Chen Ximing，Li Kun，F(xiàn)u Mengkai，etal.A method for generating and evaluating magnetic flux leakage data for large-diameterpipelinecrack defectsbasedonnumericalsimulationanddiffusionalgorithm[J].China Petroleum Machinery，2025，53（7）：1-11.

AMethod for Generating and Evaluating Magnetic FluxLeakage DataforLarge-diameter Pipeline Crack DefectsBased on Numerical Simulation and Diffusion Algorithm

Chen Ximing Li KunFu Mengkai Zhu Jianjun Liu Xiaoben （CollegeofMechanical andTransportation Engineering，China UniversityofPetroleum（Beijing））

Abstract：Considering that the sample size of magnetic flux leakage（MFL）data forlarge-diameter pipeline crack defects is insufficient tosupport the quantitative identification，a database generation method integrating numerical simulation of MFL fieldanddifusion algorithm was proposed，and it was verified through full-scale pul test and thre-dimensional MFL simulation modeling.The results show that the crack defect size hasa clear impact on the MFL signal.For the axial component，the peak value is positivelycorrelated withthe defectdepth，and the troughspacing is positively corelated with the defectlength.Fortheradial component，which shows anantisymmetric distribution，the absolute peak value is positively correlated with the depth，and the spacing between the positive and negative peaks is positively correlated with the length．Theaccuracy of the three-dimensional MFL simulation model reaches the engineering requirement （average error 45% ），and 24O groups of crack defect simulation databases wereconstructed.The data generated from the diffusion model have the same distribution as the simulation data.Afteroptimizing themodelbasedonthe pulltestdatawith environmentalnoise，75.4%of the generated datapass theKNN test（ K=5 ），and have the feature distribution highly similar to the real data.The research conclusions provide a basis of MFL data for the quantitative evaluation of pipeline crack defects.

Keywords： Large-diameter pipeline;crack defect;magnetic flux leakage defct;ful-scale pulltest； finite ele ment simulation;diffusion model

0引言

油氣管道隨著運行時間的延長不可避免地會產(chǎn)生腐蝕或裂紋等缺陷，其中裂紋缺陷在疲勞或應(yīng)力腐蝕的作用下易導(dǎo)致管道破裂失效[。管道內(nèi)缺陷檢測技術(shù)作為管道完整性管理的重要手段，在獲取管道缺陷信息方面起到了關(guān)鍵作用。漏磁檢測因其在運行環(huán)境、適用范圍、技術(shù)成熟度及經(jīng)濟性等方面的優(yōu)勢，是目前應(yīng)用最為廣泛的管道內(nèi)缺陷檢測手段[2-3]。

目前針對管道缺陷參數(shù)對漏磁信號的影響及腐蝕缺陷的量化識別已進行了大量研究。高亞婷等[4]通過控制變量法改變矩形槽缺陷的尺寸以及傳感器提離值，得出缺陷尺寸及傳感器提離值對漏磁場磁感應(yīng)強度分布規(guī)律，為漏磁內(nèi)檢測器結(jié)構(gòu)設(shè)計和缺陷精準(zhǔn)量化提供了理論基礎(chǔ)。王宏安等[5分析了圓柱形缺陷的深度和直徑對漏磁場信號的影響，得到了缺陷與漏磁場信號的對應(yīng)關(guān)系，并建立了缺陷的量化方程；同時通過有限元仿真和牽拉試驗相結(jié)合的方式構(gòu)建了數(shù)據(jù)集并進行模型訓(xùn)練和預(yù)測。張佳偉基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)漏磁信號智能化識別，結(jié)果顯示，管道矩形缺陷從長度、深度方面識別預(yù)測效果較好，而缺陷寬度的預(yù)測效果較差，還需要豐富訓(xùn)練集中的缺陷樣本數(shù)，進一步提高對缺陷尺寸的識別準(zhǔn)確度。趙東升等[7利用三維磁偶極子模型生成各種尺寸的矩形凹槽缺陷漏磁場法向分量、切向分量和周向分量的仿真數(shù)據(jù)，并與在役管道檢測數(shù)據(jù)進行隨機融合，實現(xiàn)缺陷樣本數(shù)據(jù)的擴充。盡管上述研究取得一定進展，但在漏磁數(shù)據(jù)高效獲取方面仍存在不足。

筆者采用有限元仿真方法建立了管道裂紋缺陷漏磁場信號分析模型，基于全尺寸牽拉試驗結(jié)果驗證了模型準(zhǔn)確性。通過對影響因素分析，探究了裂紋缺陷的尺寸對漏磁場信號的影響。提出了基于仿真數(shù)據(jù)與擴散模型[8-10]的漏磁場數(shù)據(jù)生成方法，并建立了漏磁場數(shù)據(jù)質(zhì)量評價方法，證明了生成數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)具有相同的分布，可用于漏磁數(shù)據(jù)庫的建立。

1漏磁檢測全尺寸牽拉試驗

1.1 試驗工況

管道牽拉試驗是獲取管道缺陷漏磁信號最為準(zhǔn)確的試驗方法[1]。牽拉試驗所用設(shè)備為外徑 1219mm 超高清三軸綜合內(nèi)檢測器，其能夠針對管道微小缺陷進行陣列式超高清磁電多物理場內(nèi)檢測技術(shù)研究，進一步提升檢測精度。牽拉試驗內(nèi)檢測器主要由漏磁節(jié)、萬向節(jié)以及測徑節(jié)構(gòu)成。其主要性能參數(shù)如下：管徑為 1219mm ，最大有效檢測速度為 5m/s ，運行溫度為 0～70°C ，最大工作壓力為 12MPa ，工作時間為 60～80h ，檢測通道為軸、圍、徑向各1280通道，軸向采樣間隔為在 5m/s 的牽拉速度下內(nèi)檢測器每毫米采集1個數(shù)據(jù)點，檢測壁厚范圍為 6.35～31.75mm ○

研究對象為 ψ1 219mmX70 鋼級的長輸管道。該檢測器檢測過程如圖1所示。其結(jié)構(gòu)被明確區(qū)分為加速區(qū)域、檢測區(qū)域以及減速區(qū)域。加速區(qū)域主要利用牽引裝置將內(nèi)檢測器加速至特定速度，并維持該速度平穩(wěn)穿越檢測區(qū)域；檢測區(qū)域則預(yù)先設(shè)置了裂紋缺陷樣本；減速區(qū)域則主要對內(nèi)檢測器進行速度調(diào)控，確保其在完成檢測后能夠平穩(wěn)地減速。

為了深入探究裂紋缺陷對漏磁場信號的變化規(guī)律，在測試管段設(shè)置了不同長度和深度的矩形開口裂紋缺陷。圖2為管道上長度為 40mm 的外表面裂紋缺陷。通過精確控制裂紋缺陷的尺寸參數(shù)[12-13]，并結(jié)合超高清漏磁檢測器，能夠準(zhǔn)確捕捉到由裂紋缺陷引發(fā)的微弱漏磁場信號，進而系統(tǒng)性地分析裂紋缺陷特征參數(shù)（如長度和深度）對漏磁場信號特性的影響，為無損檢測技術(shù)提供更為精確的理論依據(jù)以及可靠的數(shù)據(jù)支持。ol219mm 牽拉試驗管道裂紋缺陷尺寸如表1所示。定義壁厚為δ，缺陷深度用δ的百分比表示。

1.2 試驗數(shù)據(jù)分析

為了探究不同深度、不同長度裂紋缺陷下傳感器軸向信號的特征，基于牽拉試驗結(jié)果，對裂紋缺陷的磁感應(yīng)信號分量進行分析。圖3為不同長度裂紋缺陷下的軸向信號。這里分別給出了10和 40mm 這2種長度裂紋缺陷在不同缺陷深度情況下的磁感應(yīng)軸向分量信號的分布情況。從圖3可以看出：隨著缺陷深度逐漸增大，軸向分量信號的峰值逐漸增加；隨著缺陷長度增大，軸向分量信號出現(xiàn)2個波峰且谷間距逐漸增大。軸向分量信號峰值與缺陷深度正相關(guān)，波谷間距與缺陷長度正相關(guān)。

圖4為不同深度裂紋缺陷下徑向信號。這里分別給出了10和 40mm 這2種長度的裂紋缺陷在不同深度情況下的磁感應(yīng)徑向分量信號的分布情況。磁感應(yīng)徑向分量信號分布形式與軸向不同，呈現(xiàn)反對稱分布。其信號峰值絕對值與缺陷深度正相關(guān)，正負(fù)峰值間距與缺陷長度正相關(guān)。

