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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种测试喷雾流化床多相系颗粒碰撞的试验装置及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114925616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210610108.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种测试喷雾流化床多相系颗粒碰撞的试验装置及方法是由蒋兆晨;张薇;王文俊;钟汶君;何志霞;陈雅婷设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种测试喷雾流化床多相系颗粒碰撞的试验装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种测试喷雾流化床多相系颗粒碰撞的试验装置及方法，试验装置包括准二维喷雾颗粒流化系统，高速摄影系统和控制系统；在准二维喷雾颗粒流化系统内进行多相系颗粒碰撞试验，利用高速摄影系统采集图像，通过建立验证CFD‑DEM喷雾流化床仿真、准备神经网络训练数据集和训练图像分割以及事件分类等深度神经网络，最终从高速摄影颗粒图像中准确测量出整个流化床内颗粒碰撞速度和碰撞频率。

本发明授权一种测试喷雾流化床多相系颗粒碰撞的试验装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种测试喷雾流化床多相系颗粒碰撞试验方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、建立CFD-DEM仿真模型，利用CFD-DEM仿真模型对多相系中颗粒运动进行仿真，通过仿真预测颗粒运动特性、颗粒碰撞速度和碰撞频率的空间分布，并根据空间分布调整相机位置；通过仿真获得多相系中颗粒运动的仿真数据； S2、利用仿真数据分别训练和测试从图像数据中配对离散颗粒的深度神经网络、从图像数据中判定颗粒碰撞次数的分类深度神经网络和从图像数据中计算碰撞速度的回归深度神经网络； S3、采集颗粒在多相系中实际运动的图像数据；并基于所采集的图像数据训练和测试从图像数据中分割颗粒的卷积神经网络；利用训练完成的分割颗粒的卷积神经网络，预测每帧高速摄影图像中颗粒的中心位置和粒径，进一步计算颗粒体积分数； S4、利用S2中训练好的配对离散颗粒的深度神经网络和S3中获得的颗粒中心位置和粒径，预测每帧高速摄影图像中颗粒的配对信息，进一步计算颗粒的瞬时速度、加速度和运动轨迹； S5、利用S2中训练好的从图像数据中判定颗粒碰撞次数的分类深度神经网络和从图像数据中计算碰撞速度的回归深度神经网络以及S4中获得的颗粒的瞬时速度、加速度，预测每帧高速摄影图像中每个颗粒的碰撞次数和每次碰撞的颗粒碰撞速度，计算颗粒的碰撞频率和碰撞速度分布。

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