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Automated Flow Pattern Classification in Multiphase Systems Using Artificial Intelligence and Capacitance Sensing Techniques
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OA
AI
DOI：10.1016/j.dche.2025.100274.png)
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摘要
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• 轻量级1D SENet从原始电容信号中分类七种流型。• 在分布内测试中达到>85%的准确率，在分布外测试中达到>71%。• 消除了对成像、多传感器阵列或手工特征提取的需求。• 紧凑的12 MB模型可在嵌入式工业设备上实现实时部署。• 通过实验、混淆矩阵、PCA和基线模型比较进行验证。
Keyword:
Multiphase flow
Flow pattern classification
Artificial intelligence
Capacitance sensors
Machine learning
Neural networks
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
4.1
论文数:
157
被引数:
606
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