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机器学习算法在多相热工水力参数快速预测的应用研究

机器学习算法在多相热工水力参数快速预测的应用研究

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作者：焦炜华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

多相热工水力参数的快速预测在工业生产中具有重要意义,含气率、气泡直径、气泡脱离频率、沸腾换热系数、临界热流密度等参数非常重要,但目前缺乏有效的测量手段。传统方法是利用传感器进行测量,通常需要侵入设备内部,很容易对工质的正... 详细信息

多相热工水力参数的快速预测在工业生产中具有重要意义,含气率、气泡直径、气泡脱离频率、沸腾换热系数、临界热流密度等参数非常重要,但目前缺乏有效的测量手段。传统方法是利用传感器进行测量,通常需要侵入设备内部,很容易对工质的正常流动造成不必要的影响,对后续的关联式参数预测带来误差。此外还有可视化的测量方案,一般用来观测多相流现象,很难与参数预测联系起来。以人工神经网络为主的各类机器学习算法发展迅速,开始逐渐应用于多相热工水力参数的预测中,但也存在以下不足:（1）实验数据不充分;（2）可视化观测与参数测量之间关联性弱;（3）缺乏对强化换热场景的研究。本文基于热工水力过程中的两相流动与沸腾换热,探讨了机器学习算法在其中的应用情况,并针对以上提出的不足做出了改进。主要研究内容及结论如下:（1）应用人工神经网络对可视化的两相流实验与数值模拟结果图像进行流型识别,比较不同的识别算法与样本数据组合方案的识别准确率,为不同质量光学法图片两相流流型识别的特征提取方法及智能算法提供遴选依据。并应用图像处理算法完成含气率的测量和气泡信息统计。（2）针对沸腾换热系数难以直接测量的难题,开发人工神经网络,通过直接输入沸腾图像,预测沸腾瞬时含气率,进而快速预测其换热系数和临界热流密度等实际难以直接测量的热工水力参数。以混合润湿性表面的沸腾换热实验及模拟为例验证该方法的可行性。（3）针对微肋管的管内流动沸腾过程的换热系数快速预测需求,开发基于遗传算法优化的换热系数预测神经网络。基于不同微肋管型、不同实验参数,结合数值模拟结果,构建模型训练及验证数据集。基于构建神经网络,对实验过程耦合因素进行解耦分析。本文将机器学习算法应用于多相热工水力参数预测中,借助CFD数值模拟的方法对实验数据进行扩充,预测模型的性能得到提高。对于多相流相变换热过程,将可视化观测手段与参数预测联系起来,提取图像信息预测含气率、换热系数等实验中难以测量的参数,同时提高精度和速度,具备实用意义。

关键词：机器学习数值模拟图像处理流型识别换热系数预测

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