隔水管脉动冲击疲劳损伤磁记忆检测试验研究

为研究深水钻井过程中隔水管疲劳失效的检测问题,将磁记忆技术应用于隔水管疲劳损伤检测。选用典型隔水管材料X80开展脉动冲击疲劳损伤磁记忆检测试验,使用光学显微镜观测试样表面形貌并测量裂纹长度;采集试样表面切向磁记忆信号并提取特征参数,建立基于磁记忆技术的疲劳损伤定量评估方法。研究结果表明:对比显微观测结果,切向磁记忆信号特征参数变化能够实现对疲劳损伤进程的准确表征且能够准确地检测裂纹的萌生及失稳扩展;切向磁记忆信号波谷值绝对值和梯度峰峰值绝对值均与裂纹长度呈线性递增关系。该方法可为进一步研究基于磁记忆技术的隔水管疲劳损伤早期诊断方法提供理论与数据支撑。     

基于金属磁记忆检测的1Cr5Mo钢高温蠕变损伤试验研究

针对工程中铁磁性材料由高温蠕变导致的材料损伤问题,采用金属磁记忆检测技术对1Cr5Mo钢在原始状态下及600℃、90MPa条件下不同损伤程度的高温蠕变试样进行检测,分析了磁记忆特征参数随试样高温蠕变损伤程度的变化规律。并通过金相检测观察,从微观角度分析了磁记忆特征参数随试件微观损伤程度不同的变化情况。结果表明,磁记忆特征参数随着试样高温蠕变损伤的程度不同表现出一定的规律性,为金属磁记忆检测技术用于评估铁磁性材料高温蠕变损伤的早期诊断提供了一定的参考依据。     

基于太赫兹时域光谱的玻璃纤维复合材料热损伤检测分析

基于太赫兹时域光谱系统,在温室条件下对不同程度热损伤的消防气瓶用玻璃纤维复合材料进行检测,获得在306～420℃条件下加热后的样品在0. 2～1. 8 THz范围内的时域信号。通过样品时域幅值最大值、峰峰值与0. 2～1. 8THz范围内的折射率与吸收系数变化情况分析不同受热温度对玻璃纤维材料的影响。结果表明,太赫兹波透过样品后的幅值约为8. 798×10~(-6)～6. 753×10~(-6)V,峰峰值的大小为1. 5031×10~(-5)～1. 1406×10~(-5)V。加热后样品的折射率无明显变化,吸收系数略有上升。结合扫描电镜结果分析认为环氧树脂碳化导致吸收系数整体上升。     

套管损伤磁记忆检测信号定量研究

在油气生产过程中,井下套管损伤会造成井况恶化,致使正常井转变为套损井。为了防止套损井的出现和安全事故的发生,有必要对套管进行早期损伤检测。采用金属磁记忆检测技术,开展了实验研究。实验中,通过对套管内壁环切,将套管壁厚设计为等值递增和不等值递增两种形式;根据实验数据,对磁记忆检测信号梯度值、信号梯度波峰值及信号梯度峰宽值等特征参量与壁厚、壁厚变化量的定量关系进行拟合。结果表明:磁记忆检测信号梯度值、信号梯度波峰值及信号梯度峰宽值等特征参量,可以很好的表征套管壁厚的变化情况;信号梯度值与套管壁厚呈线性递增关系;信号梯度波峰值和信号梯度峰宽值均与套管壁厚变化量呈线性递增关系。该试验结果有助于完善磁记忆检测技术的定量化研究和利用磁记忆原理检测套管损伤的评价体系。     

