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Elbow Damage Identification Technique Based on Sparse Inversion Image Reconstruction

机译:基于稀疏反转图像重建的肘部损伤识别技术

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摘要

Continuous monitoring for defects in oil and gas pipelines is important for leakage prevention. This paper proposes a new kind of pipe elbow damage identification technique, which consists of three processes. First, piezoelectric sensors evenly arranged along the circumference of the pipeline in the turn generated ultrasonic guided wave signals in the elbow. Then, the wavefront flight time at each grid node in the known sound field were computed using the fast-marching algorithm. Finally, an elbow wall thickness map reconstruction technique based on the sparse inversion method was proposed to identify elbow defects. Compared with the traditional elbow defect identification technology, this technology can not only detect the existence of the defect but also accurately locate the defect position.
机译:对石油和天然气管道缺陷的连续监测对于防泄漏是重要的。本文提出了一种新型管道弯头损伤识别技术,包括三个过程。首先,压电传感器沿着管道的圆周均匀地布置在弯头中的超声波引导波信号。然后,使用快速游行算法计算已知声场中每个网格节点的波前飞行时间。最后,提出了一种基于稀疏反转方法的肘壁厚图重建技术,以识别肘部缺陷。与传统的肘部缺陷识别技术相比,该技术不仅可以检测缺陷的存在,还可以准确地定位缺陷位置。

著录项

  • 作者

    Yu Wang; Xueyi Li;

  • 作者单位
  • 年度 2020
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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