基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法技术

本发明专利技术属于管道缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法。该基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法可实现对腐蚀缺陷以及应力集中缺陷的有效识别，识别结果准确可靠、正确率高，在油田现场具有良好的应用效果，为提高管道缺陷的检测效率提供了帮助。本发明专利技术提供了一种基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，该基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法包括有制作管道测试件；扫描管道测试件，得到管道测试件中多个检测通道的磁记忆信号；分析并提取各检测通道的形态特征量以及各检测通道的时域特征量；构建形成多个支持向量机的管道缺陷识别模型等步骤。

【技术实现步骤摘要】
基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法
该专利技术属于管道缺陷检测
，尤其涉及一种基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法。
技术介绍
油气输送管道在其使用过程中受自身质量以及外界环境的影响，会产生多种类型的管道缺陷。这些缺陷大致可以分为两类：腐蚀缺陷和应力集中缺陷。其中，腐蚀缺陷是肉眼明显可见的一种临近破坏的缺陷类型，而应力集中缺陷则是肉眼不可见的早期缺陷类型。事实上，应力集中缺陷如不能被及时发现并处理的话，经过不断发展最终也会演变为腐蚀缺陷，从而对管道的安全运行造成威胁。为避免管道缺陷所产生管道破裂、泄漏等事故隐患，危害人民生命财产安全，需要技术人员对管道缺陷隐患进行及时整治处理。然而专利技术人发现，现有管道检测技术在使用过程中存在有诸多局限性，例如金属磁记忆检测技术虽可实现对铁磁管道材料的早期无损检测，但其只能判断管道是否存在缺陷而无法区分管道缺陷的具体类型，因而无法实现对管道的分阶段预警，不利于进一步提高管道缺陷的检测效率。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，该基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法可实现对腐蚀缺陷以及应力集中缺陷的有效识别，识别结果准确可靠、正确率高，在油田现场具有良好的应用效果，为提高管道缺陷的检测效率提供了帮助。为解决上述技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，包括有如下步骤：步骤1：制作管道测试件，所述管道测试件上存在有腐蚀缺陷和应力集中缺陷；步骤2：扫描步骤1所得管道测试件，得到管道测试件中多个检测通道的磁记忆信号；步骤3：分析并提取步骤2所得的管道测试件中多个检测通道磁记忆信号中各检测通道的形态特征量以及各检测通道的时域特征量；步骤4：以步骤3所得的磁记忆信号中各检测通道的形态特征量、步骤3所得的磁记忆信号中各检测通道的时域特征量的不同组合作为输入，以已知的管道缺陷类型作为输出，构建形成多个支持向量机的管道缺陷识别模型。进一步的，还包括有：步骤5：以步骤4所得的多个支持向量机的管道缺陷识别模型对油田现场管道进行管道缺陷识别分类，确定步骤4所得的多个支持向量机的管道缺陷识别模型的识别正确率。较为优选的，所述步骤1具体可描述为：使用一直线管道以及一直角弯管道焊接形成管道测试件；其中，直线管道上设置有至少两处圆孔腐蚀，每处圆孔腐蚀包含有至少3个肉眼可见的圆孔；所述圆孔的深度分为10级，最浅级圆孔深度为1mm，最深级圆孔深度为直线管道的管壁厚度；直角弯管道不经淬火处理，直角弯管道与直管段连接处存在应力。较为优选的，所述步骤2具体可描述为：使用接触式磁记忆检测仪采用打点计数的方式，采集得到管道测试件中多个检测通道的磁记忆信号。可选择的，步骤3所述各检测通道的形态特征量具体包括有：各检测通道缺陷段信号与X轴围成的面积、各检测通道缺陷段信号磁场梯度最大值、各检测通道缺陷段信号磁场梯度平均值。可选择的，步骤3所述各检测通道的时域特征量具体包括有：各检测通道缺陷段信号磁场强度平均值、各检测通道缺陷段信号磁场强度最大值、各检测通道缺陷段信号磁场强度最小值、各检测通道缺陷段信号磁场强度峰峰值、各检测通道缺陷段信号的能量。可选择的，步骤4在构建形成多个支持向量机的管道缺陷识别模型的过程中，选择高斯核函数作为管道缺陷识别模型的核函数。可选择的，保留识别正确率不低于85％的支持向量机的管道缺陷识别模型作为有效的支持向量机的管道缺陷识别模型。本专利技术提供了一种基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，该基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法包括有制作管道测试件；扫描管道测试件，得到管道测试件中多个检测通道的磁记忆信号；分析并提取各检测通道的形态特征量以及各检测通道的时域特征量；构建形成多个支持向量机的管道缺陷识别模型等步骤。具有上述步骤的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其可通过非接触式检测识别并确定油井现场管道缺陷，管道缺陷识别成功率较高，油田现场使用效果良好，为提高管道缺陷的检测效率提供了帮助。附图说明图1为本专利技术提供的一种基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法的流程示意图；图2为制作管道测试件的示意图；图3为根据本专利技术提供方法生成的支持向量机缺陷分类模型预测结果与实际检测结果的对比示意图。具体实施方式本专利技术提供了一种基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，该基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法可实现对腐蚀缺陷以及应力集中缺陷的有效识别，识别结果准确可靠、正确率高，在油田现场具有良好的应用效果，为提高管道缺陷的检测效率提供了帮助。为便于本领域技术人员的理解，下面将本专利技术提供的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法的具体步骤拆分为若干实施方式进行说明。实施例一如图1所示，本专利技术提供的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法包括有如下步骤，步骤1：制作管道测试件，所述管道测试件上存在有腐蚀缺陷和应力集中缺陷。具体的，如图2所示，使用一直线管道以及一直角弯管道焊接形成该管道测试件。值得注意的是，由于我国国内油田管道多采用φ114无缝钢管制作形成，因此直线管道选用壁厚为1.5cm、长为6.3m、材料质地符合国标的φ114无缝钢管。在直线管道上设置有至少两处圆孔腐蚀，每处圆孔腐蚀包含有至少3个肉眼可见的圆孔；圆孔的深度分为10级，最浅级圆孔深度为1mm，最深级圆孔深度为直线管道的管壁厚度，通过不同圆孔深度等级以囊括不同的腐蚀类型，用以代表多种腐蚀缺陷。直角弯管道不经淬火处理，直角弯管道与直管段连接处存在应力，用以代表应力集中缺陷。通过前述制备方式可在同一管道测试件设置两种不同类型的缺陷，进而帮助排除测试件本身材质等因素对结果的影响。步骤2：扫描步骤1所得管道测试件，得到管道测试件中多个检测通道的磁记忆信号。具体的，使用接触式磁记忆检测仪采用打点计数的方式，采集得到管道测试件中多个检测通道的磁记忆信号。例如：选用本领域国内外研究工作者普遍使用的一种磁记忆检测设备-俄罗斯动力诊断公司生产的TSC-5M型磁记忆检测仪作为接触式磁记忆检测仪器，评估管道测试件的应力变形状况并测定应力集中区。值得注意的是，该种接触式磁记忆检测仪器共安装有4个探头(1号-4号探头)，每个探头可以检测该探头位置磁记忆信号的3个分量，共计12个通道(HP1-HP12)的磁记忆信号。通过打点计数的方式，在移动过程中，每一个点位对应该处的漏磁场强度，因此只需将仪器的感应探头垂直在铁磁构件上方的一定距离进行一次扫描，即可获取扫描区域的磁记忆信号，最终得到每根管道测试件20组数据。步骤3：分析并提取步骤2所得的管道测试件中多个检测通道磁记忆信号中各检测通道的形态特征量以及各检测通道的时域特征量。具体的，各检测通道的形态特征量具体包括有：各检测通道缺陷段信号与X轴围成的面积、各检测通道缺陷段本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，包括有如下步骤：/n步骤1：制作管道测试件，所述管道测试件上存在有腐蚀缺陷和应力集中缺陷；/n步骤2：扫描步骤1所得管道测试件，得到管道测试件中多个检测通道的磁记忆信号；/n步骤3：分析并提取步骤2所得的管道测试件中多个检测通道磁记忆信号中各检测通道的形态特征量以及各检测通道的时域特征量；/n步骤4：以步骤3所得的磁记忆信号中各检测通道的形态特征量、步骤3所得的磁记忆信号中各检测通道的时域特征量的不同组合作为输入，以已知的管道缺陷类型作为输出，构建形成多个支持向量机的管道缺陷识别模型。/n

