大型石化企业金属储罐在役检测及评估技术研究

1．建立储罐在线检测研究实验系统； 2．开展本地区气候条件下的储罐在线检测实验，提取各类特征信号； 3．开发特征参量历程图分析系统； 4．实现罐底声源的波形分析分析； 5．建立了用于罐底声发射源模式识别的BP神经网络，消除原始数据中的大量机械摩擦和电磁噪声信号。 6．进一步提高神经网络对罐底有效声发射源的判别率，采用基于小波变换的方法和基于聚类的方法对神经网络的性能进行优化。 7．开发基于BP神经网络的数据滤波软件，并对储罐腐蚀情况进行分类和评价。 8．制定适用于本地区的常压立式储罐声发射检测及评价标准。