O escoamento bifásico de gás-líquido é encontrado em muitos circuitos fechados que utilizam circulação natural para fins de resfriamento. O fenômeno da circulação natural é importante nos recentes projetos de centrais nucleares para a remoção de calor. O circuito de circulação natural (Circuito de Circulação Natural - CCN), instalado no Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares, IPEN / CNEN, é um circuito experimento concebido para fornecer dados termo-hidráulicos relacionados com escoamento monofásico ou bifásico em condições de circulação natural. A estimativa de transferência de calor tem sido melhorada com base em modelos que requerem uma previsão precisa de transições de padrão de escoamento. Este trabalho apresenta testes experimentais desenvolvidos no CCN para a visualização dos fenômenos de instabilidade em ciclos de circulação natural básica e classificar os padrões de escoamento bifásico associados aos transientes e instabilidades estáticas de escoamento. As imagens são comparadas e agrupadas utilizando mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM), aplicados em diferentes características da imagem digital. Coeficientes da Transformada Discreta de Cossenos de Quadro Completo (FFDCT) foram utilizados como entrada para a tarefa de classificação, levando a bons resultados. Os protótipos de FFDCT obtidos podem ser associados a cada padrão de escoamento possibilitando uma melhor compreensão da instabilidade observada. Uma metodologia sistemática foi utilizada para verificar a robustez do método.

Two-phase flow of liquid and gas is found in many closed circuits using natural circulation for cooling purposes. Natural circulation phenomenon is important on recent nuclear power plant projects for decay heat removal. The Natural Circulation Facility (Circuito de Circulação Natural CCN ) installed at Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares, IPEN/CNEN, is an experimental circuit designed to provide thermal hydraulic data related to single and two-phase flow under natural circulation conditions. This periodic flow oscillation behavior can be observed thoroughly in this facility due its glass-made tubes transparency. The heat transfer estimation has been improved based on models that require precise prediction of pattern transitions of flow. This work presents experiments realized at CCN to visualize natural circulation cycles in order to classify two-phase flow patterns associated with phase transients and static instabilities of flow. Images are compared and clustered using Kohonen Self-organizing Maps (SOMs) applied on different digital image features. The Full Frame Discret Cosine Transform (FFDCT) coefficients were used as input for the classification task, enabling good results. FFDCT prototypes obtained can be associated to each flow pattern, enabling a better comprehension of each observed instability. A systematic test methodology was used to verify classifier robustness.