CN114110443B - 一种输流管道奇点特征智能检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种输流管道奇点特征智能检测方法，包括如下步骤，首先，构成背景参数集；其次，安装振动波参数测试微纳器件到待测输流管道的各个节点位置，通过振动波参数测试微纳器件收集待测输流管道上任意两个节点之间传输的管道全域信息；设置管道奇点破裂阈值。本发明利用输流管道运行中时刻存在的水锤振动波沿管道线传输的物理特点，在临近检测节点测试振动波传输参数，采用振动波传感器及机器学习算法固件实现片上集成，从振动波传输参数集基于深度学习、数据融合等方式获取输流管道材质变化奇点、管周接触边界变化等，实现输流管道奇点破裂阈值之前主动实现提前预判、定点维修。构筑输流管道的智能检测新方法和流体损耗控制优化。

Description

一种输流管道奇点特征智能检测方法

技术领域

本发明涉及输流管道检测技术领域，尤其涉及一种输流管道奇点特征智能检测方法。

背景技术

目前，工业管道输运始于19世纪，发轫于1865年美国宾夕法尼亚州建设的第一条原油输送管道。同时，供水调水工程也涉及到很多管道，最早可追溯到公元前2500年，苏美尔人在美索不达米亚南部建立输水渠隧。管道运输逐渐发展成为人类物质输运的5大方式之一，一般输运对象为流体，主要包括水、原油、天然气等，也有少量固体颗粒风载输运。管道输运的特点主要包括运输量巨大、运输时间不受气候和其他地面设施束缚、持续运输时间长、单位质量运输成本低、管道长时间利用、占地面积小（为公路占地量的3%和铁路占地量的10%）、建设耗材少、建设时间短、安全可靠、输流能耗低（单位能耗小于铁路输运的1/7）等。

据公开数据，郑州市地下涉水管道已超过8000公里；其中自来水供水管道4049公里，暖气输水管道1700公里，燃气管道1000公里。全国现有原油管道2.7万公里，成品油管道2.1万公里，天然气主干管道里程6.4万公里，预计到2025年，我国油气管道规模将达到24万公里。与此同时，美国相关输流管道数据是我国的2-3倍。目前，全球稳定运行的石油、天然气、资源性调水输运管道已有3800余条，里程超过196万公里，还有多条在建输流管道，如中-俄、中-哈、中-缅之间规划的石油管线，北溪-2、美墨线等。地球上人类建设的石油输送管道、天然气输运管道、市政涉水管道、远距离资源性调水管道、流体存储罐体辅助管道、大中型装备内设输流管道等已经是一个非常庞大的数字，形成了巨大的输流管道技术市场。

输流管道材质一般为球墨铸铁、镀锌钢、钢筋加固水泥材质（PCCP）、聚合物（PVC、PPR、PPP、PE）、不锈钢、陶瓷、铜等。在使用过程中由于腐蚀、应力、水锤效应振动、施工缺陷、材料失效和地面沉降等导致管道形成应力集中、破裂、渗漏和滴漏现象，容易造成输运流体资源损耗(>20%)进而污染环境、造成国民生产和居民生活中断，甚至形成火灾、生物毒性等次生灾害。市政输流管道主要包括上水、下水管道、供热水管道、居民天然气管道等；远距离流体输运管道多为石油、天然气、资源性淡水的输运管道。这部分输流管道边界为泥土、空气、隔热棉等柔性介质，用水泥墩或金属支架支撑。大型建筑物墙体内的上水、下水、消防水管道、天然气管道较多，管道接触界面多为混泥土、空气、金属支架等；大型流体存储、输运设备以及大型飞机、巨型舰船中也存在较多的输流管道，完成维持设备运行的流体输运，如燃油、特气、上下水等，接触界面多为金属支架。

