CN101915364B - 基于磁记忆检测的油管无损检测装置与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于磁记忆检测的油管无损检测装置,包括油管传送单元、油管检测平台和控制单元,油管检测平台至少包括位置调整结构,位置调整结构上设有两个磁记忆检测环,一个是非接触式八通道油管检测环,另一个是非接触式十二通道油管检测环;磁记忆检测环内设有巨磁阻传感器,巨磁阻传感器通过设置在一支架筒内的一四连杆式传感器支架固定在磁记忆检测环内;还包括用于接收油管位置信号的两个光电传感器;控制单元包括通过USB接口与PC机连接的采集器、数据存储及处理模块、PLC控制器;PLC控制器与两个光电传感器连接,采集器与巨磁阻传感器连接。本发明既可以检测出油管存在的宏观缺陷,又可检测出油管存在的微观缺陷,而且还能进行未来危险的预报。
Description
技术领域
本发明涉及一种油管无损检测***,尤其涉及一种基于磁记忆检测的油管无损检测***。
背景技术
在海洋石油开发中,普遍采用无杆抽油方式进行采油作业,井下单根油管在受到管串拉/压作用以及管内外液体压力作用的同时,还受到井下产出液、井下注入液、微生物或菌类的腐蚀以及多相流体(含砂、含气)冲蚀和气蚀作用,使油管在长期工作过程中易于发生失效而引发井下事故,导致异常停产和被迫的修井作业,从而严重影响采油生产。通常,在检修井作业中需要起出井下油管进行探伤检测,以期及时发现油管存在的损伤缺陷,防止严重井下事故的发生。
传统的油管无损检测方法通常包括磁粉检测、超声波检测、射线检测、渗透检测、漏磁检测、涡流检测、电位差检测。其中,磁粉检测的原理是在缺陷处漏磁而吸附磁粉,形成磁痕,提供缺陷显示。可检测表面与次表面缺陷,缺陷性质易辨认,油漆与电镀表面不影响检测灵敏度。限铁磁材料,完全接近工件表面,需检测设备与电源,有剩磁。检测铁磁材料的裂纹比渗透检测灵敏。直接测量裂纹。漏磁检测是利用磁现象来检测铁磁性材料工件表面及近表面缺陷。通过测量铁磁性材料中因缺陷导致的磁导率变化来检测油管的状况。对内壁和外壁检测灵敏度不一致,无法检测均匀腐蚀减薄,须采用磁化装置,设备比笨重,切存在较大盲区。超声波检测用于检测各种材料缺陷,超声波在工件中传播时,材料声学特性和内部组织变化对超声波的传播产生一定的影响,通过对超声波受影响程度和状况的探测,来了解材料性能和结构的变化。检测灵敏度高、声束指向性好、对裂纹等危害性缺陷敏感、检出率高,检测厚度与缺陷位置不限,可确定缺陷深度,适用广。需要耦合剂,要求缺陷与波束垂直,多个工件表面可靠近,脉冲反射探伤,其测量精度较高。涡流检测的原理是铁磁线圈在工件中感生涡流,分析工件内部的质量。可检测各种导电材料表面与近表面缺陷。参数控制难,结果解释难,限导电材料。管件,焊缝与堆焊层表面裂纹。间接测量厚度。上述磁粉、漏磁、超声波和涡流检测方法,只能检测出已出现的缺陷,无法从油管损伤的根源,即:微观缺陷或应力集中区上对其技术状态做出早期评定,预防在役油管的疲劳损坏。难以同时检测螺纹、管体和接箍等部位,且对探头与油管之间的接触状况、位置或油管表面状况要求苛刻,检测设备相对复杂,不利于现场使用。
磁记忆检测是20世纪90年代后期在国际上迅速发展起来的一种新的无损检测技术,主要依据承载铁磁性材料在地磁场的激励条件下,在应力和变形集中区域出现的不可逆的特征磁状态变化,确定工件的微观缺陷或应力集中位置及特征,对工件的早期损伤做出明确判断。这种技术无需专门的磁化设备,受提离效应影响小,工作条件要求低,操作快捷、简单、方便,灵敏度、重复精度和可靠性高,更适合于在现场使用,目前已用于飞机起落架、飞机主梁螺孔、涡轮盘、压缩器叶片、涡轮叶片、汽轮机叶片以及压力容器等承力结构件的损伤及各种缺陷检测。
发明内容
针对上述现有技术,本发明提供一种基于磁记忆技术的油管无损检测***,本发明***是利用磁记忆检测功能对油管的损伤进行无损检测,它既可以检测出油管存在的宏观缺陷,又可检测出油管存在的微观缺陷,而且还能进行未来危险的预报,从而提高了企业的油管无损探伤的技术水平和服务质量,保证了海洋石油再用油管在井下服役过程中的安全性,降低了井下安全事故,对实现油管失效事故的主动预防具有深刻影响,同时,本发明也属于目前推崇的环保型海洋石油再用油管检测手段,具有良好的发展前景。
为了解决上述技术问题,本发明基于磁记忆检测的油管无损检测装置予以实现的技术方案是:该检测装置包括油管传送单元、油管检测平台和控制单元,所述油管检测平台包括腿架,所述腿架的上方设有千斤顶,千斤顶上方设有位置调整结构,所述位置调整结构上设有两个磁记忆检测环,所述两个磁记忆检测环,其中,一个是非接触式八通道油管检测环,另一个是非接触式十二通道油管检测环;所述磁记忆检测环内设有巨磁阻传感器,所述巨磁阻传感器通过设置在一支架筒内的一四连杆式传感器支架固定在所述磁记忆检测环内;所述油管传送单元包括由汽缸带动的起升架、管架和由管架支撑起来的传送架,与所述传送架配合的传送轮,所述传动轮由电机带动,还包括用于接收油管位置信号的第一光电传感器和第二光电传感器;所述控制单元包括PC机、通过USB接口与所述PC机连接的采集器、数据存储及处理模块、PLC控制器;所述PLC控制器与所述第一光电传感器和所述第二光电传感器连接,所述采集器与所述巨磁阻传感器连接。
本发明一种基于磁记忆检测的油管无损检测方法,采用上述检测装置,其中,所述采集器为DI710数据采集器;进行油管无损检测的步骤如下:
步骤一、初始化采集器,启动PLC控制器,所述第一光电传感器用来收集油管是否运行到检测位置信号,所述第二光电传感器用来收集油管是否到达下料位位置信号;
步骤二、若所述第一光电传感器收集到油管已到达检测位置,则开始检测;否则,通过汽缸(18)的升降和电机带动传送轮,使油管到达被检测位置;
步骤三、开始检测:电机带动传送轮,传动轮带动油管移动,使其穿越检测环,检测环中的巨磁阻传感器将收集到信号传送到采集器;
通过USB接口或网线或无线联机将信号传送至PC机,所述数据存储及处理模块对巨磁阻传感器信号进行分析处理,包括以下三方面:
(1)信号降噪处理:
根据对含噪声数据的观察分析,噪声信号基频为正弦波,因此采用滑动平均值发进行降噪处理,设xi(i=1,2,...,n)为原始信号序列,维数为n,滑动窗大小为N,滑动平均值yk滤波算法为:
(2)评价参数计算:
d)峰值σ:采集波形的最高点和最低点的差值;
σ=max(abs(H1),abs(H2),abs(H3),...,abs(Hn))) (2)
峰值反映了工件磁记忆信号幅值波动情况,波动越大,工件损伤程度越大;描述了磁记忆检测信号的本质特征,对工件缺陷的检测信号进行统计分析,可区分工件的总体损伤水平;
e)方差s2:反映波形波动大小,方差越小则波动越小,稳定性也越好;
方差计算公式为:
在磁记忆信号参数分析中,方差是评判工件总体损伤程度的判据;
f)邻域峰峰值Kin:铁磁性金属表面漏磁场强度的邻域峰峰值等于磁场强度最大值和最小值的模数差值ΔH比两点之间的距离ΔL,ΔH/ΔL描述了检测信号H在检测方向L上的变化情况;
(3)分级判断:
分级判断的依据是在经过对大量实际应用中确定的各个级别的油管进行检测,对评价参数进行统计分析,得出各级别油管评价参数的统计分布区间,并参考美国石油学会标准2005 API 5CT套管和油管规范中关于壁厚的标准要求,根据油管其服役状况和损伤情况分为三级,包括:一级油管可正常使用;二级油管用于对管体要求不严格的场合;三级油管按照报废进行处理;
根据上述分析处理结果生成检测报表;
在上述检测油管的过程中,一旦第二光电传感器收集到油管已到达下料位位置信号时,则油管下检测线;
步骤四、是否检测下一根油管,若.T.,则返回上述步骤二;若.F.,则结束检测。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明首次将磁记忆技术应用于油管的无损检测中,从而形成一套简单完整,检测结果曲线直观,管体缺陷反映明显的全自动油管检测***,与现有传统的油管检测技术相比,具备以下突出特点:
