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龙图腾网获悉杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)申请的专利基于差压电容传感和数据知识驱动的两相流量测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119509630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411575652.8，技术领域涉及：G01F1/36；该发明授权基于差压电容传感和数据知识驱动的两相流量测量方法是由索鹏;闫勇;徐立军;孙江涛;陆方皞设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于差压电容传感和数据知识驱动的两相流量测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于差压电容传感和数据知识驱动的两相流量测量方法，包括：对标准文丘里管进行喉部延长设计；将多层电容传感器阵列嵌入长喉颈文丘里管中，并在管上安装各类变送器，并利用多通道数据采集模块同步获取各类变送器的差压、温度及压力数据；利用配置的电容传感器阵列激励‑测量模块同步获取电容阵列数据；开发基于数据知识驱动的气液两相流量计算模型，并将其封装在两相流流量计算模块中；将电容、差压、温度及压力数据输入到两相流流量计算模块，并利用实测数据进行现场学习，以实现气液两相流流量在线实时解算。本发明突破传统串联式多传感器测量数据时空不一致的难题，解决传统文丘里管测量两相流量时相含率缺失的问题。

本发明授权基于差压电容传感和数据知识驱动的两相流量测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于差压电容传感和数据知识驱动的两相流量测量方法，其特征在于，包括： 对标准文丘里管进行喉部延长设计，得到长喉颈文丘里管； 将多层电容传感器阵列嵌入所述长喉颈文丘里管中； 在所述长喉颈文丘里管上安装各类变送器，并利用多通道数据采集模块同步获取各类所述变送器的差压、温度及压力数据； 为多层电容传感器阵列配置电容传感器阵列激励-测量模块，以同步获取电容阵列数据； 开发基于数据-知识驱动的气液两相流量计算模型，并将气液两相流量计算模型封装在气液两相流流量计算模块中； 将所述电容阵列数据、所述差压、温度及压力数据输入到所述气液两相流流量计算模块，并利用在现场工况条件下采集的实测数据进行现场学习，以实现气液两相流流量在线实时解算； 所述长喉颈文丘里管内置有收缩段、扩展喉部段以及扩张段，收缩段位于长喉颈文丘里管的入口处，扩张段位于长喉颈文丘里管的出口处，扩展喉部段用于连接所述收缩段和所述扩张段；所述收缩段和扩展段为管径渐变结构；所述扩展喉部段为直管结构；所述扩展喉部段的长度大于管径的10倍；所述收缩段、所述扩展喉部段与所述扩张段的两端均分别设置取压孔和取温孔；所述取压孔和所述取温孔与各个所述变送器连接；各个所述变送器与所述多通道数据采集模块连接； 所述气液两相流量计算模型包括流型识别网络、相含率计算网络和气液两相总流量计算网络；所述流型识别网络用于对预设的多传感测量数据进行时域特征提取，得到时域特征参数，并根据所述时域特征参数将多传感测量数据转换成时域特征矩阵，利用卷积神经网络CNN-1构建时域特征矩阵与多种流型之间的分类模型，以实现气液两相流流型准确识别；所述时域特征参数分别为平均值、标准差、方差、均方根、峰值、方根幅值、峰值因子、波形因子、脉冲因子、裕度因子、偏度和峰度；所述多传感测量数据包括电容阵列数据、差压、温度及压力数据；所述相含率计算网络包含卷积神经网络CNN-2和全连接神经网络DNN-1；其中，卷积神经网络CNN-2的输出作为全连接神经网络DNN-1的部分输入；所述卷积神经网络CNN-2用于实现电容阵列数据到截面含气率的有效映射，所述卷积神经网络CNN-2的输入数据为对电容阵列数据进行归一化后的电容矩阵特征值序列，利用扁平化层将所述电容矩阵特征值序列作为全连接神经网络DNN-1的部分输入；所述全连接神经网络DNN-1用于将所述多传感测量数据中与相含率相关的输入参数映射到质量含气率，所述全连接神经网络DNN-1的输入数据为气液密度比、动力粘度比、多差压波动系数、多差压比值以及卷积神经网络CNN-2的输出数据，其中，卷积神经网络CNN-2的输出数据、气液密度比和动力粘度比为利用电容阵列数据拟合质量含气率的输入参数，多差压波动系数及多差压比值为利用多差压数据拟合质量含气率的输入参数； 所述气液两相总流量计算网络的计算公式为：；其中，表示气液两相流总质量流量;表示热膨胀系数；表示流出系数；表示长喉颈文丘里管的扩展喉部段的截面积；和分别表示气相和液相流体密度；表示气液两相流体流过长喉颈文丘里管收缩段产生的差压；表示质量含气率；为长喉颈文丘里管的入口段与喉部的直径比；和分别表示气相和液相虚高修正系数。

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