王志伟，高 斌，肖 湘

(电子科技大学 自动化工程学院，成都 610000)

石油输送行业的快速发展和油气管道的腐蚀严重影响着石化企业的安全生产[1]，有效地监测腐蚀引起的管道壁厚减薄程度，可以及时地对管道进行维护，延长其使用寿命，同时可大幅减少因管道腐蚀而发生的安全事故，降低不必要的经济损失[2]。

现有油气管道腐蚀检测和在线监测的解决方案在温度变化较大的工况环境中会产生较大的测量误差，尤其是在国内昼夜温差变化很大的地区，长期暴露在石油平台或野外的在线石油管道监测系统会受到早晚温差较大的影响。因此，笔者提出温度与声速误差补偿的神经网络模型和线性回归模型，并进行两种模型的效果对比分析，在监测系统中融入了误差补偿更优的自校正模型，在一定程度上消除了温度对超声波测厚造成的误差影响。

1 原理概述

1.1 超声波检测原理

超声波检测是无损检测的重要分支，利用超声波测量石油管道的壁厚，依据的是超声波在材料中传播的特征，如：声波在通过材料时能量会有损失，在遇到两种介质的分界面时，会发生反射等，常用的频率为0.5 MHz～25 MHz。其工作过程为：① 利用压电效应在探头中激发超声波；② 超声波在试件中传播，与材料相互作用，材料的不均匀性将改变超声波传播方向等特性；③ 通过仪器可观察到超声波特征的改变；④ 根据采样数据可获得超声波的传播时间，从而评估试件的内部特征。……