CN116242443B - 一种超声波计量仪表的动态计量方法 - Google Patents

一种超声波计量仪表的动态计量方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种超声波计量仪表的动态计量方法，涉及流体测量技术领域，包括：生成测量条件值Jts，在测量条件值Jts低于对应阈值时，获取测量数据建立初步测量数据集；建立仪表条件数据集并生成仪表条件值Ysx，当仪表条件值Ysx超过对应阈值时，将产生异常的子数据确定为异常数据；在异常数据的数量大于对应的数量阈值时，生成仪表性能值Tsx，在仪表性能值Tsx大于对应阈值时，由测量数据建立二次测量数据集，并分别获取在不同的温度和噪声条件下的测量数据，建立二次测量数据集。对测量区域内的测量条件进行评价，在测量条件合适时才对流体进行测量，能够减少温度和噪声对流量计的影响。

Description

一种超声波计量仪表的动态计量方法
技术领域
本发明涉及流体测量技术领域，具体为一种超声波计量仪表的动态计量方法。
背景技术
超声波计量仪表通常是指代超声波流量计，它是一种基于声学原理的流量计量仪表，其原理是利用超声波在流体中的传播速度和传播路径受到流体流动状态的影响，通过测量超声波传播时间和路径长度，计算出流体的流速和流量。动态计量方法是指在流体流动状态发生变化时，如流量、流速、流体密度、温度等参数发生变化时，仪表能够及时响应并输出准确的流量值。
超声波计量仪表的动态计量方法主要包括以下几个方面：（1）、自适应采样方法：根据流体的流动状态，自适应调整采样频率和采样点数，以保证在流动状态变化时仍能够获得准确的流量值。（2）、智能滤波算法：通过对采样数据进行滤波和处理，去除噪声和干扰，提高数据的可靠性和准确性。（3）、多参数自校准算法：通过对多种参数的测量值进行联合校准，消除参数之间的相互影响，提高计量精度和稳定性。（4）、预测修正算法:根据历史数据和当前状态，预测流体流动状态的变化趋势，并进行修正计算，保证计量值的准确性和稳定性。
以上的动态计量方法虽然可以提高超声波流量计对流体的测量结果的准确性，但是，在流体所在的测量区域的测量条件较差，例如，温度较高噪声较大时，超声波流量计本身的工作状态容易受到较大的干扰，进而导致测量结果准确度不够。
为此，本发明提供了一种超声波计量仪表的动态计量方法。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种超声波计量仪表的动态计量方法，通过生成测量条件值Jts，在测量条件值Jts低于对应阈值时，获取测量数据建立初步测量数据集；建立仪表条件数据集并生成仪表条件值Ysx，当仪表条件值Ysx超过对应阈值时，将产生异常的子数据确定为异常数据；在异常数据的数量大于对应的数量阈值时，生成仪表性能值Tsx，在仪表性能值Tsx大于对应阈值时，由测量数据建立二次测量数据集，并分别获取在不同的温度和噪声条件下的测量数据，建立二次测量数据集。对测量区域内的测量条件进行评价，在测量条件合适时才对流体进行测量，能够减少温度和噪声对流量计的影响，解决了背景技术中提出的问题。
