Wykorzystanie uczenia maszynowego w identyfikacji kryteriów przepływów płynów dwufazowych w przewodach horyzontalnych

Rozpoznanie występującego w przewodzie rozmieszczenia faz jest niezbędne do stworzenia odpowiedniego modelu hydrodynamicznego. W pracy wykorzystano uczenie maszynowe do identyfikacji kryteriów przepływów płynów dwufazowych w przewodach horyzontalnych. Wykorzystując filmy z przepływami stworzono zbiór danych uczących i walidacyjnych, sklasyfikowanych w pięciu klastrach odpowiadających następującym strukturom przepływu: pęcherzykowej, rzutowej, korkowej, warstwowej i falowej. Następnie opracowano modele uczenia maszynowego z wykorzystaniem bibliotek TensorFlow oraz Keras, w których wykorzystano głębokie warstwy konwolucyjne. Finalnie wytypowano optymalną budowę sieci neuronowej, która zapewniała niskie wartości parametru straty i wysoką dokładność klasyfikacji. Zaproponowane rozwiązanie może znaleźć zastosowanie w przemyśle konkurując z wykorzystywanymi obecnie.

---

Recognition of the phase distribution in pipe is necessary to create the appropriate hydrodynamic model. In the thesis, machine learning was used to identify flow regime for two-phase fluids in horizontal pipes. Using films with flows, a set of learning and validation data was created and classified in five clusters corresponding to the following flow structures: bubbly, slug, plug, stratified and wavy. Then, machine learning models were developed, using the TensorFlow and Keras libraries, which used deep convolution layers. Finally, the optimal structure of the neural network was proposed, which ensured low values of the loss parameter and high accuracy of classification. The proposed solution may find application in industry competing with those currently used.

---

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).