储罐底板缺陷评估方法技术

本发明专利技术公开了一种储罐底板缺陷评估方法及系统，该方法包括如下步骤：

【技术实现步骤摘要】
储罐底板缺陷评估方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及缺陷检测
，特别涉及一种储罐底板缺陷评估方法
、
系统
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]储罐在石油和天然气的储存和运输过程中起到至关重要的作用，随着石油
、
化工等行业对石油和天然气的需求量日益增大，储罐的安全问题也愈发的受到重视
。
由于大型储罐通常储存着大量的易燃易爆物质，因此一旦发生泄漏等事故，会造成重大的财产损失
、
人员伤亡和环境污染，后果极为严重
。
而储罐底板所处环境十分恶劣，受到许多不利因素的影响，如复杂的应力
、
电化学腐蚀等，使得储罐底板产生各种各样的缺陷，容易发展成泄漏等事故，严重危害社会安全
。
因此，储罐底板缺陷评估与检测是一个不容忽视的问题
。
[0003]现有技术中有针对储罐底板缺陷检测的技术方案，例如中国专利申请
CN111157612A
公开了一种储罐底板缺陷检测装置及检测方法，该方法通过硬件检测装置在被检测对象表面进行扫描，扫描过程中保持检测装置与被检测对象之间的提离值不变；在扫描过程中，如果设有芯片的
PCB
板输出的信号值变小，则判定被检测对象当前位置的上表面存在腐蚀坑；如果输出的信号值变大，则判定被检测对象当前位置的上表面存在焊瘤；如果设有芯片的
PCB
板输出的信号值不变，而传感器条检测到有漏磁信号，则判定被检测对象当前位置的下表面存在腐蚀坑或焊瘤
。
但该类方案仅能对储罐底板的缺陷进行初步检测，检测结果存在较大的不确定性
。
[0004]专利技术人经研究发现，在储罐底板缺陷检测中存在两个关键问题：“信号微弱”和“参数估计”。“信号微弱”是指采集到的储罐底板缺陷检测信号的信噪比较低，因此在低信噪比条件下的检测性能是储罐底板缺陷检测中重要的指标之一
。“参数估计”是指所构建的算法模型及相应的评估与检测方法是否能确定储罐底板缺陷的位置
、
尺寸等关键参数
。
[0005]因此，亟需一种能够较为准确地评估储罐底板缺陷的方法，可在低信噪比的条件下确定缺陷的位置
、
尺寸等关键参数
。
[0006]公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术
。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种可在低信噪比的条件下
、
基于三峰指数衰减余弦模型确定储罐底板缺陷位置
、
尺寸等关键参数的缺陷评估方法和系统
。
[0008]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面，本专利技术提供了一种储罐底板缺陷评估方法，包括如下步骤：
A、
采集储罐底板缺陷信号并获取在不同采样间隔条件下的接收线圈磁通量的相对值数据；
B、
在接收线圈磁通量的相对值数据基础上叠加不同功率的噪声信号，获取包含噪声的缺陷信号；
C、
基于三峰指数衰减余弦模型对包含噪声的缺陷信号进行参数估计与拟合；
D、
根据拟合的信号生成检测统计量，利用该检测统计量生成不同采样间
隔
、
不同
PSNR
和
SNR
条件下的
ROC
曲线；
E、
根据检测统计量和
ROC
曲线构建检测判决门限值与检测概率之间的关系；
F、
在选定采样间隔
、PSNR
和
SNR
条件的基础上，针对实际的储罐底板缺陷信号，利用确定的检测判决门限值对储罐底板缺陷进行评估
。
[0009]进一步，上述技术方案中，步骤
A
中的储罐底板缺陷信号可通过检测机器人进行采集；采样间隔可以设置为
0.5mm、1mm、1.5mm
以及
2mm
等
。
[0010]进一步，上述技术方案中，步骤
A
可具体包括：
A1、
通过有限元分析软件对实际工况场景进行模拟；
A2、
将储罐底板无缺陷时的接收信号作为基准值，获取在不同采样间隔条件下的接收线圈磁通量的相对值数据
。
[0011]进一步，上述技术方案中，步骤
B
可具体包括：
B1、
计算不同
PSNR
和
SNR
条件下的噪声功率；
B2、
通过蒙特卡洛仿真在接收线圈磁通量的相对值数据基础上叠加不同功率的高斯白噪声，作为包含噪声的缺陷信号