【技术特征摘要】
1.基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，包括有如下步骤：
步骤1：制作管道测试件，所述管道测试件上存在有腐蚀缺陷和应力集中缺陷；
步骤2：扫描步骤1所得管道测试件，得到管道测试件中多个检测通道的磁记忆信号；
步骤3：分析并提取步骤2所得的管道测试件中多个检测通道磁记忆信号中各检测通道的形态特征量以及各检测通道的时域特征量；
步骤4：以步骤3所得的磁记忆信号中各检测通道的形态特征量、步骤3所得的磁记忆信号中各检测通道的时域特征量的不同组合作为输入，以已知的管道缺陷类型作为输出，构建形成多个支持向量机的管道缺陷识别模型。


2.根据权利要求1所述的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，还包括有：
步骤5：以步骤4所得的多个支持向量机的管道缺陷识别模型对油田现场管道进行管道缺陷识别分类，确定步骤4所得的多个支持向量机的管道缺陷识别模型的识别正确率。


3.根据权利要求1所述的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，所述步骤1具体可描述为：
使用一直线管道以及一直角弯管道焊接形成管道测试件；其中，直线管道上设置有至少两处圆孔腐蚀，每处圆孔腐蚀包含有至少3个肉眼可见的圆孔；所述圆孔的深度分为10级，最浅级圆孔深度为1mm，最深级圆孔深度为直线管道的管壁厚度；直角弯管道不经淬火处理，直角弯管道与直...

【专利技术属性】
技术研发人员：王观军，陈健飞，杨勇，刘超，王凯，黄晓亮，万勇，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心，胜利油田检测评价研究有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11