一、输油气管道常用焊接方法（论文文献综述）
冯刚[1]（2021）在《基于磁记忆检测技术的焊缝裂纹信号特征研究》文中研究说明由于冲击、疲劳等因素,长输油气管道焊缝在运行过程中常常萌生裂纹与应力损伤等缺陷,极易造成管道崩裂等重大安全事故,给国家造成了巨大的经济损失,所以为了维护长输油气管道的安全运行必须对其进行内检测。传统的无损检测技术,如涡流法、磁粉法、X射线法和超声波法等,均不符合管道内检测的技术要求,对于应用广泛的漏磁检测技术,由于检测原理的限制只能检测管道表面的宏观缺陷。而金属磁记忆检测技术是一种新兴的无损检测技术,具有对应力变化敏感、检测灵敏度高、支持非接触在线动态检测等优点,能通过异常的应力集中来检测正在萌生的裂纹与应力损伤,因此在长输油气管道焊缝裂纹内检测领域具有很好的应用前景。焊缝具有更复杂的金相组织与大量热应力,而传统的磁力学模型未考虑到这些因素,所以不适用于焊缝磁力学关系的计算。考虑到传统模型的局限性,本课题首先通过有限元技术分析了焊缝形成过程,研究了焊缝周围的热应力分布规律为理论分析提供依据。然后考虑金相组织对焊缝磁力学定量化计算的影响建立了长输油气管道非均匀内检测磁荷模型,分析了焊缝裂纹磁记忆信号的产生机理,定量计算了焊缝宽度和厚度、裂纹深度和宽度、管道内压和提离值对磁记忆信号特征值的影响,为磁记忆检测技术在焊缝裂纹检测领域的应用提供了理论依据。本文进行了系统的实验验证理论分析的正确性,研究表明:焊缝裂纹磁记忆信号以焊缝信号特征为主,同时叠加了裂纹信号,其轴向分量具有一个极大值,径向分量包含两组独立且过零点的峰峰值,其中径向分量的外侧峰峰值与焊缝对应,内侧峰峰值与裂纹对应;裂纹不影响焊缝整体的热应力分布规律,其周围应力集中程度远高于焊缝,并且裂纹处梯度具有最大值;当管道内压增加时,焊缝热应力与内压进行了叠加,增加了焊缝的应力集中程度;裂纹周围的应力对内压变化更加敏感,内压波动时,导致裂纹周围应力集中程度急剧增加,对管道威胁更加严重;磁记忆信号与内压呈正相关,信号特征值随内压增加而线性增加;信号特征值随传感器提离增而指数衰减,其轴向分量衰减速度比径向分量快。
尹铁,赵弘,张倩,吴婷婷,周伦,王新升[2]（2021）在《长输油气管道焊接机器人的技术现状与发展趋势》文中提出随着清洁能源需求的快速增长,管道建设用钢管的钢级、管径、壁厚和输送压力逐步提高,管道自动焊技术以其环焊缝强韧性匹配高,焊接效率高、劳动强度低等技术优点,在管道建设中日渐成为主流技术。本文阐述了以管道全位置自动焊技术为载体的长输油气管道焊接机器人技术的发展历程及其在我国工程应用情况,介绍了管道焊接机器人的工程应用特点和技术现状,列举了多焊炬管道焊接机器人、激光—电弧复合管道焊接机器人、双丝管道焊接机器人、搅拌摩擦焊机器人几种先进管道焊接机器人的技术特点和工程应用情况。通过对管道焊接机器人发展存在的问题进行梳理和总结,指出焊接运动轨迹的规划、焊缝跟踪、焊接质量在线监测、特殊工况适应性以及配套焊接电源等是目前油气工程应用存在的技术瓶颈。鉴于对油气管道焊接质量一致性和稳定性提出的高要求,笔者对今后管道焊接机器人智能化研发道路的发展趋势进行了展望,认为3个方向将是未来管道焊接机器人智能化发展趋势:（1）焊接路径的自主规划和自适应焊缝跟踪。对坡口和焊缝信息进行提取、识别和分析,获取理想的路径点和焊枪姿态,并且能够根据工况实时控制焊枪位置,实现管道环焊缝的柔性焊接规划和自适应焊缝跟踪;（2）远程故障诊断。依托大量管道工程应用积累,建立完备的焊接专家系统,对焊接机器人实施远程监控及故障实时诊断,建立网络化的实时监控系统和故障处理系统,实现焊接质量在线监控;（3）人机共融的焊接方式。通过系统深度学习将熟练焊工的经验转化为焊接机器人的训练样本,指导非熟练焊接人员开展焊接培训,人机关系由主仆变为伙伴,共同完成管道焊接作业。
权涛[3]（2021）在《中国长输油气管道自动焊技术应用现状及展望》文中研究表明自动焊技术的成熟与发展能够让我国的油气运输范围得到明显扩大,给中国油气资源的远距离输送带来了十分明显的变化,能够更好地解决我国部分地域的油气资源短缺问题。为了更好的进行长输油气管道自动焊技术的改进与完善,相应技术研究者应当对该类技术的使用现状进行深入探讨。
王佳录[4]（2020）在《长输油气管道脆弱性分析》文中研究说明随着社会经济的快速发展,天然气和石油产品的需求量也在快速增长,这促使了长输油气管道的建设和发展,同时也带来了更多的安全隐患。油气管道具有运输介质高危险性、运行状态不易监测等特点,泄漏或爆炸事故时有发生,对管道区域存在较大威胁。管道事故的发生与其脆弱性的存在密不可分。本文以长输油气管道为研究对象,分析其脆弱性的概念和组成,并进行综合评价,完善了脆弱性在长输油气管道中的理论和评价方法,为油气管道线路布局和规划提供依据,有利于提升油气管道运行安全性,保障公共安全。本文从管道本身和管道沿线两方面分析了油气管道脆弱性的形成机制,认为油气管道脆弱性有管道系统、承灾体以及响应能力三个组成部分。根据干扰影响下的系统状态变化曲线提出一种脆弱性理论模型,基于此对近年来国内外典型的油气管道事故进行分析和梳理,识别事故背后隐含的脆弱性因素,结合脆弱性构成要素和油气管道脆弱性组成进一步选取油气管道脆弱性评价指标,并遵循相关原则构建指标体系。本文构建了油气管道脆弱性评价模型,其内容包括,通过级差最大化法集成主客观赋权所得权重,为验证组合权重的合理性,采用肯达尔（Kendall）一致性检验法对其进行检验。利用模糊综合评价法计算油气管道不同点位固有脆弱性;综合考虑各点位的社会应急机构对脆弱性的补偿作用,计算各点位实际脆弱性。在上述研究的基础上,以青海省境内8条主要油气管道为评价对象,了解收集相关资料数据,结合管道分布和穿越情况,选取22个采样点,通过油气管道脆弱性评价模型对各采样点进行综合评价,并对评价结果进行分析,得到各管线综合脆弱性情况,就脆弱性得分较高的采样点区域进行重点分析,就管道的线路规划分布,沿途的人员、环境,线路维护,安全监管等方面提出合理建议。通过实例验证,证明本文提出的脆弱性评价模型在油气管道的脆弱性分析中具有可行性,可为油气管道所属单位和相关安全部门的安全管理和安全决策提供理论依据,具有重要的指导意义。
