小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。     

小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。     

应用磁荷法建立漏磁信号模型

研究了漏磁无损检测中一种基于双极磁荷法的漏磁信号分析模型，运用这一分析模型研究了三种不同类型缺陷的径向和轴向漏磁信号．设计制作了实验装置与试样并进行了实验，将实验结果与分析模型的仿真结果进行了比较，两者得到了较好的吻合，说明了分析模型的有效性．这个模型建立了缺陷尺寸与漏磁信号的关系，具有参数少，计算快，分析方便等优点，它为漏磁信号处理和缺陷的识别评估提供了重要工具．     

基于ISODATA算法的漏磁信号到缺陷轮廓的网络映射

由于漏磁信号与缺陷轮廓的非线性关系，由管道漏磁信号描述管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的难点．本采用小波基函数神经网络的方法，建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的网络映射．算法中应用迭代自组织数据分析(ISODATA)动态聚类的算法使得基函数中心的选取更加合理，经过多层分辨率的训练．网络输出表明，该网络可以较准确反映出缺陷的几何特征，为管道缺陷的特征提取提供一种可行的方法。     

基于GA-BP神经网络的微裂纹漏磁定量识别技术

针对漏磁检测定量识别技术中识别的缺陷尺寸大多为1~10 mm的较大裂纹,与实际自然裂纹相差太大的问题,将基于遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）算法应用到微裂纹缺陷的漏磁定量识别中,使得漏磁检测定量识别缺陷的宽度、深度达到小于0.50 mm的微细裂纹,并通过基于磁偶极子模型的理论计算与漏磁检测实验两种方法构建了微裂纹（0.10~0.30 mm）缺陷样本库.由于在实际检测过程中存在干扰噪声的原因,实验数据的预测结果误差比理论计算数据预测结果明显偏大,最大为16.73%,但预测结果能够基本反映微裂纹缺陷的尺寸大小.      

海底管线缺陷内检测技术与装备工程化研究技术总结

漏磁检测是在管道内检测中应用最广泛的一种无损检测技术,检测数据量化与分析是气难点。在技术方面针对课题重点研究的关键技术开展了一系列研究,提出了油气管道漏磁检测数据的分类和量化方法,并基于此研发出一套漏磁检测数据分析软件。漏磁检测中缺陷量化困难的原因在于缺陷的形态对漏磁场的形态有复杂的非线性的影响,继而影响对漏磁信号的定量解释,因此,根据缺陷的开口形状将缺陷进行分类,对于实现将其准确量化是十分必要的。再者,由于实际检测条件的限制,往往只能通过空间离散的漏磁感应强度信号的一维分量推算缺陷的三维形态,这本身不适合使用精确的数学或者统计模型加以描述。使用神经网络对缺陷进行量化,是漏磁检测缺陷量化领域近20年来的一个研究热点。根据课题研究内容以及检测器设计指标,提出了一种基于改进径向基函数网络的量化算法,它以缺陷漏磁场信号的特征量为输入,输出向量为缺陷的三维外形参数。径向基函数网络是一种局部最佳逼近网络,但漏磁检测中漏磁感应强度信号与缺陷外形之间强烈的非线性关系,往往更要求所选用的网络能够识别两者间的内在联系,并使得面对新的数据时仍有合理的量化结果。为此,对径向基函数网络做出基于泛化能力优化的改进,提出新的评价函数,并采用能够迅速适应新样本的在线学习算法,实验验证表明,的确能大幅提高网络的泛化能力。在实际工程检测管道中,多缺陷聚集会明显影响漏磁场的形态,轴向槽缺陷漏磁场与两个坑状缺陷信号波形极为相似,缓变缺陷漏磁场信号变化趋势较小,这对定量漏磁检测的实用化是不容忽视的问题。讨论了不同类型缺陷漏磁场形态和强度的影响,并测试了量化神经网络对缺陷间隔变化的适应能力。研究以分类和量化算法为核心,研发一套漏磁检测数据分析系统。该系统配合内检测器已项目中投入测试,对牵拉实验数据分析的结果验证了所提出算法的确具有优秀的量化性能。     

