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J-GLOBAL ID：201702261973347149   整理番号：17A0274309

漏れ磁束測定による欠陥の深さと長さの推定:シミュレーション,実験,およびピッギングデータによる検証【Powered by NICT】

Estimation of Depth and Length of Defects From Magnetic Flux Leakage Measurements: Verification With Simulations, Experiments, and Pigging Data

著者 (4件)： Rostami Kandroodi Mojtaba (Control and Intelligent Processing Center of Excellence, School of ECE, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Nadjar Araabi Babak (Control and Intelligent Processing Center of Excellence, School of ECE, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Mansoob Bassiri Maisam (SegalTech Engineering Co., Tehran, Iran) ,  Nili Ahmadabadi Majid (Control and Intelligent Processing Center of Excellence, School of ECE, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran)
資料名： IEEE Transactions on Magnetics  (IEEE Transactions on Magnetics)
巻： 53  号： 3  ページ： ROMBUNNO.6200310.1-10  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0339B  ISSN： 0018-9464  CODEN： IEMGAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 磁束漏れ(MFL)法は,製品輸送パイプライン中の欠陥の検出と特性化のための最も広く使用されている非破壊試験技術である。最大安全運転圧力は実際に重要なパラメータ,長さ,幅,および欠陥の深さと関連して予想されるものである。以前の研究では,MFL信号に基づく欠陥の幅を検出し推定するために考案されたアルゴリズム。本論文では,軸方向MFLレベル曲線に基づく効率的な方法は,欠陥の長さを推定するために考案した。この方法は欠陥の領域に対応する領域における信号レベル曲線のパターンを用いた。さらに,Gauss動径基底関数ニューラルネットワーク(NN)は,欠陥の深さを近似するために訓練した。NNを推定長さ,幅,信号ピーク値を供給すると,ネットワークの出力を推定深さである。提案した検出と推定方法は,金属損失欠陥のサイジングを検出と定量のためのMFL測定に適用した。提案した方法の有効性と精度はシミュレートされた欠陥を含むことを試料欠陥,ミリングによる実管に刻まれたであることを設計された欠陥,およびいくつかの掘削まで検証によって検証し実際のピッギングデータの豊富な集合を介して検討した。得られた結果は,提案した深さと長さ推定法の有効性と精度とともに以前に考案した検出と幅推定法を確認し,金属損失欠陥の特性化。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信号レベル ,  *シミュレーション ,  サイジング ,  *磁束 ,  アルゴリズム ,  ピーク値 ,  キャラクタリゼーション ,  軸方向 ,  *漏れ磁束 ,  ネットワーク ,  非破壊検査
準シソーラス用語： 推定法 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  安全運転 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 漏れ磁束 ,  欠陥 ,  推定 ,  シミュレーション ,  実験 ,  検証