导读： 【作者】； 【导师】； 【作者基本信息】浙江大学，控制科学与工程学，2001，博士 【摘要】 多相流动过程广泛存在于石油，化工，冶金等工业领域，其特征参数的检测对于资源合理开发和工业过程控制均具有重要意义。石油混合物在石油混输系统中，形成油气两相...
【作者】 ；
【导师】 ；
【作者基本信息】 浙江大学， 控制科学与工程学， 2001， 博士
【摘要】 多相流动过程广泛存在于石油，化工，冶金等工业领域，其特征参数的检测对于资源合理开发和工业过程控制均具有重要意义。石油混合物在石油混输系统中，形成油气两相流，油水两相流或油气水三相流。分相介质分布可视化，流型辨识以及分相含率测量均是石油混输过程参数检测的重要研究方向。粉料流量则是气力输送粉料过程系统中的重要检测参数。本文在深入研究国内外相关文献资料的基础上，提出了将神经网络技术应用于石油混输系统以及粉料气力输送系统过程参数检测的思路和新方法。主要工作及成果如下： 1．对基于不同敏感原理的过程层析成象技术进行了简介。对电容层析成象（ECT）技术，包括传感技术和图象重建算法进行了综述，并对多种ECT图象重建算法作出了分析比较。介绍了神经网络及其在软测量建模中的应用。 2．以石油混输过程系统中的油气两相管流为研究对象，提出了基于BP神经网络的ECT图象重建法，并对相应的图象重建模型进行了拟动态（静态）和动态的实验测试。拟动态实验在浙江大学12电极多相流电容检测实验装置上进行，动态实验在大庆油田建设设计院实验站多相流现场实验装置上进行。实验测试结果表明，这个模型使重建图象达到了预期的精度：拟动态实验测试中，重建图象的最高保真度为100％，最低保真度为90.8％，平均保真度达到98.5％；动态实验测试中，重建图象与监视现场过程的数字摄象机的拍摄图象，符合程度良好。在Pentium/300兼容机上，图象重建速率约为53帧/秒，适用于实时图象重
