基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量方法及其裝置的製作方法
2023-07-22 07:05:51 3
專利名稱：基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量方法及其裝置的製作方法
技術領域：
本發明涉及油氣兩相流測量，尤其涉及一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量方法及其裝置。
背景技術：
兩相流系統在石油、化工等眾多工業領域有著十分廣泛的應用。兩相流參數如流型、空隙率等的測量，對工業生產具有重要的意義。由於兩相流動系統的複雜性，這些參數的在線測量十分困難，目前，能夠應用到實際工業中的兩相流在線測量儀表為數很少。
在實際工業兩相流系統中，兩相流流型的不同，不但影響兩相流的流動特性、傳熱和傳質性能，而且影響系統運行的可靠性和效率。兩相流流型的在線顯示及辨識對生產過程的監控、故障診斷和管路系統的設計和運行等均具有重要意義。同時，對兩相流其它參數的測量也有很大的幫助。因此，流型是兩相流系統中具有重要工程意義的基本參數，流型的自動辨識有著重要的工業應用價值和學術價值。遺憾的是兩相流動是一個複雜的系統，各相間存在隨機可變的相界面，致使流型的種類多種多樣，並且導致流型在流體流動過程中的變化帶有隨機性。兩相流流型不僅受各相介質自身特性的影響，而且受工業系統工況(包括壓力、各分相流量、各分相含率、管道的幾何形狀、壁面特性以及安裝方式等)的影響，因此流型的在線自動辨識十分困難。目前，流型辨識方法有目測法、高速攝影法、射線衰減法，以及基於差壓/壓力、空隙率波動信號的信號分析技術等方法。但是現有的這些方法由於難以獲取真正反映流型的管截面相分布信息，流型辨識準確率往往不夠高，實際應用也十分有限。
氣液兩相流中的氣相含率又稱為空隙率，表徵氣體截面含率，該參數的獲取對工業系統的工藝設計、運行狀況監控，兩相流系統的自動控制和計量以及進一步的兩相流流量的測量等均具有重要的意義。目前的測量空隙率的方法主要有三大類第一類是採用單相流測量儀表。這類方法需要經過大量的理論研究和實驗驗證，得到兩相流測量模型，其應用範圍往往局限於獲得測量模型時所處工況。第二類是採用分離法，將兩相流體的各相分離，測量各相含量。這類方法可以對兩相流空隙率進行計量，但由於要對兩相流體進行分離，系統複雜，可能影響工業過程的連續性，因此限制了其應用範圍。第三類方法是採用各種新技術，研製特定的儀表直接測量兩相流混合物。這類技術包括輻射線技術、核磁共振技術、電磁技術、超聲波技術、光譜技術、雷射都卜勒技術以及過程層析成像技術等，但基於這類技術的兩相流參數測量目前大多仍處於實驗研究階段。
電容層析成像(Electrical Capacitance Tomography，簡記ECT)技術是近20年發展起來的一種新型檢測技術，其技術原理源於醫學CT，適用於非導電介質構成的兩相流系統的參數測量，是目前廣泛研究的一種過程成像技術，具有結構簡單、非介入性、速度快、成本低和安全性能佳等特點。由於ECT技術可以在不幹擾流場情況下非介入性地測得反映管截面內相分布局部的和微觀的實時信息，因此它的出現為解決兩相流流型辨識、空隙率測量等問題提供了一條有效途徑。但基於該技術的兩相流參數測量儀表仍處於實驗室研究階段，距離工業現場應用尚有一定距離。
油氣兩相流是一種常見的氣液兩相流動，廣泛存在於石油(油氣田的開採和油氣輸送)、化工、煉油、動力等領域，油氣兩相流的流型、空隙率等重要參數的測量對能源儲備、管道輸送、過程控制和計量核算均有著重要的意義，但目前尚未有很好的測量方法。隨著生產過程計量、節能和控制要求的提高，這些參數的測量就變得越來越迫切。
發明內容
本發明的目的是提供一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量方法及其裝置。
