СПОСОБЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЕОМЕТРИИ ДЕФЕКТА МАТЕРИАЛА И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРЕДЕЛА НАГРУЗОЧНОЙ СПОСОБНОСТИ

1. Способ определения геометрии одного или нескольких реальных исследованных дефектов намагничиваемого объекта, в частности трубы или резервуара, при помощи эталонного набора данных объекта, созданного на основании одного или нескольких измерений методом магнитных потоков рассеяния (МПР-измерений),
предпочтительно включающий по меньшей мере частичное представление объекта посредством устройства электронной обработки данных (ЭОД), в частности на по меньшей мере трехмерной сетке объекта или посредством нее,
а также включающий определение начальной геометрии дефекта в качестве его исходной геометрии, в частности на сетке объекта или на по меньшей мере двумерной сетке (5) дефектов,
определение первого МПР-прогнозного набора данных в качестве исходного прогнозного набора данных на основании исходной геометрии дефекта, в частности путем имитации МПР-измерения или предоставления МПР-набора данных,
и итерационное согласование исходной геометрии дефекта с геометрией реального(-ых) дефекта(-ов) посредством устройства ЭОД и посредством нескольких экспертных подпрограмм (11), выполняемых в конкуренции и предпочтительно параллельно друг с другом,
причем в соответствующих экспертных подпрограммах (11) посредством по меньшей мере одного собственного алгоритма и на основании исходной геометрии дефекта создается соответствующая экспертная геометрия дефекта,
на основании соответствующей экспертной геометрии дефекта определяют, в частности путем имитации МПР-измерения или предоставления МПР-набора данных, соответствующий экспертный прогнозный набор данных,
экспертную геометрию дефекта, лежащую в основе соответствующего экспертного прогнозного набора данных, предоставляют по меньшей мере одной из экспертных подпрограмм (11), предпочтительно нескольким, в частности всем экспертным подпрограммам, в качестве новой исходной геометрии дефекта для дальнейшего согласования с геометрией реального(-ых) дефекта(-ов) в том случае, если этот экспертный прогнозный набор данных более подобен эталонному набору данных, чем исходный прогнозный набор данных, после чего экспертный прогнозный набор данных, относящийся к новой исходной геометрии дефекта, используют в качестве нового исходного прогнозного набора данных,
причем итерационное согласование посредством экспертных подпрограмм происходит до тех пор, пока не будет выполнен критерий останова.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что экспертные подпрограммы (11) выполняются в конкуренции друг с другом таким образом, что выделение соответствующей экспертной подпрограмме ресурсов устройства ЭОД, в частности в виде вычислительного времени, предпочтительно времени центрального и/или графического процессора, происходит в зависимости от показателя успешности, учитывающего, в частности, число исходных геометрий дефекта, вычисленных этой экспертной подпрограммой и предоставленных одной или нескольким другим экспертным подпрограммам (11), и/или в зависимости от уменьшения функции приспособленности, учитывающего, в частности, число созданных для этого уменьшения экспертных прогнозных наборов данных.
3. Способ по одному из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что функцию приспособленности используют в качестве меры подобия экспертных прогнозных наборов данных и эталонных наборов данных.
4. Способ по одному из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что для определения геометрии дефекта(-ов) также используют дополнительный эталонный набор данных, линейно независимый по намагничиванию от первого эталонного набора данных, и на основании исходной геометрии дефекта определяют дополнительный исходный прогнозный набор данных, в частности посредством учитывающей эту линейную независимость дополнительной МПР-имитации, причем экспертную геометрию дефекта используют в качестве исходной геометрии дефекта только в том случае, если относящиеся к ней экспертные прогнозные наборы данных, определенные для обоих независимых намагничиваний, более подобны соответствующим эталонным наборам данных, чем определенные для обоих намагничиваний исходные прогнозные наборы данных, и/или когда улучшена функция приспособленности, учитывающая оба экспертных прогнозных набора данных.
5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что первый эталонный набор данных создан посредством МПР-измерения при осевом намагничивании, а второй эталонный набор данных создан посредством МПР-измерения при намагничивании в окружном направлении трубы.
6. Способ по одному из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что исходные и/или экспертные прогнозные наборы данных создают на основании прямой модели для имитации МПР-измерения, в частности посредством модели конечных элементов.
7. Способ по одному из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что начальную геометрию дефекта создают посредством справочной таблицы, посредством одной из экспертных подпрограмм (11) и/или посредством алгоритма машинного обучения.
8. Способ по одному из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что сетку (5) дефектов измельчают в областях, в которых глубина имитированного(-ых) дефекта(-ов) превышает пороговое значение.
9. Способ по одному из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что перед вычислением соответствующего экспертного прогнозного набора данных сетку объекта и/или сетку (5) дефектов измельчают.
10. Способ по одному из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что исходную геометрию дефекта или ссылающийся на нее указатель сохраняют в области памяти (12) устройства ЭОД, доступной для всех экспертных подпрограмм (11).
11. Способ по одному из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что в качестве критерия останова принимают ненаступление после множества итераций существенного изменения исходной геометрии дефекта и/или геометрии сетки объекта и/или сетки (5) дефектов и/или исходного прогнозного набора данных и/или по меньшей мере одного из экспертных прогнозных наборов данных.
12. Способ по п. 11, отличающийся тем, что в качестве критерия останова используют сравнение вариации экспертного прогнозного набора данных с дисперсией измерения реального набора данных.
13. Способ по одному из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что с экспертной подпрограммой (11) связывают несколько алгоритмов для согласования экспертной геометрии дефекта, включающих машинное обучение, стохастическую оптимизацию, функции эмпирических и/или численных моделей.
14. Способ по п. 13, отличающийся тем, что в экспертной подпрограмме (11) выбирают и/или изменяют алгоритм на основании генерации случайных чисел или посредством функции выделения.
15. Способ определения предела нагрузочной способности объекта, нагружаемого, по меньшей мере в эксплуатации, давлением и выполненного, в частности, в виде нефтяного, газового или водяного трубопровода, при осуществлении которого набор данных, описывающий один или несколько дефектов, используют в качестве входного набора данных при вычислении предела нагрузочной способности, отличающийся тем, что входной набор данных вначале определяют способом по одному из предыдущих пунктов.