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Erschienen in:

2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. Recurrence Network for Characterizing Bubbly Oil-in-Water Flows

verfasst von : Zhong-Ke Gao, Ning-De Jin, Wen-Xu Wang

Erschienen in: Nonlinear Analysis of Gas-Water/Oil-Water Two-Phase Flow in Complex Networks

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

More recently, we have used the recurrence network to characterize the flow behavior of bubbly oil-in-water flows [1]. We here introduce methodology and obtained results as follows: Mapping a time series into a complex network allows quantitatively characterizing the structural characteristics of complex systems that are composed of a large numbers of entities interacting with each other in a complex manner.

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Z.K. Gao, X.W. Zhang, M. Du, N.D. Jin, Recurrence network analysis of experimental signals from bubbly oil-in-water flows. Phys. Lett. A 377, 457–462 (2013)CrossRef

F. Takens, Dynamical systems and turbulence. Lecture Notes in Mathematics, vol. 898 (Springer, New York, 1981), pp. 366–381

T. Sauer, J.A. Yorke, M. Casdagli, Embedology, J. Stat. Phys. 65, 579–616 (1991)

H.S. Kim, R. Eykholt, J.D. Salas, Nonlinear dynamics, delay times, and embedding windows. Physica D 127, 48–60 (1999)CrossRefMATH

R.V. Donner, Y. Zou, J.F. Donges, N. Marwan, J. Kurths, Recurrence networks-a novel paradigm for nonlinear time series analysis. New J. Phys. 12, 033025 (2010)CrossRef

R.V. Donner, J. Heitzig, J.F. Donges, Y. Zou, N. Marwan, J. Kurths, The geometry of chaotic dynamics—a complex network perspective. Eur. Phys. J. B 84, 653–672 (2011)CrossRefMathSciNet

R.V. Donner, M. Small, J.F. Donges, N. Marwan, Y. Zou, R. Xiang, J. Kurths, Recurrence-based time series analysis by means of complex network methods. Int. J. Bifurcat. Chaos 21(4), 1019–1046 (2011)CrossRefMATHMathSciNet

T. Kamada, S. Kawai, An algorithm for drawing general undirected graphs. Inform. Process. Lett. 31(1), 7–15 (1989)CrossRefMATHMathSciNet

D.J. Watts, S.H. Strogatz, Collective dynamics of ‘small-world’ networks. Nature 393(6684), 440–442 (1998)CrossRef

10.

E. Ott, C. Grebogi, J.A. Yorke, Controlling chaos. Phys. Rev. Lett. 64, 1196–1199 (1990)CrossRefMATHMathSciNet

11.

G.T. Kubo, R.L. Viana, S.R. Lopes, C. Grebogi, Crisis-induced unstable dimension variability in a dynamical system. Phys. Lett. A 372, 5569–5574 (2008)CrossRefMATHMathSciNet

Titel: Recurrence Network for Characterizing Bubbly Oil-in-Water Flows
verfasst von: Zhong-Ke Gao
Ning-De Jin
Wen-Xu Wang
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Buch: Nonlinear Analysis of Gas-Water/Oil-Water Two-Phase Flow in Complex Networks
Print ISBN: 978-3-642-38372-4

Electronic ISBN: 978-3-642-38373-1

Copyright-Jahr: 2014
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-38373-1_10

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