方法是1)採用反投影算法進行圖像重建，實現流型在線顯示；2)採用模糊模式識別方法進行流型在線自動辨識，能夠識別均相流、層狀流、波狀流、環狀流和塞狀流等流型，並能依據計算機內的時鐘，計算出段塞的時間跨度；3)採用基於Tikhonov正則化原理和代數重建技術的組合型新型圖像重建算法，重建出油氣兩相流截面圖像，並根據圖像的灰度值計算出油氣兩相流的空隙率。
裝置依次具有陣列式電容傳感器，電容數據採集單元和用於圖像重建、數據處理與顯示的計算機，所說的陣列式電容傳感器以兩端帶有連接法蘭的絕緣管作為傳感管段，傳感管段外側軸向均勻粘貼有銅箔電極陣列，傳感管段外側設有固定支架、屏蔽罩、徑向電極，在徑向電極上設有電容/電壓轉換模塊本發明可以實現管道內流型的實時顯示、流型的在線自動辨識和空隙率測量。採用反投影算法進行流型顯示的圖像重建，流型顯示速度50幀/秒以上。依據反投影算法重建出的兩相流介質分布圖像，採用模糊模式識別方法進行流型在線自動辨識，對於均相流、層狀流、波狀流和環狀流等典型流型，其辨識的準確率高於95％，判別一個流型所用的時間小於0.3秒，對於塞狀流的辨識準確率高於90％。採用基於Tikhonov正則化原理和代數重建技術的組合型新型圖像重建算法，重建出油氣兩相流截面圖像，並根據圖像的灰度值計算出油氣兩相流的空隙率，空隙率誤差小於5％。
圖1是油氣兩相流測量框圖；圖2是水平管氣液兩相流的典型流型圖；圖3a～e是一組典型的流型圖；圖4a～b是兩種圖像重建場域剖分圖；圖5是流型辨識框圖；圖6是組合型圖像重建算法框圖；圖7是空隙率測量結果圖。
圖8是基於電容層析成像系統油氣兩相流測量裝置示意圖；圖9是陣列式電容傳感器結構圖；圖10是電容測量電路和時序圖；圖11是電容數據採集模塊方框圖。
具體實施例方式
利用電容層析成像技術可以測量由具有不同介電常數的介質所組成的兩相流體的特徵參數。對於具有不同介電常數的兩相流體，當各相組分的空間分布或濃度(含率)發生變化時，將引起兩相流體在管截面上的介電常數分布發生變化，從而使測量電極對間的電容發生變化。採用陣列式電容傳感器，通過各電極之間相互組合，測量這些電容變化量，便可反映兩相流體的濃度以及在管截面上的相分布情況。以這些電容變化量的測量值為投影數據，採用合適的圖像重建算法，便可重建出某一時刻兩相流體流經管道橫截面上的相分布圖像，實現流型的可視化。通過圖像處理等技術對重建圖像進一步進行分析，可以得出流型的判別結果和兩相流體的空隙率。
圖像重建是電容層析成像系統的核心環節，其實質是求解如下圖像重建模型P＝WF其中，P＝[p1，p2，…，pN]T為測量電容投影數據向量，其元素pi值由歸一化處理後的測量電容值及其靈敏度分布確定。
pi=(DSi(x,y)dxdy)Cri]]>式中，Cri歸一化電容值，計算方法為Cri=Ci-CoiCm-Coi]]>Ci為混合流體電容測量值，Coi為管中充滿氣相時的電容測量值，Cmi為管中充滿油相時的電容測量值。Si(x，y)為第i個測量電極對的靈敏度分布函數，該函數在各個像素點上的值通過電磁場的有限元分析得到。W為權重係數矩陣，其元素wij，i＝1，2，…，N，j＝1，2，…，M，由第i個測量電容的在第j個像素上的靈敏度和該像素的面積所決定。F＝[f1，f2，…，fM]T為待求圖像灰度向量，其中的元素fi∈
，0表示該像素點上的介質為氣相，1表示該像素點上的介質為油相。N表示測量數據個數，M表示圖像重建場域的像素剖分個數。
圖像重建算法的選取對圖像重建的實時性和圖像質量有著重要的影響，依據各種應用場合的對圖像重建速度和質量的不同要求，可以採用不同的圖像重建算法。
如圖1所示，針對流型的特點和應用要求，流型顯示主要應用於兩相流工業系統的監測，由此用於流型顯示的圖像需採用簡單快捷的反投影圖像重建算法(LBP)。流型辨識為一定性參數測量，因此仍舊採用反投影圖像重建算法，經圖像處理，利用模糊模式識別技術進行流型辨識。而空隙率是一個定量的參數，重建圖像質量越高，越有益於提高測量精度，所以採用基於Tikhonov正則化和代數重建技術(ART)的組合型新型圖像重建算法重建出質量較高的介質分布圖像，再利用圖像處理技術計算圖像灰度，從而得到油氣兩相流的空隙率。
