Multiphase Flow Estimation Using Image Processing
| dc.contributor.author | Mustafa Al-Nasser | |
| dc.date | 2016 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T07:54:19Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T07:54:19Z | |
| dc.degree.department | كلية علوم وهندسة الحاسب الآلي | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.abstract | قياس تدفق الموائع متعددة الأطوار هي مسألة صعبة للغاية في الصناعة. قياس تدفق الموائع متعددة الأطوار يتطلب تقدير العديد من المعاملات مثل كمية المائع ، سرعه المائع في كل طور وخواص الفقاعات وغيرها من المعاملات. هناك تقنيات مختلفة لقياس / تقدير معاملات تدفق الموائع متعددة الأطوار. إحدى الطرق الواعدة هي استخدام ومعالجة الصور لتقدير معاملات تدفق الموائع متعددة الأطوار. تمت الاستفادة من تقنيات معالجة الصور لتقدير العديد من تدفق الموائع متعددة الأطوار مثل كمية المائع، تصنيف الفقاعات بناء على حجمها والسرعة، والطول الموجي وتردد وفترة الموجه وسعة الموجة. في هذا العمل، استخدم نظام رؤية عالية السرعة لالتقاط الفيديو لتدفق للموائع متعددة الأطوار في حلقة تدفق بنيت في جامعة الملك فهد. على وجه الخصوص ، قمنا بتقدير معاملات نظام التدفق الطبقي المتموج باستخدام تقنيات معالجة الصور. ثم، تم استكشاف واستغلال تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) للتعرف على أنماط التدفق في ظروف تدفق مختلفة. استخدمنا الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لتحديد نظام تدفق لكن مع مرحلة ما قبل المعالجة باستخدام التطبيع اللوغاريتمي الطبيعي. هذه مرحلة ما قبل المعالجة تساعد على تطبيع مجموعة كبيرة من البيانات والحد من التداخل بين نظم التدفق وتحسن دقة التعرف على نظام التدفق. ثم، تم تمديد صلاحية النموذج باستخدام مدخلات غير بعدية لاستخدامها في الأنابيب الأفقية ذوات أقطار مختلفة، وسوائل ذوات كثافة ولزوجة مختلفة. تم التحقق من صحتها من خلال بناء واختبار نموذج باستخدام البيانات التجريبية. تم التحقق من فعالية هذا الأسلوب من خلال نموذج شبكات عصبية ANN باستخدام ثلاث مدخلات غير بعدية فقط وهي رقم رينولدز للسائل ورقم رينولدز للغاز و هبوط الضغط المضاعف. | |
| dc.identifier.other | 3000 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/2816 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Doctoral | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | Multiphase Flow Estimation Using Image Processing | |
| dc.type | Thesis |