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油气输送管道腐蚀缺陷检测与识别研究


  41 卷   4 期 第 第   0 0 6 年 4 月 2





  Vol. 41 , No . 4
Ap ril   2006

Iron and Steel

油气输送管道腐蚀缺陷检测与识别研究
蒋  1 ,  奇 林培兰2
(1.

山东大学控制科学与工程学院 , 山东 济南 250061 ;   山东潍坊联运有限责任公司 , 山东 潍坊 261041) 2.

摘   : 应用漏磁检测仪进行埋地油气管道腐蚀检测和识别 ,叙述了检测仪的硬件采集和信号处理过程 。在直径 要
273 mm 的管道表面上加工人工缺陷 ,采集缺陷漏磁场信号 ,进行处理和转化为漏磁场云图 , 从信号和云图两者来

分析漏磁场 ,提出了缺陷漏磁场的干扰消除方法 、 影响因素补偿技术和缺陷漏磁场图像的截取 ,并分别获得较好的 效果 ,分析了缺陷定性和定量识别的方法 ,研究了缺陷外形参数量化的方法 ,得出了缺陷外形量化的数学模型 ,试 验验证缺陷识别的效果 ,证明整个过程和方法有效可行 ,大大提高了管道缺陷检测和量化的精度 。 关键词 : 漏磁场 ; 管道 ; 腐蚀缺陷 ; 图像 ; 识别 中图分类号 : T G1151 28    文献标识码 : A    文章编号 : 04492749X ( 2006) 0420062204
Key words : magnetic flux leakage field ; pipeline ; ero sion defect ; image ; recognitio n

ied and t he mat hematical models of defect recognitio n were obtained. The result s show t hat t he whole p rocess and met hods are effective , and t he p recision of defect detection and quantizatio n has been increased.

   应用管道输送石油天然气是最安全可靠 、 效率 最高的一种运输方式 ,然而 ,随着管道长时间的使用 和所处环境等影响 , 管道会产生变形和腐蚀等各种 缺陷 ,以至产生管道破坏和油气泄露 ,给长输管道的 安全运行带来难题 。为此 , 采用有效的方法和手段 对石油管道进行检测和评价是至关重要的 。目前 , 使用管道漏磁检测仪对石油 、 天然气等长输管道进 行检测将一直被认为是最有效最理想的选择 。它由

采集记录节 、 测量节 、 里程轮节 、 电池节 4 部分组成 。 其检测原理是通过对铁磁性材料的管道壁磁化后 , 在其缺陷处产生漏磁通 , 通过检测仪器获取磁通量 的分量来得知管壁的损伤或腐蚀程度 。具体检测过 程是通过输送介质在检测仪器前后部分形成的压差 来推动检测仪在管道里运行 , 检测仪上的大量传感 器沿途进行实时检测 , 记录存储测量结果后取出检 测仪器 ,将存储的数据进行分析处理后获得描述管

作者简介 : 蒋   (19732) , 男 , 博士 , 讲师 ;   E2mail : jiangqi @sdu. edu. cn ;    奇 修订日期 : 2005208204

derground oil2gas pipe ero sio n defect s. The hardware , sampling and signal p rocessing of t he inst rument were de2 and map . The interference eliminating met hod , t he technique of co mpensation for influential factors and the ext rac2 tion of defect M FL signal o r map f ro m t he backgro und were p ut forward wit h good effect . The qualitative and quan2 titative recognition met hods of ero sio n defect s were analyzed. The quantitative description of defect shape was st ud2 scribed. Some man2made defect s were fabricated on t he pipeline of 273 mm diameter , and MFL signals of defect s were collected and p rocessed , t hen t ransformed to t he MFL map . The MFL field was analyzed wit h t he M FL signal

Abstract : The magnetic flux leakage ( M FL ) detectio n inst rument fo r pipeline was used to detect and identify t he un2

? 1994-2006 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.

