| 1 |
1
수평관 내 유체의 이상유동의 형태를 판별하는 장치에 있어서,기체와 액체가 혼합된 유체가 수평관을 이동하는 동안, 센서를 통해 상기 수평관 내부의 타겟 지점 상에서의 액체의 시간별 속도값을 획득하는 속도 데이터 획득부;상기 수평관에 공급되는 기체와 액체의 현재 겉보기 속도와 상기 획득된 타겟 지점 상의 액체의 시계열 속도값을 이용하여 상기 타겟 지점을 지나는 액체에 대한 복수의 속도 특징을 가공하는 특징 연산부; 및상기 가공된 복수의 속도 특징을 기 학습된 머신 러닝 알고리즘에 입력하여 상기 타겟 지점에 대한 이상유동의 형태를 층상 유동, 플러그 유동, 슬러그 유동 및 쇠퇴 슬러그 유동 중 어느 하나로 분류하는 이상유동 판별부를 포함하는 이상유동의 형태 판별 장치
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서,서로 다른 조합의 기체와 액체의 겉보기 속도 조건마다, 해당 조건에서 상기 타겟 지점 상에서 센서를 통해 측정된 액체의 시계열 속도값 및 타겟 지점에서 실제 관측된 이상유동의 형태에 관한 데이터를 각각 수집하는 데이터 수집부; 및해당 조건에서의 기체와 액체의 겉보기 속도와 상기 측정된 액체의 시계열 속도값을 이용하여 산출된 복수의 속도 특징과, 해당 조건에서 타겟 지점에서 실제 관측된 이상유동의 형태를 학습 데이터로 사용하여, 상기 머신 러닝 알고리즘을 사전 학습시키는 학습부를 포함하는 이상유동의 형태 판별 장치
|
| 3 |
3
청구항 2에 있어서,상기 복수의 속도 특징은,상기 타겟 지점 상의 액체의 최대 속도비 및 최대 속도 차이비를 포함하며, 상기 최대 속도비(Rmax) 및 최대 속도 차이비(Rdiff)는 아래 수학식으로 정의되는 이상유동의 형태 판별 장치:, 여기서, Umax는 현재 주기에서 관측된 액체의 시간별 속도값 중 최대값, Umix는 기체와 액체의 겉보기 속도를 합산한 값, Umaxg는 과거부터 현재까지 N개 주기 동안 관측된 N개의 Umax 값 중 최대값, Umaxi는 현재 주기에서 관측된 액체의 시간별 속도값 중 최대값으로 Umaxi=Umax이다
|
| 4 |
4
청구항 2에 있어서,상기 복수의 속도 특징은,상기 타겟 지점 상의 액체의 평균속도를 더 포함하며,상기 평균속도는, 현재 주기에서 관측된 액체의 시간별 속도값을 모두 평균한 값인 이상유동의 형태 판별 장치
|
| 5 |
5
청구항 1에 있어서,상기 머신 러닝 알고리즘은,KNN(K nearest neighbor) 알고리즘, SVM(Support vector machine) 알고리즘, 의사 결정 트리(Decision Tree) 알고리즘 중에서 선택된 하나인 이상유동의 형태 판별 장치
|
| 6 |
6
수평관 내 기체와 액체의 이상유동의 형태를 판별하는 장치를 이용한 이상유동의 형태 판별 방법에 있어서,기체와 액체가 혼합된 유체가 수평관을 이동하는 동안, 센서를 통해 상기 수평관 내부의 타겟 지점 상에서의 액체의 시간별 속도값을 획득하는 단계;상기 수평관에 공급되는 기체와 액체의 현재 겉보기 속도와 상기 획득된 타겟 지점 상의 액체의 시계열 속도값을 이용하여 상기 타겟 지점을 지나는 액체에 대한 복수의 속도 특징을 가공하는 단계; 및상기 가공된 복수의 속도 특징을 기 학습된 머신 러닝 알고리즘에 입력하여 상기 타겟 지점에 대한 이상유동의 형태를 층상 유동, 플러그 유동, 슬러그 유동 및 쇠퇴 슬러그 유동 중 어느 하나로 분류하는 단계를 포함하는 이상유동의 형태 판별 방법
|
| 7 |
7
청구항 6에 있어서,서로 다른 조합의 기체와 액체의 겉보기 속도 조건마다, 해당 조건에서 상기 타겟 지점 상에서 센서를 통해 측정된 액체의 시계열 속도값 및 타겟 지점에서 실제 관측된 이상유동의 형태에 관한 데이터를 각각 수집하는 단계; 및해당 조건에서의 기체와 액체의 겉보기 속도와 상기 측정된 액체의 시계열 속도값을 이용하여 산출된 복수의 속도 특징과, 해당 조건에서 타겟 지점에서 실제 관측된 이상유동의 형태를 학습 데이터로 사용하여, 상기 머신 러닝 알고리즘을 사전 학습시키는 단계를 더 포함하는 이상유동의 형태 판별 방법
|
| 8 |
8
청구항 7에 있어서,상기 복수의 속도 특징은,상기 타겟 지점 상의 액체의 최대 속도비 및 최대 속도 차이비를 포함하며, 상기 최대 속도비(Rmax) 및 최대 속도 차이비(Rdiff)는 아래 수학식으로 정의되는 이상유동의 형태 판별 방법:, 여기서, Umax는 현재 주기에서 관측된 액체의 시간별 속도값 중 최대값, Umix는 기체와 액체의 겉보기 속도를 합산한 값, Umaxg는 과거부터 현재까지 N개 주기 동안 관측된 N개의 Umax 값 중 최대값, Umaxi는 현재 주기에서 관측된 액체의 시간별 속도값 중 최대값으로 Umaxi=Umax이다
|
| 9 |
9
청구항 8에 있어서,상기 복수의 속도 특징은,상기 타겟 지점 상의 액체의 평균속도를 더 포함하며,상기 평균속도는, 현재 주기에서 관측된 액체의 시간별 속도값을 모두 평균한 값인 이상유동의 형태 판별 방법
|
| 10 |
10
청구항 7에 있어서,상기 머신 러닝 알고리즘은,KNN(K nearest neighbor) 알고리즘, SVM(Support vector machine) 알고리즘, 의사 결정 트리(Decision Tree) 알고리즘 중에서 선택된 하나인 이상유동의 형태 판별 방법
|
