三轴漏磁内检测信号分析与应用

介绍了三轴漏磁内检测技术的原理。金属损失产生的漏磁场是空间三维矢量场,三轴漏磁内检测器在轴向、径向和周向上分别使用单独的霍尔传感器来记录漏磁信号。分析了三轴漏磁信号的特征:轴向漏磁信号可以估算缺陷宽度,但结果极不可靠,对缺陷长度和缺陷深度的指示精度不高;径向漏磁信号可以清晰界定缺陷长度,结合轴向漏磁信号基本能够确定缺陷深度,但难以准确判定缺陷宽度;周向漏磁信号能够较精确地判定缺陷的宽度和长度,结合轴向和径向漏磁信号,亦可提高缺陷深度的判定精度和准确性。对三轴漏磁内检测技术的研究和现场应用表明:三轴漏磁内检测器能够检出各类常规金属损失缺陷和传统漏磁检测器难以检测出的非常规缺陷,如狭长轴向缺陷、环焊缝缺陷、螺旋焊缝缺陷以及凹陷等。与传统漏磁检测器相比,三轴漏磁内检测器显著提高了金属损失缺陷尺寸的判定精度。     

基于DCNN的管道漏磁内检测环焊缝缺陷智能分类法

环焊缝缺陷是影响在役长输油气管道安全运行的重要因素,但环焊缝处漏磁内检测信号相对复杂,利用传统的人工分析方法不易实现缺陷的分类。在此,提出一种基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）的管道漏磁内检测环焊缝缺陷智能分类方法：将管道环焊缝漏磁内检测信号图像作为样本,并以环焊缝开挖后射线检测发现的缺陷类型为样本标签建立数据库,再利用深度卷积对抗生成网络（Deep Convolution Generative Adversarial Network,DCGAN）对数据集进行扩展增强;利用扩展增强后的数据集对残差网络进行改进与迭代训练,再使用训练后的残差网络对环焊缝漏磁内检测信号图像进行分类。实例应用结果表明：该方法可实现对环焊缝常见条形缺陷、圆形缺陷的识别分类,分类测试的准确率为83%～88%,对于圆形缺陷的召回率超过97%。新方法突破了人工分析环焊缝处漏磁内检测信号的局限,可为环焊缝缺陷智能分类提供参考。（图5,表6,参31）     

新一代超高清亚毫米级管道内检测技术的研发与应用

针对油气管道中普遍存在的环焊缝缺陷、类裂纹缺陷以及针孔小缺陷检测能力和识别率较低的难题,通过理论分析、建模仿真、设备研制、现场应用等环节,自主研发了新一代超高清管道漏磁内检测器.该检测器实现了探头通道间距0.6 mm、轴向采样间距1mm,满足海量数据存储和采集要求,信号数据采集量增加15倍,并将漏磁检测、变形检测及定位...     

基于漏磁内检测的管道环焊缝缺陷识别与判定

为了实现基于漏磁内检测的管道环焊缝缺陷的有效识别与判定,对环焊缝异常信号的特征及其影响因素进行了分析。通过漏磁信号有限元仿真分析与内检测牵拉试验,系统分析了管道磁化水平、传感器提离值、环焊缝余高,环焊缝缺陷形状、位置及开口方位等因素对缺陷漏磁场的影响,明确了环焊缝缺陷与漏磁信号特征之间的对应关系,提出了基于漏磁内检测信号的环焊缝缺陷分类方法。将环焊缝缺陷分成了4类,并给出了环焊缝缺陷的漏磁内检测检出率和识别准确率。现场开挖验证结果进一步验证了识别与分类判定结果的准确性,为基于漏磁内检测的环焊缝缺陷识别与判定技术工业化应用奠定了基础。     

基于漏磁内检测的管道补口失效识别与判定方法

管道补口一旦发生失效,腐蚀介质自破损处渗入,将会严重影响管道完整性。基于漏磁内检测原理和管道补口失效形式,提出了补口防腐失效的识别与判定流程:通过分析管道补口结构特点、失效形式、可能产生腐蚀缺陷的位置与形貌特征,明确管道补口失效导致外腐蚀特征及其与漏磁内检测信号特征之间的对应关系,从而识别可能已经失效的管道补口。通过对多条管道的开挖验证,得出采用漏磁内检测技术识别与判定补口失效准确率,并验证了该方法的准确性,为基于漏磁内检测的补口失效识别与判定技术的工业化应用奠定了基础。(图7,表1,参20)     

