储罐底板漏磁检测量化技术研究

储罐是石油、石化工业中重要的设备,储罐底板腐蚀是储罐安全隐患之一。漏磁检测方法是目前储罐底板检测研究的一个重要方向。根据缺陷漏磁信号的特征,将经验模态分解方法（EMD）与小波去噪方法相结合,对漏磁信号进行去噪处理。采用BP神经网络模型对储罐底板缺陷进行量化分析研究,构建了缺陷几何参数预测BP神经网络模型,并运用有限元分析所得到的数据为BP网络训练样本,用人工模拟缺陷的漏磁信号测试BP神经网络。网络训练和测试结果符合储罐底板缺陷量化的精度要求。     

石化系统储罐底板的漏磁检测

本文介绍了储罐底板检测的重要性、漏磁检测原理、储罐底板的形式、储罐底板漏磁检测系统的特点,通过案例分析总结了此技术对储罐底板检维修的意义。     

便携式储罐底板三维漏磁检测系统研制

针对在储罐底板检测过程中,一些大型检测设备无法接触储罐边角、盘管下部等复杂区域的问题,研制了便携式多通道三维漏磁检测系统,该系统主要由检测装置、数据处理模块及上位机软件组成。检测装置磁化储罐底板并采集检测底板的漏磁信号,数据处理模块采用小型化处理电路,主要完成数据传输和人机交互等功能,上位机软件实现采集信号实时显示及缺陷信号分析处理等功能。开展检测试验并讨论三维漏磁信号产生机理,最终验证,使用该系统能快速有效地检出储罐底板一定深度范围内的腐蚀缺陷,具有良好的可靠性与重复性。     

基于复合励磁法的储罐底板漏磁检测仿真分析

以储罐底板漏磁检测方法为研究对象,提出采用直流电产生电磁场与永久磁铁产生的永磁场叠加,利用叠加后的磁场对储罐底板进行漏磁检测,开展复合励磁漏磁检测仿真分析研究。建立了复合励磁结构模型,得到了缺陷的漏磁场空间分布特征。     

储罐底板腐蚀检测技术对比试验研究

通过对比15台储罐的声发射检测和漏磁检测结果,确定声发射检测结果和漏磁检测结果有很好的一致性,验证了声发射检测技术对储罐底板腐蚀状态评价的可靠性。对储罐进行声发射检测,根据检测结果对严重等级高的储罐进行开罐检测,对科学保障储罐的安全运行具有重要意义。     

常压储罐底板腐蚀的漏磁检测

概述了漏磁检测技术的原理,及其在常压储罐底板腐蚀缺陷检测中的应用。采用英国Silver-wing公司最新的Floormap VS2i储罐底板腐蚀扫描仪对华阳电业有限公司后石电厂3000 m3储油罐进行了现场检测,得到了储罐底板腐蚀缺陷的分布情况。     

常压储罐底板腐蚀安全评估

常压储罐底板腐蚀具有随机性,腐蚀类型往往是均匀腐蚀加上点腐蚀。对含有随机性的点腐蚀缺陷的设备安全评估,目前的技术研究工作较少,还缺乏成熟有效的技术方法和手段。针对存在点腐蚀缺陷的常压储罐,提出了表征储罐底板腐蚀的特征参量和储罐底板腐蚀安全评估的综合评分法,采用储罐底板腐蚀漏磁检测结果,应用概率论数据统计方法处理检测数据,获得表征储罐底板腐蚀的特征参量值和储罐底板安全指数,从而给出储罐底板安全等级。     

基于风险腐蚀速率的储罐底板腐蚀声发射量化评价方法研究

基于统计理论,引入风险概念,综合分析储罐底板腐蚀的声发射检测和漏磁检测数据,得到基于漏磁检测数据的声发射参量对储罐底板腐蚀的量化方法。通过对6台储罐的分析,得到某一地区介质为原油的一类储罐的声发射典型参量与储罐底板腐蚀的量化关系,即声发射活度与风险腐蚀速率CRP的关系为：y=13946．9758x,得到CRP与实际腐蚀速率CTP的关系为：Y=12．0412x。对评估储罐进行声发射检测,利用该评价模型可得到CRP,进而得到管理腐蚀速率CMP,为储罐管理维修决策提供依据。     

