一种基于电磁超声的脱硫管道壁厚检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及超声波管道测量技术领域，公开了一种基于电磁超声的脱硫管道壁厚检测方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种基于电磁超声的脱硫管道壁厚检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及超声波管道测量
，具体为一种基于电磁超声的脱硫管道壁厚检测方法及系统
。

技术介绍

[0002]管道运输在化工原料
、
石油
、
天然气等能源运输发挥着至关重要的作用
。
科技进步和社会发展的需要使得管道运输的应用范围不断扩大，但相应的问题也随之产生，比如随着管道使用时间增长，外部环境变化，使管道出现老化，变形或腐蚀等，导致管道壁厚指标无法再满足安全需求，因此对管道进行实时健康检测尤为重要，其中管道壁厚的检测是管道健康检测的关键参数之一
。
[0003]现有的管道壁厚检测方法包括涡流测厚法
、
射线测厚法，超声脉冲反射测厚法等
。
其中涡流测厚法在实际应用中成本低，容易制造，检测线路简单，但是其稳定程度不够高，难以长期使用，另外该方法主要应用于涂层厚度测量，适用范围比较局限
。
射线测厚法精度高，不会对被测物造成损害和污染，但射线会对人体健康造成损害本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于电磁超声的脱硫管道壁厚检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
基于超声波反射原理，将
n
个超声探头通过耦合剂透过管道外壁射入管壁；
S2、
启用超声检测，记录超声波在进入管壁后在管壁内反射时的回波信号；
S3、
通过接收不断反射的回波信号，对接收到的
m
个回波信号进行处理，所述处理包括基于超声回波信号处理算法对超声回波信号进行处理；所述基于超声回波信号处理算法对超声回波信号进行处理包括以下步骤：
S31、
对回波信号进行降噪处理；
S32、
对降噪后回波信号进行特征提取；
S33、
基于特征数据提取后的回波信号，根据相邻周期回波信号横坐标的差值计算该回波信号之间的时间间隔
△
T
；
S4、
通过提取经过处理后的
m
个回波信号之间的时间间隔和超声波的传播速度计算管道壁厚；
S5、
基于
n
个不同位置的超声探头测算不同位置的脱硫管道壁厚并判断当前测算脱硫管道中是否存在缺陷
。2.
根据权利要求1所述的一种基于电磁超声的脱硫管道壁厚检测方法，其特征在于：所述对回波信号进行降噪处理包括以下步骤：通过采用小波阈值算法，通过设定阈值对回波信号进行降噪处理；将回波信号通过小波变换函数进行变换获得对应的小波系数；小波变换函数：；其中，
a
为缩放变量，
τ
为平移变量，
r
表示为波形的时频；通过阈值函数对小波系数进行划分，将小于阈值的小波系数调整为0；阈值函数：；其中，
λ
为设定的阈值，
Ψ
(r)
j
，
k
为回波信号小波系数的幅值，
j
表示幅值的横坐标，
k
表示幅值的纵坐标，
sign
为符号函数，为量化后的小波系数
。3.
根据权利要求2所述的一种基于电磁超声的脱硫管道壁厚检测方法，其特征在于：所述对降噪后回波信号进行特征提取包括以下步骤：
S321、
通过使用小波包分解算法将降噪后回波信号分解成一组具有不同频带的子带；小波包分解公式为：小波函数：；正交尺度函数：；
其中，
y=
表示量化后的小波系数，
h(q)
为低通滤波器，
g(q)
为高通滤波器，且满足
g(q)=(
‑
1)
q
h(1
‑
q);S322、
通过小波包分解公式将降噪后回波信号进行分解，将得到的小波包系数进行运算得到新的回波信号信息矩阵；小波包系数：；；运算方式为：通过将小波包系数分别与低通滤波器系数和高通滤波器系数进行点乘后相加，得到新的回波信号信息矩阵；
S323、
通过卷积神经网络对新的回波信号信息矩阵进行特征提取
。4.
根据权利要求3所述的一种基于电磁超声的脱硫管道壁厚检测方法，其特征在于：所述通过卷积神经网络对新的回波信号信息矩阵进行特征提取包括以下步骤：卷积神经网络中卷积层将接收到的回波信号信息矩阵数据基于卷积核按照设置的步长在回波信号信息矩阵数据中移动，并在每一步的相应区域上与该区域的特征值进行乘积累加，以此实现对每个回波信号信息矩阵的特征提取；卷积计算公式如下所述：
f(x)=I(x)w+b
；其中，
I(x)
表示输入特征，
w
表示对应卷积核的权值，
b
表示偏置值；对于提取的回波信号信息矩阵特征，通过池化层对其进行特征降维；在神经网络中，上一层的输出会作为下一层的输入，通过不断堆叠形成卷积神经网络；在将数据输入到下层的过程中经过激活函数的处理；假设该输入值为
x
i<...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁宇，丁秀成，刘家宝，
申请(专利权)人：江苏京成机械制造有限公司，
类型：发明
国别省市：