SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-328944"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-328944" > Flow Pattern Identi...

Flow Pattern Identification of Porous Media Based on Signal Feature Extraction and SVM

Li, X. (författare)
Li, L. (författare)
Wang, W. (författare)
visa fler...
Yang, X. (författare)
Ma, R. (författare)
Yuan, Y. (författare)
Ma, Weimin (författare)
KTH,Kärnkraftssäkerhet
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Science Press, 2022
2022
Engelska.
Ingår i: Kung Cheng Je Wu Li Hsueh Pao/Journal of Engineering Thermophysics. - : Science Press. - 0253-231X. ; 43:11, s. 2957-2965
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In this paper, the visualization experiment of gas-liquid two-phase flow in porous media is carried out. The typical flow patterns of bubbly flow, slug flow and annular flow are photographed by high-speed camera, and the corresponding differential pressure fluctuation signals are measured and recorded, Using probability density function (PDF) and power spectral density (PSD) curves, the time-domain and frequency-domain characteristics of differential pressure signals corresponding to each flow pattern are analyzed, and the quantitative characteristic parameters are introduced to construct the characteristic vector reflecting the time-frequency characteristics of differential pressure signals. A two-phase flow pattern identification method in porous media based on support vector machine (SVM) is proposed. The results show that the overall recognition rate of the three flow patterns measured by the method is 98.18%, which can provide a new technical support for the on-line recognition of gas-liquid two-phase flow patterns in porous media. 

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Maskinteknik -- Strömningsmekanik och akustik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Mechanical Engineering -- Fluid Mechanics and Acoustics (hsv//eng)

Nyckelord

Differential pressure characteristics
Feature extraction
Flow pattern identification
Porous media
Support vector machine

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy