油水混合物模态辨识与分类方法研究
为提高原油脱水过程中宽量程含水率测量的精度,提出油水混合物多模态的含水率计算方法.通过分析油水混合物的不同状态,建立不同状态油水混合物的介电常数、电导率与原油含水率之间的关系,并基于核方法的自组织神经网络实现油水混合物的模式分类.实验结果表明,测量介电常数和电导率可以识别油水混合物的状态,及时修正含水测量仪的设置参数,提高宽量程原油含水率在线测量的精确度.
介电常数、电导率、自组织神经网络、原油含水率
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TP274(自动化技术及设备)
国家自然科学基金20070541002
2008-06-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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