漏磁检测器用于海底管道的磁化研究

为了研制海底管道漏磁检测器,使用陆上管道漏磁检测器对海底管道的磁化效果进行研究。利用Ansys有限元仿真软件分析了海底管道厚壁管、混凝土配重层、双层管对漏磁场的影响。小口径漏磁检测器用于海底双层管检测时,被测管壁的磁场强度可达漏磁检测磁场要求阈值下限,需要改进。大口径漏磁检测器用于海底管道检测时,管壁的磁场强度能够达到漏磁检测的要求,缺陷信号量化和识别精度亦能够满足漏磁检测器的设计要求。研究成果对指导海底管道漏磁检测器的开发具有重要意义。     

基于组合滤波的漏磁内检测数据特征无损压缩方法

针对管道超高清漏磁内检测海量数据不宜于存储和分析的问题,提出一种基于组合滤波的超高清漏磁内检测数据特征无损压缩方法。根据信号特征将漏磁内检测数据分为正常数据、小特征数据、大特征数据3种类型,并对不同类型数据设计相应的滤波算法进行滤波,实现对超高清漏磁内检测数据的组合滤波。正常数据采用高压缩比的旋转门算法进行压缩,小特征数据和大特征数据采用速度较快的Lempel Zip4(LZ4)无损压缩算法进行压缩。结果表明：与普通分段压缩方法相比,基于组合滤波的特征无损压缩方法在提高压缩比的同时平滑了正常数据,增强了特征数据的信号特征,可为超高清漏磁内检测数据的压缩提供借鉴。（图9,表1,参22）     

三轴高清漏磁检测技术优势及应用现状北大核心

三轴高清漏磁检测技术成功解决了老管道的焊缝检测难题,但随着老管道的逐步退役,对于新管道是否需要三轴高清漏磁检测技术成为技术人员和管理人员较为关注的问题。通过对比三轴高清漏磁内检测与传统漏磁内检测的技术优势,重点探讨了老管道与新管道本体所面临的主要风险以及对于三轴高清漏磁检测的需求。提出应该进一步加强三轴高清漏磁内检测技术的研究与应用,以期能够更加精确地检测管道缺陷,为管道后续的完整性评价提供可靠的数据参考,确保管道本质安全,对管道运营者的管理决策具有重要意义。     

管道弱磁检测技术的有限元仿真

为减小漏磁检测器的体积,提高内检测的灵活性,采用有限元分析方法,在非磁饱和环境下,建立漏磁检测有限元模型,研究弱磁励磁对漏磁检测结果的影响,并对弱磁检测精度、信号特征和分布规律进行分析。结果表明:弱磁法具有一定的检测能力,但检测精度降低40%;管道缺陷深度在30%~40%壁厚范围内,外缺陷的径向弱磁信号不可区分;缺陷宽度小于2 mm时,外缺陷弱磁信号轴向分量幅值大于内缺陷信号幅值。该仿真结果可以作为内外缺陷评判的依据,同时对改进检测器结构具有参考价值。     

输油管道环焊缝超声波内检测信号识别

环焊缝开裂是埋地输油管道的主要失效形式之一,严重威胁管道的安全运营,准确识别和量化环焊缝缺陷,建立统一的内检测精度要求,是目前国内外管道内检测公司共同面临的难题之一。基于现有的轴向裂纹超声波内检测技术,研发适用于环焊缝平面型缺陷的内检测技术成为解决该难题的可行方法之一。通过研制超声波内检测器,并根据多次全尺寸管道牵引试验和实际管道的检测结果,建立了环焊缝缺陷超声波检测识别和尺寸量化模型,与漏磁内检测及现场环焊缝缺陷开挖结果进行对比,验证了该检测器的检测精度。结果表明:超声波内检测能够检测出漏磁内检测未发现的严重环焊缝平面型缺陷,但缺陷识别精度和尺寸量化模型需要更多的开挖验证数据进一步完善。该缺陷识别和量化模型的建立可为超声波内检测技术的应用与发展提供借鉴。