郑思檬[5]（2020）在《基于改进J-A模型的磁力学关系研究》文中提出国际石油、天然气的运输方式主要是利用管道运输,管道运营的关键问题在于管道的安全维护。管道应力内检测技术是世界管道内检测领域的前沿课题,弱磁法在应力内检测技术研究中有巨大发展空间。管道在交变载荷长期作用下,即便管道的最大工作强度低于它自身的强度极限,甚至低于屈服极限,也常会在没有显着塑性变形的状态下爆发泄露、管道爆裂等恶性事故,当载荷持续加强时,会在管道局部发生塑性变形,这将会对管道的正常运转造成严峻的威胁。为了防止恶性事故的爆发,需要对管道进行预判性检测,以便进行合理维修。常规无损检测方法主要有超声检测、射线检测、磁粉检测、渗透检测和涡流检测等,在管道缺陷检测、事故预防等方面发挥了重要作用。然而,这些方法在管道应力内检测范围的应用具有一定局限性,例如,超声检测方法易受到环境影响,检测时需要介质;X射线照相法对管壁较厚的管道检测度低,评定时间较长,检测效率不高,设备不能动态在线地检测管道。近年来常用管道弱磁应力内检测技术,该方法具有检测速度快、设备轻巧、操作简单、可靠性好且无需专门的磁化设备,可以进行非接触在线检测等特点,在管道应力内检测范围具有广阔的发展前景。但现有的理论模型均是针对单向应力状态的磁力学分析,无法满足在役油气管道应力内检测信号识别的要求,需要进行有效系统的研究。此外,管道在载荷作用下的弹性阶段和塑性阶段表现出的弱磁信号各不相同,现有研究缺乏对磁力学关系的全面分析,因此,建立一套完好的磁力学关系体系,对弱磁检测技术的理论及工程实践的应用具有关键意义。本课题基于J-A理论建立了复杂应力状态下的管道磁力学数值模型,计算并分析应力集中区弱磁信号随应力的变化规律以及非磁饱和条件下外界磁场对磁力学关系的影响。此外,建立弹塑性应变磁化模型,分析了应变磁化模型的影响因素,分别计算并描述了弹性阶段和塑性阶段的力磁特性,并对大口径油气管道进行了系统的实验研究。研究结果表明:管道应力集中区弱磁信号与应力和应变分别具有很好的对应关系。本课题建立的复杂应力状态磁力学模型的计算结果与实验结果的误差率为0.5%,更适合于管道应力内检测的数据分析。在非磁饱和状态下,随着外界磁场强度的增大,应力集中区的弱磁信号强度增大,弱磁信号的力磁变化率逐渐增大。弹性阶段管道应力集中区的弱磁信号出现一次翻转,应变程度达到1%时,管体发生塑性变形,弱磁信号再次出现拐点,弱磁信号随应变的增加最终趋于稳定。
王竹筠[6]（2019）在《基于深度学习的管道漏磁信号智能识别方法研究》文中研究说明石油、天然气等能源运输的最主要方式是管道运输,由于腐蚀、磨损、意外损伤等原因导致管线泄漏事故频发,从而造成极大的经济损失,环境污染甚至是人员伤亡。这对人民的生命财产安全造成了极大的影响。管道漏磁内检测技术是当前在无损检测领域中非常重要的方法之一,可以通过管道漏磁内检测器对管道进行定期检测,通过内检测器采集到的漏磁信号识别分析找出管道中潜在缺陷进而及时修复,因此管道漏磁检测技术在长输油气管道中发挥着重要作用。现阶段管道漏磁数据的识别分析大多采用人工判读方式,由于石油天然气管道的管线距离比较长,通常都是上百公里乃至上千公里。因此由管道漏磁内检测器采集到的漏磁信号数据量是非常大的,而且由于漏磁信号种类较多,在识别和分析时存在耗时长、漏检、误检等问题。目前针对管道漏磁信号的自动识别方法仍在探索阶段,如何对漏磁信号进行高效、高精度的智能检测,完成缺陷的识别与判定,出具管道缺陷报告开挖单是当前研究的重点。深度学习理论能够提供基于学习的特征表示,在图像分类、检测、分割等领域都有广泛应用。目前针对管道漏磁信号的识别研究较少,因此本文以管道环焊缝、螺旋焊缝、缺陷漏磁信号为研究对象,以深度学习为基础框架对管道漏磁信号的智能识别问题进行研究。本文的研究内容主要包括以下四点:针对管道漏磁信号数据成像问题,从曲线成像法和伪彩色成像法对其进行可视化处理。首先确定管道漏磁信号数据的基本格式和类型,将实际检测到的漏磁信号从检测器中提取出来。然后根据管道漏磁信号的特点,利用描点成像法和伪彩色变换法将其生成曲线图像和伪彩色图像。通过实验对比发现伪彩色图像能提高对图像细节的分辨能力,得到看起来清晰、自然的图像。彩色值可以作为漏磁信号的第三维特征,从而利用彩色来显示完整的漏磁信号数据。最后利用非线性双边滤波器对管道漏磁图像做平滑处理,得到预处理后的图像。将图像预处理后的管道漏磁曲线图像和伪彩色图像构建数据集,建立图像数据库,作为后续的分类和识别实验中的网络输入。针对管道漏磁图像目标边缘轮廓模糊的问题,提出一种基于多尺度数学形态学和拉普拉斯算子的管道漏磁图像边缘增强方法。构建多尺度结构元素,将不同尺度的矩形结构元素和圆形结构元素相结合对曲线图像进行增强处理;针对管道漏磁伪彩色图像,首先利用拉普拉斯算子对伪彩色图像的各分量进行边缘检测得到边缘点,然后利用边缘颜色约束对检测到的边缘点进行判定删除非边缘检测点,最后将各分量的边缘检测图与原始图像叠加得到边缘增强后的伪彩色图像。