油气管道缺陷漏磁检测有限元模拟

为了研究油气管道缺陷的漏磁信号特征,基于漏磁检测技术基本原理,采用有限元方法,应用ANSYS软件对含裂纹和气孔缺陷管道磁化后产生的漏磁场进行模拟仿真,得到了描述漏磁场特征的磁通密度径向和轴向分布曲线。通过改变裂纹和气孔的尺寸,得出这两种缺陷形式不同尺寸下的漏磁场分布规律。结果表明,随着裂纹深度增加,磁通密度径向、轴向分量的峰值强度均明显增大;在距管壁表面相同深度下,气孔缺陷磁通密度的峰值随孔径增加而显著增大;相同孔径时,气孔距表面越近,漏磁信号越强。为管道漏磁检测过程中的裂纹和气孔缺陷的特征识别提供了理论基础和实践依据。     

油气管道漏磁检测缺陷的三维成像技术

漏磁检测是油气管道常用的无损检测方法,检测的重点是根据测量的漏磁信号重构缺陷的轮廓。提出了基于小波神经网络的三维成像方法,利用图像函数矩阵表达出管道缺陷的三维图像,矩阵元素值对应着缺陷的深度。利用小波神经网络,建立了由缺陷漏磁信号到图像函数矩阵关系的映射。选用的小波函数是墨西哥草帽小波,采用随机梯度下降算法训练。训练样本为三维有限元仿真数据和测量数据。采用训练数据对小波神经网络进行逼近缺陷图像函数矩阵的训练,然后用训练好的小波神经网反演给定数据,重构缺陷图像。实验结果表明,该方法能够实现三维缺陷漏磁检测的成像化及可视化。     

漏磁探伤规律在油管检测中的应用

油管在服役过程中将会产生某些类型的缺陷,根据缺陷性质和产生的部位,主要采用漏磁法检测。漏磁场的大小会受到磁场强度、缺陷类型、工件材料及状态、表面覆盖层等诸多因素影响。通过对检测波形进行分析,验证了漏磁检测的三条规律,为实施油管整体评价提供了依据。     

磁涡流及漏磁探伤装置检测抽油杆缺陷的试验

在模拟抽油杆通过井口运动工况的条件下对抽油杆进行缺陷检测，获得了近３０条试验曲线。试验结果表明：磁涡流及漏磁探伤装置能有效地探测抽油杆上覆盖有油污的横向、纵向缺陷，探测结果与缺陷的深度、分布方式有关，而与其宽度无关，探伤记录的灵敏度及清晰度与所用设备的增益值及试件是否穿过磁涡流线圈中心位置有关；漏磁探头对非裂纹的凸凹不平处不会造成误判；磁涡流探头具有距离补偿功能，在透过非铁磁覆盖物探测时能获得满意结果，但是抽油杆端部曲线较多会形成探测的“端部效应”；固定式磁涡流探头不能在３６０°范围内旋转，易造成漏检。建议在新型井口检测装置上采用直线式磁涡流传感装置及旋转探头组合件，以便在检测时能覆盖抽油杆上的全部检测部位。     

管道漏磁检测中缺陷尺寸对漏磁信号的影响

介绍了缺陷检测及磁敏元件工作原理;分析了管道缺陷外形尺寸与形状对漏磁场的影响规律,在现场工程检测中利用得出的规律对检测数据进行判读分析和开挖验证,其分析结果能够比较真实地反映出在役管道的缺陷状况.     

油气管道划痕非饱和漏磁检测与识别

油气管道在线检测技术可有效检测出金属损失缺陷,但对腐蚀和机械损伤划痕识别区分能力有限。针对现有管道检测技术存在不足的问题,提出了一种直流磁轭式非饱和漏磁检测技术。建立了管道机械损伤划痕部位的瞬态力学三维有限元模型,仿真结果显示在管道划痕部位产生明显的压应力。搭建了非饱和漏磁检测试验装置,同时开展了非饱和磁化下油气管道划痕和腐蚀两种缺陷的对比试验。试验结果表明：与腐蚀漏磁信号相比,在划痕区域中间部位信号产生畸变,由应力作用引起的峰值占整个负峰值的40%;非饱和漏磁检测技术不仅能有效检测出腐蚀及划痕缺陷,而且实现了对二者的识别区分。研究结果可为非饱和漏磁检测技术应用于油气管道腐蚀和机械损伤划痕的检测与识别提供技术支撑。     

