[发明专利]一种管道内检测漏磁数据智能分析系统及方法

摘要

本发明提出一种管道内检测漏磁数据智能分析系统及方法，流程包括：在数据完备集构建模块中采用一种基于类时域稀疏采样和KNN‑softmax的数据完备集构建方法，得到完备漏磁数据集；在发现模块中采用一种基于选择性搜索与卷积神经网络相结合的管道连接组件发现方法，得到焊缝的精确位置；在发现模型中采用一种基于拉格朗日数乘框架和多源漏磁数据融合的异常候选区域搜索与识别方法，找出有缺陷的漏磁信号；在量化模块中采用一种基于随机森林的缺陷量化方法，得到缺陷尺寸；在解决方案模块中采用一种基于ASME B31G标准改进的管道解决方案，输出评估结果。本发明从整体角度提出了分析方法，实现了预处理，连接组件检测和异常检测，缺陷尺寸反演以及最终维修决策。

主权项

1.一种管道内检测漏磁数据智能分析系统，其特征在于，包括：数据完备集构建模块、发现模块、量化模块以及解决方案模块；原始采样漏磁数据与数据完备集构建模块相连接，数据完备集构建模块通过完备漏磁数据集与发现模块相连接，发现模块与量化模块相连接，量化模块与解决方案模块相连接；所述数据完备集构建模块用于对原始漏磁内检测数据进行数据缺失重构以及降噪操作，构建完备漏磁数据集；所述数据完备集构建模块中将原始采样漏磁数据作为多源数据信息，具体包括：轴向数据、径向数据、周向数据、α向数据；所述发现模块是进行缺陷检测，其过程包括组件检测和异常检测，其中，组件检测完成对管道连接组件焊缝和法兰的检测；异常检测包括：缺陷、阀门仪表和金属增加检测，并最终得到缺陷信号；所述量化模块完成缺陷信号到物理特性的映射，最终给出缺陷的尺寸，即长度、宽度和深度；所述解决方案模块从完备漏磁数据集中提取缺陷信息中所有的缺陷长度列、深度列以及管道属性参数，通过维修决策模型，最终给出评估结果，评估结果包括单独缺陷位置的维修指数、维修建议。