石油钻具裂纹缺陷声发射检测方法

分析石油钻具在使用过程中经常出现的裂纹缺陷的产生机制,讨论声发射检测技术的特点以及将其应用到钻具检测中的可行性.提出两种声发射源定位方法,完善声发射信号数据采集系统和钻具加载方案,分析用声发射技术检测石油钻具临界裂纹缺陷的测试及评定方法.对声发射检测技术进行了现场应用检测验证.结果表明,此检测结果与普通无损检测结果一致,验证了声发射技术应用到实际钻具检测中的可行性.     

基于磁记忆法的焊接缺陷检测技术研究

研究焊缝缺陷处的磁记忆信号变化规律. 建立了地磁场下焊缝的磁偶极子模型,并模拟了其在有、无缺陷时的变化曲线,根据模型曲线的变化情况总结出了焊缝处存在缺陷时磁场强度的变化规律. 通过检测自制焊接试件的磁记忆信号与模型进行对比. 缺陷处的检测曲线与模型模拟的曲线具有很好的一致性. 建立的磁偶极子模型能够反映实际焊缝处的磁记忆信号情况,可以对焊缝处缺陷进行评价.     

金属磁记忆定量化评价的三维仿真分析与实验

早期损伤是导致金属构件发生突发性断裂的主要因素.针对大多数常规无损检测方法都只能对已成形的宏观缺陷进行检测,不能检测尚未成形的微观缺陷或应力集中区,以及金属磁记忆检测技术目前只能对早期微观缺陷进行定位,无法定量的问题,利用仿真与实验相结合的方法,建立了三维力磁耦合模型,仿真计算了微观缺陷表面空间三维磁场的分布,研究了应力、微观缺陷长度及扫描路径对磁记忆信号的影响,在此基础上,构建了金属磁记忆检测系统,实验研究了外加载荷、扫描路径与金属磁记忆信号的关系.研究结果表明:利用金属磁记忆检测技术可以实现对早期微观缺陷进行定量检测.     

基于力磁耦合的金属磁记忆检测机理与仿真

针对金属磁记忆检测技术目前尚不能对微观缺陷进行定量检测的问题,在分析基于力磁耦合的金属磁记忆检测机理的基础上,利用Jiles力磁耦合准则及宛福德的磁性物理学,推导出了磁导率与应力之间的数值关系,并通过ANSYS有限元仿真软件建立了二维力磁耦合模型,研究了微观缺陷深度和宽度对构件表面空间中磁记忆信号的影响规律。仿真结果表明：通过提取磁记忆信号法向分量峰峰值之间的间距可以对微观缺陷的宽度进行定量,提取磁记忆信号法向分量的峰值可以对微观缺陷的深度进行定量。     

金属磁记忆漏磁信号检测钢绞线拉索锈蚀模型和试验

为检测斜拉桥重要承载构件——钢绞线拉索锈蚀状况,引入金属磁记忆技术,结合缺陷漏磁信号检测磁偶极子模型,建立了钢绞线锈蚀缺陷漏磁模型,并开展钢绞线试件锈蚀缺陷漏磁信号有限元数值仿真模拟和试验验证.通过理论研究、仿真分析和试验验证,剖析了钢绞线锈蚀缺陷漏磁信号分布变化特征,构建了漏磁信号检测钢绞线锈蚀的判别准则.研究结果表...     

EMT-D73/140S钻杆检测设备常见故障及排除方法

钻杆使用前不检测,无法掌握其损伤程度,在钻井过程中可能造成刺穿、断裂等事故,给钻井生产带来巨大经济损失。为了有效地预防和检测石油钻具存在的各种缺陷,减少其因腐蚀、冲蚀及应力集中而造成重大经济损失,本文介绍基于电磁检测的损伤检测原理,阐述了石油钻杆健康监测过程中设备可能存在的一些关键问题,分析了在检测不同规格钻具时设备易出现的各种故障或检测结果异常时的有效处理方法。现场应用表明,经过EMT-D73/140S移动式钻杆检测设备检测的各类钻具可以有效地预防和减少质量事故。     

