基于极限学习机和b值法的罐底声发射检测腐蚀信号识别方法

声发射储罐罐底腐蚀检测过程中,采集到的腐蚀信号里不可避免地混有干扰。针对该问题,提出了基于极限学习机(ELM)的石油储罐罐底腐蚀信号识别方法。为验证该方法的有效性,在秦皇岛输油站的消防水罐里,进行模拟罐底腐蚀检测实验,并应用ELM对采集到的声发射信号进行分类识别,用b值法对ELM的分类效果进行评估。实验结果表明:ELM识别正确率高于90%。ELM识别出的腐蚀信号的b值变化规律与实验室条件下腐蚀信号的b值变化规律一致,并能够反映磷酸腐蚀碳钢板的过程。

基于声传感阵列的地面标记信号增强方法（英文）

漏磁式管道内检测器广泛应用于长距离输油管道缺陷检测中,声学地面标记器作为管道外定位装置的重要组成部分,具有重要的研究价值.然而当管道埋地深度超过4 m时,由声学地面标记器采集到的管道内检测器与管道的摩擦声信号被噪声淹没,不能提取定位信息.为了解决摩擦声信号信噪比低的问题,提出采用声传感器阵列技术对摩擦声信号进行增强.根据管道内检测器与管壁摩擦声的特征,研究合适的时延估计方法,精确得到几路传感器的时延,再利用延迟-相加波束形成的方法抑制噪声,提高摩擦声的信噪比,增加基于摩擦声的地面标记方法的检测深度.为了验证声传感器阵列对管道内检测器摩擦声信号的增强效果,在河北廊坊中石化管道局的2.5 km长管道上进行多次现场实验,实验结果表明延迟-相加波束形成算法能够将摩擦声的信噪比提高了20 d B,并且有效的埋地管道检测深度可增至8 m.