立式罐容量计量中三维激光扫描法研究

研究基于三维激光扫描技术的立式罐容量计量方法,利用三维激光扫描仪获取立式罐表面点云数据,采用小圆柱体积叠加的容量计算模型计算容积并获得容积表,基于点云分析计算底部排量和罐体倾斜度进行容积修正。在测试试验中,以一个5 000 m3的立式罐为测试对象,对比三维激光扫描法与全站仪法测得的半径值和容积表数据后,发现内测法半径最大偏差为1.6 mm,外测法半径最大偏差为8.2 mm,容积偏差均在1‰以内,从而验证三维激光扫描法的可行性和准确性。测试试验还显示这种方法可大幅度提高立式罐容量计量的工作效率。     

基于点云分析技术的立式金属罐容积测量比对试验研究

JJG168-2018《立式金属罐容量检定规程》将"光电测距"作为"圈板直径测量"检定项目中"径向偏差测量法"的半径差值测量原理和方法,对立式金属罐计量检定工作起到重要的指导和推进作用。全站仪广泛应用于立式金属罐检定中。随着三维激光扫描技术(又称为"实景复制技术")的发展,地面三维激光扫描仪能够快速获取三维物体表面各点空间坐标,可消除全站仪测量中各不利因素影响,真实反映储罐几何特征信息。本文通过分析扫描仪测量原理及误差,研究其满足检定要求的条件,并设计比对试验,分析主流扫描仪测量性能与准确度,为其在立式金属罐容量计量中的应用提供理论和数据支撑。     

球形金属罐容量测量不确定度评定

球形金属罐容量的检测方法通常采用几何测量法。即通过测量球罐的赤道直径和竖向直径、罐壁厚度等。计算其压力修正后的容积。直径测量方法有两种：一是“外测法”，即在罐外用经纬仪（或全站仪）测量外半径，通过测量罐壁厚度，求得内直径；二是“内测法”，即在罐内用手持激光测距仪和测深尺直接测量赤道内直径。本文主要是对采用方法一测量球形金属罐容量结果进行不确定度评定。     

激光扫描立式罐倾斜测量新方法研究

为准确测量立式罐倾斜度,将三维激光扫描技术应用于立式金属罐容量计量领域,提出4种基于激光扫描的立式罐倾斜测量新方法。利用三维激光扫描仪获取罐体三维坐标数据(X,Y,Z),并将其导入基于Matlab平台开发的金属罐容量计算软件中进行数据处理;将点云数据在竖直方向细分切片,拟合出每个截面圆的圆心坐标;再对截面圆的圆心进行线性回归拟合,采用该文的4种倾斜测量新方法进行计算,分别得到罐体的倾斜度。以某油库3台5000m3油罐作为研究对象进行试验,分析比较4种新方法与传统方法的倾斜度,结果表明4种新方法在罐体倾斜的准确计量、罐体变形的有效监测等方面优势明显。     

基于激光扫描外测法的球罐容量计量方法研究

提出一种基于激光扫描外测法的球罐容量计量方法,该方法可在球罐外部进行多点设站扫描。研究了基于球形标靶的多站点云数据自动拼接方法,以获取球罐外壁完整的点云数据,并建立球罐罐体几何空间模型,计算球罐体积。通过对标称容量为200m3的球罐进行试验验证,提出的方法与全站仪方法测量的容积相对误差为0.304%。     

基于激光扫描的立式金属罐容量计量方法

针对传统大容量计量方法存在的准确度低、工作效率低、劳动强度大等缺点,提出一种基于激光扫描的立式金属罐容量计量方法。建立立式罐容积计算数学模型,分析具体实施过程,研究激光点云数据处理的关键算法,通过对点云数据沿罐水平方向计算截面积,并沿罐垂直高度方向积分,自动计算出不同液高下的容积值。选取一标称容量为1 000 m3的立式罐作为试验对象,测量结果表明,该方法具有良好的重复性和复现性;并以1000m3、2500m3、 5000m3 3种不同标称容量的立式罐分别进行测量试验,提出的方法与全站仪方法的容积测量相对偏差最大值分别为0.072 9%、0.032 9%、0.058 2%。     

基于点云分析的大型立式液态石化产品储罐容量计量方法研究

采用点云分析的容量计量方法对大型立式液态石化产品储罐容量测量问题进行了研究。利用光学相位测距原理和光栅度盘测角原理,在伺服系统控制下,实现了立式罐圈板空间坐标点云的获取,空间点云位置允差达到2mm。并用迭代算法和最小二乘算法对立式罐测量点坐标的数据进行了分析处理,拟合出立式罐不同圈板处的等效半径。以1000m³立式罐为比对试验对象,点云测量分析方法计算结果与国际仲裁标准围尺法测量结果的最大半径偏差为2.8mm。     

卧式能源储罐容量计量中三维激光扫描方法的研究

提出了一种基于三维激光扫描原理的卧式罐容量全自动测量方法。讨论了一种卧式罐扫描点云数据分析算法,通过三角叠加原理计算出卧式罐等水平高度截面面积,在此基础上计算出不同液位高度对应的卧式罐容积值。设计了对比试验系统,以容量比较法为参考依据,三维激光扫描方法测得的容量值相对偏差明显小于几何测量法测量值,满足不确定度为0.4% (k=2)的计量要求,验证了这种方法的有效性,而且三维扫描方法可以有效提高卧式罐容量检定工作效率。     

