石油和天然氣是世界上最重要的“一次能源”來源。鑒于石油和天然氣的流動性，管道運輸在石油和天然氣運輸方面具有無與倫比的優勢。隨著管道服役時間的增加，管壁上的缺陷可能會導致石油和天然氣泄漏，造成巨大的經濟損失，環境污染，甚至人員傷亡。因此，準確評估管道的結構完整性和可靠性對于石油和天然氣運輸以及生命財產安全都極為重要。

漏磁（MFL）內檢測是一種無損檢測管道內部缺陷的技術，永磁體具有體積小和質量輕的優勢，被廣泛用于漏磁內檢測器中。漏磁內檢測技術具有環境要求不高、適用范圍廣、價格低廉等優點，是目前應用最廣泛、最成熟的技術之一。在漏磁內檢測技術中，磁化強度的確定將直接影響管道檢測信號的靈敏度和磁場的準確度。當磁化強度接近飽和或飽和時，檢測靈敏度高，檢測信號明顯，便于漏磁場的檢測。

利用麥克斯韋方程組，研究人員提出了各種描述泄漏磁場的方法，包括有限元模擬和磁偶極子模型分析。檢測到漏磁信號后，通過分析和識別缺陷可進一步了解相應的缺陷類型和大小。典型的信號識別通常涉及磁偶極子模型分析和算法優化。隨著石油和天然氣管道里程的增加，內檢測器裝置采集到的漏磁信號質量逐步降低，對后續數據分析工作造成阻礙。

漏磁數據分析主要由四部分組成：數據預處理、缺陷識別、缺陷量化以及管道安全評估。管道漏磁檢測的數據量巨大，通常150 km管道會產生約100 GB的數據。計算機可以實現高速率采樣和處理漏磁信號。手動篩選檢測數據方法效率極低，并且正逐漸被管道檢測自動化所取代。因此，亟需找到一種可行有效的漏磁數據缺陷識別量化技術，從根本上提高漏磁數據預處理和缺陷識別量化精度。

漏磁數據預處理

數據預處理分為通道基線校正、異常值判別、數據缺口恢復和濾波四個部分。

1 通道基值校正

通道是由傳感器、機械支架組件、與數據采集系統電氣連接并用于采集漏磁數據的電子設備（抗混疊濾波器和模數轉換器，ADC）組成的系統。

漏磁傳感器有兩個自由度：軸向移動和傾斜。這兩者加上傳感器跳動引起的噪聲、量化誤差等都可以看作是系統的狀態。每個傳感器通道的動態行為由系統狀態在狀態空間中移動的方式決定。

假設每個狀態獨立反映在輸出中，則認為本系統是可觀察的。對于一個可觀測系統，每個狀態都有對應的輸出?，因此可以對其進行校正。如果可觀察性Gramman矩陣是非奇異的，則可以找到其初始狀態在給定區間[t,T]上?(t)積分的值，從而確定通道的均值，然后利用通道均值數據完成一次校準。

2 異常值判別

測量人員的主觀原因、外部條件和儀器的影響可能會使個體數據與樣本數據發生偏差。如果個別數據與樣本的其他數據存在顯著偏差，則懷疑其為粗誤差，包含粗誤差的測量數據稱為異常值。數學模型中判別異常值的常用方法包括t準則、Dixon準則、Schwyzer準則、3s準則、閾值分割等。

JIANG等采用BP神經網絡對異常值進行補償，其流程圖如圖1所示。BP神經網絡的兩個信號同時循環，正向信號是預測信號，反向誤差信號是校準信號。訓練結果近似于輸入值，則可保證數據預測的準確性。利用預測值對異常值進行補償，然后在新數據中對異常值進行判別，結果顯示第36個值不再被區分為異常值。因此，預測值是可信的。

圖1 異常值補償流程圖

3 數據缺口恢復

數據缺口恢復是漏磁數據處理中最重要的步驟之一。在實際漏磁檢測中，造成嚴重數據缺口的關鍵原因有以下幾種：確定并人為消除異常數據，如圖2(a)所示；漏磁傳感器連接異常，如圖2(b)所示；識別跨漏磁傳感器波瓣的信號的一致性。

