基于相控阵超声技术的压力管道焊缝缺陷智能识别研究

摘要

焊缝作为压力管道中最薄弱且最易产生缺陷的区域，是无损检测的重点对象。传统超声检测方法在复杂几何结构和微小缺陷识别方面存在局限性。相控阵超声技术（Phased Array Ultrasonic Testing，PAUT）凭借其高分辨率、灵活波束控制和成像能力，已成为焊缝检测的重要手段。然而，面对海量检测数据与复杂缺陷形态，人工判读效率低、主观性强的问题日益凸显。本文系统探讨了将人工智能（AI）技术，特别是深度学习方法，与PAUT深度融合，构建压力管道焊缝缺陷智能识别体系的技术路径。文章首先分析了PAUT在焊缝检测中的原理与优势，梳理了常见焊缝缺陷类型及其超声响应特征；继而构建了基于卷积神经网络（CNN）、U-Net等模型的智能识别框架，并对数据预处理、特征提取、模型训练与评估等关键环节进行了详细阐述；最后，对未来发展趋势进行了展望。研究表明，PAUT与AI的融合可显著提升缺陷识别的准确性、自动化水平与检测效率，为压力管道智能化运维提供有力支撑。