实验结果表明,该方法可以有效的对焊缝、缺陷图像等特征的边缘进行增强,细化了边缘轮廓信息,从而提高图像分辨率。针对管道漏磁焊缝图像的自动分类问题,提出一种基于稀疏自编码卷积神经网络的管道漏磁焊缝图像分类方法。首先,搭建基于Caffe的深度学习平台,以卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）为基础分类网络和模型的优化方法。为了增强卷积核对管道漏磁信号的特征提取能力问题,将卷积核输入到稀疏自编码网络中进行优化预训练。利用稀疏自编码网络自动学习图像特征,然后在网络中加入图像熵相似度约束规则来判定每个卷积携带图像结构的信息量,使卷积核的图像熵达到均衡值,再通过相似度判定条件删除权值相似的卷积核,使卷积核具有更多样的学习能力。通过预训练网络可以提高卷积核的特征提取能力,并增强目标特征信息与背景特征信息的差异性,从而提高网络分类能力。最后将管道环焊缝、螺旋焊缝、三通、法兰、缺陷、无缺陷这六种类型的漏磁图像作为输入,输入优化卷积核后的卷积神经网络中进行验证。实验结果表明,该方法对上述六种管道类型的平均分类准确率达到94%,优于传统卷积神经网络模型,具有良好的特征提取能力和泛化能力。针对管道漏磁伪彩色图像的自动识别问题,提出一种基于DAR-SSD网络的管道漏磁伪彩色图像识别算法。首先以SSD（Single Shot MultiBox Detector）网络为基础目标检测网络模型,为提高SSD算法对管道漏磁信号中小缺陷的识别精度,在SSD模型中加入空洞卷积和注意力残差模块。利用空洞卷积扩大网络模型的感受野,将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合,提高网络对小目标细节特征的学习能力。然后利用注意力残差模块有针对性的强化网络感兴趣的区域,使待检测目标成为显着性目标,从而提高模型获取目标位置和类别的准确性。通过实验结果表明,本文提出的算法能自动识别出漏磁数据的环焊缝、螺旋焊缝、缺陷等位置,准确率提高到97.33%,误检率为2.05%,漏检率降为0.62%,定位误差小于2米,具有更优良的鲁棒性,在小缺陷目标检测上效果明显。综上所述,本文主要从数据集和模型结构方面提升网络的特征表达能力。包括图像增强,设计网络结构,引入稀疏自编码、空洞卷积、注意力残差模块的优化算法。实验结果表明改进算法能较好的提升网络的识别性能。
周生辉,盖洪霞,马晨刚,张玲[7]（2018）在《论油气长输管线的焊接工艺与特点》文中认为本文详细介绍了当前油气管道主要材料的规格型号,以及油气管道焊接常用的两种焊材以及现阶段主要使用的焊接设备,重点分析了油气管道焊接特点及焊接施工工艺,旨在推动各类焊接工艺及焊接设备在油气管道建设中的应用。
李正清[8]（2018）在《中缅原油管道运营安全风险分析》文中认为中缅原油管道是我国第四大能源通道,其建成及投产有助于改善我国西南地区缺油少气的情况,对国家能源安全及改善民生有较大意义。中缅原油管道沿线地形复杂,管道海拔起伏大,自然环境恶劣,事故后果严重,但针对运营期生产安全的风险评价研究不足。因此,结合中缅原油管道地形及工艺特点,分析生产运营中面临的安全风险,对管道长期平稳安全运营有较大意义。本文将采用故障树分析法,对中缅原油管道运营安全风险进行分析,首先,将管道失效作为故障树顶端事件,根据地形特征,将中缅原油管道（缅甸段）分为三段,分别为海沟段、山区段、平原段。绘制各段管道故障树,逐层分析导致顶端事件发生的基础事件。通过定性分析,求出各段管道故障树的最小割级,分析割集阶数与基础事件出现频率。同时,对各段管道进行定量风险分析,运用模糊理论求解各个基础事件发生的概率,计算管道失效概率以及基础事件的概率重要度和临界重要度,找出关键事件及次关键事件。通过分析,确定各段管道在运营过程中面临的风险因素,根据分析结果,讨论规避或减小运营风险的方式方法,提升管道运营风险管理水平。
谢鑫芳[9]（2018）在《滑坡冲击下管道动态响应及可靠性分析》文中研究指明因降水和地震引发的滑坡是造成长输油气管道失效的情况频频发生,而长输油气管道是现代经济建设的重要组成部分,因此,研究滑坡和地震滑坡作用下管道的安全可靠性具有重要意义。本文在前人研究的基础上研究了滑坡和地震滑坡作用对高强度大口径管道的影响,并探讨了影响管道系统安全运行的因素。主要做了以下几方面的工作:本文首先对两种典型敷设方式下的管道进行力学分析,并给出了管道竖向和侧向土压力计算公式。对比目前常用的典型管土模型的优缺点,选择土弹簧有限元模型作为本文的力学模型。分析基于应变设计准则的优势,确定本文采用基于应变的设计准则。对国内外应变设计准则进行分析,选择国内《油气输送管道线路工程抗震技术规范》（GB50470-2017）作为本文的应变计算方法,并通过算例给出了相应管道的容许应变值。利用有限元软件建立数值模型,对滑坡灾害冲击下管道轴向应变和横向位移规律进行计算,对比有无内压管道抗滑坡冲击能力的不同,并分析了土体位移、土壤内摩擦角、管道钢级等因素对滑坡作用下管道轴向应变的影响。结果显示,管道最大轴向应变发生在滑坡段中间位置处,滑坡过程中下滑土体位移量是影响管道安全的最主要因素。在前文模型的基础上通过增加地震波的作用,对地震滑坡冲击下管道的响应状态进行分析。计算得到地震滑坡作用下管道的轴向应变规律,并与前文中管道的应变结果进行对比,分析地震对管道内压、钢级等因素的影响程度。结果显示,地震明显增加了管道的应变量,且对土壤内摩擦角的影响作用最为明显,其次为管道埋深、土体位移量和管道内压。采用Monte-Carlo法对埋地管道在地震滑坡灾害冲击下的可靠性进行计算,对计算结果进行统计分析后给出了置信度与管道可靠度的关系公式,并计算得到了不同置信度水平下管道的可靠度。对影响管道可靠性的因素进行了灵敏度分析,结果显示管道可靠性的显着影响因素依次为滑坡土体位移、土壤内摩擦角、管道外径、埋深、壁厚和弹性模量。最后将贝叶斯网络和故障树模型相结合,对正常运行状态下的油气管道安全性进行评价,得到了基本事件的重要度顺序。结果显示导致管道失效的主要因素为人的不安全行为、自然灾害和管道腐蚀。综合两种方法的分析结果,建议管线布置应尽量避开地震和滑坡多发区,尽量选择大口径、厚壁的钢管浅埋于内摩擦角较小的土壤中,以增加管道的安全性。
