摘" 要：段塞流是氣液兩相流中典型流型，準(zhǔn)確測量其分相流量有利于實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)過程，優(yōu)化工藝控制，確保系統(tǒng)在安全、經(jīng)濟(jì)的工況下運(yùn)行.本文在改進(jìn)長喉文丘里管的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種集近紅外（NIR）、聲發(fā)射（AE）技術(shù)于一體的水平氣液流量智能多傳感系統(tǒng).利用AE傳感器和NIR傳感器檢測氣液兩相的流動(dòng)噪聲信息和截面信息，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（EMD）提取氣體體積分?jǐn)?shù)的特征變量.通過集成學(xué)習(xí)算法進(jìn)行特征級融合，融合后的段塞流體積含氣率預(yù)測模型平均絕對百分比誤差（MAPE）為4.11%，92.45%的預(yù)測結(jié)果偏差在±10%以內(nèi).在Collins模型的基礎(chǔ)上，提出了基于梯度提升決策樹（GBDT）的段塞流質(zhì)量流量預(yù)測模型，其MAPE值為0.96%，全部預(yù)測結(jié)果的偏差在±20%以內(nèi).本研究為氣液兩相流段塞流參數(shù)混合不分離測量提供了一種新方法，為氣液兩相流動(dòng)機(jī)理研究奠定了基礎(chǔ).

關(guān)鍵詞：氣液兩相流；數(shù)據(jù)融合；段塞流；多傳感器；集成學(xué)習(xí)算法

中圖分類號：TH814""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A""" 文章編號：10001565（2024）05054110

DOI：10.3969/j.issn.10001565.2024.05.011

Phase separation flow measurement of plug flow based on

ensemble learning and information fusion

WEN Jiaqi1，2，YANG Xuning1，2，LI Jinshuo1， DING Zhenjun1，3， DONG Fang1，3

（1. School of Quality and Technical Supervision， Hebei University， Baoding 071002， China;

2. Engineering Research Center of Zero-carbon Energy Bulidings and Measurement Techniques，Ministry of Education，Baoding 071002，China;

3. National and Local Joint Engineering Research Center for Measuring Instruments and Systems， Baoding 071002， China）

Abstract： Plug flow is a typical flow pattern in gas-liquid two-phase flow， and accurate measurement of plug flow is conducive to real-time monitoring and optimizing process of production process， ensuring safe and economical operation of the system. Based on the improved Venturi tube with long throat diameter， an intelligent multi-sensor system for horizontal gas-liquid flow is designed， which integrates near infrared （NIR） and acoustic emission （AE） technology. AE sensor and NIR sensor were used to detect the gas-liquid phase interaction and disturbance information， and empirical mode decomposition （EMD） was used to extract the characteristic variables of gas volume fraction. The integrated learning algorithm was used

收稿日期：20240306;修回日期：20240502

基金項(xiàng)目：

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（62173122）；河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（F2022201034）

第一作者：溫佳祺（2000—），女，河北大學(xué)在讀碩士研究生，主要從事多相流理論及參數(shù)檢測技術(shù)研究.E-mail：benben93657@163.com

通信作者：董芳（1980—），女，河北大學(xué)講師，主要從事多相流參數(shù)檢測及信息處理技術(shù)研究.E-mail：dongfang1023@163.com

for feature-level fusion. The mean absolute percentage error （MAPE） of the fused plug flow volume gas content prediction model was 4.11%， and the deviation of 92.45% of the predicted results was within ±10%. On the basis of Collins model， a mass flow prediction model of plug flow based on gradient lifting decision tree （GBDT） is proposed. The MAPE value of GBDT is 0.96%， and the deviation of all prediction results is within ±20%. This study provides a new method for measuring the parameters of gas-liquid two-phase plug flow， which provides a research basis for sensing mechanism and measurement of multiphase flow.