如圖4a所示，在流型顯示和流型辨識的圖像重建過程中，採用有限元三角剖分將圖像重建場域剖分成54個像素，採用反投影算法進行圖像重建。重建完成後，為使介質分布圖像與數字圖像相對應，經過插值、平滑等技術處理，將圖像轉換成32×32的網格平面圖像以表徵管截面上的兩相流體分布。同時，選取3秒鐘內所有截面圖像的縱向直徑上的一組像素，依次顯示，可以表徵在這個時間段內沿流體流動方向上的介質分布圖像。
反投影算法的特點在於計算量較小，速度快，重建出的圖像也能夠滿足流型在線顯示和定性流型辨識的應用要求，其計算公式如下式所示
fi=i=1NCriWi,ji=1NWi,j]]>式中，Cri歸一化電容值。
根據重建的兩相流介質分布圖像，採用模糊模式識別的方法進行流型辨識，其思想方法描述如下1.定義論域U＝{A1，A2，A3}，其中A1＝{均相流}，A2＝{層狀流}，A3＝{環狀流}。如圖2所示，油氣兩相流動系統中典型的流型包括層狀流、環狀流、波狀流、塞狀流、泡狀流以及管中充滿油相(定義為滿管)和管中充滿氣相(定義為空管)。泡狀流、滿管和空管可以歸結為均相流；波狀流可以認為是由不同層高的層狀流組成；塞狀流可以認為是由均相流和層狀流組成。因此設定三個標準模式A1＝{均相流}，A2＝{層狀流}，A3＝{環狀流}。
2.定義與U有關的特徵量X＝{x}，根據流型的隨機性和模糊特性，並且考慮到均相流、層狀流、環狀流等典型流型下介質在管道截面上的分布特點，把重建的介質分布圖像的下述三個統計特徵作為Fuzzy判別變量(1)整個圖像的平均灰度值x1；(2)位於上半管道27個像素的平均灰度和位於下半管道27個像素的平均灰度之差的絕對值x2；(3)靠近管壁一圈30個像素的平均灰度和位於管中心24個像素的平均灰度之差的絕對值x3。
3.選取正態Fuzzy分布函數為隸屬度函數的結構形式，則流型判別問題歸結為一個多因素模糊模式識別問題。此時，每個標準模式與三個Fuzzy特徵量相對應的隸屬度函數集為A1:1=(11,12,13)=(e-(x1-1111)2,e-(x2-1212)2,e-(x3-1313)2)]]>A2:2=(21,22,23)=(e-(x1-2121)2,e-(x2-2222)2,e-(x3-2323)2)]]>A3:3=(31,32,33)=(e-(x1-3131)2,e-(x2-3232)2,e-(x3-3333)2)]]>其中參數βij，σij由人工經驗設定；i＝1，2，3；j＝1，2，3。通過大量的實驗研究獲得用於流型辨識的參數βij、σij如下=1.590.00.00.00.960.00.00.00.95,=0.480.080.080.081.00.080.080.081.0]]>
待識別模式μ相對於標準模式A1，A2，A3的隸屬度函數為A1=Mmi1(x1),i2(x2),i3(x3)i=1,2,3]]>其中Mm稱為綜合函數，其含義是綜合三個Fuzzy特徵給出一個總體的評價。取綜合函數Mm為映射∑的形式，則待識別模式相對於A1，A2，A3的隸屬度分別為A1=13(e-(x1-1111)2+e-(x2-1212)2+e-(x3-1313)2)]]>A2=13(e-(x1-2121)2+e-(x2-2222)2+e-(x3-2323)2)]]>A3=13(e-(x1-3131)2+e-(x2-3232)2+e-(x3-3333)2)]]>4.根據Fuzzy判別變量求出隸屬度值μA1、μA2、μA3，並依據最大隸屬度準則判別當前管截面圖像表徵何種流型。
圖5示出了流型辨識框圖，具體的流型辨識的流程和步驟如下(1)採集電容值，對於12電極電容層析成像系統，共有66個獨立測量電容值；(2)圖像重建，得到截面各像素灰度值；(3)根據重建圖像像素灰度值計算三個統計特徵值x1、x2、x3；(4)利用模糊模式識別的方法進行模式識別求得三個隸屬度值μA1、μA2、μA3；(5)根據最大隸屬度準則判別流型，若μA1最大則是均相流，若μA2最大則是層狀流。若μA3最大則是環狀流。環狀流、層狀流通過一次辨識便可以得到。