基于磁记忆技术的油气管道缺陷检测研究

采用金属磁记忆方法对管道缺陷进行精确测定,是当前无损检测领域的研究热点和难点。文章介绍了磁记忆检测的优势和原理,分析了采用磁记忆仪检测油气管道缺陷的结果,并对磁记忆检测的影响因素进行了研究。检测试验结果表明,磁记忆检测仪能比较准确地定位管道缺陷;提离对金属磁记忆检测的影响比较明显,随着提离值的增加,磁场信号越来越弱;扫描速度对检测信号影响较小;不同的检测姿态对磁记忆检测信号特征值的影响效应存在较大差异,这对磁记忆检测信号特征量的提取极为不利,建议开发三维探头进行检测。     

油气长输管道裂纹漏磁检测的瞬态仿真分析

为了提高油气管道漏磁检测的准确度,应充分考虑检测器行进速度对漏磁信号的影响。根据三维有限元分析原理,建立了漏磁检测系统的瞬态数学模型,并对油气长输管道裂纹检测过程进行了仿真研究。由麦克斯韦方程组推导出管道裂纹静态漏磁场的分布模型,对由漏磁检测器运动产生感应的管壁环向涡流进行了定量分析,计算其形成的"逆磁场"及其对外加磁场的影响,推导出动态磁化条件下的裂纹漏磁场有限元仿真模型。由实际物理实验得到与仿真分析相一致的漏磁信号,这表明所建瞬态仿真模型的有效性。利用该模型,获得了不同裂纹所产生的漏磁信号检测结果。根据检测结果,分析了裂纹几何特征,如深度、宽度等与漏磁信号峰谷值之间的对应关系,并给出了关系曲面图。为实际利用漏磁信号检测油气长输管道裂纹提供了重要的依据。     

油气管道周向励磁漏磁检测技术优势与发展前景

为了研究周向励磁漏磁检测技术的适用性,基于漏磁检测原理分析了该技术对于检测轴向导向缺陷的潜在优势,以及存在的技术局限性。周向励磁在管壁产生的磁场是非均匀磁场,临近磁极的磁场强度大,远离磁极的磁场强度小,缺陷漏磁通与缺陷距磁极的距离相关,两磁极间仅存在一段有效检测区域,要求传感器探头必须具有很小的间距和较高的测量精度;周向励磁产生的磁力线垂直于管道轴线,信号采集对检测装置的运行速度提出了更高的要求。从励磁方式、磁场分布状态、检测适用性和技术成熟度四个方面对比分析了周向励磁与轴向励磁漏磁检测技术,得出结论:两种检测技术的本质区别在于励磁方式和磁场分布状态的不同,且分别对轴向导向缺陷和环向导向缺陷敏感;轴向励磁漏磁检测技术更成熟且应用更广泛。最后,阐述了周向励磁漏磁检测技术的国内外技术发展与应用现状。     

长输管道漏磁内检测缺陷识别量化技术研究

为了识别和量化管道漏磁内检测的缺陷信号特征,利用有限元分析方法对缺陷特征量与漏磁信号的关系进行仿真,分析了缺陷长度、缺陷深度对缺陷漏磁场的影响规律。通过对每个通道的检测数据求平均值来判断环焊缝,利用金属增加与减少在频域中的不同形态,建立了漏磁内检测中金属损失的信号识别和量化模型。缺陷尺寸模型以漏磁场轴向分量的两峰谷间距量化缺陷长度,长度尺寸与特征量呈线性关系;以轴向峰谷值和缺陷长宽比来量化缺陷深度,在长宽比一定的情况下,深度尺寸与特征量呈线性关系。在含有42个预制金属损失的标样管上进行了牵拉试验,结果表明该模型对金属损失识别率为100%,量化准确率满足90%的置信度要求。     

天然气管道漏磁检测中的信号处理

采用漏磁法对天然气管道进行检测时，关键问题是对漏磁信号的处理。为此，介绍了去除奇异值的算法，用相邻两点的平均值代替奇异值，可去除脉冲干扰而对信号没有影响。对于漏磁信号中的高斯噪声，采用小波变换去噪方法，选取二阶样条小波为小波函数，选用软阈值函数和固定阈值的方法处理小波系数。提出了提取缺陷信号特征的梯度算法，用信号幅度和梯度值的变化作为缺陷估计标准。研究结果表明，漏磁信号被处理后，很好地去除了各种信号噪声，有助于提取出缺陷信号的特征，可实现对天然气管道的无损检测。     

