油气管道周向漏磁检测信号分析

2 01 2 焦 第 2期 管 道 技 术 Pi p e l i ne Te c h n i q u e 5 彳 生 各 a n d Eq u i p me n t 2 01 2 No 2 油气管道周向漏磁检测信号分析 成磊 ， 陈利琼， 李桂 亮 ( 西南石油大学石油工程学院， 四川成都6 1 0 5 0 0 ) 摘要 ： 用于检测管道腐蚀缺陷的漏磁检测方法 已运 用多年 ， 但传统的轴 向漏磁检 测方法无 法检测 到狭 长 的轴 向腐 蚀缺 陷 ， 使 用周 向漏磁检 测 则 能很好 地 弥补 轴 向漏磁 检 测 的不 足 。周 向 漏磁检 测 及 其 信号分析在 国内还处于起步阶段 。采用 A N S Y S仿真软件建 立 了周 向漏磁检 测模型 ， 并进行 了电磁 场 模拟 ； 对仿真模型提取的漏磁信号与腐蚀缺陷的尺寸信 息进行 了定性分析， 提 出应用 B P神经网络定量 分析油气管道腐蚀缺陷与漏磁信号的关系。结果表明： 漏磁信号能定性地判 断腐蚀缺 陷， 而使用 B P神 经网络方法可以定量地确定管道腐蚀缺 陷尺 寸， 有助 于提 高检测 的精 度， 同时也 为油气管道安全评价 提 供 了依 据 。 关键词： 油气管道； 腐蚀缺陷； 检测信号； 周向漏磁检测； B P神经网络 中图分类号 ： T E 9 7 3 文献标识码 ： A 文章编号 ： 1 0 0 4 9 6 1 4 ( 2 0 1 2 ) 0 2 0 0 1 7 0 3 An a l y s i s o f t h e Ci r c u mf e r e n t i a l Ma g n e t i c F l u x Le a k a g e( C MF L) S i g n a l f o r Oi l a n d Ga s P i p e l i n e CHENG L e i ， CHEN L i q i o n g， LI Gu i l i a n g ( P e t r o l e u m E n g i n e e r i n g S c h o o l o f S o u t h we s t P e t r o l e u m U n i v e r s i t y ， C h e n g d u 6 1 0 5 0 0， C h i n a ) Ab s t r a c t ： T h e m a g n e t i c fl u x l e a k a g e( M F L )t e s t i n g me t h o d h a s l o n g b e e n u s e d t o d e t e c t c o r r o s i o n d e f e c t o f 0 i l a n d g a s p i p e l i n e s A p p l y i n g c i r c u m f e r e n t i a l MF L( C MF L )c a l l ma k e u p f o r t h e d e fi c i e n c y o f A MF L B a s e d o n A N S Y S s o f t w a r e ， t h e C M， F L mo d e l h a s b e e n b u i l t t o s i mu l a t e t h e ma gn e t i c fi e l d T h e CMF L s i g n a l f r o m t h e s i mu l a t i o n mo d e l i s a n a l y z e d o f t h e d i me n s i o n a l p a r a me t e r s o f c o rro s i o n d e f e c t ， a n d BP n e u r a l n e t w o r k me t h o d i s t h u s p r o p o s e d t o q u a n t i t a t i v e l y a n a l y z e t h e r e l a t i o n s h i p b e t w e e n C MF L s i g n al a n d t h e d i m e n s i o n a l f e a t u r e o f c o r r o s i o n