Apparatus for diagnosing flow regime of two-phase flow using supervised machine learning

The present invention relates to an apparatus for determining the shape of a two-phase flow by using supervised machine learning and a method thereof. The apparatus for determining the shape of a two-phase flow comprises: a velocity data acquisition unit for acquiring a time-specific velocity value of a liquid at a target point inside a horizontal tube through a sensor while a fluid in which a gas and the liquid are mixed moves through the horizontal tube; a feature calculating unit for processing a plurality of velocity characteristics of the liquid passing through the target point by using the current apparent velocities of the gas and liquid supplied to the horizontal tube and the acquired time-series velocity value of the liquid at the target point; and a two-phase flow determination unit for inputting the processed plurality of velocity characteristics to a pre-trained machine learning algorithm and classifying the shape of a two-phase flow at the target point into any one of a laminar flow, a plug flow, a slug flow, and a decaying slug flow. Therefore, the apparatus can apply the velocity characteristics processed through the time-series velocity value of the liquid measured at the target point inside the horizontal tube to the machine learning algorithm, thereby accurately classifying and predicting the shape of the two-phase flow at the target point. 본 발명은 지도학습을 이용한 이상유동의 형태 판별 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 기체와 액체가 혼합된 유체가 수평관을 이동하는 동안, 센서를 통해 상기 수평관 내부의 타겟 지점 상에서의 액체의 시간별 속도값을 획득하는 속도 데이터 획득부와, 상기 수평관에 공급되는 기체와 액체의 현재 겉보기 속도와 상기 획득된 타겟 지점 상의 액체의 시계열 속도값을 이용하여 상기 타겟 지점을 지나는 액체에 대한 복수의 속도 특징을 가공하는 특징 연산부, 및 상기 가공된 복수의 속도 특징을 기 학습된 머신 러닝 알고리즘에 입력하여 상기 타겟 지점에 대한 이상유동의 형태를 층상 유동, 플러그 유동, 슬러그 유동 및 쇠퇴 슬러그 유동 중 어느 하나로 분류하는 이상유동 판별부를 포함하는 이상유동의 형태 판별 장치를 제공한다. 본 발명에 따르면, 수평관 내부의 타겟 지점에서 계측된 액체의 시계열 속도값을 통해 가공한 속도 특징들을 머신 러닝 알고리즘에 적용함으로써, 타겟 지점에서의 이상유동의 형태를 정확하게 분류하고 예측할 수 있다.