SSSDScientific and Social Sustainable Development3066-89643066-8980Art and Technology10.61369/SSSD.2025110032Article储油罐多层内储物的红外检测实验研究https://artdesignp.com/journal/SSSD/1/11/10.61369/SSSD.2025110032肖山,陈红伟,李成功,钱郁文,太东晨20251112025-08-14通过红外成像检测技术，针对原油或化工储罐模型内部多层内储物开展相关实验研究。利用红外光学原理设计并部署合适的传感器系统，实现对储罐内各层液体的非接触式检测。通过对采集的数据进行精准的图像参数分析，以确定不同层次的内储物性质和体积。结果表明：实验系统能够实现非接触式的内储物红外检测；所开发的图像识别算法具有较好的计算精度，能够实现内储物的定量识别。该研究对内储物检测技术、红外成像技术等领域具有重要的推动作用，能够提高储罐检测的效率和安全性。储罐,内储物,红外成像,检测,图像识别

[1] 梁霄. 基于深度学习的储罐红外液位检测技术研究[D]. 中北大学, 2021.[2] 张健铭, 石磊, 付存银, 等. 储罐油泥在线检测技术研究现状[J]. 安全、健康和环境,2023,23(02):8-15.[3] 邓连军, 王冲, 雷克辉, 等. 红外热成像扫描技术在原油储罐油泥测量中的应用[J]. 清洗世界,2020,36(06):15-16+52.[4] 王学平, 牟龙龙. 大型常压储罐漏磁检测及其完整性评价[J]. 中国化工装备, 2023, 25(4): 33-37.[5]Shuai Jian, Han Kejiang, Xu Xuerui. Risk-based inspection for large-scale crude oil tanks[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2012, 25(1): 166-175.[6] 程伟, 周鹏, 陈炜, 等. 常压储罐的风险评估和检验检测研究进展[J]. 石油化工腐蚀与防护, 2018, 35(05): 1-4+13.[7] 韩克江, 帅健, 石磊, 等. 大型原油储罐内检测周期的预测方法[J]. 油气储运, 2013, 32(02): 189-195.[8] 张健铭, 石磊, 付存银, 等. 储罐油泥在线检测技术研究现状[J]. 安全、健康和环境, 2023, 23(02): 8-15.[9] 梁海明, 胡圣忠, 许锋, 等. 原油储罐运行状态下罐底外壁的腐蚀控制[J]. 广州化工, 2024, 52(23): 162-164+183.[10] 郑君. 储油罐机械清洗技术的探讨与分析[J]. 石化技术, 2020, 27(11): 62-63.[11]Waldemar Minkina. How infrared radiation was discovered—Range of this discovery and detailed, unknown information[J]. Applied Sciences, 2021, 11(21): 9824.[12] 史凡. 基于红外成像的原油罐底图像边缘检测研究[D]. 徐州: 中国矿业大学, 2021.[13] 李延威, 李飞, 尚新文, 等. 热辐射对行波管阴极温度的影响[J]. 强激光与粒子束, 2024, 36(10): 28-39.[14]Jibanananda Mehena. Medical images edge detection based on mathematical morphology[J]. Journal of Computer and Communication Technology, 2013, 4(1): 2.[15]Waldemar Minkina. How infrared radiation was discovered—Range of this discovery and detailed, unknown information[J]. Applied Sciences, 2021, 11(21): 9824.