Page 94 - 无损检测2024年第三期
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综 述




   DOI : 10.11973 / ws j c202403012

               漏磁检测在管道损伤探测中的应用





                                         左万君, 戴西斌, 吴昌玉

                     ( 江西省检验检测认证总院特种设备检验检测研究院, 南昌 330000 )

           摘 要: 漏磁检测技术是油气管道损伤检测中最常用的方法之一。其是一种利用磁敏传感器
       检测漏磁信号进而探测管道缺陷的无损检测技术。首先介绍了漏磁检测的原理和操作流程, 而后
       综述了近年来漏磁检测技术在信号预处理、 异常识别以及缺陷量化3方面取得的重要成果。其中,
       重点介绍了基于深度学习的异常识别和缺陷量化方法, 并分析了这些方法存在的不足。最后, 对管
       道漏磁检测的未来发展进行了展望。

           关键词: 无损检测; 漏磁检测; 神经网络; 异常识别; 缺陷量化

         中图分类号: TG115. 28   文献标志码: A   文章编号: 1000-6656 ( 2024 ) 03-0056-08


              A pp licationofma g neticfluxleaka g etestin g in p i p eline dama g edetection


                                    ZUO Wan j un , DAIXibin , WUChan gy u

             ( Jian g xiGeneralIns p ectionandCertificationInstituteofS p ecialE q ui p mentIns p ectionandTestin g ,
                                         Nanchan g 330000 , China )



           Abstract : Ma g neticfluxleaka g edetectiontechnolo gy isoneofthemostcommonl yusedmethodsfordama g e

       detectioninoilandg asp i p elines.Itisanondestructivetestin gtechnolo gythatusesma g neticsensorstodetect

       ma g neticfluxleaka g esi g nalsandthendetect p i p elinedefects.Thisp a p erfirstbriefl y introducedthep rinci p leand

       o p erationp rocessofma g neticfluxleaka g etestin g , andthensummarizedtheim p ortantachievementsofma g netic

       fluxleaka g etestin gtechnolo gy insi g nalp re p rocessin g , anomal yreco g nition , anddefectq uantificationinrecent

       y ears.Amon g them , anomal y reco g nitionanddefect q uantificationweretheke yp ointsinthema g neticfluxleaka g e

       detectionp rocess.Thefocuswasonintroducin gdee p learnin gbasedanomal y reco g nitionanddefect q uantification

       methods , andthenanal y zin g thecurrentshortcomin g softhesemethods.Finall y , thefuturedevelo p mentof p i p eline

       ma g neticfluxleaka g etestin gwas p ros p ected.









           Ke ywords : nondestructivetestin g ; ma g neticfluxleaka g etestin g ; neuralnetwork ; abnormalidentification ;



       defect q uantification
     石油和天然气是社会生产的重要能源和化工材                            常通过长距离输送管道进行运输; 而管道大多铺设
   料。由于储罐的耐用性强、 存储量大及易于操作等                           在地下并且暴露在高湿度或者高地压等环境中, 容
   优势, 故石油及化学工业材料在二级加工前大多使                           易发生腐蚀和变形。这些损伤如不能及时发现将导
   用储罐进行储存        [ 1 ] 。在储罐中, 化学品蒸发形式的              致灾难性事故, 如人员伤亡、 财产损失、 生产中断以
   烟雾会腐蚀储罐底部形成缺陷, 并且储罐底板会因                           及环境污染等。然而, 储罐、 管道及此类设备对损伤
   为储存含水物质加速腐蚀            [ 2 ] 。据调查统计, 70%的         检测技术要求较高, 需要保证检测位置的多样性、 检

   储罐损坏是地板腐蚀导致             [ 3 ] 。此外, 石油和天然气         测结果的时效性以及防止检测过程中对设备产生破
                                                     坏等。因此, 无损检测技术因对检测区域无破坏损
                                                     伤、 操作简便且反应迅速等优势被广泛应用于该类
      收稿日期: 2023-10-19
                                                     设备的损伤检测。
      作者简介: 左万君( 1981- ), 男, 硕士, 高级工程师, 主要从事特
   种设备检验检测研究工作                                            无损检测是设备质量控制的重要组成部分, 该
      通信作者: 戴西斌, 976504890@ qq .com 。                技术的使用情况很大程度取决于检测对象的环境及
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          2024年 第46卷 第3期
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