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J-GLOBAL ID：202202260817048696   整理番号：22A0901689

フロー画像セグメンテーションとバブルパターン抽出のための新しいハイブリッドモデル【JST・京大機械翻訳】

A novel hybrid model for flow image segmentation and bubble pattern extraction

著者 (9件)： Ju Yuanyuan (Faculty of Science, Kunming University of Science and Technology, Kunming, Yunnan 650500, PR China) ,  Ju Yuanyuan (State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Clean Utilization, Kunming University of Science and Technology, Kunming, Yunnan 650093, PR China) ,  Wu Liucang (Faculty of Science, Kunming University of Science and Technology, Kunming, Yunnan 650500, PR China) ,  Li Meng (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL 32816, United States) ,  Xiao Qingtai (State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Clean Utilization, Kunming University of Science and Technology, Kunming, Yunnan 650093, PR China) ,  Xiao Qingtai (Faculty of Metallurgical and Energy Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming, Yunnan 650093, PR China) ,  Wang Hua (State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Clean Utilization, Kunming University of Science and Technology, Kunming, Yunnan 650093, PR China) ,  Wang Hua (National & Local Joint Engineering Research Center of Energy Saving and Environmental Protection Technology in Metallurgy and Chemical Engineering Industry, Kunming, Yunnan 650093, PR China) ,  Wang Hua (Engineering Research Center of Metallurgical Energy Conservation and Emission Reduction, Ministry of Education, Kunming, Yunnan 650093, PR China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 192  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  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： 直接イメージング法は,非接触と可視化の利点のため,気液二相流の気泡形状パラメータを測定するのに非常に便利で重要であることが証明された。流れパターンセグメンテーションと測定の精度は,流れ特性に重要な影響を与える。低品質画像による気泡認識(パターンセグメンテーションと抽出)のために,本報告の目的は,U-netアルゴリズムを分位回帰法(QR)と経験的モード分解(EMD)と結合する新しいハイブリッド画像解析モデル(U-net-QR-EMD)を提案することである。直接接触気液混合システムに対して,気泡群の合成および実験画像をそれぞれ捕捉し,新しいモデルの実現可能性を検証するために用いた。本研究の主な知見は次の通りである。(1)計算と実験結果は,それが不規則な形状を有する気泡の認識において有効であり,種々の作動条件の下で取られた他の気泡を認識する可能性を有することを示した。提案モデルによる反復の数は訓練プロセスにおいて90であり,90%以上の予測精度に導いた。特に,直接接触気液混合システムにおける個々の小気泡と大気泡を正確に同定できるが,古典的OtsuとK平均法はできない。(2)QR法を用いて,気液混合時間の増加とともに,同定された気泡の数は減少するが,ガスホールドアップは増加した。一方,気泡数の90%は,5%と95%の分位回帰曲線の間にあった。気泡数とガスホールドアップの時系列は非定常で非線形であるが,EMDにより求めた固有モード関数(IMF)成分と残差はより高い安定性と強い周期性を示した。(3)気泡パターンに関連した6つのパラメータ(面積,周辺,変形係数,等価直径,アスペクト比および偏心)を測定でき,新しいモデルの助けを借りて混合状態品質の進化過程において互いに一致させることができた。提案したモデルは,気液二相流の低品質画像における小規模気泡の微小詳細を同定するだけでなく,直接画像法を利用する他の2相流の低品質深処理を得る能力も改善する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *気泡 ,  二相流 ,  熱伝達 ,  *セグメンテーション ,  気液二相流 ,  残差 ,  可視化 ,  流れ分布 ,  捕獲 ,  画像分析 ,  流れ特性
準シソーラス用語： ガスホールドアップ ,  予測精度 ,  *ハイブリッドモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 直接接触熱伝達 ,  気体-液体混合 ,  フローパターン ,  畳込みネットワーク ,  分位回帰 ,  経験的モード分解

分類 (1件)： 流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K)

タイトルに関連する用語 (5件)： フロー ,  画像セグメンテーション ,  バブル ,  パターン抽出 ,  ハイブリッドモデル