Key words： gas-liquid two-phase flow; data fusion; plug flow; multi-sensor; ensemble learning algorithm

氣液兩相流廣泛存在于石油、天然氣等能源化工領(lǐng)域，對中國能源結(jié)構(gòu)和戰(zhàn)略影響重大.氣液兩相流量不分離測量，對工業(yè)生產(chǎn)安全有效運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用［1］，其中流型［2］、相含率［3-4］、分相流量［5］等表征參數(shù)的準(zhǔn)確測量有利于進(jìn)一步技術(shù)和設(shè)備優(yōu)化.兩相介質(zhì)在流動(dòng)過程中時(shí)刻發(fā)生著相互作用，產(chǎn)生大量流動(dòng)噪聲［6-7］，其精準(zhǔn)捕獲和處理在流量測量和流動(dòng)特性研究中起著重要的作用.

近年來，多傳感器測量技術(shù)在兩相流領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多［8］.傳感器組合測量方案克服了傳統(tǒng)單個(gè)傳感器測量的局限性［9-10］，在一定準(zhǔn)則下通過分析和總結(jié)各種傳感器的信息來提高氣液兩相流流動(dòng)特征參數(shù)的預(yù)測精度和適用性.Vieira等［11］開發(fā)了一種基于流體導(dǎo)電性的兩相流測量儀器——雙金屬絲網(wǎng)傳感器（WMS），并對裝置所獲時(shí)間序列空隙率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了對兩相上升環(huán)狀流流動(dòng)模式、空隙率以及局部截面特征等參數(shù)的實(shí)時(shí)測量.Xu等［12］提出了一種將微波諧振腔傳感器嵌入文丘里管喉部的雙傳感器，在文丘里管的收縮段內(nèi)固定了一個(gè)旋流器，并利用該裝置實(shí)現(xiàn)了螺旋環(huán)狀流水相體積分?jǐn)?shù)（WVF）和兩相分離流量的同時(shí)測量.Liu等［13］研制了一種非侵入式接觸式液膜厚度傳感器（環(huán)島陣列傳感器），獲得螺旋管中液膜厚度的精細(xì)化三維時(shí)空分布數(shù)據(jù)并分析，實(shí)現(xiàn)了對螺旋管內(nèi)環(huán)狀流液膜厚度分布的實(shí)時(shí)測量.Wei等［14］根據(jù)電磁波傳播理論，設(shè)計(jì)了一種新型雙埋置U型管的電磁波相位傳感器，通過分析速度的相位差，實(shí)現(xiàn)了對氣液兩相彈狀流流動(dòng)頻率等參數(shù)的獲取.Qu等［15］制作了小型化四傳感器電探針，簡單高效地獲取氣液兩相流泡狀流中除含氣率、界面面積濃度（IAC）和氣泡弦長之外的界面方向和速度.現(xiàn)有研究主要針對單一流型的某些特定參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測，其應(yīng)用領(lǐng)域和適用性存在顯著局限，尤其是在應(yīng)對檢測流型動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)變這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)時(shí)，監(jiān)測能力顯得尤為不足.鑒于此，迫切需要研發(fā)一種能夠?qū)崿F(xiàn)多參數(shù)測量，實(shí)時(shí)檢測流型轉(zhuǎn)換情況并精準(zhǔn)捕捉流動(dòng)狀態(tài)變化信息的多元傳感器系統(tǒng).

由于機(jī)器學(xué)習(xí)在解決多變量和非線性問題方面具有顯著優(yōu)勢，人工智能算法在兩相流研究中受到了廣泛關(guān)注［16］.Wang等［17］將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型與科里奧利流量計(jì)相結(jié)合，分別建立了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和遺傳算法模型，大大提高了液相流速和空隙率的測量精度.Wang等［18］提出了基于文丘里管的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和支持向量機(jī)，新模型提高了油、氣、水三相流中液相體積流量預(yù)測的精度.Ali等［19］建立了狀態(tài)空間頻率傳遞函數(shù)模型來描述瞬態(tài)流體動(dòng)力學(xué)行為，并利用雙向長短期記憶（BI-LSTM）模型將相持率的預(yù)測精度提高至91%.盡管人工智能算法或者機(jī)器學(xué)習(xí)模型在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，但其高度依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量和代表性，在很大程度上受實(shí)驗(yàn)裝置的制約，且單一模型泛化性能較差，解釋能力有限，魯棒性不強(qiáng).因此需要改進(jìn)實(shí)驗(yàn)裝置確保完整可靠的數(shù)據(jù)獲取，同時(shí)結(jié)合多種算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，開發(fā)探索適應(yīng)性更強(qiáng)的模型.

