一种管道受损的识别方法和系统与流程

技术特征：
1.一种管道受损的识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据数值层模糊综合评价结果和受损等级加权集，得到管道的受损等级，其中，数值层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素的值，受损等级通过式1得到，式1：p＝hq，其中，p为受损等级，h为数值层模糊综合评价结果，q为受损等级加权集。2.根据权利要求1所述的管道受损的识别方法，其特征在于，所述数值层模糊综合评价结果通过式2获得，其中，式2：h＝a
·
r，其中，a为因素层权重向量，r为因素层的隶属度矩阵，
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为模糊合成算子并采用加权平均型，因素层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素。3.根据权利要求2所述的管道受损识别方法，其特征在于，所述因素层权重向量a的获取包括：获取金属管道在高压直流干扰下，单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，所述因素包括干扰因素和环境因素；基于单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，采用灰色关联法计算各个因素与腐蚀速率或阴极剥离距离的关联系数；针对各个因素，采用三角模糊层次分析法构造两两三角模糊判断矩阵，判断矩阵的构造依据关联系数取值的大小，得到因素层权重向量a。4.根据权利要求2所述的管道受损识别方法，其特征在于，所述因素层的隶属度矩阵的获取包括：根据受损等级集，建立三角隶属函数，计算数值层各个数值相对于各受损等级集中各区间的隶属频率，即为当前数值的隶属度；根据待测金属管道现场的各因素的数值，建立因素层的隶属度矩阵。5.根据权利要求4所述的管道受损识别的建模方法，其特征在于，所述受损等级集＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{(m0,m1)，(m1,m2)，(m2,m3)，(m3,m4)，(m4,m5)}，其中，v1,v2,v3,v4,v5分别对应为受损程度依次增加的五个等级，m0,m1,m2,m3,m4,m5对应的不同等级对应的受损临界值。6.一种管道受损的识别系统，其特征在于，所述识别系统包括：受损等级模块，被配置为：根据数值层模糊综合评价结果和受损等级加权集，得到管道的受损等级，其中，数值层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素的值，受损等级通过式1得到，式1：p＝hq，其中，p为受损等级，h为数值层模糊综合评价结果，q为受损等级加权集。7.根据权利要求6所述的管道受损的识别系统，其特征在于，所述识别系统包括：数值层模糊综合评价模块，被配置为通过式2获得所述数值层模糊综合评价结果，其中，式2：
h＝a
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r，其中，a为因素层权重向量，r为因素层的隶属度矩阵，
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为模糊合成算子并采用加权平均型，因素层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素。8.根据权利要求6所述的管道受损的识别系统，其特征在于，所述识别系统包括因素层权重向量a获取模块，被配置为：获取金属管道在高压直流干扰下，单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，所述因素包括干扰因素和环境因素；基于单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，采用灰色关联法计算各个因素与腐蚀速率或阴极剥离距离的关联系数；针对各个因素，采用三角模糊层次分析法构造两两三角模糊判断矩阵，判断矩阵的构造依据关联系数取值的大小，得到因素层权重向量a。9.根据权利要求6所述的管道受损的识别系统，其特征在于，所述识别系统包括：因素层的隶属度矩阵获取模块，被配置为获取因素层的隶属度矩阵，包括：根据受损等级集，建立三角隶属函数，计算数值层各个数值相对于各受损等级集中各区间的隶属频率，即为当前数值的隶属度；根据待测金属管道现场的各因素的数值，建立因素层的隶属度矩阵。10.根据权利要求9所述的管道受损的识别系统，其特征在于，所述受损等级集＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{(m0,m1)，(m1,m2)，(m2,m3)，(m3,m4)，(m4,m5)}，其中，v1,v2,v3,v4,v5分别对应为受损程度依次增加的五个等级，m0,m1,m2,m3,m4,m5对应的不同等级对应的受损临界值。

技术总结
本发明提供了一种管道受损的识别方法和系统。所述识别方法包括：通过式1得到受损等级，其中，式1：P＝HQ，其中，P为受损等级，H为数值层模糊综合评价结果，Q为受损等级加权集，数值层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素的值。本发明提供的管道受损的识别方法能够克服无法定量评价管道受损的问题。的问题。的问题。


技术研发人员：王爱玲 邓勇 朱建平 余东亮 王庆 李文雷 王彬彬 陈小华 崔淦 刘建国 邢潇
受保护的技术使用者：国家管网集团西南管道有限责任公司
技术研发日：2022.02.09
技术公布日：2022/5/20