金属磁记忆检测在高压注汽管道中的应用

高压注汽管道工作环境恶劣,易产生应力集中,最终导致爆裂失效,磁记忆检测技术是能够有效检测应力集中的无损检测方法。本文对高压注汽管道用15CrMo材料进行拉伸试验,并对不同阶段进行金属磁记忆检测,得到该材料在不同阶段的磁信号,分析磁记忆曲线并确定材料的磁记忆检测特征值。     

基于金属磁记忆的高铁轮对早期故障检测研究

列车安全性检测是铁路机车车辆工程的重要研究课题。轮对是高速列车行走部的关键部件,传统检测模式只能发现宏观存在的缺陷,而不适用于运行过程中的早期缺陷的发现与状态跟踪。为了实现对早期故障的快速识别与轮对寿命预测,针对传统测试方法在早期检测与动态检测方面的不足,提出了全新的动态检测系统,以满足列车运行的安全要求,还对磁记忆信号与该材料所受载荷状态之间的关系进行了大量的试验研究。研究结果表明：在50~150 kN的载荷区间内,试件的磁记忆信号呈单调变化,变化趋势明显;对试件进行疲劳载荷后发现磁记忆信号的原始值及梯度、峭度等信号特征均有所变化,峭度变化较为明显,能够有效反应材料的疲劳状态。采用金属磁记忆技术进行轮对早期故障检测与动态检测,对于保证列车的运行安全具有重要的现实意义,可为无损检测领域的应用提供借鉴。     

磁记忆检测技术在湿蒸汽发生器炉管上的应用

本文利用TSC-1M-4型磁应力集中检测仪对油田采油专用设备——湿蒸汽发生器内部炉管进行现场检测,对检测结果进行磁记忆信号分析,并用超声波测厚技术进行验证。结果表明,磁记忆检测技术对炉管早期正在发展着的缺陷是一种行之有效的无损检测方法。     

基于金属磁记忆技术的构件缺陷检测系统设计

金属磁记忆检测技术可以快速检测金属构件应力集中区,进行缺陷的早期诊断.为实现构件的缺陷检测,以HMC1022磁阻传感器来获取金属构件表面磁记忆信号,以PIC16F877A为核心,由磁阻传感器、滤波放大电路、单片机、显示器、按键等设计了金属构件缺陷检测系统的硬件电路,并编写了相应的软件.经工件的检测实验,证明了设计的检测系统结果准确可靠.     

管道缺陷漏磁检测大容量高保真数据压缩研究

管道检测是石油天然气工业的一个重要课题.在管道缺陷检测中,利用缺陷的漏磁通从而设计有效的漏磁检测装置来检测缺陷是目前研究的热点,而如何对漏磁检测数据进行大容量高保真数据压缩是其中的一个关键问题.本文在分析漏磁检测原理和漏磁检测数据特征的基础上,根据对重要数据采用无损压缩、对非重要数据采用有损压缩的原则,通过数据的差分和动态范围阈值判断数据块的检测重要性,结合Huffman算法以及小波有损压缩的优点,设计了大容量高保真管道漏磁检测数据压缩算法,并利用FPGA设计了相关的数据采集压缩电路来验证和实现该算法.实验表明该算法具有较高的压缩比并能很好的再现管道检测原始数据.     

