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本发明涉及地球物理勘探技术领域，公开了一种土壤重金属污染快速定量检测技术，利用被重金属污染的土壤层与未被污染土壤层二者间磁导率等参数的差异，通过在地面进行方波脉冲激发地下重金属污染土壤层，检测污染土壤层产生的电磁感应二次场，并根据这一随时间衰减变化的感应二次场曲线特征，计算提取出被重金属污染土壤程度信息，本发明的土壤重金属污染快速定量检测方法具有检测灵敏度高、成本低、周期短、无损检测、检测范围大、能够进行大区域整体检测的有益效果。

本实用新型涉及一种点焊焊核形态检测装置，包括弱磁传感器、用于安装所述弱磁传感器的底座，以及与所述底座固定连接的上盖，所述底座开设有用于安装所述弱磁传感器的凹孔；所述上盖的一侧开设有第一接口，所述第一接口用于安装航空插头；所述上盖的另一侧开设有第二接口，所述第二接口用于安装控制所述弱磁传感器的控制开关，通过所述控制开关来控制所述弱磁传感器的信号采集。本实用新型通过阶梯形状的底座设计能够快速并准确地定位焊核区域，实现焊核区域的全覆盖检测，还能根据弱磁传感器的检测值来计算焊核面积和深度。

一种多融合特征回声状态网络的钢轨裂纹定量估计方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取钢轨裂纹金属磁记忆信号；步骤2：模拟金属磁记忆信号检测时的干扰环境；步骤3：提取金属磁记忆信号的慢特征；步骤4：提取金属磁记忆信号的VMD中心频率特征；步骤5：训练多特征融合的钢轨裂纹回声状态网络；步骤6：获得基于慢特征和VMD特征的多特征融合回声状态网络定量估计模型，将网络模型嵌入到上位机中，并实际应用。本发明为尽可能的提取表征钢轨裂纹信息特征，通过提取时序信号不变或慢变特征，表征数据的固有性质，并通过VMD算法自适应的、非递归的、准正交的对金属磁记忆信号进行分解，提取中心频率特征，增强训练模型的拟合能力。

一种基于磁记忆检测原理的电梯裂纹检测方法，具体步骤如下，步骤1：将电梯不同裂纹的磁记忆信号经过信号预处理后，提取磁记忆信号；步骤2：针对电梯的不用裂纹，在磁记忆信号的基础上提取特征值；步骤3：建立电梯铁磁性材料样本数据库；步骤4：构造SVM分类器模型，将训练样本与标签作为输入，求解优化方程，输出SVM分类器；步骤5：利用霍尔传感器实时采集相关信息并进行处理，将提取的特征值作为输入，用SVM做分类裂纹类别，输出电梯铁磁性材料的实时裂纹标签。本发明通过支持向量机在有限的样本下产生支持向量机模型，该模型用以判别电梯的表面是否有裂纹和焊缝，判别裂纹的种类，其判别的相对误差最高可以达到3%以内。

本发明涉及一种基于磁力的碳钢管道内部腐蚀监测装置，属于光纤传感技术领域，包括基座、弹片机构、转杆机构、长方体磁铁和盖板；所述基座内固定设有弹片机构，还设有可旋转的转杆机构，所述弹片机构与转杆机构挤压式接触，所述转杆机构的下端固定设有长方体磁铁；所述基座通过基座框架两侧基板的矩形长槽与盖板固定连接。本发明可满足碳钢管道内部腐蚀的长期实时监测、便于安装、稳定性好、寿命长、灵敏度可调、能够进行温度自补偿，能够为管道的维护和更换提供重要的参考。