Analysis of Internal Inspection Data for Long Distance Pipeline Based on Magnetic Leakage Detection
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摘要:
基于国内某长输管线漏磁内检测获得的内检测数据,对管道缺陷进行分析,得出了管道金属损失缺陷和环焊缝缺陷的里程分布及缺陷特征,对缺陷产生的原因进行了初步分析。结合相应的规范和评价方法,进行了含缺陷管段的适用性评价,对含缺陷管段的剩余寿命进行了预测,给出了管线进行维修维护的时间建议；通过现场开挖,对比实测数据与内检测数据,验证了适用性评价的合理性。该研究可望提高长输管线内检测数据的利用程度,便于展开不同轮次内检测数据的比对工作,促进后续内检测工作的顺利进行。
Abstract:Based on the internal inspection data obtained from a domestic long-distance pipeline using magnetic flux leakage technology, an analysis was conducted on pipeline defects by internal inspection data. The identification of mileage distribution and characteristic features of metal loss defects and girth weld defects within the pipeline were obtained. A preliminary analysis was carried out on the underlying causes of these defects. Combined with relevant standards and evaluation methods, an applicability assessment was performed for pipe segments containing defects, followed by a prediction of their residual service life. This resulted in recommendations for the timing of maintenance and repair activities on the pipeline. Field excavations were also conducted to compare the data of actual measurements and internal inspection and the rationality of the applicability evaluations. This work was expected to enhance the utilization rate of the internal inspection data, facilitating comparative analyses across different inspection rounds. Ultimately, it aims to facilitate smoother progression of subsequent internal inspection tasks.
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Keywords:
- internal inspection /
- date analysis /
- applicability assessment /
- date comparison
