[发明专利]基于声发射-BP神经网络的气液两相流流型识别方法

说明书

基于声发射‑BP神经网络测量的气液两相流流型识别方法，包括在管道外壁布置声发射传感器，将空管声信号中的最大值设定为阈值电压，对两相流声信号进行采集，获取各流型下的声信号；计算各流型下声信号特征参数，包括声信号平均电压电平、均方根值、绝对能量值和振铃计数；计算各流型下声信号的小波包分解分析；将归一化后声信号的4项特征和各个个频率段处重构波形的范数平方作为神经网络输入量；对神经网络进行优化训练；之后即可进行流型识别。本发明可实时、快速、在线的识别，能够识别倾斜和垂直管气液两相流的典型流型，即泡状流、段塞流、搅拌流和环状流，别准确率高达95%以上，对高压厚壁油气管道的流动安全保障和监测具有重要意义。

技术领域

本发明涉及气液两相流流型检测领域，特别是涉及对海洋油气混输系统倾斜或垂直(20-90°)立管内的气液两相流流型进行实时在线识别方法。

背景技术

气液两相流动现象广泛存在于长距离陆上混输管道系统以及海洋油田混输生产系统中。两相流动介质在管内流动的分布状况，即流型，是气液流动的基础问题。准确的流型识别对于混输系统运行非常关心的管道总压降、管道内滞液量、沉积物的生成情况等预测和监控都有重要影响，是这些生产系统运行操作决策的基础信息。在工程实际应用中，为了实时监控管内流动状态，需要对管道流型进行在线识别。

目前流型识别方法主要分为两类：一类是通过获取两相流流动图像或介质分布来确定流型，如目测法、高速摄影法、电容层析成像法、X射线成像法和伽马射线法等，这类方法往往简单快捷，但多数方法易受管道透明度和人主观判断等因素的影响。其中伽马射线法在油气现场应用较多，但是由于核射线的危险性，目前对核放射线源的监管严格，因此应用不便。另一类是通过分析不同流型下流动参数的波动信号来提取流型特征，进而识别流型，如基于压力、差压波动信号的识别方法。如CN01115235.4就公布了一种基于管内压力、差压信号的油气水多相流流型在线识别方法。在不破坏管内流动状态的前提下，如何快速、方便地在线识别海洋高压油气管道内的两相流流型对于油气混输系统经济安全运行具有重要意义。

声发射技术是一种无损检测技术，因其灵敏度高，检测信号频率范围广，已被成功用于材料缺陷、管道泄漏和裂纹检测等领域。声发射检测设备安装快捷，操作简单，将声发射技术应用于两相流流型识别，可以满足无损、快速在线检测的要求。US005353627A公布了一种采用非侵入式声发射检测技术检测多相流流型的装置和方法，该方法采用声发射技术采集声信号，最后根据信号频谱图由人工经验判别流型，但这种方法没有对识别过程提出详细可行的方法，受识别者主观因素影响大。CN201810028284公布了基于声发射测量的气液段塞流液塞区判别及参数检测方法。研究可见对两相流声信号进行深入地分析计算有助于获取更多的信息，进而实现对管内流型的自动识别。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于声发射-BP神经网络的气液两相流流型识别方法，该方法基于声发射技术对海洋油气混输系统倾斜或垂直(一般是指20-90°范围)高压厚壁管道内的气液两相流在线识别。

本发明通过提取分析不同气液折算速度下倾斜管两相流流型对应的声信号特征，建立信号特征与流型的模型，通过BP神经网络学习不同流型下的样本信号特征，达到流型识别的目标。

基于声发射-BP神经网络测量的气液两相流流型识别方法(计算过程见图1)，其特征包括以下步骤：

步骤0、声发射传感器的安装

在海洋油气混输系统倾斜或垂直(20-90°)高压厚壁管道的流形待识别段的外壁布置一个声发射传感器(如图2所示)。

步骤1、根据环境噪音设定阈值

当管道内气速、液速均为零时，进行空管声信号，将空管声信号中的最大值V_max设定为阈值电压。

步骤2、对两相流声信号进行采集，获取各流型下的声信号