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J-GLOBAL ID：201802286540701501   整理番号：18A0267503

ガス油水三相流領域の知的認識と動径基底関数を用いた体積分率の決定【Powered by NICT】

Intelligent recognition of gas-oil-water three-phase flow regime and determination of volume fraction using radial basis function

著者 (3件)： Roshani G.H. (Electrical Engineering Department, Kermanshah University of Technology, Kermanshah, Iran) ,  Nazemi E. (Young Researchers and Elite Club, Kermanshah Branch, Islamic Azad University, Kermanshah, Iran) ,  Roshani M.M. (Young Researchers and Elite Club, Kermanshah Branch, Islamic Azad University, Kermanshah, Iran)
資料名： Flow Measurement and Instrumentation  (Flow Measurement and Instrumentation)
巻： 54  ページ： 39-45  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0986A  ISSN： 0955-5986  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パイプラインにおける石油-ガス-水混合物の流量を正確に測定する方法の問題は石油産業における重要な課題の一つである。流れ様式の同定および二重エネルギーファンビームガンマ線減衰法と人工ニューラルネットワークを用いたガス油水多相系における体積分率を予測するための新しい方法を提案した。以前の研究と比較してこの研究の新規性は,ガンマ線スペクトルから4の抽出された特徴(2検出器における~241Amと~137Csの光ピーク)を用いる代わりに全ガンマ線スペクトル,望ましくないノイズを低減し,また実際の状況における認識の速度を改善する方法が考えられる。動径基底関数は流れパターン(輪状,層状,及び均質)を分類し,体積分率の値を予測するためにMATLABソフトウェアにおけるニューラルネットワークモデルを開発した。流れの体系に関する理想的で静的な理論モデルが,MCNP Xコードを用いて開発した。提案したネットワークが,すべての三つの異なる流れレジームを認識も認め領域に従った平均絶対誤差は5.68%以下で体積分率を決定できた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 流れ分布 ,  γ線スペクトル ,  雑音 ,  γ線 ,  予測 ,  *三相流 ,  *軽油 ,  石油 ,  *体積率 ,  ネットワーク ,  ソフトウェア ,  *動径基底関数 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  MATLAB , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 3相流れ ,  パターン認識 ,  体積率予測 ,  放射状基本機能

分類 (2件)： 流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K) ,  不均質流  (BC02060J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ガス油 ,  三相流 ,  動径基底関数 ,  体積分率