[00392546]基于声发射技术的原油储罐缺陷在线检测技术的研究
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技术详细介绍
该课题对基于声发射原理的大型常压储罐底板在线检测与应用技术进行了研究，旨在为原油储罐罐底由于腐蚀等原因产生的缺陷进行在线检测装置的实用化解决一些关键的技术难题。该课题在研究声发射产生的机理及声发射检测原理的基础上，根据原油储罐罐底不同缺陷产生的声发射信号的特点，建立了用于罐底声发射源识别的神经网络；为了进一步提高神经网络对罐底有效声发射源的判别率，采用了基于小波包能量谱的方法提取信号特征，对神经网络的性能进行了优化，提高了对腐蚀、裂纹扩展和泄漏等不同性质的声发射源的识别能力。在研究缺陷类型的基础上，对于缺陷的定位提出了基于双传感器组的罐底声源方向识别技术，有效屏蔽了来自非罐底检测区域的干扰声源信号，使声发射技术得以应用于盛放挥发性油品的固定顶式储罐的罐底在线检测，通过研究提高了声发射罐底结构完整性评价的精度。该项目为基于声发射的缺陷在线检测系统的进一步优化及工业化应用提供理论和技术支撑。