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位置：标准分享网>无损检测论文>储罐底板腐蚀状态的人工神经网络智能评价方法
储罐底板腐蚀状态的人工神经网络智能评价方法

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2011-08-19

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资料简介

根据储罐底板在线检测的声发射信息和外观检查信息，确定与储罐底板腐蚀状态相关的表征因素，应用人工神经网络智能评价方法，分别建立基于外观检查信息、基于声发射信息和基于在线检测信息的储罐底板腐蚀状态评价模型。通过对测试样本的评价，对比声发射检测评价结果，其中基于在线检测信息的储罐底板腐蚀状态评价模型的准确率为94%，该模型能够对储罐底板腐蚀状态进行准确的评价，实现储罐底板声发射在线检测评价的智能化。

所属栏目

科研成果与学术交流黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12511008)

收稿日期

2011/8/19

作者单位

戴光:东北石油大学，大庆163318
邱枫:东北石油大学，大庆163318
陈荣刚:南通华盛港口有限公司，南通226500
张颖:东北石油大学，大庆163318
粟辉霖:东北石油大学，大庆163318

备注

戴光(1954-)，男，系主任，博士，教授，主要从事化工过程机械和无损检测教学和科研工作。

引用该论文:

DAI Guang,QIU Feng,CHEN Rong-Gang,ZHANG Ying,SU Hui-Lin.Artificial Neural Network Intelligent Evaluation Method of Tank Bottom Corrosion Status[J].Nondestructive Testing,2012,34(6):5～7
戴光,邱枫,陈荣刚,张颖,粟辉霖.储罐底板腐蚀状态的人工神经网络智能评价方法[J].无损检测,2012,34(6):5～7


参考文献

【1】

Park Sosoon, Kitsukawa Shigeo, Katoh Kenji, et al.AE source and relation between AE activity and rate of corrosion of oil tank bottom plate on acidic soils［J］. Materials Transactions,2005,46(11):2490-2496.

【2】

E 1930-02Standard Test Method for Examination of Liquid-Filled Atmospheric and Low-Pressure Metal Storage Tanks Using Acoustic Emission［S］.

【3】

吴欣怡，黄松岭，赵伟.使用改进型BP神经网络量化裂纹漏磁信号［J］.无损检测,2009,31(8):603-605.

【4】

魏碧霞，杨晓翔，郭金泉，等.基于神经网络的模糊风险评价技术的应用［J］.油气储运,2009,28(2):20-23.

【5】

陈孝趋，鲁聪达，廖枝平.BP算法的改进及其在Matlab上的实现［J］ .控制工程,2005,12(5):96-98.

【6】

JB/T 10764—2007无损检测 常压金属储罐声发射检测及评价方法［S］.

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【关键词】 储罐底板腐蚀 声发射在线检测 外观检查因素 人工神经网络  戴光 邱枫 陈荣刚 张颖 粟辉霖

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