CN113032380A - 管道内外检测数据对齐方法、系统及设备 - Google Patents

管道内外检测数据对齐方法、系统及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113032380A
CN113032380A CN202110319404.7A CN202110319404A CN113032380A CN 113032380 A CN113032380 A CN 113032380A CN 202110319404 A CN202110319404 A CN 202110319404A CN 113032380 A CN113032380 A CN 113032380A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pipeline
detection data
data
internal
detection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110319404.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113032380B (zh
Inventor
祝明
李晓晖
尤杰
刘承磊
王彬彬
姜晓红
郑景娜
关喆
杨静
张畅
孙常全
侯佳硕
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Petroleum Pipeline Inspection Technologies Co ltd
China National Petroleum Corp
China Petroleum Pipeline Engineering Corp
Original Assignee
China Petroleum Pipeline Inspection Technologies Co ltd
China National Petroleum Corp
China Petroleum Pipeline Engineering Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Petroleum Pipeline Inspection Technologies Co ltd, China National Petroleum Corp, China Petroleum Pipeline Engineering Corp filed Critical China Petroleum Pipeline Inspection Technologies Co ltd
Priority to CN202110319404.7A priority Critical patent/CN113032380B/zh
Publication of CN113032380A publication Critical patent/CN113032380A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113032380B publication Critical patent/CN113032380B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21Design, administration or maintenance of databases
    • G06F16/215Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/25Integrating or interfacing systems involving database management systems
    • G06F16/254Extract, transform and load [ETL] procedures, e.g. ETL data flows in data warehouses
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903Querying
    • G06F16/90335Query processing
    • G06F16/90344Query processing by using string matching techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Pipeline Systems (AREA)

Abstract

本发明属于石油与天然气管道技术领域,具体涉及一种管道内外检测数据对齐方法、系统及设备,旨在解决管道内外检测数据难以协同匹配的问题;方法包括沿管道纵向轴线获取管道特征位置对应的初始内检测数据和初始外检测数据;通过内检测管道走向轮廓与外检测管道走向轮廓的对比,对初始外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除;获取固有特征名称匹配相似度,将固有特征的初始内检测数据的里程信息赋予在对应的处理后的初始外检测数据中;进行相邻两个固有特征之间的外检测测量点的对齐;基于初始内检测数据与第二外检测数据,获取里程误差;通过本发明可以实现管道内检测和外检测产生的数据换算到统一,实现对油气管道外壁不同类型缺陷的精确定位。

Description

管道内外检测数据对齐方法、系统及设备
技术领域
本发明属于石油与天然气管道技术领域,具体涉及一种管道内外检测数据对齐方法、系统及设备。
背景技术
管道内外检测是掌握管道本体和环境安全状态最有效的方法,已成为油气管道持续安全运行的重要保障。在不停输情况下,通过发射检测器可以获取管道所有特征及管道本体缺陷的里程和周向位置信息;通过地面手持检测设备,外检测可准确地获取外防腐层破损点、阴极保护状况和受交/直流杂散电流干扰情况等影响油气管道安全运行的数据;将内检测数据和外检测数据对齐后进行综合分析,可充分挖掘内外检测数据的有用信息,以用于油气管道外壁缺陷分析与辨识,进而明确影响管道安全运行的主要影响因素,对油气管道管理具有重要的意义。
由于管道内检测和外检测数据采集方式的差异使获取的内外检测数据的对齐和综合分析实现困难;目前,还没有相关技术手段使管道内外检测产生的数据换算到统一里程上,以便于从多方面完善油气管道完整性管理,从而建立维护维修方案。
发明内容