基于UWB技术的储罐底板检测车定位系统

为了在现有自主导航检测车上实现高精度定位,设计了一套基于UWB技术的储罐底板自动检测车定位系统。首先搭建了UWB定位基站实验平台,设计了相应的检测流程和定位算法,并通过直线定点测量实验进行了验证。在此基础上,通过反复实验实现了PID位置控制参数的优化。最终设定了一套往复扫描运动轨迹,开展自主检测运行实验。实验结果表明,检测车能够跟随设定目标轨迹运行,实际运行轨迹误差小于±4 cm,可以满足储罐底板漏磁全覆盖检测的需求。     

基于风险与声发射检测数据分析的储罐底板腐蚀剩余寿命预测方法研究

基于振幅分布理论、统计理论,引入风险概念,综合分析储罐底板腐蚀的声发射检测和漏磁检测数据,得到基于漏磁检测数据的声发射参量对储罐底板腐蚀的量化方法。通过对10台样本储罐的分析,得到某一地区介质为原油的一类储罐的声发射典型参量对储罐底板腐蚀的量化关系,即声发射活度与风险腐蚀速率（CRP）的关系为Y=13514．65x,该模型的评价准确率为9022％。建立实际腐蚀速率（CTP）与CRP的关系模型,为Z=12．14x,得到CRP的12倍约为储罐底板腐蚀最严重部位的腐蚀速率的结论。这样对待评估储罐进行声发射检测,利用声发射量化评价模型,可得到CRP,进而得到管理腐蚀速率（CMP）,参照API653-2009,可对储罐底板的剩余寿命进行预测。     

基于风险的检验在大型常压储罐群的应用

根据API 581常压储罐基于风险的检验(RBI)技术原理,利用DNV的ASTRBI软件对20台大型常压储罐进行了风险评估,结果表明该储罐群没有高风险项,中高风险项、中风险项和低风险项的比例分别为:12.5%,67.5%和20%。针对各台储罐不同的风险等级,提出降低风险的措施,并制定了优化检验策略。最后有针对性地选取一台中高风险储罐和一台中风险储罐,通过对底板的漏磁检测,与评估结果进行对比分析,验证了储罐RBI技术的可靠性。     

Optimization of the magnetic circuit in the MFL inspection system for storage-tank floors

Magnetization is the key to inspection of a tank floor via the magnetic-flux-leakage (MFL) technique. In order to optimize the magnetic circuit of the MFL detector and obtain the best detection effects, the influences of the magnet size on the floor magnetization condition, the gap magnetic flux density, and the magnetic force were studied with the help of the finite element method (FEM) and the effects of some other parameters, such as the magnet pole spacing and pole-piece thickness, on the signal-to-noise ratio were analyzed. The simulation results indicate that variation of the magnet width affects the magnetization much more than variation of the magnet thickness and that the detector can reach a trade-off between the magnetization effects and the driving force when the magnet is about 30 mm thick and 40 mm wide. On condition that the floor has reached its magnetizing saturation, an increase in the magnet-pole spacing and the pole-piece thickness can improve the testing sensitivity and the signal-to-noise ratio. The text was submitted by the authors in English.     

常压储罐底板腐蚀特征参量的获取

常压储罐在长期使用过程中,会出现储罐底板的腐蚀问题,腐蚀缺陷往往表现为均匀腐蚀、区域性分布的局部腐蚀和随机分布的点腐蚀。针对腐蚀缺陷类型的多变性,研究提出了表征储罐底板腐蚀的特征参量,以及通过漏磁检测和概率分析计算获得这些腐蚀特征参量的方法,并在生产实际中进行了应用,为储罐检验和运行维护管理决策提供了有力支持。     

全自动灯检机研究和开发

提出了一种基于机器视觉的全自动灯检测机.这种灯检机采用多工位设计,能对药液及其包装瓶进行多项检测.设计了专门装置采集瓶内旋转液体的序列图像,运用图像融合和运动分析的方法对包装瓶和液体图像进行识别,能保证全面准确地检测产品质量.     

