油井三相计量方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-26页 |
| ·课题的提出及意义 | 第11-12页 |
| ·多相流测量方法介绍 | 第12-19页 |
| ·多相流简介 | 第12-14页 |
| ·常用的多相流测量方法 | 第14-19页 |
| ·多相流计量装置的国内外发展现状 | 第19-25页 |
| ·国外多相流计量装置 | 第19-22页 |
| ·国内多相流计量装置 | 第22-25页 |
| ·论文的主要工作及章节安排 | 第25-26页 |
| ·论文的主要工作 | 第25页 |
| ·论文的章节安排 | 第25-26页 |
| 第二章 多相流测量实验系统 | 第26-37页 |
| ·基本测量原理 | 第26-27页 |
| ·气液分离器 | 第27-28页 |
| ·T型三通管结构 | 第27-28页 |
| ·串接T型三通管结构 | 第28页 |
| ·水分分析仪 | 第28-29页 |
| ·电容法测量原理 | 第28-29页 |
| ·电容式水分分析仪工作原理 | 第29页 |
| ·密度计 | 第29-33页 |
| ·科氏力的作用原理 | 第30-31页 |
| ·科里奥利质量流量计工作原理 | 第31-33页 |
| ·孔板流量计 | 第33-36页 |
| ·孔板流量计的结构 | 第33-35页 |
| ·孔板流量计的测量原理 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 神经网络与MATLAB软件 | 第37-54页 |
| ·神经网络简介 | 第37-39页 |
| ·神经网络的发展 | 第37-38页 |
| ·神经网络的研究内容 | 第38-39页 |
| ·神经网络的应用 | 第39页 |
| ·基本神经元及其学习规则 | 第39-44页 |
| ·神经元模型 | 第39-41页 |
| ·神经元网络模型 | 第41-42页 |
| ·神经元学习算法 | 第42-44页 |
| ·BP网络 | 第44-51页 |
| ·BP网络结构 | 第44-46页 |
| ·BP学习算法 | 第46-49页 |
| ·BP网络的局限性 | 第49-50页 |
| ·改进的BP算法 | 第50-51页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 三相计量神经网络实现方案 | 第54-62页 |
| ·相分率测量方法 | 第54-57页 |
| ·密度法基本原理 | 第54页 |
| ·密度法测量方法 | 第54-55页 |
| ·BP神经网络误差修正方法 | 第55-57页 |
| ·总流速测量方法 | 第57-60页 |
| ·单相流流速测量 | 第57-58页 |
| ·多相流流速测量 | 第58-60页 |
| ·BP神经网络应用要点分析 | 第60-61页 |
| ·网络结构的确定 | 第60页 |
| ·激活函数的选取 | 第60页 |
| ·样本数据归一化处理 | 第60页 |
| ·初始权值的设置 | 第60-61页 |
| ·网络参数的设置 | 第61页 |
| ·学习误差的控制 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第62-82页 |
| ·实验系统介绍 | 第62-64页 |
| ·实验内容 | 第64-68页 |
| ·单相流实验 | 第64-65页 |
| ·多相流实验 | 第65-67页 |
| ·密度计标定实验 | 第67-68页 |
| ·多相流实验数据处理 | 第68-81页 |
| ·相分率测量神经网络实现 | 第68-75页 |
| ·总流速测量神经网络实现 | 第75-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 结论 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-85页 |
| 在学研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
