【摘 要】
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气液固三相反应器中复杂的颗粒背景给流动参数的图像检测带来巨大挑战。发展了一种基于深度学习的气液固三相反应器图像分析方法,包括采集图像、制作训练集、建立图像识别模
【机 构】
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浙江省化工高效制造技术重点实验室,浙江大学化学工程国家重点实验室,浙江大学化学工程与生物工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(91834303);国家杰出青年科学基金项目(21525627);国家自然科学基金创新研究群体项目(61621002)
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气液固三相反应器中复杂的颗粒背景给流动参数的图像检测带来巨大挑战。发展了一种基于深度学习的气液固三相反应器图像分析方法,包括采集图像、制作训练集、建立图像识别模型和提取流动参数四个步骤。采用全卷积神经网络,在学习率为0.005、训练次数为2000次、训练集大小超过400张图像的条件下,图像识别误差小于5%。利用该方法可以获取三相反应器中局部相含率(气相分数和液相分数)及其空间分布、时间序列等信息,再采用时域分析、频率分析、小波分析等分析方法提取二次参数,可用于流型识别、压降预测和气液分布的均匀性判别等。将
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