为了保障流体输运的稳定运行，输流管道的检测技术获得快速发展，人们基于多种物理效应设计了丰富的管道检测方案，如压力、声波、光纤、红外、流体特性等，逐渐形成了器件、装置的自动化和体系化，市场应用广阔。对流体输运管道漏点的定位检测常用到探地雷达，需人工推动探测器沿管线分布路径探测，费时、费力且准确度较差；对探测管壁接触介质中的泄漏流体含量进行人工或传感器监测，如噪声记录仪和腐蚀监测设备，噪声记录仪可以探测到水滴声，如果发生漏水，结合流量参数即可定位发生泄漏位置；腐蚀监测设备分析管道周围土壤成分，监测管道腐蚀速率，超出安全界限后向管道监测系统后台中心报警；光纤或电缆分布式传感器也多有应用，其检测精度较高、定位准确，在长距离输流管道网中应用，在管道建设初期就需要同步铺设光缆或电缆，修复或更换都相对困难，对于老、旧流体管道的补铺缆线成本太高。近年发展起来的基于流体管道自身部分特性实现定位和测试的还有清管（PIG）、红外成像、声波法、负压波法、支持向量机法、磁泄漏法、自适应无线传感器法、稀疏矩阵测量法、瞬态压力波振荡、灰色关联分析、遗传算法结合逆瞬态波、连续线性随机估计法、压力点沿线分析法、质量/体积平衡法、数字信号处理法等

当前输流管道泄漏检测方法众多，且不少都在远距离、资源性物资输送管道中获得应用。但依然存在泄漏后才能检测、检测精度和定位精度不高、实时性、智能性检测/监测方法匮乏等问题。如果能在管道产生实质性漏点之前即能够实现定位、评估、维修，将会在控制流体损耗、降低输流成本方面获得更优效果，即人们所期望的漏前监测。通过分析输流管道物理特性，可以将输流管道奇点作为管道物性研究的重要参数。即将奇点视为输流管道使用过程中出现的非正常状态区域，包括漏点产生、漏点分布、漏点形状、漏点维度、管道长时间使用过程中管道壁出现的腐蚀变薄区域、管道周边支撑环境变化或水锤振动导致的施加到管道壁上的应力不均匀区域、直线管道与弯曲管道及衔接转换关节、流体杂质在管道壁高摩擦系数区逐渐堆积淤塞导致管径减小区域等。奇点的定义可以从技术上明确输流管道的潜在风险点，比检测/监测输流实际漏点更具有工程价值，如实现漏前监测、主动检测、智能定位、实时检测等。

本发明的申请针对以输流管道漏前实时检测为目标，提出一种主动、实时、智能化管道检测技术。提出流体管道水锤振动波传输参数指纹关联输流管道物理特性的检测方法；结合无线传输技术、自组织网络技术，在输流管道检测原理、器件、系统集成等形成输流管道智能检测方案。有望改变输流管道检测领域当前的后发检测、成本过高、流体损耗、易污染环境、辅助结构较多、奇点定位精度较低的现状。

发明内容

本发明的目的是提供一种输流管道奇点特征智能检测方法，能够在输流管道奇点破裂及周界变化导致管道损坏之前，提前预警。实现高精度定位断流维修，进而消除输流流体损耗和输流管道运行无预警中断导致的国民生产、居民生活影响。

本发明采用的技术方案为：

一种输流管道奇点特征智能检测方法，包括以下步骤：

A：通过振动波参数测试微纳器件阵列对标准管道的输流特性进行数据采集，构成背景参数集；

B：安装振动波参数测试微纳器件阵列到待测输流管道的各个节点位置，通过振动波参数测试微纳器件阵列收集待测输流管道上两个节点之间传输的管道全域信息，所述的管道全域信息包括振动波波幅、频率、相位、调制比、频偏；

C：设定振动波参数数据采样时间长度，以及启动时间点，将该时刻点以前所有采集到的输流管道奇点特性、周界特性写进管道检测背景参数集，实现前期所有背景参数集的融合，并作为背景参数集参与下一次检测的数据集比较分析；

D：对设定时刻点之后采集到的数据集对比检测背景参数集，俩个数据集基于深度机器学习获取管道奇点特性、周界特性变化；

E：依据输流管道输流工况实验和理论仿真分析结果而设置管道奇点破裂阈值，在管道破裂阈值限下特定比例，即将奇点特性值形成无线信号传输到区域控制中心；

F：节点获取的信息经处理过滤后形成传输数据包，基于节点ID的自适应组建网络将管道信息传输，集中于总控中心；所述的处理过滤指的是从频谱数据集的频谱分布、频谱范围、幅度变化、频率调制系数计算获取奇点位置、奇点物理性质。