(6)若辨識結果為均相流，可根據管截面液相含率進一步辨識當前兩相流是滿管、空管還是泡狀流。如果圖像的灰度接近1(大於0.98)，則認為是滿管；如果圖像灰度接近0(小於0.02)，則認為是空管；如果圖像灰度介於0.02和0.98之間，則認為是泡狀流。
(7)波狀流可以認為是由不同層高的層狀流組成，因此在判別結果為層狀流的前提下，分析圖像灰度的波動，如果波動達到一定的幅度，則認為是波狀流。
(8)塞狀流可以認為是由層狀流和均相流組成，因此當辨識結果是層狀流或均相流(空管、滿管、泡狀流)時便需要進一步辨識當前流型是否為塞狀流。其策略是考察本次辨識的流型和前幾次辨識的結果，如果是層狀流與均相流交替出現且有一定的時間間隔(由於工況不同，段塞長度有所不同，所以設置的時間間隔根據工況而定)，則認為當前流型為塞狀流，否則維持原來的流型辨識結果。最後是流型辨識結果的顯示並返回進行下一次流型辨識。
流型顯示的實驗表明，該電容層析成像系統流型顯示的速度50幀/秒以上，顯示的圖像與實際的圖像相符。圖3a～e給出了該氣液兩相流測量裝置顯示的一組水平管中典型流型。流型在線自動辨識實驗表明，對於均相流、層狀流、波狀流和環狀流等流型，其辨識的準確率高於95％，判別一個流型所用的時間小於0.3秒，對於塞狀流的辨識準確率高於90％；依據計算機內的時鐘，可以計算出段塞的時間跨度(連續均相流所持續的時間)。
空隙率為一量化參數，簡單的反投影算法不能滿足要求，因此本系統在測量空隙率時，採用了組合型新型圖像重建算法，該算法利用Tikhonov正則化克服求解圖像重建模型的逆問題時遇到的不適定性並求出初始圖像灰度值，在此初始圖像的基礎上進一步應用代數重建技術進行迭代改善，得到高質量的重建圖像，通過計算圖像灰度獲得油氣兩相流的空隙率。
圖6示出了該組合型圖像重建算法。該算法分兩步進行第一步，圖像重建場域剖分成54個像素(如圖4a所示)，採用Tikhonov正則化求解初始截面圖像的灰度值；第二步，將圖像重建場域剖分成216個像素(如圖4b所示)，以初始圖像的灰度值為迭代初值，應用ART算法進行迭代改善以重建出獲得高質量的介質分布圖像。
在第一步的圖像重建中，投影數據(電容測量值)有66個，用有限元三角剖分將管截面剖分成54個像素，圖像重建是在數據完備的情況下進行。由於電容層析成像的圖像重建問題是一不適定逆問題。不適定性主要表現為解的不穩定，即測量數據的微小變化會導致解的很大波動。克服不適定問題的不適定性的方法是正則化，因此採用Tikhonov正則化，通過構造正則化廣義逆圖像重建算法可以克服圖像重建中的不適定問題，獲得初始截面圖像的灰度值。引入正則化參數λ＞0，圖像重建模型的求解可歸結為如下最優化問題定義輔助函數J(F)J(F)＝‖WF-P‖2+λ‖F‖2→min由JF=0,]]>從而極小化J，經推導可得圖像重建模型的正則解，即初始截面圖像的灰度向量估計值 F^=(WTW+I)-1WTP]]>λ是根據經驗預設，一般取值為0.1左右。
在此基礎上進行第二步圖像重建，對管截面進行細分，剖分成216個像素，將54個像素的灰度值作為迭代的初始值，採用ART圖像重建算法，以獲得高質量的圖像。
ART算法的主迭代公式為fji=fji-1+(pi-qi)/k=1Mwik2wij]]>其中qi=k=1Mfki-1wik]]>在迭代過程中，引入fj[i]∈
的先驗知識，對迭代結果進行濾波 對重建圖像作進一步處理，可以算得氣液兩相流體的空隙率，由於重建的圖像各像素的灰度值對應於該像素區域內液相含率，則根據最終所獲的圖像，可得空隙率α為=1-(j=1MfiAjA)100%]]>式中Aj為第j個像素的面積，A為測量管道的截面面積。
以柴油和空氣為介質進行了空隙率測量實驗，靜態標定實驗結果表明，空隙率的測量誤差可小於5％(注目前尚無空隙率的動態標定方法，只能對其進行靜態標定)。一組典型的空隙率測量結果如圖7所示，圖中橫坐標為空隙率設定值，縱坐標為採用電容層析成像系統測量出的空隙率值。空隙率值測量的實時性也比較好，測量獲得空隙率值所需的時間小於0.1秒。
