Prediction of Two-Phase Flow Patterns Using Machine Learning Algorithms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Predicting the two-phase flow pattern prediction is important to many industries such as power generation and oil and gas; for example, knowing the type of flow pattern is crucial for an accurate calculation of the pressure on the system. The transient nature of two-phase flows makes analyzing and predicting the flow pattern for a normal straight pipe a very complex procedure. The situation becomes more complex when a piping component is disturbing the fully developed flow in a straight pipe. In this work, the flow pattern downstream of an orifice was experimentally investigated for an intermittent flow pattern at orifice-to pipe area ratios of 0.14, 0.25 and 0.56. The flow pattern downstream of the orifice was identified using a probability density function (PDF) of the time signal void fraction as well as identified using a high-speed imaging system. All tests were presented by the calculated superficial velocity of the mixture based on the area of the orifice being used and the volumetric quality. The predicted flow pattern was identified using a Machine Learning Algorithm known as the Classification Learner environment in MATLAB. This method was able to predict the flow pattern downstream of the orifice with a total error of 9%.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle