本发明涉及一种基于电涡流的油田套管缺陷无损检测方法，包括计算23个电涡流信号和的波峰，采用自适应阈值识别变形段，针对每一个变形段，进行差分处理，并将连续多组数据合并构成多层数据，对所有数据进行Fisher降维，选择降维后的多维数据作为特征值，采用RBF神经网络方法进行样本训练和测试数据的识别，从而能判别出所有变形段的位置和识别出变形段中的缺陷类型。本发明充分考虑了气田下环境复杂、容易发生三维变形、变形种类多等问题，能准确判别变形段所在的位置信息和识别变形段的缺陷类别，提高了变形段判别率和缺陷识别率，能够及时发现和处理套管缺陷，充分保障了油田开采的安全性。
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来源：北方有色网
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