測量系統的硬體組成如圖8、圖9所示，裝置依次具有陣列式電容傳感器1，電容數據採集單元2和用於圖像重建、數據處理與顯示的計算機3，所說陣列式電容傳感器以兩端帶有連接法蘭5的絕緣管4作為傳感管段，傳感管段外側軸向均勻粘貼有銅箔電極9陣列，傳感管段外側設有固定支架6、屏蔽罩7、徑向電極8，在徑向電極8上設有電容/電壓轉換模塊10。
傳感管段採用的材料為聚乙烯管(PE管)長500～1000mm，管材規格為PE63，SDR11，公稱直徑25mm～160mm，公稱壓力1.0～2.0MPa。外殼為屏蔽罩，由半圓型兩片不鏽鋼片組成，兩端各有2個螺絲開孔，可固定在支架上。電極片為12片，均勻粘貼在傳感管段的外壁。電極所採用的材料為銅片，電極張角為26°，電極片長度為管道內徑的1.2倍。電極之間設有徑向電極，電容/電壓轉換模塊安裝在徑向電極上，共有12個模塊，每個電極對應一個模塊。
圖10示出了電容/電壓模塊進行微弱電容測量電路和測量時序。Vi為充放電的激勵電壓源，運放U1，電容Cf和開關S1構成電荷放大器；開關S2和S3，運放U2和U3構成兩個採樣保持器(S/H)；U4為儀表放大器。電路的工作過程分為兩步。第一步是測量開關S1的電荷注入效應在電路開始工作之前，Vi電壓為高，開關S1閉合，兩個採樣保持器都處於採樣模式。由於S1閉合，U1輸出為0V。在t1時刻將S1斷開，在理想情況下，V1將保持為0V，但由於開關S1的電荷注入效應，有電荷Qc被注入Cf，導致V1被拉低至VL。在t2時刻，U1的輸出趨於穩定，將S3斷開使採樣保持器U3進入保持模式，則U1的輸出值由採樣保持器U3保持，即U3的輸出V3等於VL。第2步是測量激勵源引起的Cx中的電荷變化量在t3時刻，激勵源Vi產生由高到低的跳變，跳變幅度為ΔV，則在測量電極上得到感應電荷為Q＝-ΔViCxU1的輸出為VH=VL+QCf]]>在t4時刻，S2斷開使採樣保持器U2進入保持模式，即U2的輸出V2等於VH。以採樣保持器U2的輸出VH和採樣保持器U3的輸出VL作為儀表放大器U4的輸入，則儀表放大器的輸出為V4=VH-VL=-ViCxCf]]>該值與被測電容成正比關係，可以表徵被測電容的大小。
圖11示出的是電容數據採集模塊的方框圖，在一個測量周期中，首先是微處理器發出通道控制信號，用於控制某一電極處於激勵狀態而其餘電極處於檢測狀態，其激勵與檢測機制為選擇電極1為激勵電極，電極2～電極12為檢測電極，依次測量電極1與電極2，電極1與電極3，……，電極1與電極12之間的電容值；然後選擇電極2為激勵電極，電極3～電極12為檢測電極，依次測量電極2與電極3，電極2與電極4，……，電極2與電極12之間的電容值；以此類推，最後測量電極11與電極12之間的電容值，完成一次測量。傳感器測出的電容值經C/V模塊(電容/電壓轉換模塊)後轉換為電壓值，減掉空管時電容所對應的電壓值(這些值在系統初始化的時候得到並存於微處理器中)，得到表徵管道內電容變化量的電壓增量，再經增益可編程放大器(其增益根據不同的電極對由微處理器配置)對信號進行放大後，送給模/數轉換器進行模數轉換，再由微處理器經通訊單元傳送至圖像重建和流型顯示的計算機。通過通訊單元，儀表可以採用RS-232或RS-485與計算機進行通訊。如果採用RS-232進行通訊，需要將儀表和計算機的串行口連接起來，此方式下的傳輸距離為15米，最大數據傳輸速率為115.2KBps。如果採用RS-485進行通訊，要求計算機配有RS-232/RS-485轉換器，此方式下的傳輸距離為1200米，最大數據傳輸速率為921.6KBps。
基於12電極電容層析成像系統的油氣兩相流測量裝置的圖像重建、數據處理和顯示的計算機採用PC-104總線計算機，其處理器為奔騰MMX300MHz，內存128MByte，主板型號為PCM3350，顯示器採用9英寸的TFT顯示屏。
權利要求
