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第1章 绪论1

1.1 油气管道缺陷检测的意义1

1.2 油气管道缺陷内检测技术概述4

1.3 油气管道完整性管理相关法规及标准9

1.4 油气管道内检测流程11

第2章 漏磁检测原理及其影响因素分析13

2.1 漏磁检测原理13

2.1.1 漏磁检测理论的发展沿革14

2.1.2 缺陷外形与漏磁场的关系18

2.2 漏磁检测影响因素33

2.2.1 影响因素的分类33

2.2.2 磁化环节的影响34

2.2.3 漏磁和数据采集环节的影响39

2.3 外磁场测量系统的应用43

第3章 油气管道漏磁内检测用传感器设计46

3.1 漏磁测量用传感元件46

3.2 管道内外壁缺陷区分用传感元件49

3.3 非磁状态量传感器49

第4章 检测信号处理方法51

4.1 数据采集与存储51

4.1.1 数据采集的基本理论51

4.1.2 管道漏磁检测的数据采集52

4.1.3 数据的组织与存储60

4.2 数据压缩及降噪方法67

4.2.1 检测数据压缩67

4.2.2 检测信号降噪方法71

第5章 地面标记方法79

5.1 引言79

5.2 低频辐射和接收传感器81

5.2.1 超低频电磁场的磁偶极子模型81

5.2.2 基于超低频电磁场的定位模型82

5.2.3 低频辐射器85

5.2.4 接收磁传感器85

5.3 低频辐射信号发生电路87

5.4 低频辐射接收器88

5.5 地面标记系统的实验测试90

5.5.1 定位实验理论分析90

5.5.2 超低频电磁辐射定位系统测试92

第6章 漏磁检测缺陷量化方法97

6.1 引言97

6.2 基于统计识别的缺陷量化方法研究102

6.2.1 漏磁信号的预处理103

6.2.2 波形特征的定义和提取104

6.2.3 缺陷长度的统计识别105

6.2.4 多变量统计分析方法107

6.2.5 缺陷宽度的统计识别110

6.2.6 缺陷深度的统计识别112

6.3 径向基函数神经网络量化方法113

6.4 三维有限元神经网络量化方法121

6.4.1 有限元法的离散化原理122

6.4.2 有限元神经网络124

6.4.3 用FENN求解正问题和逆问题131

6.4.4 FENN的优点分析132

第7章 检测数据分析专家系统135

7.1 专家系统简介135

7.2 数据分析软件功能137

7.3 实验结果140

7.3.1 实测数据的预处理140

7.3.2 基于波动的缺陷信号识别141

7.3.3 缺陷信号分类与量化142

7.3.4 管道安全性评估143

7.3.5 牵拉实验数据缺陷分类与量化145

附录 牵拉实验缺陷量化结果148

参考文献152