本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于近紅外、聲發(fā)射和長喉頸文丘里管的多傳感器智能傳感系統(tǒng)，構(gòu)建了新的氣液兩相流水平段塞流的實(shí)驗(yàn)測量裝置.對其采集的動(dòng)態(tài)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)測量不確定度評定，利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（EMD）提取氣體體積分?jǐn)?shù)的特征變量，利用集成學(xué)習(xí)算法進(jìn)行特征級融合并預(yù)測體積含氣率［20］，隨后在Collins模型［21］的基礎(chǔ)上，提出了基于梯度提升決策樹（GBDT）的段塞流質(zhì)量流量預(yù)測模型，為氣液兩相流段塞流質(zhì)量流量的混合不分離測量提供了一種新方法，有效提升了測量系統(tǒng)的抗干擾能力和對復(fù)雜工況的適應(yīng)性.

1" 測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及裝置設(shè)計(jì)

1.1" 基于長喉頸文丘里管的多傳感器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

近紅外技術(shù)具有檢測成本低、可重復(fù)性強(qiáng)、檢測下限低、靈敏度高、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)，將其用于氣液兩相流動(dòng)特征參數(shù)的定性與定量分析，操作簡單方便，可直接進(jìn)行測試，不需要對樣品進(jìn)行預(yù)處理.

而聲發(fā)射技術(shù)具有非侵入、可實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測、靈敏度高、空間分辨率高的優(yōu)點(diǎn)，將其應(yīng)用于氣液兩相段塞流流動(dòng)特征參數(shù)測試，在不影響系統(tǒng)正常運(yùn)行的情況下，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測流體內(nèi)部因氣泡破裂、液滴撞擊、流動(dòng)模式轉(zhuǎn)變等帶來的局部應(yīng)力變化引起的微弱聲波信號.布置多個(gè)聲發(fā)射傳感器實(shí)時(shí)連續(xù)采集和處理數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)對氣液兩相流管道內(nèi)不同位置聲發(fā)射源的空間定位，識別流體分布不均勻、局部擾動(dòng)、相界面遷移等現(xiàn)象，進(jìn)而量化流型、相含率等特征參數(shù)的空間分布特征，提高對復(fù)雜流動(dòng)現(xiàn)象的表征精度.

本文在長喉頸文丘里管的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一個(gè)集近紅外（NIR）、聲發(fā)射（AE）技術(shù)于一體的多傳感器智能傳感系統(tǒng)，將2個(gè)聲發(fā)射探頭垂直安裝在文丘里喉段的上方和下方，距離下游發(fā)散段10 mm，如圖1所示.該多傳感器系統(tǒng)集成了AE傳感器在流型識別方面的高采集頻率和響應(yīng)速度，以及NIR傳感器在空隙率測量方面的高測量精度的優(yōu)點(diǎn).當(dāng)流體流過文丘里喉部時(shí)，AE和NIR傳感器同時(shí)采集流動(dòng)信息.當(dāng)氣液介質(zhì)之間或介質(zhì)與管壁之間發(fā)生碰撞時(shí)，AE傳感器用于采集氣液流動(dòng)噪聲信號，監(jiān)測流型轉(zhuǎn)換、氣液流動(dòng)狀態(tài)信息.鑒于近紅外光在流體中發(fā)生折射、反射和吸收，通過探測器獲取近紅外光強(qiáng)衰減信息，進(jìn)而獲得氣液兩相流動(dòng)的截面信息.

采用長喉頸文丘里管測量流量，其喉部兩相流流速顯著增加，可放大噪聲信號，便于實(shí)時(shí)、有效識別兩相流型的變化.在其喉道內(nèi)用固定管焊接安裝NIR和AE傳感器，可縮短探頭間距和信號傳播路徑，減少傳遞過程信號損失，充分獲取流動(dòng)信息，抗干擾性能增強(qiáng).喉內(nèi)透明管段采用透光性好的石英玻璃，對NIR光的吸收率為0，將NIR傳感器置于其上，提高了NIR傳感器的測量精度.

