基于自组织神经网络的油气两相流管截面流型辨识

摘要：

为了探索两相流流型辨识方法,本文在12电极电容检测系统的基础上,针对油气两相流,提出了基于神经网络的流型辨识方法,即采用自组织神经网络根据电容采样数据实现相应管截面流型的识别.研究表明,该方法是有效的.

关键词： 神经网络 油气两相流 流型 管截面

作者: 赵昀 工业控制技术国家重点实验室控制系自动化仪表研究所(杭州) 王保良 工业控制技术国家重点实验室控制系自动化仪表研究所(杭州) 黄志尧 工业控制技术国家重点实验室控制系自动化仪表研究所(杭州) 李海青 工业控制技术国家重点实验室控制系自动化仪表研究所(杭州)

作者单位: 浙江大学

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国仪器仪表学会第三届青年学术会议

会议地点: 沈阳

会议语种:中文

页码: 211-212

在线出版日期: 2001-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）