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發布時間:2021-01-11 02:10  









針對油氣管道專用檢測機器人運動控制系統進行研究.在深入分析管道內機器人運動特性的基礎上,利用基于模糊控制與神經網絡控制的環境自學習網絡方法對環境信息進行學習判斷.利用模糊神經網絡方法對管道機器人的運行軌跡進行自學習跟隨,同時解決了管道機器人障礙物識別與規避的問題.結果表明,該方法能夠實現管道機器人的環境識別、路徑跟隨與障礙物識別等功能,符合管道檢測的實用要求,平涼油氣管道檢測價格,具有較高的實際應用價值.


油氣管道是石油、運輸的通道,管道的質量直接關系到石油、運輸的安全性.在全世界的范圍內,油氣管道的腐蝕現象普遍存在,也是一個研究的熱點.本文首先介紹了油氣管道腐蝕的現狀及其機理,然后介紹了目前主流的油氣管道檢測技術,分別為超聲波檢測技術、磁漏檢測技術、射線檢測技術和渦流檢測技術,平涼油氣管道檢測,后提出了一些加強油氣管道防護的方法.
由于油氣集輸管道輸送的油、氣等多相介質具有很多的特性,平涼油氣管道檢測且往往經過人口分布密集區,因此一旦發生事故,則會造成巨大的人員、經濟損失以及環境污染。據統計,我國集輸管道發生事故的主要原因分為以下幾個方面:外界人為因素的破壞。平涼油氣管道檢測由于油田集輸管道多為野外敷設,地下埋設深度大于1 m,打孔盜油、盜氣等破壞行為威脅管道的安全集輸。平涼油氣管道檢測據統計近些年來,第三方破壞對我國油氣管道事故的“貢獻率”高達40%。

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