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저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제46권 제1호
발행연도
2014.1
수록면
109 - 116 (8page)

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An electrical resistance tomography (ERT) technique combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm withthe Gauss-Newton method is applied to the visualization of two-phase flows. In the ERT, the electrical conductivitydistribution, namely the conductivity values of pixels (numerical meshes) comprising the domain in the context of anumerical image reconstruction algorithm, is estimated with the known injected currents through the electrodes attached onthe domain boundary and the measured potentials on those electrodes. In spite of many favorable characteristics of ERT suchas no radiation, low cost, and high temporal resolution compared to other tomography techniques, one of the majordrawbacks of ERT is low spatial resolution due to the inherent ill-posedness of conventional image reconstructionalgorithms. In fact, the number of known data is much less than that of the unknowns (meshes). Recalling that binarymixtures like two-phase flows consist of only two substances with distinct electrical conductivities, this work adopts the PSOalgorithm for mesh grouping to reduce the number of unknowns. In order to verify the enhanced performance of theproposed method, several numerical tests are performed. The comparison between the proposed algorithm and conventionalGauss-Newton method shows significant improvements in the quality of reconstructed images
#Electrical Resistance Tomography #Binary Mixture #Two-phase Flow #Mesh Grouping #Particle Swarm Optimization #Gauss-Newton Method

목차

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A. K. Khambampati / 2010 / Phase boundary estimation in electrical impedance tomography using the Hooke and Jeeves pattern search method / Meas. Sci. Technol 21 : 1 ~ 13 google schola B. Kortschak / 2005 / A FEM-BEM approach using level-sets in electrical capacitance tomography / COMPEL 24 : 591 ~ 605 google schola B. S. Kim / 2011 / Image reconstruction with an adaptive threshold technique in electrical resistance tomography / Meas. Sci. Technol 22 google schola D. K. Han / 1999 / A shape decomposition technique in electrical impedance tomography / J. Comput. Phys 155 : 75 ~ 95 google schola E. T. Chung / 2005 / Electrical impedance tomography using level set representation and total variational regularization / J. Comput. Phys 205 : 357 ~ 372 google schola

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