本技术提供了一种管道检测设备及管道承受能力的预测方法,其中管道检测设备包括:设备壳体,其用于装配在被测管道的内部;行进装置,其设置在所述设备壳体的外部,用于驱动所述管道检测设备在被测管道的内部移动;检测装置,其设置在所述设备壳体上,用于检测所述被测管道的腐蚀数据;数据处理装置,其与检测装置连接,且配置成:获取所述腐蚀数据,所述被测管道的管道类型、环境数据和爆炸数据;采用SOM‑BP神经网络模型,至少根据所述腐蚀数据,预测出设定类型的炸药在预设位置起爆的情况下,能够对所述被测管道造成损伤的最小炸药量。本发明所提供的技术方案,能够能够对被测管道造成损伤的最小炸药量,以达到提高被测管道的安全性的目的。
背景技术
城市管道是城市基础设施的重要组成部分,用于输送各种物质和能源的管道系统,它们通常被埋设在地下。根据使用场景和功能的不同,城市管道可以分为给水管道、排水管道、燃气管道、热力管道和工业管道等。管道长期埋设在地下,会由于受到环境的影响而产生腐蚀,使城市管道的承压能力减弱。在城市管道周围存在爆破作业或者内部发生爆炸时,所产生的冲击波会对城市管道造成冲击容易对城市管道产生腐蚀的位置造成损伤,使城市管道无法正常使用,影响经济生产和居民生活。
基于上述原因,为了保证城市管道运行的安全性,需要检测城市管道的承受能力,以确定爆破作业时所使用的炸药量,保证爆破作业所产生的冲击力不会对城市管道造成损伤,提高城市管道的安全性。目前获取城市管道的腐蚀程度的方法,是通过磁漏技术、超声波技术、涡流技术等非开挖手段检测出城市管道的腐蚀程度,然后采用机器学习算法或者单一神经网络模型等方法根据该腐蚀程度预测出被测管道承受冲击波的能力。
但是现有技术中获取城市管道的承受冲击波能力的方法,所预测出的城市管道承受冲击波能力的准确性较差,在爆破作业时无法为确定炸药量提供可靠的依据
实现思路