（二）技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种超声波计量仪表的动态计量方法，包括检测单元及第一处理单元，其中，使用流量计对流体进行测量前，由检测单元对待测量流体所在测量区域的温度及噪声进行识别，依据识别结果生成测量条件值Jts，在测量条件值Jts低于对应阈值时，确定流体的采样点和采样频率，并以固定的间隔，由流量计重复对流体进行初步测量，获取测量数据建立初步测量数据集；在流量计处于工作状态时，对流量计的工作状态进行识别，将识别出的子数据汇总，建立仪表条件数据集，在将仪表条件数据集发送至第一处理单元后，生成仪表条件值Ysx，当仪表条件值Ysx超过对应阈值时，将产生异常的子数据确定为异常数据；在异常数据的数量大于对应的数量阈值时，将初步测量数据集及流量计的响应时间发送至第一处理单元并生成仪表性能值Tsx，在仪表性能值Tsx大于对应阈值时，流量计对流体进行二次测量，并由测量数据建立二次测量数据集；二次测量的方式如下：通过调整测量区域内的温度和噪声条件，在对测量条件值Jts形成调整后，由流量计进行二次测量，并分别获取在不同的温度和噪声条件下的测量数据，建立二次测量数据集。
进一步的，还包括，控制单元、调节单元及收集单元，在经过相关性分析后，判断温度和噪声条件对若干个子数据影响程度进而生成环境影响因子，使用神经卷积算法，在测试和训练后建立状态预测模型，在输入不同的温度及噪声条件后输出仪表条件数据集，并生成对应的仪表性能值Tsx及仪表条件值Ysx，当温度及噪声条件对若干个子数据影响程度最小时，确定流量计的最佳测量环境；输出最佳的测量环境后，由控制单元形成控制指令，使调节单元依据最佳测量环境对测量区域内温度及噪声条件进行调整，将最佳测量环境下的测量数据输出，并使收集单元汇总不同的温度和噪声条件下的环境影响因子，建立环境影响因子库。
进一步的，还包括，第二处理单元及第三处理单元，从初步测量数据集中获取初步测量数据，通过二次测量数据集的测量数据结合流体形状参数，由第二处理单元建立流体数字孪生模型，从影响因子库中获取与当前的温度及噪声条件的相对应的环境影响因子。
进一步的，在当前的环境影响因子之和不大于对应阈值时，对测量过程进行仿真分析，并输出仿真分析结果，通过第三处理单元判断仿真分析结果和初步测量数据间的比值，当该比值在对应阈值之内时，将初步测量数据的结果输出，当该比值在对应阈值之外时，取仿真分析结果和初步测量数据间的均值作为最终测量结果；在当前的环境影响因子之和大于对应阈值时，改变测量区域的温度及噪声条件至最佳测量环境，输出对应的仿真分析的结果，获取最佳测量环境下的测量数据，取仿真分析结果和测量数据的均值作为最终测量结果。
进一步的，检测单元包括环境检测模块、性能检测模块及条件检测模块，对流体进行测量前，由环境检测模块对待测量流体所在的测量区域的温度Qt以及噪声Jz进行识别，将温度Qt及噪声Jz无量纲处后，关联生成测量条件值Jts，测量条件值Jts的生成方式符合如下公式：
其中，参数意义为：温度因子噪声因子 为常数修正系数。
进一步的，在测量条件值Jts低于对应阈值时，由条件检测模块在当前的温度及噪声条件下，对流量计的工作条件数据进行采集，所采集的条件数据包括：测量频率Cp、测量精度Cd以及测量时的信号强度Qd，在汇总后形成仪表条件数据集；当流量计完成初步测量后，获取初步测量数据，计算若干个测量数据间的方差，在方差有若干个时，将若干个方差加总形成总方差，并以总方差的值作为数据稳定度Wd；获取流量计测量流体的平均响应时间，以平均响应时间作为流量计的测量时间Ct。
进一步的，第一处理单元包括评价模块、分析模块、预测模块及模型训练模块，其中，将仪表条件数据集发送至评价模块后，由评价模块获取测量频率Cp、测量精度Cd及信号强度Qd，无量纲处理后，关联生成仪表条件值Ysx，其生成方式符合如下公式：
其中，参数意义为：频率因子，精度因子，强度因子/>为常数修正系数。
