油管螺纹检测传感器的设计

油管螺纹部分的损伤是油田采油过程中造成事故、返工的一个重要原因,因此需要对其定期进行检测.提出一种专门用于检测工件端部的局部漏磁检测方法,介绍了一种油管螺纹漏磁检测传感器的设计方法.该检测传感器主要由磁化部分、磁感应部分、直线扫描驱动部分以及等空间采样控制4部分组成,可对油管螺纹部分经常出现的断扣、丝扣磨损、根部裂缝、粘扣以及油管螺纹区锥度的变化等缺陷进行准确、快速的检测,适合于现场检测的要求,具有非常广泛的应用前景.     

柱塞泵螺纹的磁记忆检测技术研究

针对石油行业柱塞泵螺纹长期服役后容易产生疲劳失效,且至今尚没有好的检测方法对其进行检测。应用磁记忆检测技术对其进行检测,并对不同裂纹处磁场进行有限元仿真分析,提出了柱塞泵螺纹的磁记忆检测方法,研究了不同缺陷处磁记忆信号特征。分析结果表明,磁记忆检测技术是检测柱塞泵螺纹缺陷的有效方法,通过磁记忆信号能对缺陷类型进行区分。     

基于CCD成像的油管螺纹参数自动化检测技术

针对现有油管螺纹人工检测效率低的问题,提出将CCD视觉成像技术应用于油管螺纹参数检测中。搭建了螺纹检测所需的成像系统,对成像光学器件进行了选型;根据检测标准要求建立了螺纹参数提取算法,开发了参数提取程序与结果显示的人机界面;研制了检测装置样机,对2 7/8与3 1/2油管进行了现场试验。结果表明：基于CCD成像技术的油管螺纹检测技术可获得较高质量的螺纹图像,实现螺纹螺距、齿高与锥度的提取与自动化检测,检测效率与精度高,满足现场油管螺纹自动化检测的要求。     

基于磁-声结合的特殊螺纹油管密封检测方法研究*

针对特殊螺纹油管下井后仍存在密封失效的问题,提出采用金属磁记忆和超声相结合的检测技术应用于特殊螺纹油管密封性能的检测。搭建金属磁记忆检测系统,采集上扣前后接头的磁记忆信号,提取并分析特征参数磁记忆信号梯度值。结果表明:磁信号梯度值可以表征螺纹形貌;上扣后啮合螺纹应力分布不均,起始端磁信号梯度值大,应力集中程度高。搭建超声检测系统,采集上扣前后油管密封面回波信号,计算声强反射系数,并利用声强反射系数与接触应力的关系得到密封面接触应力分布。结果表明,上扣后密封面环形带上保持了较高的接触应力,具有一定密封能力。磁-声结合的检测方法实现了对接头螺纹连接部位应力集中情况和密封面接触应力分布的检测,进而可评估密封性能,为保障油管下井服役提供了更安全更有效的密封检测手段。     

API油管螺纹数控车床加工方法及加工缺陷简析

井下工具使用过程中,多与油管连接.连接使用螺纹多为API油管螺纹,API油管螺纹加工质量直接影响井下工具产品使用性能.API油管螺纹加工方法的探究成为井下工具产品加工的重中之重.同时,API油管螺纹在加工过程中易出现扎刀、乱扣、表面粗糙度超差等情况,通过分析产生原因进而找出相应解决方法.     

基于ZigBee和USB混合通讯模式的高分辨率油管无损检测系统

为了改善现有油管无损检测系统数据传输速率慢对检测效果的影响,以及克服在油井油管的检测过程中常遇到数据传输线被损坏的情况,提出了基于ZigBee和USB混合通讯模式的数据传输方式。在数据传输部分增加了由CC2420设计的ZigBee无线传输通道和用CH375设计的数据USB有线传输通道,代替普通系统数据的并口传输。实验测试的结果表明:不仅使数据传输方式灵活,避免了数据线被损坏的情况,还从根本上提升了无损检测系统的性能。采集速度提高了近10倍,大大提高了原始数据的密度和精度,从而为后期的损伤分析判断提供了准确、充分的数据源,有效降低了误检和漏检率。     

油管缺陷在线检测仪的研究

文中研究了油管局部缺陷和壁厚减薄缺陷的漏磁场检测原理。研制了一种新型的井口式油管缺陷检测仪,缺陷检测传感器的组合式探头具有自动张合、浮动和随动功能,能够满足油管在线检测对检测传感器的要求。仪器可用在井口对油管进行在线连续定量检测,检测结果不受管表面的油泥或其它非导磁性材料的影响。测试表明,该仪器具有精度和分辨率高,结构简单,安装方便,性能可靠等优点。     

油管螺纹锥度的数控编程

很多石油配件的连接部分大多是有严格密封要求的油管螺纹。通常这些产品如果达不到密封要求则认为其质量不合格，正是基于此，越来越多的生产厂家开始采用数控车床加工这种较高要求的螺纹。而且使用螺纹单项测量仪检测螺纹精度，而不是单纯的静水压试验。通常影响油管螺纹密封的主要因素是：牙型、锥度、螺距等。其中牙型现在一般通过采用成形刀具保证，螺距通过单项测量仪检测可以较直观地调整，惟有锥度需要计算。在加工程序编制过程中不少编程人员仍用三角函数来计算锥度或不会根据单项测量仪的检测结果及特定的要求来调整程序。     

