基于改进YOLOv5算法的管道漏磁信号识别方法

长输油气管道作为能源运输的主要方式,安全问题至关重要。管道漏磁内检测技术作为管道缺陷检测的重要方法之一,在管道安全保障中发挥着重要作用。人工智能技术可实现管道内检测数据的自动识别,对于减少人力工作量,减少人为误差,提升数据判读准确性具有重要意义。通过引入损失函数Distance-IoU对目标检测算法YOLOv5进行改进,利用改进YOLOv5算法对管道漏磁数据进行训练,使之具有对漏磁缺陷信号自动识别的能力。通过实验,对实际漏磁内检测数据进行识别。结果表明,改进的YOLOv5算法实现了管道缺陷漏磁信号的自动检测识别。并且在相同的训练条件下,改进的YOLOv5算法相较于原始算法准确率有明显的提升,在识别缺陷数量上其精度达到92.8％,比原算法提升了3.22％,改进后的模型损失函数平均损失率为3.6％,比原始YOLOv5模型降低了2.2％,表明该方法在管道缺陷漏磁数据自动识别检测方面具有较好的可行性。     

城市燃气管道泄漏检测及定位技术的研究

本文研究了应用管道泄漏时产生的负压波对泄漏进行检测与定位的原理．设计了用于负压波信号传感及采集的硬件电路,以及对泄漏点进行定位的软件系统。将设计的软硬件系统用于充气管道泄漏实验,结果表明采用以上原理及方法可以比较准确的检测到管道的泄漏并对漏点进行定位。     

高速漏磁检测中的速度效应及信号补偿

介绍了高速漏磁检测中速度效应的基本原理，研究了高速下漏磁信号的变化规律，对基于维纳滤波的信号补偿进行了研究，补偿后的信号可以正确地反映被检测缺陷的参数信息。     

电磁超声表面波的铝板检测技术

针对电磁超声换能器激发导波多模态的问题,研究了单极性磁钢作用下具有曲折线圈结构的EMAT在铝板中的工作机理,以及固定激发频率下曲折线圈间距对该EMAT激发导波多模态的影响。利用ANSYS有限元软件对不同线圈间距的电磁超声换能器进行仿真,分析质点所受洛伦兹力。只改变线圈间距的情况下在铝板上对1.5mm、3mm、5mm三种间距的曲折线圈进行对比实验。实验结果表明线圈间距小于1.5mm时,换能器在铝板上激发出的表面波现象增强。     

多晶硅隧道压阻模型*

基于陷阱模型,分析了多晶硅能带结构和导电机理,给出了解释隧道压阻效应的等效电路,说明了构成多晶硅压阻效应的内在因素以及隧道压阻效应在其中的作用。综合晶界区域和晶粒中性区两方面压阻效应建立了新的压阻模型——隧道压阻模型。结果表明,掺杂浓度在1020cm-3以上,复合晶界的压阻系数不但大于晶粒中性区的压阻系数,而且随掺杂浓度增加而增大,从而揭示了多晶硅纳米薄膜在重掺杂情况下出现应变因子随掺杂浓增加而增大的重要实验现象的内在机理。     

基于GGA算法磁记忆检测模型的研究

磁记忆法可以对铁磁性材料应力集中区域进行有效的检测,但是,磁记忆现象产生的物理本质尚没有定论,无法实现定量化测量.为了研究磁记忆信号的定量变化规律,利用固体能带理论,建立了磁记忆检测模型,采用广义梯度(GGA)算法计算电子自旋条件下,外力场作用和掺杂作用对材料磁记忆特性的影响.研究结果表明:外力作用下,电子自旋态密度分布和晶体能带结构发生变化是磁记忆现象产生的基础.压应力增加,磁记忆信号线性增大;拉应力增加,磁记忆信号线性减小.此外,掺杂作用会影响材料的磁特性,但不会影响磁记忆信号的变化规律.     

输气管道内检测器压力-速度模型及速度调整策略

内检测器的运行速度在输气管道无损检测过程中会影响数据检测的精度.针对内检测器运行速度调节问题进行研究,内检测器速度调节可以看作不同稳态条件下速度的变化.将漏磁内检测器与上下游气体视为一个整体,并根据流体力学原理分析了平稳状态下管道压力与内检测器运行速度之间的关系,建立了内检测器的压力-速度模型.通过所建立的压力-速度模型,计算出管道不同稳态条件下的内检测器速度,并以此作为内检测器速度调节的依据.通过在西气东输二线管道模拟运行表明该模型可以准确地计算出内检测器的运行速度并可以有效的进行速度调节.     

管道内检测的环形相控阵超声聚焦方法

针对管道内检测中相控阵超声聚焦的问题,分析了管道中环形相控阵超声辐射的超声波传播原理,建立了聚焦数学模型,计算了阵元间激励信号的延时;采用128阵元的换能器对直径为168mm的管道进行试验,结果表明,环形相控阵超声的延时法则实现了不同工作阵元数量以及不同焦距条件时,声束在管壁中的聚焦。在工作区间内,一定数量的阵元可获得良好的聚焦效果。     

脉冲涡流信号检测与分析

为了对较厚钢板进行缺陷检测,采用对低压大功率的电源进行斩波的方式产生大电流脉冲,设计圆柱形探头,采用激励线圈缓慢放电的方式检测钢板表面缺陷;设计矩形探头,采用激励线圈瞬间放电的方式检测钢板亚表面;对脉冲涡流瞬态感应电压信号进行小波滤噪和幅值归一化处理。实验结果表明,小波滤噪可以提高检测精度,对信号幅值进行归一化处理可以更直接地反映不同深度缺陷产生的曲线间的相互关系,大电流激励的脉冲涡流信号幅值能反映较厚钢板表面和亚表面缺陷深度。