进一步的，在仪表条件值Ysx超过对应阈值时，从仪表条件数据集中获取子数据，将子数据与对应阈值进行对比，由分析模块判断子数据中大于对应阈值的部分，并将大于阈的部分确定为异常数据；在异常数据的数量大于数量阈值时，获取数据稳定度Wd及测量时间Ct，关联生成仪表性能值Tsx，其生成方式符合如下公式：
其中，参数意义为：稳定度因子，时间因子常数修正系数。
进一步的，在二次测量数据集的基础上，由分析模块使用结构方程模型分析温度和噪声条件对若干个子数据的影响程度，将输出的影响程度确定为环境影响因子；获取在不同温度和噪声条件下，相对应的二次测量数据集及仪表条件数据集，从中选择部分数据作为样本数据，使用神经卷积算法，通过样本数据的训练后，由模型训练模块建立状态预测模型，使预测模块输入不同的温度及噪声条件后，输出环境影响因子最小的温度和噪声条件，确定为流量计的最佳测量环境。
进一步的，第二处理单元包括匹配模块及模型构建模块，其中，将二次测量数据集的测量数据发送至匹配模块，由模型构建模块结合流体形状及力学参数，建立流体数字孪生模型，使匹配模块从影响因子库中获取与当前温度及噪声条件相对应的环境影响因子，对流体测量过程进行仿真分析，并输出仿真分析结果，从初步测量数据集中获取与当前温度及噪声条件对应的初步测量数据。
（三）有益效果
本发明提供了一种超声波计量仪表的动态计量方法，具备以下有益效果：
1、通过生成测量条件值Jts，在使用流量计在对流体进行测量前，对测量区域内的测量条件进行评价，在测量条件合适时才对流体进行测量，能够减少温度和噪声对流量计的影响，维持测量数据的可靠性。
2、通过生成仪表条件值Ysx及仪表性能值Tsx，在流量计处于工作状态下时，可以对流量计是否可用进行判断，在流量计不可用时，及时的进行更换，可以避免由于流量计的不可用对实际的测量数据造成影响，保证测量数据的可靠性。
3、通过经过结构方程模型分析和状态预测模型的预测，将测量区域内的温度变化和噪声变化考虑在内，生成环境影响因子，通过对温度和噪声进行调整，在对流体进行测量时，可以寻找出最佳的测量环境，在实际测量时减少温度和噪声的干扰，提高测量数据的可靠性和稳定性。
4、获取环境影响因子后，在流体数字孪生模型的基础上进行仿真分析，获取仿真分析的结果，在环境影响因子的总和的值处于不同的范围时，以仿真分析的结果对实际测量数据进行修正或者替换，减少单次测量带来的误差，有效的避免温度和噪声变化带来的影响，保证测量数据的可靠性。
附图说明
图1为本发明超声波计量仪表的动态计量方法第一流程示意图；
图2为本发明超声波计量仪表的动态计量方法第二流程示意图；
图中：
10、检测单元；11、环境检测模块；12、性能检测模块；13、条件检测模块；20、第一处理单元；21、评价模块；22、分析模块；23、预测模块；24、模型训练模块；30、控制单元；40、调节单元；50、收集单元；60、第二处理单元；61、匹配模块；62、模型构建模块；70、第三处理单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图2，本发明提供一种超声波计量仪表的动态计量方法，包括检测单元10、第一处理单元20、控制单元30、调节单元40、收集单元50、第二处理单元60及第三处理单元70，其中，使用流量计对流体进行测量前，由检测单元10对待测量流体所在测量区域的温度及噪声进行识别，依据识别结果生成测量条件值Jts，在测量条件值Jts低于对应阈值时，确定流体的采样点和采样频率，并以固定的间隔，由流量计重复对流体进行初步测量，获取测量数据建立初步测量数据集；
在流量计处于工作状态时，对流量计的工作状态进行识别，将识别出的子数据汇总，建立仪表条件数据集，在将仪表条件数据集发送至第一处理单元20后，生成仪表条件值Ysx，当仪表条件值Ysx超过对应阈值时，将产生异常的子数据确定为异常数据；