环空带压气井保护液液位测试方法研究

为了有效检测环空保护液位,评估气井环空带压情况,在传统回声法检测的基础上,提出了基于频谱分析及自相关分析的2种液位检测方法;搭建了液位检测试验系统,开展了不同环空压力下的液位检测试验,计算了不同压力下的环空声速;设计了FIR低通滤波器对液面回波信号进行滤波处理,同时利用了上述2种方法计算液位值并与实际值及传统液位计算方法对比,得出了声衰减系数并评判了衰减过程对液面回波信号频谱分析的影响程度。研究结果表明:设计的FIR低通滤波器适用于所建液位检测试验的滤波处理过程;频谱分析及自相关分析都能够有效检测液位高度,最大误差分别为1.65%和0.61%,自相关分析方法具有更高的精确度;声衰减系数整体较小,对液面回波信号频谱分析结果影响较小。     

火灾后结构损伤冲击回波法检测数据小波分析的研究

针对火灾后混凝土结构受损综合评判的现状,指出常规检测方法的不足;系统地阐述冲击回波法检测混凝土结构内部缺陷的原理和优越性,提出运用冲击回波法检测火灾后有缺陷的混凝土结构,对采集到的信号进行小波分析,提取反映混凝土结构内部缺陷的特征信息,实现结构损伤检测。实测表明,使用冲击回波法可快速、准确检测火灾后混凝土内部缺陷,通过小波变换对回波信号的奇异性进行检测分析,能有效消除噪声干扰,并准确检测出缺陷位置,可以提高火灾后混凝土结构的检测速度和精度。     

基于深度学习的输煤皮带故障视觉检测方法研究

为了更好地检测皮带跑偏、撕裂和异物干扰等严重影响皮带安全运行的故障状态,围绕相关问题产生的原因及检测方法开展深入研究,通过对纵/横向裂缝、异物的检测分析、实验,提高基于视觉的检测精度。提出基于Canny边缘检测算法的皮带跑偏检测算法;基于深度学习的横向与纵向撕裂检测,尤其对于裂缝与纵向纹理区分不明显情况,提出一种红光透射的判别方式;基于最小距离分类算法将识别异物转换为分类问题,利用机器学习的方法对样本进行训练并建立无异物阈值,通过提取特征,最后利用最小距离分类算法得到有无异物的结果。研究结果表明:提出的视觉检测系统可以实时高效地检测出输煤皮带常见的3种故障,可进一步保障运输系统安全运行。     

基于频率和BP神经网络的井架钢结构损伤识别

为了快速、准确地诊断井架钢结构的损伤位置和程度,提出仅基于测试精度高的频率数据和BP神经网络的识别方法。首先,选择频率变化比和频率平方变化比组合参数作为损伤位置识别因子,频率变化率作为损伤程度识别因子;然后,分步构建损伤位置和损伤程度识别的BP神经网络;最后,利用前10阶频率数据和BP神经网络对现场某井架钢结构的损伤位置和程度进行识别。分析结果表明,在测试噪声为10%时,采用前6阶损伤位置识别因子,能够清楚识别损伤位置,识别结果分别是1,5,9,15,19号单元损伤;采用前10阶损伤程度识别因子,1号单元的损伤程度识别结果分别为0.106 9,0.318 2,0.505 4,0.710 2,0.915 9,识别误差均不超过10%。     

基于广义概念的城市燃气管道泄漏精确定位

为了准确地检测城市燃气管道泄漏,提出了一种基于广义概念的管道泄漏检测定位方法。声发射技术对于管道泄漏的检测、定位是一个极好的工具,但由于泄漏源的传播容易受到周围背景噪声以及复杂工况的影响,其定位误差较大。基于时延估计的互相关信号处理方法被广泛用于管道泄漏检测定位,但由于泄漏应力波传播通道的动态特性,使得源信号在传播过程中会产生波形变化,给互相关函数峰值位置的确定带来困难。由此引入广义相关分析方法,通过对信号进行前置滤波,在一定程度上减少了传播通道动态特性因素对泄漏点定位的不利影响,得到了更为准确的时延估值。在此基础上,通过模拟实验,编写Matlab神经网络代码,构造GRNN模型,进一步预测定位。结果表明,GRNN预测的声发射检测值、互相关定位值以及广义相关定位值,相比之前定位精度分别得到提高,其中基于广义相关的延时估计方法定位最为精确,将该方法用于工程实际中,可以更加精确地定位出泄漏点。     

