石油管道缺陷智能識別與三維重構(gòu)技術(shù)研究.pdf

1、石油管道運輸是石油資源配送的主要方式,管道老化帶來的安全事故備受關(guān)注,安全隱患對國民經(jīng)濟的威脅不容忽視,因此研究管道檢測技術(shù)為管道破損狀況提供技術(shù)支持是非常重要的,本文旨在探究如何從漏磁信號中恢復(fù)管道缺陷的三維形狀,這是管道檢測的技術(shù)難點。
　　漏磁檢測是石油管道檢測的常用方法之一,本文以漏磁檢測在管道檢測中的應(yīng)用為出發(fā)點,簡要的講述了管道檢測系統(tǒng)的組成和各部分的基本作用和漏磁檢測的基本原理,并且在此基礎(chǔ)上進一步討論漏磁場產(chǎn)生和分

2、析的理論模型,即磁偶極子模型,通過磁偶極子模型分析不同缺陷參數(shù)對漏磁信號的影響,漏磁信號影響因素分析是缺陷智能識別的基礎(chǔ)。
　　首先,提出一種漏磁信號的智能識別方法,智能識別主要包括數(shù)據(jù)插值、類別判定、寬度計算等部分。在智能識別中使用多種規(guī)則幾何圖元近似表達真實的二維缺陷,借助于缺陷漏磁信號與幾何圖元類型的關(guān)系,利用支持向量機優(yōu)秀的判別性能對漏磁信號所屬類別進行判定。提出一種基于支持向量機的寬度計算的方法。通常軸向磁化方式時缺陷寬

3、度的測量是漏磁檢測的難點,本文通過缺陷漏磁信號的幾何特征量與缺陷參數(shù)之間的復(fù)雜的非線性關(guān)系采用間接測量的辦法,利用支持向量機實現(xiàn)漏磁信號幾何特征量到缺陷寬度映射的軟測量方法,通過數(shù)據(jù)驗證識別精度令人滿意。
　　然后,提出一種石油管道缺陷的三維重構(gòu)技術(shù)。將管道缺陷的三維重構(gòu)分解為沿寬度方向的一系列二維重構(gòu),利用最小二乘支持向量機建立漏磁信號與二維缺陷的映射關(guān)系,分別使用遺傳算法和粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的正則化參數(shù)和核參數(shù),

4、利用經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化的最小二乘支持向量機實現(xiàn)管道缺陷的二維重構(gòu),通過比較發(fā)現(xiàn)經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化的最小二乘支持向量機的二維重構(gòu)效果明顯優(yōu)于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二維重構(gòu)效果。
　　最后,為了驗證本文提出的管道缺陷三維重構(gòu)技術(shù)的有效性,利用有限元法建立了半球形缺陷、錐形缺陷、圓柱體缺陷和三角形棱柱缺陷漏磁場的三維仿真模型。通過數(shù)據(jù)映射和保存獲得其中三種缺陷的三維漏磁數(shù)據(jù),并且制作漏磁數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫。使用該數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對本文提出的缺陷三維重構(gòu)技術(shù)進行驗證并