返回
Benchmarking Gamma–ANN Predictive Models Using MCNPX: A Controlled Static Flow Study
DOI:10.1016/j.radphyschem.2026.113619.png)
摘要
En 中文
• MCNPX模拟在分层流和环状流中体积分数的均方误差低于1.0%。
• ANN被用于流型分类和体积分数预测。
• ANN在使用不同探测器配置识别流型时达到了100%的准确率。
• 实验波浪流型的结果表明体积分数预测的均方相对误差为4.1%。
• 建立了实验装置以验证理论模型并提高数据可靠性。
期刊
IF:
3.3
论文数:
1.9K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
A model for predicting flow regime transitions in horizontal and near horizontal gas‐liquid flow用于预测水平和近水平气液流中的流型转变的模型
A new deep neural network framework with multivariate time series for two-phase flow pattern identification一种新的用于两相流流型识别的多变量时间序列深度神经网络框架
Flow Regime detection using gamma-ray-based multiphase flowmeter: a machine learning approach基于伽马射线多相流量计的流态检测:一种机器学习方法

