Apparatus for diagnosing flow regime of two-phase flow using unsupervised learning

The present invention relates to an apparatus and method for identifying a flow regime of a two-phase flow using unsupervised learning. The method for identifying a flow regime of a two-phase flow by using an apparatus for identifying a flow regime of a two-phase flow of a fluid in a horizontal pipe comprises the steps of: while the fluid in which gas and liquid are mixed moves through the horizontal pipe, collecting time-series velocity data of the liquid observed at each point in a direction in which the fluid flows in a target region, through a sensor in the target region; receiving the time-series velocity data, processing distances from the sensor to each point and changes in velocity over time into color information, and converting the same into a two-dimensional image form; and dividing the converted two-dimensional image into multiple sections by a set time interval, performing unsupervised learning of data in each of the sections, and then generating a classification model for classifying the flow regime of the two-phase flow in the target region. According to the present invention, it is possible to quickly and accurately classify the flow regime of the two-phase flow moving in the current region only by inputting two-dimensional image data processed in response to the velocity data observed in the target region inside the horizontal tube. 본 발명은 비지도 학습을 이용한 이상유동의 형태 판별 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 수평관 내 유체의 이상유동의 형태를 판별하는 장치를 이용한 이상유동의 형태 판별 방법에 있어서, 기체와 액체가 혼합된 유체가 수평관을 이동하는 동안, 상기 수평관 내 타겟 구역 상에서 센서를 통하여 타겟 구역 내 유체 흐름 방향의 각 지점별로 관측된 액체의 시계열 속도 데이터를 수집하는 단계와, 상기 시계열 속도 데이터를 입력받아, 상기 센서로부터 각 지점까지의 거리 및 시간에 따른 속도 변화를 색상 정보로 가공하여 2차원 이미지 형태로 변환하는 단계, 및 상기 변환된 2차원 이미지를 설정 시간 간격에 따라 복수의 구간으로 구분하고 각 구간의 데이터를 비지도 학습하여, 상기 타겟 구역에 대한 이상유동의 형태를 분류하기 위한 분류 모델을 생성하는 단계를 포함하는 이상유동의 형태 판별 방법을 제공한다. 본 발명에 따르면, 현재 수평관 내부의 타겟 구역에서 관측된 속도 데이터에 대응하여 가공된 2차원 이미지 데이터의 입력 만으로 현재 해당 구역을 흐르는 이상유동 유체의 형태를 빠르고 정확하게 분류할 수 있다.