Электронный архив

Automatic defect recognition in corrosion logging using magnetic imaging defectoscopy data

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Gaibadullina R.
dc.contributor.author Zagidullin B.
dc.contributor.author Bochkarev V.
dc.date.accessioned 2018-09-18T20:24:05Z
dc.date.available 2018-09-18T20:24:05Z
dc.date.issued 2014
dc.identifier.issn 1613-0073
dc.identifier.uri https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/139497
dc.description.abstract The Magnetic Imaging Defectoscopy is designed for detection of corrosion zones in oil wells. Location of corrosion zones is a time-consuming process, during which some defects can be missed. Therefore this process shall be automated. This document describes an algorithm of automatic defect recognition based on maximum likelihood criterion and the use of wavelet threshold processing for noise reduction and pre-conditioning of experimental data.
dc.relation.ispartofseries CEUR Workshop Proceedings
dc.subject Magnetic imaging defectoscopy (MID)
dc.subject Maximum likelihood criterion
dc.subject Wavelet filtering
dc.title Automatic defect recognition in corrosion logging using magnetic imaging defectoscopy data
dc.type Conference Paper
dc.relation.ispartofseries-volume 1197
dc.collection Публикации сотрудников КФУ
dc.relation.startpage 86
dc.source.id SCOPUS16130073-2014-1197-SID84925278530


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

  • Публикации сотрудников КФУ Scopus [24551]
    Коллекция содержит публикации сотрудников Казанского федерального (до 2010 года Казанского государственного) университета, проиндексированные в БД Scopus, начиная с 1970г.

Показать сокращенную информацию

Поиск в электронном архиве


Расширенный поиск

Просмотр

Моя учетная запись

Статистика