本申請涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于人工智能的管道腐蝕修復方法、系統(tǒng)及存儲介質。
背景技術：
1、現(xiàn)有的管道腐蝕修復技術主要采用人工檢測和經(jīng)驗判斷的方式進行腐蝕識別與修復，通常使用超聲波檢測、射線檢測等單一檢測手段獲取管道腐蝕信息，然后由技術人員根據(jù)檢測結果和工程經(jīng)驗確定修復方案。修復材料的選擇和配比主要依據(jù)標準化配方和現(xiàn)場條件調整，修復厚度的確定采用安全系數(shù)法或經(jīng)驗公式計算，施工參數(shù)設定基于設備說明書和操作人員經(jīng)驗。這些傳統(tǒng)方法在管道腐蝕修復領域已經(jīng)應用多年，具有一定的實用性和可靠性基礎。
2、然而，現(xiàn)有技術存在諸多不足之處，首先是腐蝕檢測精度有限，單一檢測手段難以全面準確地識別復雜腐蝕形貌和空間分布，人工判斷容易出現(xiàn)主觀誤差和遺漏。其次是修復參數(shù)缺乏針對性，標準化的材料配比和修復厚度設計無法適應不同腐蝕環(huán)境和腐蝕特征的個性化需求，導致修復效果不理想或材料浪費。再次是修復過程缺乏智能化控制，施工參數(shù)的設定和調整主要依賴操作人員的經(jīng)驗和手動控制，難以實現(xiàn)精確的參數(shù)匹配和動態(tài)優(yōu)化。此外，現(xiàn)有方法缺乏腐蝕點間協(xié)同關系的考慮，對多點腐蝕的修復往往采用逐點獨立處理的方式，忽略了相鄰腐蝕點之間的相互影響和整體優(yōu)化需求。
3、基于上述現(xiàn)有技術的局限性分析，需要解決的關鍵技術問題包括：如何實現(xiàn)多模態(tài)腐蝕檢測數(shù)據(jù)的智能融合和精準識別，突破單一檢測手段的精度限制；如何建立腐蝕特征與修復參數(shù)的智能映射關系，實現(xiàn)個性化的材料配比和厚度設計；如何構建多點腐蝕的協(xié)同修復機制，考慮相鄰腐蝕點間的相互影響和整體優(yōu)化；如何實現(xiàn)修復施工過程的智能化參數(shù)控制和動態(tài)調節(jié)，提升修復精度和效率。這些技術問題的解決需要將人工智能技術與管道腐蝕修復工藝深度融合，建立從檢測識別到施工控制的全流程智能化修復體系。
技術實現(xiàn)思路
1、本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的管道腐蝕修復方法、系統(tǒng)及存儲介質，用于解決現(xiàn)有管道腐蝕修復方法中腐蝕識別精度低、修復參數(shù)缺乏針對性、多點腐蝕協(xié)同優(yōu)化不足以及施工控制智能化程度低的技術問題。
2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的管道腐蝕修復方法，所述基于人工智能的管道腐蝕修復方法包括：通過管道內窺鏡采集管道腐蝕圖像，對多模態(tài)腐蝕檢測數(shù)據(jù)進行高斯濾波和直方圖均衡化處理，得到標準化管道腐蝕特征數(shù)據(jù)集；將所述標準化管道腐蝕特征數(shù)據(jù)集輸入語義分割網(wǎng)絡，對所述管道腐蝕圖像進行識別和分割處理，得到腐蝕三維空間坐標和腐蝕坑體積數(shù)據(jù)；根據(jù)所述腐蝕三維空間坐標，將硫酸鹽還原菌濃度、溶解氧含量和氯離子濃度進行腐蝕速率計算，得到纖維增強水泥砂漿配比參數(shù)；將所述腐蝕坑體積數(shù)據(jù)輸入深度-厚度映射網(wǎng)絡，對腐蝕深度和修復厚度進行關聯(lián)計算，得到管道腐蝕修復厚度分布數(shù)據(jù)；根據(jù)所述管道腐蝕修復厚度分布數(shù)據(jù)，對噴射壓力、噴射速度和材料流量進行參數(shù)設定和施工控制，得到管道腐蝕修復結果。
3、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的管道腐蝕修復系統(tǒng)，所述基于人工智能的管道腐蝕修復系統(tǒng)包括：
4、采集模塊，用于通過管道內窺鏡采集管道腐蝕圖像，對多模態(tài)腐蝕檢測數(shù)據(jù)進行高斯濾波和直方圖均衡化處理，得到標準化管道腐蝕特征數(shù)據(jù)集；