油气管道内退磁检测机器人结构设计

服役中的油气管道由于各种因素的影响会产生一定的剩磁。为了快速而高效地消除管道剩磁,根据永磁铁动态退磁理论,设计了油气管道内退磁检测机器人。该机器人在管道内自主移动过程中可以对管道进行退磁,并对退磁效果进行检测和记录。利用X80钢管道样品进行试验,并根据试验结果使用响应面法对机器人的退磁效果进行了优化分析。研究结果表明:管道机器人可以通过携带磁体环的方式对管道进行在线退磁;磁体环的退磁效果与磁铁的磁场强度和磁体环相对铁磁材料的运动速度有关,且磁场强度的影响大于运动速度的影响;对于X80钢管道,磁体环单次退磁率可以稳定在30%,当磁场强度为23.7 m T、磁体环运动速度为0.361 m/s时,退磁率可以达到34.5%。研究结果可以为X80钢管道的退磁装置结构设计提供参考和理论依据。     

油气管道裂纹缺陷检测技术探讨

油气管道随着服役时间的增加正趋于老龄化,管道出现裂纹现象是重要特征之一,它影响了管道的完整性.以前主要是检测管道的金属损失特性,现在关注管道的裂纹.由于管道的材质、所处的环境以及承受荷载等条件不同,在管壁或焊接部位会出现不同程度的裂纹,从而导致管道破裂产生油气泄漏.本文主要介绍了油气管道出现的裂纹类型以及目前使用的裂纹缺陷检测技术,为油气管道裂纹检测技术研究提供了参考.     

国内首套油气管道高清晰度漏磁检测器问世

从中国石油天然气管道局（CPP）获悉，由管道局承担的国家科研项目、中国石油天然气集团公司（CNPC）“十一五”重点国际合作项目——直径1016毫米高清晰度管道漏磁检测器日前在北京问世。这是我国第一套高清晰度管道漏磁检测器，填补了我国油气管道高清晰检测技术领域的空白。     

我国管道漏磁检测技术及其成就

管道漏磁检测技术是保证油气管道安全运输的重要手段，国外管道漏磁检测技术发展迅速，相继开发出了高清晰度、智能化的检测装备。中国石油天然气管道局通过国际科技合作，研究开发出了同类检测设备，实现了高清晰度漏磁检测技术的国产化，从而使我国在此技术领域走到了国际领先的行列。     

输油管道裂纹缺陷漏磁检测技术的探讨

分析了输油管道裂纹缺陷的形成、影响因素和模式分类,研究探讨了利用漏磁检测的原理、检测方法,对实验和实验结果进行了分析,得出了相应的规律.     

成品油管道漏磁检测数据的应用分析

介绍了漏磁检测技术的概念、工作原理、简要发展历程并利用漏磁检测技术对珠三角成品油管道惠州—妈湾段进行了检测,对所得数据进行了统计分析,又选择部分数据进行了开挖论证,表明该技术检测的可靠性较高,对缺陷的危害程度可进行量化,效率高,无污染,可实现自动化。对检测出的较大腐蚀问题做了外界因素分析和杂散电流检测,表明与管道交叉在管道下方通过的4条地铁散发的杂散电流引起了电化学腐蚀,为此提出了针对性的保护修补措施,为成品油管道安全运行提供了保证。     

高精度管道漏磁线检测技术的应用

石油、天然气的检测意义重大,本文着重阐述具有自主知识产权的检测装置——高精度管道漏磁在线检测系统的技术原理。     

基于深度学习的漏磁检测缺陷识别方法

传统漏磁信号缺陷量化缺少其他分量信息,人工特征的提取方式造成信息量有限。为此,提出一种基于深度学习的漏磁检测缺陷量化识别方法,并建立了漏磁检测缺陷识别模型,该模型包含深度卷积神经网络模块和回归模块。深度卷积神经网络模块利用卷积神经网络的多输入多输出互相关操作,完成漏磁缺陷信号3个分量(轴向、周向、径向)的数据融合,利用预训练的网络,迁移已有知识,实现缺陷信号的特征自动提取;回归模块中设计缺陷、长度和宽度联合损失函数,利用回归方式实现缺陷尺度的量化。采用有限元仿真和牵拉试验相结合的方式,建立漏磁信号缺陷量化数据集并划分为训练集和测试集,训练集用于模型训练,测试集进行方法验证。研究结果表明:90%置信度下,长度和宽度量化结果全部落在±10 mm的误差带上,深度量化结果全部落在±10%t (t为壁厚)的误差带上,满足工程检测要求,可有效完成管道漏磁缺陷识别。研究结果可为油气输送管道漏磁检测新技术的研究提供一定的参考。