山东石油化工学院油气装备智能检测技术研究中心，计划为7人，其中高级职称6人，博士5人，致力于服务油气行业的智能检测技术发展，搭建石油特色科研实验平台，吸引国内外高层次人才。负责人王宏安，副研究员，博士，主要从事海洋工程结构设计与安全评估、油气管道内检测、人工智能与深度学习等方面的研究工作。成员王国栋，副教授，博士，副院长，主要从事石油机械、新能源装备等方面的研究工作。成员岳吉祥，教授，博士，主要从事石油机械、海洋工程装备、农业机械等方面的研究工作。

该机构研究方向主要包含如下两个方面：

1、油气管道智能内检测技术

  围绕油气管道内检测技术特点，研究漏磁、超声、涡流等无损检测方法在内检测过程中的智能检测技术、数据缺陷智能识别与量化算法、形貌的智能三维重建技术等。具体内容如下：

子方向1：多传感器融合技术

  将多种传感器技术（如磁通泄漏检测、超声波检测、涡流检测等）融合在一个内检测工具中，通过多传感器的数据融合，提高检测精度和可靠性，中心侧重研究多传感器融合的算法。

子方向2：基于人工智能的缺陷识别与分类

  利用机器学习和深度学习算法对检测数据进行处理，实现管道缺陷的自动识别与分类。通过训练人工智能模型，利用大量标注的检测数据，机器可以学习到不同类型缺陷的特征，从而实现自动化的缺陷识别与分类。这不仅提高了检测效率，还能降低人为误差。中心将借助深度计算平台进行开展。

子方向3：内检测工具的小型化与智能化

  研究小型化和智能化的内检测工具，使其能够适应更复杂的管道环境，尤其是小直径、弯曲多的管道。通过微型化设计和智能控制技术，内检测工具可以更灵活地通过各种管道结构，甚至进入传统工具无法到达的区域，进行高效检测。中心将侧重内检测工具的小型化与智能化方案与设计研究。该方向团队成员，曾参与多套海底管道内检测装备研发，负责完成多系列的内检测器数据分析系统，具有较好研究基础。

2、油气设施智能外检测与监测技术

  针对在役状态下的储罐、管道、钻油杆等油气装备及非油气装备工作特点，开展声学和磁学领域的外检测机理研究、长效监测技术研究及相关装备的开发。

子方向1：多传感器油气管道壁厚检测与监测

  利用多传感器数据融合技术，结合人工智能算法，对不同传感器采集的壁厚监测数据进行综合分析和处理，提供智能化的壁厚状态评估和预测。通过融合超声波、EMAT、MFL、光纤传感等多种传感器的数据，利用机器学习和深度学习算法，建立多维度的壁厚变化模型，自动识别和分类壁厚异常，预测壁厚减薄趋势，为维护和管理提供决策支持，提升监测的准确性和效率。

子方向2：钻油杆应力与疲劳监测

  研究基于应变计和光纤传感技术的钻油杆应力与疲劳监测系统，实时监测钻油杆在工作过程中承受的应力和疲劳情况。通过实时监测其应力和疲劳状态，可以及时发现异常，应对潜在的断裂风险，提升钻井作业的安全性和效率。

子方向3：储罐腐蚀监测与防护

  研究储罐的腐蚀监测技术，利用电化学传感器、光纤传感器等实时监测储罐内部的腐蚀情况，结合防腐涂层技术和阴极保护技术，延长储罐的使用寿命。通过实时监测和防护技术，可以有效控制腐蚀速度，及时采取防护措施，延长储罐使用寿命，确保其安全运行。

  为支撑该方向发展，组建了在石油机械、新能源装备、海洋工程装备、农业机械、自动化等方面有多年经验的专家和教授，相关领域具有较好基础，可支撑中心在该方向的发展。