高精度小间隙油管螺纹梳刀的应用

介绍了一种用于加工API(美国石油学会)标准石油管螺纹的螺纹梳刀,通过提高该种梳刀的制造精度,使加工出来的油管螺纹精度达到了API标准。     

用经济型CNC车床加工石油油管螺纹

1.普通车床车削油管螺纹 油管在石油工业中应用广泛,油管两端都有油管螺纹,连接油管的接箍也有油管螺纹。因而,油管螺纹是油管间连接的重要环节。 油管螺纹比普通螺纹有许多特点,它的可拆性     

CTM-30车丝机加工API标准螺纹的锥度误差分析

为解决CTM-30车丝机加工API大管径、高钢级、偏梯扣螺纹类型的钢管时螺纹锥度不规则变化的问题,对车丝刀盘的同圆度检测分析。发现了锥度不规则变化问题的根本原因。通过改进生产工艺、降低切削载荷来提高同圆度精度,保证管端螺纹锥度的精度稳定性,提高产品合格率。     

漏磁场法在线定量检测钢丝裂纹的研究

本文介绍了多丝裂纹定量检测仪的工作原理及其组成,利用计算机辅助检测技术实现裂纹的准确定位和定量评价,该检测仪可应用于表面受抽泥或其它非导磁性材料覆盖的钢丝的在线连续定量检测。     

海底管线缺陷内检测技术现状与发展趋势研究

简述了海底管线缺陷内检测技术的背景知识、基础理论及国内外的研究现状,重点介绍了磁检测技术和超声检测技术装备在国内外的研究进展情况,总结了发展趋势以及我国海底管线缺陷内检测技术存在的主要技术问题,分析了研发系列化海底管道内缺陷检测装备的必要性和应用前景。     

一种钢管漏磁信号高速采集和检测方法

数据采集的快速性和实时性是钢管在线检测系统的关键,本文基于 FIFO技术设计高速数据采集板,并在此基础上利用编写虚拟设备驱动程序的方法实现了Win9x下的高速实时数据采集,有效地解决了钢管缺陷漏磁检测的数据采集问题,同时实现了对钢管缺陷信号进行实时采集和跟踪分析,对比实际探伤缺陷特性曲线与试验样管特性曲线,标记缺陷的位置和相对峰值大小,从而达到钢管检测的目的。     

高清晰度漏磁检测器的研制及应用

石油天然气管道输送在国民经济中占有极为重要的战略地位,为确保输油气管道的安全运行,国内外正在积极推行管道完整性管理的理念。管道检测是完整性管理的重要组成部分,工业发达的国家均高度重视油气管道检测技术的研究和应用。本文简要介绍了漏磁检测技术的原理,以及高清晰度漏磁检测器的系统结构。     

基于LM神经网络的钻杆在线漏磁缺陷识别

石油钻杆的使用情况关系到钻采设备的安全运行.对石油钻杆在线检测,可以节省费用,保障钻采安全.设计了基于LM神经网络的钻杆在线漏磁缺陷识别系统,该系统在钻杆从井口的提升过程中进行缺陷检测,将采集到的数据存到计算机中进行处理,对截取的信号片段利用Levenberg-Marquardt神经网络进行训练,达到对缺陷模式进行定性分类和定量识别.     

电触头钎焊接头超声检测信号的集成神经网络分类

研究电触头钎焊接头超声无损检测中的缺陷分类问题,提出了一种新的集成神经网络分类方法。该方法分四步：频率不变性预处理,多分辩分析,特征量预处理,集成 Ｂ Ｐ神经网络分类。使用不同中心频率探头检测得到的缺陷信号首先通过预处理变换到一个等效的参考频率上,然后利用离散小波变换提取特征量。特征量被预处理后,输入到集成 Ｂ Ｐ神经网络分类器中分类。本文用２１３ 个超声检测信号测试了集成神经网络的性能。实验结果表明了频率不变性技术和集成 Ｂ Ｐ神经网络分类技术的有效性。     

螺纹车刀在铣削螺纹时的应用

螺纹铣削作为一种新型的螺纹加工工艺,与传统的螺纹加工方式相比,在加工精度、加工效率、稳定性等方面都具有很大的优势。简单介绍了螺纹车刀铣削螺纹时的一些情况,手工计算编制出螺纹加工程序,并成功、高效地加工出了符合技术要求的螺纹,该螺纹加工方法对于数控教学、科研及一线生产都有一定的现实意义。     

钛合金精密内螺纹的数控加工研究

航空航天产品普遍使用了钛合金材料。由于钛合金材料自身的特点,其切削加工性很差。对于钛合金精密内螺纹的加工,刀具刚度差,冷却困难,是钛合金切削中最困难的加工工序。本文针对精密螺纹加工的规格及特点,开展了螺纹数控铣削与攻丝的工艺研究,通过大量切削试验及数据分析,为钛合金材料精密内螺纹的数控加工提出了具有一定指导意义的工艺方案。     

内螺纹图像识别技术研究

针对生产中内螺纹难以快速自动检测问题,提出了一种基于计算机视觉技术的内螺纹非接触式自动检测方法。采用数学形态学处理二值化后的内螺纹图像,消除了内螺纹小径圆弧边缘缺口、裂缝及破洞等缺陷;然后应用最小二乘圆拟合方法检测内螺纹小径圆弧,得到精确的小径半径尺寸,以内螺纹小径的半径尺寸差异为判别条件,开发自动检测系统,实现内螺纹的准确识别。实验结果表明,该系统检测精度高、正确率高、速度快,能满足内螺纹生产自动检测的要求。