Inspection and Recognition of Oil2G Pipeline Erosion Defects as
(1. School of Cont rol Science and Engineering , Shandong U niversity , Jinan 250061 , Shandong , China ; 2. Weifang U nion Transpo rtation L td. , Weifang 261041 , Shandong , China)

J IAN G Qi1 ,   IN Pei2lan2 L

壁的状态 ,从而达到对管道检测的目的 。这种检测 可以准确确定管道上的腐蚀位置 、 腐蚀程度 ,同时也 可以报告管道上存在的夹杂 、 、 焊疤 施工产生的刮痕 及管件情况等综合信息 , 为业主维护管道提供科学 依据 ,最大限度减少意外事故和盲目维修导致的损 失 。为此 ,本文在简要介绍课题组研制的管道漏磁 检测仪器的基础上 , 通过大量现场试验对腐蚀缺陷 漏磁场数据进行分析 ,建立缺陷识别模型 ,能有效区 分管道腐蚀缺陷 ,并能实现缺陷长 、 、 宽 深评价 ,判别 精度高 ,应用方便 。

1  硬件采集与处理

   检测仪测量节包括磁化装置 、 霍耳元件传感器 、

前置放大和滤波电路 。采集记录节完成对所有部件 的控制 和 数 据 保 存 , 它 由 电 源 板 、 盘 板 、 板 、 硬 主 FP GA 板 、 D 板 、 A/ 辅助传感器板等组成 。电池节里

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第4期

蒋  奇等 : 油气输送管道腐蚀缺陷检测与识别研究

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封装 4 节大容量的直流电池以满足检测仪的长距离 运行要求 。在测量节里为保证腐蚀缺陷判别精度 , 管道横截面共有 96 路主要传感器和 32 路辅助传感 器 ,其中 32 路传感器检测的漏磁通仅在管道内壁磁 化产生 ,它和 96 路传感器中同时检测到的信号进行 对比来判别管道壁内外缺陷 ,此外 ,还有温度 、 、 压力 速度 、 角度等共 8 个辅助传感器 。传感器信号采集 由脉冲式码盘制成的里程轮产生脉冲信号触发开 始 ,里程轮每行走 2 mm 向硬件发出一个脉冲 ,检测 仪测量一次 ,采集后的 128 路传感器经多路模拟选 通开关 ( 这里是 8 路选一 ,为满足每通道有足够的时 间进行程控增益放大) 分别送至 16 路 A/ D 采集卡 , 采集卡选用 PC104 总线结构的 12 位 A/ D 卡 , 内有 可编程增益放大器 , 目的是对信号进行不同增益调 整来使各通道对同一标准缺陷调整到同一标准 , 解 决了各通道由于电路设计和制造工艺等引起的不一 致性 。由于该检测仪采集通道多 , 每 2 mm 完成所 有通道的采集和数据的存储 , 硬件要求高 , 对此 , 选 用可编程逻辑芯片来进行硬件逻辑控制 , 采用 2 片 SRAM 来进行数据存储和转换 , 保证了采集和存储 的实时性 。 在硬件信号处理上 , 专门设计了信号滤波电路 和信号放大电路 ,滤波电路是根据常见的管道缺陷 漏磁信号和噪声信号频谱 , 来设置不同频段的带通 滤波 。在放大电路上 ,由于缺陷漏磁信号不一 ,根据 信号幅值大小 ,进行信号不同倍数的放大 ,有利于信 号采样和分析处理 。

图1  漏磁场的信号和云图显示
Fig. 1   Signal and map of magnetic flux leakage f ield

号且幅值较大 、 跨度宽 、 频率低 、 均匀 , 它反映的是一 个法兰盘连接 。其他干扰信号的幅值大 、 跨度窄 、 频 率高 , 剔除方法主要是平滑和滤波 , 除硬件采取相应 措施外 , 漏磁场信号采用中值滤波和 5 点数字平滑 方法 。 信号干扰消除和异性物明显区别后 , 实际检测 中的漏磁场信号还要受输油气管道内部压力 、 管道 制造本身材料不均匀引起的管道材料的导磁率变化 和检测仪器在管道实际运行速度的波动等影响 , 其 中通过试验分析 ,影响较明显的是后两者 。为此 ,必 须消除这些影响因素 , 即对信号补偿 。管道材料导 磁率变化对缺陷漏磁信号的影响 ,通过试验分析 ,采 用式 ( 1) 来补偿 。
g ( xA ) = m + l + nexp ( x A ) xA ( 1)