杨永和[10]（2017）在《西气东输管道维抢修技术研究》文中研究指明管道作为连接油气田、石油石化企业和用户的纽带,对油气田的开发、开采、石油炼制运输及发展起着重要的作用。近些年,由于对能源结构变化和对能源需求的快速增长,长距离管线的发展得到了极大地促进,从而要求管道管径增大,材质升级。这样不仅对钢管的安全可靠性和使用寿命提出挑战,在管道的焊接位置出现各类焊接缺陷的概率也大大提升。在管线的运行过程中由于长距离输送的特性也会遇到各种各样的问题,如遭受比较严重的打孔盗油现象以及西部管道公司所辖管道会遭受山体滑坡和地质沉降等自然灾害,从而使得管道完整性受到威胁。在这种情况下,应对不同的缺陷需采用合适的修复方案,但如今并没有统一的标准对各类缺陷进行修复。本文采用有限元方法针对打孔盗油缺陷的管帽修复和补板修复进行分析,并给出了采用管帽和补板修复时合适的结构尺寸,为企业标准的制定提供了理论基础。针对西部管道公司经受滑坡和沉降等自然灾害的管道进行了完整性评价,并对不满足完整性评价的管道给出了合适的修复建议。针对直管存在线状裂纹缺陷的情况设计了一种新型直管耦合式堵漏夹具,并通过有限元方法对夹具结构进行了优化,得到了重量轻且便于安装的夹具结构。最后,采用断裂力学评价方法对西气东输二线管道焊缝缺陷的失效案例进行了评价分析。通过断裂韧性测试方法获得了焊接接头不同区域的临界断裂韧性,采用有限元方法对服役载荷工况下含裂纹的管道进行了应力强度因子的计算,评价结果说明该管道不会出现失稳扩展,但在循环载荷作用下会引起裂纹的疲劳扩展,这与实际断口观察结果相一致。该方法可以简单、高效的用于实际管道的工程评价。
二、输油气管道常用焊接方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、输油气管道常用焊接方法（论文提纲范文）
（1）基于磁记忆检测技术的焊缝裂纹信号特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 磁记忆技术简介 |
| 1.3 磁记忆检测技术研究现状 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 1.4.1 课题研究内容 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 第2章 磁记忆检测机理 |
| 2.1 铁磁材料磁化机理 |
| 2.2 磁记忆检测机理 |
| 2.3 均匀磁荷模型 |
| 2.4 焊缝残余应力分类 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 改进焊缝裂纹模型 |
| 3.1 焊缝热应力仿真分析 |
| 3.2 改进磁荷模型 |
| 3.2.1 焊缝磁荷模型 |
| 3.2.2 裂纹磁荷模型 |
| 3.3 磁力学关系计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 磁记忆信号影响因素 |
| 4.1 焊缝对磁记忆信号影响 |
| 4.1.1 宽度对信号影响 |
| 4.1.2 厚度对信号影响 |
| 4.2 裂纹对磁记忆信号影响 |
| 4.2.1 深度对信号影响 |
| 4.2.2 宽度对信号影响 |
| 4.3 内压对磁记忆信号影响 |
| 4.4 提离值对磁记忆信号影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验结果与分析 |
| 5.1 对比分析实验 |
| 5.1.1 实验材料 |
| 5.1.2 实验分析 |
| 5.2 管道打压实验 |
| 5.2.1 实验材料 |
| 5.2.2 内压对焊缝磁记忆信号影响 |
| 5.2.3 内压对裂纹磁记忆信号影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（2）长输油气管道焊接机器人的技术现状与发展趋势（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 技术发展背景 |
| 2 技术发展历程 |
| 3 技术研发现状 |
| 3.1 应用现状 |
| 3.2 设备及工艺 |
| 3.2.1 管道内焊接机器人 |
| 3.2.2 管道外焊接机器人 |
| 3.3 几种先进管道焊接机器人 |
| 3.3.1 多焊炬管道焊接机器人 |
| 3.3.2 激光—电弧复合焊接机器人 |
| 3.3.3 双丝管道焊接机器人 |
| 3.3.4 搅拌摩擦焊机器人 |
| 4 存在的问题及挑战 |
| 4.1 焊接运动轨迹的规划 |
| 4.2 焊接过程中的焊缝跟踪[52] |
| 4.3 焊接质量的在线监测及缺陷预防 |
| 4.4 特殊工况下管道焊接机器人适应性 |
| 4.5 管道焊接机器人的专用焊接电源 |
| 5 发展趋势 |
| 5.1 焊接路径的自主规划和自适应焊缝跟踪 |
