摘要：为提升管道漏磁检测管道缺陷深度的量化精度,对长输管道外腐蚀状态进行准确把控,搭建管道漏磁信号采集实验平台,开展管道漏磁内检测牵拉实验,提取120组管道内外部缺陷的三轴漏磁信号。建立基于AOA-XGBOOST的管道漏磁检测缺陷深度预测模型,使用BPNN、SVR、XGBOOST模型作为对照组进行验证计算。研究结果表明:AOA-XGBOOST模型对漏磁内检测信号量化精度具有更好的准确性和优越性,可解决漏磁内检测信号的管道缺陷深度量化难题,有效提升管体状态检测精度。研究结果可为管道漏磁检测信号的智能分析提供技术参考。

关键字：油气管道;漏磁检测;缺陷深度量化;机器学习

ISSN号：1673-193X

卷、期、页：卷20期12:75-81

发表日期：2024-12-30

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：北大中文核心期刊,CSCD（中国科技引文期刊）（扩展）

发表期刊名称：中国安全生产科学技术

参与作者：陈思雅,郭永

通讯作者：徐鲁帅,魏昊天,孙伟栋

第一作者：董绍华

论文类型：期刊论文

论文概要：徐鲁帅,董绍华,陈思雅,魏昊天,孙伟栋,郭永，基于AOA-XGBOOST模型的管道缺陷漏磁信号量化研究，中国安全生产科学技术，2024，卷20期12:75-81

论文题目：基于AOA-XGBOOST模型的管道缺陷漏磁信号量化研究