Page 48 - 无损检测2025年第一期

阮隽宇，等：

基于缺陷漏磁信号特征值的管道缺陷量化分析

图 7 试验平台结构示意及实物
漏磁信号的管道缺陷严重程度的初步判断提供依据。

参考文献：

[1] 吕连鑫，杨理践，耿浩，等. 基于管道漏磁内检测的缺
陷解析方法[J]. 无损检测，2023，45（5）：46-50．
[2] 左万君，戴西斌，吴昌玉. 漏磁检测在管道损伤探测中
的应用[J]. 无损检测，2024，46（3）：56-63．
[3] WU Z N，DENG Y M，LIU J H，et al. A reinforcement
learning-based reconstruction method for complex defect
profiles in MFL inspection[J]. IEEE Transactions on
Instrumentation and Measurement，2021，70：2506010．
[4] ZHANG O，SHUXIN Y A N. Comparison of three
图 8 不同缺陷的试验波形 methods of 2D defect profile reconstruction from MFL
表1 试验结果的误差分析 signal[J]. Journal of Engineering Research，2020，8（2）：
24-27．
实际面积/ 轴向分量峰值/ 计算面积/ 误差/%
－3
mm 2 （×10 T） mm 2 [5] 胡家铖，焦晓亮，郑莉，等. 一种改进的支持向量回归
三轴管道漏磁缺陷量化方法[J]. 无损检测，2021，43（3）：
4.0 28.888 4.262 7 6.57
62-68．
5.6 32.683 5.719 9 2.14
[6] 冯健，张峻峰，王宏阳，等. 基于有限元仿真和数据拟合的
7.2 35.593 6.837 4 －5.04
管道缺陷量化分析方法[J]. 无损检测，2014，36（2）：5-9．
8.0 37.150 7.435 3 －7.06
[7] LE M，PHAM C T，LEE J Y. Deep neural
9.6 41.564 9.130 3 －4.89
network for simulation of magnetic flux leakage
11.2 45.934 10.808 3 －3.49
testing[J]. Measurement，2021，170：108726．
得到的曲线信号幅值与仿真得到的曲线信号幅值基 [8] WANG Y J，MELIKHOV Y，MEYDAN T，et al．
本一致，且出现了同样的波形特征，因此通过此试验 Stress-dependent magnetic flux leakage：finite element
平台可实现不同尺寸缺陷的检测。 modelling simulations versus experiments[J]. Journal of
Nondestructive Evaluation，2019，39（1）：1．
4 结语 [9] YOUSAF J，HARSENO R W，KEE S H，et al．

对不同参数的缺陷构建有限元仿真模型，得到 Evaluation of the size of a defect in reinforcing steel using
magnetic flux leakage （MFL） measurements[J]. Sensors，
缺陷的漏磁场信号，将最小二乘拟合曲线运用到漏磁
2023，23（12）：5374．
检测缺陷识别中，获得了缺陷长度与漏磁场径向峰值
[10] YOUSAF J，HARSENO R W，KEE S H，et
间距之间的线性数学关系，缺陷深度以及缺陷轮廓
al.Evaluation of the size of a defect in reinforcing steel
面积与漏磁场轴向峰值的线性数学关系，试验结果 using magnetic flux leakage (MFL) measurements[J].
与仿真结果基本一致。文章可为管道缺陷轮廓量化、 Sensors，2023，23(12)：49-53．

管道损伤程度判断等提供参考，也可为工程上基于 [11] FENG J，LI F M，LU S X，et al. Fast reconstruction
18
2025 年 第 47 卷 第 1 期
无损检测