【摘 要】
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根据储罐底板在线检测的声发射信息和外观检查信息,确定与储罐底板腐蚀状态相关的表征因素,应用人工神经网络智能评价方法,分别建立基于外观检查信息、基于声发射信息和基于
【机 构】
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东北石油大学,南通华盛港口有限公司
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根据储罐底板在线检测的声发射信息和外观检查信息,确定与储罐底板腐蚀状态相关的表征因素,应用人工神经网络智能评价方法,分别建立基于外观检查信息、基于声发射信息和基于在线检测信息的储罐底板腐蚀状态评价模型。通过对测试样本的评价,对比声发射检测评价结果,其中基于在线检测信息的储罐底板腐蚀状态评价模型的准确率为94%,该模型能够对储罐底板腐蚀状态进行准确的评价,实现储罐底板声发射在线检测评价的智能化。
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