买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于机器学习与物理约束的气液两相流量测量方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115355959B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211004353.X，技术领域涉及：G01F1/88；该发明授权基于机器学习与物理约束的气液两相流量测量方法及系统是由李珊珊;白博峰设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习与物理约束的气液两相流量测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于V锥节流装置进行气液两相流动实验，得到气液两相流动实验数据；根据气液两相流动基本方程建立物理约束方程；将深度神经网络模型的损失函数中引入物理约束方程，得到改进的损失函数；基于所述改进的损失函数构建改进的深度神经网络模型；利用所述气液两相流动实验数据训练所述改进的深度神经网络模型，得到气液两相流量测量模型，并利用所述气液两相流量测量模型进行气液两相流量的测量。通过自定义神经网络的损失函数，将物理约束项加入损失函数中，在神经网络的寻优过程中，不仅最小化预测值和目标值之间的差距，同时使物理方程的残差项最小化，提高预测气液两相流量测量的准确性。

本发明授权基于机器学习与物理约束的气液两相流量测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习与物理约束的气液两相流量测量方法，其特征在于，包括： 基于V锥节流装置进行气液两相流动实验，得到气液两相流动实验数据； 根据气液两相流动基本方程建立物理约束方程； 在深度神经网络模型的损失函数中引入物理约束方程，得到改进的损失函数；基于所述改进的损失函数构建改进的深度神经网络模型； 利用所述气液两相流动实验数据训练所述改进的深度神经网络模型，得到气液两相流量测量模型，并利用所述气液两相流量测量模型进行气液两相流量的测量； 其中，所述物理约束方程的表达式为： 其中，ΔPtp表示V锥节流装置上游取压点和喉部取压点之间的差压；ρg表示气相密度；ρl表示液相密度；mg表示气相质量流量；ml表示液相质量流量；A2表示节流装置喉部的截面积；β表示节流装置的节流比； 其中，所述改进的损失函数的表达式为： Loss＝θ1MSE_mg+θ2MSE_ml+θ3MSE_f 其中，θ1，θ2，θ3表示权值系数；MSE_mg表示气相流量预测值与气相流量目标值之间的均方误差；MSE_ml表示液相流量预测值与液相流量目标值之间的均方误差；MSE_f表示物理约束方程的残差函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。