基于深度学习的管道漏磁信号智能识别方法研究

发布时间：2024-04-08 22:29

　　石油、天然气等能源运输的最主要方式是管道运输,由于腐蚀、磨损、意外损伤等原因导致管线泄漏事故频发,从而造成极大的经济损失,环境污染甚至是人员伤亡。这对人民的生命财产安全造成了极大的影响。管道漏磁内检测技术是当前在无损检测领域中非常重要的方法之一,可以通过管道漏磁内检测器对管道进行定期检测,通过内检测器采集到的漏磁信号识别分析找出管道中潜在缺陷进而及时修复,因此管道漏磁检测技术在长输油气管道中发挥着重要作用。现阶段管道漏磁数据的识别分析大多采用人工判读方式,由于石油天然气管道的管线距离比较长,通常都是上百公里乃至上千公里。因此由管道漏磁内检测器采集到的漏磁信号数据量是非常大的,而且由于漏磁信号种类较多,在识别和分析时存在耗时长、漏检、误检等问题。目前针对管道漏磁信号的自动识别方法仍在探索阶段,如何对漏磁信号进行高效、高精度的智能检测,完成缺陷的识别与判定,出具管道缺陷报告开挖单是当前研究的重点。深度学习理论能够提供基于学习的特征表示,在图像分类、检测、分割等领域都有广泛应用。目前针对管道漏磁信号的识别研究较少,因此本文以管道环焊缝、螺旋焊缝、缺陷漏磁信号为研究对象,以深度学习为基础框架对...

【文章页数】：136 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图1.1长输油

1第1章绪论1.1课题背景及意义管道漏磁检测技术在长输油气管道中发挥着重要作用。目前，因腐蚀、制管缺陷、误操作和天气及外力等因素造成世界上有近50%的管道网趋于老化。因此需要对管道进行定期检测，找出管道中存在的潜在缺陷，从而及时修复。为了有效防止管道出现腐蚀、泄露、爆管等情况的出....

图1.3卷积神经网络基本流程

法拥有很强的非线性控制能力，因此国外的研究人员们很早将深度学习应用在图像识别领域中，通过大量的实验和分析验证了深度学习方法对于数据的特征提取和识别上具有较好的鲁棒性和非线性特点，深度学习在目标识别、算法优化以及智能化处理等方向上有着广阔的应用前景[52]。因此，将深度学习的方法应....

图1.5主要研究内容Fig.1.5Mainresearchcontent

沈阳工业大学博士学位论文14漏磁信号进行智能化识别是当前研究的热点。1.4主要研究内容及当前存在的问题由于深度学习是近几年机器学习研究中的一个新的领域，因此国内外针对基于深度学习框架管道漏磁信号识别的研究较少。在学习图像特征描述能力方面，深度学习模型展现出巨大的潜力，相比于传统的....

图2.1焊缝a管道环焊缝

19第2章管道漏磁信号识别相关技术长输油气管道的无损检测为国家的经济和生命安全提供了安全保障。管道由于外界复杂的环境因素导致管道会出现老化，因此管道漏磁内检测技术在管道检测中发挥了极其重要的作用。管道漏磁内检测系统应用漏磁检测原理，以管内所输送介质为动力，完成对管道的无损检测评价....

本文编号：3948908