在异常数据的数量大于对应的数量阈值时，将初步测量数据集及流量计的响应时间发送至第一处理单元20并生成仪表性能值Tsx，在仪表性能值Tsx大于对应阈值时，流量计对流体进行二次测量，并由测量数据建立二次测量数据集；
二次测量的方式如下：通过调整测量区域内的温度和噪声条件，对测量条件值Jts形成调整后，由流量计进行二次测量，并分别获取在不同的温度和噪声条件下的测量数据，建立二次测量数据集。
参考图1及图2，经过相关性分析后，判断温度和噪声条件对若干个子数据影响程度，进而生成环境影响因子，使用神经卷积算法，在测试和训练后，建立状态预测模型，在输入不同的温度及噪声条件后，输出仪表条件数据集，并生成对应的仪表性能值Tsx及仪表条件值Ysx，当温度及噪声条件对若干个子数据影响程度最小时，确定流量计的最佳测量环境；
输出最佳的测量环境后，由控制单元30形成控制指令，使调节单元40依据最佳测量环境对测量区域内温度及噪声条件进行调整，将最佳测量环境下的测量数据输出，并使收集单元50汇总不同的温度和噪声条件下的环境影响因子，建立环境影响因子库。
使用时，通过进行相关性分析确定环境影响因子，进而确定最佳测量环境，使流量计对流体进行测量时，流量计能够保持较佳的工作状态，减少温度和噪声对流体带来的干扰，通过建立环境影响因子库，可以在仿真分析时明确环境变化带来的干扰。
参考图1及图2，从初步测量数据集中获取初步测量数据，通过二次测量数据集的测量数据结合流体形状参数，由第二处理单元60建立流体数字孪生模型，从影响因子库中获取与当前的温度及噪声条件的相对应的环境影响因子。
使用时，通过建立流体数字孪生模型，在确认环境影响因子后，能够明确温度和噪声对流量计工作状态带来的干扰，在去除干扰后，能够使测量结果更为准确。
参考图1及图2，在当前的环境影响因子之和不大于对应阈值时，对测量过程进行仿真分析，并输出仿真分析结果，通过第三处理单元70判断仿真分析结果和初步测量数据间的比值，当该比值在对应阈值之内时，将初步测量数据的结果输出，当该比值在对应阈值之外时，取仿真分析结果和初步测量数据间的均值作为最终测量结果；
在当前的环境影响因子之和大于对应阈值时，改变测量区域的温度及噪声条件至最佳测量环境，输出对应的仿真分析的结果，获取最佳测量环境下的测量数据，取仿真分析结果和测量数据的均值作为最终测量结果。
使用时，由流量计对流体进行测量前，先获取与当前的温度和噪声条件相对应的环境影响因子，在输出测量数据后，依据环境影响因子的不同，选择出对应的修正策略，对测量数据进行修正，从而输出最终的测量数据，使测量数据与测量条件的针对性更好，所受到的干扰程度也更低。
参考图1及图2 ，所述检测单元10包括环境检测模块11、性能检测模块12及条件检测模块13，其中，对流体进行测量前，由环境检测模块11对待测量流体所在的测量区域的温度Qt以及噪声Jz进行识别，将温度Qt及噪声Jz无量纲处后，关联生成测量条件值Jts，测量条件值Jts的生成方式符合如下公式：
其中，参数意义为：温度因子噪声因子 为常数修正系数。
在测量条件值Jts低于对应阈值时，由条件检测模块13在当前的温度及噪声条件下，对流量计的工作条件数据进行采集，所采集的条件数据包括：测量频率Cp、测量精度Cd以及测量时的信号强度Qd，在汇总后形成仪表条件数据集。
使用时，通过形成测量条件值Jts，可以对测量环境形成筛选，在当前的测量条件对流量计工作条件和工作状态具有较大影响时，可以停止进行测量，直至测量条件符合；而通过形成仪表条件数据集，则可以用于对流量计当前的工作状态进行描述。
