基于VMD-SVM的管道漏磁检测信号特征辨识

传统管道漏磁检测信号处理出现混叠、过包络发散、低频异变等问题,导致缺陷信号特征量提取与识别效果不理想。针对上述问题,基于变分模态分析-支持向量机(Variational Mode Decomposition-Support Vector Machines,VMD-SVM)算法完成管道漏磁信号特征辨识。采用四阶VMD处理管道漏磁信号,解决了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的过包络引发的信号发散问题,也解决了小波分解(Wavelet Transform,WT)的低频信号异变问题。同时,以峭度最大原则选择最佳的模态分量(IMFm),提取模态分量的特征量,建立样本集。最后,采用SVM算法对信号特征量进行辨识分类,优选核函数,提高辨识精度。利用现场采集信号进行验证,结果表明:VMD-SVM算法抗干扰性强、识别精度高。     

天然气管道漏磁检测中的信号处理

采用漏磁法对天然气管道进行检测时，关键问题是对漏磁信号的处理。为此，介绍了去除奇异值的算法，用相邻两点的平均值代替奇异值，可去除脉冲干扰而对信号没有影响。对于漏磁信号中的高斯噪声，采用小波变换去噪方法，选取二阶样条小波为小波函数，选用软阈值函数和固定阈值的方法处理小波系数。提出了提取缺陷信号特征的梯度算法，用信号幅度和梯度值的变化作为缺陷估计标准。研究结果表明，漏磁信号被处理后，很好地去除了各种信号噪声，有助于提取出缺陷信号的特征，可实现对天然气管道的无损检测。     

基于EMD重构地震信号的去噪方法

地震信号的信噪比直接影响地震资料的可靠性、参数提取的精度以及分辨率效果。小波去噪是目前常用的方法,但其不具有自适应性,去噪效果不理想。EMD分解具有自适应性,并且具有很高的可靠性、准确性和合理性。EMD分解后可以准确区分噪声信号和有效信号,对信号进行重构,提高信噪比,达到去噪效果。因此,EMD去噪是处理非平稳信号的一种有力手段。     

管道裂纹漏磁检测信号WPES特征提取方法

利用小波包能量谱(WPES)对漏磁检测信号进行特征提取是一种有效的信号处理方式,得到广泛应用。但对于管道裂纹缺陷漏磁检测信号而言,其在高频段的信号特征不明显,频谱变化非常分散,特征提取困难。改进后的小波包能量谱及Wigner-Ville变换算法即是以连续小波变换和离散小波变换为基本的数学工具,匹配Wigner-Ville变换的信号分析算法,在信号处理过程中,将要提取信号的特征值以能量谱的形式进行界定,将特征值的识别与提取转换为对相应信号特征能量识别与提取上,从而提高漏磁检测信号高频段信号特征准确性。     

管道漏磁内检测信号的自适应成像算法研究

为提高检测效率,克服管道漏磁内检测技术大量检测数据存储及缺陷识别的困难,基于管道漏磁检测数据的特征,通过比较多种插值方法在漏磁检测信号中的应用,设计了一种基于三次Hermite插值的三次样条插值算法,采用多尺度分段自适应插值方法处理漏磁数据,生成了具有更高辨识度的曲线图形;设计了可显示曲线图形、灰度图像以及伪彩色图像的自适应成像系统,实现了快速精准的漏磁缺陷检测识别。测试实践表明:研究工作达到了上述目标。     

天然气管道阀门内漏声发射检测系统设计及试验研究

针对天然气管道阀门运行过程中承受较高压力易发生内漏且内漏不易被发现的问题,设计了基于声发射理论的阀门内漏检测系统,并在基于LabVIEW图形化编程语言基础上开发相应的检测分析软件。应用该检测系统对某内漏阀门进行室内检测试验研究。试验结果表明：4层小波分解后的声发射信号时域A4,D4,D1频带均方根值,频域A4,D4峰值与阀门内漏程度有良好的相关性,该系统可以有效地对运行过程中天然气管道阀门内漏程度进行无损检测与识别。     

