Original name record: 唐山正元管业有限公司

本发明公开了一种焊管焊缝打磨装置，属于焊管无缝化处理技术领域，包括定心行走机构，所述定心行走机构的端部设有双模式打磨装置，所述双模式打磨装置包括集成舱、双模驱动和打磨执行单元，所述集成舱设于定心行走机构端部，所述双模驱动设于集成舱内，所述集成舱的一端转动贯穿设有转轴，所述打磨执行单元与转轴固定连接，打磨执行单元通过转轴转动设于集成舱外侧，所述转轴与双模驱动的输出端相连。本发明提供的一种焊管焊缝打磨装置，既可以摆动进行局部打磨，又可以转动进行全面打磨，满足多样化打磨需求。

本发明公开了基于人工智能的热镀锌工艺温度控制方法及系统，属于智能制造工艺技术领域，方法包括数据搭建、孪生质量建模和温度自适应控制。本发明采用基于物理一致性的孪生质量建模，通过建立与实际工艺物理过程一致的数字孪生体，结合工件热历史及多模态特征信息，实时预测镀层厚度和缺陷概率，并为温度控制提供动态优化依据，从而显著提升镀层均匀性、减少缺陷发生率并增强工艺稳定性；采用结合模型预测控制与强化学习的双层自适应控制方法，在实时工况下对锌液温度进行精确跟踪和动态调节，并在保证镀层厚度一致性、降低缺陷率的同时优化能耗和工艺稳定性，实现热镀锌过程的高质量与高效能控制。

本发明公开了一种智能化的镀锌管耐腐蚀性能预测方法及系统，方法包括数据采集、镀锌管耐腐蚀预测模型设计、参数调整和镀锌管耐腐蚀性能预测。本发明属于数据处理领域，具体是指一种智能化的镀锌管耐腐蚀性能预测方法及系统，本方案引入时间累积效应项设计混构异线模型，精准刻画长期腐蚀动态，提升耐腐蚀因素影响捕捉精度；通过设计目标函数进行同步变量筛选；分段腐蚀损失函数对畸变量用幂次降势末段，减少畸变量干扰；构建逐靠绩能函数，量化腐蚀数据适配性，避免畸变量干扰；结合拟合优度项与复杂度惩罚项，实现惩罚参数调优；通过基于损失弯度的学习率调整，精准适配常规腐蚀与畸变量区域进而提高耐腐蚀性能预测效果。

本发明涉及焊缝打磨技术领域，公开了一种大直径镀锌钢管内口焊缝打磨装置，包括辅助输送机构和焊缝处理机构，辅助输送机构对钢管进行旋转输送，所述焊缝处理机构包括前处理机构、连接架和后处理机构，前处理机构上设有驱动机构和打磨机构，后处理机构上设有喷涂机构和焊屑清理机构，驱动机构带动打磨机构和喷涂机构对钢管的螺旋焊缝进行打磨和喷涂，焊屑清理机构对打磨后喷涂前的焊屑进行清理，本装置高效解决大直径镀锌钢管内口焊缝镀锌前的打磨、清理与防腐预处理难题，通过整合辅助输送、前处理打磨、焊屑清理、后处理喷涂等功能，实现多工序协同作业，大幅提升对不同管径的适配性与作业稳定性。

本发明公开了一种钢管防腐蚀涂料及其制备方法，涉及涂料技术领域；所述钢管防腐蚀涂料由功能化六方氮化硼单宁酸二氧化硅杂化粒子、高性能改性耐水丙烯酸树脂乳液、钛白粉、BYK‑190分散剂、BYK‑011消泡剂、BYK‑358N流平剂、羟甲基纤维素和去离子水组成；将功能化六方氮化硼单宁酸二氧化硅杂化粒子均匀嵌入、分散在高性能改性丙烯酸树脂乳液基体中，作为复合增强主体，并且在固化成膜过程中，杂化粒子和树脂中的含氟链段自发向涂层与空气的界面迁移并富集，形成纳米级、低表面能的致密外层，不仅增强了涂料的硬度和对钢管的附着力，还通过构建的集主动排斥、物理阻隔、化学惰性、界面强化于一身的多重防护屏障，显著提升了涂料的耐腐蚀性。

本发明公开了一种耐高温钢管防腐涂料及其制备方法，涉及涂料技术领域；所述耐高温钢管防腐涂料由增强体改性硅溶胶、钛白粉、云母粉、BYK‑323流平剂和FLOWLENAC‑300消泡剂组成；将碳化硅@碳壳/还原氧化石墨烯复合粉体填料作为增强体，以交联作用嵌入硅溶胶中，形成了增强体改性硅溶胶，呈现出高度交联且致密的有机‑无机杂化复合网络结构，再作为涂料的连续基体发挥核心作用，不仅提升了涂料的耐高温性、耐腐蚀性，还能增强各组分间的界面结合力，有效防止储存和固化过程中填料发生团聚和沉降，减少微孔缺陷的发生，也进一步增强了耐高温耐腐蚀涂料防护的有效性和长久性。

本发明属于镀锌钢管钻孔领域，具体公开了一种镀锌钢管钻孔装置，包括钻孔台、防变形内撑机构、自触发去毛刺钻孔装置。不仅通过创新的内支撑固定方式有效抑制了钢管钻孔变形，更在于利用钻孔过程的进给动作作为驱动信号，巧妙地实现了去毛刺工序的无人化自动执行，这彻底改变了传统多工序、多设备的分散作业模式，以单一的、高度集成的自动化解决方案，达成了提质增效的发明目的。

本发明涉及工智能技术领域，公开了一种基于人工智能的热镀锌钢管腐蚀性能预测系统。该系统通过多源传感器采集环境、电化学、厚度及表面图像等数据，经边缘计算单元进行时序对齐、去噪与补全，获得高质量监测数据。云端采用因果一致性约束时序卷积网络模型（TCN），结合自注意力机制与因果坐标映射，实现多模态特征的联合建模与物理因果对齐，输出年腐蚀速率、剩余锌层厚度、红锈初现时间及寿命区间。该系统实现了腐蚀状态的智能识别与预测，提升了模型的精度、稳定性与可解释性，为热镀锌钢管的防腐运维与寿命管理提供了高效、可靠的技术支撑。

本发明公开了基于数据融合的热镀锌管服役腐蚀动态预测方法，涉及热镀锌钢管质量数据建模技术领域，包括材料属性数字化表征、腐蚀特征融合、腐蚀动态建模和服役性能推演步骤，结合环境时序数据，通过构造三轴环境应力量化指标，并形成材料与环境交互特征，得到高维时空融合腐蚀驱动特征；通过训练嵌入腐蚀物理约束的深度时序神经网络，建立镀层腐蚀动态演进模型，实现对镀层厚度随时间衰减过程的可解释预测；基于时间序列腐蚀衰减前向推演的服役寿命评估方法，输出热镀锌管剩余寿命和腐蚀失效风险概率。本发明可对热镀锌管生命周期内的腐蚀演变进行准确预测，提高腐蚀评估的可靠性，支持管网维护与更换决策。