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摘要：本发明公开了一种基于多尺度注意力的油水两相流流型分类系统及方法，属于油井测量领域，包括依次连接的电磁信号采集模块、预处理模块、二维图像编码模块、初始特征提取模块、多尺度感知模块和分类模块，借助系统将一维时序电磁信号利用图形差分场转化为二维图像，并通过多尺度注意力残差网络进行流型识别，将原始信号中的流动特征信息，转化为油包水，水包油、过渡流三种流型，实现对流型的准确识别。本发明有效解决了电磁信号有数据量大，计算难度高，无法直观体现流动特性的缺点，提高了油气水两相流流型识别的精度。
主权项：1.一种基于多尺度注意力的油水两相流流型分类系统，包括相互连接的电磁信号采集模块和预处理模块，其特征在于：预处理模块之后依次连接设置有二维图像编码模块、初始特征提取模块、多尺度感知模块和分类模块，其中多尺度注意力残差网络依次由初始特征提取模块、多尺度感知模块和分类模块组成，初始特征提取模块依次包括第一特征提取层和第二特征提取层，多尺度感知模块依次包括第一多尺度感知层、第二多尺度感知层和第三多尺度感知层。
全文数据：
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百度查询： 燕山大学 一种基于多尺度注意力的油水两相流流型分类系统及方法
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