加气站流量计校准方法与精度提升研究

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【摘要】本文利用MEMS传感器获取加气站流量计中大量的数据，建立流量计校准模型，结合多元线性回归、神经网络等方法拟合海量数据，以提高校准的准确性，另外明确了传感器的安装位置和安装条件。结果表明，采用MEMS传感器获取流量计数据并结合高效的建模方法，是一种可行的流量计校准方案。

【关键词】流量计；体积法；质量法；MEMS传感器；校准

【DOI编码】10.3969/j.issn.1674-4977.2024.03.067

Research on Calibration Methods and Accuracy Improvement of Gas Station Flowmeters

CHEN Jinhu

（Jinzhong Comprehensive Inspection and Testing Center， Jinzhong 030600， China）

Abstract： This article utilizes MEMS sensors to obtain a large amount of data from flowmeters in gas stations， establishes a flowmeter calibration model， and combines multiple linear regression， neural networks， and other methods to fit the massive data to improve the accuracy of calibration. In addition， the installation location and installation conditions of the sensors are clarified. The results show that using MEMS sensors to obtain flowmeter data and combining with efficient modeling methods is a feasible flowmeter calibration scheme.

Key words： flow meter； volume method； quality law； MEMS sensors； calibration

1加气站流量计现有校准方法

1.1体积法校准

体积法校准是通过测量流体通过流量计的时间和流速从而计算体积的方法[1]。（剩余4095字）