检测能力强。首次将磁记忆技术应用于油管的无损检测,既可以检测出油管存在的宏观缺陷,又可检测出油管存在的微观缺陷,并能进行未来危险的预报。传统的无损检测技术(超声、漏磁、磁粉检测等)都只能检测出已经存在的缺陷,不能预测可能发生危险或是应力集中的区域。虽然超声发射技术在一定程度上可以解决疲劳损伤的问题,但却不能进行疲劳早期诊断和应力集中检测。而金属磁记忆技术可以用于疲劳早期诊断,并且可以确定出残余应力的分布状态。利用对应力与变形集中区域敏感的磁记忆效应,同时实现了对油管早期损伤缺陷(无显著尺寸变化)和油管宏观缺陷(尺寸显著变化)的有效检测,提高了检测的安全预警保障水平。
对油管无伤害,检测全面。利用磁记忆传感器的高灵敏度和低提离效应,采取可伸缩自适应探头,实现了对油管的带接箍检测,避免了卸接箍工序对油管带来的损害;基本不存在盲区,一次进管可同时完成对外螺纹、管体和接箍的检测,整根油管基本无检测盲区,极大地延伸了检测范围;
结构简单,检测效率高。无需专门的磁化设备和油管夹持定位机构,***结构简单、操作方便,维护成本低。低使用成本。采用非接触测量,传感器无磨损,寿命长,显著降低了传感器的更换成本;低维修保养费用。自动化操作,生产效率高,成本低。检测效率高。实测日检测油管数量可达200根以上,形成了年检测处理油管7万根以上的能力,检测生产能力得到大幅提高;宽适应范围。采用双检测环结构,可实现对常用2-3/8”、2-7/8”、3-1/2”以及4-1/2”油管的检测。与油管清洗***、污水处理***形成工艺流水线,提高了企业技术实力和市场竞争力,给企业带来较高的经济效益。
总之,本发明大大提高了企业在无损检测方面的技术水平。将本发明无损检测***与油管自动清洗***、污水处理***相结合,可以形成一环保型油管自动清洗及检测***。从而提高了企业的生产效率和服务质量。而且较高的检测水平保证了油管的安全性,降低了油管在井下服役期间的安全隐患。本发明在实践应用中不但能够有效检测油管使用状况,并还可以实现对油管的分级判断,满足生产要求。
附图说明
图1是本发明基于磁记忆检测的油管无损检测装置的示意图;
图2是图1中所示检测平台20的主视图;
图3是图2所示检测平台的侧视图;
图4是图2所述检测平台的立体图;
图5是图1中所述采集器21与图2中所示检测环的连接示意图;
图6是传感器支架结构示意图;
图7是DI710数据采集器的构造示意图;
图8是通过USB或网线或无线网联机数据采集示意图;
图9是DI710数据采集器与计算机的接口方式及引脚定义;
图10是信号分析处理流程;
图11是基于磁记忆检测的油管无损检测方法流程图。
图中:
1——腿架 2——千斤底座 3——定位槽板 4——月牙板
5——传感器支架 6——滑动底板 7——月牙板 8——传感器支架
9——微调板 10——非接触式十二通道油管检测环
11——非接触式八通道油管检测杯 12——滑动槽板
13——传送架 14——传送轮 15——电机 16——起升架
17——斜坡 18——气缸 19——管架 20——检测装置
21——采集器
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细地描述。
如图1所示,本发明基于磁记忆检测的油管无损检测装置,包括油管传送单元、油管检测平台和控制单元。其中,所述油管传送单元包括由汽缸18带动的起升架16、管架19和由管架19支撑起来的传送架13,与所述传送架13配合的传送轮14,所述传动轮14由电机15带动,还包括用于接收油管位置信号的第一光电传感器和第二光电传感器;
如图2至图4所示,所述油管检测平台包括腿架1,所述腿架1的上方设有千斤顶2,千斤顶2上方设有位置调整结构,所述位置调整结构上设有两个磁记忆检测环,所述两个磁记忆检测环,其中,一个是非接触式八通道油管检测环11,另一个是非接触式十二通道油管检测环10;所述磁记忆检测环内设有巨磁传感器,从而形成了上述的多通道油管检测环。所述巨磁阻传感器通过设置在一支架筒内的一四连杆式传感器支架固定在所述磁记忆检测环内。如图6所示,所述四连杆式传感器支架为一平行四边形铰链四杆机构,设置在该四杆机构两连架杆61与连杆62之间铰链处的扭簧63、设置在四杆机构机架64上的传感器容器65和设置在连架杆61与机架64之间铰链处的滚轮65。