为了解决上述问题,即为了解决管道内外检测数据难以协同匹配的问题,本发明提供了一种管道内外检测数据对齐方法、系统及设备。
本发明的第一方面提供了一种管道内外检测数据对齐方法,该方法包括以下步骤:
步骤S100,沿管道纵向轴线选取多个管道特征位置作为内检测和外检测的数据采集点;
获取数据采集点处对应的初始内检测数据和初始外检测数据;
步骤S200,沿管道纵向轴线分布的多个所述初始内检测数据构成第一管道走向轮廓;沿管道纵向轴线分布的多个所述初始外检测数据构成第二管道走向轮廓;
通过所述第二管道走向轮廓与所述第一管道走向轮廓的对比,基于向量原理和第一线性插值对所述第二管道走向轮廓中多个所述初始外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除,处理后的所述初始外检测数据为第一外检测数据;
步骤S300,以获取的所述第一管道走向轮廓上的内检测环焊缝坐标作为基准,采用编辑距离相似度匹配算法,获取固有特征名称匹配相似度,将获取的相似度处于预设阈值范围内的固有特征点作为内检测和外检测的分段对齐点,将固有特征的初始内检测数据的里程信息赋予在对应的第一外检测数据中;
步骤S400,进行相邻两个固有特征之间的外检测测量点的对齐,采用第二线性插值和缩放计算,获取各分段点之间的外检测测量点对应的对齐后里程,作为第二外检测数据;
基于初始内检测数据与第二外检测数据,获取里程误差;若里程误差小于1m,则表示内外检测数据完成检测对齐。
在一些优选实施例中,所述向量原理具体为:
Figure BDA0002992199210000021
其中,向量Pk为某一外检测数据经纬度坐标;向量Wi为外检测数据的上游最近内检测环焊缝数据经纬度坐标;向量Wi+1为外检测数据的下游最近内检测环焊缝数据经纬度坐标;
所述第一线性插值具体为:
Figure BDA0002992199210000031
其中,Pi、Pi+1、Pi+2、Pi+3……Pj为外检测数据的经纬度坐标,Di、Di+1、Di+2……Dj为对应外检测里程,Pi+3至Pj-1之间经纬度坐标数据缺失,采用以上公式可推算出缺失的经纬度坐标;
外检测异常坐标点位于Pk,当0<∠Pk Wi Wi+1<45°且Pk点至Wi Wi+1的垂直距离小于1m时,对初始外检测数据中的异常坐标点Pk的里程位置信息进行修正,对其它偏离轨道的异常坐标点进行剔除。
在一些优选实施例中,步骤S300中的固有特征名称匹配相似度的获取过程如下:
编辑距离相似度匹配算法为:
Figure BDA0002992199210000032
其中,S为相似度,strk和strl为任意两个固有特征k和l的名称字符串,len(strk)和len(strl)分别为固有特征点名称字符串长度;n为从两个名称字符串相互转化所需的最小操作次数;
如果相似度S≥0.8,则k和l对齐成功;如果0.8>S≥0.6,则k和l近似对齐成功,审核判断是否对齐正确;若S<0.6,则k和l对齐不成功;
对于名称对齐不成功的固有特征,通过经纬度坐标计算固有特征k和l之间空间距离ΔDk,l,若ΔDk,l的绝对值小于等于1m,则认为空间距离对齐成功。
在一些优选实施例中,所述第二线性插值具体为
Figure BDA0002992199210000041
其中,Lm为管段内任意一点m对应的内检测里程;L1为管段起始点1对应的内检测里程;ΔL表示管段内检测里程长度;ΔD表示管段的外检测里程长度。
在一些优选实施例中,所述里程误差Δδ的获取过程具体为
Δδ=La-L'a
其中,La为管道固有特征点的实际内检测里程,L'a为固有特征点的第二外检测数据。
在一些优选实施例中,所述初始内检测数据包括管道特征及外壁缺陷的内检测里程位置信息;
所述初始外检测数据包括数据采集点的里程位置信息、外防腐层破损点、阴极保护状况、交/直流杂散电流和土壤电阻率测试结果;
内检测配置为通过搭载IMU获取管道特征及管体缺陷的里程位置信息,外检测配置为利用GPS定位采集管道外部属性信息;
所述管道固有特征位置包括测试桩、站场、阀室、弯头、穿跨越或地势起伏较大处两端等。
本发明的第二方面提供了一种管道内外检测数据对齐系统,该系统包括数据采集模块、对齐模式确定模块、走向轮廓对比及修正模块、对齐模块和总控中心,所述数据采集模块、所述对齐模式确定模块、所述走向轮廓对比及修正模块与所述对齐模块均与所述总控中心通讯连接,所述总控中心用于存储对应模块的处理过程;
所述数据采集模块配置为获取作为基准的初始内检测数据和待对齐的初始外检测数据,所述初始内检测数据包括管道特征及外壁缺陷的内检测里程位置信息,所述初始外检测数据包括各测量点的里程位置信息及外防腐层破损点、阴极保护状况、交/直流杂散电流和土壤电阻率测试结果;
所述对齐模式确定模块配置为明确管道内检测和外检测的数据中里程位置信息表达形式,选取适用的对齐模式进行对齐;
所述走向轮廓对比及修正模块配置为对内检测和外检测获取的位置信息通过管道走向轮廓的形式进行对比,通过对比内检测的管道走向轮廓采用向量原理和第一线性插值法对外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除;
所述对齐模块配置为获取固有特征名称匹配相似度,将获取的相似度处于预设阈值范围内的固有特征点作为内检测和外检测的分段对齐点,将固有特征的初始内检测数据的里程信息赋予在对应的处理后的外检测数据中。
在一些优选实施例中,该系统还包括对齐数据显示模块和缺陷分类模块,所述对齐数据显示模块与所述缺陷分类模块均与所述总控中心通讯连接;
所述对齐数据显示模块配置为将外检测中各测量点的检测数据与内检测外壁缺陷数据沿里程分布进行可视化显示;
所述缺陷分类模块配置为根据对齐后的内外检测数据,分析得到管道本体外壁的缺陷类型。
本发明的第三方面提出了一种设备,包括:
至少一个处理器;以及
与至少一个所述处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令,所述指令用于被所述处理器执行以实现权利要求1-6任一项所述的管道内外检测数据对齐方法。
本发明的第四方面提出了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现权利要求1-6任一项所述的管道内外检测数据对齐方法。
通过本发明可以实现管道内检测和外检测产生的数据换算到统一里程上,实现了对油气管道外壁不同类型缺陷的精确定位,及探明管道外壁缺陷成因,以便于从多方面完善油气管道完整性管理,从而为管道管理者建立维护维修方案。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本发明中的管道内外检测数据对齐方法一种具体实施例的流程图;
