Classificação de Padrões em Escoamento Líquido-Gás Utilizando Modelo de Mistura de Gaussianas e Máquina de Vetores de Suporte

Jefferson dos Santos Ambrosio, Daniel Rodrigues Pipa, Marco José da Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2018.107

Evento: XXXVI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2018)

Keywords: Escoamento Bifásico Aprendizado de Máquina Algoritmo Expectation-Maximization

Abstract

A classificação do padrão de escoamento é uma etapa fundamental em muitos processos que envolvem escoamento multifásico, entre eles, estimação de vazão mássica e/ou volumétrica, cálculo de fração de vazio, tamanho de bolha, fator de escorregamento etc. Neste artigo é proposta uma técnica de classificação de padrões para escoamento vertical líquido-gás. Fo- ram utilizados dados de fração de vazio de um sensor Wire-Mesh para obter um histograma, que é aproximado por um modelo de mistura de gaussianas, onde os parâmetros são extraı́dos a partir do algoritmo Expectation-Maximization. Após a obtenção estes parâmetros são utilizados como entrada em um algoritmo baseado em máquina de vetores suporte multi-classes (Multi-class Support Vector Machine – Multiclass SVM) para enfim, fazer a identificação do padrão. Devido aos resultados, que alcançaram uma taxa de acerto entre 95 e 100% e as características fı́sicas da análise, onde o histograma da fração de vazio independe de propriedades como condutividade e viscosidade dos fluídos, pode ser possı́vel a aplicação dessa metodologia para a classificação de padrões em tempo real.

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