2016年4月17日，从中国航天科工三院35所了解到，一款蛇形机器人“海底管道漏磁内检测器”可下海为海底油气管道做检测，并已在通过国内海上油田的实际检测，性能达到国际先进水平。

该蛇形机器人名为海底管道漏磁内检测器，可在管道内部穿梭，利用油气压力穿行，通过高精度漏磁检测技术，可以捕获并存储管道内外壁的腐蚀、缺陷信息，对缺陷点的准确识别、精确定位。 2100433B

前言

第1章绪论

第2章管道漏磁检测理论基础

第3章漏磁检测预处理技术

第4章缺陷特征智能提取及特征分析方法研究

第5章管道漏磁检测的反演方法

第6章漏磁检测信号呈现技术 2100433B

漏磁内检测技术作为管道无损检测领域最为重要的技术之一，广泛地应用于各种类型的管道实际检测之中。本书内容基于工程应用的角度，系统地阐述了无损检测技术的基本原理、漏磁检测的有限元分析方法、漏磁数据的预处理技术、漏磁信号的特征选择与提取、管道缺陷的反演方法，以及漏磁数据和管道缺陷的可视化呈现技术。为了方便读者学习，本书给出了大量的工程实例，并且提供了多种案例的分析结果。书中的示例大部分来自于作者多年对在役管道进行检测时获取到的典型案例，读者通过对工程实例的学习，肯定能掌握漏磁技术在管道检测中的实际应用技能。

前言

第1章 绪论

1.1 油气管道缺陷检测的意义

1.2 油气管道缺陷内检测技术概述

1.3 油气管道完整性管理相关法规及标准

1.4 油气管道内检测流程

第2章 漏磁检测原理及其影响因素分析

2.1 漏磁检测原理

2.1.1 漏磁检测理论的发展沿革

2.1.2 缺陷外形与漏磁场的关系

2.2 漏磁检测影响因素

2.2.1 影响因素的分类

2.2.2 磁化环节的影响

2.2.3 漏磁和数据采集环节的影响

2.3 外磁场测量系统的应用

第3章 油气管道漏磁内检测用传感器设计

3.1 漏磁测量用传感元件

3.2 管道内外壁缺陷区分用传感元件

3.3 非磁状态量传感器

第4章 检测信号处理方法

4.1 数据采集与存储

4.1.1 数据采集的基本理论

4.1.2 管道漏磁检测的数据采集

4.1.3 数据的组织与存储

4.2 数据压缩及降噪方法

4.2.1 检测数据压缩

4.2.2 检测信号降噪方法

第5章 地面标记方法

5.1 引言

5.2 低频辐射和接收传感器

5.2.1 超低频电磁场的磁偶极子模型

5.2.2 基于超低频电磁场的定位模型

5.2.3 低频辐射器

5.2.4 接收磁传感器

5.3 低频辐射信号发生电路

5.4 低频辐射接收器

5.5 地面标记系统的实验测试

5.5.1 定位实验理论分析

5.5.2 超低频电磁辐射定位系统测试

第6章 漏磁检测缺陷量化方法

6.1 引言

6.2 基于统计识别的缺陷量化方法研究

6.2.1 漏磁信号的预处理

6.2.2 波形特征的定义和提取

6.2.3 缺陷长度的统计识别

6.2.4 多变量统计分析方法

6.2.5 缺陷宽度的统计识别

6.2.6 缺陷深度的统计识别

6.3 径向基函数神经网络量化方法

6.4 三维有限元神经网络量化方法

6.4.1 有限元法的离散化原理

6.4.2 有限元神经网络

6.4.3 用FENN求解正问题和逆问题

6.4.4 FENN的优点分析

第7章 检测数据分析专家系统

7.1 专家系统简介

7.2 数据分析软件功能

7.3 实验结果

7.3.1 实测数据的预处理

7.3.2 基于波动的缺陷信号识别

7.3.3 缺陷信号分类与量化

7.3.4 管道安全性评估

7.3.5 牵拉实验数据缺陷分类与量化

附录 牵拉实验缺陷量化结果

参考文献2100433B