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小通道氣液兩相流型在線辨識(shí)與預(yù)測(cè)的實(shí)驗(yàn)及理論研究

發(fā)布時(shí)間:2022-01-03 09:08
  由于工業(yè)制造水平的提高,科技新材料的研究發(fā)展,工業(yè)設(shè)備越來越趨于精細(xì)化,小型化。由于其精細(xì)的結(jié)構(gòu),靈敏的動(dòng)態(tài)響應(yīng),低能耗和高效的轉(zhuǎn)換效率,微小型設(shè)備被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域,例如石油、化工、醫(yī)療等。小通道內(nèi)的兩相流動(dòng)特性不同于常規(guī)通道,這是由于表面效應(yīng)在小通道內(nèi)的影響最大,同時(shí)壁面潤(rùn)濕性、管道截面形狀、粘性力以及粗糙度等的影響也在加大。兩相流系統(tǒng)的安全運(yùn)行受流動(dòng)特性和傳熱特性的影響較大,而流型影響著流動(dòng)特性和傳熱特性,因此,流型的辨識(shí)至關(guān)重要。而氣液兩相流的壓差波動(dòng)信號(hào)由流體的流動(dòng)狀況決定,蘊(yùn)含了豐富的信息,與流型有著非常密切的關(guān)系。因此研究小通道氣液兩相流型的在線辨識(shí)與預(yù)測(cè)具有重要的工業(yè)應(yīng)用價(jià)值和學(xué)術(shù)價(jià)值。本文結(jié)合高速攝像圖對(duì)光電傳感器模擬信號(hào)和壓差波動(dòng)信號(hào)進(jìn)行線性統(tǒng)計(jì)分析實(shí)現(xiàn)了小通道氣液兩相流型的初步辨識(shí);對(duì)壓差波動(dòng)信號(hào)進(jìn)行混沌分析從非線性分析的角度研究?jī)上嗔鞑▌?dòng)過程,進(jìn)一步提高了流型辨識(shí)的準(zhǔn)確性;建立了基于壓差波動(dòng)信號(hào)的Volterra自適應(yīng)短期預(yù)測(cè)和LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)了小通道氣液兩相流型的在線辨識(shí)與預(yù)測(cè)。首先,本文利用自行搭建的小通道氣液兩相流型測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái),通過調(diào)節(jié)... 

【文章來源】:內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁數(shù)】:84 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

小通道氣液兩相流型在線辨識(shí)與預(yù)測(cè)的實(shí)驗(yàn)及理論研究


Oshinowo水平管流型劃分:a.氣泡流;b.塞狀流;c.分層流;d.波狀流;e.彈狀流;

示意圖,兩相流,通道,示意圖


內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文-11-圖2.1小通道氣液兩相流型測(cè)試實(shí)驗(yàn)運(yùn)行系統(tǒng)示意圖圖2.2小通道氣液兩相流型測(cè)試實(shí)驗(yàn)運(yùn)行系統(tǒng)實(shí)物圖1.兩相流動(dòng)單元?dú)庀啵簹庀嗖捎每諝,?jīng)由靜音空壓機(jī)壓縮升壓后進(jìn)入轉(zhuǎn)子流量計(jì),經(jīng)轉(zhuǎn)子流量計(jì)與空壓機(jī)協(xié)調(diào)控制好流量后進(jìn)入混相器;液相:液相采用純凈水,由蠕動(dòng)泵提供動(dòng)力從儲(chǔ)水罐中吸取,再由蠕動(dòng)泵控制設(shè)定流速后進(jìn)入到混相器;氣相和液相到達(dá)混相器后,在混相器中充分混合,為了避免氣相液相到達(dá)混相器中混合后產(chǎn)生的大氣泡對(duì)

示意圖,兩相流,實(shí)物,通道


內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文-11-圖2.1小通道氣液兩相流型測(cè)試實(shí)驗(yàn)運(yùn)行系統(tǒng)示意圖圖2.2小通道氣液兩相流型測(cè)試實(shí)驗(yàn)運(yùn)行系統(tǒng)實(shí)物圖1.兩相流動(dòng)單元?dú)庀啵簹庀嗖捎每諝,?jīng)由靜音空壓機(jī)壓縮升壓后進(jìn)入轉(zhuǎn)子流量計(jì),經(jīng)轉(zhuǎn)子流量計(jì)與空壓機(jī)協(xié)調(diào)控制好流量后進(jìn)入混相器;液相:液相采用純凈水,由蠕動(dòng)泵提供動(dòng)力從儲(chǔ)水罐中吸取,再由蠕動(dòng)泵控制設(shè)定流速后進(jìn)入到混相器;氣相和液相到達(dá)混相器后,在混相器中充分混合,為了避免氣相液相到達(dá)混相器中混合后產(chǎn)生的大氣泡對(duì)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于相空間重構(gòu)和Volterra的非線性寒區(qū)氣溫預(yù)測(cè)方法[J]. 何鮮峰,汪自力,何啟,張寶森.  中國(guó)科學(xué):技術(shù)科學(xué). 2019(06)
[2]基于LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的儲(chǔ)層物性參數(shù)預(yù)測(cè)方法研究[J]. 安鵬,曹丹平,趙寶銀,楊曉利,張明.  地球物理學(xué)進(jìn)展. 2019(05)
[3]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合變量電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)方法技術(shù)研究[J]. 王琨,高敬更,張勇紅,魏立兵,李鵬,楊春光,董智穎.  工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置. 2019(01)
[4]一種基于LSTM的燃?xì)夤艿朗┕て茐娘L(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型[J]. 陳毓飛,金躍輝,楊談.  網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù). 2019(01)
[5]基于LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PM2.5預(yù)測(cè)[J]. 白盛楠,申曉留.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2019(01)
[6]改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路客運(yùn)量預(yù)測(cè)[J]. 李萬,馮芬玲,蔣琦瑋.  鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào). 2018(12)
[7]基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)井曲線生成方法[J]. 張東曉,陳云天,孟晉.  石油勘探與開發(fā). 2018(04)
[8]基于遺傳算法改進(jìn)的一階滯后濾波和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)方法[J]. 于家斌,尚方方,王小藝,許繼平,王立,張慧妍,鄭蕾.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(07)
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博士論文
[1]基于傳感器數(shù)據(jù)融合的小通道氣液兩相流參數(shù)測(cè)量新方法研究[D]. 龍軍.浙江大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于Lotka-Volterra模型的中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量預(yù)測(cè)及其行為研究[D]. 付曉霞.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
[2]基于多視覺的小管道氣液兩相流參數(shù)測(cè)量研究[D]. 鄭小虎.浙江大學(xué) 2016
[3]小通道套管換熱器內(nèi)流體流動(dòng)與傳熱性能研究[D]. 石國(guó)慶.東南大學(xué) 2015
[4]圓形小通道內(nèi)氣液兩相流動(dòng)特性研究[D]. 肖飛.東北電力大學(xué) 2015
[5]基于光電池陣列傳感器的小通道氣液兩相流參數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)[D]. 傅翀.浙江大學(xué) 2013



本文編號(hào):3565993

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