利用信息熵识别流态

【摘要】： 本文利用非线性理论，在已有的分形和混沌理论基础上，进一步讨论了用信息熵识别油水两相流流态的问题。在含水率51％～91％及油水两相总流量10m~2．d~(-1)～60m~3．d~(-1)范围内，对垂直上升油水两相流流动工况的电导波动信号进行分析，计算了该时间序列的信息熵，当含水率K_(?)为61～91％时，信息熵值分布在0.1209～0.1659之间，与流型图对比可知，信息熵值与总流量Q_1及含水率之间有良好的对应关系，表明此范围为水包油流型(油为分散相)。对于含水率K_(?)为51或51.5％，信息熵值分布在0.1420～0.1844之间，且随总流量Q_1呈现不规则突变，恰巧落在了流型转变区内。这表明信息熵值对油水两相流流型变化具有敏感的“指示器”特性。尽管信息熵与分形的研究角度和表征方法不同，但它们在流型转变的结论上却是一致的。可见，利用信息熵识别流态又提供一种流态识别的新方法。 此外，针对本文所用的时间序列属于混沌时间序列，选用互信息第一次极小的时间为时间延迟，合理地解决了时间延迟的选取这一关键性的问题。并编制了VB程序进行计算，这是一种新的尝试。 本文编制的同时回归出时间序列的关联维及信息熵的VB程序，对处理混沌问题具有一定的通用性。