1.2" 多傳感器信號采集系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置

本實(shí)驗(yàn)在河北大學(xué)“計(jì)量儀器與系統(tǒng)國家與地方聯(lián)合工程研究中心”的雙閉環(huán)氣液兩相流實(shí)驗(yàn)裝置上進(jìn)行，實(shí)驗(yàn)管道內(nèi)徑為50 mm，如圖2a所示.實(shí)驗(yàn)流體為水和壓縮空氣.水經(jīng)科里奧利質(zhì)量流量計(jì)送入實(shí)驗(yàn)段前端，同時(shí)通過壓縮機(jī)將氣體泵入氣路通道，經(jīng)干燥器處理后通過管道送入實(shí)驗(yàn)段的前端與水充分混合，用科里奧利流量計(jì)（U=0.1%，k=2）進(jìn)行測量.在各相路徑線上安裝電動(dòng)閥開關(guān)（BY-10）和調(diào)節(jié)閥（LAL-05S），進(jìn)行流量調(diào)節(jié)和開關(guān)控制.該裝置采用雙回路設(shè)計(jì)，氣液可通過各自的電動(dòng)開關(guān)閥和調(diào)節(jié)閥獨(dú)立開啟和調(diào)節(jié)流量.氣路由2個(gè)支路（DN8、DN40）組成，配備科里奧利流量計(jì)（Endress+Hauser，0.06～1 m3/h，0.06～50 m3 /h，U=0.1%，k=2），可獨(dú)立開啟，也可組合使用.液路由3個(gè)支路（DN10，DN32，DN40）組成，可根據(jù)液體流量情況單獨(dú)開啟或組合使用.各支路安裝電磁流量計(jì)（OPTIFLUX4300，0.03～1.2 m3/h，OPTIFLUX230，0.03～20 m3/h，U=0.2%，k=2）和科里奧利流量計(jì)（Endress+Hauser，0.03～40 m3/h，U=0.1%，k=2），原理如圖2b所示.水進(jìn)入實(shí)驗(yàn)管段前端與空氣混合.氣液兩相流經(jīng)260D 的直管段充分發(fā)展，然后通過水平實(shí)驗(yàn)管段.最后，混合物在分離罐中分離，重力分離后水繼續(xù)循環(huán)，氣體直接排放到空氣中.通過溫度變送器（JWB/38Z/A，0～50 ℃，U=0.2%，k=2）和壓力變送器（JT-8016CRA，0～1 MPa，U=0.5%，k=2），實(shí)時(shí)獲取各觀測點(diǎn)氣液的溫度和壓力，并在進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理中與兩相流參數(shù)一起由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（采樣頻率2 kHz）記錄下來.然后通過相應(yīng)的控制閥使水和空氣按所需流速在系統(tǒng)中循環(huán)，直至達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài).對不同的流量組合重復(fù)相同的實(shí)驗(yàn)程序，在流量穩(wěn)定5 min后，開始采集數(shù)據(jù)，每個(gè)條件的數(shù)據(jù)采集時(shí)間為15 s.實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1所示.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)通過NI數(shù)據(jù)采集卡上傳到計(jì)算機(jī)并儲(chǔ)存，采用基于LABVIEW設(shè)計(jì)控制界面的上位機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)參數(shù)調(diào)節(jié).

2" 基于人工智能算法的體積含氣率預(yù)測模型

2.1" 雙重集成算法

2.1.1" 梯度提升決策樹（GBDT）模型

梯度提升決策樹（GBDT）模型能夠分析特征變量之間的高階關(guān)系，泛化能力好，魯棒性強(qiáng)［22］.運(yùn)算原理如下：

對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行正則化處理

Obj（θ）=L（θ）+Ω（θ），（1）

其中：L（θ）是損失函數(shù)，用于衡量模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合效果；Ω（θ）是正則函數(shù)，用于衡量訓(xùn)練模型的復(fù)雜性.

使用前向分布算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，規(guī)則為

i=ΩKk=1fk（xi），fk∈F，（2）

其中：K為預(yù)測器的數(shù)量;i為第i個(gè)預(yù)測值.

