基于交流电磁场的水下结构缺陷高精度智能定量识别方法与应用研究

The theory model and application technology of accurately and intelligently quantitative detection for underwater surface cracks are studied and developed for breaking the limitations of traditional underwater crack-sizing. The theory model of 3D induced electromagnetic field distribution for underwater alternating current field measurement (ACFM) is built based on the marine electromagnetism theory boundary conditions and 3D crack structure. Feature analysis and extraction methods are investigated for underwater ACFM electromagnetic perturbation signals, which are affected by strong noises and variable lift-off values. The high precision and intelligent quantification algorithm for underwater surface cracks detection is present. The application system is set up including underwater ACFM probe and a complete set of hardware and software system. And the underwater cracks detection experiments are implemented to test the function sensitivity precision and reliability of the system, which lays a foundation for its engineering application. The research results will bring an effective method for high precision and intelligent detection for underwater cracks， which is helpful to keep the underwater equipment safety, and has significant academic value and economic prospect of application.

本项目针对水下结构物缺陷高精度智能定量识别技术理论研究的瓶颈和空白，基于交流电磁场检测技术(ACFM)理论，引入海洋电磁学、电磁感应边界条件以及3D缺陷结构，构建基于交流电磁场的水下结构缺陷高精度智能定量识别理论方法和技术体系。建立水下环境ACFM三维感应电磁场分布理论模型，针对水下高噪声和提离不稳定等影响，探索缺陷矢量信号特征分析与提取方法，提出水下结构缺陷ACFM高精度智能量化反演算法，开发ACFM水下智能量化探头和配套软硬件系统，构建水下缺陷交流电磁场高精度智能定量识别应用系统，并进行实验验证和应用测试，确定相关参数，为工程应用奠定基础。通过本项目研究，可望在理论上弥补ACFM技术在水下环境感应电磁场分布特征以及缺陷高精度量化反演研究的不足，为水下结构缺陷的高精度智能定量识别提供一条有效的路径，推动水下结构完整性学科发展，提高海洋装备本质安全水平，具有良好的学术价值和经济应用前景。

随着我国海洋战略的全面实施，尤其是深海油气工程的快速推进，投入使用的海洋平台、隔水管以及海底管道等水下结构物不断增多，此外，在我国浅海和滩海区域已有相当数量的早期海洋装备进入老龄、甚至是超龄服役期，进行全面检测已是当务之急。但是由于水下结构检测特殊工况及恶劣环境，结构表面附着物堆积严重，探头提离扰动大，缺陷类别多，常规检测技术难以实现水下结构缺陷智能识别与可视化评估。针对该情况，本项目围绕水下交流电磁场检测（ACFM）理论模型、海洋环境复杂干扰下缺陷特征信号提取和分析以及探头和水下仪器等多方面展开系统性研究，最终构建了一套完整的水下结构缺陷ACFM高精度智能定量识别原理、方法及应用系统。.理论研究方面，结合海洋环境电磁场传播规律和空气环境交流电磁场检测理论，构建水下环境交流电磁场检测理论模型和数值仿真模型，揭示了海水环境中激励磁场—缺陷形貌—扰动电流—畸变磁场正反演化规律，确定不同类型缺陷特征信号，揭示了探头提离扰动情况下特征信号的畸变规律，突破了探头提离扰动条件下缺陷智能判定技术难题，创新性提出融合深度学习算法的水下结构缺陷智能识别算法，大大降低了误检、漏检概论，缺陷判定准确率超过95%，能够准确识别裂纹、不规则裂纹以及腐蚀坑等不同各类型缺陷，并能够进行缺陷边缘轮廓的可视化反演，反演结果能够较好描述真实缺陷形状。系统方面，设计基于高精度磁场传感器的单探头及阵列探头，开发水下结构缺陷ACFM智能识别软件系统，构建了一套完整的融探头-水下仪器-智能软件为一体的水下结构缺陷ACFM智能检测应用系统，最大适用水深500m，满足连续6小时水下检测作业需求，可实现在线模式和离线模式下水下结构物缺陷自动判定、智能识别与可视化评估。本项目的研究成果有效解决水下结构物缺陷智能识别与可视化评估的技术难题，为海洋工程结构物缺陷自动判定、智能识别、可视化评估及维修决策提供技术和装备支撑，具有重要学术研究价值和工程应用意义。