基于改进型小波阈值的输油管道磁记忆信号降噪方法

利用金属磁记忆检测方法对输油管道进行早期诊断时,磁记忆检测信号常常被各种噪声源污染,极大地降低缺陷信号可检测性。在传统软、硬阈值降噪方法基础上,根据磁记忆检测信号的特点,提出了一种改进小波阈值函数与自适应阈值相结合的方法,选用Daubechies小波作为小波函数,分解级数为4层,采用自适应方法计算阈值。用新型漏磁/磁记忆检测仪进行了算法验证,将改进降噪方法应用于磁记忆检测信号的降噪处理。与传统软、硬阈值降噪算法相比,新算法克服了软阈值信号失真和硬阈值不连续、振荡等缺点,提高了重建信号的信噪比,降低了均方根误差值,有效地消除了信号噪声,为正确判断输油管道的应力集中位置及早期诊断提供了理论依据。     

油气管道漏磁检测缺陷的三维成像技术

漏磁检测是油气管道常用的无损检测方法,检测的重点是根据测量的漏磁信号重构缺陷的轮廓。提出了基于小波神经网络的三维成像方法,利用图像函数矩阵表达出管道缺陷的三维图像,矩阵元素值对应着缺陷的深度。利用小波神经网络,建立了由缺陷漏磁信号到图像函数矩阵关系的映射。选用的小波函数是墨西哥草帽小波,采用随机梯度下降算法训练。训练样本为三维有限元仿真数据和测量数据。采用训练数据对小波神经网络进行逼近缺陷图像函数矩阵的训练,然后用训练好的小波神经网反演给定数据,重构缺陷图像。实验结果表明,该方法能够实现三维缺陷漏磁检测的成像化及可视化。     

井下金属套管应力磁记忆检测信号的处理

由于地质和工程方面的原因,井下套管受到非均匀载荷的作用易产生塑性变形.用金属磁记忆检测技术可有效判断套管的应力集中区域,为套管损坏进行早期诊断.井下的干扰和噪声对金属磁记忆检测数据影响很大.因此,磁记忆信号的处理与分析技术是磁记忆法检测与评价井下金属套管应力的技术关键与难点.在实际检测中,磁记忆信号属于随机信号、不具有平稳性,宜采用小波技术分析磁记忆信号.该文介绍了在磁记忆信号定量分析中开发的小波消噪信号处理方法,采用Db4小波函数、分解层数4层及其信号数字滤波、信号反演等相关技术,该方法有效地消除了各种噪声的干扰,依据处理后的磁记忆信号可精确分析判断套管的受力位置.     

阀门内漏声发射检测信号特征研究

阀门在天然气管道运输中具有重要的作用,阀门内漏会给天然气管道运输造成安全隐患。采集阀门内漏的声发射信号,采用改进的小波阈值去噪方法对采集的信号进行降噪处理,提高信号的信噪比,进而提取降噪后信号的频域峰值和峰值频率,探究阀门内漏的信号特征,为阀门内漏检测提供参考。     

基于动态压力信号的管道泄漏特征提取方法研究

动态压力变送器能直接测量管道压力的动态变化,因而比基于普通压力变送器的管道泄漏检测具有更高的灵敏度。研制了一种应用于长输油气管道泄漏检测的动态压力变送器,并介绍了其结构组成和工作原理。用动态压力变送器获取了管道的动态压力信号,利用经验模态分解的方法将信号分解为多个固有模态函数（IMF）之和,选择主要的IMF分量进行归一化峭度分析,从而提取信号的特征向量。现场应用实例表明,该方法能够有效地对管道泄漏和调泵调阀等事件进行特征信号提取。     

基于实验研究的油气钻采水平两相流管道泄漏声发射检测

气液两相流管道在油气钻采、运输中应用广泛,但对其泄漏检测的研究较少。本文通过搭建水平气液两相流泄漏实验系统,利用声发射(AE)检测原理对气体压力、流型、泄漏孔径、泄漏位置等因素对泄漏声发射信号的影响进行了实验研究,提出通过经验模态分解(EMD)去噪并用小波包分解(WPD)提取声发射信号特征输入BP神经网络进行泄漏存在性、泄漏流型识别。研究结果表明,本文提出的泄漏声发射检测方法提高了BP神经网络对气液两相流泄漏模式的识别精度并可以实现对两相流管道的有效检测,具有较好的借鉴意义。     

