TOFD检测技术在压力容器定期检验中的应用前景

介绍TOFD检测的原理、缺陷性质判定和缺陷自身高度测定,通过理论和实际分析了TOFD检测技术的优点和局限性,阐述了TOFD检测技术在压力容器定期检验中的应用前景。     

TOFD检测技术应用和发展

本文主要介绍了TOFD检测技术在承压设备中的应用和发展,系统阐述TOFD检测技术的发展概况,TOFD检测技术基本原理,TOFD检测技术图谱分析,TOFD检测技术盲区问题及解决方法,并结合TOFD检测技术特点对其在承压设备检测中的发展及应用前景进行展望。     

超声波衍射声时技术（TOFD）在焊缝检测中的研究

主要研究TOFD技术在焊缝检测中的原理以及工艺参数的设定,并采用TOFD、UT、RT按各自的方法标准对人工缺陷试板进行检测,针对其检测结果,结合解剖试验,进行了对比分析,从而得出TOFD检测技术在焊缝检测中的优越性。     

压力容器无损检测——声发射检测技术

压力容器无损检测技术是现代社会中应用的新型检测技术,这种检测措施通过外部检测,获得压力容器的内部检测成果。声发射检测技术是现代无损检测技术中的一种形式,在生产检测中得到广泛应用。结合现代工业生产技术检测的实际应用,对压力容器无损检测技术中的声发射检测技术进行分析。     

压力容器无损检测——声发射检测技术

声发射检测技术在20世纪70年代得到初步发展,经过多年的发展与完善,已成为现阶段比较成熟的一种无损伤检测方法,并广泛地应用于压力容器检测与压力容器结构完整性的评价方面。首先简要介绍了国内压力容器声发射检测的发展历程,对压力容器声发射检测技术的发展做出相关概述;其次,说明声发射检测技术的应用原理与应用优势;最后,重点阐述压力容器无损检测中声发射技术的应用流程。     

大型氨制冷压力容器、管道检验可采用方案及问题探讨

通过对目前法规和检测技术的研究,对氨制冷系统不停机、不排氨、不拆保温的检验方案进行探讨,建议压力容器的方案采用超声波、声发射技术等技术从外部检测内部缺陷,对压力管道采用红外热成像技术、X射线数字成像技术结合的方案进行检验,最后对检验工作的改进和完善提出了建议。     

光声内窥成像技术与仪器系统

光声成像兼具光学高对比度与声学高穿透特性,且无电离辐射,是一种极具医学应用潜力的新型成像模式。光声内窥成像技术是光声成像技术与内窥技术的结合,用于腔道内组织的检测方法。本文对光声内窥成像技术与仪器系统进行综述,重点阐述光声内窥技术在血管内、消化道、及泌尿道病变检测中的应用研究进展,并对光声内窥成像若干前沿热点-合成孔径光声内窥成像技术、多模态光声内窥成像技术、光声内窥分子成像进行简要介绍。     

大型厚壁镍基复合钢板压力容器制造工艺

介绍了一种大型厚壁镍基复合钢板压力容器制造工艺,通过采用经验公式下料、自制的工装、AutoCAD软件辅助开孔放样及TOFD无损检测技术等方法保证了制造的质量.     

声发射技术在压力容器检验中的应用探讨

由于压力容器的特殊工作环境,要求压力容器在应用中具备更高的安全标准,如果压力容器的安全标准不达标,就可能引起重大安全事故。故此,压力容器的安全的检测就变得十分重要。声发射技术属于一种无损检测技术,具有精度可靠,适应范围广的特点,应用到压力容器的检测,可提升压力容器的安全等级。本文主要介绍声发射技术的原理,优势与特点,以及声发射技术在压力容器检验过程中的应用。     

TOFD技术在工程建设中的应用

阐述了TOFD技术在工程建设中对高温、高压厚壁管道焊接接头检测的各项要求,和对TOFD检测仪器的校准方法,对实际检测中主要工艺参数的设置进行了分析,通过不同的检测方法,对不同类型缺陷性质进行了统计。     

TOFD技术检测三维盲区的分析研究

理论分析与试验验证相结合,研究分析了TOFD技术在检测对接焊接接头中的盲区。提出了三维盲区的概念,尽量减少或避免三维盲区,确保TOFD检测的可靠性和有效性。     

TOFD检测在大型球形储罐制造安装中的应用

TOFD作为一种新的检测技术,越来越多地替代射线检测。它具有适用厚度大、检测灵敏度高、安全环保以及对裂纹类缺陷敏感性强的优势。从TOFD检测前准备、图像扫查、缺陷图像判别等方面,并结合大型球形储罐的特点进行了分析和讨论。     

四段出口分离罐现场组焊对接焊缝TOFD自动超声检测

TOFD自动超声检测技术在国内得到越来越多的应用,它以缺陷检出率高和精确定量的优点而被人们所接受,在很多领域都能代替射线检测,特别是一些大型的超限设备,TOFD应用很广泛。简单介绍了TOFD自动超声检测的原理,用具体的实例阐述TOFD在实际检测中的应用。     

Optimization of the Cascade Feed Forward Back Propagation network for defect classification in ultrasonic images

