以乙烯廠1000m3乙烯保(bao)溫(wen)球(qiu)形罐(guan)為(wei)例，采用全波(bo)形數(shu)字采集(ji)和模式識(shi)別技術，對(dui)帶保(bao)溫(wen)層(ceng)(ceng)的(de)壓力容器(qi)進行聲(sheng)學檢測研究。有保(bao)溫(wen)層(ceng)(ceng)的(de)容器(qi)，一方面由于保(bao)溫(wen)層(ceng)(ceng)的(de)吸收作用，會(hui)加速信號(hao)的(de)衰減，這(zhe)就需(xu)要降低(di)系統通道的(de)閾值(zhi)來增加儀器(qi)的(de)靈敏度。另一方面，在加熱過程中，由于保(bao)溫(wen)層(ceng)(ceng)的(de)存在，罐(guan)體與保(bao)溫(wen)層(ceng)(ceng)之間(jian)的(de)摩擦(ca)會(hui)產生大量的(de)聲(sheng)發射信號(hao)。還需(xu)要增大信道的(de)閾值(zhi)，以濾除絕緣層(ceng)(ceng)的(de)噪聲(sheng)信號(hao)。

通過超聲波檢(jian)測(ce)和分(fen)析，得出以下結(jie)論:利(li)(li)用(yong)聲(sheng)發射信號的(de)波(bo)形采集方法，利(li)(li)用(yong)現代信號處理方法，可以(yi)通過聲(sheng)發射對復雜條件下的(de)壓力容器(qi)進行(xing)檢測;2. 通過對波形數據(ju)進行FFT變換、現代光譜分析和小波變換，可以看出保溫層摩擦信號具有獨特的光譜特征，利用人工神經網絡可以很容易地將其與其他信號區分開來;3.不(bu)斷建立(li)和(he)擴(kuo)大各種(zhong)缺(que)陷信號的樣(yang)本(ben)庫(ku)，不(bu)斷訓練網絡(luo)，可以逐(zhu)漸獲(huo)得一個相對完整(zheng)的、能識(shi)別不(bu)同聲(sheng)(sheng)發(fa)射(she)(she)信號的噪聲(sheng)(sheng)抑(yi)制人工神經網絡(luo)，最終(zhong)使聲(sheng)(sheng)發(fa)射(she)(she)檢測(ce)技術成為一種(zhong)獨(du)立(li)的檢測(ce)方(fang)法;4. 基于傳統(tong)參(can)數(shu)的(de)聲發射(she)檢(jian)測往往會丟(diu)失大量(liang)有意義的(de)信息，如無法判(pan)斷柔(rou)性(xing)波或擴散波是(shi)否達(da)(da)到閾值，這不可(ke)避免地導致定(ding)位(wei)誤差。然而，全波形(xing)采集系統(tong)可(ke)以(yi)根(gen)據波形(xing)的(de)具體(ti)特征選擇到達(da)(da)時間的(de)閾值，以(yi)提高定(ding)位(wei)精度。這消除了(le)對(dui)聲源反向校準的(de)需(xu)要(yao)，并可(ke)應用于絕(jue)緣(yuan)容(rong)器(qi)。