2 漏磁檢測三維模型仿真

2. 1 模型建立

Maxwell有限元法是基于麥克斯韋方程組進行求解，而管道材質(zhì)多為鐵磁材料，要引入輔助方程來反映電磁場與鐵磁材料之間的關(guān)系[14]，從而更好地分析鐵磁材料對電磁場的影響。麥克斯韋方程組及其輔助方程如下：

式中： E 為電場強度， V/m ； B 為磁感應(yīng)強度，T;H 為磁場強度， A/m ； D 為電位移強度矢量， C/m² J 為電流密度， A/m² . ρ 為體電荷密度， C/m³ ；V稱為nabla算子，無量綱； ε 為介電常數(shù)， F/m ； σ 為電導(dǎo)率， S/m ： μ 為介質(zhì)磁導(dǎo)率， H/m ，真空下為4π×10^-7H/m 。

基于Maxwell有限元軟件進行三維漏磁仿真的求解方法主要是通過建立漏磁檢測三維模型，設(shè)置合適的材料屬性和邊界條件，將永磁體作為激勵，利用Maxwell的穩(wěn)態(tài)求解器對模型進行數(shù)值求解，計算出磁場分布和漏磁信號[15]。在求解過程中，需要對模型進行網(wǎng)格劃分以提高求解精度，并通過后處理工具對求解結(jié)果進行分析，提取漏磁信號的幅值等。采用Maxwell有限元分析軟件建立 β1 219mmX70 管道漏磁檢測三維模型，根據(jù)漏磁內(nèi)檢測鋼刷管道環(huán)向陣列分布的特點，建立了高效計算的 ① 環(huán)向?qū)ΨQ模型，仿真求解采用穩(wěn)態(tài)求解器，鋼刷做弧面處理與管壁接觸。通過參數(shù)化建模建立不同管道幾何參數(shù)、材料參數(shù)以及缺陷的尺寸、位置、深度的漏磁檢測三維模型（見圖5）。仿真模型中，管材選用X70鋼，銜鐵和鋼刷選用20鋼，永磁體部分選用硼酸釹鐵N45，相關(guān)材料參數(shù)如表2所示。

Maxwell中有多種邊界條件，分別適用于不同場合。這里采用Neumann邊界條件，即磁場正切于該邊界，磁力線不能穿越該邊界。在Maxwell3D中不定義邊界條件時，繪制的Region計算區(qū)域邊界條件為Neumann。模型網(wǎng)格劃分與無關(guān)性分析如圖6所示。由圖6可知，網(wǎng)格劃分采用細化的四面體網(wǎng)格，當(dāng)裂紋缺陷處網(wǎng)格尺寸細化至 1mm 時，徑向及軸向信號基本達到平穩(wěn)狀態(tài)。因此在后續(xù)的參數(shù)化批量計算時采用該網(wǎng)格尺寸，在確保了計算精度的同時提高模型的計算效率。

2.2 模型驗證

基于牽拉試驗數(shù)據(jù)對數(shù)值仿真模型進行準(zhǔn)確性驗證。圖7為相同深度不同長度裂紋缺陷仿真結(jié)果與實際試驗的漏磁量峰值對比。圖 7a 、圖7b分別表示相同深度下，10和 40mm 長度裂紋缺陷仿真與試驗值峰值對比。結(jié)果表明，裂紋缺陷仿真結(jié)果與牽拉試驗數(shù)據(jù)的平均誤差在 5% 以內(nèi)，證明了筆者建立的漏磁檢測三維模型的準(zhǔn)確性?；诖四Ｐ?，構(gòu)建了包含240組裂紋缺陷樣本的漏磁仿真數(shù)據(jù)庫。裂紋缺陷的尺寸范圍涵蓋以下參數(shù)：軸向?qū)挾葹?.10、0.15、0.30、0.50、0.80、1.00mm ；環(huán)向長度為24和 50mm ；深度為 1mm 、0.108、0.208、 0.30δ 、0.408和 0.50δ 。通過系統(tǒng)組合上述參數(shù)，生成了具有代表性的裂紋缺陷樣本集，為漏磁檢測技術(shù)的定量分析與評估提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3漏磁場信號變化規(guī)律

