摘要
本发明提供一种基于多特征融合的管道内壁状态的检测方法及装置,涉及管道内壁状态检测技术领域,具体包括:将待检测管道划分为若干区段,采集每个区段的内壁样本图像并进行预处理,利用像素数表征缺陷面积,并结合壁厚数据计算第一评估系数;获取与待检测管道材质相同的管道的历史运行参数及其对应的剩余使用寿命,生成样本数据集;基于深度学习算法构建管道剩余使用寿命预测模型,将待检测管道的几何参数和物理参数输入模型中,获取剩余使用寿命预测值,利用缺陷评估系数进行修正,得到疲劳状态评估指数,将其与判断阈值进行比较,评估管道内壁状态。该方法有效提升了管道内壁状态检测的精确性和实时性。
技术关键词
剩余使用寿命预测
生成样本数据
检测管道内壁
深度学习算法
参数
指数
误差
对比度
状态检测技术
pH值
逻辑
图像像素
物理
分辨率
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水质传感器
参数
多模态数据融合
时空卷积神经网络
数据网络
暂态信息
宽频带
传输线阻抗匹配
环境监测模块
二维卷积神经网络
Petri网建模
Petri网模型
动态调度算法
深度强化学习算法
实时状态信息
距离保护
保护判据
计算机系统
继电保护技术
数据
测定方法
切线斜率
金属材料
形状特征参数
圆棒试样