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钢丝绳芯传送带是一种被橡胶包覆,内部分布着多根等距排列的钢丝绳的传输工具。因其拥有大功率、远距离、大倾角、大运量、高效率、连续运转和使用寿命长等优点,被广泛应用于需要长距离、大载荷运输的领域[1]。但由于传送带通常在高强度、大负荷的恶劣环境下服役,传送带内部钢丝绳承受着滚压、弯折、拉伸、冲击等巨大应力变化,同时受周围环境的长期影响,容易产生断丝、断股、磨损等缺陷[2],威胁生产安全[3]。因此,对钢丝绳芯传送带内部钢丝绳的断丝、断股、磨损缺陷进行质量检测就显得尤为重要。
钢丝绳芯传送带内部的钢丝绳属于导磁金属材料。目前对导磁金属材料进行无损检测的方法包括声发射法、漏磁法、涡流法、超声法等[4-7]。但由于钢丝绳芯传送带结构特殊,很多方法并不适用,现今钢丝绳芯传送带的无损检测方法主要包括人工检测法、电磁检测法、超声检测法、漏磁检测法等。传统的人工检测方法效率较低,对检测人员的经验要求较高,而且容易出现较大误差。电磁检测法虽然效果较好,但是成本较高,且容易受到周围环境磁场的干扰。超声检测技术在复杂的环境中传输效果不稳定,衰减显著,难以对回波信号进行准确分析。漏磁检测法的原理是使钢丝绳芯传送带内部钢丝绳完全磁化,通过漏磁场信号变化检测出传送带内部钢丝绳的受损情况。
笔者通过建立钢丝绳芯传送带的漏磁检测有限元模型以不同截面损伤模拟断股缺陷和磨损缺陷,分析传送带在不同类型缺陷下的漏磁场信号变化情况,然后在同规格传送带上加工人工缺陷并进行试验,验证漏磁检测方法应用于钢丝绳芯传送带缺陷检测的有效性。
1. 钢丝绳芯传送带漏磁检测原理
钢丝绳芯传送带漏磁检测原理为：对钢丝绳芯传送带内部钢丝绳进行部分磁化,若钢丝绳上没有缺陷,磁感线会在钢丝绳内部收敛；若钢丝绳存在断裂等缺陷,则缺陷附近区域的磁阻增加,磁力线发生畸变,从而形成漏磁场。通过磁敏元件对漏磁场进行检测[8-10],并对漏磁场信号进行分析,实现对钢丝绳芯传送带的损伤检测。钢丝绳芯传送带漏磁检测原理如图1所示。
2. 有限元仿真分析
2.1 有限元模型建立
通过软件建立钢丝绳芯传送带简化模型及磁化结构几何模型,其结果如图2所示。
由于实际传送带中钢丝绳的结构复杂,制作精确的标准缺陷非常困难,且无法在仿真中进行有效模拟,所以仿真模型用直径为4 mm的铁磁性圆柱代替传送带内部钢丝绳,23根钢丝绳平行排列,其间距为12 mm。钢丝绳芯传送带宽度为280 mm,厚度为13 mm；钢丝绳上下绝缘材料厚度分别为1 mm和8 mm。模型整体结构由衔铁、磁铁、极靴、空气等组成。衔铁和极靴材料设置为纯铁,磁铁材料设置为钕铁硼,两块磁铁磁性相反。
笔者提出一种截面损失定量检测法来模拟传送带中钢丝绳的断股缺陷,用球形缺陷模拟传送带中钢丝绳的磨损缺陷,不同缺陷的有限元模拟几何模型如图3所示。
缺陷处网格划分设置为边,大小设置为极细化；其余部分网格设置为自由四面体,大小设置为超细化。通过仿真计算得到整个模型的磁通密度分布云图（见图4）。
2.2 提离值对漏磁场特性的影响
钢丝绳芯传送带内部钢丝绳平行排列,且被绝缘橡胶包裹,故磁敏元件和被测传送带之间的距离会对缺陷漏磁场检测产生较大影响,通过建立一个半径为1 mm,长度为4 mm的圆柱形缺陷模拟断股缺陷,同时用一个半径为1 mm的半球形缺陷模拟磨损缺陷,设置提离值为1 mm~5.5 mm,每组间隔0.5 mm,共10组,提取10组不同提离值条件下的漏磁场强度曲线。断股和磨损缺陷在不同提离值条件下的漏磁场曲线如图5,6所示,可见,这些曲线有如下特性：① 漏磁场强度径向分量曲线和正弦曲线相似,有一个波峰和一个波谷,波峰和波谷极值间距约等于缺陷长度；② 漏磁场强度轴向分量曲线只有一个波峰,且波峰出现在缺陷中心处；③ 提离值无论如何变化,漏磁场强度的径向和轴向分量曲线的基本特征保持不变；④ 随着提离值的减小,漏磁场强度径向和轴向分量曲线的峰值会相应增大。
2.3 截面损失率对断股缺陷漏磁场特性影响
钢丝绳芯传送带在运行过程中会因拉力过大,潮湿,而出现断丝、断股等缺陷。通过建立半径为1 mm,长度为4 mm,截面损失率为6.25%~62.5%的10组不同截面损失率的圆柱形缺陷模拟不同断丝根数的断股缺陷,提离值根据实际情况选择为2 mm。提取10组不同截面损失率断股缺陷的漏磁场曲线（见图7）,发现该曲线有如下特性：① 漏磁场强度径向分量曲线和正弦曲线相似,有一个波峰和一个波谷,波峰和波谷极值间距约等于缺陷长度；② 漏磁场强度轴向分量曲线有两个波峰且关于缺陷对称；③ 漏磁场强度径向分量和轴向分量曲线峰值都随着截面损失率的增大而增大。