基于改进BP神经网络的微裂纹漏磁定量识别

漏磁检测是铁磁材料常用的无损检测方法之一,定量识别是指通过检测到的漏磁信号识别裂纹的尺寸.采用主成分分析和优化神经网络相结合的建模方法,建立了微裂纹宽度与深度的预测模型.主成分分析去除了数据相关性,减小了输入样本维数,显著简化了网络结构;遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP神经网络)可以有效地防止搜索过程中陷入局部最优解.通过基于磁偶极子模型的理论计算与人工刻槽微裂纹漏磁检测实验两种途径验证了该算法在微裂纹定量识别中的应用,为裂纹发展阶段的早期定量识别技术奠定了一定的基础.     

谱熵分析方法在漏磁信号特征提取中的应用

为了研究谱熵分析方法在漏磁无损检测中的应用，将信息熵理论引入缺陷漏磁信号的特征提取工作中．通过试验分析证明一维谱熵、二维谱熵在缺陷类别辨识中的可行性，并指出其存在的局限性．提出了集能量集中程度、谱线的重心位置和能量大小3种指标于一身的适于缺陷定量分析、识别的谱熵三维向量的概念，并在室内实验台架上实际测得的不同尺寸矩形槽类内、外缺陷信号分析中进行了应用．实验结果表明，对于矩形槽外缺陷而言．谱熵三维向量中的三维向量指标与二维谱熵和一维谱熵相比，在漏磁检测缺陷定量化方面具有很大的优越性。为缺陷识别定量化提供了一条途径．     

基于霍尔元件阵列的缺陷漏磁检测技术研究

利用高灵敏度霍尔器件,设计研制了多通道阵列式漏磁检测传感器及信号处理电路.对不同几何参数的铁磁性试件缺陷进行了检测实验研究,该漏磁检测系统可实现地磁场激励和人工弱磁激励下的缺陷信号图像显示.探讨了基于多通道漏磁信号的缺陷表示方法,并利用人工神经网络技术对基于多通道传感器漏磁信号的缺陷反演问题进行了初步研究,表明利用霍尔元件阵列检测装置和人工智能信息处理方法,可以实现多通道漏磁信号与缺陷参数的非线性拟合,进而实现漏磁检测中的缺陷定量化分析.     

管道漏磁检测中缺陷分割技术的研究

缺陷识别是管道漏磁检测中的主要难题之一.将漏磁检测信号进行预处理后,重构漏磁场的图像,使用最大类间方差法分割出缺陷,再经膨胀等运算得到完整的缺陷图像.     

Recognition algorithm of seabed pipeline defect inspection based on dynamic WBF neural networks

This paper describes a magnetic flux leak (MFL) model of pipeline defect inspection, and presents a recognition algorithm based on dynmnic wavelet basis function (WBF) neural network. The dynamic network utilizes multiscale and multireselution orthogonal wavelet, through signals backwards propagation:,has more significant advantages than BP or other neural networks used in MFL inspection. It also can control the accuracy of the predicted defect profiles, high-speed convergence possessing and well approaching feature. The perfonnance applying the algorithm based on the network to predict defect profile from experimental MFL signals is presented.     

Wavelet domain adaptive filtering algorithm for removing the seamless pipe noise contained in the magnetic flux leakage data

With the widespread application and fast development of gas and oil pipeline network in China, the pipeline inspection technology has been used more extensively. The magnetic flux leakage （MFL） method has established itself as the most widely used in-line inspection technique for the evaluation of gas and oil pipelines. The MFL data obtained from seamless pipeline inspection is usually contaminated by the seamless pipe noise （SPN）. SPN can in some cases completely mask MFL signals from certain type of defects, and therefore considerably reduces the detectability of the defect signals. In this paper, a new de-noising algorithm called wavelet domain adaptive filtering is proposed for removing the SPN contained in the MFL data. The new algorithm results from combining the wavelet transform with the adaptive filtering technique. Results from application of the proposed algorithm to the MFL data from field tests show that the proposed algorithm has good performance and considerably improves the detectability of the defect signals in the MFL data.     