Ultrasonic Time of Flight Diffraction (TOFD) is now a well established NDE technique finding wide applications in the industry for inspection during manufacture, pre-service and also inservice. While conventionally interpretations of UT images are done by the inspector, a need has always been felt for automated evaluation and interpretation especially when large inspection volumes are involved. Apart from enhancing the speed of inspection, automated evaluation and interpretation provides better reliability of inspection. A number of approaches based on signal analysis coupled with artificial neural networks (ANN) are being tried internationally and limited success has also been obtained. This paper focuses on the development of a semi automatic toolbox for reliable and fast flaw classification in TOFD images using ANN. TOFD images are first acquired and statistical parameters such as mean, standard deviation, energy, skewness and kurtosis are calculated for the region of interest in the images. The classification of the flawed region like Crack, Lack of Fusion, Lack of Penetration, Porosity and Slag Inclusion was materialized using different ANN approaches which made use of these statistical parameters as their input. The process of optimization of a network involves comparison of classification accuracy and the sensitivity of the selected networks. The Cascade Feed Forward Back Propagation (CFBP) network with log sigmoidal activation function proved to be the optimized network model for the data set considered in this study.     

Substitution of the time-of-flight diffraction technique for nondestructive testing of welds and thick layers of steel: A comparative investigation

Prevention of industrial disasters is a major concern. Nondestructive testing as a reliable tool has played an effective role in this regard. Ultrasonic testing of heavy press-sure vessels is a common practice. Particularly, a more customary procedure known as pulse-echo has become a standard in and of itself. In light of the increasing demand for more thorough inspection of pressure vessels, researchers have begun looking into more innovative means of defect measurement. Fundamentally, the time-of-flight diffraction (TOFD) flaw-detection procedure is based on the time measured for diffracted waves to travel from the two ends of a defect, and it is shown to be an effective procedure for size and location determination of a defect [1]. Specifically, it is demonstrated that this technique is more suitable for thick structures (above 10 mm). Today, the TOFD procedure is used for operational inspections or quality control of structures during production instead of routine radiography and ultrasonic NDT procedures [1]. Although TOFD is more often utilized for inspecting welds with simple geometry and small grain steels, such as face welds with thicknesses from 6 mm to 300 mm, it is useful in inspecting more complex geometries. Such defects as cracks, lack of penetration, lack of fusion, porosity, and slag in welds and pressure vessels could be diagnosed via this technique. In this investigation, on the basis of the review of related literature, the principal theory governing TOFD is discussed. A mathematical model is developed and different aspects have been compared. Advantages and disadvantages of its utilization are enumerated and specific applications are outlined. Recommendations and suggestions are made for future investigations and betterment of the procedure. The text was submitted by the authors in English.     

基于可见光和热成像的风机叶片全周期无损检测综述

风机叶片在制造、服役和维修阶段的无损检测非常重要。叶片长期在高强度的风力载荷下工作,制造过程产生的任何微小缺陷将在服役中扩大,进一步威胁到风机的正常运行。因而,风机叶片的无损检测一直是工业界与学术界探索的难题。根据叶片视觉检测方法结合无人机技术应用、相关数据包括图像处理方法以及缺陷评判方法的智能程度等方面对前人以及作者所在课题组的前期工作进行综述、总结、分析与对比。目前,可见光视觉检测与红外热成像检测等以视觉为基础的检测手段满足了风机叶片在役运维时非接触、高效、低成本、安全等需求。视觉检测与无人机巡检技术相结合能最大程度的保证人员安全,同时克服了望远镜检测视野受限的难题。然而该检测手段在风机叶片巡检中目前尚存在缺陷定量难、内部缺陷识别率低等方面的不足。通过分析对比可见光检测与热成像检测技术,认为结合智能算法的无人机搭载双光融合检测手段未来有望于解决风机叶片检测中存在的不足。     

氨制冷压力管道安全监督管理要点探析

针对氨制冷压力管道的设计、安装（含现场制作）、使用、检验、维修和改造等环节安全监督管理中存在的实际问题,提出了相应的监督管理要求和对氨制冷压力管道实施专项监管的建议;探讨了应用红外热成像技术和数字X射线实时成像技术,对带保温氨制冷压力管道实施不停机全面检验的方法。     

复合材料曲面构件缺陷超声三维成像方法

针对目前复合材料曲面结构缺陷检测技术存在的检测结果不直观、效率低等问题,提出一种基于超声相控阵的缺陷三 维成像方法。 使用三维激光扫描仪获取曲面的点云模型,通过平行截面法规划检测路径,然后使用相控阵轮式探头采集超声图 像数据。 利用均匀三次 B 样条函数拟合检测路径与曲面,根据扫查步长和图像序列关系计算超声图像数据点的空间位置以生 成超声点云集。 最后利用体素化降采样方法对超声检测结果进行重建,实现复合材料内部缺陷的三维成像。 实验结果表明,本 文方法的缺陷成像结果与 CT 检测结果的平均误差为 1. 14 mm,能够快速准确地重建缺陷的位置、形状与尺寸信息,实现复合材 料曲面样件内部缺陷的精确表征。