当流量计完成初步测量后，获取初步测量数据，计算若干个测量数据间的方差，在方差有若干个时，将若干个方差加总形成总方差，并以总方差的值作为数据稳定度Wd；获取流量计测量流体的平均响应时间，以平均响应时间作为流量计的测量时间Ct。
使用时，在由流量计完成初步测量时，依据初步测量数据确定数据稳定度Wd和测量时间Ct，则是可以对流量计的工作性能进行描述。
参考图1及图2，所述第一处理单元20包括评价模块21、分析模块22、预测模块23及模型训练模块24，其中，将仪表条件数据集发送至评价模块21后，由评价模块21获取测量频率Cp、测量精度Cd及信号强度Qd，无量纲处理后，关联生成仪表条件值Ysx，其生成方式符合如下公式：
其中，参数意义为：频率因子，精度因子，强度因子/>为常数修正系数。
使用时，通过形成仪表条件值Ysx，可以对流量计的工作状态进行描述，并且依据仪表条件值Ysx的值，可以用于判断当前的流量计是否可用，在受到温度和噪声的影响较为有限时，可以对流量计的质量进行筛选，相对应的，通过仪表条件值Ysx与测量条件值Jts的相关性，也可以用于判断测量区域内的温度和噪声的变化对流量计的实际影响。
参考图1及图2，在仪表条件值Ysx超过对应阈值时，从仪表条件数据集中获取子数据，例如测量频率Cp、测量精度Cd及信号强度Qd，将子数据与对应阈值进行对比，由分析模块22判断子数据中大于对应阈值的部分，并将大于阈的部分确定为异常数据；
在异常数据的数量大于数量阈值时，获取数据稳定度Wd及测量时间Ct，关联生成仪表性能值Tsx，其生成方式符合如下公式：
其中，参数意义为：稳定度因子，时间因子常数修正系数。
使用时，在仪表条件值Ysx可能存在异常时，继续获取仪表性能值Tsx，由仪表性能值Tsx进一步对流量计是否产生异常进行判断和验证，如果确认流量计可以正常使用，则可以继续对流体进行测量，将测量的结果输出。
参考图1及图2，在二次测量数据集的基础上，由分析模块22使用结构方程模型分析温度和噪声条件对若干个子数据的影响程度，例如测量频率Cp、测量精度Cd及信号强度Qd，数据稳定度Wd及测量时间Cd等，将输出的影响程度确定为环境影响因子；
获取在不同温度和噪声条件下，相对应的二次测量数据集及仪表条件数据集，从中选择部分数据作为样本数据，使用神经卷积算法，通过样本数据的训练后，由模型训练模块24建立状态预测模型，使预测模块23输入不同的温度及噪声条件后，输出环境影响因子最小的温度和噪声条件，确定为流量计的最佳测量环境。
使用时，在进行初步测量和二次测量后，通过结构方程模型分析生成环境影响因子，能够分别大致的确定在温度和噪声产生变化时，对流量计的工作状态及工作结果的影响程度，从而方便对测量区域的温度和噪声条件进行针对性调整，确定出最佳的测量环境，减少温度和噪声等测量条件的干扰。
参考图2，所述第二处理单元60包括匹配模块61及模型构建模块62，其中，
将二次测量数据集的测量数据发送至匹配模块61，由模型构建模块62结合流体形状及力学参数，建立流体数字孪生模型，使匹配模块61从影响因子库中获取与当前温度及噪声条件相对应的环境影响因子，对流体测量过程进行仿真分析，并输出仿真分析结果，从初步测量数据集中获取与当前温度及噪声条件对应的初步测量数据。
使用时，通过建立流体数字孪生模型，在确定环境影响因子和温度、噪声条件下，进行仿真分析并获取仿真分析结果，在实际测量结果可能不准时，对实际测量的数据进行替换和修正，输出更为可靠的结果。
综合以上内容：
通过生成测量条件值Jts，在使用流量计在对流体进行测量前，对测量区域内的测量条件进行评价，在测量条件合适时才对流体进行测量，能够减少温度和噪声对流量计的影响，维持测量数据的可靠性。
