Нейросетевой анализ данных ультразвуковой дефектоскопии магистральных газопроводов с использованием программно-аппаратной системы ДВУ

doi:10.17223/19988605/64/6

Эндаумент фонд ТГУ!
Впиши своё имя в историю университета
- Сделать пожертвование -

Add to "Quick Collection"

Description	Size	Format
Нейросетевой анализ данных ультразвуковой дефектоскопии магистральных газопроводов с использованием программно-аппаратной системы ДВУ	1 MB	Adobe Acrobat PDF	Read	Download
DOI Доступ к ресурсу на сайте издателя			10.17223/19988605/64/6

#нейросетевой анализ

#сверточные нейронные сети

#ультразвуковая дефектоскопия

#газопроводы магистральные

Title: Нейросетевой анализ данных ультразвуковой дефектоскопии магистральных газопроводов с использованием программно-аппаратной системы ДВУ
Title: Neural network analysis of ultrasonic flaw detection data of main gas pipelines using a hardware and software DVU system
Creator: Боровской, Игорь Георгиевич
|
Шельмина, Елена Александровна
|
Матолыгин, Андрей Анатольевич
|
Ильин, Евгений Петрович
Date: 2023
DOI: 10.17223/19988605/64/6
Description: Рассматривается задача определения зон, подвергшихся коррозионному воздействию, полученных при неразрушающем контроле с использованием методов ультразвуковой дефектоскопии магистральных газопроводов и программно-аппаратной системы ДВУ (дефектоскоп внутритрубный ультразвуковой). Предлагается обработку большого объема данных, полученных в результате контроля с помощью системы ДВУ, осуществлять с использованием нейросетевой модели анализа данных. В качестве основной нейронной сети выбрано семейство сверточных нейросетей. Обрабатываемые данные были разбиты на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Данные внутри выборок перемешивались, что позволило процесс обучения сделать более качественным. Как показал анализ тестирования, предложенный подход позволяет с достаточной точностью определять зоны дефектов газопроводов.

Relationships: Show Relationship Browser for this Object
collection(s): Механико-математический факультет | Журналы ТГУ
Identifier: смотреть в электронном каталоге НБ ТГУ
Type: статьи в журналах
Source: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 64. С. 50-60
Language: rus