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时间:2019-05-13
《油气管道缺陷漏磁检测数据压缩算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、学兔兔www.xuetutu.com第51卷第15期电测与仪表Vo】.51NO.152014年8月1O日EiectricalMeasurement&InstrumentationAug.10,2014油气管道缺陷漏磁检测数据压缩算法研究术陈俊杰,黄松岭,赵伟(清华大学电机系电力系统国家重点实验室北京100084)摘要:油气管道缺陷漏磁检测所获取的原始数据量很大,而检测器的数据存储容量和处理速度均有限,因此有必要研究快速、高效的缺陷漏磁检测数据压缩算法。文中分析了油气管道缺陷漏磁检测对数据压缩的特殊要求,针对所获得检测数据的特征,提出了一种分段自适应压缩算法。该算
2、法对油气管道缺陷漏磁检测数据进行分段划分并加以识别,针对不同类别的数据段采用不同的压缩方法,且通过改变数据分段的长度和压缩阈值,可调整检测数据的压缩比和压缩失真度。对试验用管道上人工缺陷的漏磁检测数据进行了压缩,结果显示,该算法可在保持较低数据失真度的同时,获得足够高的数据压缩比;压缩效率、压缩质量和复杂度等,均可满足油气管道缺陷漏磁检测对大量数据进行快速、高效压缩的需求。关键词:数据压缩;漏磁检测;油气管道中图分类号:TM933文献标识码:A文章编号:1001—1390(2014)15—0100—05ResearchonDataCompressionAlgor
3、ithmofMFLDetectionforOilandGasPipelinesCHENJun—jie,HUANGSong—ling,ZHAOWei(StateKeyLaboratoryofPowerSystem,DepartmentofElectricalEngineering,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)Abstract:Consideringthemassiveoriginaldatatogetherwithlimiteddatastoringspaceandprocessingspeed,itisquite
4、necessarytostudyafast,efficientanddiagnosticallylosslesscompressionalgorithmformagneticfluxleakage(MFL)detection.ThespecialrequirementsofdatacompressioninMFLdetectionhasbeenanalyzed,andasegmentedself—a—daptivecompressionalgorithmhasbeenproposedconsideringthecharacteristicsoftheobtain
5、edtestingdata.TheMFLdataisdividedintodifferentsegmentsandrecognized.Differentcompressionmethodsareadoptedfordifferentdataseg-ments,andthecompressionratioanddistortionfactorwillbeadjustedbyvaryingthesectionlengthandthecompressionthreshold.TheMFLdetectiondataoftestpipelineswithartifici
6、aldefectsarecompressed.Theresultsofexperimentshowthatthealgorithmwillholdhighcompressionratiowhilekeepinglowdistortionfactor.Thealgorithmcouldmeetrequirementsofefficiency,qualityandcomplexitytocompressmassiveMFLdatafastandefficiently.Keywords:datacompression,magneticfluxleakage(MFL)d
7、etection,oilandgaspipelines0引言油气管道缺陷漏磁检测工程中得到的检测数据通常漏磁(magneticfluxleakage,MFL)检测是对油气多达几十G。对油气管道缺陷实施三维漏磁检测,可管道缺陷进行检测的最常用方法之一⋯。为了获得提高管道安全评估和寿命预测的准确度。但相对于更精确的管道缺陷数据,漏磁检测的采样间隔不断对管道缺陷进行单一的轴向或径向漏磁检测,三维减小,相应所获取的检测数据量不断增大,使得实际漏磁检测获得的数据量更大。然而,由于检测器所配置硬件的数据存储容量和数据处理速度均有限,基金项目:国家自然科学基金资助项目(512
8、77101)、国家863
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