摘要：石油开采过程中油水流型对压力等参数影响很大,准确识别流型可以提高传输效率、降低开采成本。利用INV306型智能信号采集处理系统和电导探针测量系统,采集垂直上升管中三种不同油水两相流流型的电导波动信号。应用经验模态分解（EMD）对电导波动信号进行了IMF特征参数的提取,然后分别提取各模态的能量特征,并将其作为Elman神经网络的输入,训练并建立网络。用检测样本进行检测,结果表明：该方法可以准确识别出三种典型流型,具有较好的识别效果。

关键词：油水两相流 经验模式分解 elman神经网络 能量特征 

单位：东北电力大学自动化工程学院 吉林吉林132012 东北电力大学能源与动力工程学院 吉林吉林132012