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龙图腾网获悉河北大学申请的专利一种气液两相流场实时同步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：CN120471956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510617595.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种气液两相流场实时同步测量方法及系统是由方立德;宁迦南;雷一鸣设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气液两相流场实时同步测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种气液两相流场实时同步测量方法及系统，涉及流场测量技术领域。所述方法包括：获取由高速相机采集的高速图像；所述高速相机采用设定参数；对所述高速图像进行后处理，得到优化图像；所述后处理包括图像去噪、灰度分割、轮廓分割以及圆度去噪；构建PWC‑Net网络；利用所述PWC‑Net网络对所述优化图像进行特征提取，并根据提取特征进行气液两相流场预测，得到最终的流体速度场。本发明能够实现快速、准确、稳定的气液两相流场速度测量。

本发明授权一种气液两相流场实时同步测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种气液两相流场实时同步测量方法，其特征在于，包括： 获取由高速相机采集的高速图像；所述高速相机采用设定参数； 对所述高速图像进行后处理，得到优化图像；所述后处理包括图像去噪、灰度分割、轮廓分割以及圆度去噪； 构建PWC-Net网络； 利用所述PWC-Net网络对所述优化图像进行特征提取，并根据提取特征进行气液两相流场预测，得到最终的流体速度场； 其中，所述PWC-Net网络的构建过程为： 获取训练数据集；所述训练数据集包括训练数据及对应的数据标签； 基于CNN网络构建预训练网络；所述CNN网络包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层； 将所述训练数据集输入所述预训练网络，以网络输出与所述数据标签之间的损失最小为目标进行训练，并当网络满足预设精度要求时，将训练好的网络确定为PWC-Net网络； 利用所述PWC-Net网络对所述优化图像进行特征提取，并根据提取特征进行气液两相流场预测，得到最终的流体速度场，具体包括： 将所述优化图像输入所述PWC-Net网络，对相邻的两帧图像进行多尺度特征提取，得到包含不同层次语义和细节信息的特征图； 基于所述特征图进行图像变形，令两帧图像对齐，得到变形特征图； 对所述变形特征图上每个位置和不同的光流偏移量之间的相似性，得到相似性度量，并根据所述相似性度量构建代价体； 基于所述代价体进行气液两相流场预测，得到最终的流体速度场。

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