【摘 要】
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针对石化管道漏磁检测时缺陷较难识别的问题,首先对管道金属损失缺陷类型进行分类量化,建立石化管道金属损失缺陷漏磁检测三维有限元模型,采用Maxwell对1000组缺陷进行了漏磁
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,中国特种设备检测研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目课题“地下管道金属损失规律、检测及超期服役寿命预警技术研究”(2017YFF0210404),中国石油大学(北京)科研基金资助项目“油气管道多源检测数据融合方法研究”(2462018YJRC018)、“改善基本办学专项”(2462020XKJS01)
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针对石化管道漏磁检测时缺陷较难识别的问题,首先对管道金属损失缺陷类型进行分类量化,建立石化管道金属损失缺陷漏磁检测三维有限元模型,采用Maxwell对1000组缺陷进行了漏磁仿真,得到了漏磁信号数据;然后分析了漏磁信号与缺陷类型及尺寸之间的关系,提取了漏磁检测信号的4个特征值,并验证了特征值对于识别缺陷类型的有效性;最后采用支持向量机、随机森林以及梯度提升决策树(GBDT)3种机器学习算法对缺陷信号特征量进行了分类识别。研究结果表明,3种算法对于缺陷的分类识别效果均较好,特别是GBDT算法在现有的数据范围
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