1.一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量方法，其特徵在於1)採用反投影算法重建出油氣兩相流介質分布圖像，實現流型在線顯示；2)採用模糊模式識別方法進行流型在線自動辨識，能夠識別均相流、層狀流、波狀流、環狀流和塞狀流等流型，並能依據計算機內的時鐘，計算出段塞的時間跨度；3)採用基於Tikhonov正則化原理和代數重建技術的組合型新型圖像重建算法，重建出油氣兩相流截面圖像，並根據圖像的灰度值計算出油氣兩相流的空隙率。
2.根據權利要求1所述的一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量方法，其特徵在於所說的採用反投影算法進行圖像重建，實現管道內油氣兩相流流型的實時顯示，顯示速度50幀/秒以上。
3.根據權利要求1所述的一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量方法，其特徵在於所說的採用模糊模式識別方法進行流型的在線自動辨識，所採用的隸屬度函數為正態Fuzzy分布函數，依據最大隸屬度準則來識別均相流、層狀流、波狀流、環狀流和塞狀流等流型，同時根據計算機內的時鐘，計算出段塞的時間跨度。
4.根據權利要求1所述的一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量方法，其特徵在於所說的採用基於Tikhonov正則化和代數重建技術的組合型新型圖像重建算法，該算法分兩步進行第一步，將圖像重建場域剖分成54個像素，採用Tikhonov正則化求解原始圖像灰度分布；第二步，將圖像重建場域剖分成216個像素，以原始圖像灰度分布為迭代初值，應用代數重建技術進行迭代改善，重建出油氣兩相流截面圖像，根據圖像的灰度值計算出油氣兩相流的空隙率。
5.一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量裝置，其特徵在於它依次具有陣列式電容傳感器(1)，電容數據採集單元(2)和用於圖像重建、數據處理與顯示的計算機(3)，所說的陣列式電容傳感器以兩端帶有連接法蘭(5)的絕緣管(4)作為傳感管段，傳感管段外側軸向均勻粘貼有銅箔電極(9)陣列，傳感管段外側設有固定支架(6)、屏蔽罩(7)、徑向電極(8)，在徑向電極(8)上設有電容/電壓轉換模塊(10)。
6.根據權利要求5所述的一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量裝置，其特徵在於所說的傳感管段採用聚乙烯管，聚乙烯管長度為500～1000mm，公稱直徑25mm～160mm，公稱壓力1.0～2.0MPa。
7.根據權利要求5所述的一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量裝置，其特徵在於所說的銅箔電極為12片，材料為銅片，電極張角為26°，電極片長度為管道內徑的1.2倍。
8.根據權利要求5所述的一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量裝置，其特徵在於所說的電容數據採集單元採用RS-232或RS-485進行通訊。
全文摘要
本發明公開了一種基於電容層析成像系統的油氣兩相流測量方法及其裝置。該方法採用反投影算法重建出油氣兩相流介質分布圖像，實時顯示管道內流型，採用模糊模式識別進行流型的在線自動辨識，採用基於Tikhonov正則化原理和代數重建技術的組合型新型圖像重建算法重建出反映油氣兩相流介質分布的圖像，並經圖像處理獲得油氣兩相流的空隙率。該裝置依次具有陣列式電容傳感器，電容數據採集單元和用於圖像重建、數據處理與顯示的計算機。該裝置可以對油氣兩相流進行非介入性測量，流型顯示速度50幀/秒以上，對於均相流、層狀流、波狀流和環狀流等典型流型，其辨識的準確率高於95％，判別一個流型時間小於0.3秒，對於塞狀流的辨識準確率高於90％，空隙率測量誤差小於5％。
文檔編號G01N27/22GK1538168SQ20031010814
公開日2004年10月20日 申請日期2003年10月21日 優先權日2003年10月21日
發明者黃志堯, 冀海峰, 謝代梁, 王保良, 李海青 申請人:浙江大學