刘金海

作品数：42被引量：212H指数：8
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供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
发文主题：漏磁故障诊断漏磁检测泄漏检测输油管道更多>>
发文领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程机械工程环境科学与工程更多>>
发文期刊：《东北大学学报（自然科学版）》《电网技术》《控制与决策》《控制工程》更多>>
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基于异构扩散模型的输油管道缺陷及组件检测方法
《控制与决策》2025年第3期937-945,共9页神祥凯 刘金海 
国家自然科学基金项目(U21A20481,62373085).
高精度的缺陷检测和组件检测对确保管道的安全运行至关重要.针对现有检测方法存在精度低和泛化性差的难题,提出一种基于异构扩散模型的新型管道缺陷和组件检测方法.首先,将原始的漏磁信号预处理以降低信号采集中噪声等负面因素的影响;其...
关键词：漏磁检测 管道缺陷检测 管道组件检测 卷积神经网络 注意力机制 扩散模型 
一种基于螺栓关键点检测模型的强磁机智能监测方法
《中国科技纵横》2025年第1期55-57,共3页盖俊鹏 徐凯 胡健 侯卫钢 李关 刘金海 
基于关键点检测的螺栓状况实时监测对预防事故和减少设备损坏具有重要作用。强磁机系统设备高速旋转时,螺栓经常出现松动甚至脱落等情况,易导致设备内部成分损坏。为了解决这一问题,本文提出了一种基于螺栓关键点监测模型的强磁机智能...
关键词：智能监控 关键点检测 强磁机系统 鲁棒模型 
基于复合骨干网络的漏磁小缺陷信号检测方法
《电子测量与仪器学报》2024年第10期69-77,共9页唐建华 张鑫 刘金海 刘海超 卢进 
国家自然科学基金(62373085,U21A20481)项目资助。
漏磁内检测是管道内检测的核心技术,对保障管道的安全运输至关重要。管道长期处于地下或深海,复杂的环境导致管道表面存在许多小缺陷。由于小缺陷可利用信息有限,传统的深度学习缺陷检测方法识别小缺陷难以获得满意的检测结果。提出了...
关键词：漏磁内检测 深度学习 缺陷检测 正负样本 特征融合 
从管段走向管网:管道泄漏诊断技术研究进展被引量：3
《控制工程》2024年第6期961-972,共12页张化光 王天彪 胡旭光 马大中 刘金海 
国家重点研发计划资助项目(2018YFA0702200);国家自然科学基金资助项目(U23B20118)。
管道泄漏诊断技术在保障管道系统安全运行中起着至关重要的作用。首先,介绍了管道泄漏诊断系统的结构,并指出由单一管段向复杂管网泄漏诊断的发展趋势。进一步从基于数据驱动的传统泄漏检测方法、管道泄漏信号源定位技术和基于深度学习...
关键词：管道泄漏诊断 深度学习 复杂管网 自适应动态规划 
基于数据驱动的管道云边协同泄漏检测方法被引量：2
《控制与决策》2023年第8期2415-2424,共10页马大中 王天彪 胡旭光 刘羽洋 刘金海 
国家自然科学基金项目(U22A20221,62073064);辽宁省自然科学基金重点科技创新基地联合开放基金项目(2022-KF-11-02).
随着管道运输规模的不断扩大和泄漏检测流程的日趋复杂,管道泄漏检测系统中数据采集、传输和处理等任务难度呈几何级数上升.鉴于此,针对基于数据驱动的管道云边协同泄漏检测方法展开研究,首先针对系统在数据获取方面中压力数据采集量大...
关键词：管道泄漏检测 数据驱动 云边协同 数据压缩 数据采集 遗传算法 
东北大学无损检测实验室2022年度进展
《无损检测》2023年第6期85-90,共6页肖奇 刘金海 汪刚 卢森骧 姜琳 徐行 李强鑫 
1实验室概况,东北大学信息科学与工程学院无损检测实验室创立于2002年,目前由5名教授(张化光博士、冯健博士、刘金海博士、汪刚博士、马大中博士)、3名讲师(刘秀博士、吴振宁博士、卢森骧博士)和100余名博士、硕士研究生组成。团队依托...
关键词：硕士研究生 信息科学 国家重点实验室 材料电磁过程 计算机软件 学术科研 东北大学 无损检测 
基于Faster R-CNN的海底管道智能检测方法被引量：6
《中国安全科学学报》2023年第6期80-87,共8页俞进 唐建华 神祥凯 刘金海 
国家自然科学基金资助(61973071);辽宁省自然科学基金资助(2019-KF-03-04)。
为提高海底管道缺陷及组件的检测精度并实现智能化海底管道安全检测,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的海底管道智能检测方法。首先,通过基值校正和分段映射-伪彩色化方法,将漏磁检测信号转化为伪彩色图,以增强漏磁信...
关键词：快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN) 海底管道 智能检测 漏磁内检测 多目标检测 
基于主动小样本学习的管道焊缝缺陷检测方法被引量：13
《仪器仪表学报》2022年第11期252-261,共10页刘金海 赵真 付明芮 左逢源 王雷 
国家自然科学基金(U21A20481,61973071);辽宁省兴辽英才项目(XLYC2002046)资助。
基于X射线探伤的焊缝缺陷检测是维护管道安全的关键环节,实现高精度、高效率的缺陷智能检测是推动无损检测智能化、现代化的重要方面。目前,基于深度学习的缺陷检测方法很难达到较高的精度和效率,因其需要大量标注样本且难以获取。针对...
关键词：X射线检测 深度学习 主动小样本学习 价值样本挖掘 
基于多维度选择性搜索的小样本缺陷识别方法被引量：4
《仪器仪表学报》2022年第1期220-228,共9页卢森骧 徐行 张润江 刘金海 赵可天 
国家自然科学基金(61627809,61973071,61703087,62003080);辽宁省自然科学基金(2019-KF-03-04)项目资助
超声内检测是油气管道缺陷的主要检测方式之一,目前超声内检测在工业小样本的情况下存在缺陷识别边界定位不准的问题。本文提出了一种基于多维度选择性搜索的小样本缺陷识别方法,该方法首先对超声回波进行特征提取,其中包含使用基于孤...
关键词：缺陷识别 小样本 选择性搜索 孤立森林 自然断点法 
基于三轴融合的漏磁内检测数据缺陷反演方法研究被引量：12
《仪器仪表学报》2021年第12期245-253,共9页卢森骧 神祥凯 张俊楠 刘金海 赵可天 
国家自然科学基金(61627809,61973071,61703087,62003080);辽宁省自然科学基金(2019-KF-03-04)项目资助。
在管道漏磁检测中,缺陷反演是管道故障诊断的核心部分。考虑漏磁信号的复杂性以及管道环境的多变性,常用的缺陷反演方法多采用传感器单轴信息,从而导致缺陷反演面临缺陷估计尺寸精度低、模型通用性差的问题,难以满足实际应用需求。本文...
关键词：漏磁检测 缺陷反演 加权随机森林 三轴决策融合 模糊推理 
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