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管道内壁受冲刷和腐蚀而减薄,常常发生泄漏事故,不仅造成经济上的巨大损失,而且造成人身伤害,污染环境,根据我国石油天然气管道安全规程的规定,管道应进行定期全面检测,检测周期为5年,文章介绍了天然气管道的内部漏磁检测原理和技术性能,指出管内漏磁检测是替代管道静压试验的一种有效方法,它对于管道安全运行评定具有十分重要的意义,使用天然气管道的内部漏磁检测方法,管道检测前的准备工作至关重要,应确保管内无阻塞,管内有效直径达到内径的95%以上,并应精心设计管道捕获器,以确保管内漏磁检测的顺利进行,最后,还介绍了国外管内漏磁检测的发展趋势。     

漏磁检测技术在长输管道维护中的应用

介绍了油气长输管道的发展状况及在维护管理中存在的主要问题,智能管道检测技术在美国和英国等发达国家的发展状况和国内在智能管道检测方面的研究进展。叙述了管道漏磁检测技术的基本原理,以研20mm智能管道检测器为例说明了智能管道检测器（漏磁检测器）的基本结构及主要功能、机械性能指标、检测性能指标;介绍了漏磁检测器研发中磁路优化设计、检测系统和数据处理硬件、无损压缩算法、缺陷重构技术、漏磁信号成像、信号特征库和几何成像等关键技术。以研20mm管道为例介绍了管道漏磁检测技术的实施过程、检测数据分析、现场开挖验证及管道腐蚀状况评价等内容。     

油气管道缺陷漏磁检测有限元模拟

为了研究油气管道缺陷的漏磁信号特征,基于漏磁检测技术基本原理,采用有限元方法,应用ANSYS软件对含裂纹和气孔缺陷管道磁化后产生的漏磁场进行模拟仿真,得到了描述漏磁场特征的磁通密度径向和轴向分布曲线。通过改变裂纹和气孔的尺寸,得出这两种缺陷形式不同尺寸下的漏磁场分布规律。结果表明,随着裂纹深度增加,磁通密度径向、轴向分量的峰值强度均明显增大;在距管壁表面相同深度下,气孔缺陷磁通密度的峰值随孔径增加而显著增大;相同孔径时,气孔距表面越近,漏磁信号越强。为管道漏磁检测过程中的裂纹和气孔缺陷的特征识别提供了理论基础和实践依据。     

油气管道周向励磁漏磁检测技术优势与发展前景

为了研究周向励磁漏磁检测技术的适用性,基于漏磁检测原理分析了该技术对于检测轴向导向缺陷的潜在优势,以及存在的技术局限性。周向励磁在管壁产生的磁场是非均匀磁场,临近磁极的磁场强度大,远离磁极的磁场强度小,缺陷漏磁通与缺陷距磁极的距离相关,两磁极间仅存在一段有效检测区域,要求传感器探头必须具有很小的间距和较高的测量精度;周向励磁产生的磁力线垂直于管道轴线,信号采集对检测装置的运行速度提出了更高的要求。从励磁方式、磁场分布状态、检测适用性和技术成熟度四个方面对比分析了周向励磁与轴向励磁漏磁检测技术,得出结论:两种检测技术的本质区别在于励磁方式和磁场分布状态的不同,且分别对轴向导向缺陷和环向导向缺陷敏感;轴向励磁漏磁检测技术更成熟且应用更广泛。最后,阐述了周向励磁漏磁检测技术的国内外技术发展与应用现状。     

小波奇异性分析在管道泄漏检测中的应用

输油管道泄漏诊断过程中.复杂噪声背景下的港式泄漏信号往难以检测,因此泄漏点的定位准确度也无法得到保障。而将小波变换在模极大值处理中的优势心用到管道泄漏检测与定位信号分析中.根据信号小波变换模极大值和信号奇异点之间的关系,由小波变换模极大值沿尺度变化趋势分析出压力的突变点.计算出管道泄漏产生压力波传播到上、下游监测点的时间差,利用负压波定位泄漏的常规公式确定出泄漏点在位置。实验证明.该方法能快速准确地捕捉压力信号突变点,并定位管道泄漏位置。     

补偿检测仪速度对管道缺陷漏磁场影响的方法

分析了油气管道漏磁检测中检测仪速度对缺陷漏磁场的影响．构造了补偿速度干扰漏磁场的滤波器模型，验证了方法的有效性，有利于漏磁信号波形的识别。