以乙烯廠1000m3乙烯保溫球形罐為例，采用全波形數字采集和模式識別技術，對帶保溫層的壓力容器進行聲學檢測研究。有保溫層的容器，一方面由于保溫層的吸收作用，會加速信號的衰減，這就需要降低系統通道的閾值來增加儀器的靈敏度。另一方面，在加熱過程中，由于保溫層的存在，罐體與保溫層之間的摩擦會產生大量的聲發射信號。還需要增大信道的閾值，以濾除絕緣層的噪聲信號。

通過超聲波檢測和分析，得出以下結論:利用聲發射信號的波形采集方法，利用現代信號處理方法，可以通過聲發射對復雜條件下的壓力容器進行檢測;2. 通過對波形數據進行FFT變換、現代光譜分析和小波變換，可以看出保溫層摩擦信號具有獨特的光譜特征，利用人工神經網絡可以很容易地將其與其他信號區分開來;3.不斷建立和擴大各種缺陷信號的樣本庫，不斷訓練網絡，可以逐漸獲得一個相對完整的、能識別不同聲發射信號的噪聲抑制人工神經網絡，最終使聲發射檢測技術成為一種獨立的檢測方法;4. 基于傳統參數的聲發射檢測往往會丟失大量有意義的信息，如無法判斷柔性波或擴散波是否達到閾值，這不可避免地導致定位誤差。然而，全波形采集系統可以根據波形的具體特征選擇到達時間的閾值，以提高定位精度。這消除了對聲源反向校準的需要，并可應用于絕緣容器。