2  腐蚀缺陷漏磁信号处理
并在其外表面上人工加工不同大小和外形的一系列 缺陷 ,进行现场检测试验 ,霍尔传感器扫描一段缺陷 漏磁场信号 ,并将漏磁场数据插值转换为云图 ,分别 在笔者编制的软件上处理后如图 1 所示 。通常 , 在 通过缺陷漏磁场来识别缺陷前 , 要进行漏磁场信号 处理 ,其过程包括 : 缺陷漏磁场信号干扰剔除 、 缺陷 漏磁场信号主要影响因素补偿 、 腐蚀缺陷漏磁场信 [ 1~ 4 ] 号或图像提取 。 缺陷漏磁场信号的干扰由管道中的阀门 、 、 焊缝 法兰 、 、 套管 三通等异形物和由磁场干扰 、 空间电磁 场耦合 、 探头传感器抖动 、 输油气管道压力和液体或 气体噪声等引起的 , 异形物感应产生的漏磁信号具 有明显的特征 ,可直接分离开 ,如图 1 漏磁信号的信 号图和云图中右侧的信号 , 每个传感器均检测到信    选择直径为 273 mm ,壁厚为 141 3 mm 的管道 ,

式中 , x A 为漏磁信号幅值 ; g 为管道材质等级的函 数 ; m 、、 为系数 。 l n 检测仪移动速度对缺陷漏磁信号的影响 , 采用 自适应滤波器方法对信号重构和补偿 , 其补偿前后 的良好效果如图 2 所示 。 为直观地分析漏磁信号特征和提取缺陷漏磁信 号 ,将获取的漏磁信号以谱阵和云图图像两种方式 显示 。较小的缺陷 ( 如深度小于管壁厚 15 % 的缺 陷) 形成的漏磁信号和云图很不明显 ,这里应用图像 微分增强算法提高信号与背景的反差 , 增大图像中 缺陷信号的边缘陡度 , 使缺陷信号在背景中清晰可 见 ,达到较好的效果 ,如图 3 所示 。图 3 中左侧为原 始信号云图 ,缺陷漏磁场信号云图难以区分 ,右侧为 图像反差增强后的信号云图 , 缺陷漏磁场信号容易 提取和辨认 。 将缺陷漏磁场的信号与云图对比分析 , 直观地 可确定缺陷所在的位置和漏磁场的分布区域 , 即设
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钢  铁

第 41 卷

(a) 谱阵图 ;  ( b) 云图

图4  缺陷信号的谱阵图和云图
Fig. 4   Spectral lines and map of MFL signal

缺陷和对确定的缺陷类型进行外形定量计算 。本文
图2  速度补偿前后的漏磁信号
Fig. 2   MFL signals with and without speed compensation

对上述的不同类型的缺陷通过缺陷漏磁场云图图像 和辨识信号典型特征来直接分开 , 对外形定量计算 按照管道检测评价的国际标准要求 , 以缺陷的最大 深度 、 缺陷长度 ( 沿管道轴向 ) 、 缺陷宽度 ( 沿管道周 [5 ] 向) 为缺陷的外形尺寸 。
3. 1   缺陷长度的量化

图3  小缺陷漏磁信号图像增强对比
Fig. 3   Magnif ication of small defect MFL signals

置一个二维的矩形窗函数用于截取缺陷的数据 : ( 2) H = F ? ( n - m , s - r) W 式中 , H 、 为漏磁场信号电压的数据 ,V ; W ( n - m , F s - r) 为二维的矩形窗函数 ,其定义为 :
W ( n - m , s - r) =

1 , 0 ≤ n ≤ N - 1 且 0 ≤s ≤ S - 1 0 , 其他

( 3)

式中 , n 、 、、 为常数 。 m s r 这样根据自动识别算法从图 1 中的矩形框所覆 盖的信号云图确定一个缺陷漏磁场信号范围并截 取 ,如图 4 所示 。

3  腐蚀缺陷识别
   管道腐蚀缺陷的识别包括定性识别不同类型的

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管道磁化方式是轴向磁化 , 由漏磁场理论可知 在缺陷长度边界处漏磁场产生突变 , 因此缺陷长度 的漏磁场信号特征最明显 , 图 5 是在直径 273 mm , 厚度 141 3 mm 的管道外表面上人工加工的深度为
40 、 、 、 mm ( 从左到右) 系列的矩形缺陷传感器 30 10 6

壁厚 35 % ,宽度为 20 mm ,长度分别为 120 、 、 、 90 60 感应最强的漏磁信号 , 由图 5 可分析出缺陷长度的 增加 ,漏磁信号的波形跨度加大 , 信号的峰值降低 , 通过计算信号的两峰谷之间的距离 a 与缺陷实际长 度的关系 ,可得出它们是线性的 。当缺陷深度和宽 度发生变化时 ,信号两峰谷间距稳定不变 ,说明它不 受缺陷深度和宽度的影响 ,因此 ,选择缺陷漏磁信号 两峰谷间距离 a 作为缺陷长度的特征量 。
3. 2   缺陷宽度的量化

