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题名基于卷积胶囊网络的油套管变形程度评估方法
被引量：2
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作者
施佳椰
王章权
徐菲
刘半藤
周莹
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机构
常州大学信息科学与工程学院数理学院
浙江树人大学信息科技学院
中国石化中原油田分公司石油工程技术研究院
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出处
《腐蚀与防护》
CAS
北大核心
2022年第7期102-108,共7页
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基金
国家科技重大专项(2016ZX05017-003)
浙江省自然科学基金项目(LQ19F010012)。
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文摘
针对当前油气田管道电磁检测中存在的管道形变量化方法单一、精度不足的问题,引入深度学习的思路,提出一种基于卷积胶囊网络的油套管变形程度估计方法,通过设计多个卷积层对不同探头涡流信号进行特征提取;设计胶囊网络的输出层,构建基于模长的约束函数,对最小臂值进行量化,实现对油套管形变程度的估计。本方法考虑了不同类型探头信息之间的联系,并构建量化模型,以提高模型非线性映射能力,适用于多个探头同时检测的设备。通过对实际井下管道的脉冲涡流检测数据进行验证,相比于常见的深度学习方法,本方法具有更好的量化精度。
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关键词
油套管形变量化
脉冲涡流检测
卷积网络
胶囊网络
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Keywords
quantification of pipeline casing deformation degree
pulse eddy current detection
convolution network
capsule network
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分类号
TE88
[石油与天然气工程—油气储运工程]
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