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자료유형
학술저널
저자정보
Xu Hong (Sino-French Institute of Nuclear Engineering and Technology) Tang Tao (School of Microelectronics and Communication Engineering, Chongqing University)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제54권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
4,751 - 4,758 (8page)
DOI
10.1016/j.net.2022.07.016

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Two-phase flow may almost exist in every branch of the energy industry. For the corresponding engineering design, it is very essential and crucial to monitor flow patterns and their transitions accurately. With the high-speed development and success of deep learning based on convolutional neural network (CNN), the study of flow pattern identification recently almost focused on this methodology. Additionally, the photographing technique has attractive implementation features as well, since it is normally considerably less expensive than other techniques. The development of such a two-phase flow pattern online monitoring system is the objective of this work, which seldom studied before. The ongoing preliminary engineering design (including hardware and software) of the system are introduced. The flow pattern identification method based on CNNs and transfer learning was discussed in detail. Several potential CNN candidates such as ALexNet, VggNet16 and ResNets were introduced and compared with each other based on a flow pattern dataset. According to the results, ResNet50 is the most promising CNN network for the system owing to its high precision, fast classification and strong robustness. This work can be a reference for the online monitoring system design in the energy system.
#Flow pattern #Online monitoring system #Artificial neural network (ANN) #Convolutional neural network (CNN) #Transfer learning #ResNet50

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