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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于声发射与ELMAN的弯管气液两相流流量检测方法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：CN115683250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211142435.0，技术领域涉及：G01F1/66；该发明授权基于声发射与ELMAN的弯管气液两相流流量检测方法是由王鑫;王成;刘子萱;李志栋;元昆;何利民设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声发射与ELMAN的弯管气液两相流流量检测方法在说明书摘要公布了：基于声发射与ELMAN的弯管气液两相流流量检测方法，包括通过弯管强制旋流理论，得到适用圆形截面和椭圆截面的单相流流量测量公式、气相和液相分别在弯管产生的内外侧差压与弯管气液两相流混合质量流量计算公式；通过声发射传感器和压差传感器测量气液两相流流经弯管时的声发射信号和压差信号，识别各流动工况所处的流型，测得截面持液率HL，计算电压幅值等5个参数；构建声发射‑ELMAN神经网络；利用神经网络测得截面持液率与流型测量公式即可进行气液两相流混合质量流量测量。本发明通过声发射技术和ELMAN神经网络，可实现准确的截面持液率测量，同时将该截面持液率结合弯管气液两相流混合质量流量测量公式，实现安全在线的流量测量。

本发明授权基于声发射与ELMAN的弯管气液两相流流量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声发射与ELMAN的弯管气液两相流流量检测方法，其特征是包括以下步骤： 步骤1、通过弯管强制旋流理论，将圆形截面单相流量测量公式扩展至椭圆截面，得到适用圆形截面和椭圆截面的单相流流量测量公式，如式1所示： 其中，G-单相质量流量，kgs；α-流量系数，根据实验测量确定；a-弯管45°截面垂直于内外侧差压测量方向的半轴长，m；ρ-单相流体密度，kgm3；Δp-弯管45°截面内外侧差压，Pa；R-弯管轴线处曲率半径，m；b-弯管45°截面沿内外侧差压测量方向的半轴长，m；C-常数项，压差仪表零点偏移修正，当未发生偏移时为0；对于本发明而言，a为长半轴，b为短半轴，且当弯管截面为圆形，a＝b； 步骤2、假设气相和液相分别处于弯管的内侧和外侧，且气相和液相的真实速度相等且等于混合速度vm，得到气相和液相分别在弯管45°截面产生的内外侧差压，如式2和式3所示： 其中，Δpg-弯管45°截面气相区域产生的内外侧差压，Pa；HL-截面持液率，待测值，后续测得；ρg-气相流体密度，kgm3；vm-气液两相流混合速度，ms；ΔpL-弯管45°截面液相区域产生的内外侧差压，Pa；ρL-液相流体密度，kgm3； 步骤3、根据式2和式3所示的气相与液相各自的弯管内外侧差压公式得到各相差压，将由式2与式3计算得到的结果相加，得到弯管总内外侧差压Δp和气液两相流混合速度vm的关系式，如式4和式5所示，进一步结合式6得到弯管气液两相流混合质量流量计算公式，如式7所示； Gm＝ρmvmπab6 其中，Gm-气液混合物质量流量，kgs；ρm-混合物流体密度，kgm3； 再通过流量系数α和修正常数项C对式7进行修正，优化后的气液两相流混合质量流量测量公式如式8所示： 步骤4、确定弯管测量元件的结构参数，包括弯管轴线处曲率半径R和截面的长短半轴； 步骤5、令气液两相流在不同流动工况下流经弯管测量结构，于椭圆截面或圆形截面弯管45°截面处，通过压差传感器和声发射传感器测量气液两相流流经弯管45°截面时的声发射信号和压差信号；结合可视化实验模式并根据已有的基于声发射-BP神经网络流型识别系统得到各流动工况所处的流型，从而得到对应于不同气液两相流在不同流动工况下的声发射参数；其中， 当气液两相流介质流经弯管测量结构时，差压传感器获取差压信号Δp后通过数据采集卡传输至计算机，基于现有技术测得截面持液率HL，并根据式8计算得到混合质量流量； 当气液两相流介质流经弯管测量结构时，声发射传感器获取声发射信号传输至计算机，计算弯管气液两相流声发射信号的电压幅值、有效振铃计数、平均信号电平、均方根和绝对能量值5个统计参数； 步骤6、采用4尺度小波分解处理弯管气液两相流声发射信号， pEi＝EiEtotal9 其中，pEi-第i频段小波能量与总小波能量比值；Ei-第i频段小波能量，J；Etotal-总小波能量，J；i-小波分解频段代号； 步骤7、将步骤5的5个声发射统计参数、步骤6得到的各个小波能量比值，以及4个弯管结构参数：弯管所在平面、弯管45°截面长轴长度2a、弯管45°截面短轴长度2b、弯管45°截面轴线处曲率半径R，作为ELMAN神经网络的输入层神经元，其中当弯管处于水平平面采用0表示，当弯管垂直向上采用1表示；该ELMAN神经网络的输出参数为截面持液率，因此输出层神经元个数为1个； 步骤8、由此构建出用于测量持液率的神经网络模型，记为声发射-ELMAN神经网络； 步骤9、实际测量弯管气液两相流流量时，按照步骤4、5、6的方式获得声发射-ELMAN神经网络的各个输入层神经元以及所属流动工况，将各个输入层神经元输入声发射-ELMAN神经网络得到截面持液率；将所得截面持液率代入已获取系数的流量测量公式8，进行气液两相流混合质量流量测量，从而实现流量测量。

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