所述的节点位置包括阵列窨井、开关站、调压站、阀门。

所述的振动波参数测试微纳器件系统包括由传感微纳器件构成的传感阵列、控制IC、数据处理固件、存储器和数据发射传输单元，所述的传感阵列的输出端连接数据处理固件的输入端，数据处理固件的输出端通过数据发射传输单元连接总控中心，控制IC的输出端连接传感阵列的控制输入端和数据发射传输单元的控制输入端。

数据处理固件及控制IC、存储单元、数据传输单元，集成布图于检测节点单元上。

所述的步骤D中，时间分割点后获取数据对比于背景参数集，当无特异性变化时，获取数据继续融合形成新的输流管道背景参数集。

所述的步骤E中的一定比例为90%—95%。

还包括有弹性基底，所述的弹性基底为环状垫片型和环状袖套型胶垫，所述的弹性基地上阵列设置有凹槽，振动波测试微纳器件嵌入式设置在凹槽内；所述振动波测试微纳器件的特征尺寸匹配国家标准的管道连接件。

输流管道奇点特性包括管壁裂纹形状、裂纹深度、裂纹分布；腐蚀减薄区域厚度、分布、形状；沉积杂质堆积管径变小区域尺寸、分布范围、分布形状；应力集中区域面积大小、分布形状、应力承受大小。

输流管道周界变化包括接触介质物性变化、接触应力大小改变、夹具支撑刚度变化、环境震动幅度改变。

本发明通过于微纳制造技术、MEMS器件集成和大数据学习挖掘融合为基础，构筑输流管道智能检测方法，收集定义奇点参数，在输流管道奇点破裂之前检测出管道奇点的物性变化进程和周边环境改变状态，定点断流维修，从根本上抑制输流流体损耗，不同于当前管道破裂之后的被动检测，是一种主动检测方式；进一步的从管道水锤振动波传输参数集中基于大数据融合、深度学习的方式获取输流管道奇点的实时演变，且通过智能学习优化监测效果；最后吧，本发明基于微纳制造工艺的微器件集成，将传感、数据处理固件、控制IC、存储、信息传输集成于弹性基底上，提高检测和处理速度、对管线改变性较小、工业应用成本低。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的流程图；

图2为本发明的电路原理框图；

图3为本发明所述杨氏模量变化与振动波振幅变化关系图；

图4为本发明所述输流管道内流体的流速对振动波参数产生的变化图；

图5为本发明的所述输流管道管周的接触材料杨氏模量变化导致振动波波幅发射改变图；

图6为本发明的所述输流管道材质的泊松比对振动波振幅的影响图；

图7为本发明的输流管道上不同位置、不同深度的裂纹，在没有导致流体泄露时在振动波波幅上变化示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1、2和3所示，本发明包括以下步骤：

A：通过振动波参数测试微纳器件对标准管道的输流特性进行数据收集，构成背景参数集；

B：安装振动波参数测试微纳器件到待测输流管道的各个节点位置，通过振动波参数测试微纳器件收集待测输流管道上任意两个节点之间传输的管道全域信息，所述的管道全域信息包括振动波波幅、频率、相位、调制比、频偏；这些频域信息可以基于特定的表达式关联输流管道物性，如，f=（k/m）1/2。

C：设定振动波参数数据采样时间长度，以及启动时间点，将该时间点以前所有采集到的输流管道奇点、周界特性写进管道检测背景参数集，实现前期所有背景参数集的融合，并作为下次检测背景参数集；奇点特性包括奇点位置、奇点几何形状、奇点空间分布、奇点物理特性。周界特性包括：管周接触应力、管周接触物质、管周支撑装具。

D：对设定时间点之后采集到的数据集对比检测背景参数集、俩数据集基于深度机器学习获取管道奇点、周界特性变化。如产生了新的频谱成分、频谱范围变窄、幅度增加或降低。

E：依据大量实验和理论分析结果而设置管道奇点破裂阈值（如在管壁上施加压力，压力达到顶破管壁时的压力值作为识别基准、腐蚀试验中管壁刚度值降到管壁承压输流的最低值），在管道破裂阈值以下（95%），即将奇点特性形成无线信号传输到区域控制中心；

