国家自然科学基金(69974025)
- 作品数：9 被引量：49H指数：5
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- 相关机构：天津大学中国石油化工集团公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>
- 基于ISODATA算法的漏磁信号到缺陷轮廓的网络映射被引量：1
- 2005年
- 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.本文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.
- 李莺莺靳世久魏茂安郑月好
- 关键词：埋地管道漏磁检测ISODATA算法
- 油气管道缺陷漏磁图像的小波压缩技术研究被引量：1
- 2004年
- 针对漏磁信号的特点,提出了基于小波分析的缺陷漏磁图像压缩方案。该方案通过调整正交函数零极点位置来设计小波基函数,利用该函数对图像作小波变换,对获得的各级小波系数用更新的JPEG图像压缩表阈值量化,再用算术编码方案处理量化结果,从而得到压缩的图像。试验结果表明,当压缩比小于30%时,图像压缩引起的失真不会对缺陷分析产生影响。
- 魏茂安靳世久李莺莺崔谦
- 关键词：小波变换图像压缩
- 基于神经网络的埋地管道防腐层缺陷检测被引量：6
- 2005年
- 本文介绍了一种对埋地管道施加小幅度恒电流阶跃信号检测防腐层状态的电化学测试方法。提出利用人工神经网络对检测的响应数据进行智能判断,建立了防腐层状态判断网络模型。现场实验证明,用这种方法可以对埋地管道防腐层缺陷进行检测。
- 李健陈世利靳世久
- 关键词：埋地管道神经网络
- 埋地管道综合检测仪的研制
- 2004年
- 本文介绍了一种便携式埋地管道涂层状况及土壤腐蚀性检测仪的设计。该仪器以Aduc81 2单片机为核心 ,结合不同功能检测的需要 ,该仪器可以输出多种形式的恒电流激励信号 ,同时为了适应不同检测的需要 ,电极接口可以配套不同的电极系统。仪器自身可以显示检测结果 ,检测数据可以长期保存 。
- 陈世利李健靳世久
- 关键词：埋地管道涂层土壤腐蚀检测仪单片机
- 油气管道电磁超声法检测的信号处理被引量：5
- 2006年
- 为从油气管道电磁超声检测的反射信号中提取出有用信息采用了新的时域分析技术进行电磁超声反射信号的处理。对该算法进行了数学推导,数学仿真试验证明,该算法具有高的抗干扰性。当设置的初始频率偏离输入信号频率20%时,输出信号仍可以正常收敛。实际信号处理表明,该方法可以明显地降低电磁超声回波信号的噪声,有助于提高电磁超声管道检测器的测量精度。
- 李莺莺靳世久曹丽娜
- 关键词：油气管道在线检测信号处理
- 埋地管道防腐层缺陷检测技术与仪器研究被引量：9
- 2002年
- 本文研究了埋地管道防腐层缺陷的电化学阻抗谱特征 ,提出了一种同时检测管道防腐层破损和剥离的方法 ,并研制了基于 DSP的便携式检测仪器 ,在实验管道上取得了比较满意的实验结果。
- 陈世利李健靳世久宋诗哲
- 关键词：埋地管道电化学阻抗谱检测仪器DSP
- 油气管道缺陷二维轮廓重建及处理技术被引量：12
- 2003年
- 目前,我国油气管道缺陷的检测主要是通过漏磁检测装置来完成,检测人员根据经验分析波形以了解管道缺陷状况。但这种方式的数据分析工作量大、效率低。介绍了漏磁检测装置的工作原理,对管道漏磁检测装置在φ457mm管道中实际采集的数据进行了预处理和图形转换,将漏磁检测数据重建生成二维缺陷轮廓,并用图形编程软件Labview对上述图像进行噪声消除、平滑、滤波、锐化处理,这样可以直观和清晰地显示根据磁漏生成的缺陷轮廓,提高了管道监测数据分析效率及可靠性。
- 魏茂安靳世久李莺莺崔谦
- 关键词：油气管道漏磁检测图像平滑图像锐化
- 埋地管道防腐层的DCVG与CIPS技术组合检测被引量：16
- 2003年
- 埋地管道修复工作量大且耗资巨大 ,防腐层检测对于指导埋地管道大修有着重要的意义 ,直流电位梯度 (DCVG)和密间隔电位测试 (CIPS)技术已经广泛应用 ,但单独使用存在很大的局限性。本文介绍了这两种方法的原理 ,着重介绍了利用这两种技术组合对埋地管道防腐层缺陷进行定量检测的工作原理 ,在一条模拟管道上进行了试验 ,给出了现场应用的结果 ,结果表明通过组合检测可以定量检测防腐层缺陷。
- 李健陈世利靳世久
- 关键词：DCVGCIPS埋地管道
- 基于LMBP算法的罐底腐蚀声发射信号模式识别被引量：1
- 2008年
- 在建立储罐罐底腐蚀实验平台的基础上,研究了一种基于LM(Levenberg-Marquardt)BP算法的罐底腐蚀信号模式识别方法;选取上升时间、计数、能量、持续时间、幅度这5个声发射信号特征参数作为BP神经网络的输入构建区分腐蚀信号和其他两类声发射信号的模式识别系统;由传统的BP算法与LMBP算法的对比分析比较得到:LMBP算法解决了传统BP算法收敛速度慢,容易陷入局部极小点的问题;实验结果表明,LMBP算法应用于储罐罐底声发射腐蚀信号的模式识别,效果良好。
- 邢菲菲李一博靳世久
- 关键词：神经网络LMBP算法模式识别
