刘书俊 蒋 明 张伟明 雍歧卫 何德安

(后勤工程学院军事供油工程系，重庆 401311)

基于BP神经网络的磁记忆检测管道缺陷研究

刘书俊 蒋 明 张伟明 雍歧卫 何德安

(后勤工程学院军事供油工程系，重庆 401311)

基于BP神经网络的磁记忆检测技术设计了3个单输出方式的三层BP神经网络，对无缺陷、应力集中和裂纹管道缺陷进行了检测识别。实验结果表明：管道缺陷识别率达97.5%，提高了管道缺陷的识别率。

磁记忆检测 BP神经网络 管道缺陷

石油天然气的管道运输是一种经济且高效的运输方式。由于石油天然气自身具有易燃易爆等特点，因此油气管道运输的安全性至关重要。近年来，管道的完整性管理成为管道工程领域的研究热点。工程实践表明，埋地管道一旦发生穿孔或断裂，将造成环境污染、经济损失甚至引发火灾及爆炸等严重事故。因此，全面掌握管道状况，变过去的事故后维修为提前预防具有重要意义。传统的无损检测技术(如超声、射线及涡流等)只能针对已发展成形的宏观缺陷或绝大多数较为显著的微观缺陷，检测设备不仅操作程序复杂，而且对于在役金属设备的早期损伤，特别是尚未发展成形的、隐性的、不连续的变化无能为力，无法对潜在的危险做出预警[1,2]。人工神经网络是模拟人脑活动和激励行为的并行非线性人工系统，已有学者利用该网络对管道失效模式进行了识别[3～5]。笔者提出一种基于BP神经网络的磁记忆检测管道缺陷研究方法。……