论文部分内容阅读
长输管线作为石油、天然气等流体的主要运输工具，其运行安全性已受到广泛关注。由于管道老化或工作环境导致管道腐蚀穿孔，是长输管线运行安全的主要问题之一。目前这种腐蚀缺陷的及早发现与检测是国际上长输管线缺陷检测技术的难题。因此研究长输管线腐蚀缺陷的检测理论、检测方法，实现对管道腐蚀的快速检测及准确定位，对于维护管道的安全运行，避免资源浪费，有着重要的理论意义和应用价值。
利用导波检测管道无须大面积开挖管道或剥离防腐层，具有经济、快速的特点，是检测油气站场工艺管网和炼厂管道系统的有效手段和方法。超声导波检测时在管道的一端激励超声导波，探头所接收到的回波信号包含了管道的整体性信息，可对管道进行100％的直接评估。
本文利用超声导波技术及人工神经网络的智能方法，对石油管道腐蚀、穿孔等缺陷的检测与定位问题进行了系统的研究，主要做了以下几方面工作：
1、进行了超声导波管道缺陷检测实验，分析了导波在检测中的技术特点，包括模态的选择及传感器布置方式对激励导波的影响等。
2、进行了管道超声导波检测数据分析技术研究，实现了管体特征识别和缺陷诊断。并对影响管道超声导波检测结果的主要因素包括防腐层和传感器类型、埋地等进行了研究，得到了影响检测距离和灵敏度的因素，并采取有针对性的措施，提高管道缺陷检测和分析水平。
3、采用VC与Microsoft SQL数据库结合的方法，开发了管道缺陷诊断软件，可实现对管道缺陷的智能识别，同时提供数据库的存储、查询、回放、删除等功能。此外，软件还具有数据录入、数据分析、系统状态、报表生成、统计结果、波形显示等辅助功能。
4、在实验室建立的管道平台上，对超声导波检测数据进行了特征提取，建立并训练了一种用于实现管道缺陷识别的BP神经网络。实验表明：使用该网络可进行超声导波管道缺陷的自动识别，总识别率达到83.1％。