长输油气管道漏磁内检测技术

序1

序2

前言

第1章管道漏磁内检测基础知识1

1.1管道基本概念1

1.2长输油气管道腐蚀及其防护1

1.3管道漏磁内检测技术的发展状况2

1.4漏磁检测原理4

1.4.1缺陷漏磁场的形成机理4

1.4.2缺陷漏磁场的分布6

1.5漏磁检测的磁化技术7

1.5.1磁化方式7

1.5.2磁化强度的选择7

1.6漏磁场信号的测量8

1.6.1基本要求8

1.6.2磁测量元件9

第2章管道漏磁内检测系统11

2.1管道漏磁内检测技术11

2.2管道漏磁内检测系统概述11

2.2.1管道漏磁内检测系统的基本组成11

2.2.2管道漏磁内检测系统的特点12

2.2.3管道漏磁内检测装置的要求13

2.2.4管道漏磁内检测装置的技术指标13

2.3管道漏磁内检测装置机械设计14

2.3.1总体机械结构14

2.3.2部件功能14

2.4检测装置的可靠性工艺17

2.4.1装置的密封及耐压工艺17

2.4.2检测装置的耐温及耐油工艺18

2.4.3消除影响被测磁场分布因素的工艺措施19

第3章管道轴向励磁漏磁内检测技术20

3.1管道轴向励磁方式检测原理20

3.2管道轴向励磁漏磁检测信号特征及影响因素20

3.2.1漏磁信号特征量的定义与提取21

3.2.2缺陷长度对漏磁信号的影响22

3.2.3缺陷深度对漏磁信号的影响24

3.2.4传感器提离值对漏磁信号的影响26

3.2.5磁化器提离值对漏磁信号的影响28

3.2.6共同发生提离值对漏磁信号的影响29

3.2.7不同类型提离值对漏磁信号的影响30

3.2.8焊缝对漏磁信号的影响31

3.2.9检测器运行速度对漏磁信号的影响32

3.3轴向励磁实验结果及分析33

3.3.1不同类型缺陷的对比33

3.3.2不同宽度缺陷的对比35

3.3.3不同深度缺陷的对比35

3.3.4不同长度缺陷的对比37

3.3.5螺旋焊缝信号分析39

第4章管道周向励磁漏磁内检测技术41

4.1管道周向励磁检测方法的检测原理41

4.2磁化系统优化设计42

4.2.1磁化器结构42

4.2.2等效磁回路44

4.2.3磁回路计算程序设计45

4.2.4永磁体参数46

4.3管道周向励磁漏磁检测信号特征及影响因素48

4.3.1漏磁信号及其特征量定义48

4.3.2缺陷距磁极的距离对漏磁信号的影响49

4.3.3缺陷深度对漏磁信号的影响54

4.3.4缺陷周向宽度对漏磁信号的影响56

4.3.5缺陷轴向长度对漏磁信号的影响58

4.4 缺陷参数定量化研究60

4.4.1多元回归分析理论61

4.4.2缺陷宽度的量化61

4.4.3缺陷长度的量化61

4.4.4缺陷深度的量化62

第5章管道磁记忆应力内检测技术63

5.1力-磁耦合模型的建立63

5.2力-磁耦合关系的计算64

5.2.1力-磁耦合关系的计算方法64

5.2.2力-磁耦合关系基态特性计算64

5.2.3计算结果与讨论65

5.3磁记忆效应影响因素的研究68

5.3.1掺杂效应的影响68

5.3.2晶格畸变的影响69

5.3.3外界磁场作用的影响70

第6章漏磁内检测器速度控制技术71

6.1气体管道的结构特点71

6.2内检测器与加速度计72

6.3加速度控制系统模型72

6.3.1水平直管道中的加速度控制系统模型72

6.3.2坡道上升管道中的加速度控制系统模型74

6.3.3坡道下降管道中的加速度控制系统模型75

6.3.4垂直上升管道中的加速度控制系统模型75

6.3.5垂直下降管道中的加速度控制系统模型76

6.4控制算法介绍76

6.4.1PID控制76

6.4.2模糊逻辑系统的结构77

6.4.3T-S模糊模型78

6.5速度控制器设计79

6.5.1PI速度控制器79

6.5.2T-S模糊模型确定PI速度控制器的参数81

6.6仿真计算83

第7章管道惯性测绘内检测技术84

7.1管道惯性测绘内检测技术基础84

7.1.1惯性技术概述84

7.1.2管道惯性测绘技术的发展86

7.1.3管道惯性测绘内检测的工程解决方案87

7.2管道惯性测绘内检测关键技术88

7.2.1参考坐标系及坐标转换方法88

7.2.2捷联惯性导航技术92

7.2.3捷联惯性导航初始对准算法99

7.2.4捷联惯性导航系统的卡尔曼滤波方程101

7.2.5捷联惯性导航系统/里程轮组合导航系统的信息融合109

7.2.6管道地理坐标的终止点校正算法111

7.2.7磁标记在长输管道内检测中的应用114

7.2.8IMU传感器原始数据去噪效果的评价方法117

7.3管道惯性测绘内检测典型工程实验118

7.3.1实验系统概述118

7.3.2典型实验及简要分析119

第8章管道漏磁内检测数据处理方法127

8.1基于FPGA的多通道高速数据采集系统127

8.1.1现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的特点和设计流程127

8.1.2基于FPGA的多通道高速数据采集系统概述131