2.4 半径对磨损缺陷漏磁场特性影响
钢丝绳芯传送带在日常运行中会出现绝缘胶皮老化等问题。这些问题会导致内部钢丝裸露在外与运输物品发生摩擦从而产生磨损缺陷。通过建立半径为0.2~2 mm的10组不同半径的半球形缺陷模拟不同磨损半径的磨损缺陷,提离值根据实际情况选择为2 mm,得到的含不同半径磨损缺陷的钢丝绳芯漏磁场曲线如图8所示,可见该曲线有如下特征：① 漏磁场强度径向分量曲线和正弦曲线相似,有一个波峰和一个波谷且关于缺陷对称；② 漏磁场强度轴向分量曲线只有一个波峰,且波峰出现在缺陷中心处；③ 漏磁场强度径向分量和轴向分量曲线特性不会随着缺陷半径的改变而改变；④ 漏磁场强度径向分量和轴向分量曲线峰值随着缺陷半径的增大而增大。
3. 试验分析
在实验室环境下搭建钢丝绳芯传送带检测平台,在与有限元模型相同的传送带上人工加工5个缺陷,传送带实物如图9所示,传送带上的缺陷形貌如图10所示。
5个人工加工缺陷分别为断丝2根、4根、6根、8根和直径为2 mm的磨损缺陷,分别记作缺陷1,2,3,4,5,其中断股缺陷宽度均为4 mm。利用OPMS-08型漏磁检测扫描系统与分析系统对这5个缺陷进行检测,检测现场如图11所示。将检测过程中测量到的传送带缺陷漏磁场信号转化成电压信号,信号曲线如图12所示。
由图12可以看出,传送带断股缺陷和磨损缺陷的径向分量信号特征与有限元仿真结论一致,均为正弦弧线,有一个波峰和一个波谷,且随着截面损失率和磨损半径的增大信号幅值也增大。
4. 传送带缺陷信号的降噪
4.1 噪声信号的种类
从图12中可以看出,这些缺陷特征为缺陷类型的识别提供了要素。但是波形中出现了过多的“毛刺”,且缺陷5（磨损缺陷）信号特征比较模糊,会影响信号特征的提取。造成上述问题的主要原因是存在噪声信号,包括以下3种噪声。
（1）股波噪声：传送带中的钢丝绳由各个绳股围绕绳芯缠绕而成,绳股之间无法完全地贴合在一起,励磁后绳股之间会产生漏磁场,从而干扰缺陷信号识别。
（2）传送带摆动噪声：传送带运行中会发生摆动,由于摆动是复杂且没有规律的,所以可近似看作白噪声[11]。
（3）高频噪声：指检测过程中较高的采样率以及试验现场产生的高频随机噪声。
4.2 缺陷信号的降噪
信号降噪的主要方法有滤波器技术、小波变换、奇异值分解、滑动平均滤波等。但单一的方法都有一定的局限性,无法取得很好的降噪效果。笔者采用小波变换与滑动平均相结合的降噪方式。滑动平均降噪可采用递推形式来计算,快速并且便于处理非平稳数据。与传统简单的平均法相比,这种方法更关注近期的数值,或对近期数值赋予更大的权值,以防止信号出现失真情况,采用较小阶数3对信号进行处理。滑动平均降噪后的信号波形如图13所示。
由图13可以看出,滑动平均降噪只减少了原始信号中的股波噪声,而对检测中震动产生的噪声的消除效果并不明显。所以在滑动平均降噪的基础上,笔者进行小波降噪。小波变换基本原理是根据复杂信号特征,通过伸缩、平移等尺度变换将其分解为不同的子信号,通过分析子信号的特征就能够研究复杂信号的局部特征。在使用小波变换的过程中,最重要的一步就是小波基的选取,一般要针对具体处理的信号选取一个最优小波基[12]。根据目标信号正交性、紧支性、对称性等特性选用Db2小波基函数进行降噪处理[13],用滤波后的小波系数进行重构。进行信号降噪处理的过程中,阈值的选取对降噪的效果亦起到关键的作用。笔者利用Db2小波基函数进行小波变换降噪后的信号波形如图14所示。
从图13,14中可以看出,无论单独采用哪一种降噪方式,处理后的信号波形都无法达到预期效果,所以将两种降噪方法进行结合,先采用阶数为2的滑动平均降噪,再进行3层小波分解软阈值量化降噪。小波降噪与滑动平均降噪相结合的降噪波形如图15所示。
由图15可以看出,采用2种方式相结合降噪后的波形完全消除了信号中的“毛刺”现象,同时较为明显地消除了信号中传送带震动引起的噪声,波形变得光滑,并且未造成较大的失真,基本上保持了原有的特征,为信号特征的提取创造了条件。
5. 结语
