發(fā)布時間：2024-04-08 22:29

　　石油、天然氣等能源運輸?shù)淖钪饕绞绞枪艿肋\輸,由于腐蝕、磨損、意外損傷等原因?qū)е鹿芫�泄漏事故頻發(fā),從而造成極大的經(jīng)濟損失,環(huán)境污染甚至是人員傷亡。這對人民的生命財產(chǎn)安全造成了極大的影響。管道漏磁內(nèi)檢測技術(shù)是當前在無損檢測領(lǐng)域中非常重要的方法之一,可以通過管道漏磁內(nèi)檢測器對管道進行定期檢測,通過內(nèi)檢測器采集到的漏磁信號識別分析找出管道中潛在缺陷進而及時修復,因此管道漏磁檢測技術(shù)在長輸油氣管道中發(fā)揮著重要作用�，F(xiàn)階段管道漏磁數(shù)據(jù)的識別分析大多采用人工判讀方式,由于石油天然氣管道的管線距離比較長,通常都是上百公里乃至上千公里。因此由管道漏磁內(nèi)檢測器采集到的漏磁信號數(shù)據(jù)量是非常大的,而且由于漏磁信號種類較多,在識別和分析時存在耗時長、漏檢、誤檢等問題。目前針對管道漏磁信號的自動識別方法仍在探索階段,如何對漏磁信號進行高效、高精度的智能檢測,完成缺陷的識別與判定,出具管道缺陷報告開挖單是當前研究的重點。深度學習理論能夠提供基于學習的特征表示,在圖像分類、檢測、分割等領(lǐng)域都有廣泛應用。目前針對管道漏磁信號的識別研究較少,因此本文以管道環(huán)焊縫、螺旋焊縫、缺陷漏磁信號為研究對象,以深度學習為基礎(chǔ)框架對...

【文章頁數(shù)】：136 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖1.1長輸油

1第1章緒論1.1課題背景及意義管道漏磁檢測技術(shù)在長輸油氣管道中發(fā)揮著重要作用。目前，因腐蝕、制管缺陷、誤操作和天氣及外力等因素造成世界上有近50%的管道網(wǎng)趨于老化。因此需要對管道進行定期檢測，找出管道中存在的潛在缺陷，從而及時修復。為了有效防止管道出現(xiàn)腐蝕、泄露、爆管等情況的出....

圖1.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本流程

法擁有很強的非線性控制能力，因此國外的研究人員們很早將深度學習應用在圖像識別領(lǐng)域中，通過大量的實驗和分析驗證了深度學習方法對于數(shù)據(jù)的特征提取和識別上具有較好的魯棒性和非線性特點，深度學習在目標識別、算法優(yōu)化以及智能化處理等方向上有著廣闊的應用前景[52]。因此，將深度學習的方法應....

圖1.5主要研究內(nèi)容Fig.1.5Mainresearchcontent

沈陽工業(yè)大學博士學位論文14漏磁信號進行智能化識別是當前研究的熱點。1.4主要研究內(nèi)容及當前存在的問題由于深度學習是近幾年機器學習研究中的一個新的領(lǐng)域，因此國內(nèi)外針對基于深度學習框架管道漏磁信號識別的研究較少。在學習圖像特征描述能力方面，深度學習模型展現(xiàn)出巨大的潛力，相比于傳統(tǒng)的....

圖2.1焊縫a管道環(huán)焊縫

19第2章管道漏磁信號識別相關(guān)技術(shù)長輸油氣管道的無損檢測為國家的經(jīng)濟和生命安全提供了安全保障。管道由于外界復雜的環(huán)境因素導致管道會出現(xiàn)老化，因此管道漏磁內(nèi)檢測技術(shù)在管道檢測中發(fā)揮了極其重要的作用。管道漏磁內(nèi)檢測系統(tǒng)應用漏磁檢測原理，以管內(nèi)所輸送介質(zhì)為動力，完成對管道的無損檢測評價....

本文編號：3948908