通过试验和统计研究 , 发现在缺陷长度和深度

不变的情况下 ,缺陷宽度越大 ,漏磁场的周向覆盖范 围越宽 ,检测到的传感器个数越多 , 漏磁场幅值越 高 。提取图 4 谱阵中周向各传感器漏磁场信号幅值 绘成曲线 2 ( 图 4 中所示 ) , 并把该特征曲线进行微 分后得到如图 6 所示 , 经过比较可选择体现宽度的 主要特征量 : 在某一阈值上感应到的传感器个数
N s1 ,纵向微分得到的传感器个数 N s2 , 信号的幅值

分别为 A m 和 A d ,单位都为电压单位 V 。它们与缺 陷宽度的关系是非线性的 , 这里 , 使用非线性分类 器 ,算法为 ,特征向量 :
-

T T B = ( b1 , b2 , b3 ) = ( N s1 , N s2 , log ( A m ) ) ( 4)

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图5  缺陷长度变化的漏磁场信号
Fig. 5   Change of MFL signal with defect length

值较大 ,反之对宽度小 ,长度较大的缺陷漏磁信号幅 值很小 ,难于分离 ,因此考虑缺陷的宽长比对缺陷深 度的影响更有利于缺陷深度的确定 , 综合分析选定 缺陷深度量化的特征量是缺陷漏磁信号幅值和缺陷 的宽长比 ,这里的缺陷宽和长是评价后的 ,比应用宽 和长的特征量效果好 。具体量化采用构造一个二次 幂的非线性分类器来实现 : T T ( 6) D = ( d1 , d2 ) = ( lw , A m ) 式中 , d1 、2 为系数 ; l w 为缺陷长宽比 ; A m 为漏磁 d 信号幅值 。    函数系 f i :
f 0 = 1 ; f 1 = d1 ; f 2 = d2 ; f 3 = 4 d1 d2 ; f 4 = d1 ;
2 2 f 5 = d2 ; W ( D) =
-

2

i=1

∑A

i

F ( D)

-

( 7)

图6  缺陷漏磁场周向特征曲线
Fig. 6  Peripheral characteristic of MFL f ield

式中 , A i = ( ai0 , ai1 , ai2 , ai3 , ai4 , ai5 ) 为系数向量 。 3. 4   识别结果 应用上述设计的管道漏磁检测仪 , 采用缺陷漏 磁场识别提取方法和外形定量计算的整套算法 , 对 管道外表面上人工加工的 80 个不同类型 ( 主要是矩 形、 、 圆形 椭圆形) 和大小的缺陷进行检测 ,统计缺陷 漏磁信号各特征量 ,并进行插值和非线性映射计算 , 得出缺陷外形量化模型系数 。然后 , 又在一个管道 上人工加工不同外形的缺陷 18 个 , 这些缺陷的长 、 宽、 深外形是随机机械加工的 , 对缺陷整体外形长 、 宽、 深同时识别后 , 量化分析与真实值对比 , 如图 7 所示 。 从图 7 中可明显看出 , 缺陷长度判别最简单且 精度最高 ,宽度中有 2 个误差较大 ,其余整体精度较 高 ,而深度的判别误差相对较大些 ,但深度评价值基 本以真实值为中心而上下波动 ; 另外 ,对比缺陷的外 形和判别精度 , 可以看出越规则 、 越接近圆形的缺 陷 ,判别精度越高 ,量化误差越小 。

函数系 f i : f 0 = 1 ; f 1 = b1 ; f 2 = b2 ; f 3 = 4 b1 b2 ; f 4 = b3 ; f 5 = 4 b1 b3 ; f 6 = 4 b2 b3 ; f 7 = 8 b1 b2 b3 ;
3

W ( B) =

-

i=1



A i F ( B)

-

( 5)

式中 , A i = ( ai0 , ai1 , ai2 , ai3 , ai4 , ai5 , ai6 , ai7 ) 参数为系 数向量 。
3. 3   缺陷深度的量化

深度是缺陷外形定量计算最主要的参数 , 它的 量化也一直是管道腐蚀缺陷检测的难点 。试验研究 发现 ,在缺陷长度和宽度不变的情况下 ,缺陷漏磁信 号幅值随缺陷深度加大而逐渐变大 ,呈指数关系 ; 对 宽度较大 ,长度较小的缺陷漏磁场信号异常明显 ,幅

