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龙图腾网恭喜佛山大学申请的专利一种水平圆管中气液两相螺旋流流型的智能识别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：CN116341213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202310194202.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种水平圆管中气液两相螺旋流流型的智能识别方法是由刘雯;赵中闯;蒋胜;伍楠;张立平;黄平南设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水平圆管中气液两相螺旋流流型的智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种水平圆管中气液两相螺旋流流型的智能识别方法，包括步骤：采用高速摄像机捕捉不同工况下连续时间内气液两相分布随时间变化的图像，并对流体图像进行人工识别并记录不同工况下的气液两相螺旋流流型；采用软件处理捕捉的图像从而获得气液相界清晰的二值化图片；基于图片处理方法获取含气率随时间的波动值；对含气率随时间变化的波动信号进行特征提取并生成PDF曲线；基于提取的PDF曲线汇总的多个特征参数构建多维特征向量；采用多种机器学习算法，输入全部工况的多维特征向量，分析算法识别出的结果。采用非接触测量方法获取含气率数据，避免了对流动影响，选取关键特征参数降低了特征向量的维度，且计算量相对小。

本发明授权一种水平圆管中气液两相螺旋流流型的智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种水平圆管中气液两相螺旋流流型的智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、采用高速摄像机捕捉不同工况下一段连续时间内气液两相分布随时间变化的图像，对高速摄影获取的流体图像进行人工识别并记录不同工况下的气液两相螺旋流的流型；步骤S2、采用软件批量处理捕捉的图像从而获得气液相界清晰的二值化图片；步骤S3、基于图片处理方法获取含气率随时间的波动值；步骤S4、对含气率随时间变化的波动信号进行特征提取并生成PDF曲线；步骤S5、基于提取的PDF曲线汇总的多个特征参数构建多维特征向量；步骤S6、采用多种机器学习算法，输入全部工况的多维特征向量，全部工况分为训练集和验证集；步骤S7、分析多种机器学习算法识别出的结果的准确率；基于图片处理方法获取含气率随时间的波动值，含气率通过选取垂直于流动方向一个固定位置Z的一个像素宽度的截面，Z处气相占管道截面的面积比管道横截面的面积得到含气率，所述截面所有黑色像素点的长度即为螺旋流中气芯的直径，流动中的气液界面呈现为不规则的圆形，将气芯抽象为一个光滑的圆形，截面含气率α计算公式如下： 同一工况时间段内的多张连续图片的固定位置Z的含气率，得到时间段内Z处含气率数值随时间的波动值；A为管道横截面的面积；Ag为气相占管道横截面的面积；di为二值图像此列像素的黑色像素个数总和，即为气芯的直径；D为此列像素个数总和，即管段的直径；对于分层流流型，管内气相分布在管道上部，液相分布在管道底部，在沿轴向固定位置Z处，取一个像素宽度的截面A-A，在二值图像中黑色像素在上部，白色像素在底部，由于气液界面波动，液相呈不规则的扇形，抽象为规则扇形，截面含气率α计算公式如下： r为管段半径，h为液相高度。

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