海底管线缺陷内检测技术与装备工程化研究技术总结

漏磁检测是在管道内检测中应用最广泛的一种无损检测技术,检测数据量化与分析是气难点。在技术方面针对课题重点研究的关键技术开展了一系列研究,提出了油气管道漏磁检测数据的分类和量化方法,并基于此研发出一套漏磁检测数据分析软件。漏磁检测中缺陷量化困难的原因在于缺陷的形态对漏磁场的形态有复杂的非线性的影响,继而影响对漏磁信号的定量解释,因此,根据缺陷的开口形状将缺陷进行分类,对于实现将其准确量化是十分必要的。再者,由于实际检测条件的限制,往往只能通过空间离散的漏磁感应强度信号的一维分量推算缺陷的三维形态,这本身不适合使用精确的数学或者统计模型加以描述。使用神经网络对缺陷进行量化,是漏磁检测缺陷量化领域近20年来的一个研究热点。根据课题研究内容以及检测器设计指标,提出了一种基于改进径向基函数网络的量化算法,它以缺陷漏磁场信号的特征量为输入,输出向量为缺陷的三维外形参数。径向基函数网络是一种局部最佳逼近网络,但漏磁检测中漏磁感应强度信号与缺陷外形之间强烈的非线性关系,往往更要求所选用的网络能够识别两者间的内在联系,并使得面对新的数据时仍有合理的量化结果。为此,对径向基函数网络做出基于泛化能力优化的改进,提出新的评价函数,并采用能够迅速适应新样本的在线学习算法,实验验证表明,的确能大幅提高网络的泛化能力。在实际工程检测管道中,多缺陷聚集会明显影响漏磁场的形态,轴向槽缺陷漏磁场与两个坑状缺陷信号波形极为相似,缓变缺陷漏磁场信号变化趋势较小,这对定量漏磁检测的实用化是不容忽视的问题。讨论了不同类型缺陷漏磁场形态和强度的影响,并测试了量化神经网络对缺陷间隔变化的适应能力。研究以分类和量化算法为核心,研发一套漏磁检测数据分析系统。该系统配合内检测器已项目中投入测试,对牵拉实验数据分析的结果验证了所提出算法的确具有优秀的量化性能。     

铁磁屏蔽对脉冲涡流检测的影响机理

针对脉冲涡流进行缺陷检测经常受到激励磁场和背景磁噪声干扰的问题,提出对缺陷处进行铁磁屏蔽的方法。在脉冲涡流检测中的磁屏蔽理论分析基础上,建立了脉冲涡流检测的有限元仿真模型。仿真表明:对于铁磁性构件,铁磁屏蔽能够使感应涡流尽可能地分布在缺陷附近,该措施减弱了检测信号的幅值,但对于不同深度的缺陷能够更好的辨别,能有效提高缺陷检测的灵敏度。根据有限元仿真结果,制作了铁磁性材料的磁屏蔽罩。实验表明:在铁板的表面,铁磁屏蔽能有效提高其检测信号灵敏度,而在铁板亚表面,灵敏度获得的提升较小。     

基于粒子群最大似然估计的焊缝早期隐性损伤磁记忆精确定位模型

针对由于焊接残余应力、磁场噪声等干扰,造成磁记忆检测在焊缝早期隐性损伤位置定量评价上的困难,提出基于粒子群算法优化的最大似然估计磁记忆梯度定量模型.通过对预制未焊透缺陷的Q235焊接试件进行焊缝疲劳拉伸实验,同步对比扫描电镜和X射线检测结果,发现磁记忆信号梯度对早期隐性损伤位置反应比较敏感,并获得了梯度随着与隐性损伤的距离增大而减小的衰减变化规律,构建隐性损伤位置参数与磁记忆梯度的非线性函数,考虑磁场噪声对隐性损伤定位结果的影响,引入最大似然估计建立目标函数,进一步考虑目标函数的非线性容易陷入局部极值而非全局极值的问题,采用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数进行优化,建立基于粒子群最大似然估计的焊缝隐性损伤位置磁记忆定量模型,验证结果表明定位误差仅为3.48%,为实际工程中利用磁记忆技术及时发现早期隐性损伤并精确定位提供了新的思路.     

基于霍尔元件阵列的缺陷漏磁检测技术研究

利用高灵敏度霍尔器件,设计研制了多通道阵列式漏磁检测传感器及信号处理电路.对不同几何参数的铁磁性试件缺陷进行了检测实验研究,该漏磁检测系统可实现地磁场激励和人工弱磁激励下的缺陷信号图像显示.探讨了基于多通道漏磁信号的缺陷表示方法,并利用人工神经网络技术对基于多通道传感器漏磁信号的缺陷反演问题进行了初步研究,表明利用霍尔元件阵列检测装置和人工智能信息处理方法,可以实现多通道漏磁信号与缺陷参数的非线性拟合,进而实现漏磁检测中的缺陷定量化分析.     

