提高油管漏磁检测设备性能的新方法

根据实际的漏磁检测设备相关参数,建立有限元仿真模型,确定了励磁线圈的形状和工作参数,获得最佳的信噪比。提出了在励磁线圈外面增加辅助磁路的措施来消除检测时的端部效应。通过在Hall探头两侧表面加装导磁块的方法,提高了探头对缺陷漏磁信号的轴向分量的检测能力。仿真数据同实验结果基本吻合,研究成果已经用在钢管漏磁检测设备的开发生产中。      

新型脉冲漏磁传感器的仿真设计与实验研究

在对带保温层管道进行检测时,由于保温层的隔离作用使得传统的电磁无损检测方法感生的磁场在传播到管道表面时已衰减的非常微弱,因此,对带保温层管道中腐蚀缺陷的检测是无损检测领域的一个难点.脉冲漏磁方法由于结合了脉冲检测频率丰富以及漏磁检测适于铁磁性管道检测的优势,因而采用脉冲漏磁技术对管道腐蚀缺陷进行了检测.在分析了脉冲漏磁检测原理的基础上,仿真分析了4种不同结构的脉冲漏磁传感器沿管道表面和管壁的磁场分布以及对不同厚度保温层的检测能力,仿真结果表明带聚磁板的模型具有较好的检测能力.最后,采用实验的方法研究了这种模型传感器对腐蚀缺陷深度的定量能力,实验结果表明该传感器可以很好地实现对腐蚀缺陷深度的定量检测.     

漏磁检测技术在常压储罐检测中的应用

漏磁检测技术在常压储罐检测中有广泛的应用,通过此项技术的应用,带给人们快速准确的检测体验使得人们能够对磁性材料进行了解,这样就能在磁性材料中发挥出更重要的作用,漏磁检测技术得到了研究与发展,使得常压储罐检测的结果更为准确,经过对相关知识的学习与认识,人们对漏磁检测有了新的认识与发现,使得常压储罐、压力管道等磁性材料的质量检测有了一个新的发展,很多问题都得到了解决。而且相关的专业人员对其进行了分析,使得该项技术有了更好的发展。     

示功图诊断技术在油田生产管理中的应用

示功图的计算机诊断技术是六十年代采油工程上重大成果之一。目前,这项技术在美国、加拿大、等国,已作为检测抽油系统工况不可缺少的手段之一,在油田生产管理中被广泛地应用着。油井示功图它不仅能在不停产的情况下取得大量有用的数据,简化了井下直接测试工作,而且能随时监控油井动态,使之在最佳工作方式下生产,为最优化抽油技术和抽油井监测与控制管理阶段开辟了道路。     

钻杆现场无损检测装置设计

钻杆是钻井设备中的重要部件,但经常因缺陷而发生失效事故,导致巨大的经济损失。因此,研究钻杆的无损检测方法、研制钻杆检测装置具有重要的意义。基于漏磁工作原理的无损检测设备可以有效检测出钻杆中存在的缺陷,运用这种方法不仅能对钻杆杆体进行全面检测,而且可以利用电子技术获得比较直观的检测结果。在了解了钻杆检测现状的基础上,分析了钻杆的结构特征后,本文设计了一种钻杆漏磁检测装置,主要是设计了具有浮动功能的检测探头。通过这种检测装置可以快速、准确的对大批量的钻杆进行检测以减少事故隐患,提高钻井效率。     

盲分离在缺陷信号处理中的应用

针对钢管二维漏磁检测系统中,轴向缺陷检测装置中探头采集到各路轴向缺陷信号之间的互扰问题,采用基于相对梯度算法的盲分离技术,消除探头中各通道传感器采集信号之间的互扰.仿真结果表明,该方法具有稳定的可靠性和有效性,可以有效消除信号间互扰,提高检测设备探测缺陷能力,具有一定的应用前景.     

基于磁记忆的镀锌钢绞线腐蚀检测试验

针对常规技术难以检测镀锌钢绞线拉索内部腐蚀问题,结合金属磁记忆理论在铁磁性材料早期缺陷无损检测方面的优势,提出了基于金属磁记忆技术的镀锌钢绞线拉索腐蚀检测新方法。为验证该检测方法的可行性,设计了8个镀锌钢绞线拉索试件,采用电化学加速腐蚀试验方法对试件进行不同程度的腐蚀;利用霍尼韦尔HMR2300三维磁强计传感器采集试件腐蚀后的金属磁记忆漏磁信号,运用数学方法对采集的漏磁信号进行对比分析,结合金属磁记忆检测技术原理,研究试件表面的漏磁信号变化特征,以达到检测镀锌钢绞线拉索试件腐蚀状况的目的。研究结果表明:在钢绞线拉索试件腐蚀区域漏磁信号出现明显变化,漏磁信号切向分量曲线出现极大值,漏磁信号法向分量曲线出现极大值和极小值且过零点;在试件中间腐蚀区域漏磁信号切向梯度曲线过零点,漏磁信号法向梯度曲线出现极小值;随着试件腐蚀程度的增加,漏磁信号强度也相应增加,且漏磁信号强度与试件腐蚀程度呈正相关;通过对试件腐蚀后的漏磁信号分析,可较准确判别钢绞线试件的腐蚀位置及范围。该试验验证了金属磁记忆检测技术用作钢绞线腐蚀检测的可行性及合理性,为镀锌钢绞线拉索腐蚀检测提供了参考。     

基于ACO-LS-SVM的漏磁信号二维轮廓重构

漏磁检测技术被广泛应用于铁磁材料的无损评估中,由漏磁信号描述缺陷的几何特征一直是漏磁检测的难点.为此提出应用LS-SVM对缺陷轮廓进行重构的新方法,利用蚁群算法优化LS-SVM及核函数的参数,并采用剪枝算法改善LS-SVM的稀疏性.支持向量机输入采用漏磁信号Bx、By分量的特征融合信号,输出是缺陷轮廓数据,建立了由缺陷...     

