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申请/专利权人：浪潮卓数大数据产业发展有限公司
摘要：本发明公开一种针对安全生产的人工智能风险判别方法，涉及数据处理和人工智能领域；包括：步骤S1：制作带有腐蚀缺陷的油气管道测试件，步骤S2：选择磁记忆数据检测仪，步骤S3：不同提离距离下利用磁记忆数据检测仪检测油气管道测试件的管道缺陷，获取油气管道测试件的原始磁记忆检测数据，步骤S4：不同提离距离下利用磁记忆数据检测仪检测现运行管道的管道缺陷，获取现运行管道的原始磁记忆信号数据，步骤S5：建立缺陷特征量样本数据库，步骤S6：基于支持向量机算法建立的管道缺陷识别模型，步骤S7：基于最优特征量组合和管道缺陷识别模型对管道腐蚀缺陷进行定量化反演，获得对腐蚀缺陷深度或者深度级别的反演预测，根据反演预测结果判别风险。
主权项：1.一种针对安全生产的人工智能风险判别方法，其特征是包括：步骤S1：制作带有腐蚀缺陷的油气管道测试件，其中油气管道测试件与现运行管道材质相同，且含有不同深度的圆孔腐蚀缺陷，并划分腐蚀缺陷深度级别，步骤S2：选择磁记忆数据检测仪：选择具有多探头，且探头可以检测磁记忆信号的轴向分量、径向分量和垂直分量，步骤S3：不同提离距离下利用磁记忆数据检测仪检测油气管道测试件的管道缺陷，获取油气管道测试件的原始磁记忆检测数据，步骤S4：不同提离距离下利用磁记忆数据检测仪检测现运行管道的管道缺陷，获取现运行管道的原始磁记忆信号数据，步骤S5：建立缺陷特征量样本数据库：分别根据油气管道测试件的原始磁记忆检测数据和现运行管道的原始磁记忆信号数据计算表征缺陷特性的特征量，所述特征量包括时域特征量、形态学特征量和频域特征量，根据时域特征量、形态学特征量和频域特征量建立缺陷特征量样本数据库，步骤S6：基于支持向量机算法建立的管道缺陷识别模型：选择磁记忆数据检测仪通道下三种特征量的最优特征量组合的管道缺陷识别模型，步骤S7：基于最优特征量组合和管道缺陷识别模型对管道腐蚀缺陷进行定量化反演，获得对腐蚀缺陷深度或者深度级别的反演预测，根据反演预测结果判别风险。
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