5、輸入模塊，用于將所述標準化管道腐蝕特征數(shù)據(jù)集輸入語義分割網(wǎng)絡，對所述管道腐蝕圖像進行識別和分割處理，得到腐蝕三維空間坐標和腐蝕坑體積數(shù)據(jù)；
6、計算模塊，用于根據(jù)所述腐蝕三維空間坐標，將硫酸鹽還原菌濃度、溶解氧含量和氯離子濃度進行腐蝕速率計算，得到纖維增強水泥砂漿配比參數(shù)；
7、關聯(lián)模塊，用于將所述腐蝕坑體積數(shù)據(jù)輸入深度-厚度映射網(wǎng)絡，對腐蝕深度和修復厚度進行關聯(lián)計算，得到管道腐蝕修復厚度分布數(shù)據(jù)；
8、控制模塊，用于根據(jù)所述管道腐蝕修復厚度分布數(shù)據(jù)，對噴射壓力、噴射速度和材料流量進行參數(shù)設定和施工控制，得到管道腐蝕修復結果。
9、第三方面，提供了一種基于人工智能的管道腐蝕修復設備，包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有指令；所述至少一個處理器調用所述存儲器中的所述指令，以使得所述基于人工智能的管道腐蝕修復設備執(zhí)行上述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法。
10、第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有指令，當其在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行上述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法。
11、本申請?zhí)峁┑募夹g方案中，通過管道內窺鏡采集管道腐蝕圖像并對多模態(tài)腐蝕檢測數(shù)據(jù)進行高斯濾波和直方圖均衡化處理，得到標準化管道腐蝕特征數(shù)據(jù)集，解決了傳統(tǒng)單一檢測手段精度有限和數(shù)據(jù)質量不穩(wěn)定的問題，高斯濾波有效消除圖像噪聲干擾，直方圖均衡化顯著增強腐蝕特征對比度，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合提供了更全面準確的腐蝕信息基礎。將標準化管道腐蝕特征數(shù)據(jù)集輸入語義分割網(wǎng)絡進行識別和分割處理，得到腐蝕三維空間坐標和腐蝕坑體積數(shù)據(jù)，相比傳統(tǒng)人工識別方法，語義分割網(wǎng)絡的編碼器-解碼器架構能夠自動提取腐蝕特征并實現(xiàn)像素級精確分割，顯著提高了腐蝕識別的準確性和效率，三維空間坐標和體積數(shù)據(jù)為后續(xù)修復參數(shù)計算提供了精確的幾何基礎。根據(jù)腐蝕三維空間坐標將硫酸鹽還原菌濃度、溶解氧含量和氯離子濃度進行腐蝕速率計算，得到纖維增強水泥砂漿配比參數(shù)，該方法建立了腐蝕環(huán)境化學因子與修復材料性能的定量關系，通過加權求和計算和閾值比較判斷實現(xiàn)了個性化的材料配比設計，相比標準化配方具有更強的環(huán)境適應性和修復效果。將腐蝕坑體積數(shù)據(jù)輸入深度-厚度映射網(wǎng)絡進行關聯(lián)計算，得到管道腐蝕修復厚度分布數(shù)據(jù)，深度-厚度映射網(wǎng)絡的多層神經(jīng)網(wǎng)絡結構能夠學習腐蝕幾何參數(shù)與最優(yōu)修復厚度的復雜非線性關系，結合流速修正、幾何約束、協(xié)同分析和收縮補償?shù)榷嘀匾蛩?，實現(xiàn)了精確的厚度預測和分布優(yōu)化。根據(jù)管道腐蝕修復厚度分布數(shù)據(jù)對噴射壓力、噴射速度和材料流量進行參數(shù)設定和施工控制，得到管道腐蝕修復結果，該智能化控制方法通過參數(shù)映射計算、聯(lián)動控制和路徑規(guī)劃實現(xiàn)了施工參數(shù)的精確匹配和動態(tài)調節(jié)，顯著提升了修復質量的一致性和施工效率。