通过生成仪表条件值Ysx及仪表性能值Tsx，在流量计处于工作状态下时，可以对流量计是否可用进行判断，在流量计不可用时，及时的进行更换，避免由于流量计的不可用对实际的测量数据造成影响，保证测量数据的可靠性。
通过经过结构方程模型分析和状态预测模型的预测，将测量区域内的温度变化和噪声变化考虑在内，生成环境影响因子，通过对温度和噪声进行调整，在对流体进行测量时，可以寻找出最佳的测量环境，在实际测量时减少温度和噪声的干扰，提高测量数据的可靠性和稳定性。
获取环境影响因子后，在流体数字孪生模型的基础上进行仿真分析，获取仿真分析的结果，在环境影响因子的总和的值处于不同的范围时，以仿真分析的结果对实际测量数据进行修正或者替换，减少单次测量带来的误差，有效的避免温度和噪声变化带来的影响，保证测量数据的可靠性。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种超声波计量仪表的动态计量方法，其特征在于：包括检测单元(10)及第一处理单元(20)，其中，使用流量计对流体进行测量前，由检测单元(10)对待测量流体所在测量区域的温度及噪声进行识别，依据识别结果生成测量条件值Jts，在测量条件值Jts低于对应阈值时，确定流体的采样点和采样频率，并以固定的间隔，由流量计重复对流体进行初步测量，获取测量数据建立初步测量数据集；
在流量计处于工作状态时，对流量计的工作状态进行识别，将识别出的子数据汇总，建立仪表条件数据集，在将仪表条件数据集发送至第一处理单元(20)后，生成仪表条件值Ysx，当仪表条件值Ysx超过对应阈值时，将产生异常的子数据确定为异常数据；
在异常数据的数量大于对应的数量阈值时，将初步测量数据集及流量计的响应时间发送至第一处理单元(20)并生成仪表性能值Tsx，在仪表性能值Tsx大于对应阈值时，流量计对流体进行二次测量，并由测量数据建立二次测量数据集；
二次测量的方式如下：通过调整测量区域内的温度和噪声条件，在对测量条件值Jts形成调整后，由流量计进行二次测量，并分别获取在不同的温度和噪声条件下的测量数据，建立二次测量数据集；
还包括，控制单元(30)、调节单元(40)及收集单元(50)，在经过相关性分析后，判断温度和噪声条件对若干个子数据影响程度进而生成环境影响因子，使用神经卷积算法，在测试和训练后建立状态预测模型，在输入不同的温度及噪声条件后输出仪表条件数据集，并生成对应的仪表性能值Tsx及仪表条件值Ysx，当温度及噪声条件对若干个子数据影响程度最小时，确定流量计的最佳测量环境；
输出最佳的测量环境后，由控制单元(30)形成控制指令，使调节单元(40)依据最佳测量环境对测量区域内温度及噪声条件进行调整，将最佳测量环境下的测量数据输出，并使收集单元(50)汇总不同的温度和噪声条件下的环境影响因子，建立环境影响因子库；
还包括，第二处理单元(60)及第三处理单元(70)，从初步测量数据集中获取初步测量数据，通过二次测量数据集的测量数据结合流体形状参数，由第二处理单元(60)建立流体数字孪生模型，从影响因子库中获取与当前的温度及噪声条件的相对应的环境影响因子；
在当前的环境影响因子之和不大于对应阈值时，对测量过程进行仿真分析，并输出仿真分析结果，通过第三处理单元(70)判断仿真分析结果和初步测量数据间的比值，当该比值在对应阈值之内时，将初步测量数据的结果输出，当该比值在对应阈值之外时，取仿真分析结果和初步测量数据间的均值作为最终测量结果；
在当前的环境影响因子之和大于对应阈值时，改变测量区域的温度及噪声条件至最佳测量环境，输出对应的仿真分析的结果，获取最佳测量环境下的测量数据，取仿真分析结果和测量数据的均值作为最终测量结果。
