基于腐蚀图像与支持向量机的CO2腐蚀类型识别方法研究.pdf

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1、742化工机械2014焦基于腐蚀图像与支持向量机的G02腐蚀类型识别方法研究+陈桂娟料1贾春雨2邹龙庆1付海龙1(1．东北石油大学机械科学与工程学院；2．大庆石化公司)摘要针对c0，腐蚀过程复杂、腐蚀类型特征难以提取和准确识别的问题，提出了以腐蚀图像信息为特征、支持向量机(SVM)为识别器的CO：腐蚀类型识别方法。以N80钢C02腐蚀表面形貌图像为对象，经灰度处理、灰度增强，再使用小波分割形成子图像，提取其能量信息作为特征向量。以未腐蚀、点腐蚀和均匀腐蚀3种类型样本集构建支持向量机分类器，经测试，该方法可准确识别CO：腐蚀类型，并通过与神经网络分类器的

2、对比，验证了该方法的优越性。关键词CO，腐蚀支持向量机腐蚀形貌灰度处理小波分析中图分类号TQ050．9文献标识码A文章编号0254-6094(2014)06-．0742-04油气开采过程中为提高采收率并解决伴生CO：出路的问题，目前多用CO：作为驱油溶剂。然而CO：在有水分的情况下，除具有弱酸腐蚀，还会对容器、管道等设施造成破坏性极大、隐蔽性极强的点腐蚀。因此，准确识别CO，腐蚀类型，判断是否发生点蚀是油田安全开采的必要前提⋯。影响CO：腐蚀过程的因素繁多，依据腐蚀数据识别腐蚀类型存在一定的局限性。而表面形貌图像含有更丰富的腐蚀信息，是反映腐蚀类型的直

3、观有效途径。SVM在解决非线性、小样本、高维模式识别及局部极小等问题时具有许多特有优势，是理想的模式识别方法旧1。笔者以N80钢的CO：腐蚀表面形貌图像为研究对象，利用小波分析方法，提取子图像能量值作为特征向量训练支持向量机，对CO：腐蚀类型进行有效地诊断与识别，为有针对性地研究CO：腐蚀机理奠定了基础。1实验方法以N80级油套管钢为实验材料，制备5个规格为60mm×20mm×2ram的试件，用800。水磨砂纸分别打磨试件，用去离子水冲洗后再用丙酮脱脂。将试件放入高温高压动态反应釜中，以大庆油田采出水为介质，通氮排氧后，合釜并持续通人高纯的CO：，在温

4、度200℃、压力1MPa条件下保温保压92h。取出腐蚀试样，清除腐蚀产物，利用S-3400NlI型扫描电镜分别摄取各试件未腐蚀、点腐蚀和均匀腐蚀部位的表面形貌特征图，如图1所示。a．未腐蚀部位b点腐蚀部位c．均匀腐蚀部位图13种N80钢表面形貌特征图(×10)+国家科技支撑计划项目(2012BAH28F03)，黑龙江省教育厅科学技术研究重点项目(125212007)，黑龙江省自然基金项目(E201335)和东北石油大学青年基金(kyl20221)。{}陈桂娟，女，1981年12月生，讲师。黑龙江省大庆市，163318。第4l卷第6期化工机械7432CO

5、：腐蚀图像特征提取2．1图像灰度处理灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像，显示为从最暗的黑色到最亮的白色，用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，共有256(0～255)级灰度。将放大50倍的N80钢CO：腐蚀图像经灰度处理后以256级灰度图像形式存储，0代表黑色为未腐蚀基体，255代表白色为CO，腐蚀区域，1～254分别代表不同程度的CO：腐蚀区域。3。。CO：点腐蚀灰度图像如图2所示，该图像数据矩阵大小为330×530。从灰度图像中可观察到试件表面分布了许多灰白色的蚀坑，而基体呈深色，反映了表面CO：腐蚀的基本状况。

6、．～。参蠢鏊黪耋懿≥圆图

7、2N80钢CO：腐蚀灰度图像(×50)2．2图像灰度增强由于实验条件等因素影响，摄取的形貌特征图中腐蚀区与基体难以清晰辨别，不利于图像的分割，无法有效提取腐蚀特征，因此对CO：腐蚀图像进行灰度变换增强处理变得十分重要。采用线性变换方式，将原始腐蚀图像离散为函数g(x，Y)，增强后的离散函数为f(戈，Y)，灰度增强变换为Hj：J．f詈—二[g(z，)，)一Ⅱ]+c，n≤g(z，y)≤b，(引)2{c，g(Ⅵ)6首先确定原始CO：腐蚀图像中各像素点的灰度范围[n，b]，依据灰度调整函数对各像素点进行灰度变换，获得变换后的图像灰

8、度范围[c，d]。在保证图像不失真的前提下，达到清晰辨别腐蚀特征区与基底的目的。图3为经灰度增强的点腐蚀图像。相比图2，图3中代表点蚀区的亮色部分明显区别于暗色的基体，点蚀特征更加突出，易于辨别。图3N80钢C02腐蚀灰度增强图像(×50)2．3图像小波变换分割在CO：腐蚀图像中，为了将腐蚀区与基底分离开，便于进一步的诊断和分析，需对腐蚀图像进行分割，即把图像分成若干特定的、具有独特性质的区域并提取特征目标的过程‘”。借由小波变换将二维信号的CO：腐蚀图像分解为不同频带的子图，使腐蚀图像通过不同带宽的滤波器低通(L)和高通(H)滤波，得到具备图像总体和

9、细节特征的小波系数。小波分解后的子图像中各像素点值与相应的小波系数构成腐蚀图像的特征向量，更能