。
[0012]进一步，上述技术方案中，步骤
B1
可通过如下公式进行计算：
[0013][0014][0015]其中，
P
N1
为根据
PSNR
计算得到的噪声功率，
P
N2
为根据
SNR
计算得到的噪声功率，
s0为接收线圈磁通量的相对值数据，为
s0的功率
。
[0016]进一步，上述技术方案中，步骤
C
可具体包括：
[0017]C1、
构建三峰指数衰减余弦模型；该模型具体为：
[0018]s(n)
＝
Ae
γ
|n|
cos(wn)
ꢀꢀꢀ
公式
(3)
；
[0019]其中，
n
＝
‑
N,
‑
N+1,
…
,0,
…
,N
‑
1,N
为采样点，
A
为主峰的峰值，
γ
为指数函数的衰减系数，
w
为余弦函数的角频率；
[0020]C2、
采用非线性最小二乘法作为所述三峰指数衰减余弦模型的估计方法，对所述包含噪声的缺陷信号进行参数估计；
[0021]C3、
通过所述
A、
γ
、w
的参数估计值以及拟合模型生成拟合信号；所述拟合模型具体为：
[0022][0023]进一步，上述技术方案中，步骤
C2
可具体为：
[0024]通过如下公式
(5)
计算所述
γ
和
w
的参数估计值：
[0025][0026]其中，
x
为以一定距离为采样间隔的采样数据，且，
[0027]h(i)
＝
e
γ
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种储罐底板缺陷评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
A、
采集储罐底板缺陷信号并获取在不同采样间隔条件下的接收线圈磁通量的相对值数据；
B、
在所述接收线圈磁通量的相对值数据基础上叠加不同功率的噪声信号，获取包含噪声的缺陷信号；
C、
基于三峰指数衰减余弦模型对所述包含噪声的缺陷信号进行参数估计与拟合；
D、
根据所述拟合的信号生成检测统计量，利用该检测统计量生成不同采样间隔
、
不同
PSNR
和
SNR
条件下的
ROC
曲线；
E、
根据所述检测统计量和
ROC
曲线构建检测判决门限值与检测概率之间的关系；
F、
在选定所述采样间隔
、PSNR
和
SNR
条件的基础上，针对实际的所述储罐底板缺陷信号，利用确定的所述检测判决门限值对储罐底板缺陷进行评估
。2.
根据权利要求1所述的储罐底板缺陷评估方法，其特征在于，所述步骤
A
中的储罐底板缺陷信号通过检测机器人进行采集；所述采样间隔为
0.5mm、1mm、1.5mm
以及
2mm。3.
根据权利要求2所述的储罐底板缺陷评估方法，其特征在于，所述步骤
A
具体包括：
A1、
通过有限元分析软件对实际工况场景进行模拟；
A2、
将储罐底板无缺陷时的接收信号作为基准值，获取在所述不同采样间隔条件下的接收线圈磁通量的相对值数据
。4.
根据权利要求1所述的储罐底板缺陷评估方法，其特征在于，所述步骤
B
具体包括：
B1、
计算不同
PSNR
和
SNR
条件下的噪声功率；
B2、
通过蒙特卡洛仿真在所述接收线圈磁通量的相对值数据基础上叠加不同功率的高斯白噪声，作为所述包含噪声的缺陷信号
。5.
根据权利要求4所述的储罐底板缺陷评估方法，其特征在于，所述步骤
B1
通过如下公式进行计算：式进行计算：其中，
P
N1
为根据
PSNR
计算得到的噪声功率，
P
N2
为根据
SNR
计算得到的噪声功率，
s0为接收线圈磁通量的相对值数据，为
s0的功率
。6.
根据权利要求1所述的储罐底板缺陷评估方法，其特征在于，所述步骤
C
具体包括：
C1、
构建三峰指数衰减余弦模型；该模型具体为：
s(n)
＝
Ae
γ
|n|
cos(wn)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式
(3)
；其中，
n
＝
‑
N,
‑
N+1,
…
,0,
…
,N
‑
1,N
为采样点，
A
为主峰的峰值，
γ
为指数函数的衰减系数，
w
为余弦函数的角频率；
C2、
采用非线性最小二乘法作为所述三峰指数衰减余弦模...

【专利技术属性】
技术研发人员：奚旺，石磊，王晓霖，黄梓健，周立国，
申请(专利权)人：中石化大连石油化工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：