基于磁记忆信号特征的管道缺陷分类识别和分级识别方法

摘要：

基于支持向量机(SVM)方法和模拟油田现场管道磁记忆检测数据分别建立了管道缺陷的分类识别和分级识别方法;采用该方法对油田现场5根在役油气管道的缺陷类型进行了识别,并对试验管道的穿孔腐蚀与未穿孔腐蚀两种腐蚀程度进行了识别.结果表明:以三类不同特征量的组合分别建立的SVM模型对缺陷类型的识别率分别是77.08％、89.58％和95.83％,其中使用时域、形态和频域特征量的SVM模型的识别率最高;腐蚀缺陷分级识别方法的识别率达到了 90％.该方法可有效识别管道腐蚀缺陷和应力集中缺陷,以及腐蚀缺陷的腐蚀程度.

关键词：金属磁记忆技术、缺陷、分类识别、分级识别、支持向量机

所属期刊栏目：43

分类号：TG172(金属学与热处理)

资助基金：国家重点研发计划2016YFC0802302

在线出版日期：2023-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：68-73,94