摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
1 绪论 | 第10-31页 |
·课题研究背景和意义 | 第10-16页 |
·世界管道运输概况 | 第10-11页 |
·国内外管道事故实例与原因统计分析 | 第11-15页 |
·腐蚀监测的意义 | 第15-16页 |
·腐蚀监测技术的研究现状及其在管道系统中的应用分析 | 第16-24页 |
·直接方法 | 第17-22页 |
·间接方法 | 第22-23页 |
·管道内壁腐蚀监测技术的发展趋势 | 第23-24页 |
·金属腐蚀的影响因素 | 第24-27页 |
·金属腐蚀的基本原理 | 第24-25页 |
·金属腐蚀的基本形态 | 第25-26页 |
·影响金属腐蚀的因素 | 第26-27页 |
·管道安全评估方法 | 第27-28页 |
·管道内壁腐蚀监测系统研制的技术路线 | 第28-29页 |
·本文的研究内容 | 第29-31页 |
2 管道内壁腐蚀监测原理及硬件设计 | 第31-50页 |
·管道内壁腐蚀监测系统监测原理 | 第31-34页 |
·监测系统硬件构成 | 第34-35页 |
·腐蚀电偶式传感器 | 第35-37页 |
·腐蚀电偶式传感器工作原理 | 第35-36页 |
·腐蚀电偶式传感器结构设计 | 第36-37页 |
·电阻探针式传感器 | 第37-43页 |
·电阻探针式传感器工作原理 | 第37-39页 |
·电阻探针式传感器结构设计 | 第39-43页 |
·DG-OF3型腐蚀监测仪 | 第43-49页 |
·数据采集原理 | 第44-46页 |
·UA303型数据采集器 | 第46-47页 |
·DG-OF3数据采集仪的电路原理 | 第47-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
3 管道内壁腐蚀监测软件系统 | 第50-72页 |
·概述 | 第50-54页 |
·数据采集模块 | 第54-55页 |
·实时监测模块 | 第55-57页 |
·数据管理模块 | 第57-60页 |
·神经网络学习模块 | 第60-69页 |
·腐蚀数据的特点 | 第61页 |
·基本神经元模型 | 第61-63页 |
·BP学习算法 | 第63-65页 |
·BP神经网络的程序设计 | 第65-69页 |
·腐蚀状态评估模块 | 第69-70页 |
·本章小结 | 第70-72页 |
4 管道内壁腐蚀监测系统传感器的试验研究 | 第72-88页 |
·概述 | 第72页 |
·实验设备简介 | 第72-75页 |
·腐蚀电偶式传感器的试验研究 | 第75-81页 |
·弱电解质流质环境中传感器的性质试验 | 第75-76页 |
·强电解质流质环境中传感器的性质试验 | 第76-78页 |
·腐蚀电偶式传感器实时监测试验 | 第78-81页 |
·电阻探针式传感器试验研究 | 第81-85页 |
·系统验证试验 | 第85-87页 |
·本章小结 | 第87-88页 |
5 基于最大蚀坑深度的管道内壁腐蚀损伤等级评估方法研究 | 第88-108页 |
·概述 | 第88页 |
·现有腐蚀模型 | 第88-90页 |
·均匀腐蚀 | 第89-90页 |
·局部腐蚀模型 | 第90页 |
·考虑点蚀的管道内壁腐蚀模型 | 第90-97页 |
·腐蚀模型参数的定义 | 第91-94页 |
·点蚀体积的估计 | 第94-97页 |
·模型计算数据库及数据分析 | 第97-103页 |
·建立蚀坑信息数据库 | 第97-98页 |
·数据分析 | 第98-103页 |
·管道内壁腐蚀损伤等级评价方法 | 第103-106页 |
·本章小结 | 第106-108页 |
结论与展望 | 第108-110页 |
一 本文的主要研究结论 | 第108页 |
二 对管道内壁腐蚀监测技术的展望 | 第108-110页 |
参考文献 | 第110-116页 |
攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第116-117页 |
致谢 | 第117-118页 |
作者简介 | 第118-120页 |