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试谈管道埋地管道的防腐参数采集传输与防腐性能评价论文大纲怎么写
33-35第二章 基于 PCM 法的埋地管道防腐检测35-472.1 DM 的工作原理35-372.1.1 DM 信号电流的建立35-362.1.2 磁场的波形362.1.3 管线探测电磁场论述36-372.1.4 接收机测量原理372.2 埋地管道的定位37-382.3 埋地管道的测深38-392.4 DM 防腐层检测仪的运用39-422.4.1 PCM 发射机在阴保线上的连接392.4.2 牺牲阳极保护连接模式
摘要:埋地管道在石油天然气工业乃至城市日常生产生活中占有重要的地位。埋地管道的腐蚀是引发管道失效的最主要的因素之一,因腐蚀理由造成的管道裂缝、穿孔等事故不仅影响了管道的正常运营,而且造成巨大的能源浪费和经济损失,还可能会引发泄漏,爆炸,窒息等安全事故,直接威胁着居民生命财产安全,并形成环境污染等严重后果。尤其对于那些服役时间较久的管道,及时掌握其腐蚀程度,进行管道的防腐级别评价是保证管道安全的重要环节。为了有效地对埋地管道的腐蚀防护体系进行安全评价,使腐蚀防护体系能最大限度地减小腐蚀对埋地管道造成的危害,以而减小国家财产的损失与消除安全隐患,本论文分析了埋地管道的腐蚀成因从及防护措施。管道腐蚀是由管道所处环境的物理、化学等多因素意义所造成,由于管道受到电化反应、化学反应、杂散电流引起的电位差、微生物反应等意义,引起埋地管道与土壤环境之间形成电位差,造成电离子的移动,发生物理——化学变化,加快了管道的腐蚀速度。通常可从采取内防腐层、外防腐层从及添加阴极保护的模式进行防护,尤其针对埋地管道,由外防腐层和阴极保护电位构成的腐蚀防护体系成为当前防腐工作的主流案例。本论文对当前工程常用的埋地管道腐蚀防护体系的各种检测办法的原理及技术特征进行了原理分析与总结。探讨了管/地电位测量法,使用管道的电位分布模型,根据实测的管地电位曲线就可从对防腐层的缺陷进行定位,并分析了管地电位测量中的压降。探讨了CIPS检测技术的原理和办法,并深入探讨了CIPS办法的技术细节。给出了Pearson测试法和DCVG法的技术论证,阐述了压降联系。PCM(多频管中电流法)通过计算管道防腐层绝缘电阻来判断管道外防腐层的状态,在管道检测中得到较为广泛的运用。本论文推导了PCM法的测量公式,并给出了测量步骤和适用范围。为制约埋地金属管道在土壤中的电化学腐蚀,公认的做法是采取外防腐层和阴极保护的联合防护措施。其中外防腐层是主要防腐手段,阴极保护作为防腐层防腐的补充手段,为防腐层缺陷处的管道外表面提供电化学保护。国内埋地管道防腐层阴极保护电位检测多数仍为人工逐点检测,不仅操作不便还容易造成误差。本论文设计了一套基于单片机和GPRS模块的采集与无线传输体系,实现对阴极保护电位的采集及无线传输。本论文简介了无线数据采集体系的总体设计框架,对无线数据采集体系中电位采集部分及无线收发部分的硬、软件设计进行了详细说明。实测表明,本体系对信号的测定工作兼具稳定及准确度高的特征,并能够对测得阴极保护电位数据进一步处理分析,达到了预期要求。外防腐层的在役状态对保证安全生产和延长埋地钢质管道的利用寿命至关重要。为掌握埋地钢质管道外覆盖层的性能状态,必须适时对其进行检测、量化防腐层的情况,对安全程度进行有效的分级评价。为了分析判断管道外防腐层的利用寿命,有必要在现场检测的基础上,对管道防腐保温层的失效类型、破损程度进行诊断。然而,在对检测所得的数据进行分析评价的时候,由于几点影响因素具有随机性、模糊性和不完整性等特征,常规办法对管道防腐层的级别评定常常有着不适应性。人工神经网络具有高度非线性映射能力、大规模并行分布处理和良好的自适应学习机制,很适合求解传统方式识别办法难从建模解决的不足。本论文主要针对管道防腐层防腐级别评价中的若干不足,运用了BP人工神经网络算法,为管道进行风险性评估与经营决策提供科学依据。BP神经网络算法容易陷入局部极值,其评价结果具有一定误差。本论文结合遗传算法进行优化神经网络权值,建立了针对埋地管道腐蚀防护体系性能评价的遗传神经网模型。遗传算法是一种全局性的、稳健的搜索优化办法,可从有效克服神经网络训练历程中容易收敛于局部最小值的缺点。将遗传算法与神经网络相结合,可从使神经网络扩大搜索空间、提升计算效率从及增强神经网络建模的自动化程度。该综合评价模型利用遗传算法优化神经网络的连接权值,通过个体的不断进化,实现神经网络连接权值的优化。通过对检测数据、管道材质、环境因素等样本的学习,得到更加贴近管道运转真实情况的评价模型。利用该评价模型计算后续的检测数据,可从得出更加切合实际的管道腐蚀防护情况综合评价结果,实现了在缺乏普适明确计算公式的条件下,对复杂多变的埋地管道腐蚀防护情况进行准确评价。 关键词:防腐论文 埋地管道论文 无线传输论文 遗传算法论文 神经网络论文
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    摘要4-6

    ABSTRACT6-9

    创新点摘要9-12

    前言12-19

    第一章 管道防腐层检测技术19-35

    1.1 管道内检测技术19-20

    1.1.1 测径检测技术19

    1.1.2 泄漏检测技术19-20

    1.1.3 漏磁通检测技术(MFL)20

    1.1.4 压电超声波检测技术20

    1.1.5 电磁波传感检测技术(EMAT)20

    1.2 管道外检测技术20-21

    1.3 管/地电位检测(P/S)21-26

    1.3.1 管地电位沿线分布规律及检测办法21-23

    1.3.2 管地电位测量中的 IR 降极为消除23-25

    1.3.3 标准管地电位检测(P/S)25

    1.3.4 CIPS 检测25-26

    1.4 Pearson 检测26-27

    1.5 直流电压梯度(DCVG)检测27-29

    1.6 多频管中电流检测(PCM)29-33

    1.6.1 多频管中电流法(PCM 法)体系组成29-30

    1.6.2 多频管中电流法(PCM 法)原理30-32

    1.6.3 多频管中电流法(PCM 法)的特征32-33

    1.6.4 多频管中电流法(PCM 法)的适用范围33

    1.7 本章小结33-35

    第二章 基于 PCM 法的埋地管道防腐检测35-47

    2.1 DM 的工作原理35-37

    2.1.1 DM 信号电流的建立35-36

    2.1.2 磁场的波形36

    2.1.3 管线探测电磁场论述36-37

    2.1.4 接收机测量原理37

    2.2 埋地管道的定位37-38

    2.3 埋地管道的测深38-39

    2.4 DM 防腐层检测仪的运用39-42

    2.4.1 PCM 发射机在阴保线上的连接39

    2.4.2 牺牲阳极保护连接模式39-40

    2.4.3 无阴保管道连接40

    2.4.4 3Hz 信号的优点40-41

    2.4.5 DM 工作历程41

    2.4.6 查找防腐层缺陷41-42

    2.5 检测结果与分析42-45

    2.6 本章小结45-47

    第三章 阴极保护电位采集及无线传输体系的设计47-68

    3.1 短距离无线通信技术47-48

    3.2 阴极保护电位采集与无线传输体系的整体案例48-50

    3.3 采集模块的硬件设计50-59

    3.3.1 电源管理50-51

    3.3.2 数据采集端硬件设计51-53

    3.3.3 无线发送端硬件设计53-56

    3.3.4 串口通讯和转换56-59

    3.4 GPRS 数据传输及软件模块的设计59-65

    3.4.1 基于 GPRS 的数据传输案例59-60

    3.4.2 传输协议分析60-61

    3.4.3 功能模块和传输案例分析61-62

    3.4.4 采集终端的运用程序设计62-63

    3.4.5 GPRS 模块和 PC 的通信63-65

    3.5 数据采集与无线传输的测试65-67

    3.6 本章小结67-68

    第四章 基于神经网络的埋地管道腐蚀情况评价68-82

    4.1 神经网络68-77

    4.1.1 人工神经网络68-70

    4.1.2 本论文选择的神经网络70

    4.1.3 BP 神经网络的模型结构极为特征70-72

    4.1.4 BP 算法72-76

    4.1.5 BP 神经网络的运用76-77

    4.2 基于 BP 网络的埋地管道防腐情况评价77-81

    4.2.1 BP 网络的构建77-79

    4.2.2 基于 BP 网络的埋地管道防腐情况评价79-81

    4.3 本章小结81-82

    第五章 基于遗传神经网络的埋地管道腐蚀情况评价82-97

    5.1 遗传算法83-84

    5.2 改善的遗传算法84-90

    5.3 遗传算法优化的神经网络90-94

    5.3.1 遗传神经网络训练流程91-93

    5.3.2 遗传神经网络计算流程93-94

    5.4 基于遗传神经网络的埋地管道防腐情况评价94-96

    5.5 本章小结96-97

    结论97-99

    参考文献99-105

    发表文章目录105-106

    致谢106-107

    详细摘要107-130

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