图2是本发明中的管道内外检测数据对齐方法中的向量原理示意图;
图3是本发明中的管道内外检测数据对齐方法中的线性缩放调整示意图;
图4是本发明中的管道内外检测数据对齐系统一种具体实施例的组成结构示意图;
图5是用于实现本申请方法、系统、设备实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的实施例、技术方案和优点更加明显,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。本领域技术人员应当理解的是,这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理,并非旨在限制本发明的保护范围。
本发明的第一方面提供了一种管道内外检测数据对齐方法,该方法包括以下步骤:步骤S100,沿管道纵向轴线选取多个管道特征位置作为内检测和外检测的数据采集点;获取数据采集点处对应的初始内检测数据和初始外检测数据,其中,在进行管道内外检测数据对齐时,初始内检测数据的获取通过IMU检测,获取的数据位置精度较高,而外检测高程数据只是两点间相对高度、人员经验等问题导致获取的数据位置精度较差,故选择初始内检测数据作为对齐基准数据,初始外检测数据作为被对齐对象;步骤S200,沿管道纵向轴线分布的多个所述初始内检测数据构成第一管道走向轮廓;沿管道纵向轴线分布的多个所述初始外检测数据构成第二管道走向轮廓;通过第二管道走向轮廓与第一管道走向轮廓的对比,基于向量原理和第一线性插值对第二管道走向轮廓中多个初始外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除,处理后的初始外检测数据为第一外检测数据;步骤S300,以获取的第一管道走向轮廓上的内检测环焊缝坐标作为基准,采用编辑距离相似度匹配算法,获取固有特征名称匹配相似度,将获取的相似度处于预设阈值范围内的固有特征点作为内检测和外检测的分段对齐点,将固有特征的初始内检测数据的里程信息赋予在对应的第一外检测数据中;步骤S400,进行相邻两个固有特征之间的外检测测量点的对齐,采用第二线性插值和缩放计算,获取各分段点之间的外检测测量点对应的对齐后里程,作为第二外检测数据;基于初始内检测数据与第二外检测数据,获取里程误差;若里程误差小于1m,则表示内外检测数据完成检测对齐。
进一步地,初始内检测数据包括管道特征及外壁缺陷的内检测里程位置信息;初始外检测数据包括各测量点的里程位置信息及外防腐层破损点、阴极保护状况、交/直流杂散电流和土壤电阻率等测试结果。
进一步地,在本发明公开的管道内外检测数据对齐方法中,首先明确管道内检测和外检测的数据中里程位置信息表达形式,选取适用的对齐模式进行对齐;内检测里程位置信息表达形式分为两种,一是通过搭载IMU可获得管道特征及管体缺陷的里程位置信息,二是仅通过内检测器的里程轮记录管道特征及管体缺陷的里程信息,外检测里程位置信息表达形式分为两种,一是利用GPS定位采集管道外部属性信息,二是利用外检测设备的里程轮记录测试桩+相对距离定位采集管道外部属性信息,一般地,外检测里程位置信息是同时记录存在的。
当内检测器搭载IMU设备时,基于获取的内检测环焊缝坐标和初始外检测测量点坐标的位置信息通过管道走向轮廓的形式进行对比,明确固有特征的位置分布情况,通过对比内检测的管道走向轮廓采用向量原理和第一线性插值法对初始外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除。当内检测未搭载IMU检测设备时,如管道为直管段时,外检测通过自身走向轮廓通过向量原理对初始外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除;如管道为弯管段时,外检测应在弯头处加密测量以保证精度。
完成初始外检测数据位置信息纠正后,对内外检测的固有特征进行对齐。首先对内检测和外检测都测量的固有特征(如测试桩、站场、阀室、弯头、穿跨越或地势起伏较大处两端等)的名称进行对齐,采用编辑距离相似度匹配算法,计算固有特征名称匹配相似度。若相似度大于0.8的,则固有特征的名称对齐成功。若相似度处于0.6-0.8之间,则固有特征的名称近似对齐成功,应进一步审核确定是否对齐正确;若相似度小于0.6的,则名称对齐不成功,应通过经纬度坐标计算空间距离,当空间距离的绝对值不大于1m的,则认为空间距离对齐成功。将上述被对齐成功的固有特征作为内检测和外检测分段对齐点,将固有特征的内检测里程信息赋予在对应的外检测数据中。
在固有特征对齐之后,需对各固有特征之间的外检测测量点进行对齐。外检测测试方法的不同,测试间距也不同,防腐层破损点交流电压梯度测试中除了在固有特征和防腐层破损点加密测量外,间距宜不超过50m,阴极保护状况密间隔电位测试方法间隔宜取1-3m,交/直流杂散电流和土壤电阻率测试应至少在测试桩上测试,外检测测量点包含所有测试的点。采用第二线性插值法和缩放调整,获取各分段点之间的外检测测量点对应的对齐后里程。
在各外检测测量点里程对齐之后,通过管道上固有特征的内检测里程与对齐后里程之间的差值进行对齐精度验证。若管道里程误差小于1m,则表示内外检测数据对齐效果良好,若管道里程误差大于1m,则表示内外检测数据对齐精度稍低,如果条件许可,可通过补充弯头位置地面坐标测量的方式来增加设标点数量,从而提高对齐精度。
本发明提供的油气管道内外检测数据对齐方法,可以将管道内外检测数据信息(管道本体缺陷、外防腐层破损点、阴极保护状况、交/直流杂散电流和土壤电阻率等)存在于同一线性参考里程的相应位置上,以实现对油气管道外壁不同类型缺陷的精确定位,及探明管道外壁缺陷成因。
以下参照附图结合具体实施例进一步说明本发明。
参照附图1至附图3,图1是本发明中的管道内外检测数据对齐方法一种具体实施例的流程图,图2是本发明中的管道内外检测数据对齐方法中的向量原理示意图,图3是本发明中的管道内外检测数据对齐方法中的线性缩放调整示意图;本发明的第一方面提供了一种管道内外检测数据对齐方法,该方法包括以下步骤:步骤S100,沿管道纵向轴线选取多个管道特征位置作为内检测和外检测的数据采集点;获取数据采集点处对应的初始内检测数据和初始外检测数据;
步骤S200,沿管道纵向轴线分布的多个所述初始内检测数据构成第一管道走向轮廓;沿管道纵向轴线分布的多个所述初始外检测数据构成第二管道走向轮廓;通过第二管道走向轮廓与第一管道走向轮廓的对比,基于向量原理和第一线性插值对第二管道走向轮廓中多个初始外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除,处理后的初始外检测数据为第一外检测数据;
