基于机器学习的智能管道检漏
机器学习
2025-03-13 v1
摘要
本文提出一种基于机器学习技术的模型，用于管道焊接检测，检测信号来自油气管道中的内置检查工具（称为智能猪）。该模型通过预处理算法和特征选择技术实现信号降噪。所选的降噪技术基于文献综述和实验数据测试得出。随后，使用识别和分类算法（具体为人工神经网络和支持向量机）对模型进行训练。最后，使用不同数据集对训练好的模型进行验证，并通过交叉验证和ROC分析评估性能。结果表明，可实现90%至98%的焊接自动识别效率。
引用
@article{arxiv.2503.08757,
title = {Automatic welding detection by an intelligent tool pipe inspection},
author = {C J Arizmendi and W L Garcia and M A Quintero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.08757},
year = {2025}
}