| 5.2 焊接机器人远程故障诊断 |
| 5.3 人工智能、人机共融 |
| 6 结束语 |
（3）中国长输油气管道自动焊技术应用现状及展望（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 国内外发展史概述 |
| 2 管道自动焊的现状 |
| 2.1 焊接材料的使用现状 |
| 2.2 焊接操作现状 |
| 2.3 故障处理岗位设置现状 |
| 3 自动焊接管道技术未来展望 |
| 3.1 进行完整技术体系的开辟 |
| 3.2 进行国产化设备都要进一步创新使用 |
| 3.3 进行自动化施工组织方法改进 |
| 3.4 进行焊接质量评定新方法的使用 |
| 4 结语 |
（4）长输油气管道脆弱性分析（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 脆弱性概念和发展 |
| 1.2.2 脆弱性组成要素 |
| 1.2.3 不同领域对脆弱性的研究 |
| 1.2.4 脆弱性与其他概念的区分 |
| 1.2.5 脆弱性分析的方法论述 |
| 1.3 油气管道脆弱性研究以及存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 长输油气管道脆弱性理论分析 |
| 2.1 长输油气管道的特点 |
| 2.2 长输油气管道脆弱性理论 |
| 2.2.1 油气管道的脆弱性定义和组成 |
| 2.2.3 油气管道脆弱性产生机理 |
| 2.3 油气管道脆弱性理论模型 |
| 2.4 油气管道脆弱性识别 |
| 2.4.1 事故原因统计 |
| 2.4.2 事故分析法 |
| 2.4.3 相关标准规定 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 油气管道脆弱性评价指标体系的构建 |
| 3.1 脆弱性指标体系概述 |
| 3.1.1 评估指标的特点 |
| 3.1.2 脆弱性评估指标体系的构建原则 |
| 3.2 评估指标的选取 |
| 3.3 脆弱性评估指标体系构建 |
| 3.4 脆弱性评判分级 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 长输油气管道脆弱性评估模型 |
| 4.1 长输油气管道脆弱性评价方法选择 |
| 4.2 脆弱性评价模型构建 |
| 4.3 评价指标权重及其确定方法 |
| 4.3.1 层次分析法 |
| 4.3.2 熵权法 |
| 4.3.3 级差最大化组合法 |
| 4.3.4 肯达尔(Kendall)一致性系数检验 |
| 4.4 模糊综合评价法 |
| 4.5 脆弱性补偿机制 |
| 4.6 Matlab-Excel工具的使用 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 长输油气管道脆弱性评估模型的应用 |
| 5.1 脆弱性评估流程 |
| 5.2 研究对象概况 |
| 5.2.1 自然地理情况 |
| 5.2.2 社会人口情况 |
| 5.2.3 青海省内油气管道概况 |
| 5.2.4 穿越点情况 |
| 5.2.5 部分应急资源统计 |
| 5.3 长输管道采样点确定 |
| 5.4 脆弱性指标数据采集 |
| 5.5 脆弱性评价模型的应用 |
| 5.5.1 脆弱性评价指标 |
| 5.5.2 确定指标权重 |
| 5.5.3 模糊综合评价法确定油气管道脆弱性 |
| 5.5.4 脆弱性补偿 |
| 5.6 评估结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 调查问卷 |
| 1. 问卷说明 |
| 2. 油气管道脆弱性指标体系 |
| 3. 问卷部分 |
| 附件2 Matlab-excel计算程序 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（5）基于改进J-A模型的磁力学关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 弱磁检测研究现状 |
| 1.2.2 磁力学关系研究现状 |
| 1.3 课题研究内容及论文章节安排 |
| 1.3.1 课题研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第2章 弱磁信号产生机理研究 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 物质的磁性 |
| 2.3 物质的磁化 |
| 2.3.1 自发磁化 |
| 2.3.2 外磁场作用下的磁化 |
| 2.3.3 磁畴的形成和分类 |
| 2.3.4 磁畴壁的运动 |
| 2.4 J-A理论模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 复杂应力状态下的磁力学关系研究 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 磁力学模型 |
| 3.2.1 单向应力磁力学模型 |
| 3.2.2 复杂应力磁力学模型 |
| 3.2.3 磁力学关系解析计算分析 |
| 3.3 磁力学关系的有限元计算与分析 |
| 3.3.1 单向应力有限元计算与分析 |
| 3.3.2 复杂应力有限元计算与分析 |
| 3.3.3 外界磁场对磁力学关系的影响 |
| 3.4 管道打压实验 |
| 3.4.1 实验材料及方法 |
| 3.4.2 实验与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 弹塑性阶段磁力学关系研究 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 磁力学模型 |
| 4.2.1 弹塑性全阶段应变磁化模型 |
| 4.2.2 磁力学关系解析计算分析 |
| 4.2.3 应变磁化模型的影响因素 |
| 4.3 磁力学关系的有限元计算与分析 |
| 4.3.1 模型的建立 |
| 4.3.2 磁力学关系分析 |
| 4.4 管道打压实验 |
| 4.4.1 实验材料及方法 |
| 4.4.2 实验结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 复杂应力磁力学模型Matlab计算程序 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于深度学习的管道漏磁信号智能识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 管道漏磁信号识别技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 管道漏磁内检测技术研究现状 |
| 1.2.2 管道漏磁信号识别技术研究现状 |
| 1.3 深度学习国内外研究现状 |
| 1.3.1 基于深度学习的图像分类技术研究现状 |
| 1.3.2 基于深度学习的目标检测技术研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及当前存在的问题 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 漏磁信号识别技术当前存在问题 |
| 1.5 论文整体结构 |
| 第2章 管道漏磁信号识别相关技术 |
| 2.1 长输油气管道主要特征类型 |
| 2.2 管道漏磁内检测技术 |
| 2.2.1 漏磁内检测器基本结构 |
| 2.2.2 管道漏磁内检测原理 |
| 2.3 管道漏磁信号数据格式 |
| 2.3.1 漏磁数据格式 |
| 2.3.2 漏磁数据读取方法 |
| 2.4 常用管道漏磁信号识别技术 |
| 2.4.1 基于传统神经网络识别方法 |
| 2.4.2 基于支持向量机识别方法 |
| 2.4.3 基于深度学习识别方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 图库建立及管道漏磁图像预处理技术研究 |
| 3.1 管道漏磁信号成像技术研究 |
| 3.1.1 曲线图像 |
| 3.1.2 伪彩色图像 |
| 3.2 管道漏磁信号特征分析 |
| 3.2.1 焊缝特征分析 |
| 3.2.2 特殊部件特征分析 |
| 3.2.3 缺陷特征分析 |
| 3.3 管道漏磁图像预处理 |
| 3.4 图库建立 |
| 3.5 实验所用硬件及软件 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多尺度数学形态学和拉普拉斯算子的图像边缘增强算法研究 |
| 4.1 边缘增强算子 |
| 4.2 多尺度数学形态学算法 |
| 4.2.1 数学形态学基本原理 |
| 4.2.2 多尺度数学形态学算法增强处理 |
| 4.3 基于自适应阈值的拉普拉斯图像边缘增强算法 |
| 4.3.1 自适应阈值设定 |
| 4.3.2 边缘颜色约束对 |
| 4.3.3 自适应阈值拉普拉斯边缘增强处理 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验 |
| 4.4.2 多尺度数学形态增强实验与结果分析 |
| 4.4.3 自适应阈值拉普拉斯增强实验结果与分析 |
| 4.4.4 不同边缘增强算子对比实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于稀疏自编码卷积神经网络的管道漏磁图像分类算法研究 |
| 5.1 卷积神经网络原理 |
| 5.2 稀疏自编码网络 |
| 5.2.1 自编码网络结构 |
| 5.2.2 加入稀疏限制的自编码网络 |
| 5.3 基于稀疏自编码卷积神经网络的管道漏磁图像分类方法 |
| 5.3.1 卷积核稀疏自编码 |
| 5.3.2 稀疏卷积核图像熵相似度优化方法 |
| 5.3.3 漏磁图像分类方法 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 实验参数设置 |
| 5.4.2 评价标准 |
| 5.4.3 实验结果分析 |
| 5.4.4 影响CNN分类性能的因素 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于DAR-SSD网络的管道漏磁伪彩色图像识别算法研究 |
| 6.1 SSD网络框架基本结构 |
| 6.2 空洞卷积与注意力残差模块 |
| 6.2.1 空洞卷积 |
| 6.2.2 注意力残差模块 |
| 6.3 基于DAR-SSD网络的管道漏磁图像识别 |
| 6.3.1 网络结构设计 |
| 6.3.2 网络训练 |
| 6.4 实验与结果分析 |
| 6.4.1 实验参数设置 |
| 6.4.2 实验结果分析 |
| 6.4.3 定位结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（7）论油气长输管线的焊接工艺与特点（论文提纲范文）