2.根据权利要求1所述的一种超声波计量仪表的动态计量方法，其特征在于：
检测单元(10)包括环境检测模块(11)、性能检测模块(12)及条件检测模块(13)，
对流体进行测量前，由环境检测模块(11)对待测量流体所在的测量区域的温度Qt以及噪声Jz进行识别，将温度Qt及噪声Jz无量纲处后，关联生成测量条件值Jts，测量条件值Jts的生成方式符合如下公式：
其中，参数意义为：温度因子Aq，0.51≤Aq≤0.76，噪声因子Aj，0.61≤Aj≤0.93，C2为常数修正系数。
3.根据权利要求2所述的一种超声波计量仪表的动态计量方法，其特征在于：
在测量条件值Jts低于对应阈值时，由条件检测模块(13)在当前的温度及噪声条件下，对流量计的工作条件数据进行采集，所采集的条件数据包括：测量频率Cp、测量精度Cd以及测量时的信号强度Qd，在汇总后形成仪表条件数据集；
当流量计完成初步测量后，获取初步测量数据，计算若干个测量数据间的方差，在方差有若干个时，将若干个方差加总形成总方差，并以总方差的值作为数据稳定度Wd；获取流量计测量流体的平均响应时间，以平均响应时间作为流量计的测量时间Ct。
4.根据权利要求3所述的一种超声波计量仪表的动态计量方法，其特征在于：
第一处理单元(20)包括评价模块(21)、分析模块(22)、预测模块(23)及模型训练模块(24)，其中，将仪表条件数据集发送至评价模块(21)后，由评价模块(21)获取测量频率Cp、测量精度Cd及信号强度Qd，无量纲处理后，关联生成仪表条件值Ysx，其生成方式符合如下公式：
其中，参数意义为：频率因子F1，0.36≤F1≤0.60，精度因子F2，0.58≤F2≤1.12，强度因子F3，0.58≤F3≤1.02，C1为常数修正系数。
5.根据权利要求4所述的一种超声波计量仪表的动态计量方法，其特征在于：
在仪表条件值Ysx超过对应阈值时，从仪表条件数据集中获取子数据，将子数据与对应阈值进行对比，由分析模块(22)判断子数据中大于对应阈值的部分，并将大于阈的部分确定为异常数据；
在异常数据的数量大于数量阈值时，获取数据稳定度Wd及测量时间Ct，关联生成仪表性能值Tsx，其生成方式符合如下公式：
其中，参数意义为：稳定度因子Ac，0.35≤Ac≤0.66，时间因子Af，0.63≤Af≤0.79，C3为常数修正系数。
6.根据权利要求5所述的一种超声波计量仪表的动态计量方法，其特征在于：
在二次测量数据集的基础上，由分析模块(22)使用结构方程模型分析温度和噪声条件对若干个子数据的影响程度，将输出的影响程度确定为环境影响因子；
获取在不同温度和噪声条件下，相对应的二次测量数据集及仪表条件数据集，从中选择部分数据作为样本数据，使用神经卷积算法，通过样本数据的训练后，由模型训练模块(24)建立状态预测模型，使预测模块(23)输入不同的温度及噪声条件后，输出环境影响因子最小的温度和噪声条件，确定为流量计的最佳测量环境。
7.根据权利要求6所述的一种超声波计量仪表的动态计量方法，其特征在于：
第二处理单元(60)包括匹配模块(61)及模型构建模块(62)，其中，将二次测量数据集的测量数据发送至匹配模块(61)，由模型构建模块(62)结合流体形状及力学参数，建立流体数字孪生模型，使匹配模块(61)从影响因子库中获取与当前温度及噪声条件相对应的环境影响因子，对流体测量过程进行仿真分析，并输出仿真分析结果，从初步测量数据集中获取与当前温度及噪声条件对应的初步测量数据。
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