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基于DCNN的管道漏磁内检测环焊缝缺陷智能分类法
[1-10]环焊缝缺陷是影响在役长输油气管道安全运行的重要因素,但环焊缝处漏磁内检测信号相对复杂,利用传统的人工分析方法不易实现缺陷类型的分类。提出了一种基于深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的管道漏磁内检测环焊缝缺陷智能分类方法:将管道环焊缝漏磁内检测信号图像作为样本,并以环焊缝开挖后射线检测发现的缺陷类型为样本标签建立数据库,再利用深度卷积对抗生成网络(Deep Convolution Generative Adversarial Network,DCGAN)对数据集进行扩展增强;利用扩展增强后的数据集对残差网络进行改进与迭代训练,再使用训练后的残差网络对环焊缝漏磁内检测信号图像进行分类。实例应用结果表明:可实现对环焊缝常见的条形缺陷、圆形缺陷进行识别分类,分类测试的准确率为83%~88%,对于圆形缺陷的召回率超过97%。新方法突破了人工分析环焊缝处漏磁内检测信号的局限,可为环焊缝缺陷智能分类提供参考。
渤海湾受海事通航等因素制约了常规海洋油气田开采,为了合理利用受限区内油气资源,亟需探索应用水下油气生产系统。在此以锦州25-1油田W-1井区开发项目为例,详细分析了泥面下钢圆筒油气生产系统防护设施的总体布置设计原则,提出适用于6棵采油树的标准化钢圆筒防护设施总体布置设计方案,并从管汇和采油树相对位置、采油树间距、水下管汇与采油树间距、钢圆筒防护设施与自升式钻井船就位距离4个方面验证了该布置方案的合理性。结果表明,受限区油气田水下开发方案布置高效紧凑、科学合理。研究结果为渤海浅水受限区油气田开发项目提供了一种新型高效、可靠的标准化方案,该布置方案可作为标准化方案直接应用于渤海受限区内其他油气田开发项目。