基于区域生长规则的多传感器漏磁检测信号分割方法

通过对多传感器所采集的管道部件和缺陷的漏磁信号的特征分析,提出了采用图像分割技术中的区域生长规则分割多传感器漏磁检测信号的算法,为漏磁检测信号的分析与识别奠定了基础。     

抽油井计算机诊断技术及其应用

抽油井计算机诊断技术是以波动方程为基础,分析抽油井问题的数学方法。首先根据测得的光杆载荷及位移,计算出每级抽油杆柱顶部及抽油泵柱塞上的载荷和位移,并绘出相应的井下示功图,然后,根据地面及井下示功图分析抽油系统的工况。全部计算和分析工作都由计算机完成。本文介绍了诊断技术的基本原理及其应用,并提出了根据液体粘度、抽油杆和油管直径以及抽汲参数计算粘滞阻尼系数的新方法。     

基于K均值聚类的油气管道漏磁缺陷标记方法

为了提高漏磁数据缺陷区域标记能力,将聚类算法应用于漏磁检测数据分析中,提出了一种基于K均值聚类的管道漏磁缺陷信号标记方法,并进行了不同口径和不同壁厚管道检测试验验证。结果表明:该方法可有效识别出漏磁数据中的缺陷区域,识别准确度满足工程要求。由于该方法无需根据检测器和管道情况单独设置阈值,因此其具有较广泛的适应性。     

基于RBF网络的漏磁检测缺陷定量分析方法

为了正确评估油气管道的使用寿命和安全状况,需根据漏磁检测信号特征对缺陷进行准确的定量分析。提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络、用于定量分析油气管道缺陷的迭代方法,给出了具体的算法步骤,并采用自适应学习机制来训练网络,既加快了该算法的收敛速度,又避免了陷入局部最小值问题。仿真结果表明:该方法不仅训练速度明显快于普通反向传播(BP)网络,而且最大量化误差仅为0.26%。该方法有助于提高漏磁检测的准确度,可为油气管道的安全评估提供可靠的依据。     

传感器提离值对管道漏磁检测的影响

为了提高油气管道漏磁检测的准确度,需要在确保检测灵敏度的同时,减小磁传感器与被测油气管道表面的距离即提离值的波动的影响。分析了提离值选择的主要原则,并从磁路设计角度,提出了一种通过改进油气管道检测器结构抑制传感器提离值波动影响的方法。通过仿真计算验证了这种方法的效果。结果表明:该方法不仅可以有效地提高检测灵敏度,而且信噪比可以提升30%以上。该方法有助于为优化检测器结构和提高漏磁检测的准确度提供重要的依据。     

Coefficients de-noising with wavelet transform for magnetic flux leakage data obtained from oil pipeline

This paper considers the problem of noise cancellation for the magnetic flux leakage （MFL） data obtained from the inspection of oil pipelines. MFL data is contaminated by various sources of noise, and the noise can considerably reduce the detectability of flaw signals in MFL data. This paper presents a new denoising approach for removing the system noise contained in the MFL data by using the coefficients denoising with wavelet transform. Experimental results are presented to demonstrate the advantages of this de-noising approach over the conventional wavelet de-noising method.     

Wavelet domain adaptive filtering algorithm for removing the seamless pipe noise contained in the magnetic flux leakage data

With the widespread application and fast development of gas and oil pipeline network in China, the pipeline inspection technology has been used more extensively. The magnetic flux leakage （MFL） method has established itself as the most widely used in-line inspection technique for the evaluation of gas and oil pipelines. The MFL data obtained from seamless pipeline inspection is usually contaminated by the seamless pipe noise （SPN）. SPN can in some cases completely mask MFL signals from certain type of defects, and therefore considerably reduces the detectability of the defect signals. In this paper, a new de-noising algorithm called wavelet domain adaptive filtering is proposed for removing the SPN contained in the MFL data. The new algorithm results from combining the wavelet transform with the adaptive filtering technique. Results from application of the proposed algorithm to the MFL data from field tests show that the proposed algorithm has good performance and considerably improves the detectability of the defect signals in the MFL data.     

小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。     

用于管道漏磁数据的小波域自适应及小波系数去噪算法

基于漏磁检测是油气管道在线检测中应用最广泛的无损检测技术,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)和系统噪声的新算法.首先利用将小波变换和自适应滤波技术相结合而提出的新型小波域自适应滤波方法去除漏磁数据中的SPN,然后再利用小波系数去噪方法去除小波域自适应SPN消除系统输出漏磁数据中的系统噪声.实测漏磁数据所得结果表明,该算法具有良好的去噪效果,极大地提高了漏磁数据中缺陷信号的可检测性.     

管道磁化的有限元优化设计

为计算磁路设计中永磁体几何参数对管道磁化效果的影响,采用了有限元方法研究管道磁化磁路中永磁体长度（10～40mm）、直径（25～100mm）改变时,管道表面缺陷（0.2mm深,0.2mm宽）产生的漏磁场的变化情况,得到了缺陷漏磁场水平分量B     

基于ISODATA算法的漏磁信号到缺陷轮廓的网络映射

由于漏磁信号与缺陷轮廓的非线性关系，由管道漏磁信号描述管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的难点．本采用小波基函数神经网络的方法，建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的网络映射．算法中应用迭代自组织数据分析(ISODATA)动态聚类的算法使得基函数中心的选取更加合理，经过多层分辨率的训练．网络输出表明，该网络可以较准确反映出缺陷的几何特征，为管道缺陷的特征提取提供一种可行的方法。     

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。