8.1.3系统硬件设计132

8.2数据压缩方法135

8.2.1数据压缩方法分析135

8.2.2编码的基本理论和实现方法138

8.2.3管道漏磁检测数据的检测无损压缩方法146

8.2.4压缩算法的FPGA实现152第9章管道漏磁内检测缺陷量化方法155

9.1漏磁内检测中的正问题和反问题155

9.2多变量统计分析方法156

9.2.1曲线拟合基本理论156

9.2.2管道漏磁曲线拟合的MATLAB实现159

9.2.3共轭梯度迭代法在管道漏磁内检测缺陷量化中的应用163

9.3神经网络量化方法168

9.3.1BP神经网络的结构及算法168

9.3.2基于BP神经网络的缺陷量化170

9.4支持向量机量化方法171

9.4.1支持向量机基础理论171

9.4.2LIBSVM支持向量机工具179

9.4.3支持向量机缺陷量化179

第10章管道漏磁内检测工程项目的实施182

10.1内检测器检测作业182

10.1.1检测前的准备工作182

10.1.2内检2100433B

无损检测是现代工业进步与发展的质量保证。无损检测集成技术能综合多种无损检测方法的优点，有效提高检测精度和效率。本书基于著作者多年的研究与工程应用成果，系统介绍了电磁无损检测集成技术的基本原理、系统组成、信号处理与分析以及从仪器集成到结合机电一体化集成技术的新自动化集成无损检测的研究进展，针对不同材料、机械构件研制的多种检测方法的组合与集成系统及其在冶金、核电、铁路及航空方面的应用，展示了自动化集成无损检测系统研制与工业应用的广阔前景。可供高等院校无损检测专业研究生、教师和相关领域及学科的技术研究人员阅读、参考。

2016年4月17日，从中国航天科工三院35所了解到，一款蛇形机器人“海底管道漏磁内检测器”可下海为海底油气管道做检测，并已在通过国内海上油田的实际检测，性能达到国际先进水平。

该蛇形机器人名为海底管道漏磁内检测器，可在管道内部穿梭，利用油气压力穿行，通过高精度漏磁检测技术，可以捕获并存储管道内外壁的腐蚀、缺陷信息，对缺陷点的准确识别、精确定位。 2100433B

《油气管道缺陷漏磁内检测理论与应用》编著者黄松岭。

本书系统论述了油气管道缺陷漏磁内检测理论及其实现技术、油气管道内检测的意义及相关法规和标准。全书共分7章，包括绪论、漏磁内检测原理及其影响因素分析、油气管道内检测用传感器设计、检测信号处理方法、地面标记方法、漏磁检测缺陷量化和检测数据分析专家系统。

本书内容是作者10多年来理论和应用研究成果的总结，可供电磁无损检测相关技术和工程人员参考，也可作为无损检测人员的资格培训和高等院校相关专业的参考教材。书中信号处理和数据分析专家系统方面的内容对其他无损检测开发人员也具有借鉴意义。

前言

第1章 绪论

1.1 油气管道缺陷检测的意义

1.2 油气管道缺陷内检测技术概述

1.3 油气管道完整性管理相关法规及标准

1.4 油气管道内检测流程

第2章 漏磁检测原理及其影响因素分析

2.1 漏磁检测原理

2.1.1 漏磁检测理论的发展沿革

2.1.2 缺陷外形与漏磁场的关系

2.2 漏磁检测影响因素

2.2.1 影响因素的分类

2.2.2 磁化环节的影响

2.2.3 漏磁和数据采集环节的影响

2.3 外磁场测量系统的应用

第3章 油气管道漏磁内检测用传感器设计

3.1 漏磁测量用传感元件

3.2 管道内外壁缺陷区分用传感元件

3.3 非磁状态量传感器

第4章 检测信号处理方法

4.1 数据采集与存储

4.1.1 数据采集的基本理论

4.1.2 管道漏磁检测的数据采集

4.1.3 数据的组织与存储

4.2 数据压缩及降噪方法

4.2.1 检测数据压缩

4.2.2 检测信号降噪方法

第5章 地面标记方法

5.1 引言

5.2 低频辐射和接收传感器

5.2.1 超低频电磁场的磁偶极子模型

5.2.2 基于超低频电磁场的定位模型

5.2.3 低频辐射器

5.2.4 接收磁传感器

5.3 低频辐射信号发生电路

5.4 低频辐射接收器

5.5 地面标记系统的实验测试

5.5.1 定位实验理论分析

5.5.2 超低频电磁辐射定位系统测试

第6章 漏磁检测缺陷量化方法

6.1 引言

6.2 基于统计识别的缺陷量化方法研究

6.2.1 漏磁信号的预处理

6.2.2 波形特征的定义和提取

6.2.3 缺陷长度的统计识别

6.2.4 多变量统计分析方法

6.2.5 缺陷宽度的统计识别

6.2.6 缺陷深度的统计识别

6.3 径向基函数神经网络量化方法

6.4 三维有限元神经网络量化方法

6.4.1 有限元法的离散化原理

6.4.2 有限元神经网络

6.4.3 用FENN求解正问题和逆问题

6.4.4 FENN的优点分析

第7章 检测数据分析专家系统

7.1 专家系统简介

7.2 数据分析软件功能

7.3 实验结果

7.3.1 实测数据的预处理

7.3.2 基于波动的缺陷信号识别

7.3.3 缺陷信号分类与量化

7.3.4 管道安全性评估

7.3.5 牵拉实验数据缺陷分类与量化

附录 牵拉实验缺陷量化结果

参考文献2100433B