在线腐蚀监测系统
管道腐蚀预测部分主要采用回归分析和人工神经网络等方法。通过ELM模型对管道腐蚀监测值历史数据及其他影响因素进行综合分析，计算各个影响因素之间的非线性关系，同时引入PCA算法对各个影响因素进行降维处理，埋地腐蚀在线监测系统售后，选取特征贡献率大的主成分作为模型输入，埋地腐蚀在线监测系统技术支持，实现管道腐蚀数据的预测。后采用可视化技术将预测数据进行展示。
管道腐蚀预警是对当前管道腐蚀实时数据的预警，通过对比当前管道腐蚀数据和设定的预警值，当实时数据达到预定级别时发出警报，埋地腐蚀在线监测系统，提醒管理人员采取一定措施避免造成损失。
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管道腐蚀监测系统
上位机服务器：
服务器采用MQTT协议与网关进行通信，获取管道腐蚀监测数据并对数据进行分析
无线网关：
网关接收终端节点上传的监测数据后上传至服务器，网关采用Lora技术与终端节点进行通信
监测节点：
监测节点采用低功耗设计，通过超声波技术采集管道腐蚀监测数据，埋地腐蚀在线监测系统报价，数据处理后上传至对应网关。
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针对油气管道因腐蚀引起的管壁减薄的现象，研究了超声波腐蚀监测技术，实现对管道腐蚀的长期监测。基于超声波脉冲反射法原理，提出了具有校正功能的测厚方法，给出了超声波腐蚀监测系统的具体设计方案。
系统引入与管道相同材质标准厚度试块，对管道与标准厚度块的超声波回波信号进行采样，用无线传输模块将采样数据发送至上位机进行分析处理，得出管道的厚度。
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