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龙图腾网恭喜东北石油大学申请的专利对原油乳状液中液滴微观动力学行为定量表征和预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115508353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211147407.8，技术领域涉及：G01N21/84；该发明授权对原油乳状液中液滴微观动力学行为定量表征和预测方法是由董航;李晓峰;习向锐;王洪涛;王志华;赵健设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本对原油乳状液中液滴微观动力学行为定量表征和预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及的是对原油乳状液中液滴微观动力学行为定量表征和预测方法，它包括：显微视频拍摄；显微视频提取、逐帧化处理、预处理，使得液滴边缘轮廓较为清晰；机器目标识别与追踪，建立机器识别液滴算法模型，进行目标特征匹配，对全视域内液滴进行识别与追踪，对全局图像建立多阈值Ostu分割，利用粒子群优化算法对多阈值Ostu分割进行优化；对阈值序列图像进行微观液滴特征参数定量表征：对定量识别得到的液滴微观动力学参数进行分析，通过构建数学模型对液滴的动力学行为进行预测。本发明实现了对液滴颗粒微观运动、空间分布以及结构动态变化的定量表征及对液滴的动力学行为进行预测，为保障原油管输、加热、储存等经济安全提供指导。

本发明授权对原油乳状液中液滴微观动力学行为定量表征和预测方法在权利要求书中公布了：1.一种对原油乳状液中液滴微观动力学行为定量表征和预测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、显微视频拍摄：在控制施加给原油样品剪切速率和温降速率的前提下，拍摄液滴在原油乳状液中的微观运动和结构变化视频；步骤二、显微视频提取：选取能够体现液滴微观形态、聚集运动和碰撞行为的若干关键视频段并从原视频中截取出来；步骤三、显微视频逐帧化处理，得到液滴动态序列图像；步骤四、显微图像预处理，使得液滴边缘轮廓较为清晰；步骤五、机器目标识别与追踪，建立机器识别液滴算法模型，进行目标特征匹配，对全视域内液滴进行识别与追踪，对全局图像建立多阈值Ostu分割，利用粒子群优化算法对多阈值Ostu分割进行优化；步骤六、目标特征匹配的结果对目标特征进行随机抽样，随机抽样出若干个微观液滴，记录其特征点并找到其相对应的微观液滴；步骤七、对步骤六抽样出的液滴进行人工追踪与微观特征参数提取，得到阈值序列图像；步骤八、特征参数提取，对步骤五-步骤七得到的阈值序列图像进行微观液滴特征参数定量表征：经处理得到液滴及其聚集体阈值图像，基于观测视域大小与阈值图像分辨率的比例，分析得到液滴及其聚集体的微观特征参数，定量表征液滴及其聚集体的微观运动、空间分布及结构的动态变化情况；步骤九、对比人工追踪的微观液滴轨迹、提取的特征参数和机器追踪的微观液滴轨迹、提取的特征参数，用差分法检验其误差率；步骤十、对定量识别得到的液滴微观动力学参数进行分析，通过构建数学模型对液滴的动力学行为进行预测；步骤1、对液滴的运动轨迹进行预测：根据已捕捉大量液滴轨迹，将不同液滴在不同时刻、不同剪切速率下的轨迹取不同比例作为训练样本集，构建BP神经网络模型对其进行训练，得到液滴轨迹预测模型，不断迭代、修正液滴轨迹预测模型，直至其预测误差降低到某一值；步骤2、对乳状液整个体系内液滴的均匀度进行预测：对原油样品施加某一恒定剪切速率，固定显微观测视域，对视域内液滴的均匀度进行监测，观察液滴均匀度的随剪切时间变化情况；液滴的均匀度的求解公式如下： 式中，Ai为第i个网格中液滴的面积占比；为平均的液滴面积占比；N为网格数；将显微图像均匀分割为N个网格，分析得到每个网格的液滴面积；计算某一固定视域下得到的不同时刻的均匀度系数，对其建立并训练BP神经网络模型，得到乳状液体系液滴均匀程度变化模型，对体系的均匀度变化做出预测；不断迭代、修正乳状液体系液滴均匀程度变化模型，直至乳状液体系液滴均匀程度变化模型预测误差降低到某一值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北石油大学，其通讯地址为：163319 黑龙江省大庆市高新技术开发区学府街99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。