基于声学技术与机器学习精度深度融合的增强深埋管道探测和健康状况评估

科学研究和技术服务业

本项目已形成较为完善的技术基础与应用条件，具备良好的成果转化潜力。研究过程中已构建多套基于声学与磁信号的管道检测分析模型，包括VMD–EWT–CWT声信号处理框架、EMD–K-means无监督识别模型以及VMD–DBSCAN–CWT磁信号缺陷检测方法。相关算法流程清晰，技术路线成熟，具有较强的可重复性与稳定性。 在数据基础方面，已完成多工况实验数据采集与处理，涵盖不同距离与压力条件下的声学信号数据，以及磁信号缺陷检测数据，形成了较为系统的数据支撑体系。同时，相关方法已通过实验验证，具备较好的抗噪能力和检测精度。 在技术成熟度方面，项目成果已达到实验验证及工程应用过渡阶段，具备进一步开发为软件系统或嵌入式检测模块的基础条件。整体而言，本项目已具备从实验室研究向工程应用转化的良好基础。

为推动本项目成果的工程化应用与产业化发展，需要在资金、平台及应用场景等方面开展进一步合作。 在资金方面，需要支持算法优化、系统集成开发及现场测试验证，以实现从原型模型向实际应用系统的转化。在技术合作方面，建议与从事管道检测、能源输送或地下工程监测的企业或科研机构合作，共同开展现场试验与系统优化。 在设备与平台方面，需要依托实际工程环境，开展多场景数据采集与验证工作，以提升模型的泛化能力和稳定性。同时，可结合现有检测设备，将本项目算法嵌入现有检测系统中，实现智能化升级。 在人力方面，需要多学科团队协作，包括信号处理、机器学习及工程应用人员，以加快技术落地进程。通过产学研合作，可有效推动成果向实际应用转化。

可国（境）内外转让

本项目成果转化后，预计将在经济效益与社会效益方面产生积极影响。 在经济效益方面，所提出的智能检测方法可显著提高管道泄漏与缺陷识别的准确性与效率，降低人工检测成本和误判率，从而减少因管道泄漏或损坏造成的经济损失。同时，该技术具有较强的通用性，可推广应用于油气输送、市政管网及地下工程等多个领域，具有良好的市场应用前景。 在社会效益方面，本项目有助于提升基础设施安全监测水平，降低安全事故发生风险，对保障能源运输安全及城市运行稳定具有重要意义。同时，通过提高检测自动化与智能化水平，可推动相关行业向数字化与智能化方向发展。 此外，本项目成果还可为智能监测系统及智慧城市建设提供技术支撑，具有较强的长期应用价值与推广潜力。

北京市自然科学基金外籍学者“汇智”项目

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

管道是现代基础设施的重要组成部分，但环境和运营问题常常导致其可靠性降低。 因此，需 要可靠的检测技术来确保安全、减少损失并保持高效传输。 本研究介绍了我的博士后研究 成果，重点是开发用于声学和磁性数据的高级信号处理和机器学习技术，以增强管道缺陷的 检测、定位和分类。 本研究的第一部分描述了一种用于声信号分析的混合框架，该框架结合了变分模态分解 (VMD)、经验小波变换 (EWT) 和连续小波变换 (CWT)。 VMD 用于降低高频噪声并确保独 特的模式分离，而 EWT 为非平稳信号提供精确的时间定位。 然后使用 CWT 检查所选的 固有模式，以导出时域中的泄漏定位特征。 该集成策略成功降低了环境噪声，显著提高了开 放式噪声环境中泄漏检测的准确性和弹性，为实时监控应用奠定了基础。 在此基础上，第二项研究调查了用于检测声学泄漏的无监督聚类方法。 最初使用经验模式 分解将信号分解为固有模式函数，然后根据其理想的信噪比选择用于分析。 为了实现识别 过程的自动化，采用轮廓分析法确定最佳聚类数，然后使用 K-means 聚类对所选模式进行 分组。 该技术在各种测试场景中准确地定位了泄漏，检测时间分别为 0.837 秒、1.26 秒和 2.35 秒。 统计验证证实了该方法的可靠性，证明了其作为现实世界管道检测的可靠框架的潜 力，在这些领域，环境不可预测性和噪声带来了重大挑战。 该研究的第三阶段将框架扩展到包括用于钢管检测的磁信号分析。 开发了一种结合 VMD、 基于密度的噪声空间聚类 (DBSCAN) 和 CWT 的集成技术，以提高信号质量并改进缺陷定 位。 与传统方法相比，该策略将信噪比提高了 36%，并将定位误差降低了约 25%。该系统 利用 DBSCAN 的自适应聚类能力，无需人工选择参数，减少了人为干预，提高了效率。 研 究表明，该方法能够准确识别复杂噪声环境下的管道方向并检测缺陷，与现有方法相比，该 方法具有更高的自动化程度和鲁棒性。 这三项研究共同构成了一套全面的方法，推动了管道缺陷识别技术的进步。 研究表明，将自 适应信号分解、弹性聚类技术和时频分析相结合，可以显著提高声学和磁性数据的准确性、 可靠性和自动化程度。 这些贡献为下一代管道监测系统的开发奠定了坚实的基础，并为提高 能源基础设施的安全性和可持续性提供了切实可行的解决方案。