如图2和图3所示,位于千斤顶2上方的所述位置调整结构包括定位槽板3,所述定位槽板3内设有滑动槽板12,所述滑动槽板12上设有滑动底板6,所述滑动底板6上设有两个检测环支撑板,如图2所示,该支撑板采用月牙板4、7的结构,其支撑稳定;所述定位槽板3的底面与千斤顶2固定,所述检测环支撑板与磁记忆检测环固定。
本发明中配备有适合2-3/8”、2-7/8”、3-1/2”和4-1/2”油管的四种油管检测环,具体使用哪个检测环,可根据所需检测的油管的规格尺寸选择相应的油管检测环。检测环通过滑动底板6与滑动槽板12相连接,滑动槽板12与定位槽板3相配合,工作时,只要将所需的油管检测环滑移到工作位置,这样就可以满足不同规格油管的检测需要。此外,微调板9安装有长螺栓,对检测环位置起到微调的作用,使检测环处于指定的工作位置,然后通过定位槽板3固定检测环的位置。检测平台的重量由四条腿架1承担,并在腿架1上安插有四根导杆,当检测环的中心高度与油管的中心高度不一致时,调节千斤顶2的螺杆使油管检测环上下移动至检测环于油管中心高度一致为止,四根导杆正起到导向作用。此外,油管检测平台安装有防雨罩,保护检测环与位置调整结构中的滑动部件不受雨水侵蚀,保证其正常工作。
上述的多通道油管检测环是油管检测平台的重要组成部分,根据油管外径的不同选择相应数量通道的检测环,可以使检测范围覆盖整个油管管体和接箍。本发明中的传感器支架采用平行四边形铰链四杆机构,并且在该机构中包含有扭簧63,可依靠扭簧63的反作用力对四连杆式传感器支架的伸缩状态实现柔性调节。传感器支架固定在支架筒上,油管从与支架筒同轴的方向传送进入检测杯,油管外表面首先接触到滚轮65,给滚轮65推力,两连架杆61在滚轮65的带动下,发生转动,使得油管顺利进入检测杯。由于两连架杆61的转动,扭簧63受压,同时扭簧63给两连架杆61反作用力,两连架杆61在此反作用力下,推动滚轮65紧贴在油管外壁,使得装有磁记忆检测传感器的传感器容器65与油管外壁的距离恒定,同时扭簧63的柔性保证了传送的平稳性,确保检测数据的准确可靠。同理,即使在遇到油管接箍时,接箍同样给滚轮65推力,两连架杆61带动传感器容器65可以转动一个更大的角度,保证接箍能够进入顺利检测杯。传感器支架中设计有扭簧结构,一方面可以适应多种规格油管的检测,另一方面可以保证油管检测传感器紧贴油管外壁,降低油管检测传感器与油管外壁的距离波动,为检测数据的可靠性提供保障。当检测完一根油管后,在扭簧63的作用下,平行四边形铰链四杆机构回到初始状态,等待下一根油管检测。
如图11所示,所述控制单元包括PC机22、通过USB接口与所述PC机22连接的采集器21、数据存储及处理模块23、PLC控制器24;所述PLC控制器24与所述第一光电传感器和所述第二光电传感器连接,图8还示出了本发明可以采用通过USB或网线或无线网联机的形式进行数据采集;所述采集器21与所述巨磁阻传感器连接。所述采集器21为DI710数据采集器,图7是DI710数据采集器的构造示意图,图5示出了所述采集器21与图2中所示检测环的连接关系,图9示出了DI710数据采集器与计算机的接口方式及引脚定义;选用DI710数据采集器作为检测装置的数据采集模块具有以下特点:(1)内置MMC卡脱机连续数据采集:可脱离计算机控制,利用MMC卡存储,满足长距离快速检测钻杆管体的需要;(2)较宽的信号测量范围,达±10V;(3)联机采集频率:4800sps;联卡采集频率:14400sps;(4)可编程信号增益:各通道信号增益可编程独立设置;(5)高分辨率,达14bits(±0.012%F.S);(6)文件保护:意外断电时,可防止任何数据存入MMC;(7)多种接口方式可选,满足不同应用需要。
利用本发明基于磁记忆检测的油管无损检测装置实现检测的方法,如图11所示,主要包括如下步骤:
步骤一、初始化采集器21,启动PLC控制器,所述第一光电传感器用来收集油管是否运行到检测位置信号,所述第二光电传感器用来收集油管是否到达下料位位置信号;
