Дата публикации: 2023

Дата публикации в реестре: 2024-07-01T17:42:36Z

Аннотация:

В целом ряде отраслей промышленности – нефтегазовой, химической и атомной – возникает задача контроля режимов многофазных течений. В атомной и химической промышленности режим течения напрямую влияет на характер технологических процессов и их безопасность. В нефтегазовой промышленности добываемая из скважин продукция изначально представляет собой смесь нефти, воды и газа, и задача контроля режима течения связана с соблюдением допустимых параметров работы насосного и контрольно-регулирующего оборудования. При использовании многофазных расходомеров проточного типа алгоритмы расчета расходов фаз в многофазном потоке весьма чувствительны к нарушению однородности и гомогенности измеряемого потока. Избыточное зашумление сигнала датчиков давления, объемного содержания и расхода, вызванное снарядным, пробковым или расслоенным режимом, способно отрицательно сказаться на точности измерений. Как правило, при определении текущего режима используются карты режимов течения. Этот подход основан на расчете ряда безразмерных параметров потока (числа Фруда, параметра Локкарта-Мартинелли и т. д.). В случае динамически изменяющегося потока этот подход может оказаться непригодным. Для более точного и надежного определения режимов течения предлагается использовать прямой метод анализа пространственного распределения фаз в потоке и распознавание типа потока с помощью искусственных нейронных сетей сверточного типа. Такой подход позволяет избавиться от ошибок классификации и получить более точную информацию о потоке. Целью исследования является разработка методики нейросетевого анализа изображений многофазного потока с последующим определением его типа. В ходе выполнения работы рассмотрены подходы к формированию обучающей выборки, осуществлен поиск оптимальной структуры нейронной сети и дана оценка точности при классификации многофазных режимов течения нейронной сетью сверточного типа. Исследование проведено на двух типах данных: 1) синтетических изображениях, полученных с помощью численного моделирования многофазных течений, и 2) экспериментально полученных изображениях потока на стенде многофазных потоков.

Тип: Article