圖2 數據缺口原因示例

漏磁數據中的任何位置都可能出現數據缺口。管道缺陷段的出現很可能形成數據缺口，這不僅影響缺陷位置的確定，而且嚴重影響缺陷尺寸的估計。數據缺口恢復主要有兩種方法：基于完整字典的稀疏矩陣恢復算法和基于數據驅動的學習算法。

基于完整字典的稀疏矩陣恢復算法將列全秩矩陣構建為字典，其列是已知列向量的線性組合，并且系數是稀疏權重的線性組合。壓縮傳感（CS）算法是數據恢復的經典字典學習方法之一，可用于無線傳感器數據重建、魯棒數據恢復和質譜數據處理。壓縮傳感算法具有很強的彈性，但不適合工業領域的數據恢復。由于工業環境的復雜性，行業中的數據缺口是不確定的，因此很難保證數據矩陣的稀疏性。完整字典的建立和優化是兩個嚴重影響數據恢復準確性的問題。此外，高精度的恢復結果需要經過多次迭代，花費時間較長，而行業中對數據處理的速度要求很高。

基于數據驅動的學習算法包括淺層神經網絡和深層神經網絡。淺層神經網絡主要包括支持向量回歸（SVR）和隨機森林。深度神經網絡包括生成對抗性網絡、雙向遞歸神經網絡、卷積遞歸神經網絡和堆疊式自動編碼器。學習算法是通過訓練現有數據來預測未知數據。

FENG等將特征和相應的回歸向量輸入網絡中，并訓練網絡參數，提出了一種快速徑向基函數神經網絡來重建漏磁檢測中的缺陷輪廓。在分類和預測問題上，學習算法顯示出強大的功能，但在恢復數據缺口方面受到限制。這是因為在實踐中，很難為學習算法提供足夠、整潔和充足的訓練樣本。

此外，數據代表性特征提取困難也限制了學習算法的應用。因此，在較大的漏磁數據缺口中很難獲得高精度恢復結果。

4 濾波

漏磁數據通常受到各種噪聲源的污染，包括傳感器提離變化引起的噪聲，振動引起的噪聲，無縫管道噪聲（SPN）和系統噪聲。在這些噪聲源中，無縫管道噪聲在某些情況下可以完全掩蓋來自某些類型缺陷的漏磁信號，例如來自淺層腐蝕和機械損傷的低信噪比（SNR）信號，這大大降低了管道缺陷的檢出性。

AFZAL等提出了一種應用時域自適應濾波來消除無縫管道噪聲的算法。然而，該算法的收斂速率取決于特征值擴散或自適應濾波器輸入相關矩陣的最大與最小特征值之比，當該比值較大時，收斂速率較慢。

HOSUR等提出一種利用小波變換域自適應有限脈沖響應（FIR）濾波算法的改進版本去除漏磁數據中SPN的方法，該算法不能直接應用于漏磁數據中SPN的去除，改進算法的收斂速率快于時域自適應SPN濾波算法。改進后算法不需要對原始漏磁數據進行數據歸一化預處理以補償數據收集機制中的缺陷，現場漏磁數據測試結果驗證了改進算法的有效性。

缺陷識別和量化方法

1 特征提取

管道漏磁檢測中的關鍵問題是缺陷尺寸的識別和量化，缺陷尺寸量化的難點是漏磁缺陷信號特征參數的選擇。

劉金海等從漏磁內檢測數據中提取了能源特征、極值特征、信號強度特征、峰值特征、相似性特征和面積特征等6個參數作為特征參數，建立了缺陷的識別方法。

劉玉明等根據已有文獻中常用的特征參數及信號統計方法，定義了以下5種特征參數獲取方法：信號波形的峰谷值（軸向和徑向信號的峰谷值）、信號的閾值截取長度（軸向和周向信號的閾值截取長度）、信號波形的面積（軸向和周向信號的波形面積）、信號波形的能量（軸向和周向信號的波形能量）、一次微分信號的峰谷值。然后他們分析了特征參數與缺陷長度、寬度以及深度之間的相互影響關系。

