长输管道漏磁内检测缺陷识别量化技术研究

为了识别和量化管道漏磁内检测的缺陷信号特征,利用有限元分析方法对缺陷特征量与漏磁信号的关系进行仿真,分析了缺陷长度、缺陷深度对缺陷漏磁场的影响规律。通过对每个通道的检测数据求平均值来判断环焊缝,利用金属增加与减少在频域中的不同形态,建立了漏磁内检测中金属损失的信号识别和量化模型。缺陷尺寸模型以漏磁场轴向分量的两峰谷间距量化缺陷长度,长度尺寸与特征量呈线性关系;以轴向峰谷值和缺陷长宽比来量化缺陷深度,在长宽比一定的情况下,深度尺寸与特征量呈线性关系。在含有42个预制金属损失的标样管上进行了牵拉试验,结果表明该模型对金属损失识别率为100%,量化准确率满足90%的置信度要求。     

油气管道漏磁检测缺陷的三维成像技术

漏磁检测是油气管道常用的无损检测方法,检测的重点是根据测量的漏磁信号重构缺陷的轮廓。提出了基于小波神经网络的三维成像方法,利用图像函数矩阵表达出管道缺陷的三维图像,矩阵元素值对应着缺陷的深度。利用小波神经网络,建立了由缺陷漏磁信号到图像函数矩阵关系的映射。选用的小波函数是墨西哥草帽小波,采用随机梯度下降算法训练。训练样本为三维有限元仿真数据和测量数据。采用训练数据对小波神经网络进行逼近缺陷图像函数矩阵的训练,然后用训练好的小波神经网反演给定数据,重构缺陷图像。实验结果表明,该方法能够实现三维缺陷漏磁检测的成像化及可视化。     

漏磁探伤规律用于油气管道的缺陷检测

油气管道在服役过程中会产生某些类型的缺陷,根据缺陷性质和产生的部位,采用超声、磁粉、涡流、漏磁等无损检测方法对管道缺陷进行检测,其中漏磁检测是比较好的检测方法,可检测管体的裂纹、孔洞、磨损等缺陷。通过探测漏磁场来获取缺陷漏磁场的量值,从而可对缺陷进行量化,实现缺陷识别智能化。漏磁探伤有以下规律性:同等大小的缺陷,上端距工件表面距离越近,产生的漏磁场越大;缺陷方向越接近垂直于磁场方向,漏磁场越大;同样宽度的缺陷,如果深度不同,产生的漏磁场不同。对检测波形进行分析,验证了漏磁检测的规律性,为实施油气管道整体评价提供了依据。     

油气管道缺陷漏磁检测有限元模拟

为了研究油气管道缺陷的漏磁信号特征,基于漏磁检测技术基本原理,采用有限元方法,应用ANSYS软件对含裂纹和气孔缺陷管道磁化后产生的漏磁场进行模拟仿真,得到了描述漏磁场特征的磁通密度径向和轴向分布曲线。通过改变裂纹和气孔的尺寸,得出这两种缺陷形式不同尺寸下的漏磁场分布规律。结果表明,随着裂纹深度增加,磁通密度径向、轴向分量的峰值强度均明显增大;在距管壁表面相同深度下,气孔缺陷磁通密度的峰值随孔径增加而显著增大;相同孔径时,气孔距表面越近,漏磁信号越强。为管道漏磁检测过程中的裂纹和气孔缺陷的特征识别提供了理论基础和实践依据。     

基于VMD-SVM的管道漏磁检测信号特征辨识

传统管道漏磁检测信号处理出现混叠、过包络发散、低频异变等问题,导致缺陷信号特征量提取与识别效果不理想。针对上述问题,基于变分模态分析-支持向量机(Variational Mode Decomposition-Support Vector Machines,VMD-SVM)算法完成管道漏磁信号特征辨识。采用四阶VMD处理管道漏磁信号,解决了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的过包络引发的信号发散问题,也解决了小波分解(Wavelet Transform,WT)的低频信号异变问题。同时,以峭度最大原则选择最佳的模态分量(IMFm),提取模态分量的特征量,建立样本集。最后,采用SVM算法对信号特征量进行辨识分类,优选核函数,提高辨识精度。利用现场采集信号进行验证,结果表明:VMD-SVM算法抗干扰性强、识别精度高。     