d e f e c t T h e r e s u l t s s h o w t h a t MF L s i g n a l c a n q u al i t a t i v e l y j u d g e t h e f e a t u r e o f c o r r o s i o n d e f e c t a n d t h e B P n e u r a l n e t wo r k me t h o d c a n q u a n t i t a t i v e l y d e t e r mi n e t h e d i me n s i o n o f c o r r o s i o n d e f e c t a n d p r o v i d e a r e f e r e n c e for o i l a n d g a s p i p e l i n e s a f e t y a s s e s s me n t Ke y wo r d s ： o i l a n d g a s p i p e l i n e ； c o r r o s i o n d e f e c t ；t e s t i n g s i g n a l ；C MF L t e s t i n g ；BP n e u r al n e t wo r k 0引言 油气管道输送在 国民经济 中占有极为 重要 的地 位 ， 其基 本要 求 是 安全 高效。 目前 ， 国 内油 气 管道 7 0 以上都使用 了 2 O年以上 ， 已经进入 了事故多发 期 - 2 1 。定期检测管道不仅可以维护石油化工行业正 常生产 ， 从而 防止事故 以保 障管道 运行 安全 ， 也可 以 防止管道腐蚀穿孑 L 泄漏爆管等恶性事故的发生。管 道漏磁检测是比较有效的常用手段之一。 尽管 国内外对管道漏磁检测 技术及装 置做 了大 量的研究 ， 但主要是集 中在传统 的轴 向励磁 方式 ， 对 于管道周向励磁漏磁检测研究较少。轴向励磁方式 无法检测轴向导向的狭窄裂纹 ， 而周 向励磁检测方法 依靠环绕管道 ( 周向) 分布的磁化场实现检测 ， 周 向励 收稿 日期 ： 2 0 1 1 0 42 0 收修改稿 日期 ： 2 0 1 1 1 01 2 磁方式非常具有研究价值。 漏磁检测对管道缺 陷的位置 、 大 小 、 类 型等特征 的确定， 一直是阻碍漏磁检测技术快速发展的一个难 点。现有 的漏磁检测技术 大多局 限于确定 缺陷的有 无和位置 ， 而且主要是依靠检测人员的个 人经验作出 结论 ， 不仅具有主观性 ， 而且检测速度慢 ， 严重影响 了 检测效率和检测结果的可靠性。 为了提高检测准 确度 ， 使漏 磁检测走 向定量 化， 目前国内外不少学者致力于将多种新技术引入对油 气管道缺陷的定量分析 ， 并取得了可喜的进展 。特别 是近几年 ， 神经网络理论的发展及其在模式识别领域 的成功应用 ， 为漏磁检测缺陷的定量分析开辟 了有效 的技术途径。现在 ， 已有学者将神经 网络方法成功地 应用于漏磁检测信号处理、 漏磁场重构等领域 J 。但 1 8 Pi p e l i ne Te c h n i q ue a n d Eq ui pme n t Ma r 2 01 2 是在管道漏磁检测的定量分析方面 ， 神经 网络 的应用 尚处于试验阶段 ， 没有十分有效的方法。 为提高漏磁检测缺陷定量分析 的技术水平 ， 应用 一 种基 于 B P神经 网络方法 ， 对管道腐蚀缺陷与漏磁 检 =9 1 4 信号进行定量分析 ， 得到很好结果 。 1 B P神经网络 神经 网络 ( N e u r a l N e t w o r k s ， 简称 N N) 起源 于 2 0 世纪 4 0年代， 是由大量的、 简单的处理单元 ( 称为神 经元 ) 广泛地互相连接而成 的复 杂网络系统 ， 它反映 了人脑功能的许多基本特征， 是一个高度复杂的非线 性动力学系统 l- 4 。神经 网络具有大规模并行 、 分布式 存储和处理 、 自组织 、 自适应 和 自学 习能力 ， 特别适合 处理需要同时考虑许多 因素和条件 的、 不确定 和模糊 的信息处理问题。 B P神经 网络通常有一个或多个隐层 ， 隐层中的神 经元采用 S型传递 函数 ， 输 出层 的神经采用线性传递 函数 。 采用 B P神经 网络 ， 采用非线 性规划 中的最 速下 降方法 ， 按误差的负梯度方 向修改权系数 。 ： 一r 堕=w j k 一叼 ( 一t k ) ( 1一Y k ) ( 1W j k j k )O 一 w i k wj k一叼L yk Y k y k J a E ， 一 d一卵 3 w l l z 薏： 善 ( Y k - tk y k ) w jk u j( 1 3 ) i=0， ， = 1， ， 1； k=1， ， m 式中： = l ( Y 一 ) ； 叩 为 学习 率。 一 个基本 的 B P神经元 网络模型 ， 具有 尺个输入 ， 每个输入都通过一个适当的权值 和下一层相连， 网 络输 出可表示为 0= 3 x p+6 ) ( 4 ) l厂 表示输， V输 出关 系的传递 函数。B P网络 中隐 层神经元 的传递 函数通常用 l o g s i g m o i d型 函数和 t a n - s i g mo i d型函数。 2 周向漏磁检测 仿真模 拟采用 的钢管 材料 为 X 5 2号 钢 ， 管径 为 3 7 7 mm， 管壁厚度为 8 m m， 空气相对磁导率为 1 0， 磁 极和钢刷设置为线性材料， 相对磁导率为 1 0 5 ， 轭铁 设置 为 线 性 材 料 ， 相 对 导 磁 率 为 2 0 0 0 ， 矫 顽 力 为 8 9 5 0 0 0 Am - 6 1 。A N S Y S 实体仿真模型如图 1 所 示 。 通过 A N S YS仿真模拟分析 ， 管道缺陷处磁通密度 图 1 实体仿真模型 分布见图 2 。在图 2中可 以看 出， 在缺陷处的磁通密 度大于空气中分布的磁通密度， 故采用磁传感器可采 集到缺陷的漏磁信号。 图 2磁 通 密 度 分布 通过采集缺陷两侧 1 3 0 mm且离管壁距离为1 mm 的 1 3 0个节点的漏磁信息 ， 可以得到漏磁通密度 的 2 个分量 日 和 ， 以磁通密度大小为纵坐标 ， 以离缺陷 两侧的距离为横坐标， 通过磁通密度的分布情况就能 得出管道缺陷相应的尺寸信息 ， 见图 3 。 图 3缺陷处漏磁通密度分量 3 数值计算 为获取足够多的神经 网络原始输入数据 ， 分别制 作了深度为 1 mm、 2 m m、 3 m m、 4 mm、 5 mm、 6 m m、 7 m m的管道缺陷， 宽度 以周向弧度表示 ， 分别为 1 。 、 第 2期 成磊等 ： 油气管道周向漏磁检测信号分析 l 9 1 5。 、 2。、 2 5。、 3。、 3 5。、 4。、 4 5。、 5。 、 5 5。 、 6。、 6 5。、 7。、 7 5。、 8。、 8 5 。、 9。、 9 5。、 1 0。、 1 0 5。、 1 1 。、 l 1 5 。、 1 2。 的共 1 6 1个缺陷 ， 通过 A N S Y S模拟得到了 1 6 1个仿真 结果 。部分缺陷漏磁通量变化如 图 4所示 ， 图中所示 是宽度为 1 。 深度不同的缺陷对应的磁通量分量 。 图 4鄙分缺陷磁通分量 周 向缺陷特征缺陷深度 日和缺陷宽度 同漏磁 通密度分量曲线的波形宽度 一 和波形峰谷值 密 切相关 ， 表示方法如图 5所示 。 因此， 将检 测到 的漏磁 信号 一 和 作 为 R B F N N的输入 ， 而把缺陷特征 和 作为输出， 取其 中的 l 5 1个缺 陷特征和仿真结果数据对作 为 R B F N N 的训练样本， 其余 1 0对数据作为测试集， 即训练样本 和测试集之间不存在重复 。B P网络进行训 练的学 习 情况如 图6所示 。 图5部分参数示意图 图 6 B P神 经 网 络 训 练 过 程 从图 6中可以看 出， 采用 了 B P网络则需要 经历 1 6 8次训练。为了证实 B P网络的准确性 ， 选择测试集 中的 l 0对数据使用 s i m 函数进 行模拟验证 。表 1为 部分漏磁信号利用通过训练的 R B F N N得出测试值与 设计值进行验证。 表 1 测试 值与设计 值的对 比 从 表 1中可以看 出， 经过训练 的 B P神经 网络 的 计算结果与设计值相当接近 ， 最大误差分别为 2 4 2 和 1 5 5 ， 模拟精度能达到要求， 效果很好。 4结束语 采用 A N S Y S软件对天然气长输管道周 向缺陷进 行模拟， 得到各种缺陷的漏磁信息。应用 B P神经网 络对漏磁信号与油气管道管壁周向缺陷特征进行了 训练分析。结果表 明 ： 该方法 的训练速度快 ， 最大量 化误差仅为 2 4 2 。该方法有助于提 高漏 磁检测的 准确度， 可为油气管道的安全评估提供可靠的依据。 