決策樹基本法則為

Ω（ft）=γM+12λ∑Mj=1w2j，（3）

其中：M為假設(shè)葉子點(diǎn)的數(shù)量，即獨(dú)立二次函數(shù)的數(shù)量；fi為預(yù)測函數(shù)；γ、λ是超參數(shù)調(diào)整的線性系數(shù)；wj為第j個(gè)葉子的權(quán)重；j為第j個(gè)葉子結(jié)點(diǎn).

2.1.2" 網(wǎng)格搜索算法

網(wǎng)格搜索是使用較為廣泛的超參數(shù)搜索算法，可以實(shí)現(xiàn)較小數(shù)據(jù)樣本參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整，只需輸入?yún)?shù)就可以得到最優(yōu)的結(jié)果和參數(shù)，符合本研究中數(shù)據(jù)量的要求，其運(yùn)行過程流程如圖3所示.

2.2" 基于雙重集成算法的體積含氣率預(yù)測模型

基于GBDT和網(wǎng)格搜索方法的雙重集成算法，提出氣液兩相段塞流體積含氣率多傳感器的融合方案，結(jié)構(gòu)如圖4所示.

對信號采集系統(tǒng)捕獲的聲發(fā)射信號和近紅外信號用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）進(jìn)行解耦，通過LASSO回歸［23］進(jìn)行特征量選取，將聲發(fā)射信號的IMF1、IMF2和IMF3，近紅外衰減信號的IMF2、IMF3、IMF6、IMF7和IMF8作為后續(xù)基于集成學(xué)習(xí)的體積含氣率的多傳感器信息融合的特征變量，如圖5所示.

將上述特征變量進(jìn)行相關(guān)性分析，探究不同特征變量與體積含氣率之間的關(guān)系，對這些變量進(jìn)行特征級融合，作為梯度提升決策樹的輸入變量.利用網(wǎng)格搜索的方法進(jìn)行超參數(shù)的調(diào)優(yōu)，在體積含氣率和流量測量中多次進(jìn)行集成學(xué)習(xí)迭代，探究不同位置安裝的多傳感器融合方案的預(yù)測精度，使氣液兩相段塞流體積含氣率融合預(yù)測模型的預(yù)測精度達(dá)到最佳效果，并給出最佳融合方案.

將所獲取的聲發(fā)射分解信號和近紅外光強(qiáng)衰減分解信號的體積含氣率作為訓(xùn)練集和測試集，以4∶1的方式進(jìn)行GBDT集成學(xué)習(xí)，并配備網(wǎng)格搜索的方法進(jìn)行超參數(shù)的調(diào)優(yōu).對于段塞流體積含氣率預(yù)測模型，位于上方的聲發(fā)射探頭AET和位于下方的聲發(fā)射探頭AEB的平均絕對百分比誤差（MAPE）分別為7.74%和9.39%，其中，AET探頭數(shù)據(jù)86.79%的預(yù)測結(jié)果偏差在±10%以內(nèi)，AEB探頭數(shù)據(jù)84.91%的預(yù)測結(jié)果偏差在±10%以內(nèi).垂直放置的近紅外探頭NIRV和水平放置的近紅外探頭NIRH的MAPE為4.76%和7.36%，其中，NIRV探頭數(shù)據(jù)88.68%的預(yù)測結(jié)果偏差在±10%以內(nèi)，NIRH探頭數(shù)據(jù)81.13%的預(yù)測結(jié)果偏差在±10%以內(nèi).將AET和NIRV中提取的特征參數(shù)進(jìn)行特征級融合，對于段塞流，融合后的MAPE為4.11%，92.45%的預(yù)測結(jié)果偏差在±10%以內(nèi)，如圖6所示.

3" 優(yōu)化流量預(yù)測模型

在上述基于集成學(xué)習(xí)（GDBT）的氣液兩相流段塞流多傳感器信息融合的體積含氣率預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，將體積含氣率轉(zhuǎn)換成質(zhì)量含氣率作為輸入?yún)?shù)，建立氣液兩相流流量預(yù)測模型并驗(yàn)證預(yù)測效果.隨后在Collins模型的基礎(chǔ)上，利用三重集成學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化，并通過網(wǎng)格搜索的方法對新的特征變量進(jìn)行超參數(shù)的調(diào)優(yōu)，建立基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)合集成學(xué)習(xí)的總質(zhì)量流量模型，最終實(shí)現(xiàn)氣液兩相段塞流分相液相質(zhì)量流量的測量.該方案的結(jié)構(gòu)如圖7所示.