基于BP神经网络管道磁记忆检测模式识别

为区分管道母材及焊缝处不同损伤形式磁记忆信号,运用BP神经网络对管道缺陷检测信号的模式进行识别。以X80管线钢作为试样材质,分别从X80管道母材及焊缝部位取样,加工无缺陷及含裂纹等两种形式的试样并对其进行磁记忆检测。采用有限元分析软件获得其磁场分布,对磁记忆检测信号进行特征参数提取并采用BP神经网络对特征参数进行聚类,建立了管道磁记忆检测模式识别方法。研究结果表明:不同损伤部位及形式的试样,其磁记忆检测信号分布有较大差异;磁记忆检测信号分布与试样表面形貌及损伤形式密切相关;运用BP神经网络能够有效识别管道不同位置及损伤形式的磁记忆检测信号。研究结果为磁记忆检测技术应用于管道内检测并进行管道典型缺陷信号识别提供了新的思路和方法。     

补偿检测仪速度对管道缺陷漏磁场影响的方法

分析了油气管道漏磁检测中检测仪速度对缺陷漏磁场的影响．构造了补偿速度干扰漏磁场的滤波器模型，验证了方法的有效性，有利于漏磁信号波形的识别。     

基于EMD技术的管道漏磁内检测信号研究*

为了解决油气管道漏磁内检测信号识别不准确的问题,采用EMD（经验模态分解）理论,对管道漏磁内检测信号做EMD分解和重构,得到信号处理后的信噪比信息,与原始信号和小波分析后信号的信噪比进行比对分析,结果显示,EMD技术在处理漏磁内检测信号方面比小波分析更为优越。研究表明:采用EMD技术处理管道漏磁信号可以获得更好的信噪比,能更迅速、准确地识别管道中的缺陷。     

油气长输管道裂纹漏磁检测的瞬态仿真分析

为了提高油气管道漏磁检测的准确度,应充分考虑检测器行进速度对漏磁信号的影响。根据三维有限元分析原理,建立了漏磁检测系统的瞬态数学模型,并对油气长输管道裂纹检测过程进行了仿真研究。由麦克斯韦方程组推导出管道裂纹静态漏磁场的分布模型,对由漏磁检测器运动产生感应的管壁环向涡流进行了定量分析,计算其形成的"逆磁场"及其对外加磁场的影响,推导出动态磁化条件下的裂纹漏磁场有限元仿真模型。由实际物理实验得到与仿真分析相一致的漏磁信号,这表明所建瞬态仿真模型的有效性。利用该模型,获得了不同裂纹所产生的漏磁信号检测结果。根据检测结果,分析了裂纹几何特征,如深度、宽度等与漏磁信号峰谷值之间的对应关系,并给出了关系曲面图。为实际利用漏磁信号检测油气长输管道裂纹提供了重要的依据。     

基于漏磁内检测的输气管道金属损失缺陷适用性评价

金属损失缺陷是输气管道常见的本体缺陷之一,管道漏磁内检测通常量化给出金属损失缺陷的深度、长度和宽度等关键信息。建立科学适用的评价方法进行金属损失缺陷适用性评价,可以指导管道运营公司制定相应的缺陷修复计划,有效降低管道本体失效风险。介绍了金属损失的7种类型,阐述了利用Rstreng模型和Kastner模型进行金属损失缺陷承压能力评价的方法。通过算例说明,只考虑内部载荷的条件下,Rstreng法能够有效评价均匀金属损失、轴向沟槽、轴向沟纹、点蚀及针孔的适用性,而环向缺陷应同时满足Rstreng法和Kastner法的要求。