管道缺陷定量识别技术的研究

对管道漏磁在线检测仪的总体设计和各部分的工作过程进行了简要介绍，对硬件设计进行分析，采用工程数据库技术对检测数据管理，采用滤波和数字平滑方法消除干扰影响的方法，选取了缺陷漏磁场特征量，并提出了缺陷外形参数的评价方法，利用非线函数插值方法对漏磁信号补偿和凹坑缺陷轮廓的局部逼近，使缺陷检测达到定量化，整套方案实验 证有效，可行。     

管道缺陷漏磁检测大容量高保真数据压缩研究

管道检测是石油天然气工业的一个重要课题.在管道缺陷检测中,利用缺陷的漏磁通从而设计有效的漏磁检测装置来检测缺陷是目前研究的热点,而如何对漏磁检测数据进行大容量高保真数据压缩是其中的一个关键问题.本文在分析漏磁检测原理和漏磁检测数据特征的基础上,根据对重要数据采用无损压缩、对非重要数据采用有损压缩的原则,通过数据的差分和动态范围阈值判断数据块的检测重要性,结合Huffman算法以及小波有损压缩的优点,设计了大容量高保真管道漏磁检测数据压缩算法,并利用FPGA设计了相关的数据采集压缩电路来验证和实现该算法.实验表明该算法具有较高的压缩比并能很好的再现管道检测原始数据.     

油气管道高速漏磁检测系统中数据压缩研究

在管道缺陷检测中,如何对漏磁检测数据进行大容量高保真数据压缩是其中的一个关键问题.文章分析漏磁缺陷信号的特点,首先采用零树小波编码算法,找出能够表征缺陷信号的重要数据和不能表征缺陷信号的非重要数据,非重要数据建立小波零树,对信号进行压缩,然后结合算术编码,对压缩数据流进一步压缩处理,通过仿真实验表明在一定允许失真度的情况下,可以达到很高的压缩率.     

去除漏磁数据中无缝管道噪声的小波域自适应滤波算法

漏磁(MFL)检测是油气管道在线检测中应用非常成熟的一种无损检测技术。将小波变换与自适应滤波技术相结合,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)的小波域自适应滤波算法。将该算法用于实测漏磁数据的处理,所得结果说明该算法具有良好的去噪效果,可以极大地提高漏磁数据中缺陷信号的可检测性。     

基于遗传优化算法的二维漏磁缺陷重构

信号逆问题，即从测量信号中恢复出缺陷轮廓及其参数，是漏磁无损评估中的一个重要课题。提出了一种基于遗传算法的逆算法，用于从漏磁信号中重构二维缺陷。在该算法中，径向基函数（RBF）神经网络用作前向模型，遗传算法用于求解逆问题中的优化问题，其优点是能够避免基于梯度下降法的迭代逆算法中可能遇到的局部最小问题，并能得到逆问题的全局最优解。实验结果验证了所提出的逆算法的有效性。     

基于北斗卫星的油田管网巡检系统的设计与实现

为提高油田管网巡检效率, 降低管道传输事故, 提出了基于北斗卫星的油田管网巡检系统的设计方法,给出了系统开发总体设计方案, 详细阐述了基础数据处理与关键功能的实现方法。该系统通过使用北斗短报文技术进行通信, 取代传统管网巡检系统自建基站及使用GPRS(General Packet Radio Service)的通信方式,解决了当前巡检系统在没有无线公网覆盖区无法通信的问题, 同时确立了更适合油区野外作业环境的Dijkstra算法代替传统的A*算法建立路径导航模型。通过两种算法的实际运行比较结果表明, 该软件的路径导航处理效率较同类A*算法模型提高了30%以上。该油田管网巡检系统可较好地提高油田管网巡检效率, 降低管网传输事故率。