蒋奇
钢铁
漏磁检测是目前广泛采用的油气管道检测方法,通过漏磁检测仪获得腐蚀缺陷漏磁场切向分量的漏磁场信号,提取与腐蚀缺陷外形长、宽、深有关的漏磁场信号波形特征量,结合小波分析和神经网络的优势形成小波神经网络,分析设计了小波神经网络的结构,给出了网络训练算法,利用网络的非线性逼近性能,对腐蚀缺陷外形进行定量评价,给出预测评价曲线,试验验证方法有效可行.
关键词:
管道
,
漏磁场
,
小波神经网络
,
评价
杨涛
,
王太勇
,
秦旭达
,
蒋奇
钢铁
分析了钢管缺陷几何大小与缺陷漏磁信号(MFL)特征量之间关系,建立了一组全方位的钢管缺陷信号特征量,并将人工神经网络理论和算法应用于钢管缺陷预测.通过实验取得样本,在对网络进行训练的基础上,建立了基于钢管缺陷漏磁信号特征量和神经网络的缺陷预测模型,继而根据漏磁信号对缺陷进行定量预测.给出了实验结果,结果表明采用这种方法能够较好地实现管道缺陷的定量识别.
关键词:
漏磁检测
,
钢管
,
神经网络
,
特征量
,
预测模型
蒋奇
,
林培兰
钢铁
应用漏磁检测仪进行埋地油气管道腐蚀检测和识别,叙述了检测仪的硬件采集和信号处理过程.在直径273 mm的管道表面上加工人工缺陷,采集缺陷漏磁场信号,进行处理和转化为漏磁场云图,从信号和云图两者来分析漏磁场,提出了缺陷漏磁场的干扰消除方法、影响因素补偿技术和缺陷漏磁场图像的截取,并分别获得较好的效果,分析了缺陷定性和定量识别的方法,研究了缺陷外形参数量化的方法,得出了缺陷外形量化的数学模型,试验验证缺陷识别的效果,证明整个过程和方法有效可行,大大提高了管道缺陷检测和量化的精度.
关键词:
漏磁场
,
管道
,
腐蚀缺陷
,
图像
,
识别
蒋奇
,
隋青美
,
高瑞
物理测试
doi:10.3969/j.issn.1001-0777.2004.06.004
针对油气管道腐蚀缺陷定量计算精度难以提高的现状,依据腐蚀缺陷评价标准,定义缺陷外形尺寸,设计现场检测实验,并制作大量不同类别的样本缺陷用于实际实验检测,分析大量缺陷漏磁场数据,选取了量化缺陷外形的漏磁场特征,给出了缺陷外形和漏磁场特征的关系曲线,实验得出这些特征可有效量化缺陷外形尺寸.
关键词:
腐蚀缺陷
,
定量计算
,
漏磁场
