Abstract: W. Kong, Y. Chi, H. Liu, H. Tang, H. Li (2025)

To tackle the difficulty of the traditional experimental methods in real-time monitoring and identification of the flow process, this paper introduces a novel flow pattern identification method of the vertical oil-water two-phase flow based on multi-modal multi-level feature representation. The one-dimensional electromagnetic signals are encoded into two-dimensional feature spaces to explore their structural complexity, evolutionary probability laws and nonlinear characteristics in multimodal domain, thereby generating a multi-modal representation of the electromagnetic signals. Subsequently, a multi-modal multi-level feature fusion network is developed for flow pattern identification network, which flexibly leverages effective information across different modalities and levels, thereby enhancing the identifying accuracy. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves high accuracy on the constructed multi-modal dataset, proving its feasibility and effectiveness in identifying the flow pattern of the oil-water two-phase flow in vertical pipes.

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Multi-modal multi-level feature representation learning for flow pattern identification of oil-water two-phase flow