F：节点获取的信息经处理过滤后（从频谱数据集的频谱分布、频谱范围、幅度变化、频率调制系数计算获取奇点位置、奇点物理性质）基于节点ID的自适应组建网络将管道信息传输，集中于总控中心。

所述的节点位置包括阵列窨井、开关站、调压站、阀门等保障输流管道运行的管控装置。

所述的振动波参数测试微纳器件包括由传感微纳器件构成的传感阵列、控制IC、存储器和数据发射传输单元，所述的传感微纳器件阵列的输出端连接控制IC输入端，控制IC的输出端通过数据发射传输单元连接总控中心。

所述的传感微纳器件包括振幅传感器、相位传感器、频谱传感器以及调制度传感器，后续的实验研究中，还可以根据实际需求进行其他传感器的设置。

检测节点装置中包括集成深度学习、数据融合等算法的固件，以及采集振动波波参数集的微纳传感器件阵列、控制系统系统硬件、信号传输系统硬件；

还包括有弹性基底，所述的弹性基底为环状垫片型和环状袖套型胶垫，所述的弹性基地上阵列设置有凹槽，振动波测试微纳器件嵌入式设置在凹槽内；所述振动波测试微纳器件的特征尺寸匹配国家标准的管道连接件。微纳节点装置内嵌于弹性基底，并依据国家标准的管道特性尺寸构建相关检测单元的几何尺寸；既方便与节点的稳固贴合，又不对节点造成额外的构成改变。

其测试数据集输入机器学习网络，实时、就地处理数据，形成两节点间输流管道背景参数集和奇点特性参数集； 数据处理固件及控制IC、存储单元、数据传输单元，集成于检测单元装置； 新建初始输流管道的振动波传输背景参数集来源于标准实验室输流管道特性和环境检测的仿真结果融合实验结果；基于时间轴分割，分割点以前获取数据与所述初始数据集形成数据融合，形成新的输流管道特征参数背景；所述的输流管振动波传输背景参数集，其中时间分割点后获取数据对比于背景参数集，无特异性变化时，数据继续融合形成新的输流管道背景参数集；所述的输流管道背景参数集，其中时间分割点后获取数据对比于背景参数集，有特异性变化时，基于振动波传输背景参数集和新测试振动波参数集差分计算获取输流管道奇点特性及管周特性；所述的输流管道奇点特性及管道周界特性，形成传输数据包，基于节点ID自适应网络传输至总控中心；

基于输流管道材质物性及周边环境特性实验结果和仿真结果设置奇点阈值，测试数据值达到阈值95%时发送报警信号通知断流维修；

输流管道奇点特性包括管壁裂纹形状、裂纹深度、裂纹分布；腐蚀减薄区域厚度、分布、形状；沉积杂质堆积管径变小区域尺寸、分布范围、分布形状；应力集中区域面积大小、分布形状、应力承受大小。输流管道周界变化包括接触介质变化（泥土、水泥、水、空气、金属）、接触应力大小改变、夹具支撑刚度变化、环境震动幅度改变。

具体的如图3表面输流管道的杨氏模量变化会导致振动波振幅产生变化，波参数振幅与输流管道杨氏模量关联。输流管道在运行工况中，由于腐蚀、裂纹、堆积增厚导致奇点位置管壁杨氏模量产生了变化，从振动波振幅特性可以测试出来。

图4是输流管道内流体的流速对振动波参数产生的变化，显示振动波振幅与流体流速变化存在关联。管道中由于杂质堆积导致管径变化进而影响输流流速，从测试节点获取的振动波波幅变化能够形成测试。

图5是输流管道管周的接触材料杨氏模量变化导致振动波波幅发射改变。输流管周应用工况接触材料一般为泥土、水泥、金属（舰船）、水和空气。从不同杨氏模量的泥土（含水量、含沙量）接触界面影响振动波波幅的情况来看，影响明显。对应的，接触界面材料杨氏模量更高的水泥、金属材料对振动波传输影响必然更为明显，杨氏模量较低的水、空气的影响也必然存在。从不同物性材料的改变，如从泥土变化为水或者空气、从金属变为水或者空气，振动波参数测试能够测试分辨出这种改变。