步骤S300,以获取的第一管道走向轮廓上的内检测环焊缝坐标作为基准,采用编辑距离相似度匹配算法,获取固有特征名称匹配相似度,将获取的相似度处于预设阈值范围内的固有特征点作为内检测和外检测的分段对齐点,将固有特征的初始内检测数据的里程信息赋予在对应的第一外检测数据中;
步骤S400,进行相邻两个固有特征之间的外检测测量点的对齐,采用第二线性插值和缩放计算,获取各分段点之间的外检测测量点对应的对齐后里程,作为第二外检测数据;基于初始内检测数据与第二外检测数据,获取里程误差;若里程误差小于1m,则表示内外检测数据完成检测对齐。
从数据沿里程分布可分析得出管道本体外壁的缺陷类型;若管道存在外壁金属损失和防腐层破损且阴极保护状况欠保护或此管段存在交/直流杂散电流的情况,则管道此处缺陷可能会发展成活性腐蚀缺陷;若管道存在外壁金属损失和防腐层破损,但阴极保护状况良好,则管道此处缺陷可能为第三方制造的机械损伤;若管道防腐层和阴极保护状况良好,但管体存在外壁金属损失,则管道此处缺陷可能为管材制造异常,总控中心基于获取的数据进行分析可获取对应的缺陷方案,可为用户提供清楚的检测结果以及应对方案。
进一步地,向量原理具体为
Figure BDA0002992199210000111
其中,向量Pk为某一外检测数据经纬度坐标;向量Wi为外检测数据的上游最近内检测环焊缝数据经纬度坐标;向量Wi+1为外检测数据的下游最近内检测环焊缝数据经纬度坐标。
进一步地,第一线性插值具体为:
Figure BDA0002992199210000112
其中,Pi、Pi+1、Pi+2、Pi+3……Pj为外检测数据的经纬度坐标,Di、Di+1、Di+2……Dj为对应外检测里程,Pi+3至Pj-1之间经纬度坐标数据缺失,采用以上公式可推算出缺失的经纬度坐标;
外检测异常坐标点位于Pk,当0<∠Pk Wi Wi+1<45°且Pk点至Wi Wi+1的垂直距离小于1m时,对初始外检测数据中的异常坐标点Pk的里程位置信息进行修正,对其它明显偏离轨道的异常坐标点进行剔除。
进一步地,步骤S300中的固有特征名称匹配相似度的获取过程如下:编辑距离相似度匹配算法为:
Figure BDA0002992199210000113
其中,S为相似度,strk和strl为任意两个固有特征k和l的名称字符串,len(strk)和len(strl)分别为固有特征点名称字符串长度;n为从两个名称字符串相互转化所需的最小操作次数。
进一步地,如果相似度S≥0.8,则k和l对齐成功;如果0.8>S≥0.6,则k和l近似对齐成功,审核判断是否对齐正确;若S<0.6,则k和l对齐不成功。
对于名称对齐不成功的固有特征,通过经纬度坐标计算固有特征k和l之间空间距离ΔDk,l,若ΔDk,l的绝对值小于等于1m,则认为空间距离对齐成功。
进一步地,第二线性插值具体为:
Figure BDA0002992199210000121
其中,Lm为管段内任意一点m对应的内检测里程;L1为管段起始点1对应的内检测里程;ΔL表示管段内检测里程长度;ΔD表示管段的外检测里程长度。
里程误差Δδ的获取过程具体为:Δδ=La-L'a;其中,La为管道固有特征点的实际内检测里程,L'a为固有特征点的第二外检测数据;若管道里程误差小于1m,则表示内外检测数据对齐效果良好,若管道里程误差大于1m,则表示内外检测数据对齐精度稍低,如果条件许可,可通过补充弯头位置地面坐标测量的方式来增加设标点数量,从而提高对齐精度。
初始内检测数据包括管道特征及外壁缺陷的内检测里程位置信息;初始外检测数据包括数据采集点的里程位置信息、外防腐层破损点、阴极保护状况、交/直流杂散电流和土壤电阻率测试结果;内检测配置为通过搭载IMU获取管道特征及管体缺陷的里程位置信息,外检测配置为利用GPS定位采集管道外部属性信息;管道固有特征位置包括测试桩、站场、阀室、弯头、穿跨越或地势起伏较大处两端等。IMU(Inertial measurement unit),是测量物体三轴姿态角及加速度的装置;IMU指的是惯性测量单元,惯性测量单元是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置;一般的,一个IMU包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺,加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号,而陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号,测量物体在三维空间中的角速度和加速度,可以此解算出物体的姿态。
进一步地,参照附图4,图4是本发明中的管道内外检测数据对齐系统一种具体实施例的组成结构示意图;本发明的第二方面提供了一种管道内外检测数据对齐系统,该系统包括数据采集模块、对齐模式确定模块、走向轮廓对比及修正模块、对齐模块和总控中心,数据采集模块、对齐模式确定模块、走向轮廓对比及修正模块与对齐模块均与总控中心通讯连接,总控中心用于存储对应模块的处理过程;其中,数据采集模块配置为获取作为基准的初始内检测数据和待对齐的初始外检测数据,初始内检测数据包括管道特征及外壁缺陷的内检测里程位置信息,初始外检测数据包括各测量点的里程位置信息及外防腐层破损点、阴极保护状况、交/直流杂散电流和土壤电阻率等测试结果。
进一步地,对齐模式确定模块配置为明确管道内检测和外检测的数据中里程位置信息表达形式,选取适用的对齐模式进行对齐。
进一步地,走向轮廓对比及修正模块配置为对内检测和外检测获取的位置信息通过管道走向轮廓的形式进行对比,通过对比内检测的管道走向轮廓采用向量原理和第一线性插值法对外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除。
进一步地,对齐模块配置为获取固有特征名称匹配相似度,将获取的相似度处于预设阈值范围内的固有特征点作为内检测和外检测的分段对齐点,将固有特征的初始内检测数据的里程信息赋予在对应的处理后的外检测数据中。
具体地,相似度匹配算法为:
Figure BDA0002992199210000131
其中,S为相似度,strk和strl为任意两个固有特征k和l的名称字符串,len(strk)和len(strl)分别为固有特征点名称字符串长度;n为从两个名称字符串相互转化所需的最小操作次数。如果相似度S≥0.8,则k和l对齐成功;如果0.8>S≥0.6,则k和l近似对齐成功,审核判断是否对齐正确;若S<0.6,则k和l对齐不成功;对于名称对齐不成功的固有特征,通过经纬度坐标计算固有特征k和l之间空间距离ΔDk,l,若ΔDk,l的绝对值小于等于1m,则认为空间距离对齐成功。
