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气液两相流流量测量的ERT成像技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第13-29页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 两相流主要测量参数第14-16页
    1.3 相关技术的研究现状第16-25页
        1.3.1 两相流流量测量技术的发展现状第17-19页
        1.3.2 流型辨识测量方法的概述第19-22页
        1.3.3 空隙率测量方法的概述第22-24页
        1.3.4 电阻层析成像技术的研究现状第24-25页
    1.4 本文研究技术路线及主要工作内容第25-29页
        1.4.1 技术路线第25-27页
        1.4.2 主要研究内容第27-29页
第二章 电阻层析成像技术的基本原理第29-39页
    2.1 过程层析成像技术理论基础第29-30页
    2.2 电阻层析成像技术的基本原理第30-31页
    2.3 电阻层析成像的数学模型第31-32页
    2.4 正问题求解第32-37页
        2.4.1 场域理论求解第33-34页
        2.4.2 有限元法场域求解第34-37页
    2.5 逆问题模型第37-38页
    2.6 本章小结第38-39页
第三章 基于敏感场软场特性分析的电极结构优化第39-54页
    3.1 场域中敏感场分布获取第39-40页
    3.2 软场特性研究第40-41页
    3.3 电极结构设计优化第41-53页
        3.3.1 优化指标第42-43页
        3.3.2 影响因素分析第43-45页
        3.3.3 驱动模式第45-47页
        3.3.4 均匀分布下电极结构优化第47-51页
        3.3.5 非均匀分布下电极结构优化第51-53页
    3.4 本章小结第53-54页
第四章 基于统计先验的快速 ERT 图像重建算法研究第54-69页
    4.1 统计概率理论第54-56页
        4.1.1 概率密度模型第54-55页
        4.1.2 先验信息分布第55-56页
    4.2 基于统计先验的图像重建方法第56-58页
        4.2.1 基于统计先验的迭代重建算法第56-58页
        4.2.2 正则化统计先验快速重建算法第58页
    4.3 实验及结果分析第58-67页
        4.3.1 迭代重建算法结果与分析第59-64页
        4.3.2 改进算法结果与分析第64-67页
    4.4 本章小结第67-69页
第五章 基于约束最优化理论的 ERT 图像重建算法研究第69-94页
    5.1 约束最优化理论第69-71页
        5.1.1 静态约束优化第69-71页
        5.1.2 动态约束优化第71页
    5.2 离散 H∞滤波原理第71-72页
    5.3 基于 H∞滤波的 ERT 图像重建算法第72-85页
        5.3.1 数学模型及求解第72-74页
        5.3.2 自适应干扰因子 H∞滤波算法第74-75页
        5.3.3 引入遗忘因子的自适应干扰因子 H∞滤波算法第75-76页
        5.3.4 实验结果分析第76-85页
    5.4 基于 H∞粒子滤波的 ERT 图像重建算法第85-93页
        5.4.1 粒子滤波理论第85-88页
        5.4.2 基于粒子滤波的图像重建算法第88-89页
        5.4.3 改进的粒子滤波图像重建算法第89-90页
        5.4.4 实验结果分析第90-93页
    5.5 本章小结第93-94页
第六章 基于 ERT 成像技术的气水两相流流量测量第94-104页
    6.1 实验装置第94-96页
    6.2 实验方案第96-97页
    6.3 气水流量测量第97-102页
        6.3.1 流体密度测量第97-99页
        6.3.2 空隙率与质量含气率的关系第99页
        6.3.3 流量测量及优化第99-102页
    6.4 本章小结第102-104页
第七章 结束语第104-107页
    7.1 论文工作总结第104-105页
    7.2 论文创新点第105页
    7.3 展望第105-107页
参考文献第107-118页
攻读博士学位期间发表的论文及所取得的研究成果第118-119页
致谢第119-120页

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