图6是输流管道材质的泊松比对振动波振幅的影响，结果表明，输流管道奇点位置的材料发生改性，泊松比产生了变化，从振动波波幅变化可以体现出来。

图7是输流管道上不同位置、不同深度出现了裂纹，尽管还没有导致流体泄露，同样在振动波波幅上产生影响。通过测试振动波波幅变化，也可能探测到输流管道上裂纹类奇点的部分信息。

从图3-图7的测试结果，可以证实输流管道的奇点特性与振动波波幅具有关联。因此，多参数、多数据的基于大数据挖掘方式，能够从波参数变化获取输流管道奇点特性。

本发明在实际使用时，首先在输流管道窨井、开关站等节点位置安装振动波测试微纳器件阵列，检测节点实时监测、检测节点两边传输过来的水锤振动波信号；

然后测试微纳阵列获取两节点间传输的振动波波幅、频率、相位、调制比、频偏等管道全域信息，如图2所示，传感器阵列采集水锤振动波传输的多种信息，经过存储，由处理中心经过深度机器学习算法、数据融合算法进行处理，获得两节点之间输流管道的背景信息和奇点、周界变化特异等演化信息；

再检测节点集成深度学习、数据融合等算法固件，与检测节点检测微纳器件阵列、控制IC、存储、数据发射单元形成片上系统；经过计算处理分割的数据集由无线传输单元传输出去；

所述的片上系统内嵌于弹性基底，并依据国家标准的管道特征尺寸构建检测节点几何尺寸。构建检测节点，分别为垫片型和袖套型，采用弹性基底主要在于方便各种输流管道的节点安装，降低测试节点铺设的成本；

通过实验室仿真、实验获得的输流管道特性数据作为新建管道奇点检测时间点以前的管道物性背景参数集。鉴于管道网络首次使用器件没有背景参数集来源，将标准实验室的输流管道测试、仿真物性、周界特性作为初始背景；

设定间隔时间长度，将该时间点以前采集输流管道奇点、周界特性写进管道检测背景参数集，实现前期所有背景参数集融合，数据处理流程如图1所示；

时间点之后采集数据对比检测背景参数基于机器学习获取管道奇点、周界特性变化，这一步骤是输流管道智能检测的关键，采用神经网络基于深度机器学习从采集到的大量数据中获取、剥离奇点特征参数、周界变化特征参数，与背景参数集中的对应参数对比分析，实现输流管道奇点、周界的特性解析和高精度定位，如图1所示；

依据实验和理论分析基础而设置管道奇点阈值，在管道破裂阈值以下，即将奇点位置、奇点物性等参数汇总控制中心，断流维修。不同材质、不同拓扑结构、不同接触界面及周界环境参数，输流管道出现破裂奇点的阈值不一样。通过大量实验、仿真分析，将特定环境、特定材质输流管道的应力承受强度、腐蚀速度、应力集中等都设定为相应阈值，系统根据测试结果分析判研，达到阈值的95%，就意味着奇点位置存在破裂风险，需要断流维修；

节点获取的信息经处理过滤后基于节点ID自适应组建网络将管道信息传输，节点自动与周边节点通讯，数据集携带ID信息，如图6所示。数据集中于总控中心。为便以集中控制，节点获取的节点间输流管道奇点突变信息经有各节点中继、传输，最后归于总控中心处理。构成智能化处理链条，降低管道测试成本。

奇点可以视为输流管道使用过程中出现的非正常状态区域，包括裂纹形状；裂纹空间分布；裂纹几何尺寸；管道长时间使用过程中管道壁出现的腐蚀变薄区域；管道周边支撑环境变化或水锤振动导致的施加到管道壁上的应力不均匀区域；直线管道与弯曲管道及直管衔接转换关节；流体杂质在管道壁高摩擦点逐渐堆积淤塞管径减小区域等。奇点的定义可以从技术上明确输流管道的潜在风险点，比检测/监测输流实际泄漏点更具有工程价值，如实现漏前监测、主动检测、智能定位、实时监测。

