| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外燃气管道腐蚀评估研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究目的及研究方法 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第12页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第12-14页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第12页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第12-14页 |
| 第2章 埋地燃气管道腐蚀检测的相关理论 | 第14-20页 |
| 2.1 埋地燃气管道外腐蚀 | 第14-16页 |
| 2.1.1 土壤腐蚀 | 第14-15页 |
| 2.1.2 杂散电流腐蚀 | 第15页 |
| 2.1.3 微生物腐蚀 | 第15-16页 |
| 2.2 埋地燃气管道腐蚀检测技术 | 第16-19页 |
| 2.2.1 管道防腐层检测技术 | 第16-17页 |
| 2.2.2 土壤腐蚀性检测技术 | 第17-18页 |
| 2.2.3 阴极保护系统检测技术 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 北京市埋地燃气管道防腐状况检测评价现状 | 第20-40页 |
| 3.1 工程概况 | 第20页 |
| 3.2 检测设备 | 第20页 |
| 3.3 防腐层地面检测 | 第20-29页 |
| 3.3.1 绝缘面电阻值检测 | 第20-26页 |
| 3.3.2 防腐层破损点 | 第26-29页 |
| 3.4 环境因素检测 | 第29-33页 |
| 3.4.1 土壤腐蚀性检测与分析 | 第29-31页 |
| 3.4.2 直流杂散电流检测与分析 | 第31-33页 |
| 3.5 开挖检测 | 第33-38页 |
| 3.5.1 土壤腐蚀参数 | 第33-34页 |
| 3.5.2 防腐层状况 | 第34-35页 |
| 3.5.3 管体状况 | 第35-38页 |
| 3.6 防腐状况综合评价 | 第38-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于RBF神经网络的埋地燃气管道防腐性评估 | 第40-55页 |
| 4.1 RBF神经网络 | 第40-42页 |
| 4.1.1 RBF神经网络结构 | 第40-41页 |
| 4.1.2 RBF神经网络的训练过程 | 第41-42页 |
| 4.2 埋地燃气管道防腐性评估指标确定 | 第42-43页 |
| 4.3 RBF神经网络的评估过程 | 第43-53页 |
| 4.3.1 样本选择与处理 | 第43-49页 |
| 4.3.2 RBF神经网络的设计 | 第49页 |
| 4.3.3 RBF神经网络的训练程序 | 第49-50页 |
| 4.3.4 仿真结果分析 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 埋地燃气管道防腐层破损点识别 | 第55-64页 |
| 5.1 SVM支持向量机 | 第55-57页 |
| 5.2 防腐层破损点识别模型建立 | 第57-62页 |
| 5.2.1 样本数据选择与处理 | 第57-60页 |
| 5.2.2 SVM模型构建 | 第60-61页 |
| 5.2.3 SVM模拟结果分析 | 第61-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 附录A 科学园中压A站低压线防腐层示意图 | 第68-69页 |
| 在学期间发表的学术论文和研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |