摘要
本课题开展了大数据和有限数据驱动条件下的深海管道检测数据综合处理理论与技术问题研究。研究并完善了漏磁信号的反演机理，在反演机理理论方面取得了重要突破，建立了变参数条件下的缺陷漏磁信号机理反演模型。建立了高精度缺陷检测分类与量化分析系统，实现了缺陷轮廓的精确重构。通过机器学习的方法，设计了缺陷分类算法，建立了智能量化模型，将缺陷分类算法、智能量化模型与机理模型相结合，设计了具有自进化机制的漏磁信号反演算法，以此算法为核心开发了三轴高清漏磁内检测数据处理软件；采用机器学习与大数据相结合的方法，在海量内检测数据中选取有效数据，建立了综合数据平台，并在此基础上开发了深海管道大数据管理系统；通过数据驱动方法，建立了缺陷腐蚀演化模型与深海管道状态评估模型，依托这两个模型实现了对深海管道综合数据处理与缺陷评估系统的开发。
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