钻具材料疲劳损伤的磁记忆检测试验研究

为及时准确地确定钻具疲劳损伤及应力集中位置,确定疲劳损伤程度,对42CrMo钢缺口试件进行拉扭疲劳试验及磁记忆在线检测。试验中实时采集磁记忆信号的切向分量,分析其梯度变化趋势,并提取Hp(x)max,Hp(x)sub,Kmax,Ksub等4个磁记忆信号特征参量,研究这4个特征参量在整个疲劳循环过程中的变化规律,并比较在线卸载与在线加载检测各特征参量的异同。试验结果表明,在整个疲劳过程中,各磁记忆信号特征参量具有不同的变化规律,很好地诠释了材料的拉扭疲劳过程,表征出不同疲劳阶段材料的应力集中程度。     

基于PCA-ELM模型的露采爆破振动对民房破坏的预测分析

针对露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题,采用主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)方法,选取爆破振幅、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁立柱、施工质量、场地条件10个主要影响因素。引入相关性分析在主成分分析过程中,对相关性高的指标进行降维,把得到的3个综合因子和爆破振幅、主频率、主频率持续时间、砖墙面积率作为输入变量,构建露天煤矿PCA-ELM预测模型。选取露天矿实际爆破过程中测量的100组数据作为模型训练样本,用另外20组数据作为测试样本进行预测。结果表明:对民房破坏影响因素中灰缝强度、房屋高度、屋盖形式、圈梁立柱、施工质量、场地条件之间具有较高的关联度。该模型处理高维数据时较传统的ELM算法具有预测精度高、稳定性好等特点,可准确预测爆破振动对民房的破坏程度,误判率为1/20。     

基于小波包分析的石油井架结构损伤识别试验研究

通过对井架相似模型损伤工况模拟,提取其在承载时的振动响应信号,利用小波包变换方法获得小波包节点能量,得到基于归一化能量特征向量的损伤评价指标。研究表明:该指标可用于井架结构损伤位置的准确识别;将小波包能量分析与振动测试技术相结合的研究方法,为石油井架的损伤识别提供了新思路。     

受限空间爆炸碎片影响分析

受限空间油气泄漏爆炸会产生巨大的能量,爆炸碎片在抛射距离和抛射方位上具有很大随机性,引发的多米诺事故容易对设备和人员造成重大伤害。为了研究爆炸碎片的影响范围及对设备、人员伤害程度,以地下密闭涵道作为研究对象,考虑爆炸能量影响,采用ANSYS Autodyn模拟软件,重点对涵道覆盖物爆炸碎片进行模拟,定量分析了爆炸碎片的影响范围及在影响区域内对设备、人员造成的伤害程度。结果表明:运用Autodyn软件进行仿真,能够更加准确地得出爆炸碎片的抛射情况及影响范围; 在爆炸能量一定的情况下,碎片的大小是影响设备和人员受伤害程度的重要因素。     

基于多标准和改进Siamese网络的相似航班号判断方法研究

为了合理区分和有效识别不同航班号,首先提出基于多标准的判断准则,使用主成分分析法量化得到统一的相似度;其次建立改进的Siamese网络模型,获得文本的语义信息;最后采用文本之间的Jaro-Winkler距离客观修正网络对比损失函数,综合网络输出判定2个航班号的相似情况。研究结果表明：多标准准则判定方法速度快且通用性强,改进后的Siamese网络虽受到训练样本的直接影响,但收敛速度明显提高,识别率比原网络平均提高约2.7%,比多标准判断准则提高约3%。研究结果可为相似航班号识别与预警提供理论依据。     

