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声发射在线监测刀具破损关键技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
声发射(AE)法是被公认的较为理想的在线监测刀具破损的方法,但该方法要完全适于加工中心乃至自动线的需要,还有许多关键性技术问题需要解决。本文对三个关键性技术问题,即对声发射检测仪理想滤波器的设计方法、钻铣类加工机床刀具破损AE信号传输的新途径—磁流体传导技术、刀具破损声发射信号时频特性的确定进行了研究。 相似文献
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常压储罐存储介质往往具有易燃、易爆、高毒等特点,其发生的泄露、爆炸等事故易造成严重的经济损失、人员伤亡和社会影响。现有的定检方法存在着漏检、工期长、影响生产和误检等缺点。采用声发射技术在线评估罐底腐蚀状况具有高可靠性特点,能够实现非侵入式的整体评价。通过采用参数滤波、时差滤波、护卫传感器的方法,滤除环境噪声、机械噪声、电磁噪声等干扰数据,对滤波后的有效数据进行综合评级,根据不同等级腐蚀状况给出相应的维修建议。声发射在线评估技术具有不停产、不清罐,减少环境污染,节省储罐的检测维护费用,提高储罐安全状态的管理水平等优点。 相似文献
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用声发射对某液体推进剂贮罐出现的焊缝应力腐蚀进行了研究.结果表明,声发射技术可以用来对压力容器的应力腐蚀过程进行监控;根据声发射信号强度及其变化可以准确判断设备的运行状况,定量确定压力容器的服役年限. 相似文献
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声发射技术在氧化膜破裂监测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在高温腐蚀领域,声发射技术是一种最有效且具有极高灵敏度的监测氧化膜破裂的技术.通过分析声发射计数,可以判断氧化膜首次发生破裂的时间及最后破裂的程度.如对声发射频谱进行分析,则可以判别氧化膜内发生塑性变形、开裂及剥落的过程.利用声发射技术还可以测量氧化膜/合金界面处预存物理缺陷大小及分布.此外,将声发射技术与其它技术结合,可建立全新的分析测试系统.综述了声发射技术用于监测氧化膜破裂的原理和方法,以及多种性能测试方面的应用与新发展. 相似文献
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分析了交流干扰腐蚀的机理、特点和对埋地油气管道的不利的影响,介绍了国际上埋地管道交流干扰危险性新的分类标准和先进的交流干扰测试方法,阐述了国内外对存在交流干扰时阴极保护标准的研究现状,并提出了自己的见解.同时对国内外在埋地管道交流干扰腐蚀防护新技术和新方法上的研究进行了总结评述.基于国内外交流干扰腐蚀及防护的最新研究进... 相似文献
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海上油气集输管道的腐蚀能够导致严重的环境风险和经济损失,其中微生物腐蚀一直以来被认为是造成该问题的主要因素之一。针对海洋环境油气管网中腐蚀性微生物的来源进行了分类,包括油藏内源性微生物、外注海水以及微生物采油(MEOR)引入的外源性微生物。分析了海底油藏储层中流体化学物质特性,确认其富含甲烷、硫化物、挥发性脂肪酸等,并依据内源微生物代谢及产物特征进行了分类,包括硫酸盐还原菌(SRB)、产甲烷菌、发酵菌以及铁还原菌(IRB)。同时,通过举例分析某油田采出水中微生物群落丰度特征,阐明了外源微生物长期受到油田开采环境胁迫后微生物群落的变化规律。在此基础上,进一步针对海上油气集输管网内涉及的微生物代谢产物理论、电活性微生物腐蚀理论以及腐蚀性微生物之间的协同与拮抗作用进行了全面的归纳总结。最后,对目前以纯培养或模式菌株混合培养为主要方式的微生物腐蚀研究中存在的问题进行了讨论,并对基于生物技术的新型防腐手段进行了展望。 相似文献
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本文介绍了杂散电流的机理、特征及其对油气管道的影响,同时借鉴了国内外相关标准对杂散电流干扰源和油气管线安全间距要求等进行了全面规定,提出防止杂散电流腐蚀措施的具体方法。 相似文献
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综述了在线腐蚀监测技术的历史和现状,重点讲述了在线腐蚀监测技术实际应用的流程,包括监测方法的选择,探针的选型、安装,监测系统的调试,结果分析和数据库的管理,最后讨论了在线腐蚀监测技术在应用中存在的问题,并对未来的发展做了一些展望。 相似文献
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天然气压气站内腐蚀挂片监测管道内腐蚀 总被引:1,自引:0,他引:1
使用腐蚀挂片可以对管道内腐蚀进行较为全面和准确的监测.本文基于腐蚀挂片在天然气压气站管道的内腐蚀监测应用,详细地介绍了腐蚀挂片的类型、结构、选用、使用步骤和腐蚀速率的计算. 相似文献
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我们从本质安全和运营效率进行分析,管道集输是石油和天然气最佳的运输方式,但是在实际运输过程中受到多种相关因素的影响,造成油气管道出现腐蚀问题.因此,相关工作人员需要应用先进的油气管道腐蚀检测技术,有效检测油气管道,同时结合实际情况制定针对性防腐措施,提升油气管道的综合利用效率. 相似文献
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随着原油品质的下降,在炼油过程中造成的腐蚀问题,受到广泛重视,腐蚀监控技术得到快速发展.炼油装置中的均匀腐蚀情况可以通过电阻探针监控法和电感探针监控法来进行监控,点腐蚀情况可以通过线性极化探针监测法和电化学噪声监控技术来进行监控,应力腐蚀情况可以通过氢通量测量技术和线性极化探针监控法来进行监控.基于这些腐蚀监控技术,建... 相似文献
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目的针对油气管道的运行安全问题,建立油气管道内腐蚀速率预测新模型,对管道的内腐蚀状况进行准确预测。方法首先对内腐蚀的原理进行简单分析,探讨引起管道内腐蚀的主要原因。对PSO(粒子群算法)、SVM(支持向量机)以及PSO-SVM模型的原理及结构进行探讨,结合文献中获取的管道内腐蚀数据,使用PSO算法对SVM算法的参数C和g进行寻优。在此基础上,对Sine函数、Sigmoidal函数和Radial basis函数三种核函数进行对比优选。最终将PSO-SVM模型与GA-SVM模型、CV-SVM模型、LS-SVM模型和FOA-SVM模型四种模型进行预测误差对比,以此证明PSO-SVM模型的先进性。结果当SVM算法的参数C=83.9243、g=0.6972,核函数选择Sine函数时,PSO-SVM模型的平均绝对误差和均方根误差最小,平均绝对误差和均方根误差分别为0.58%和0.000618,但是该模型在使用的过程中,其训练数据所使用的时间为11.26 s,与GA-SVM模型、CV-SVM模型、LS-SVM模型和FOA-SVM模型四种模型相比,其预测误差较小,但训练数据所使用的时间较长。结论利用PSO-SVM模型对油气管道内腐蚀速率进行预测是可行的,预测误差相对较小,但是由于受限于数据训练速度问题,今后仍需要对该领域进行深入研究。 相似文献