Preview

Измерительная техника

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Применение машины опорных векторов для моделирования коэффициента истечения расходомеров переменного перепада давлений

https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2022-4-37-42

Аннотация

Изучена проблема повышения точности измерения расхода жидкостей и газов расходомерами переменного перепада давлений. Рассмотрено моделирование коэффициента истечения диафрагмы расходомеров переменного перепада давлений методами машинного обучения. Показано, что существующие модели коэффициента истечения диафрагмы сложны, значения коэффициентов требуется уточнять в процессе эксплуатации расходомеров. Предложено в качестве коэффициента истечения диафрагмы использовать модель на основе машины опорных векторов. Описаны структура и процесс обучения модели и указаны параметры обучения. Приведены результаты моделирования, полученные при обучении и тестировании модели, и подтверждена её эффективность. Выполнен сравнительный анализ предложенной модели на основе машины опорных векторов и существующей модели в виде эмпирического уравнения Ридер-Харриса и Галлахера. Показано, что предложенная модель коэффициента истечения не уступает по точности и эффективности действующей модели, и позволяет совершенствовать системы измерения расхода жидкостей и газов. Результаты исследования будут полезны для работ в области добычи, транспорта и хранения природного газа.

Об авторах

Ж. А. Даев
Баишев Университет
Казахстан

Жанат Ариккулович Даев

Актобе



Г. Е. Шопанова
Баишев Университет
Казахстан

Гульжан Ережеповна Шопанова

Актобе



Список литературы

1. Yoder J., Measuring a 1 % gain in a 4,5 billion dollars market, Flow Control, 2008, vol. 6, pp. 42–45.

2. Даев Ж. А. Сравнительный анализ коэффициентов истечения расходомеров переменного перепада давления // Метрология. 2015. № 1. P. 32–36.

3. Reader-Harris M., Orifice Plates and Venturi Tubes, Glasgow, Springer International Publishing Switzerland, 2015, 389 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-16880-7

4. Cristancho D. E., Hall K. R., Coy L. A., Iglesias-Silva G. A., Flow Measurement and Instrumentation, 2010, vol. 21, iss. 3, pp. 299–301. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2010.03.003

5. Stolz J. A., Universal Equation for the Calculation of Discharge Coeffi cient of Orifi ce Plates, Proceedings of FLOMEKO 1978, IMEKO-Conference on Flow Measurement of Fluids, Groningen, Netherlands, September 11–15, 1978, Amsterdam, NorthHolland, 1978, pp. 519–534.

6. Reader-Harris M. J., Sattary J. A., Flow Measurement and Instrumentation, 1990, vol. 1, iss. 2, pp. 67–76. https://doi.org/10.1016/0955-5986(90)90031-2

7. Reader-Harris M. J., Sattary J. A., Spearman E. P., The orifi ce plate discharge coeffi cient equation, Progress Report no. PR14, EUEC/17 (EEC005), East Kilbride, Glasgow, National Engineering Laboratory Executive Agency, 1992, 104 p.

8. Reader-Harris M. J., Sattary J. A., Spearman E. P., Flow Measurement and Instrumentation, 1995, vol. 6, iss. 2, pp. 101– 114. https://doi.org/10.1016/0955-5986(94)00001-O

9. Reader-Harris M. J., Forsyth C., BoussouaraT., Flow Measurement and Instrumentation, 2021, vol. 82, 102043. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2021.102043

10. Ahmed E. N., Ghanem A. A., Flow Measurement and Instrumentation, 2020, vol. 73, 101751. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2020.101751

11. Hollingshead C. L., Johnson M. C., Barfuss S. L., Spall R. E., Journal of Petroleum Science and Engineering, 2011, vol. 78, iss. 3–4, pp. 559–566. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2011.08.008

12. Dayev Zh. A., Flow Measurement and Instrumentation, 2020, vol. 71, 101674. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2019.101674

13. Dayev Zh., Kairakbaev A. K., Applied Artificial Intelligence, 2021, vol. 35, pp. 1128–1146. https://doi.org/10.1080/08839514.2021.1975378

14. Dayev Zh., Kairakbaev A., Yetilmezsoy K., Bahramian M., Sihag P., Kıyan E., Flow Measurement and Instrumentation, 2021, vol. 79, 101913. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2021.101913

15. Dayev Zh. A., Latyshev L. N., Flow Measurement and Instrumentation, 2017, vol. 56, pp. 18–22. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2017.07.001

16. Haykin S. Neural Networks, A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 1999, 864 p.

17. Jarushkina N. G., Osnovy nechetkih i gibridnyh system, Moscow, Finansy i statistika Publ., 2009, 320 p. (In Russ.)

18. Borg D., Suetake M., Brandao D., Flow Measurement and Instrumentation, 2014, vol. 40, pp. 142–148. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2014.09.007


Рецензия

Для цитирования:


Даев Ж.А., Шопанова Г.Е. Применение машины опорных векторов для моделирования коэффициента истечения расходомеров переменного перепада давлений. Izmeritelʹnaya Tekhnika. 2022;(4):37-42. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2022-4-37-42

For citation:


Dayev Z.A., Shopanova G.E. Modelling of the discharge coeffcient of differential pressure flowmeters by the support vector machine. Izmeritel`naya Tekhnika. 2022;(4):37-42. (In Russ.) https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2022-4-37-42

Просмотров: 136


ISSN 0368-1025 (Print)
ISSN 2949-5237 (Online)