在固有特征的名称对齐之后,需对各固有特征之间的外检测测量点进行对齐;外检测测试方法的不同,测试间距也不同,防腐层破损点交流电压梯度测试中除了在固有特征和防腐层破损点加密测量外,间距宜不超过50m,阴极保护状况密间隔电位测试方法间隔宜取1-3m,交/直流杂散电流和土壤电阻率测试应至少在测试桩上测试,外检测测量点包含所有测试的点。采用第二线性插值法和缩放调整,获取各分段点之间的外检测测量点对应的对齐后里程;在各外检测测量点里程对齐之后,通过管道上固有特征的内检测里程与对齐后里程之间的差值进行对齐精度验证,若管道里程误差小于1m,则表示内外检测数据对齐效果良好;若管道里程误差大于1m,则表示内外检测数据对齐精度稍低,如果条件许可,可通过补充弯头位置地面坐标测量的方式来增加设标点数量,从而提高对齐精度。
具体地,进一步地,第二线性插值具体为:
Figure BDA0002992199210000141
其中,Lm为管段内任意一点m对应的内检测里程;L1为管段起始点1对应的内检测里程;ΔL表示管段内检测里程长度;ΔD表示管段的外检测里程长度。里程误差Δδ的获取过程具体为:Δδ=La-L'a;其中,La为管道固有特征点的实际内检测里程,L'a为固有特征点的第二外检测数据。
该系统还包括对齐数据显示模块和缺陷分类模块,对齐数据显示模块与缺陷分类模块均与总控中心通讯连接;对齐数据显示模块配置为将外检测中各测量点的检测数据与内检测外壁缺陷数据沿里程分布进行可视化显示;其中各测量点的检测数据包括外防腐层破损点、阴极保护状况、交/直流杂散电流、土壤电阻率等外检测数据;缺陷分类模块配置为根据对齐后的内外检测数据,分析得到管道本体外壁的缺陷类型,具体地,若管道存在外壁金属损失和防腐层破损且阴极保护状况欠保护或此管段存在交/直流杂散电流的情况,则管道此处缺陷可能会发展成活性腐蚀缺陷;若管道存在外壁金属损失和防腐层破损,但阴极保护状况良好,则管道此处缺陷可能为第三方制造的机械损伤;若管道防腐层和阴极保护状况良好,但管体存在外壁金属损失,则管道此处缺陷可能为管材制造异常。
本发明提出的一种用于油气管道内外检测数据的对齐方法、系统及设备,解决了内外检测数据难以协同匹配的问题;其中方法以管道测试桩、站场、阀室、弯头、穿跨越或地势起伏较大处两端等管道固有特征位置作为内检测和外检测对齐点对管道进行分段对齐;通过内外数据对齐可使管道内外检测数据信息(管道本体缺陷、外防腐层破损点、阴极保护状况、交/直流杂散电流和土壤电阻率等)存在于同一线性参考里程的相应位置上。该对齐方法具体为:选择初始内检测数据作为对齐基准数据,初始外检测数据作为被对齐对象,获取基准内检测数据和待对齐的外检测数据;明确管道内检测和外检测的数据中里程位置信息表达形式,选取适用的对齐模式进行对齐;对管道内检测和外检测获取的走向轮廓进行对比,采用向量原理和第一线性插值法对初始外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除;采用编辑距离相似度匹配算法对齐固有特征,将其作为分段点采用第二线性插值法和缩放调整对所有外检测测量点进行对齐,获取了外检测相应测量点的对齐里程,最后利用管道上固有特征对数据对齐精度验证;将外检测数据与内检测外壁缺陷数据沿里程分布进行可视化显示;精确定位管道外壁缺陷及分析管道本体外壁缺陷类型。本发明提供的管道内外检测数据对齐方法、系统及设备,通过对管道本体的固有特征和外部环境进行对齐,使管道内外检测产生的数据换算到统一里程上,可充分挖掘内外检测数据的有用信息,以精确定位管道外壁缺陷并分析缺陷类型,更有针对性地制定管道本体和外部环境的维修维护。
本发明的第三方面公开了一种设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个所述处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令,所述指令用于被所述处理器执行以实现所述的管道内外检测数据对齐方法。
本发明的第四方面公开了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机指令,计算机指令用于被计算机执行以实现所述的管道内外检测数据对齐方法。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
下面参考图5,其示出了用于实现本申请方法、系统、设备实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。图5示出的服务器仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,计算机系统包括中央处理单元(CPU,Central Processing Unit)601,其可以根据存储在只读存储器(ROM,Read Only Memory)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM,Random Access Memory)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O,Input/Output)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605:包括键盘、鼠标等的输入部分606;包括诸如阴极射线管(CRT,Cathode Ray Tube)、液晶显示器(LCD,Liquid Crystal Display)等以及扬声器等的输出部分607;包括硬盘等的存储部分608;以及包括诸如LAN(局域网,Local AreaNetwork)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器610上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时,执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是,本申请上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