基于统计学方法的南方某市管网水水质特征研究

为综合解析南方某市管网末梢水水质的时空变化特征、识别主要响应指标及指标间相关性,以该市近4年供水管网末梢水水质监测数据为研究对象,利用主成分分析法和对应分析法对管网末梢水质进行了特征研究。主成分分析法评价结果表明:该市管网末梢水年度总体水质存在差异,其中以2016年为最佳;夏秋季节更易发生水质异常现象,5~9月应加强管网末梢水水质管控;区域上看已完成深度处理改造的梅林水厂供水覆盖区管网末梢水水质最优,南山水厂供水覆盖区管网末梢水水质最差;水质指标硫酸盐、氯化物、硬度之间,Fe、浊度、总氯之间具有相对其他水质指标更高的相关性。对应分析法结果表明:管网末梢水水质主要响应指标可重点关注Fe、浊度、耗氧量、总氯和硫酸盐;其中Fe、浊度、耗氧量呈正相关性强,上述指标与硫酸盐、总氯呈负相关性。     

小波熵去噪在微差爆破延时精确识别中的应用

在小波熵去噪理论的基础上,对实际隧道爆破工程采集到的爆破振动信号进行了小波熵方法去噪。利用db8小波对去噪后的信号在尺度a=16进行了连续小波变换得到其模极大值,准确识别了隧道多段别微差爆破实际延期时间间隔,并验证了小波熵方法去噪的可靠性。结果表明,小波熵去噪方法能够有效滤除和抑制爆破振动非线性信号所夹杂的高频噪声分量,并且很好地保留了爆破振动信号的突变细节。对滤波后的信号进行模极大值变换,信号局部奇异点的辨识更准确,可以精确识别隧道微差爆破延时间隔。     

基于PCA-GA-BP神经网络的瓦斯含量预测分析

为提高煤层瓦斯含量预测的效率和准确率,提出了先采用主成份分析（PCA）方法来降低变量间的相关性,然后将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合的煤层瓦斯含量预测的新方法。为了避免BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,算法采用GA对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用Matlab软件进行编程,建立了BP神经网络和GA-BP神经网络瓦斯含量预测模型。选取淮南某矿瓦斯含量及其影响因素作为实验数据对该模型进行了实例分析,将主成份回归和BP网络算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:PCA-GA-BP网络预测模型平均相对误差为2.759%,预测效果明显优于主成份回归和BP网络预测模型,可以准确的预测煤层瓦斯含量。     

基于车桥耦合振动分析的桥梁损伤诊断方法评述

车辆通过桥梁时,桥梁和车辆的动力响应都包含桥梁结构模态或者几何参数信息,对它们进行分析能识别桥梁的模态参数和损伤。结合国内外最新研究成果,综述基于车桥耦合振动分析的桥梁结构损伤识别技术,并与传统识别方法进行比较。指出其优缺点;详细介绍基于灵敏度分析和模型修正的方法、基于结构刚度搜索的方法、利用车辆响应傅立叶变换识别桥梁频率的方法、利用车激桥梁响应的小波变换识别桥梁模态参数的方法以及综合利用车辆和桥梁响应识别桥梁损伤的方法等5种参数识别与损伤诊断方法的基本原理,并总结上述方法的实施步骤和应用时应该注意的问题;指出了该领域的关键问题和进一步的研究方向。     

钢筋混凝土柱温度场试验研究

研究钢筋混凝土柱在升温、降温加热曲线作用下的截面温度场分布。完成了1根边长700mm方形钢筋混凝土柱的四面受火温度场试验,加热曲线升温段为ISO-834标准升温曲线,降温段为随炉冷却降温曲线。试验过程中测得了柱截面内不同位置的温度变化。建立有限元模型对试验结果进行了模拟分析。结果表明:方形柱截面内不同位置的升温速率、降温速率受其距受火面距离影响较大;截面内距离受火面越远的位置,升温滞后现象越明显;在ISO-834标准升温和随炉降温加热曲线作用下,当方形柱的截面边长大于等于700mm时,柱截面内的温度分布可反映大截面尺寸钢筋混凝土柱在火灾升、降温阶段的温度分布变化。