大型立式罐容量计量中三维激光扫描方法研究

针对传统立式罐容量计量方法存在工作效率低、自动化程度低、劳动强度大、安全隐患大等缺点,提出一种基于三维激光扫描技术的大型立式罐容量计量方法。通过运用"三角形面积积分法"和"截面积高度积分法",计算出立式罐不同液位高度对应的容积值。并设计试验比对系统,选取一个6000m3的油罐作为研究对象进行内测试验,结果表明三维激光扫描方法具有良好的重现性,以传统几何测量法的结果作为参考,验证该方法的有效性,并且能够显著提高检定效率;选取一个5000m3的油罐作为研究对象进行外测试验,结果表明该方法在不规则罐容量准确计量、罐体的变形和不规则监测等方面具有独特的优势。     

立式罐径向差测量不确定度评定

全站仪在立式罐内设站时,一般采用水平圆周扫描的方式测量各圈板的半径;而全站仪在罐外设站时,则通常采用垂直母线径向偏差测量的方法,测定各圈板半径。本文首先分别给出全站仪内测或外测时计算圈板半径的公式,然后在分析全站仪角度、距离测量不确定度来源的基础上,评定圈板半径测量的不确定度。参考ISO7507-4立式罐检定—光电内测距法,结合具体算例,定量分析全站仪立式罐圈板半径测量的总不确定度。结果表明,影响圈板半径测量总不确定度的主要因素不是全站仪测量误差,而是立式罐圈板的不规则变形。     

用于油库安全监控的立式储罐钢板变形激光测量方法

建造质量或操作不当会导致立式金属储罐发生形变,影响油罐的正常使用和安全运行及容积计量的准确度。应用激光扫描三维建模技术,研究了一种基于点云数据分析的大型立式金属罐变形测量新方法,通过迭代算法计算出每个圈板的几何半径,使用计算得到的几何半径为基础建立立式罐圈板模型的高精度模型。采用壁式移动测量平台进行局部区域形变参数的测量,实现了立式罐圈板整体和局部形变的同步测量。并以一个10104m3立式浮顶罐(直径为79.937m)为试验研究对象,验证了这种方法的有效性。     

基于光电内测法的卧式油罐容量计量方法理论与试验研究

提出了一种基于光电内测原理的卧式罐容量全自动测量方法。讨论了一种卧式罐坐标数据分析算法,针对卧式罐截面曲线不规则的特点,采用曲率计算方法自动进行弧线段与直线段的识别,通过Riemann体积叠加原理计算出卧式罐不同液位高度对应的容积值。进行了对比试验,光电内测法与容量比较法测得的容量值具有较好的一致性。随着液位升高,二者相对偏差逐渐减小,全量程相对偏差为0.2%,验证了该方法的有效性。     

基于三维激光扫描及凸包算法的油罐底部排量快速测量

针对传统立式金属油罐底量计量方法测量准确度不高、重复性不好等问题,提出一种立式罐底部排量快速测量方法。该方法以三维激光扫描仪获取的罐体点云数据为研究对象,采用计算几何学的寻找凸包算法,形成三维凸包,并通过投影法计算立式罐底部排量。以立式罐为对象并与几何测量法进行对比,分析快速方法的重复性及准确性。快速方法与几何测量法的重复性误差分别为1.28%及11.81%,测量结果均值的相对偏差为7.43%。     

基于光电内测法的立式罐容量计量中圈板半径拟合算法的研究

介绍了可以用于立式罐圈板半径拟合的4种方法,即加权平均法、迭代法、最小二乘法和扇形叠加等效面积法。针对同一1000m3立式罐,4种算法分析结果与国际仲裁标准围尺法测量结果的最大半径偏差分别为2.05mm、1.48mm、1.46mm和2.12mm,所有圈板平均算数偏差分别为0.97mm、0.63mm、0.62mm和1.03mm,验证了4种方法的有效性,并分析了每一种算法的特点。     

基于曲率弦高法的海量测量数据精简

针对视觉测量的点云数据过大而不利于计算和重构的问题,在分析视觉测量点云数据特征的基础上,将曲率原则和弦高法相结合,提出基于曲率弦高法的海量测量数据精简方法。该方法在考虑曲线曲率变化的基础上构建弦高函数,并通过迭代得到各测点变化的弦高值,再根据弦高法的数据精简原则确定需要保留的测量点。仿真实验表明,该方法在平均误差小于0.2 mm时,精简率为89.8%,能够有效地对海量点云数据进行精简,并实现精简后测点按曲面曲率的合理分布。     

Behind armor debris investigation and their application into a new vulnerability model

The Behind Armor Debris (BAD) cloud caused by shaped charge jet impact was investigated. In order to simulate different overmatches for the shaped charge (caliber 115mm) the thickness of the RHA steel target plate was varied between 160 mm and 640 mm. Also polyethylene liners in contact with the target plates were used, which influenced the number of fragments as well as the distribution in the cloud considerably. It could be shown that shock wave effects play an important role in the generation of the secondary fragments. Therefore the impedance mismatch between target and liner exerts direct influence on the BAD cloud. The fragment number and distribution were measured by the help of a thin steel witness plate about 1 m behind the target. This measured behavior of the BAD cloud was implemented into the spall algorithms for the shaped charge attacks of the German tank vulnerability model (PVM) under consideration of a newly established ellipsoid method for spall cloud expansion. The validation of this model was demonstrated by vulnerability simulations with a generic tank target.