需要说明的是,在本发明的描述中,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系,这仅仅是为了便于描述,而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外,还需要说明的是,在本发明的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言,可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、物品或者设备/装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其它要素,或者还包括这些过程、物品或者设备/装置所固有的要素。
至此,已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案,但是,本领域技术人员容易理解的是,本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种管道内外检测数据对齐方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤S100,沿管道纵向轴线选取多个管道特征位置作为内检测和外检测的数据采集点;
获取数据采集点处对应的初始内检测数据和初始外检测数据;
步骤S200,沿管道纵向轴线分布的多个所述初始内检测数据构成第一管道走向轮廓;沿管道纵向轴线分布的多个所述初始外检测数据构成第二管道走向轮廓;
通过所述第二管道走向轮廓与所述第一管道走向轮廓的对比,基于向量原理和第一线性插值对所述第二管道走向轮廓中多个所述初始外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除,处理后的所述初始外检测数据为第一外检测数据;
步骤S300,以获取的所述第一管道走向轮廓上的内检测环焊缝坐标作为基准,采用编辑距离相似度匹配算法,获取固有特征名称匹配相似度,将获取的相似度处于预设阈值范围内的固有特征点作为内检测和外检测的分段对齐点,将固有特征的初始内检测数据的里程信息赋予在对应的第一外检测数据中;
步骤S400,进行相邻两个固有特征之间的外检测测量点的对齐,采用第二线性插值和缩放计算,获取各分段点之间的外检测测量点对应的对齐后里程,作为第二外检测数据;
基于初始内检测数据与第二外检测数据,获取里程误差;若里程误差小于1m,则表示内外检测数据完成检测对齐。
2.根据权利要求1所述的管道内外检测数据对齐方法,其特征在于,所述向量原理具体为:
Figure FDA0002992199200000021
其中,向量Pk为某一外检测数据经纬度坐标;向量Wi为外检测数据的上游最近内检测环焊缝数据经纬度坐标;向量Wi+1为外检测数据的下游最近内检测环焊缝数据经纬度坐标;
所述第一线性插值具体为:
Figure FDA0002992199200000022
其中,Pi、Pi+1、Pi+2、Pi+3……Pj为外检测数据的经纬度坐标,Di、Di+1、Di+2……Dj为对应外检测里程,Pi+3至Pj-1之间经纬度坐标数据缺失,采用以上公式可推算出缺失的经纬度坐标;
外检测异常坐标点位于Pk,当0<∠PkWiWi+1<45°且Pk点至WiWi+1的垂直距离小于1m时,对初始外检测数据中的异常坐标点Pk的里程位置信息进行修正,对其它偏离轨道的异常坐标点进行剔除。
3.根据权利要求1所述的管道内外检测数据对齐方法,其特征在于,步骤S300中的固有特征名称匹配相似度的获取过程如下:
编辑距离相似度匹配算法为:
Figure FDA0002992199200000023
其中,S为相似度,strk和strl为任意两个固有特征k和l的名称字符串,len(strk)和len(strl)分别为固有特征点名称字符串长度;n为从两个名称字符串相互转化所需的最小操作次数;
如果相似度S≥0.8,则k和l对齐成功;如果0.8>S≥0.6,则k和l近似对齐成功,审核判断是否对齐正确;若S<0.6,则k和l对齐不成功;
对于名称对齐不成功的固有特征,通过经纬度坐标计算固有特征k和l之间空间距离ΔDk,l,若ΔDk,l的绝对值小于等于1m,则认为空间距离对齐成功。
4.根据权利要求1所述的管道内外检测数据对齐方法,其特征在于,其中,所述第二线性插值具体为:
Figure FDA0002992199200000031
其中,Lm为管段内任意一点m对应的内检测里程;L1为管段起始点1对应的内检测里程;ΔL表示管段内检测里程长度;ΔD表示管段的外检测里程长度。
5.根据权利要求1所述的管道内外检测数据对齐方法,其特征在于,所述里程误差Δδ的获取过程具体为:Δδ=La-L'a
其中,La为管道固有特征点的实际内检测里程,L'a为固有特征点的第二外检测数据。
6.根据权利要求1所述的管道内外检测数据对齐方法,其特征在于,所述初始内检测数据包括管道特征及外壁缺陷的内检测里程位置信息;
所述初始外检测数据包括数据采集点的里程位置信息、外防腐层破损点、阴极保护状况、交/直流杂散电流和土壤电阻率测试结果;
内检测配置为通过搭载IMU获取管道特征及管体缺陷的里程位置信息,外检测配置为利用GPS定位采集管道外部属性信息;
所述管道固有特征位置包括测试桩、站场、阀室、弯头、穿跨越或地势起伏较大处两端。
7.一种管道内外检测数据对齐系统,其特征在于,该系统包括数据采集模块、对齐模式确定模块、走向轮廓对比及修正模块、对齐模块和总控中心,所述数据采集模块、所述对齐模式确定模块、所述走向轮廓对比及修正模块与所述对齐模块均与所述总控中心通讯连接,所述总控中心用于存储对应模块的处理过程;
所述数据采集模块配置为获取作为基准的初始内检测数据和待对齐的初始外检测数据,所述初始内检测数据包括管道特征及外壁缺陷的内检测里程位置信息,所述初始外检测数据包括各测量点的里程位置信息及外防腐层破损点、阴极保护状况、交/直流杂散电流和土壤电阻率测试结果;
所述对齐模式确定模块配置为明确管道内检测和外检测的数据中里程位置信息表达形式,选取适用的对齐模式进行对齐;
所述走向轮廓对比及修正模块配置为对内检测和外检测获取的位置信息通过管道走向轮廓的形式进行对比,通过对比内检测的管道走向轮廓采用向量原理和第一线性插值法对外检测数据中的异常坐标点进行修正或剔除;
所述对齐模块配置为获取固有特征名称匹配相似度,将获取的相似度处于预设阈值范围内的固有特征点作为内检测和外检测的分段对齐点,将固有特征的初始内检测数据的里程信息赋予在对应的处理后的外检测数据中。
8.根据权利要求7所述的管道内外检测数据对齐系统,其特征在于,该系统还包括对齐数据显示模块和缺陷分类模块,所述对齐数据显示模块与所述缺陷分类模块均与所述总控中心通讯连接;