1— 实际值 ;   — 2 评价值 (a) 长度 ;  ( b) 宽度 ;  (c) 深度

图7  缺陷评价值和实际值的对比
Fig. 7   Comparison of estimated and real parameters of defects

( 下转第 70 页)

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钢  铁

第 41 卷

钢中与自由 N 具有更强的结合力 , 因此 , 向钢中加 入一定量的 B ,可以有效地降低钢中自由氮含量 ,从 而降低热轧板的屈服强度 。

参考文献 :
[ 1 ]  Choquet P , Febregue P , Giusti J , et al . Modeling of Force , St ruct ure and Final Properties During t he Hot Rolling Process

4  结论
  ( 1) 在 TSCR 流程生产低碳铝镇静钢中加入 ( 10~50 ) × - 6 微合金元素 B , 可以显著降低热轧 10 板屈服强度和抗拉强度 。 ( 2) 粗大 BN 颗粒在高温奥氏体中的优先析出 显著抑制钢中细小 AlN 的析出 , 减弱了 AlN 在晶 界的钉扎作用 , 以及 B 元素在奥氏体晶界的偏聚 , 抑制了铁素体形核 , 是热轧板晶粒粗大化的主要原 因 ,也是热轧板屈服强度降低的主要原因 。 ( 3) 微合金元素 B 易与钢中自由 N 结合形成 BN ,能有效地降低钢中自由氮含量 , 这也是热轧板 屈服强度降低的原因 。
( 上接第 65 页)

on t he Hot St rip Rolling Mill [J ] . Intl . Symp . On Mat hematical [ 2 ]  Takahashi N ,Shibata M. Proc. on Technology of Continuous Annealed Cold2Rolled Sheet Steel [ J ] . TMS2A IM E , Warren2 Annealed Cold2Rolled Sheet Steel [ C ] . TMS2A IM E , Warren2 Modeling of Hot Rolling of Steel ,1990 ,Canada ,33244.

dale ,PA ,1984 ,133.

4  结语
   本文论述的管道腐蚀缺陷检测和识别过程 , 通 过在天津大港船厂建立的试验装置和大量现场模拟 试验 ,验证了进行管道腐蚀缺陷的定性和定量识别 的可行性和有效性 , 为漏磁检测方法应用油气管道 工程腐蚀缺陷的探测和判别进一步奠定了基础 。
参考文献 :
[1]   Mandayam S , Upda L , Upda S S , et al . Invariance Transfor2 [ 2 ]  Eduardo Alt schuler . Nonlinear Model of Flaw Detection in tions on Magnetics , 1996 ,32 (3) :157721580. mations for Magnetic Flux Leakage Signals[J ] . IEEE Transac2

[3]   Manohar P A. Five Decades of t he Zener Equation[J ] . ISIJ In2 [4]   Sudo M , Tsukatani I. Conf . Proc. on Technology of Continuous [5]   宫原征行 ,中岛悟博 ,藏本腾次郎 . ほか. 加工性 のぐれた 极薄 [ 6 ]  R. W. 卡恩 . 材料科学与技术丛书 [ M ] . 北京 : 科学出版社 , 1999. national , 1995 , 28 (1) : 35. [3]   Leonard S , At herton D L . Calculations of t he Effect s of Ani2 sot ropy on Magnetic Flux Leakage Detector Signals[J ] . IEEE Transactions on Magnetics , 1996 , 32 (3) : 190521909. [4]   杨理践 ,陈晓春 , 魏  兢 . 油气管道漏磁检测的信号处理技术 Journal of Shenyang Polytechnic U niversit y , 1999 , 21 ( 6 ) : 5162518. ) [ 5 ]     . 管道缺陷漏磁检测量化技术及其应用研究 [ D ] . 天津 : 蒋 奇 ogy in Oil2 Gas Pipeline Magnetic Flux Leakage Inspection[J ] . [ D ] . Tianjin : Tianjin U niversit y. 2003. 64280. ) jian , C H EN Xiao2chun , WEI Jing. Signal Processing Technol2

? 1994-2006 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.

天津大学 ,2003. 64280. (J IAN G Qi. St udy of Pipeline Defect s
Magnetic Flux Leakage Inspection Technology and Application

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ternational ,1998 (38) ,7992806. dale ,PA ,1984 ,203.

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