[发明专利]一种基于脉冲涡流信号的油气井套管缺陷分类方法

说明书

本发明公开一种基于脉冲涡流信号的油气井套管缺陷分类方法。本发明对采集的脉冲涡流信号预处理后，进行特征提取形成组合特征量，建立多分类模型进行缺陷分类识别。本发明选取分类特征时使用时域特征值、频域特征值相结合得到的组合特征值作为分类器的输入，减少样本特征重合，有效提高分类精度；检测过程中采用三个方向探头进行检测，能够获取被测结构完整的空间三维信息；采用了多种消除噪声方法，能够有效提高信噪比并提高最终的分类准确度；采用支持向量机进行分类识别，泛化能力强、运算速度快，结果可靠准确，具有较好的应用前景，为被测油气井套管结构的健康状态评估及寿命预测提供支持。

技术领域

本发明涉及导电结构无损检测领域，尤其涉及一种基于脉冲涡流信号的油气井套管缺陷分类方法。

背景技术

现代油气井工业中，一体化油井得到了广泛的使用，其主体结构是多层的油套管结构。由于长期服役在严苛的工作环境中，作为保护层的套管往往会出现不同程度的缺陷，如：挤压、变形等，这些缺陷会严重影响整体结构的完整性，带来安全隐患。

不同类型的缺陷会对整体结构产生不同的影响，相应的修复措施也不尽相同，因此实现对油气井多层管柱结构缺陷的分类识别很有意义。脉冲涡流检测是油气井多层管柱导电结构缺陷检测的有效方法，不同类型的缺陷会对脉冲涡流检测信号有着不同的影响，根据检测信号进行适当的处理可以获得缺陷的分类信息。

针对导电结构脉冲涡流检测方法，已有一些学者开展了相关研究。张曦郁等人结合了远场涡流和脉冲涡流技术，提出了基于堆叠自编码器神经网络的分类方法，实现了对油套管内管外壁腐蚀、外管内壁腐蚀和外管外壁腐蚀的分类。王立敏等人在连续油管上设计并预制了裂纹、腐蚀缺陷和椭圆度缺陷，对连续油管的缺陷和椭圆度进行试验评价，通过分析缺陷处的磁场异常特征，实现缺陷的定位、定性和定量分析。Mao等人在铁磁性管道的测厚研究中使用了基于Levenberg-Marquardt算法和变量变换的检测算法，获得了较好的检测结果。然而现有的检测方法存在一些问题：提取单一的时域特征，如：峰值、峰值时间等，容易受到各种外界干扰的影响，造成分类结果不准确；采用的分类方法往往只能区分几种区别明显的类型，如：横向裂缝和纵向裂缝，而难以将实际工况中出现的全部类型进行区分。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于脉冲涡流信号的油气井套管缺陷分类方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于脉冲涡流信号的油气井套管缺陷分类方法，包括以下步骤：

(1)实验数据采集，包括以下子步骤：

(1.1)使用空间轴线两两垂直的三个电磁线圈探头对被测油气井套管结构进行扫描检测，得到脉冲涡流信号U₀，并获取对应的缺陷类型；

(1.2)对步骤1.1检测到的脉冲涡流信号U₀进行积分采样，得到数字化的采样信号U₁；

(2)对步骤1.2得到的采样信号U₁进行平滑滤波、均值中心化处理，获得预处理后的脉冲涡流信号U₂；

(3)进行特征提取并形成组合特征量，包括以下子步骤：

(3.1)对步骤2预处理后的脉冲涡流信号U₂划分为训练集U_c和测试集U_p；