Hilbert-Huang 変換と Elman ニューラルネットワークを用いた海洋パイプライン肉厚の超音波による精密検知

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概要

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• 海洋パイプラインの維持管理においてラインの探傷およびその安全性の評価は非常に重要な項目である。パイプライン内面は水の存在により腐食を受け，一方，外面はアンカー等による機械的損傷を受ける傾向がある。輸送原油の逸失および環境破壊を避けるためにパイプラインの漏洩が生じる前にその漏洩の可能性のある部位を正確に検知する必要がある。パイプラインのダメージを探る方法として超音波探傷が一般的に広く行われているが，その肉厚測定に超音波インテリジェントピグを使う場合，複雑な海底地形およびパイプライン敷設環境のためパイプラインの壁面と超音波測定用プローブが離れてしまうセンサーリフトオフ現象が生じることがあり，この場合には肉厚の正確な測定が困難となることがある。このリフトオフ問題に対応するために超音波信号形状の抽出にHilbert-Huang変換を使用するとともにリフトオフの種々の影響を抑えるためにElmanニューラルネットワーク手法を適用することにより，精密な超音波検知結果が得られることが本検討により示唆された。

• 公益社団法人石油学会の論文
• 2006-11-01

著者

• Que Peiwen

  Inst. Of Automatic Detection Dept. Of Information Measurement Technology & Instruments Shanghai

• ZHANG Qi

  Inst. of Automatic Detection, Dept. of Information Measurement Technology & Instruments, Shanghai Ji

• Zhang Qi

  Inst. Of Automatic Detection Dept. Of Information Measurement Technology & Instruments Shanghai

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