| 1 当前长输油气管道的设计规格及材质 (主材) |
| 2 管道焊接常用的焊接材料 (焊材) |
| 3 常用油气管道焊的设备 |
| 4 长输管道焊接的主要施工工艺 |
| 5 焊接在油气长输管道建设中的特点 |
| 6 总结 |
（8）中缅原油管道运营安全风险分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 中缅原油管道项目概况 |
| 1.1.2 中缅原油管道工艺系统概况 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容及方法 |
| 1.3.2 本文创新之处 |
| 第2章 相关理论基础及研究方法 |
| 2.1 管道安全风险评价基本理论 |
| 2.1.1 油气管道风险管理概述 |
| 2.1.2 油气管道风险管理步骤 |
| 2.2 管道风险分析与风险评价常用方法 |
| 第3章 中缅原油管道运营安全管理现状及存在问题 |
| 3.1 中缅原油管道运营模式 |
| 3.1.1 全线一级调控 |
| 3.1.2 属地化管理 |
| 3.2 中缅原油管道安全管理现状 |
| 3.2.1 管道敷设方面 |
| 3.2.2 管道防腐蚀方面 |
| 3.2.3 工艺运行方面 |
| 3.2.4 自控系统方面 |
| 3.2.5 电气安全方面 |
| 3.2.6 公共关系方面 |
| 3.3 中缅原油管道运营现存问题与挑战 |
| 3.3.1 中缅原油管道运营风险管理现存问题 |
| 3.3.2 中缅原油管道风险控制面临挑战 |
| 第4章 中缅原油管道运营安全风险评价 |
| 4.1 中缅原油管道分段 |
| 4.1.1 管道分段依据 |
| 4.1.2 各段管道风险因素分析 |
| 4.1.3 中缅原油管道故障机理 |
| 4.2 中缅原油管道故障树定性分析 |
| 4.2.1 故障树定性分析基本认识 |
| 4.2.2 故障树的最小割集 |
| 4.2.3 最小割集的意义 |
| 4.2.4 故障树图例及基本事件 |
| 4.2.5 海沟段管道故障树及割集分析 |
| 4.2.6 山区段管道故障树及割集分析 |
| 4.2.7 平原段管道故障树及割集分析 |
| 4.3 中缅原油管道故障树定量分析 |
| 4.3.1 故障树定量分析简介 |
| 4.3.2 模糊集理论 |
| 4.3.3 基本事件模糊概率 |
| 4.3.4 中缅原油管道失效概率与重要度分析 |
| 4.4 中缅原油管道运营安全风险评价结果分析 |
| 4.4.1 海沟段管道风险评价结果分析 |
| 4.4.2 山区段管道风险评价结果分析 |
| 4.4.3 平原段管道风险评价结果分析 |
| 第5章 中缅原油管道运营安全风险控制措施 |
| 5.1 管道腐蚀风险防控 |
| 5.2 罐区及码头消防管理 |
| 5.3 自然灾害风险防控 |
| 5.4 武装袭击风险防控 |
| 5.5 设备维护管理 |
| 5.6 第三方破坏风险防控 |
| 5.7 设备误操作风险防控 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 中缅原油管道故障树基础事件风险评估表 |
| 致谢 |
（9）滑坡冲击下管道动态响应及可靠性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 管道受滑坡冲击影响研究现状 |
| 1.2.2 地震滑坡研究现状 |
| 1.3 研究目标、研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 第二章 埋地管线设计及管土相互作用分析 |
| 2.1 埋地管线敷设要求及受力分析 |
| 2.1.1 输油管道敷设的一般要求 |
| 2.1.2 埋地管道的主要敷设方式及受力分析计算 |
| 2.2 管土相互作用模型分析与选择 |
| 2.2.1 常见埋地管线模型及其特点 |
| 2.2.2 土弹簧有限元模型 |
| 2.3 基于应变的管道设计准则 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于应变的横向滑坡作用下埋地管道安全性分析 |
| 3.1 滑坡及管道敷设基本信息 |
| 3.1.1 滑坡要素和形成条件 |
| 3.1.2 管道与滑坡相对关系 |
| 3.2 滑坡作用下管道受力情况分析 |
| 3.2.1 横向滑坡作用下管道力学模型建立 |
| 3.2.2 横向滑坡作用下管道应力计算 |
| 3.3 管道容许应变理论计算 |
| 3.3.1 以极限应变为基础的相关规范 |
| 3.3.2 管道容许应变计算分析 |
| 3.4 滑坡作用下埋地管道安全性有限元分析 |
| 3.4.1 管道模型建立及单元选取 |
| 3.4.2 滑坡作用下埋地管道安全性实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 地震滑坡作用下埋地管道安全性分析 |
| 4.1 埋地管道在地震作用下的应变计算方法 |
| 4.2 地震滑坡作用下管道模拟分析计算 |
| 4.2.1 模型的建立 |
| 4.2.2 计算结果分析 |
| 4.2.3 管线安全因素分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 长输油气管道风险性分析 |
| 5.1 地震滑坡作用下埋地管道可靠性分析 |
| 5.1.1 分析方法选择 |
