管道缺陷漏磁检测智能识别技术

针对当前油气管道检测的现状,本文构建了管道漏磁检测系统、设计工程数据库,方便漏磁检测数据的管理和管道缺陷的检测和定位,分析了管道缺陷智能识别的整个过程,借助缺陷漏磁场图像有效地提取缺陷漏磁场特征和评价缺陷外形尺寸,利用插值函数重构缺陷的外形轮廓.     

基于卷积神经网络的管道缺陷量化识别方法北大核心CSCD

针对长输油气管道缺陷尺寸的智能识别、有效评估管道损伤程度的问题,提出了一种基于卷积神经网络的漏磁数据智能识别处理方法。该方法将漏磁检测信号的结构化数据作为模型量化分析输入源,可有效减小检测干扰的影响。利用卷积核提取管道缺陷处的漏磁检测数据特征,改进输出层激活函数,线性输出结果,实现对管道缺陷尺寸的智能识别。实验结果表明:该方法对管道缺陷具有良好的量化能力,量化误差为2~4 mm,满足工程需求,同时可快速对工程数据进行批量识别,在管道漏磁内检测数据处理领域具有很好的应用前景。     

管道外漏磁检测技术研究

为了防止管道在生产运行中发生严重的腐蚀导致泄漏,造成重大生命财产损失,依据管径尺寸不同、曲直走向不同和可拆卸程度不同等特点,将管道检测方法细化,基于漏磁检测原理,提出了适用于不同工况下的可变径磁化、整体磁化、局部磁化和直流磁化等管道外漏磁检测方法。设计出适用于大管径检测的可变径漏磁检测仪、适用于直管的整体磁化管道外漏磁检测仪、适用于小管径的局部磁化漏磁检测仪和适用于可拆卸管道的电磁磁化漏磁检测仪,研究4种检测方法对现场管道腐蚀缺陷进行检测的可行性。结果表明,管道外漏磁检测方法可以对管道进行检测和评价,也可以为管道的维修和管理提供决策依据。     

长输油气管道漏磁内检测技术

长输油气管道在油气能源运输中发挥着关键作用,被称为"能源血脉"。为保证管道的安全有效运行,应定期对管道进行检测。管道漏磁内检测技术是目前国内外长输油气管道内检测领域普遍应用的检测技术,该技术以管道管体已形成的体积缺陷为检测目的,可以准确检测出缺陷面积、程度、方位等信息。对油气管道漏磁内检测技术原理和影响因素等进行归纳总结,阐述了管道漏磁内检测中轴向励磁和周向励磁等关键技术的国内外研究现状,对国内外漏磁内检测器的检测能力进行对比,介绍了漏磁信号的处理方法及管道的完整性评价技术,最后提出了管道漏磁内检测行业的未来展望。     

管道漏磁在线检测系统的研究

介绍了高精度管道漏磁在线检测系统的检测原理及基本结构,研究了基于单片控制系统的新型管道漏磁在线检测系统,提出了应用有限元技术、小波消噪、小波包变换、小波神经网络等对管道漏磁检测信号进行处理的方法.     

漏磁信号增强算法研究

对漏磁信号进行增强处理以提高其信噪比是实现漏磁数据智能分析的重要前提。漏磁信号中同时包含低频和高频噪声,直接进行处理往往会产生较高的错误率。从无限长矩形凹槽的磁偶极子模型中发现,漏磁场的切向分量和法向分量的原函数和一阶导数具有较强的交叉相关性。于是,利用这种交叉相关性,提出将漏磁场磁感应强度切向分量和法向分量融合的漏磁信号增强算法,对检测目标位置的信号进行增强,同时对其余位置的噪声进行抑制,从而提高漏磁信号的信噪比。利用牵拉实验数据和在役管道漏磁内检测数据对算法进行了初步验证和推广。最后,从在役管道漏磁内检测数据中收集了若干样本,并提出适合于漏磁信号的信号质量评估方法,对所提增强算法进行量化评估。实验结果显示,几乎所有样本的信号质量均得到了提高,大多数样本得到了不小于10 dB的提高。     

漏磁检测技术研究进展

漏磁检测技术具有原理简单、工程实现容易和对被检测工件表面要求不高等特点,一直是管道无损检测领域的研究热点之一,尤其在长距离管道检测中被广泛使用.本文就漏磁场泄露理论、漏磁场影响因素、检测技术与设备、漏磁信号处理等方面对漏磁检测技术的发展进行了论述,总结了亟待解决的问题以及该技术未来的发展趋势,旨在为漏磁检测技术的研究和系统研制提供参考与借鉴.     

漏磁检测技术研究进展

漏磁检测技术具有原理简单、工程实现容易和对被检测工件表面要求不高等特点,一直是管道无损检测领域的研究热点之一,尤其在长距离管道检测中被广泛使用.本文就漏磁场泄露理论、漏磁场影响因素、检测技术与设备、漏磁信号处理等方面对漏磁检测技术的发展进行了论述,总结了亟待解决的问题以及该技术未来的发展趋势,旨在为漏磁检测技术的研究和系统研制提供参考与借鉴.     

漏磁检测技术研究进展（英文）

漏磁检测技术具有原理简单、工程实现容易和对被检测工件表面要求不高等特点,一直是管道无损检测领域的研究热点之一,尤其在长距离管道检测中被广泛使用。本文就漏磁场泄露理论、漏磁场影响因素、检测技术与设备、漏磁信号处理等方面对漏磁检测技术的发展进行了论述,总结了亟待解决的问题以及该技术未来的发展趋势,旨在为漏磁检测技术的研究和系统研制提供参考与借鉴。     

基于三轴融合的漏磁内检测数据缺陷反演方法研究

在管道漏磁检测中,缺陷反演是管道故障诊断的核心部分。 考虑漏磁信号的复杂性以及管道环境的多变性,常用的缺 陷反演方法多采用传感器单轴信息,从而导致缺陷反演面临缺陷估计尺寸精度低、模型通用性差的问题,难以满足实际应用需 求。 本文提出基于三轴融合的漏磁内检测数据缺陷反演算法,显著提高漏磁缺陷反演精度。 该方法主要由两部分组成,首先, 利用提出的加权随机森林算法分别实现单轴信号的缺陷反演;其次,通过本文设计的模糊推理系统实现三轴反演结果决策融 合,进而得到精确的缺陷估计尺寸。 最后,通过仿真数据与实际管道数据实现该方法的评估。 实验结果表明,该方法缺陷反演 的长度精度提升 23% ,宽度精度提升 13% ,深度精度提升 14. 7% ,具有较好的实验效果。