基于控制變量法分析了矩形開口不同長度、深度裂紋缺陷對漏磁場信號的影響。圖8為不同長度裂紋缺陷的漏磁場軸向分量信號與徑向分量信號的分布情況。由圖8可知：徑向分量信號以裂紋缺陷中心為基準(zhǔn)呈現(xiàn)反對稱分布，在缺陷長度兩端呈現(xiàn)相反的趨勢；徑向分量信號的曲線峰值隨著缺陷長度的增加而增大，且間距大小與缺陷長度匹配，當(dāng)缺陷長度是 5mm 時，徑向分量信號峰值強度為 0.0244T ；當(dāng)缺陷長度達到 100mm 時，徑向信號峰值強度為0.0347T，信號增強到1.42倍。軸向信號則是以裂紋缺陷中心為基準(zhǔn)呈現(xiàn)鏡像對稱；當(dāng)缺陷長度較小時，曲線呈現(xiàn)單峰形式，隨著缺陷長度的增加，曲線波峰逐漸分離成雙峰形式；當(dāng)缺陷長度是 5mm 時，軸向信號峰值強度為 0.0493T ；當(dāng)缺陷長度達到 100mm 時，軸向信號單個峰值強度為 0.0343T 。信號峰值降低的原因在于曲線形式的變化。

圖9為不同缺陷深度的漏磁場軸向分量信號與徑向分量信號的分布情況。波峰間的距離為缺陷長度。由圖9可知：徑向分量在缺陷中心處為0，而在缺陷中心兩側(cè)取得最大值和最小值。徑向分量信號的曲線峰值隨著缺陷深度的增加而逐漸增大，當(dāng)缺陷深度為 0.10δ （ ）時，徑向信號峰值強度為 0.0087T ；當(dāng)缺陷深度達到壁厚的 80% （ 14.72mm ）時，徑向信號峰值強度為 0.0716T 信號增強到8.2倍。軸向信號則是以缺陷中心為基準(zhǔn)呈現(xiàn)鏡像對稱，隨著缺陷深度的增加，曲線峰值隨著缺陷深度的增加而增大，當(dāng)缺陷深度是0.108（ 1.84mm ）時軸向信號峰值強度為 0.0176T ，當(dāng)深度達到0.808（ 14.72mm ）時軸向信號單個峰值強度為 0.0734T ，信號增強到4.1倍。

4基于擴散模型的數(shù)據(jù)生成方法

4.1擴散模型

4.1. 1 模型原理

擴散模型是一種基于概率生成模型的深度學(xué)習(xí)方法，近年來在圖像生成、語音合成、文本生成等領(lǐng)域取得了顯著的成果。其核心思想是通過模擬物理擴散過程，逐步向數(shù)據(jù)中添加噪聲，然后學(xué)習(xí)逆向過程，從噪聲中逐步恢復(fù)原始數(shù)據(jù)[16-17]。圖10為擴散算法原理。

由圖10可知：增強噪聲階段指的是逐步向原始數(shù)據(jù)中添加噪聲，直到數(shù)據(jù)呈現(xiàn)高斯分布；去除噪聲階段也稱為采樣階段，指的是采樣一個高斯噪聲之后，通過不斷去除其噪聲的方式，最終得到和原始數(shù)據(jù)分布一致的新數(shù)據(jù)；對于增強噪聲的過程，步數(shù)和強度事先確定，全過程已知；對于去除噪聲的過程，需要用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來擬合[18]，并通過訓(xùn)練確定網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)參數(shù)。

4.1.2模型訓(xùn)練與采樣

增強噪聲的過程沒有參數(shù)需要訓(xùn)練，去除噪聲的過程需要訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來擬合每個步驟應(yīng)該去除的噪聲[19]。由于噪聲的尺寸和原始數(shù)據(jù)的尺寸相同，所以輸入輸出尺寸相同的U-Net（U型卷積網(wǎng)絡(luò)）是較為合適的網(wǎng)絡(luò)。圖11為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段。從圖11可以看出：網(wǎng)絡(luò)的輸入是原始數(shù)據(jù) x₀ 疊加噪聲 z （噪聲比例為 ）后的數(shù)據(jù) x_z 和時刻 Φ_t ；期望其預(yù)測時刻 χ_t 增強的噪聲 z ；損失函數(shù) ））是預(yù)測的噪聲和實際增強的噪聲 z 的差異。通過對損失函數(shù)應(yīng)用梯度下降算法，使模型性能不斷優(yōu)化最終使U-Net參數(shù)達到最優(yōu)[20]，即網(wǎng)絡(luò)能夠預(yù)測任意時刻增強的噪聲。

