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以35号润滑油、空气和自来水为试验介质，应用高速摄像机对垂直上升管内的油气水三相流的六种典型流型进行了动态图像的拍摄。提取每一帧图像的灰度均值组成时间序列，对其进行混沌特性分析，提取序列的HURST指数，关联维以及分别以2和e为底的最大李亚普诺夫指数，组成特征向量，输入支持向量机进行流型分类。试验结果表明：连续图像的灰度时间序列的混沌特性能够对油气水三相流的典型流型进行很好的表征，结合支持向量机进行分类，识别率达到90％以上，为流型的在线识别提供了一种新方法。