Simulation Studies on Image Reconstruction Algorithm for Portable Electrical Capacitance Tomography

Electrical capacitance tomography (ECT) is a non-invasive and non-intrusive internal visualization tomographic modality which promising a better quantification by providing cross-sectional distribution information of any kind of multiphase flow. These studies aim to investigate the non-iterative and iterative image reconstruction for 16 channels of portable electrical capacitance tomography (ECT) through simulation work. Linear Back Projection (LBP) as a non-iterative algorithm was compared with the Landweber and generalized vector sampled pattern matching (GVSPM) iterative algorithm for four cases which are core flow, annular flow, stratified flow and two circles by evaluation of image error and image correlation. The results show Landweber algorithms produces lowest percentage error, close to phantom as higher correlation coefficient and acceptable elapsed time. Iterative image reconstruction will produce accurate results by eliminating the artifacts near actual object and enhance the capability of segmented ECT in multiphase flow identification

Convolutional Neural Networks and Feature Fusion for Flow Pattern Identification of the Subsea Jumper

The gas–liquid two-phase flow patterns of subsea jumpers are identified in this work using a multi-sensor information fusion technique, simultaneously collecting vibration signals and electrical capacitance tomography of stratified flow, slug flow, annular flow, and bubbly flow. The samples are then processed to obtain the data set. Additionally, the samples are trained and learned using the convolutional neural network (CNN) and feature fusion model, which are built based on experimental data. Finally, the four kinds of flow pattern samples are identified. The overall identification accuracy of the model is 95.3% for four patterns of gas–liquid two-phase flow in the jumper. Through the research of flow profile identification, the disadvantages of single sensor testing angle and incomplete information are dramatically improved, which has a great significance on the subsea jumper’s operation safety.publishedVersio

INTELIGENTNY SYSTEM DIAGNOSTYKI I STEROWANIA PRZEPŁYWAMI DWUFAZOWYMI NA PODSTAWIE POMIARÓW 3D ECT

In this paper the new intelligent system for two-phase flows diagnosis and control is presented. The authors developed a fuzzy inference system for two phase flows recognition based on the raw 3D ECT data statistical analysis and fuzzy classification which identify the flow structure in real-time mode. The non-invasive three-dimensional monitoring is possible to conduct even in non-transparent and non-accessible parts of the pipeline. Presented system is also equipped with the two phase gas-liquid flows installation control module based on fuzzy inference which includes the feedback information from the recognition module.  The intelligent control module working in a feed-back loop keep the sets of required flow regime. Presented in this paper fuzzy algorithms allow to recognize the two phase processes similar to the human expert and to control the process in the same, very intuitively way. Using of the artificial intelligence in the industrial applications allows to avoid any random errors as well as breakdowns and human mistakes suffer from lack of objectivity. An additional feature of the system is a universal multi-touched monitoring-control panel which is an alternative for commercial solution and gives the opportunity to build user own virtual model of the flow rig to efficiently monitor and control the process.W artykule zaprezentowany został inteligentny system diagnostyki i sterowania przepływami dwufazowymi gaz-ciecz. Autorzy opracowali rozmyty system wnioskowania oparty o statystyczną analizę i klasyfikację rozmytą surowych danych pomiarowych 3D ECT realizujący w czasie rzeczywistym identyfikację struktury przepływu oraz wyznaczanie objętościowego udziału faz. Nieinwazyjny trójwymiarowy monitoring przepływu możliwy jest w nieprzezroczystych i trudno dostępnych fragmentach rurociągów w czasie rzeczywistym. Prezentowany system wyposażony jest również w moduł sterowania instalacją w oparciu o wnioskowanie rozmyte, któremu na wejście podawane są informacje zwrotne od modułu rozpoznawania. Inteligentny regulator rozmyty pracujący w pętli sprzężenia zwrotnego utrzymuje żądane nastawy parametrów przepływu w oparciu o zadany reżim przepływu. Przedstawione w niniejszym opracowaniu algorytmy rozmyte umożliwiają identyfikację procesów dwu-fazowych w sposób analogiczny do tego, jak to robią specjaliści oraz jednocześnie pozwalają kontrolować proces w ten sam bardzo intuicyjny sposób. Zastosowanie sztucznej inteligencji w aplikacjach przemysłowych pozwala uniknąć przypadkowych ludzkich błędów podatnych na brak obiektywizmu, a także zapobiegać awarii. Cechą dodatkową systemu jest uniwersalny dotykowy panel monitorująco-sterujący stanowiący alternatywę dla drogich komercyjnych rozwiązań umożliwiający budowanie wirtualnego modelu instalacji, aby w szybki i skuteczny sposób móc ją monitorować i nią sterować

TWO PHASE FLOW USING ELECTRICAL TOMOGRAPHY

The aim of this project is to improve the performance of current flow rigs to enable bubble flow regime, to fabricate new sensor of ERT for data acquisition and to calculate the void fraction using the image processing techniques