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1. (WO2017214729) PROCÉDÉ D'ESTIMATION DU DÉBIT DANS UN PIPELINE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication : WO/2017/214729 N° de la demande internationale : PCT/CA2017/050732
Date de publication : 21.12.2017 Date de dépôt international : 14.06.2017
CIB :
G01F 1/66 (2006.01) ,G01M 3/28 (2006.01) ,G06F 15/18 (2006.01) ,G06N 3/02 (2006.01)
Déposants : HIFI ENGINEERING INC.[CA/CA]; #2, 816 - 46th Avenue SE Calgary, Alberta T2G 2A6, CA
Inventeurs : JALILIAN, Seyed Ehsan; CA
HUANG, Dongliang; CA
LEUNG, Henry; CA
MA, King Fai; CA
Mandataire : RIPLEY, Roch; CA
FERANCE, Stephen; CA
KINGWELL, Brian; CA
LEE, Brian; CA
SALISBURY, Clare; CA
TSENG, Pablo; CA
WILKE, Mark; CA
SECHLEY, Konrad; CA
Données relatives à la priorité :
62/351,18216.06.2016US
Titre (EN) METHOD OF ESTIMATING FLOWRATE IN A PIPELINE
(FR) PROCÉDÉ D'ESTIMATION DU DÉBIT DANS UN PIPELINE
Abrégé : front page image
(EN) There is provided a method of estimating flowrate in a pipeline based on acoustic behaviour of the pipe. First acoustic data is measured from the pipeline. A flowrate of the fluid in the pipeline is then estimated. The estimation is based on the first acoustic data and based on a correlation established between second acoustic data and corresponding flowrate data from an experimental pipeline. The correlation is established by a machine learning process (which may include the use of an artificial neural network, such as an autoencoder). The second acoustic data and corresponding flowrate data are used as inputs to the machine learning process.
(FR) L'invention concerne un procédé d'estimation de débit dans un pipeline sur la base du comportement acoustique du tuyau. Des premières données acoustiques sont mesurées à partir du pipeline. On estime ensuite un débit du fluide dans le pipeline. L'estimation est basée sur les premières données acoustiques et sur la base d'une corrélation établie entre des secondes données acoustiques et des données de débit correspondantes provenant d'un pipeline expérimental. La corrélation est établie par un processus d'apprentissage machine (qui peut comprendre l'utilisation d'un réseau neuronal artificiel, tel qu'un autocodeur). Les secondes données acoustiques et les données de débit correspondantes sont utilisées comme entrées dans le processus d'apprentissage machine.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)