多相流參數檢測理論及其套用

《多相流參數檢測理論及其套用》是2010年4月1日科學出版社出版的圖書，作者是周雲龍。本書是在作者總結多年從事多相流參數檢測理論和試驗研究工作所取得的研究成果的基礎上撰寫而成。

基本介紹

• 書名：多相流參數檢測理論其套用
• 作者：周雲龍
• ISBN：9787030270870
• 定價：48.00元
• 出版社：科學出版社
• 出版時間：2010年4月1日
• 裝幀：平裝
• 開本：16開

內容簡介

全書共8章，主要內容包括相含率、壓降、液膜厚度和旋渦脫落頻率的測量，基於波動信號和數字圖像信號的多相流流型檢測，基於數字圖像處理技術氣液兩相容積含氣率檢測，基於壓差波動法與圖像處理法對氣固兩相流流型檢測，以及基於PIV和PTV法對流場及流速的測量等。

《多相流參數檢測理論及其套用》可供控制理論和控制工程、模式識別與智慧型系統、檢測技術與自動化裝置、測試計量技術與儀器、熱能工程等相關專業人員、工程設計人員閱讀，也可作為高等院校相關專業的研究生教材、本科生選修教材或參考書。

圖書目錄

前言

第1章 緒論

1.1 多相流概述

1.1.1 多相流體的定義

1.1.2 多相流體的分類

1.2 多相流主要測量參數及分類

1.2.1 主要測量參數

1.2.2 測量參數分類

1.3 多相流研究方法與研究模型

1.3.1 多相流研究方法

1.3.2 多相流研究模型

1.4 多相流參數檢測

1.4.1 多相流參數檢測的研究意義

1.4.2 多相流參數檢測的研究現狀

1.4.3 氣液兩相流檢測的發展趨勢

參考文獻

第2章 多相流相含率、壓降、液膜厚度和旋渦脫落頻率的測量

2.1 多相流分相含率的測量

2.1.1 基於雙能射線法對油氣水多相流分相含率的測量

2.1.2 基於電阻層析成像技術對氣液兩相流分相含率的測量

2.1.3 基於光纖探針法對氣液兩相流含氣率的測量

2.1.4 基於電導探針法對含氣率的測量

2.1.5 小結

2.2 多相流壓降的測量

2.3 液膜厚度的測量

2.3.1 X射線衰減法

2.3.2 定電流法

2.4 氣液兩相繞流柱體旋渦脫落頻率的檢測

2.4.1 表面摩擦法

2.4.2 管壁壓差法

2.5 結語

參考文獻

第3章 基於波動信號識彆氣液兩相流流型理論及套用

3.1 基於壓差波動法識彆氣液兩相流流型

3.1.1 壓差法原理

3.1.2 系統結構

3.1.3 信號獲取

3.1.4 實驗噪聲分析

3.1.5 實驗測得的壓差波動信號及分析

3.1.6 壓差波動信號中噪聲的辨識

3.1.7 基於小波分析方法的噪聲處理

3.2 基於電導波動法識彆氣液兩相流流型

3.2.1 實驗系統

3.2.2 實驗測得的壓差波動信號及分析

3.3 基於壓力波動法識彆氣液兩相流

3.3.1 實驗系統

3.3.2 實驗測得的壓力波動信號及分析

3.3.3 基於小波消噪閾值方法對信號的處理

3.4 氣液兩相流波動信號的特徵提取

3.4.1 基於小波包變換的流型特徵提取

3.4.2 基於混沌分析技術的流型特徵提取

3.4.3 基於希爾伯特一黃變換的流型特徵提取

3.4.4 基於WvD變換的流型特徵分析

3.4.5 基於功率譜的流型特徵分析

3.4.6 基於功率譜密度函式(PSD)的特徵提取

3.5 流型的識別模型

3.5.1 Elman神經網路模型

3.5.2 徑向基函式網路模型

3.5.3 機率神經網路模型

3.5.4 Kohonen神經網路的識別模型

3.5.5 基於支持向量機模型的流型識別

3.5.6 基於隱馬爾可夫模型的流型識別

3.6 壓力與壓差信號對比分析

3.6.1 高階統計量的定義