王少平等分析了缺陷軸向檢測信號的峰谷差、缺陷軸向檢測信號的谷間距、缺陷軸向檢測信號的波形面積、軸向波形面積與峰谷差之比、軸向波形面積與谷間距之比、漏磁場信號的軸向波形寬度、漏磁場信號的周向波形寬度、漏磁場信號的周向波形面積、周向波形面積與周向波形寬度之比等參數對漏磁信號的影響規律。

在大多數研究中，特征參數都是從漏磁信號中手動選擇后進行訓練，這些特征參數可能缺少對缺陷重建有用的信息。

為了解決這個問題，ROSTAMI等從漏磁信號剖面中提取缺陷長度和寬度，采用高斯徑向基函數神經網絡方法，以長度、寬度和徑向信號波峰和谷值作為輸入，預測缺陷深度。

PIAO等通過訓練神經網絡來估計缺陷的形狀和大小。輸入特征包括更多的物理參數，如最大幅度、峰間距離、平均值、標準差和歸一化信號的積分，但目前關于這些物理參數對應缺陷特征映射效應的分析較少。

ELLINGER等提出了一種視覺轉換的卷積神經網絡，將原始漏磁信號直接輸入其中可保留所有有用的信息。

上述研究都證明了機器學習方法在缺陷檢測中的重要性，使用神經網絡旨在提高缺陷分類和量化的效率和準確性，節約手動選擇的時間成本并減少計算錯誤。因此，根據外部因素的輸入輸出映射關系選擇更好的特征值，并從內部優化神經網絡是當前依靠神經網絡進行缺陷檢測的重中之重。

ZHANG等從仿真得到的管道缺陷漏磁信號中提取主要特征參數用于缺陷識別。其中，徑向檢測信號的峰值與較大谷值之間差值的絕對值Bpp用于檢測識別缺陷的寬度和深度；徑向檢測信號的谷值之間的差值DVV反映了缺陷泄漏磁場沿管道徑向的信號分布，結合Bpp可以粗略地確定缺陷的形狀，并定量識別缺陷的寬度和深度；軸向信號一階導數峰值與較大谷值之間差值的絕對值Bdpp和兩個谷值之差DDVV反映了缺陷磁場沿管道軸向的信號分布；徑向檢測信號的波形區域Sa由缺陷漏磁信號中的峰值和兩個谷值組成。

2 缺陷識別和量化方法

漏磁缺陷信號和管壁缺陷之間為非線性關系，這使得缺陷識別的難度陡增。為提高缺陷的識別率，專家和學者在現有算法基礎上進行了多方面改進。

ZHANG等基于RBF神經網絡（RBFNN）采用改進的粒子群算法（IPSO）選擇最優參數，如圖3所示。他們首先采用基于熵的策略初始化傳統粒子群的種群，對慣性權重和學習因子進行改善；然后采用IPSO算法優化了RBFNN的中心、寬度和權重，從而縮短傳統粒子群算法的搜索時間，降低落入局部最小值的可能性，提高RBFNN的識別精度。

圖3 基于IPSO-RBFNN模型的參數優化過程

CHEN等提出了一種BP神經網絡的定量識別模型，用于激光超聲檢測過程中表面缺陷深度的定量識別。

KANDROODI等提出了一種基于圖像處理和形態學方法的缺陷檢測算法，并利用徑向泄漏圓周分布估計管道上缺陷的寬度。該方法需要手動設置閾值和擴大缺陷標記范圍，這使得后續工作更加困難。

LIANG等優化了花朵的授粉算法，采用改進的快速并行算法（IFPA）將無限折疊（ICMIC）與集成對立（CO）學習策略的迭代混沌圖相結合，對BP神經網絡進行優化。結果表明，該方法可以準確識別管道缺陷。

