Quantification of pitting corrosion from thermography using deep neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Pipelines serve as the major infrastructure for transmission and distribution in oil and gas and water industries. The health condition of a metallic pipe is determined mainly by the extent to which it is corroded. Thus, the quantification of pitting corrosion in terms of metal loss is required for the understanding of pipe condition. There are different ways to quantify corrosion pit geometry. Direct methods measure the pit depth of pipe samples, which are sand/grit blasted to remove corrosion products, and are often adopted in the laboratory. Indirect methods employ non-destructive inspection techniques to detect and quantify the corrosion without sandblasting, which is preferred for a field test. In this study, pulsed thermography is considered for the quantification of pitting corrosion in a metallic pipe. Thermography testing can generate a sequence of infrared images, which reflect the diffusion process of heat through the pipe wall. This paper proposes a new deep neural network-based approach to quantify the pitting corrosion damages from the acquired thermography images. Through extensive experimental tests, the quantified results demonstrate a reasonably good linear relationship with metal loss of pipe, as the quantification accuracy was better than 98%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».