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龙图腾网获悉宁夏大学申请的专利一种基于漏磁信号的油气管道多类型缺陷定量评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118392980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410507545.5，技术领域涉及：G01N27/83；该发明授权一种基于漏磁信号的油气管道多类型缺陷定量评价方法是由时朋朋;郝帅;马立新;汪文帅;姚国龙;焦少妮;高贵军设计研发完成，并于2024-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于漏磁信号的油气管道多类型缺陷定量评价方法在说明书摘要公布了：一种基于漏磁信号的油气管道多类型缺陷定量评价方法，包括以下步骤；对不同缺陷特征参数的管道通过双探头进行漏磁信号测量；建立非线性快速计算模型，建立粒子群算法优化支持向量机网络，实现金属损失缺陷类型的准确识别；利用双探头对服役中的管道进行漏磁检测获得测量信号；将明确缺陷位置信息的测量信号再输入到FCM算法中，输出缺陷类型；确定待测缺陷尺寸参数的初始估计值；求解相应测量信号的目标信号；判断损失函数值是否满足预设精度；使用粒子群智能优化算法更新缺陷特征参数，实现最优缺陷特征参数评价；本发明通过双探头采集的漏磁信号可以智能输出缺陷位置、类型和尺寸信息，实现对管道不同类型金属损失缺陷检测识别。

本发明授权一种基于漏磁信号的油气管道多类型缺陷定量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于漏磁信号的油气管道多类型缺陷定量评价方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤一：制作具不同缺陷特征参数的等比例缩小管道；步骤二：对不同缺陷特征参数的管道通过双探头进行漏磁信号测量，获得检测探头在不同提离值下采集不同缺陷特征参数的漏磁信号数据集；步骤三：基于神经网络算法，建立不同缺陷特征参数及不同提离值和漏磁检测信号关系的非线性快速计算模型；步骤四：基于步骤二中建立的考虑缺陷特征参数及提离值和漏磁信号关系的数据集，建立定位缺陷位置的粒子群算法优化支持向量机网络PSO-SVM，通过采集的漏磁信号实现管道内外壁缺陷位置的准确预测；步骤五：基于步骤二中建立的考虑缺陷特征参数及提离值和漏磁信号关系的数据集，建立对管道多类型缺陷分类的模糊聚类算法FCM，通过采集的漏磁信号实现金属损失缺陷类型的准确识别；步骤六：利用双探头对服役中的管道进行漏磁检测，获得测量信号；步骤七：将步骤六中获得的测量信号输入到步骤四中建立的PSO-SVM算法，获得缺陷位置信息；将明确缺陷位置信息的测量信号再输入到步骤五中建立的FCM算法中，输出缺陷类型；步骤八：确定待测缺陷尺寸参数的初始估计值；步骤九：基于步骤三中建立的非线性快速计算模型，求解相应测量信号的目标信号；将目标信号与测量信号进行比较，计算损失函数值；步骤十：判断损失函数值是否满足预设精度5％；通过判断损失函数值是否满足预设精度作为评价优化算法优化效果的指标，如果损失函数值不满足精度要求5％，则转步骤十一，进一步优化缺陷特征参数；如果满足，则结束迭代，输出评价的最优缺陷特征参数；步骤十一：使用粒子群智能优化算法更新缺陷特征参数，实现最优缺陷特征参数评价；步骤十二：输出最终迭代步骤中输出的缺陷位置坐标、缺陷类型和缺陷尺寸参数；所述步骤二具体为：建立描述缺陷特征参数及提离值和漏磁信号之间对应关系的数据集；用于采集漏磁信号的双探头由传感器1和传感器2垂直堆叠构成，其中传感器1距离待测对象表面的提离值为t1；传感器2距离待测对象表面的提离值为t2；传感器1和传感器2的提离间隔为ω；所述步骤三具体为：建立的非线性快速计算模型如公式1中所示： 其中w为缺陷宽度；d为缺陷深度；l为缺陷长度；θ为缺陷角度；x,y为缺陷位置坐标；Fc为缺陷类别，c＝1，2，3，…6，分别代表针孔、水平凹槽、水平凹沟、切向凹槽、切向凹沟和坑状缺陷；B1为双探头中传感器1获得的目标信号；B2为双探头中传感器2获得的目标信号；f表示缺陷特征参数、提离值和漏磁信号之间关系的非线性函数。

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