[發(fā)明專利]天然氣管道腐蝕缺陷典型特征提取方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910769250.4 | 申請日： | 2019-08-20 |
| 公開（公告）號： | CN110486630B | 公開（公告）日： | 2020-10-30 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 賈文龍;楊帆;吳瑕;李長俊;張員瑞;張皓;李經(jīng)廷 | 申請（專利權(quán)）人： | 西南石油大學(xué) |
| 主分類號： | F17D5/02 | 分類號： | F17D5/02;G06K9/62;G01N27/83 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 610500 四*** | 國省代碼： | 四川;51 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 天然氣 管道 腐蝕 缺陷 典型 特征 提取 方法 | ||
1.一種天然氣管道腐蝕缺陷典型特征提取方法，其特征是，包括以下步驟：
步驟1，采集含缺陷管道的設(shè)計參數(shù)和輸送介質(zhì)信息，包括天然氣管道的規(guī)格、設(shè)計壓力、牌號、天然氣組成信息；
步驟2，采用漏磁檢測器對管道缺陷進(jìn)行檢測，從檢測數(shù)據(jù)中篩選腐蝕性缺陷數(shù)據(jù)，篩選的腐蝕性缺陷數(shù)據(jù)應(yīng)包括腐蝕缺陷的長度、寬度、深度尺寸以及環(huán)向分布方位數(shù)據(jù)；
步驟3，考慮腐蝕缺陷形成的天然氣管道設(shè)計壓力、牌號以及天然氣組成信息，對步驟2篩選的腐蝕性缺陷數(shù)據(jù)作預(yù)分類處理；
步驟4，基于最小二乘法和分布假設(shè)對步驟3中的預(yù)分類數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合，得到缺陷尺寸變量服從的最優(yōu)分布類型以及概率密度函數(shù)；
步驟5，采用一種基于統(tǒng)計的離群值檢測方法和輪盤賭算法思想改進(jìn)的聚類算法對缺陷樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，獲得缺陷的尺寸大小特征、環(huán)向分布方位特征值。
2.如權(quán)利要求1所述的一種天然氣管道腐蝕缺陷典型特征提取方法，其特征是，所述步驟5中一種基于統(tǒng)計的離群值檢測方法和輪盤賭算法思想改進(jìn)的聚類算法包括如下步驟：
S51，基于統(tǒng)計的離群值檢測方法剔除步驟3預(yù)分類數(shù)據(jù)中的離群值，獲得m個缺陷的長度、寬度、深度、環(huán)向分布方位數(shù)據(jù)集，以此作為缺陷尺寸初始聚類分析樣本，離群值檢測、剔除方法如下：
S511，采用步驟4中獲得的最優(yōu)概率密度函數(shù)，確定其均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ；
S512，對于正態(tài)分布采用3σ準(zhǔn)則，剔除分布在(0,μ+3σ)范圍外的樣本數(shù)據(jù)；對于對數(shù)正態(tài)分布、威布爾分布，均剔除分布在(0,μ+3σ)范圍外的樣本數(shù)據(jù)；獲得m個缺陷的長度、寬度、深度、環(huán)向分布方位數(shù)據(jù)；
S52，根據(jù)特征提取的數(shù)量需求確定預(yù)期的分類數(shù)目K，并從S51獲得的初始聚類樣本中選擇中位數(shù)作為第1個初始聚類中心C1；
S53，基于輪盤賭算法思想確定剩余K-1個初始聚類中心C2,…,CK，其步驟如下：
S531，計算每個樣本與當(dāng)前聚類中心之間的最短距離D(xi)，其計算公式見(1)式：
式中，xi為步驟S51獲得的初始聚類分析樣本中的第i個樣本數(shù)據(jù)，Cre為當(dāng)前距離數(shù)據(jù)樣本xi最近的聚類中心值；
S532，計算每個樣本數(shù)據(jù)被選為下一個聚類中心的概率P(xi)，其計算式見(2)式：
S533，根據(jù)P(xi)計算各個腐蝕缺陷尺寸樣本數(shù)據(jù)被選為聚類中心的累積概率Q(xi)，其計算式見(3)式：
S534，模擬輪盤在[0,1]區(qū)間上產(chǎn)生一個隨機(jī)數(shù)a，將各個樣本的累積概率Q(xi)與a逐一比較，若a＜Q1，則選擇第1個樣本為下一初始聚類中心；否則，當(dāng)且僅當(dāng)Q(xi-1)＜a≤Q(xi)時選擇第i個樣本作為下一初始聚類中心；
S535，重復(fù)步驟S531～S534，直到完成K-1個聚類中心的選擇；
S54，計算當(dāng)前類別中各個樣本xi與K個聚類中心(C1,C2,…,CK)的距離，將該樣本歸入到與之最近的那一類中；
S55，重新計算各個類別的中心Ck和誤差平方和函數(shù)E，其中E為判斷聚類中心位置是否發(fā)生變化的目標(biāo)函數(shù)，Ck和E采用式(4)和式(5)計算：
式中，Ck為第k個類別中的樣本均值；Xk為第k個類別；xi為步驟S51獲得的初始聚類分析樣本中的第i個樣本數(shù)據(jù)；為第k個類別中的樣本數(shù)量；
S56，重復(fù)執(zhí)行S54～S56，直到誤差平方和函數(shù)E收斂，即新的聚類中心與上一次聚類中心的位置不再發(fā)生變化，最終獲得的K個聚類中心值。
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