Non-intrusive and non-invasive realtime diagnosing apparatus of two-phase flow and method thereof

The present invention relates to a non-intrusive and non-invasive real-time diagnosing apparatus of a two-phase flow and a method thereof. According to the present invention, provided is the non-intrusive and non-invasive real-time diagnosing apparatus of a two-phase flow, comprising: a data acquisition unit acquiring serial speed data of a liquid observed at each point in a target area through an ultrasonic sensor installed on an outer side of the target area in a horizontal tube while a fluid of a mixture of gas and liquid moves through the horizontal tube; an image processing unit receiving the serial speed data observed at each point, and processing a two-dimensional image expressing the speed in accordance with the distance and time from the ultrasonic sensor to each point with a gray scale; a pre-processing unit removing noise by pre-processing the two-dimensional image; and a two-phase classification unit inputting the pre-processed two-dimensional image into a pre-learned machine-learning-based classification model, and classifying the shape of the two-phase flow in the target area. According to the present invention, the flow shape of a two-phase flow fluid flowing in a horizontal tube can be precisely diagnosed in real time through a non-intrusive and non-invasive method. 본 발명은 비침투 및 비침습식 실시간 이상유동 진단 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 기체와 액체가 혼합된 유체가 수평관을 이동하는 동안, 상기 수평관 내 타겟 구역의 외측에 설치된 초음파 센서를 통해 상기 타겟 구역 내 각 지점별 관측되는 액체의 시계열 속도 데이터를 획득하는 데이터 획득부와, 상기 지점별 관측된 시계열 속도 데이터를 입력받아, 상기 초음파 센서로부터 각 지점까지의 거리 및 시간에 따른 속도를 그레이 스케일로 표현한 2차원 이미지를 가공하는 이미지 가공부, 및 상기 2차원 이미지를 전처리하여 노이즈를 제거하는 전처리부, 및 상기 전처리된 2차원 이미지를 기 학습된 머신 러닝 기반의 분류 모델에 입력하여 상기 타겟 구역 내 이상유동의 형태를 분류하는 이상유동 분류부를 포함하는 비침투 및 비침습식 실시간 이상유동 진단 장치를 제공한다. 본 발명에 따르면, 비침투 및 비침습의 방식을 통하여 수평관 내 흐르는 이상유동 유체의 유동 형태를 실시간 정확하게 진단할 수 있다.