| 5.1.2 极限状态方程的建立 |
| 5.1.3 相关参数随机性描述 |
| 5.1.4 计算结果分析 |
| 5.1.5 灵敏性分析 |
| 5.2 基于贝叶斯方法的长输油气管道安全评价分析 |
| 5.2.1 贝叶斯网络基本理论 |
| 5.2.2 故障树的贝叶斯网络化 |
| 5.2.3 案例分析 |
| 5.2.3.1 贝叶斯建模和计算 |
| 5.2.3.2 逻辑关系修正和二态修正 |
| 5.2.3.3 计算结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1.结论 |
| 2.研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）西气东输管道维抢修技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 国外油气输送管道发展历程 |
| 1.2 国内油气输送管道发展历程 |
| 1.3 长输油气管道修复 |
| 1.3.1 发展油气管道修复的意义 |
| 1.3.2 油气管道修复技术 |
| 1.3.3 地质沉降等自然因素引起管道缺陷修复 |
| 1.4 管线钢焊接断裂研究 |
| 1.4.1 管线钢焊接 |
| 1.4.2 管线钢断裂评价方法 |
| 1.4.3 断裂韧性试验 |
| 1.5 本课题研究意义及内容 |
| 第二章 打孔盗油修复技术 |
| 2.1 管帽修复结构的强度分析与修复方案的确定 |
| 2.1.1 有限元模型 |
| 2.1.2 管帽修复补强应力分析 |
| 2.1.3 极限载荷的确定 |
| 2.1.4 管帽尺寸对修复效果的影响 |
| 2.1.5 不同服役条件管道的修复效果 |
| 2.1.6 修复方案 |
| 2.2 补板修复结构的强度分析与修复方案的确定 |
| 2.2.1 有限元模型 |
| 2.2.2 补板修复补强应力分析 |
| 2.2.3 补板修复结构极限载荷的确定 |
| 2.2.4 补板尺寸对修复效果的影响 |
| 2.2.5 不同服役条件管道的修复效果 |
| 2.2.6 修复方案 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 自然因素引起管道缺陷修复技术 |
| 3.1 山体滑坡引起管道缺陷的修复 |
| 3.1.1 滑坡作用下管道的应力分析 |
| 3.1.2 修复的安全性评定 |
| 3.1.3 滑坡坡体抢修措施 |
| 3.1.4 管道抢修措施 |
| 3.2 不均匀地质沉降引起管道缺陷的修复 |
| 3.2.1 沉降对管道的危害 |
| 3.2.2 地质沉降作用下管道的应力分析 |
| 3.2.3 沉降修复的安全性评定 |
| 3.2.4 沉降修复措施 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 直管耦合式堵漏夹具设计及优化 |
| 4.1 直管耦合式堵漏夹具的设计 |
| 4.1.1 夹具结构 |
| 4.1.2 夹具设计实例 |
| 4.2 直管耦合式堵漏夹具强度刚度校核及优化 |
| 4.2.1 夹具及螺栓结构 |
| 4.2.2 ANSYS建模及计算 |
| 4.2.3 计算结果及校核 |
| 4.2.4 直管耦合式堵漏夹具的优化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 西气东输管道焊缝缺陷失效分析评价 |
| 5.1 失效案例概述 |
| 5.1.1 失效管线项目概况 |
| 5.1.2 失效管线裂纹概述 |
| 5.2 失效管道材料断裂韧性测试 |
| 5.2.1 断裂韧性试验材料 |
| 5.2.2 断裂韧性试验试样形式及取样方法 |
| 5.2.3 断裂韧性试验过程和试验设备 |
| 5.2.4 断裂韧性试验所用的方程 |
| 5.2.5 断裂韧性试验结果 |
| 5.3 失效管道应力强度因子计算 |
| 5.3.1 管道模型、材料参数、载荷及边界条件 |
| 5.3.2 应力强度因子弹性模拟结果 |
| 5.3.3 应力强度因子弹塑性模拟结果 |
| 5.4 失效管道断裂力学评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
四、输油气管道常用焊接方法（论文参考文献）
- [1]基于磁记忆检测技术的焊缝裂纹信号特征研究[D]. 冯刚. 沈阳工业大学, 2021
- [2]长输油气管道焊接机器人的技术现状与发展趋势[J]. 尹铁,赵弘,张倩,吴婷婷,周伦,王新升. 石油科学通报, 2021(01)
- [3]中国长输油气管道自动焊技术应用现状及展望[J]. 权涛. 化工管理, 2021(05)
- [4]长输油气管道脆弱性分析[D]. 王佳录. 北京化工大学, 2020(02)
- [5]基于改进J-A模型的磁力学关系研究[D]. 郑思檬. 沈阳工业大学, 2020(01)
- [6]基于深度学习的管道漏磁信号智能识别方法研究[D]. 王竹筠. 沈阳工业大学, 2019(01)
- [7]论油气长输管线的焊接工艺与特点[J]. 周生辉,盖洪霞,马晨刚,张玲. 化工管理, 2018(27)
- [8]中缅原油管道运营安全风险分析[D]. 李正清. 中国石油大学(北京), 2018(01)
- [9]滑坡冲击下管道动态响应及可靠性分析[D]. 谢鑫芳. 中国石油大学(华东), 2018(07)
- [10]西气东输管道维抢修技术研究[D]. 杨永和. 天津大学, 2017(01)