用適當(dāng)?shù)膬上嗔黧w密度代替單相流體密度，兩相質(zhì)量流量可由以下公式計(jì)算出：

Mtp=cεβ21-β4πD242ρtpΔPtp，（4）

其中：M為質(zhì)量流量；C為流量系數(shù)；β代表節(jié)流比；ε為流體的可壓縮系數(shù)，空氣和水流體在低壓下被認(rèn)為是不可壓縮的，因此流體可壓縮系數(shù)為1；D為文丘里進(jìn)口處的管道直徑（m）；ρ為單一流體的密度（kg/m3）；ΔP為流經(jīng)文丘里管時(shí)直管段與喉部的壓差.

模型的合理選擇對預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性有很大影響.本文中以Murdock改進(jìn)的關(guān)聯(lián)式［21］為基礎(chǔ)，選取Collins模型來處理段塞流數(shù)據(jù)，其表達(dá)式如下：

Mtp=TΔp/axρg+b1-xρl+cx（1-x）4ρgρl，（5）

其中：a=1.946 3，b=0.986 1，c=1.511 6；

ρg與ρl分別為氣相密度與液相密度;x為質(zhì)量含氣率，其表達(dá)式如式（6）.

x=mgmg+ml，（6）

其中：mg為兩相流體中氣相介質(zhì)的質(zhì)量；ml為兩相流體中液相介質(zhì)的質(zhì)量.

后續(xù)在Collins模型的基礎(chǔ)上，利用梯度提升決策樹對氣液兩相流量模型進(jìn)行三重集成學(xué)習(xí)的優(yōu)化，對模型的預(yù)測精度和適用范圍進(jìn)一步提升.優(yōu)化后的MAPE為0.96%，預(yù)測結(jié)果的100%的偏差在±20%以內(nèi)，如圖8所示.表明本文建立的集成學(xué)習(xí)預(yù)測模型泛化能力較強(qiáng)，可以較好地處理兩相流中復(fù)雜性、間歇性和隨機(jī)性的問題.

4" 結(jié)論

設(shè)計(jì)了一個(gè)基于長喉文丘里管，集近紅外、聲發(fā)射技術(shù)于一體的聲光多傳感器系統(tǒng)，建立了氣液兩相流段塞流測量的新型實(shí)驗(yàn)測量裝置，在文丘里管的喉部延伸段上安裝2對近紅外采集裝置和2個(gè)聲發(fā)射采集裝置.對54個(gè)工況點(diǎn)進(jìn)行了測試，實(shí)時(shí)記錄差壓、聲發(fā)射以及近紅外信號.在此基礎(chǔ)上開發(fā)了段塞流原始數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，提出了一種新的基于集成學(xué)習(xí)算法的氣液兩相流段塞流體積含氣率多傳感器融合方案，從所捕獲信號中提取特征變量，對其進(jìn)行相關(guān)性分析和特征級融合處理，給出最佳融合模型.利用三重集成學(xué)習(xí)、網(wǎng)格搜索等方法對模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，在Collins模型的基礎(chǔ)上，提出了基于梯度提升決策樹（GBDT）的段塞流質(zhì)量流量預(yù)測模型.經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，段塞流體積含氣率預(yù)測模型的MAPE為4.11%，預(yù)測結(jié)果的92.45%的偏差在±10%以內(nèi)，段塞流質(zhì)量流量預(yù)測模型的MAPE值為0.96%，預(yù)測全部結(jié)果的偏差在±20%以內(nèi).本研究為氣液兩相流段塞流流動(dòng)特征參數(shù)的準(zhǔn)確測量提供了一種新的方案，進(jìn)一步揭示了兩相流流動(dòng)特性和內(nèi)在機(jī)理.

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（責(zé)任編輯：孟素蘭）