12、本申請采用語義分割網(wǎng)絡中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法專門針對管道內壁的圓弧形腐蝕特征進行了優(yōu)化，通過大量管道腐蝕圖像的訓練學習，網(wǎng)絡能夠準確識別不同類型和程度的腐蝕缺陷，相比通用圖像分割算法具有更高的專業(yè)化識別能力。深度-厚度映射網(wǎng)絡采用的多層神經(jīng)網(wǎng)絡結構專門學習管道腐蝕修復領域的工程知識和經(jīng)驗規(guī)律，網(wǎng)絡能夠綜合考慮腐蝕幾何特征、材料特性、施工條件等多種因素，自動計算出最優(yōu)的修復厚度分布，解決了傳統(tǒng)經(jīng)驗公式無法處理復雜多變量耦合關系的難題。多點腐蝕協(xié)同分析算法通過建立腐蝕點間的空間關聯(lián)關系和影響權重分布，實現(xiàn)了相鄰腐蝕點修復方案的整體優(yōu)化，避免了獨立修復可能產生的應力集中和修復不協(xié)調問題，這種協(xié)同優(yōu)化機制是傳統(tǒng)修復方法無法實現(xiàn)的重要技術突破。智能化施工參數(shù)控制算法通過建立修復厚度與施工參數(shù)的精確映射關系，實現(xiàn)了噴射壓力、速度和流量的動態(tài)協(xié)調控制，確保了修復材料的均勻分布和充分附著。
1.一種基于人工智能的管道腐蝕修復方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法，其特征在于，所述通過管道內窺鏡采集管道腐蝕圖像，對多模態(tài)腐蝕檢測數(shù)據(jù)進行高斯濾波和直方圖均衡化處理，得到標準化管道腐蝕特征數(shù)據(jù)集，包括：
3.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法，其特征在于，所述將所述標準化管道腐蝕特征數(shù)據(jù)集輸入語義分割網(wǎng)絡，對所述管道腐蝕圖像進行識別和分割處理，得到腐蝕三維空間坐標和腐蝕坑體積數(shù)據(jù)，包括：
4.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法，其特征在于，所述根據(jù)所述腐蝕三維空間坐標，將硫酸鹽還原菌濃度、溶解氧含量和氯離子濃度進行腐蝕速率計算，得到纖維增強水泥砂漿配比參數(shù)，包括：
5.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法，其特征在于，所述將所述腐蝕坑體積數(shù)據(jù)輸入深度-厚度映射網(wǎng)絡，對腐蝕深度和修復厚度進行關聯(lián)計算，得到管道腐蝕修復厚度分布數(shù)據(jù)，包括：
6.根據(jù)權利要求5所述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法，其特征在于，所述將所述幾何約束腐蝕深度特征編碼傳遞至第二隱藏層進行多點腐蝕協(xié)同分析，通過全連接層權重矩陣識別相鄰腐蝕點的厚度分布耦合關系，得到協(xié)同修復厚度預測特征表示，包括：
7.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法，其特征在于，所述根據(jù)所述管道腐蝕修復厚度分布數(shù)據(jù)，對噴射壓力、噴射速度和材料流量進行參數(shù)設定和施工控制，得到管道腐蝕修復結果，包括：
8.一種基于人工智能的管道腐蝕修復系統(tǒng)，其特征在于，用于實現(xiàn)如權利要求1-7中任一項所述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法，所述基于人工智能的管道腐蝕修復系統(tǒng)包括：
9.一種基于人工智能的管道腐蝕修復設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權利要求1至7中任一項所述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序在被處理器運行時使得所述處理器執(zhí)行如權利要求1至7中任一項所述的基于人工智能的管道腐蝕修復方法。