石油的需求量往往能够映射出一个国家的经济状况,近年来我国经济状况良好,对石油的开采力度也逐渐增加。石油套管在石油开采中扮演着必不可少的角色。然而由于石油原油成分复杂,石油套管难免会被腐蚀。为了保证石油的正常开采,检测石油套管的腐蚀程度势在必行。电磁测厚仪是通过电磁涡流信号测量石油套管损伤程度的一种仪器。由近场短节和远场短节两部分连接组成,近场部分主要测量套管的内径和磁导率,远场部分结合近场测得的磁导率进而测量套管的壁厚,从而判断套管的损伤程度。本文主要讨论近场部分。在轴对称涡流检测模型的基础上使用格林函数法对该模型进行推导,并根据推导结果在COMSOL仿真软件中搭建轴对称近场涡流仿真模型。该模型中,发射线圈发射三个频率的混频信号,接收线圈接收到信号后,我们使用全相位FFT谱分析法计算出各个频率的相位差。硬件电路上发射电路使用CPLD产生三个频率的方波,然后将其滤波为正弦波,最后直接耦合到发射线圈上。接收部分采用双线圈接收的设计,两个接收线圈接收到的信号进行模数转换,将转换得到的数字信号送入DSP,在DSP中使用全相位FFT谱分析法计算出相位差并上传至中控板。通过改变仿真模型中套管的物理属性,可以得到在不同套管中三个发射频率的相位差,并以此建立近场反演仿真库。实际测量式测得各个频率的相位差后,使用反演算法就可以计算得到套管的物理属性。本文从多个方面分析和对比GA-BP神经网络算法和GA-RBF神经网络算法的预测能力,最终采用GA-RBF神经网络算法作为套管物理属性的反演算法。最后在实验室中使用电磁测厚仪测量套管,验证近场双线圈测量模块的测量能力和GA-RBF神经网络算法的预测能力。接着使用电磁测厚仪测量实验井和刻度井,验证仪器在复杂环境下的测量能力和重复测量能力。最后使用电磁测厚仪测量现场作业井,验证仪器的实际工程作业能力。