在本发明的描述中，需要说明的是，对于方位词，如有术语“ 中心”，“ 横向”、“ 纵向”、“ 长度”、“ 宽度”、“ 厚度”、“ 上”、“ 下”、“ 前”、“ 后”、“ 左”、“ 右”、 竖直”、“ 水平”、“ 顶”、“ 底”、“ 内”、“ 外”、“ 顺时针”、“ 逆时针”等指示方位和位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于叙述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定方位构造和操作，不能理解为限制本发明的具体保护范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书中的术语“ 第一”、“ 第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“ 包括”和“ 具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行较详细的说明，但本发明不限于这里所述的特定实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等有效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (7)

1.一种输流管道奇点特征智能检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

A：通过振动波参数测试微纳器件阵列对标准管道的输流特性进行数据采集，构成背景参数集；

B：安装振动波参数测试微纳器件阵列到待测输流管道的各个节点位置，通过振动波参数测试微纳器件阵列收集待测输流管道上两个节点之间传输的管道全域信息，所述的管道全域信息包括振动波波幅、频率、相位、调制比、频偏；所述的振动波参数测试微纳器件阵列包括由传感微纳器件构成的传感阵列、控制IC、数据处理固件、存储器和数据发射传输单元，所述的传感阵列的输出端连接数据处理固件的输入端，数据处理固件的输出端通过数据发射传输单元连接总控中心，控制IC的输出端连接传感阵列的控制输入端和数据发射传输单元的控制输入端；

C：设定振动波参数数据采样时间长度，以及启动时间点，将该时刻点以前所有采集到的输流管道奇点特性、周界特性写进管道检测背景参数集，实现前期所有背景参数集的融合，并作为背景参数集参与下一次检测的数据集比较分析；

D：对设定时刻点之后采集到的数据集对比检测背景参数集，俩个数据集基于深度机器学习获取管道奇点特性、周界特性变化；

E：依据输流管道输流工况实验和理论仿真分析结果而设置管道奇点破裂阈值，在管道破裂阈值限下特定比例，即将奇点特性值形成无线信号传输到区域控制中心；所述的步骤E中的一定比例为90%—95%；

F：节点获取的信息经处理过滤后形成传输数据包，基于节点ID的自适应组建网络将管道信息传输，集中于总控中心；所述的处理过滤指的是从频谱数据集的频谱分布、频谱范围、幅度变化、频率调制系数计算获取奇点位置、奇点物理性质。

2.根据权利要求1所述的输流管道奇点特征智能检测方法，其特征在于：所述的节点位置包括阵列窨井、开关站、调压站、阀门。

3.根据权利要求1所述的输流管道奇点特征智能检测方法，其特征在于：数据处理固件及控制IC、存储单元、数据传输单元，集成布图于检测节点单元上。

4.根据权利要求1所述的输流管道奇点特征智能检测方法，其特征在于：所述的步骤D中，时间分割点后获取数据对比于背景参数集，当无特异性变化时，获取数据继续融合形成新的输流管道背景参数集。

5.根据权利要求1-4任一权利要求所述的输流管道奇点特征智能检测方法，其特征在于：还包括有弹性基底，所述的弹性基底为环状垫片型和环状袖套型胶垫，所述的弹性基地上阵列设置有凹槽，振动波测试微纳器件嵌入式设置在凹槽内；所述振动波测试微纳器件的特征尺寸匹配国家标准的管道连接件。

6.根据权利要求1所述的输流管道奇点特征智能检测方法，其特征在于：输流管道奇点特性包括管壁裂纹形状、裂纹深度、裂纹分布；腐蚀减薄区域厚度、分布、形状；沉积杂质堆积管径变小区域尺寸、分布范围、分布形状；应力集中区域面积大小、分布形状、应力承受大小。

7.根据权利要求1所述的输流管道奇点特征智能检测方法，其特征在于：输流管道周界变化包括接触介质物性变化、接触应力大小改变、夹具支撑刚度变化、环境震动幅度改变。

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