圖12為采樣階段。該階段利用訓(xùn)練好的U-Net依次預(yù)測從1＼～T每個時刻的噪聲，采樣一個高斯噪聲之后，再迭代減去預(yù)測的噪聲就能生成新的數(shù)據(jù)，并且新數(shù)據(jù)滿足原始數(shù)據(jù)的分布。

為了控制生成數(shù)據(jù)的類別，在訓(xùn)練階段，需要將訓(xùn)練數(shù)據(jù)的類別信息編碼輸入網(wǎng)絡(luò)；在采樣階段，額外輸入類別信息就能生成指定類別的數(shù)據(jù)。

4.1.3數(shù)據(jù)生成流程

圖13為基于擴散模型的漏磁數(shù)據(jù)生成方法。輸入數(shù)據(jù)可為有限元仿真數(shù)據(jù)和真實牽拉數(shù)據(jù)，由于2類數(shù)據(jù)的長度比通道維度更密集，所以需對輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，從而得到每個缺陷樣本都是方陣的樣本。擴散生成數(shù)據(jù)主要為在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上增加噪聲獲得的高斯噪聲，通過不斷去除其噪聲的方式最終得到和原始數(shù)據(jù)分布一致的新數(shù)據(jù)。最終通過可視化評價和質(zhì)量評價驗證此方法的可行性。

4.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

在仿真和牽拉試驗中，對于一個裂紋缺陷的漏磁數(shù)據(jù)，因為在缺陷長度方向采集的數(shù)據(jù)比通道維度更密集[21-22，所以采集得到的數(shù)據(jù)矩陣行數(shù)與列數(shù)差別較大。為了使采集到的數(shù)據(jù)行數(shù)和列的長度一致，采用二維線性插值的方式對數(shù)據(jù)尺寸進行改變，最終使每個缺陷數(shù)據(jù)樣本都是方陣。

4.2.1歸一化處理

考慮到激活函數(shù)需要在（-1，1）的范圍內(nèi)具有合理的梯度，為了使數(shù)據(jù)樣本在這個范圍內(nèi)，需要分別對每個數(shù)據(jù)樣本進行歸一化處理，保證網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中不會因梯度消失或者梯度爆炸而導(dǎo)致訓(xùn)練失敗。

式中： x 是原始數(shù)據(jù)； x₀ 是可以直接輸入網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

4.2.2 后處理

生成的數(shù)據(jù)都在（-1，1）范圍內(nèi)，需要再經(jīng)過后處理才能接近真實的漏磁場。這是由網(wǎng)絡(luò)內(nèi)非線性激活函數(shù)決定的，即擬合的是數(shù)據(jù)的變化趨勢。

式中： x₀^′ 是網(wǎng)絡(luò)輸出的數(shù)據(jù)； 是反歸一化結(jié)果。

4.3數(shù)據(jù)的生成與評價

4.3.1數(shù)據(jù)可視化評價

使用CLIP模型（對比語言圖像預(yù)訓(xùn)練模型）對圖像和文本數(shù)據(jù)進行前向傳播，從模型的特定層提取出圖像和文本的特征向量。使用降維技術(shù)，如主成分分析、t分布隨機鄰域嵌入或統(tǒng)一流形近似與投影，將高維特征向量降維到二維或三維，并通過散點圖、熱圖或其他可視化手段來展示圖像和文本特征在空間中的分布。對于圖像特征，可以將每個圖像的特征向量表示為一個點，并根據(jù)其位置在圖中進行布局。通過觀察可視化結(jié)果，可以初步了解圖像和文本特征在CLIP模型中的分布情況。

對每個通道的模擬和生成數(shù)據(jù)進行可視化處理，以比較不同方向分量的漏磁分布趨勢。這種比較的目的是評估模擬數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)之間的一致性。圖14為模擬數(shù)據(jù)與生成數(shù)據(jù)可視化對比。由圖14可知，對于相同的管道裂紋缺陷類別，生成數(shù)據(jù)的泄漏通量趨勢與模擬數(shù)據(jù)中觀察到的趨勢一致。

對CLIP模型提取的特征向量進行可視化處理，生成數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)的特征分布相似，如圖15a所示。相對誤差計算結(jié)果表明，生成數(shù)據(jù)的特征值與仿真數(shù)據(jù)的特征值接近，如圖15b所示。

將牽拉試驗數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)可視化為灰度圖像，以評估生成數(shù)據(jù)是否表現(xiàn)出與自然數(shù)據(jù)相似的特征。隨機選取4個不同尺寸的裂紋缺陷數(shù)據(jù)進行可視化，其結(jié)果如表3所示。對于相同的管道裂紋缺陷類別，生成的數(shù)據(jù)具有與試驗數(shù)據(jù)類似的特征。