所述对齐数据显示模块配置为将外检测中各测量点的检测数据与内检测外壁缺陷数据沿里程分布进行可视化显示;
所述缺陷分类模块配置为根据对齐后的内外检测数据,分析得到管道本体外壁的缺陷类型。
9.一种设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与至少一个所述处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令,所述指令用于被所述处理器执行以实现权利要求1-6任一项所述的管道内外检测数据对齐方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现权利要求1-6任一项所述的管道内外检测数据对齐方法。
CN202110319404.7A 2021-03-25 2021-03-25 管道内外检测数据对齐方法、系统及设备 Active CN113032380B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110319404.7A CN113032380B (zh) 2021-03-25 2021-03-25 管道内外检测数据对齐方法、系统及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110319404.7A CN113032380B (zh) 2021-03-25 2021-03-25 管道内外检测数据对齐方法、系统及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113032380A true CN113032380A (zh) 2021-06-25
CN113032380B CN113032380B (zh) 2022-09-30

Family

ID=76473720

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110319404.7A Active CN113032380B (zh) 2021-03-25 2021-03-25 管道内外检测数据对齐方法、系统及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113032380B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114964118A (zh) * 2022-05-24 2022-08-30 国家石油天然气管网集团有限公司 管道凹陷检测方法、处理器和管道凹陷识别装置
CN114992528A (zh) * 2022-05-17 2022-09-02 国家石油天然气管网集团有限公司 用于油气管道的数据处理方法和处理器
CN115062192A (zh) * 2022-08-22 2022-09-16 成都千嘉科技股份有限公司 基于空间分析的燃气管道检测数据自动对齐方法
CN115525636A (zh) * 2022-10-13 2022-12-27 国家管网集团北方管道有限责任公司沈阳检测技术分公司 气体长输管道漏磁内检测数据多轮对齐方法和装置
CN116881727A (zh) * 2023-06-01 2023-10-13 四川省新洋安创科技有限公司 一种油气管道内检测数据管节自动对齐方法
CN117371076A (zh) * 2023-11-01 2024-01-09 杭州群核信息技术有限公司 家装模型的控制方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105243089A (zh) * 2015-09-09 2016-01-13 中国石油天然气股份有限公司 一种管道内检测数据处理方法
CN107178710A (zh) * 2017-04-11 2017-09-19 东北大学 一种基于内外检测信号特征提取的管道缺陷内外辨识方法
CN107218942A (zh) * 2017-05-11 2017-09-29 哈尔滨工程大学 小径管道缺陷定位装置及基于快速正交搜索算法的定位方法
CN107965673A (zh) * 2017-11-21 2018-04-27 中煤航测遥感集团有限公司 基于ar技术的天然气管道缺陷定位方法及装置
CN108344795A (zh) * 2018-01-24 2018-07-31 四川钜莘信合科技有限公司 油气管道缺陷识别方法、装置及电子设备
CN108804537A (zh) * 2018-05-05 2018-11-13 四川德源石油天然气工程有限公司 一种内检测数据对齐的方法
CN111143320A (zh) * 2019-08-02 2020-05-12 中海广东天然气有限责任公司 管道内检测数据比对分析方法
CN111159837A (zh) * 2018-11-07 2020-05-15 中国石油化工股份有限公司 一种油气管道管体缺陷对齐方法及装置
CN111159639A (zh) * 2018-11-07 2020-05-15 中国石油化工股份有限公司 一种管道内检测数据对齐方法及装置
CN111192198A (zh) * 2019-12-26 2020-05-22 台州学院 一种基于管道机器人的管道全景扫描方法
CN111274683A (zh) * 2020-01-15 2020-06-12 深圳四维集思技术服务有限公司 一种油气管线数据对齐管理方法
CN111667132A (zh) * 2019-03-07 2020-09-15 中国石油化工股份有限公司 一种管道完整性智能分析决策系统

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105243089A (zh) * 2015-09-09 2016-01-13 中国石油天然气股份有限公司 一种管道内检测数据处理方法
CN107178710A (zh) * 2017-04-11 2017-09-19 东北大学 一种基于内外检测信号特征提取的管道缺陷内外辨识方法
CN107218942A (zh) * 2017-05-11 2017-09-29 哈尔滨工程大学 小径管道缺陷定位装置及基于快速正交搜索算法的定位方法
CN107965673A (zh) * 2017-11-21 2018-04-27 中煤航测遥感集团有限公司 基于ar技术的天然气管道缺陷定位方法及装置
CN108344795A (zh) * 2018-01-24 2018-07-31 四川钜莘信合科技有限公司 油气管道缺陷识别方法、装置及电子设备
