埋地管道的防腐参数采集传输与防腐性能评价
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
创新点摘要 | 第9-12页 |
前言 | 第12-19页 |
第一章 管道防腐层检测技术 | 第19-35页 |
·管道内检测技术 | 第19-20页 |
·测径检测技术 | 第19页 |
·泄漏检测技术 | 第19-20页 |
·漏磁通检测技术(MFL) | 第20页 |
·压电超声波检测技术 | 第20页 |
·电磁波传感检测技术(EMAT) | 第20页 |
·管道外检测技术 | 第20-21页 |
·管/地电位检测(P/S) | 第21-26页 |
·管地电位沿线分布规律及检测方法 | 第21-23页 |
·管地电位测量中的 IR 降及其消除 | 第23-25页 |
·标准管地电位检测(P/S) | 第25页 |
·CIPS 检测 | 第25-26页 |
·Pearson 检测 | 第26-27页 |
·直流电压梯度(DCVG)检测 | 第27-29页 |
·多频管中电流检测(PCM) | 第29-33页 |
·多频管中电流法(PCM 法)系统组成 | 第29-30页 |
·多频管中电流法(PCM 法)原理 | 第30-32页 |
·多频管中电流法(PCM 法)的特点 | 第32-33页 |
·多频管中电流法(PCM 法)的适用范围 | 第33页 |
·本章小结 | 第33-35页 |
第二章 基于 PCM 法的埋地管道防腐检测 | 第35-47页 |
·DM 的工作原理 | 第35-37页 |
·DM 信号电流的建立 | 第35-36页 |
·磁场的波形 | 第36页 |
·管线探测电磁场理论 | 第36-37页 |
·接收机测量原理 | 第37页 |
·埋地管道的定位 | 第37-38页 |
·埋地管道的测深 | 第38-39页 |
·DM 防腐层检测仪的应用 | 第39-42页 |
·PCM 发射机在阴保线上的连接 | 第39页 |
·牺牲阳极保护连接方式 | 第39-40页 |
·无阴保管道连接 | 第40页 |
·3Hz 信号的优点 | 第40-41页 |
·DM 工作过程 | 第41页 |
·查找防腐层缺陷 | 第41-42页 |
·检测结果与分析 | 第42-45页 |
·本章小结 | 第45-47页 |
第三章 阴极保护电位采集及无线传输系统的设计 | 第47-68页 |
·短距离无线通信技术 | 第47-48页 |
·阴极保护电位采集与无线传输系统的整体方案 | 第48-50页 |
·采集模块的硬件设计 | 第50-59页 |
·电源管理 | 第50-51页 |
·数据采集端硬件设计 | 第51-53页 |
·无线发送端硬件设计 | 第53-56页 |
·串口通讯和转换 | 第56-59页 |
·GPRS 数据传输及软件模块的设计 | 第59-65页 |
·基于 GPRS 的数据传输方案 | 第59-60页 |
·传输协议分析 | 第60-61页 |
·功能模块和传输方案分析 | 第61-62页 |
·采集终端的应用程序设计 | 第62-63页 |
·GPRS 模块和 PC 的通信 | 第63-65页 |
·数据采集与无线传输的测试 | 第65-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
第四章 基于神经网络的埋地管道腐蚀状况评价 | 第68-82页 |
·神经网络 | 第68-77页 |
·人工神经网络 | 第68-70页 |
·本文选择的神经网络 | 第70页 |
·BP 神经网络的模型结构及其特点 | 第70-72页 |
·BP 算法 | 第72-76页 |
·BP 神经网络的应用 | 第76-77页 |
·基于 BP 网络的埋地管道防腐状况评价 | 第77-81页 |
·BP 网络的构建 | 第77-79页 |
·基于 BP 网络的埋地管道防腐状况评价 | 第79-81页 |
·本章小结 | 第81-82页 |
第五章 基于遗传神经网络的埋地管道腐蚀状况评价 | 第82-97页 |
·遗传算法 | 第83-84页 |
·改进的遗传算法 | 第84-90页 |
·遗传算法优化的神经网络 | 第90-94页 |
·遗传神经网络训练流程 | 第91-93页 |
·遗传神经网络计算流程 | 第93-94页 |
·基于遗传神经网络的埋地管道防腐状况评价 | 第94-96页 |
·本章小结 | 第96-97页 |
结论 | 第97-99页 |
参考文献 | 第99-105页 |
发表文章目录 | 第105-106页 |
致谢 | 第106-107页 |
详细摘要 | 第107-130页 |