4.3.2 數(shù)據(jù)可視化評價

使用KNN（K最近鄰）算法進行數(shù)據(jù)質(zhì)量評價，將待評價的數(shù)據(jù)樣本作為測試集，同時準(zhǔn)備一個已知質(zhì)量的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集。選擇能夠反映數(shù)據(jù)質(zhì)量的特征（數(shù)值型數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差，或分類數(shù)據(jù)的類別分布等）構(gòu)建特征空間。使用KNN算法計算測試集中每個樣本與訓(xùn)練集中所有樣本之間的距離，并選擇適當(dāng)?shù)腒值（即考慮最近鄰的個數(shù)）。通過比較測試樣本與其近鄰的相似性來評估測試樣本的質(zhì)量。如果測試樣本與其近鄰在關(guān)鍵屬性上高度一致，則認(rèn)為該樣本的質(zhì)量較高；反之，則可能存在質(zhì)量問題。

表3生成數(shù)據(jù)的可視化

圖16為KNN計算結(jié)果。由圖16可知，在生成的38個管道裂紋缺陷y方向數(shù)據(jù)樣本中，KNN算法分析確定了25個樣本可能來源于真實數(shù)據(jù)，概率超過閾值。

基于KNN算法中應(yīng)用的概率論，可以推斷65.8% 的生成數(shù)據(jù)很可能來源于真實的數(shù)據(jù)分布。在生成的53個 z 方向周向裂紋缺陷樣本中，40個樣本被評估為可能來自真實數(shù)據(jù)，概率超過閾值。這意味著 75.4% 的生成數(shù)據(jù)可以被認(rèn)為從真實數(shù)據(jù)分布中采樣得到。KNN計算結(jié)果表明，生成數(shù)據(jù)的特征分布與真實數(shù)據(jù)的特征分布具有較高的相似性。

5結(jié)論

（1）隨著缺陷深度逐漸增大，軸向分量的峰值逐漸增加；隨著缺陷長度增大，軸向分量信號出現(xiàn)2個波峰且谷間距逐漸增大。軸向分量峰值與缺陷深度正相關(guān)，波谷間距與缺陷長度正相關(guān)。磁感應(yīng)徑向分量信號分布形式與軸向不同，呈現(xiàn)反對稱分布，其信號峰值絕對值與缺陷深度正相關(guān)，正負(fù)峰值間距與缺陷長度正相關(guān)。

（2）基于有限元仿真軟件建立了含裂紋缺陷的三維漏磁仿真模型，仿真結(jié)果表明，隨著缺陷長度、深度變化的磁場規(guī)律與現(xiàn)場牽拉試驗數(shù)據(jù)趨勢相同，且裂紋缺陷仿真結(jié)果與牽拉試驗數(shù)據(jù)的平均誤差在 5% 以內(nèi)，證明了三維漏磁仿真模型的準(zhǔn)確性，并建立了樣本量為240組的裂紋缺陷漏磁場仿真數(shù)據(jù)庫。

（3）基于擴散模型構(gòu)建了生成漏磁場數(shù)據(jù)的方法，其中類別信息用于控制特定裂紋缺陷類型的數(shù)據(jù)生成，采用仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練擴散模型，其質(zhì)量評估結(jié)果表明，生成數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)具有相同的分布，證實了該方法的可行性。

（4）針對實際管道噪聲干擾問題，通過全尺寸牽拉試驗獲取含環(huán)境噪聲的真實漏磁數(shù)據(jù)，并以此優(yōu)化生成模型。經(jīng)混合數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，生成數(shù)據(jù)中 75.4% 的樣本通過KNN檢驗（ K=5 ），且生成數(shù)據(jù)的特征分布與真實數(shù)據(jù)的特征分布具有較高的相似性，證明該方法在復(fù)雜工況下的工程適用性。

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作者簡介：陳溪銘，生于2004年，中國石油大學(xué)（北京）油氣儲運工程專業(yè)本科在讀。地址：（102249）北京市昌平區(qū)。email：1223525146@qq.com。通信作者：劉嘯奔，副教授。email：xiaobenliu@cup.edu.cn。

收稿日期：2024-12-03 修改稿收到日期：2025-02-15（本文編輯劉海森）