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油气管道腐蚀缺陷分类识别技术研究
  • ISSN号：1674-5124
  • 期刊名称：《中国测试》
  • 时间：0
  • 分类：TE988.2[石油与天然气工程—石油机械设备]
  • 作者机构：中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院, 清华大学电机系电力系统国家重点实验室
  • 相关基金：国家“863”重大项目(2011AA090301);国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ140505)
作者： 朱红秀, 刘欢, 李宏远, 黄松岭, 苏志毅
关键词： 漏磁, 缺陷分类, BP神经网络, 收敛速度
中文摘要：

缺陷准确量化是管道漏磁检测领域中长期存在的一个难点,而对缺陷进行科学的分类是实现准确量化的重要前提。针对不同形态的缺陷,分析其特征参数对漏磁信号的影响因素,建立用于缺陷分类的BP神经网络模型,设计改进的Levenberg-Marquardt算法用于网络训练,并利用Ansoft Maxwell 3D建立仿真缺陷数据作为样本进行测试。结果表明:改进后的神经网络系统可实现对缺陷的有效分类,改善传统算法分类精度低、误差大的缺点,收敛速度大幅度提高。该方法已成功应用于大型油气田软件工程领域,为实现缺陷准确量化提供基础和依据。

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期刊信息
  • 《中国测试》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国测试技术研究院
  • 主办单位:中国测试技术研究院
  • 主编：杨杰斌
  • 地址：成都市成华区玉双路10号
  • 邮编：610021
  • 邮箱：zgcs8440@163.com
  • 电话：028-84404872 84403677
  • 国际标准刊号：ISSN：1674-5124
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1714/TB
  • 邮发代号:62-260
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:2805