管道漏磁检测的智能方法综述

管道漏磁检测技术利用漏磁原理对管道进行无损检测.传统的人工检测方法通常使用漏磁检测器采集的管道漏磁数据,绘制出漏磁信号曲线,然后根据曲线的变化特性对管道上的缺陷和组件进行人工判别,这种方法效率低下且具有很强的主观性.随着人工智能技术的快速发展,许多基于人工智能的漏磁检测方法被提出,可实现更加高效和更加准确的智能检测.本文对管道漏磁检测的智能方法进行了综述,首先简要介绍了漏磁检测的基本原理和漏磁检测器的组成结构,随后重点阐述了管道漏磁检测中的机器学习方法(含基于分类的方法、基于目标检测的方法和多分量方法)、基于知识的智能专家系统和多传感器融合方法,最后进行了总结,并讨论了当前智能方法仍然存在的问题.     

自安装井口平台外输海底管道疲劳拉伸磁记忆性能研究

为研究自安装井口平台外输海底管道在地磁激励下疲劳拉伸过程中X80钢表面磁场信号变化规律，使用MTS810 250疲劳拉伸试验机对X80钢的拉伸试样进行了不同载荷下的疲劳拉伸试验。实验过程中借助磁记忆传感器对拉伸试样表面的磁记忆信号变化进行监测，借助手持显微镜观察疲劳过程中试样疲劳破坏情况，借助扫描电镜对断裂后的断口进行分析。结果表明：磁记忆对拉伸疲劳损伤敏感，并归纳提出了以切向信号极值、切向梯度信号极值的连线斜率为特征值的X80钢拉伸疲劳损伤敏感的磁记忆检测参数体系，为磁记忆检测方法的现场应用奠定了基础。     

基于布谷鸟搜索算法的漏磁反演方法研究

针对漏磁检测中的缺陷反演重构问题,引入了一种新型启发式优化算法—布谷鸟搜索算法,提出了以径向基函数神经网络为前向模型,布谷鸟搜索算法用作迭代算法的漏磁反演方法.为验证该反演方法的有效性,分别使用了不含噪声和含噪声的漏磁仿真信号以及实测漏磁信号.实验结果表明,与粒子群优化算法和差分进化算法相比,布谷鸟搜索算法的处理误差最小,而且对含噪声仿真漏磁信号和实测漏磁信号的重构结果依然能够较好地逼近真实缺陷.因此,基于布谷鸟搜索算法的反演方法对噪声具有一定的鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演方法.     

铸铁件的漏磁检测方法

为了检测轿车变速箱端盖的表面裂纹缺陷 ,提高轿车使用过程中的安全性 ,讨论了采用漏磁检测方法检测轿车变速箱端盖表面缺陷的基本原则 ,采用有限元计算和磁路理论计算相结合的方法 ,解决了铸铁件检测中较难解决的磁化问题。针对检测过程中存在的噪声和检测信号的处理问题 ,提出了针对轿车变速箱端盖漏磁检测信号特征的程序滤波方法 ,实验证明所采用的方案能够很好地满足变速箱端盖表面缺陷的检测需求     

卧式储罐漏磁内检测技术影响因素与实验分析

随着国民经济的发展,我国对石油天然气等能源的消费越来越大,而石油石化企业和储运库站等存在着大量的卧式储罐。目前对此类设备还没有比较完善的检验方法,根据石油石化行业卧式储罐特点,结合对漏磁检测的一些研究,将漏磁检测技术应用于卧式储罐检测中,对影响卧式储罐漏磁检测的部分因素进行有限元分析,并对卧式储罐检测进行实验分析,验证漏磁检测法应用到卧式储罐检测的可行性;研究内容对卧式储罐的整体检测和寿命评价具有重要意义。