重要参数之一 ,极大地影响着两相流动压力损失和传热传质等特性 ,同时还影响着其他参数 (如流量、分相含率等 )的准确测量以及流动系统的运行特性。传统的检测方法由于难以获得能真正反映流型的管道截面局部分布的实时信息 ,在工业应用中受到了限制。有鉴于此 ,在光学层析成像技术的基础上 ,提出了一种基于学习矢量量化神经网络的气固两相流流型识别方法 ,详细介绍了这种网络的结构、学习算法、训练样本集的确定等。通过计算机仿真 ,实验结果表明此方法对于气固两相流的 8种流型能有较好的识别能力 。

基于MO-PLP-ELM及电容层析成像的两相流流型辨识

提出一种基于多目标优化并行感知器的极限学习机(MO-PLP-ELM)及电容层析成像(ECT)技术的两相流流型辨识算法。首先,为保证样本具有代表性,采用随机思想生成7类流型的训练及测试样本集;其次,对样本模型的电容数据归一化处理;最后,采用MO-PLP-ELM算法进行流型辨识,并与常用的BP神经网络、支持向量机、极限学习机及并行感知器改进极限学习机算法进行比较,结果表明,提出的MO-PLP-ELM算法其辨识率明显高于其它算法,平均辨识率达96.1%。

计算机层析成像技术及其在化工多相流测量中的应用

介绍了射线、电容、电阻和超声波4种计算机层析成像技术的测量原理和在化工多相流测量中的应用,并讨论了它们的发展现状及存在的一些问题。

极限学习机在电容层析成像中的应用

针对复合材料的无损检测技术,介绍了一种基于极限学习机(ELM)的电容层析成像算法(ECT)。为保证样本的代表性,随机生成各类训练样本模型。对训练样本及测试样本模型的仿真电容值及其灰度值进行归一化处理,采用极限学习机进行训练及测试。给出了仿真结果及分析,探讨了文中方法的优缺点,该方法具有优越的泛化能力和学习速度,且成像精度得到较大提高,具有一定的参考价值。