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该文采用分形理论和神经网络技术来实现智能识别油气水多相流流型．该文利用快速响应压阻式压差传感器测得油气水多相流各种流型下的瞬态压差信号，对信号进行小波滤噪后，应用分形理论中的重构相空间算法（即Grassberger-Procaccia算法）提取出各种流型下的信号的特征向量，然后将已知流型的压差信号特征向量输入神经网络进行训练，将某种未知流型的压差信号特征向量送入经过训练后的神经网络，这时网络将能自动输出流型的类型，从而实现对流型的智能识别．结果证明，该识别方法十分有效．