参考文献： 1 吴涛， 张国光， 郭锐周向励磁漏磁检测技术研究无损 探伤， 2 0 0 9 ， 3 3 ( 6 ) ： 2 2 2 3 2 武万辉 ， 郭勇 ， 王同德， 等管道漏磁检测技术及应用 管道技术与设备 ， 2 0 0 9 ( 2 ) ： 3 3 3 4； 5 7 ( 下转第 3 9页) 5 4 3 2 1 0 l 2 3 4 5 O 0 O 0 0 加 加 第 2期 吴磊等 ： 水下焊接技术的现状及发展趋势 3 9 很有前途 的水下焊接方法 。但 是 ， 目前提出的几种小 型局部干法水下焊接方法 ， 除了干点式已初 步在实 际 中应用外 ， 其他尚处于试验阶段。 3 水下焊接技术的现状及发展趋势 3 1 水下焊接的应用和发展 湿法焊接 的发展 主要是焊接材料的发展 。 目前 ， 湿法焊接 焊条主要有钛钙 型和铁粉钛型。其 中较典 型的焊条有英 国 H y d r o w e l d公司开发 H y d r o w e l d F S水 下焊条 ， 美 国水下专利焊 条 7 0 1 8 S ， 德 国 H a n o v e r 大 学基于渣气联合保护对熔滴 过渡过程 的影 响和保 护 机理研 制 开发 了双层 自保 护药芯 焊条 。此外 ， 英 国 T wI 与乌克兰 巴顿研究所合作完成 了一 套水下湿法 药芯焊丝焊接送丝机构 、 控制系统及焊接工 艺。近年 来 ， 美 国、 英 国、 德 国和 日本均 开展 了相关 的研究 工 作 ， 开发 的不锈钢及镍基 合金药芯焊丝 ， 改善 了湿法 水下焊接的性能， 这种焊丝可在水深 6 m以内成功地 用于不锈钢或镍 基合金结构 的湿法水下焊接及表 面 堆焊。 高压干法焊接 由美 国在 1 9 5 4年 首先提 出 ， 1 9 6 6 年开始生产 ， 目前最大实用水深为 3 0 0 m 目前 ， 国外 用于水下维修作业 的高压 干法焊接 ， 多采用高压轨道 T I G焊系统进行 ， 如 P R S系统 ( 由挪威 的 S t a t o i l 公 司 组织开发) 和 O T F O系统( 由英国开发) 。 在国内， 水下焊 接技术也一直 受到重视 和应用。 早在 2 0世纪 5 O年代 ， 水下湿法焊条电弧焊已得 到应 用。2 0世纪 7 0年代 ， 由华南理工大学开发的 D型湿 法深水用焊条具有与美国生产 的湿法焊条 ( E 6 0 1 3 ) 相 近的 良好焊接工艺性能。2 0世纪 7 O年代后期 ， 哈尔 滨焊接研究所等开发 了 L DC 0 2焊接法 ， 属于局部焊 接法 。目前 ， 北京石油化工学 院已设计并 建立了国内 第一个高压焊接实验室， 设有高压焊接试验舱， 可以 进行不同压力等级 的焊 接试验和研究。随后开始按 年度计划进行高压焊接工艺实验和工艺评 定。同期 ， 清华大 学进 行 了水 下局 部 干法 激 光 焊接 的 实验 研 究 3 2 水下焊接技术研究的新进展及趋势 水下湿法焊接质量还难 以保证 ， 提高水下湿法焊 接质量是研究的重点 ， 目前的努力方 向是实现 2 0 0 m 水深湿法焊接技术 的突破。 对于水下干法 和局部干法焊接 ， 基 于先进技 术 ， 对焊接过程进行监控 的研究 已经取得进展 ， 主要体现 在水下干法和局部干法焊接 中的 自动化 、 智能化 。自 动化的轨道焊接系统和水下焊接机器人 系统能 自动 监控焊接过程 ， 焊接质量好 ， 节省工 时。采用 自动化 遥控焊接 ， 可 以突破潜 水焊工所 能达 到的水深 限制 。 轨道焊接系统采用模块结构 ， 维护简单 ， 但 轨道焊 接 受安装和维护的限制， 水深不超过 6 0 0 m 最近快速发 展的水下焊接机器人系统具有更大的灵活性 ， 在高压 干法焊接下 ， 可进行 G T WA、 G MA W 及 F C A W 焊接 ， 在 水深 1 1 0 0 m仍能得到满意的焊接质量。水下爬壁焊 接机器人系统在激光装置的引导下 ， 可更加灵活地 实 现焊缝和缺陷的检测与控制 ， 并有利 于焊接质量的提 高 。由于水深的影响， 送丝系统是水下焊接的一个难 点 ， 一种新型高可靠性的水下翻转和送丝反馈 系统 已 经得到应用 。 目前 的水下 焊接 技术 还面 临许 多挑 战， 其 灵 活 性 、 体积 、 作业环境 、 检测和监控技术 以及可靠性等还 有待于进一步发展和提高。 参考文献： 1 唐德渝 海洋石油工程水下焊接技术的现状及发展趋势