以乙烯厂1000m3乙烯保温球形罐为例，采用全波形数字采集和模式识别技术，对带保温层的压力容器进行声学检测研究。有保温层的容器，一方面由于保温层的吸收作用，会加速信号的衰减，这就需要降低系统通道的阈值来增加仪器的灵敏度。另一方面，在加热过程中，由于保温层的存在，罐体与保温层之间的摩擦会产生大量的声发射信号。还需要增大信道的阈值，以滤除绝缘层的噪声信号。

通过超声波检测和分析，得出以下结论:利用声发射信号的波形采集方法，利用现代信号处理方法，可以通过声发射对复杂条件下的压力容器进行检测;2. 通过对波形数据进行FFT变换、现代光谱分析和小波变换，可以看出保温层摩擦信号具有独特的光谱特征，利用人工神经网络可以很容易地将其与其他信号区分开来;3.不断建立和扩大各种缺陷信号的样本库，不断训练网络，可以逐渐获得一个相对完整的、能识别不同声发射信号的噪声抑制人工神经网络，最终使声发射检测技术成为一种独立的检测方法;4. 基于传统参数的声发射检测往往会丢失大量有意义的信息，如无法判断柔性波或扩散波是否达到阈值，这不可避免地导致定位误差。然而，全波形采集系统可以根据波形的具体特征选择到达时间的阈值，以提高定位精度。这消除了对声源反向校准的需要，并可应用于绝缘容器。