本发明涉及检测数据处理方法领域，尤其涉及到包括管道缺陷检测在内的受振动影响的检测数据优化处理方法。
技术背景
油气输送管道在运行过程中受到内部介质腐蚀、外部环境因素、人为因素的影响，易产生变形、腐蚀等缺陷或损伤，需要定期对管线进行检测，及时发现这些缺陷，防止出现油气泄漏。管道漏磁检测器是常用的比较理想的检测工具，但实际检测运行会受到多种条件引起的振动影响，导致采集数据的精度下降，影响数据分析处理。
技术实现要素：
本发明的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种通过量化提高检测数据精度的检测数据处理方法。
本发明的监测数据处理方法，包括下述步骤：
(1)选择含有多路探头的管道漏磁检测器作为实验工具；
(2)在实验室条件下，模拟无振动干扰工况，采集管道漏磁检测器中的振动传感器检测数据A；
(3)在实验室条件下，模拟多种加速度的振动干扰工况，采集多组管道漏磁检测器中的振动传感器振动数据B；
(4)分别将数据A与多组振动数据B做对比，分析计算得出各组数据之间的系数K；
(5)在实际工况条件下，进行现场检测，采集道漏磁检测器中的振动传感 器实际检测数据；
(6)将现场检测到的振动传感器实际检测数据，以变化范围为节点分段，将实际检测数据与相对应的系数K相乘，得到优化后的检测数据A＇。
上述方案进一步包括：
(1)选择一种沿周向均匀分布12个振动传感器的管道漏磁检测器作为实验工具；
(2)在实验室内无振动条件下，采集12路振动传感器检测数据A，A＝[A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12]；
(3)同样是在实验室内，对管道漏磁检测器施加10组振动，振动加速度为G＝G1、G2、G3、G4、G5、G6、G7、G8、G9、G10,使管道漏磁检测器在这10组振动情况下，分别对实验管道进行检测，采集12路振动传感器的10组振动数据B，B＝B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B9、B10；
(4)分别将数据A与10组振动数据B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B9、B10做对比，分析计算得出各组数据之间的系数K1、K2、K3、K4、K5、K6、K7、K8、K9、K10；
(5)在实际工况条件下，进行现场检测，采集道漏磁检测器中的振动传感器实际检测数据；
(6)将现场检测到的振动传感器实际检测数据，按G值整数节点分段，向上取整，再分别与对应的K值相乘，得到经过优化处理后的现场检测数据A＇。
本发明利用反演得到的函数关系，通过计算可以定量的实现对检测数据的优化处理，提高了整体检测精度，方法简单易行，效率高，具有较广阔的应用前景。
附图说明
图1为管道漏磁检测器后视图；
图中：
1、振动传感器(也称探头) 2、探杆 3、检测器钢体。
具体实施方式
下面通过具体实施例对发明作进一步描述：
选择一种沿周向均匀分布12个探头的管道漏磁检测器作为实验工具，对实验管道进行检测，12路探头分别对应时钟的12个点，数据下标不代表具体的探头通道编号，而是代表12个钟点数。
在实验室内，无振动条件下，采集12路探头检测数据A，A＝[A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12]，数据的编号对应12个不同的时钟点。同样是在实验室内，对检测器施加10组振动，振动加速度为G＝G1、G2、G3、G4、G5、G6、G7、G8、G9、G10,使检测器在这10组振动情况下，分别对实验管道进行检测，采集12路探头的10组检测数据B，如表1所示
表1振动检测数据
选择A＝KB作为数据A、B的换算公式，将A、B数据分别带入该式，算出相应的系数K值。在同一个G值振动下，12个不同时钟点的振动各不相同，因此与各钟点对应的系数K各不相同。具体K值如表2所示
表2振动数据对应K值
得到具体的K值之后，进行现场检测，将采集到的检测数据按G值整数节点分段，向上取整，再分别与对应的K值相乘，得到经过优化处理后的现场检测数据A＇。
通过多次现场检测试实验发现，用本发明方法可有效提高检测数据精度，且方法简单，适合用于受振动影响的检测场合。