Применение нейросетевых алгоритмов для прогнозирования роста коррозионных дефектов трубопроводов при проведении магнитной дефектоскопии

Результат выполнения научно-исследовательской работы. Целью данного исследования является повышение безопасности эксплуатации нефте- и газопроводов в условиях коррозии, своевременное и точное выявление коррозионных повреждений. В работе предложен метод неразрушающего контроля, сочетающий в себе технологию испытания на утечку магнитного потока и машинное обучение, на основе генетического алгоритма (GA-KELM). В работе посредством численного моделирования рассчитана скорость роста коррозионных дефектов во времени. При этом выполнен анализ распределения сигнала рассеяния магнитного потока при различных дефектных состояниях. Выбор признаков для прогнозирования размеров дефектов осуществляется по кривой распределения сигнала рассеяния магнитного потока, и алгоритм GA-KELM используется для прогнозирования глубины и длины коррозионных дефектов при проведении неразрушающего контроля дефектов трубопровода. Выявлена корреляционная зависимость между размером дефекта и экстремальным значением, площадью и шириной пика кривой распределения сигнала рассеяния магнитного потока. Алгоритм прогнозирования GA-KELM может эффективно прогнозировать глубину и длину коррозионных дефектов, при этом достигается более высокая точность прогнозирования по сравнению с традиционной моделью прогнозирования при применении машин с экстремальным обучением.