近日，我院安全科学与工程系教师谢静在阀门内漏声发射检测技术方面取得重要进展，相关研究成果《输气管线阀门泄漏声发射信号的两步特征提取方法》（Two-step feature extraction of acoustic emission signals for leakage detection of valves in gas pipelines）发表于《International Journal of Pressure Vessels and Piping》。《International Journal of Pressure Vessels and Piping》是工程和力学领域国际知名期刊，目前影响因子为3.0（SCI二区）。论文第一作者和通讯作者为谢静，该研究得到国家重点研发计划课题的资助。
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阀门内漏是过程工业常见安全隐患之一，阀门内漏的精确检测对于保障过程工业安全生产具有重要意义。声发射是阀门内漏检测技术之一，但其信号容易受到噪声污染从而影响泄漏状态识别的准确性和泛化性，因此先进适用的特征提取技术是阀门泄漏检测的重要环节。
阀门内漏现象
阀门内漏声发射信号的Mel-GAN特征提取方法
本研究提出了一种新的方法实现从AE信号提取能够有效表征阀门泄漏状态的特征。首先通过Mel频谱分析提取AE信号的时频特征，然后通过生成对抗网络（GAN）模型提取更深层次的特征。针对三个压力水平下的输气管道开展实验及信号分析，结果表明基于该方法提取的特征有助于提升阀门泄漏状态识别精度，且在对于不同压力状态下阀门泄漏状态检测具有良好的泛化性能。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.ijpvp.2024.105364
