《Flow Measurement and Instrumentation》：High-Gain Dual Antenna Microwave Sensor to Accurate Determination of Water Content in Crude Oil Using GMDH Neural Network
编辑推荐：
•传感器在4.49 GHz处实现7.11 dBi增益，具有增强的灵敏度。•频率偏移可量化从0%到100%（体积比）的水含量。•为工业监测提供无创、快速且低成本的解决方案。•高增益（7.11 dBi）双倾斜贴片传感器用于原油含水非接触式感知•完整S11频谱结合GMDH预测0–1
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传感器在4.49 GHz处实现7.11 dBi增益，具有增强的灵敏度。
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频率偏移可量化从0%到100%（体积比）的水含量。
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为工业监测提供无创、快速且低成本的解决方案。
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高增益（7.11 dBi）双倾斜贴片传感器用于原油含水非接触式感知
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完整S11频谱结合GMDH预测0–100%油含量（测试RMSE = 1.127）
引言
准确测定原油中的水含量是石油工业的关键需求。高水浓度会导致严重的操作问题，包括加速管道腐蚀、增加运输成本、形成稳定乳液以及降低下游炼油过程的效率[1]。在许多油田中，预计未来几年油水比将显著增加，这为产出水管理和处理带来了日益严峻的挑战[2]。因此，开发可靠、实时且经济有效的原油含水测量方法已成为全球重要的研究优先事项。传统的实验室方法如卡尔·费休滴定法虽然准确，但具有破坏性、速度慢，且不适合连续或原位监测[3]。近红外光谱法或电容传感器等传统方法通常受温度变化的影响较大、传感元件易受污染，且在复杂或高黏度乳液中性能较差[4]。这些缺点促使研究人员寻找替代传感技术，以便在实际工业条件下提供快速、无创且稳健的测量。近年来，基于微波的传感技术因其非侵入性、快速响应和对介电特性的高灵敏度而引起了广泛关注。这些传感器利用原油（εr ≈ 2–3）和水（εr ≈ 80）之间相对介电常数的大对比。水浓度的变化会产生可测量的谐振频率或反射系数偏移。然而，许多现有的微波传感器仍面临实际挑战，如天线增益相对较低、灵敏度低，以及应对真实原油样本的鲁棒性不足[5]。
此外，还研究了多种基于微波天线的传感器用于油—水混合物含水量的非接触式测量。紧凑型半切割天线被设计用于石油管道的传输式含水量检测，其尺寸较小，适用于受限空间[6]。宽带脊角喇叭天线系统被提出用于多相流管道中全量程含水监测[7]。此外，高增益八木天线被用作微波传输系统中的发射和接收元件，能够在0–100%的全范围内进行含水率测量[8]。尽管这些基于天线的方法已展示了非接触式感知的可行性，但其中大多数仍依赖于单元件或中等增益结构以及相对传统的信号处理或校准方法。将高增益双天线配置与利用完整测量S11频谱的自组织GMDH神经网络相结合的研究尚有限。这一研究空白促使了本研究的开展。
为克服上述局限性，本研究开发了一种基于FR4基板制造的高增益双天线微波传感器，用于原油—水混合物的非接触式表征。本研究的主要贡献有三方面：首先，采用渐进式天线优化策略以提高增益、方向性和传感区域的电磁场集中度；其次，使用真实原油—水混合物在全体积浓度范围内对所提出的传感器进行了实验评估；第三，将完整测量的（S11）频谱与自组织群数据组合法（GMDH）神经网络相结合，用于非线性浓度预测。定量的传感和预测性能在后续章节中进行了呈现和讨论。
章节摘要
相关工作
在水油混合物中准确、实时地测量水含量在石油生产和加工中尤为重要。传统技术通常无法提供即时数据，且可能需要侵入性操作。然而，基于微带天线的微波传感器提供了一种非接触式替代方案，具有连续监测的强潜力，可显著提升石油行业的运行性能。广泛的物理……
传感器设计与仿真
微波传感器通过电磁场与待测材料（MUT）的相互作用来检测材料介电特性的变化。在时谐体制（ejωt）下，相关的Maxwell方程为
对于线性各向同性介质，本构关系为D=εE和B=μH，其中复介电常数ε=ε′?jε′′表征材料响应。ε的变化会改变天线的近场分布，从而偏移测量的散射……
结果与讨论
表4将所提出的传感器与先前报道的用于液体表征的微波传感器进行了比较。该表包括传统的谐振器设计（主要是SRR和CSRR结构）和最近的天线方法，以提供更平衡的视角。大多数早期研究依赖于各种配置的分裂环谐振器或互补分裂环谐振器。这些结构通常紧凑且具有合理的灵敏度；然而，其中一些……
结论
自组织GMDH神经网络与高增益双天线微波传感器结合使用，可准确且无创地测量水油混合物中原油的含量。该传感器在低成本FR4基板上设计并优化，工作频率为4.49 GHz。经过迭代设计过程，获得了具有10度倾斜的双槽矩形贴片结构，最大增益为7.11 dBi，灵敏度为每单位相对……6.15 MHz
CRediT作者贡献声明
Abdulilah Mohammad Mayet：撰写——审稿与编辑，撰写——原稿，监督，软件，项目管理，正式分析，概念化。Neeraj Kumar Shukla：撰写——原稿，可视化，验证，资源，方法论，调查，正式分析，数据整理。Mohammed Abdul Muqeet：撰写——原稿，可视化，资源，方法论，调查，数据整理。M. Ramkumar Raja：撰写——审稿与编辑，验证，软件，
利益冲突声明
? 作者声明他们不存在已知的竞争性经济利益或个人关系，这些因素可能影响本研究中报告的工作。
Abdulilah Mohammad Mayet|Neeraj Kumar Shukla|Mohammed Abdul Muqeet|M. Ramkumar Raja