卷積神經網絡（CNN）是一種深度前饋神經網絡，基于CNN的算法在缺陷類型識別中的應用較多，在其他領域也有廣泛應用。

KUMAR等開發了一種新型CNN用于從小樣本中識別軸承缺陷。基于CNN的識別算法已經比較成熟，CNN算法的可靠性在實際應用中也得到了證明。然而，隨著管道缺陷復雜性的增加，有必要進一步提高CNN的能力和準確性。

WANG等提出了一種基于CNN的缺陷尺寸預測方法，該方法可以有效識別管道的缺陷。

LU等提出了一種視覺變換卷積神經網絡（VT-CNN）的方法，以解決特征提取的局限性，提高區分不同大小缺陷特征的精度。

目前，缺陷重建的研究工作主要包括基于支持向量機和神經網絡構建反演模型。

WANG等構建了缺陷反演的BP神經網絡模型，用于漏磁定量檢測。結果表明，BP神經網絡能夠根據漏磁信號預測缺陷的幾何參數，為漏磁的定量檢測提供了一種可行的方法。

CHEN等利用徑向基函數神經網絡預測缺陷輪廓，并結合梯度下降和模擬退火方法，提高了缺陷輪廓反演的精度。

針對如何使用CNN半監督學習方法識別鋼表面缺陷的問題，GAO等提出了通過偽標簽改進CNN的方法，以提高缺陷識別的準確性。從試驗數據可以推斷，在小樣本的情況下該方法顯示出更好的結果。

LE等提出使用深度神經網絡代替有限元模擬的方法。該方法簡化了網格劃分等復雜步驟。

SUN等提出了一種通過自適應多尺度圖像采集（AMIC）增加訓練數據集的方法，以改進基于CNN的表面缺陷檢測模型。

QIU等提出利用主成分分析（PCA）改進GA-BP神經網絡，實現預測微裂紋寬度和深度的功能。結果表明，該方法在定量鑒定方面是有效的。

在缺陷重構問題中，如何優化算法決定了整個缺陷反演方法的迭代次數和反演精度。FEI等采用單維進化策略進行補充，優化了傳統的粒子群算法。優化后算法提高了缺陷輪廓重建的精度。

邱忠超等提出了利用遺傳算法優化BP神經網絡進行裂紋定量識別的方法，以提高識別精度。結果表明，該方法可以識別1 mm以下的裂紋。

WANG等利用遺傳算法改進BP神經網絡對鐵磁鋼裂紋的定量檢測，并對裂紋進行反向特征分析。

ZHANG等提出了一種基于粒子群算法的矩形裂紋尺寸重建方法，以解決不同提離值和不同磁場下裂紋尺寸的重建問題。

HAN等使用高維高效管理粒子群優化（EMPSO）估計缺陷輪廓，并將基于EMPSO的反演方法與基于自學習粒子優化算法（SLPSO）的反演方法進行了比較。結果表明，基于EMPSO的反演方法具有較高的精度。

HAMED等提出了一種新的混合標定模型，該模型基于兩步K最近鄰插值和支持向量回歸。在校準過程中，該混合模型同時使用一般和局部估算以提高其預測準確性。該方法將漏磁測量誤差從原來的±20%降低到±6.82%。

結束語

漏磁內檢測數據處理是一個復雜的過程，不同的預處理和缺陷識別量化方法呈現出不同的量化精度。雖然關于漏磁數據預處理和缺陷識別量化方法的研究取得了一定的成果，但是對應缺陷數據量化的可信度還存在商榷。通過機器學習算法的不斷衍生，形成了一系列可靠的多種算法結合的缺陷識別量化方法。油氣田的勘探開發逐漸向井下和條件更為惡劣的地區發展，為滿足開采要求，雙金屬復合管或者其他管材被逐漸采用，因此漏磁內檢測在弱磁、厚壁管、強腐蝕性介質、三元復雜體系下的數據預處理和缺陷識別量化技術是未來的研究方向。