曲面工件自动超声检测轨迹规划

航空发动机叶片是典型复杂曲面结构,为实现叶片的自动化超声检测,提出基于曲面点云数据重建的自动化检测轨迹规划方法,在此基础上实现7轴联动复杂曲面自动扫描成像。叶片点云采用线激光轮廓仪配合工件旋转轴自动扫描获取,数据拼接整理后采用数据拟合方法获得曲面轮廓方程,基于曲面上的曲线方程规划加减速扫描轨迹,进一步对各扫描轨迹点进行多轴运动分解,获得包括六轴机械手和工件旋转轴在内的各轴轨迹。实际检测试验表明,轨迹规划算法可以实现叶片自动扫描,获得清晰C扫描图像。     

Research on a Recognition Algorithm for Offshore-Pipeline Defects during Magnetic-Flux Inspection

Pipeline-safety evaluation is an important problem for industry. On the basis of the magnetic-flux-leakage (MFL) method, this paper presents an automated inspection device for inspection of pipeline defects, analyzes the MFL-inspection theory and some defect-feature parameters, and gives a recognizing algorithm based on a dynamic wavelet-basis-function (WBF) neural network. This dynamic network utilizes a multiscale and multiresolution orthogonal wavelet and backward-propagating through signals and has more significant advantages than BP or other neural networks used in MFL inspection. It also can control the accuracy of the predicted defect profiles, possessing high-speed convergence and good approaching features. The performance that applies the algorithm based on the network for predicting a defect profile from experimental MFL signals is also presented.__________Translated from Defektoskopiya, Vol. 41, No. 4, 2005, pp. 34–43.Original English Text Copyright © 2005 by Jin Tao, Que Peiwen, Chen Liang, Li Liang.The text was submitted by the authors in English.     

常压储罐底板特性的声发射检测

将声发射技术应用于常压储罐罐底板特性的在线检测中,不仅体现该技术的方便快捷等特点,同时可以对整个储罐的底板特性进行评价,包括有无泄漏迹象、活性源信号的中心频率、摩擦噪声信号的中心频率及信号的传播途径等。     

Defects detection of gas pipeline near the welds based on self quotient image and discrete cosine transform

The magnetic flux leakage (MFL) inspection has been widely used in the inline inspection for the evaluation of steel pipelines and plates. In this paper, a defect detection algorithm based on the MFL inspection is proposed for detecting defects near the welds. The defect in this paper means some deformations and deterioration of steel pipes because of corrosions and cracks by humidity and pressure after gas pipes were buried and it doesn’t mean bad welding. The MFL signal of the defects near the welds is worse than that of the far-away from the welds and has low signal-to-noise ratio (SNR). In this paper, the MFL signal of the defects near the welds is enhanced by using the Self Quotient Image (SQI) in this paper and the position of the defects is detected after applying the Discrete Cosine Transform (DCT). Experiments are conducted to demonstrate the accuracy of the proposed defect detection algorithm for the artificial defects carved on the pipes at the pipeline simulation facility (PSF) and the results show that the proposed algorithm can successfully detect the position of the defects on the pipes near the welds.     

基于三维有限元的换热管缺陷漏磁场数值模拟

目前,漏磁内检测技术对换热管检测鲜有应用,阐述了换热管漏磁检测原理,以有限元数值模拟为手段,建立换热管漏磁检测三维有限元模型。通过仿真分析,得出了缺陷尺寸（深度和直径等）、被测管壁厚度及支撑板等参数对漏磁场分布的影响规律,并给出漏磁场随以上参数变化的关系曲线。数值计算结果为漏磁内检测技术应用于铁磁性换热管检测提供理论依据,对缺陷后续的量化分析具有重要意义。