3.6.2 四種典型流型壓差信號的雙譜變換

3.6.3 四種典型流型壓力信號的雙譜變換

3.7 結語

參考文獻

第4章 基於數字圖像處理技術識彆氣液兩相流流型理論及套用

4.1 氣液兩相流流型圖像信號的獲取

4.1.1 實驗系統及步驟

4.1.2 圖像採集系統的選取

4.1.3 兩相流圖像信號的獲取及分析

4.1.4 流型圖像的噪聲分析及處理

4.2 氣液兩相流流型圖像信號的特徵提取

4.2.1 基於灰度直方圖的流型圖像特徵提取

4.2.2 基於不變矩的流型圖像特徵提取

4.2.3 基於灰度共生矩陣的流型圖像特徵提取

4.2.4 小波變換的流型圖像特徵提取

4.2.5 基於小波包變換的流型圖像特徵提取

4.3 流型的神經網路識別模型

4.3.1 基於BP神經網路的流型識別

4.3.2 基於Elman神經網路的流型識別

4.3.3 基於機率神經網路的流型識別

4.4 結語

參考文獻

第5章 基於數字圖像處理技術的氣液兩相容積含氣率檢測理論及套用

5.1 垂直上升管內氣液兩相泡狀流的圖像信號的獲取

5.1.1 實驗系統及步驟

5.1.2 圖像採集系統

5.1.3 試驗噪聲分析

5.1.4 泡狀流圖像的獲取

5.2 泡狀流圖像處理方法

5.2.1 圖像預處理

5.2.2 圖像分割

5.2.3 氣泡區域填充

5.2.4 氣泡區域標定

5.3 容積含氣率的計算

5.3.1 氣泡尺寸

5.3.2 容積含氣率

5.3.3 實驗結果與分析

5.4 結語

參考文獻

第6章 基於連續圖像灰度時間序列的油氣水三相流流型檢測理論及套用

6.1 油氣水三相流流型圖像信號的獲取

6.1.1 實驗系統及步驟

6.1.2 圖像採集系統的選取

6.1.3 三相流圖像信號的獲取及分析

6.1.4 流型圖像的噪聲分析及處理

6.1.5 灰度時間序列的構成

6.2 油氣水三相流流型時間序列的特性分析及特徵提取

6.2.1 延遲時間的計算

6.2.2 基於HURST指數的特性分析

6.2.3 基於關聯維的特性分析

6.2.4 基於混沌吸引子的特性分析

6.2.5 時頻域特徵分析

6.2.6 混沌特徵的提取

6.3 流型的識別模型

6.3.1 基於粒子群最佳化神經網路的流型識別

6.3.2 基於改進支持向量機的流型識別

6.4 結語

參考文獻

第7章 流化床氣固兩相流流型檢測理論及套用

7.1 氣固兩相流圖像信號及壓力波動信號的獲取

7.1.1 圖像獲取的實驗系統及步驟

7.1.2 流型圖像的預處理

7.1.3 壓力信號獲取的實驗系統及步驟

7.2 流型圖像的特徵提取

7.2.1 灰度直方圖統計特徵的提取

7.2.2 圖像的傅立葉變換紋理特徵的提取

7.2.3 圖像的小波紋理特徵的提取

7.2.4 圖像的多重分形特徵的提取

7.3 壓力波動信號的特徵提取

7.3.1 EMD能量特徵的提取

7.3.2 基於混沌理論特徵的提取

7.3.3 統計參數特徵的提取

7.4 流型的神經網路識別模型

7.4.1 基於機率神經網路(PNN)的流型識別

7.4.2 基於Elman神經網路的流型識別

7.4.3 基於遺傳神經網路的流型識別

7.4.4 基於人工魚群算法的BP神經網路

7.5 結語

參考文獻

第8章 基於DPIV和DPTV法對流場及流速的測量

8.1 DPIV測速法測量流速

8.1.1 基本相關算法

8.1.2 FFT快速相關法

8.2 PTV測速法測量流速

8.2.1 PTV算法的基本原理

8.2.2 PTV法測量的結果

8.2.3 PTV法與DPIV法測量結果的對比

8.3 含氣率的計算

8.4 結語

參考文獻