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

Статья в журнале

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. Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Журнал:

• Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика
• Национальный исследовательский Томский государственный университет (Томск)
• Индексируется в Scopus, Web of Science

Библиографическая запись: Нейросетевой анализ данных ультразвуковой дефектоскопии магистральных газопроводов с использованием программно-аппаратной системы ДВУ [Электронный ресурс] / И. Г. Боровской, Е. А. Шельмина, А. А. Матолыгин, Е. П. Ильин // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. – 2023. – № 64. – С. 50-60. – DOI 10.17223/19988605/64/6

Индексируется в:

• РИНЦ ( https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54737742 )
• ВАК ( https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54737742 )