基于支持向量机和电容层析成像的两相流流态识别

确定两相流态对于其他流量的精度测量很重要参数。 电容层析成像(ECT)通常用于识别两相/多相流态。 支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的机器学习算法具有较少的训练样本的分类能力,并且可以用于流态鉴别。 从ECT系统获得的电容测量数据包含流量政权信息。 主成分分析法已被用来减少电容测量的尺寸。 使用SVM进行仿真方法。 结果表明了其可行性。 还进行了静态和动态实验典型的流态,结果表明该方法速度快,可以识别这些流动方式正确