CN108804537A (zh) * 2018-05-05 2018-11-13 四川德源石油天然气工程有限公司 一种内检测数据对齐的方法
CN111159837A (zh) * 2018-11-07 2020-05-15 中国石油化工股份有限公司 一种油气管道管体缺陷对齐方法及装置
CN111159639A (zh) * 2018-11-07 2020-05-15 中国石油化工股份有限公司 一种管道内检测数据对齐方法及装置
CN111667132A (zh) * 2019-03-07 2020-09-15 中国石油化工股份有限公司 一种管道完整性智能分析决策系统
CN111143320A (zh) * 2019-08-02 2020-05-12 中海广东天然气有限责任公司 管道内检测数据比对分析方法
CN111192198A (zh) * 2019-12-26 2020-05-22 台州学院 一种基于管道机器人的管道全景扫描方法
CN111274683A (zh) * 2020-01-15 2020-06-12 深圳四维集思技术服务有限公司 一种油气管线数据对齐管理方法

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114992528A (zh) * 2022-05-17 2022-09-02 国家石油天然气管网集团有限公司 用于油气管道的数据处理方法和处理器
CN114992528B (zh) * 2022-05-17 2024-05-24 国家石油天然气管网集团有限公司 用于油气管道的数据处理方法和处理器
CN114964118A (zh) * 2022-05-24 2022-08-30 国家石油天然气管网集团有限公司 管道凹陷检测方法、处理器和管道凹陷识别装置
CN115062192A (zh) * 2022-08-22 2022-09-16 成都千嘉科技股份有限公司 基于空间分析的燃气管道检测数据自动对齐方法
CN115525636A (zh) * 2022-10-13 2022-12-27 国家管网集团北方管道有限责任公司沈阳检测技术分公司 气体长输管道漏磁内检测数据多轮对齐方法和装置
CN115525636B (zh) * 2022-10-13 2023-05-02 国家管网集团北方管道有限责任公司沈阳检测技术分公司 气体长输管道漏磁内检测数据多轮对齐方法和装置
CN116881727A (zh) * 2023-06-01 2023-10-13 四川省新洋安创科技有限公司 一种油气管道内检测数据管节自动对齐方法
CN116881727B (zh) * 2023-06-01 2024-02-13 四川省新洋安创科技有限公司 一种油气管道内检测数据管节自动对齐方法
CN117371076A (zh) * 2023-11-01 2024-01-09 杭州群核信息技术有限公司 家装模型的控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN117371076B (zh) * 2023-11-01 2024-09-10 杭州群核信息技术有限公司 家装模型的控制方法、装置、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113032380B (zh) 2022-09-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113032380B (zh) 管道内外检测数据对齐方法、系统及设备
AU2013227428B2 (en) Fault detection for pipelines
US20180188207A1 (en) Fault detection for pipelines
CN107654852B (zh) 一种基于管道段长度及管道连接器检测的管道内定位装置及定位方法
CN107218942A (zh) 小径管道缺陷定位装置及基于快速正交搜索算法的定位方法
Wang et al. The inertial technology based 3-dimensional information measurement system for underground pipeline
WO2023088471A1 (zh) 基于多传感信息融合的管道缺陷检测及定位方法
Yang et al. Application of adaptive cubature Kalman filter to in-pipe survey system for 3D small-diameter pipeline mapping
CN107120532A (zh) 基于快速正交搜索算法的管道连接器检测方法
CN107219335B (zh) 基于复连续小波变换的管道连接器检测方法
CN114943718A (zh) 用于管道检测数据的修正方法、处理器、装置及存储介质
CN106855911A (zh) 一种测量地下管道空间位置的方法
US11054394B2 (en) Scanning magnetometry motion compensation
WO2017181396A1 (zh) 一种管道弯曲应变的计算方法
CN110647591A (zh) 用于测试矢量地图的方法和装置
CN118229787B (zh) 油气管路路由走向的预测方法、系统、设备及存储介质
CN114166214B (zh) 基于sta/lta算法的管道连接器检测方法和系统
RU2621219C1 (ru) Способ идентификации смещений осевой линии трубопровода
Hatefi Afshar et al. A novel parallel constrained extended Kalman filter for improving navigation algorithm–case study: gas pipeline
CN112880670A (zh) 基于特征位置辨识的地下管道轨迹测绘方法
CN117346764A (zh) 基于里程轮的管道检测方法、系统、终端设备及存储介质
CN115235504A (zh) 行驶工具的里程校准方法、装置、介质、终端及检测车
CN118799106A (zh) 一种利用电子地图技术的采矿侦测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant