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管道研究

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基于L-M擬合和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的管道缺陷量化分析

來源:《管道保護(hù)》2021年第4期 作者:毛瑞麒 饒連濤 劉覺非 蘇林 成文峰 徐杰 時間:2021-7-24 閱讀:

毛瑞麒1 饒連濤1 劉覺非2 蘇林2 成文峰2 徐杰1

1.中國礦業(yè)大學(xué) 材料與物理學(xué)院;

2.國家管網(wǎng)集團(tuán)東部原油儲運公司管道檢驗檢測中心


摘要:基于漏磁檢測技術(shù)基本原理,采用有限元方法對管道腐蝕凹坑的漏磁場進(jìn)行了仿真模擬,得到不同提離值下的磁通密度徑向分量峰值,基于L-M擬合分析獲得了擬合參量,同時運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,構(gòu)建了缺陷參數(shù)和擬合參量之間的關(guān)系。結(jié)果表明:相同提離值下,隨凹坑直徑減小或深度增加,漏磁信號均增大,且直徑越小,深度越大,漏磁信號衰減速率越快。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地構(gòu)建擬合參量與缺陷參數(shù)之間的映射關(guān)系,從而為缺陷量化分析提供了新的思路。

關(guān)鍵詞:漏磁信號;提離值;指數(shù)擬合;擬合參量;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法


漏磁檢測是管道無損檢測最常見的方法之一,具有對管道內(nèi)環(huán)境要求不高、無需耦合、價格低廉等優(yōu)點[1,2]。但管道缺陷量化分析是目前漏磁檢測技術(shù)的難點,只有保證對缺陷參數(shù)的精確量化,才能對管道的安全性進(jìn)行準(zhǔn)確評估[3]。

本文基于管道漏磁檢測技術(shù)基本原理,采用有限元方法,針對不同尺寸腐蝕凹坑缺陷的漏磁場進(jìn)行三維建模與仿真模擬,通過提取不同提離值下磁通密度徑向分量峰值并進(jìn)行L-M擬合分析,同時,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建缺陷參數(shù)與擬合參量之間的映射關(guān)系,從而進(jìn)行缺陷量化分析。

1  漏磁檢測基本原理及有限元模型

1.1  漏磁檢測基本原理

圖 1給出了漏磁檢測基本原理示意圖[4,5]:磁化器中的永磁鐵產(chǎn)生磁場,并通過極靴、銜鐵和管道形成完整的磁回路。由于管材的磁導(dǎo)率遠(yuǎn)大于空氣,當(dāng)管壁無缺陷時,通過管道的磁感線大多被約束在管壁內(nèi)部。而當(dāng)管道出現(xiàn)凹坑、裂紋等切割磁力線的缺陷時,由于缺陷處磁阻遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于管材,會使部分磁感線從管壁漏出,形成漏磁場,可被管道上方的磁敏感傳感器接收,通過檢測到的相關(guān)信號的變化,可對缺陷的幾何特征及位置進(jìn)行分析與判別。



圖 1 漏磁檢測基本原理示意圖


1.2  漏磁檢測有限元模型

采用COMSOL軟件來模擬漏磁檢測過程,結(jié)合文獻(xiàn)[6,7]中的研究和實際檢測裝置,建立了如圖 2所示的有限元模型及網(wǎng)格劃分。為簡化模型,這里采用平板代替管子,并在外圍構(gòu)建空氣罩模擬磁場在空氣中的分布情況。缺陷Ω采用半橢球凹坑來表征,缺陷參數(shù)分別為凹坑直徑L和凹坑深度D,即一個管道缺陷可表示為Ω(D, L)。表 1給出了模型中各部件材料屬性、磁化方式以及邊界條件定義。



(a)有限元幾何模型

(b)有限元網(wǎng)格劃分
圖 2 凹坑缺陷模型及網(wǎng)格劃分


表 1 模型各部件材料屬性及邊界條件



2  基于L-M優(yōu)化的Bx_max-H指數(shù)擬合

2.1  漏磁信號隨提離值的衰減規(guī)律

在實際檢測過程中,由于管壁的腐蝕、剝落以及檢測裝置行進(jìn)時自身產(chǎn)生的振動等因素,常會導(dǎo)致傳感器提離值發(fā)生變化,從而對檢測結(jié)果造成較大的影響。為研究提離值對漏磁信號的影響規(guī)律,針對直徑30 mm、深度5 mm的缺陷漏磁場分布特征進(jìn)行仿真模擬,得到不同提離值下磁通密度徑向分量分布曲線,如圖 3所示。同時,提取圖 3中徑向分量峰值Bx_max,并繪制得到Bx_max隨提離值高度H的變化曲線,如圖 4所示。


3 不同提離值下磁通密度徑向分量分布曲線

4 不同提離值時磁通密度徑向分量的峰值

從圖 3可以看出,隨著提離值的增高,磁通密度徑向分量明顯降低。這是由于空氣中磁阻較大,磁力線趨向于從磁阻小的管壁內(nèi)通過,提離值越高,距離管壁越遠(yuǎn),磁力線分布越稀疏,故而磁通密度越小。同時,由圖 4結(jié)果可以看出:磁通密度徑向分量峰值(取值方法如圖 3所示)隨提離值增高呈非線性衰減趨勢,且在提離值較低時,衰減速率較快,隨提離值增高,衰減速率逐漸變緩,該結(jié)果與文獻(xiàn)[8]中的結(jié)果是一致的。

2.2  基于L-M優(yōu)化的Bx_max-H指數(shù)擬合

采用指數(shù)函數(shù)y=α1+α2eα3χ對不同缺陷的Bx_max-H的衰減規(guī)律進(jìn)行擬合分析。同時,由于L-M算法是一種利用梯度求最值的最優(yōu)化算法,因此,采用L-M優(yōu)化的迭代最小二乘法來估計不同缺陷參數(shù)下的擬合參量α1、α2和α3的值,得到Bx_max-H關(guān)系曲線及其擬合結(jié)果(部分)如圖 5所示,可見,曲線整體擬合結(jié)果非常好。



圖 5 Bx _max-H關(guān)系圖及其指數(shù)擬合曲線(部分)


3  基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的缺陷反演

3.1  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基本原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是近年來發(fā)展起來的一門交叉學(xué)科,其具有非線性映射、分布并行處理和自適應(yīng)學(xué)習(xí)等特性,是一種具有三層或三層以上節(jié)點的單向傳播的多層前饋網(wǎng)絡(luò)[9]。其基本結(jié)構(gòu)主要分為三層(圖 6):輸入層、隱藏層和輸出層。每層具有n個節(jié)點,每個節(jié)點上的值將通過前一層各個節(jié)點的數(shù)據(jù)經(jīng)過加權(quán)求和以及非線性運算得到[10]。通過對比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層得到的預(yù)測值和真實值之間的差異,以最小誤差來反向更新每個連接的權(quán)重和偏向。每個訓(xùn)練實例進(jìn)行一次該操作,當(dāng)所有輸入的訓(xùn)練實例使用完畢后,可得到一個誤差最小的權(quán)重和偏向,即一個訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實是一個權(quán)重和偏向全部更新完畢后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。文中分別將指數(shù)擬合和冪函數(shù)擬合的回歸系數(shù)作為輸入量,將缺陷參數(shù)(直徑L和深度D)作為輸出量,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行訓(xùn)練。



圖 6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)


3.2  基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行缺陷量化分析的計算流程

缺陷量化分析指根據(jù)已知的漏磁信號分析缺陷的各項參數(shù)信息[11,12],也稱缺陷反演。通過以上分析可以看出,在磁化器和管壁厚確定的情況下,提離值衰減曲線的擬合方程系數(shù)和缺陷參數(shù)之間存在映射關(guān)系。即若已知提離值衰減曲線的系數(shù),亦可反推出缺陷的相關(guān)參數(shù),其計算流程如圖 7所示。



圖 7 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷反演的計算流程


3.3  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練及驗證

文中共對81組不同幾何參數(shù)缺陷的漏磁信號隨提離值增大的衰減曲線作為樣本進(jìn)行了計算,訓(xùn)練完畢后對樣本組缺陷進(jìn)行反演,得到結(jié)果如圖 8所示。



(a)缺陷直徑反演結(jié)果

(b)缺陷深度反演結(jié)果

圖 8 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的缺陷反演結(jié)果


圖 8中虛線表示缺陷的實際尺寸,樣本點表示通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行缺陷反演得到的缺陷尺寸。由結(jié)果可以看出,本文的反演方法可以準(zhǔn)確地量化缺陷尺寸,相對誤差幾乎都在10%以下,絕大部分誤差在5%左右。同時,為進(jìn)一步驗證此反演方法的可靠性和準(zhǔn)確性,本文隨機選取了5組缺陷帶入訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行反演,得到結(jié)果如表 2所示。可見,本文提出的缺陷量化方法精確度較高,可為實際工程中缺陷反演提供新的思路和理論支持。


表 2 隨機缺陷反演分析驗證結(jié)果


4  結(jié)論

基于漏磁檢測技術(shù)原理,采用COMSOL軟件對腐蝕坑缺陷的漏磁信號特征進(jìn)行了仿真模擬,并基于L-M擬合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對缺陷進(jìn)行了量化分析,結(jié)果表明:

(1)凹坑直徑越小、深度越大,磁通密度徑向分量峰值 Bx_max隨提離值增高的衰減速率越快。

(2)指數(shù)擬合可以較好地表征磁通密度徑向分量峰值Bx_max隨提離值增高而衰減的變化趨勢。

(3)通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建提離值衰減曲線的擬合參量與缺陷參數(shù)之間的關(guān)系,可對缺陷進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測,為實際工程中缺陷反演提供了一種新的方法。

 

參考文獻(xiàn):

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[3]蘇林,馬雪莉,成文峰. 管道漏磁內(nèi)檢測量化方法研究[J]. 安全、健康和環(huán)境,2020,20(7):35-37,43.

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[5]劉剛. 管道漏磁內(nèi)檢測關(guān)鍵技術(shù)問題研究[D]. 沈陽:沈陽工業(yè)大學(xué),2010.

[6]蘇林,成文峰,劉保余. 管道環(huán)焊縫缺陷漏磁檢測信號仿真分析[J]. 焊接,2020(3):10-16.

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[8]李二龍. 基于提離值測量的鋼管漏磁檢測信號動態(tài)補償方法[D]. 武漢:華中科技大學(xué),2014.

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[10]張爭,馬杰,劉永智,等. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧洞圍巖參數(shù)反演[J]. 西北水電,2021(02):55-58.

[11]劉斌,楊理踐. 長輸油氣管道漏磁內(nèi)檢測技術(shù)[M]. 北京:機械工業(yè)出版社,2017.

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作者簡介:毛瑞麒,中國礦業(yè)大學(xué)材料與物理學(xué)院本科生,主要研究方向為管道漏磁檢測及有限元模擬。

通訊作者:徐杰,女,博士,副教授,主要從事金屬焊接結(jié)構(gòu)斷裂、疲勞,管道檢驗檢測、管線鋼結(jié)構(gòu)完整性評估和有限元數(shù)值模擬等方面的研究工作。聯(lián)系方式:15162158467,j.xu@cumt.edu.cn。


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