通过建立钢丝绳芯传送带漏磁检测的仿真模型,分析了传送带断股缺陷在不同提离值、截面损失率时,以及磨损缺陷在不同磨损半径时的漏磁场曲线特性。对于断股和磨损缺陷,缺陷漏磁场强度径向分量峰值和轴向分量峰值都随着提离值的减小而增大；对于断股缺陷,当断股长度一定时,断股截面损失率越大,缺陷漏磁场强度径向分量和轴向分量越大；且峰峰值宽度约等于断股长度,对于磨损缺陷,磨损缺陷半径越大,缺陷漏磁场强度径向分量和轴向分量越大。
在实验室条件下根据钢丝绳芯传送带漏磁检测仿真模型搭建试验平台,加工5种人工损伤,并采用OPMS-08型漏磁扫描检测与分析系统对其进行检测,对缺陷信号进行降噪处理后,可识别缺陷特征。试验结果表明,使用漏磁检测方法能够准确有效地检测出钢丝绳芯传送带中的损伤缺陷。
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Table 1 内检测器运行速度数据
序号 里程/km 速度/m · s-1 序号 里程/km 速度/m · s-1 序号 里程/km 速度/m · s-1 1 0 0 14 4.5 4.5 27 4.95 4.95 2 5 3.9 15 4.6 4.6 28 4.5 4.5 3 10 3.8 16 4.3 4.3 29 4.6 4.6 4 15 4.2 17 4.4 4.4 30 4.5 4.5 5 20 4.4 18 4.5 4.5 31 4.7 4.7 6 25 4.5 19 4.6 4.6 32 4.5 4.5 7 30 4.4 20 4.7 4.7 33 4.6 4.6 8 35 4.6 21 4.8 4.8 34 4.3 4.3 9 40 4.95 22 4.2 4.2 35 4.4 4.4 10 45 4.5 23 4.4 4.4 36 4.5 4.5 11 50 4.6 24 4.5 4.5 37 0 0 12 55 5 25 4.4 4.4 — — — 13 60 4.7 26 4.6 4.6 — — — 
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Table 2 管道内检测缺陷数据统计
内检测缺陷分布 外壁金属损失深度分布 种类 数量/处 种类 数量/处 金属损失 9 456 大于10%壁厚 36 管体凹陷 56 5%~10%壁厚 486 焊缝缺陷 398 小于5%壁厚 9 478 其他缺陷 29 — —
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Table 3 管道内检测环焊缝缺陷的里程分布
序号 管道里程/km 缺陷数量/处 序号 管道里程/km 缺陷数量/处 1 0 7 10 90 10 2 10 11 11 100 3 3 20 8 12 110 6 4 30 2 13 120 0 5 40 25 14 130 1 6 50 10 15 140 3 7 60 4 16 150 2 8 70 37 17 160 3 9 80 6 — — —
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Table 4 现场6处管道开挖点的基本信息
名称 距参考环焊缝距离/m 深度/壁厚 长度/mm 宽度/mm 环向时钟位置 类型 开挖点1 -0.5 5% 79 72 7 金属损失 开挖点2 -1.9 4% 55 57 4 金属损失 开挖点3 0.1 6% 42 92 9 金属损失 开挖点4 2.98 3% 51 99 8 金属损失 开挖点5 -0.32 7% 44 93 4 金属损失 开挖点6 -0.21 6% 87 73 7 金属损失
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Table 5 管道现场开挖和内检测数据误差分析结果
名称 环焊缝误差/m 深度误差/壁厚 长度误差/mm 宽度误差/mm 开挖点1 -0.03 1.40% 8 -8 开挖点2 0.02 0.40% -5 -9 开挖点3 0 -1.40% -6 0 开挖点4 0.013 -2.30% 2 3 开挖点5 0 -1.30% 5 -4 开挖点6 0.005 -1.40% 3 -2
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