步骤二、若所述第一光电传感器收集到油管已到达检测位置,则开始检测;否则,通过汽缸18的升降和电机15带动传送轮14,使油管到达被检测位置;
步骤三、开始检测:电机15带动传送轮14,传动轮14带动油管移动,使其穿越检测环,如图10所示,检测环中的巨磁阻传感器将收集到信号传送到采集器21;
通过USB接口或网线或无线联机将信号传送至PC机,所述数据存储及处理模块对巨磁阻传感器信号进行分析处理,包括以下三方面:
(1)信号降噪处理:
根据对含噪声数据的观察分析,噪声信号基频为正弦波,因此采用滑动平均值发进行降噪处理,设xi(i=1,2,...,n)为原始信号序列,维数为n,滑动窗大小为N,滑动平均值yk滤波算法为:
(2)评价参数计算:
g)峰值σ:采集波形的最高点和最低点的差值;
σ=max(abs(H1),abs(H2),abs(H3),...,abs(Hn))) (2)
峰值反映了工件磁记忆信号幅值波动情况,波动越大,工件损伤程度越大;描述了磁记忆检测信号的本质特征,对工件缺陷的检测信号进行统计分析,可区分工件的总体损伤水平;
h)方差s2:反映波形波动大小,方差越小则波动越小,稳定性也越好;
方差计算公式为:
在磁记忆信号参数分析中,方差是评判工件总体损伤程度的判据;
i)邻域峰峰值Kin:铁磁性金属表面漏磁场强度的邻域峰峰值等于磁场强度最大值和最小值的模数差值ΔH比两点之间的距离ΔL,ΔH/ΔL描述了检测信号H在检测方向L上的变化情况;
(3)分级判断:
分级判断的依据是在经过对大量实际应用中确定的各个级别的油管进行检测,对评价参数进行统计分析,得出各级别油管评价参数的统计分布区间,并参考美国石油学会标准2005 API 5CT套管和油管规范中关于壁厚的标准要求,根据油管其服役状况和损伤情况分为三级,包括:一级油管可正常使用;二级油管用于对管体要求不严格的场合;三级油管按照报废进行处理;
根据上述分析处理结果生成检测报表;
在上述检测油管的过程中,一旦第二光电传感器收集到油管已到达下料位位置信号时,则油管下检测线;
步骤四、是否检测下一根油管,若.T.,则返回上述步骤二;若.F.,则结束检测。
综上,采集数据及利用算法分析数据主要是根据需求选取适合的参数,如:峰值、峰峰值、方差等。分级判断主要是根据现场大量油管采集实验得出,并参考API 5CT的关于壁厚的标准要求,最终制定的分级等级较API标准低,如此做法,主要是为了节约资源,在保证油管井下安全的情况下,最大限度的利用资源。
本发明中可以检测管体、无接箍螺纹和接箍部分管体及螺纹部分内外壁应力集中、腐蚀、裂纹及偏磨;其检测速度不低于10米/分钟;检测方式为非接触检测,对于管体为半对开,对于接箍为全周检测。其检测距离(即传感器探头到油管外表面的距离)为:5-10mm;传感器响应频率为1MHz,其灵敏度为0.8-1.4mv/Oe,检测管架总长度为20米。
尽管上面结合图对本发明进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨的情况下,还可以作出很多变形,这些均属于本发明的保护之内。
Claims (7)
1.一种基于磁记忆检测的油管无损检测装置,包括油管传送单元、油管检测平台和控制单元,其特征在于:
所述油管检测平台包括腿架(1),所述腿架(1)的上方设有千斤顶(2),千斤顶(2)上方设有位置调整结构,所述位置调整结构上设有两个磁记忆检测环,所述两个磁记忆检测环,其中,一个是非接触式八通道油管检测环(11),另一个是非接触式十二通道油管检测环(10);两个磁记忆检测环内分别设有巨磁阻传感器,所述巨磁阻传感器通过设置在一支架筒内的一四连杆式传感器支架固定在各自所处的磁记忆检测环内;
所述油管传送单元包括由汽缸(18)带动的起升架(16)、管架(19)和由管架(19)支撑起来的传送架(13),与所述传送架(13)配合的传送轮(14),所述传动轮(14)由电机(15)带动,还包括用于接收油管位置信号的第一光电传感器和第二光电传感器;
所述控制单元包括PC机、通过USB接口与所述PC机连接的采集器(21)、数据存储及处理模块、PLC控制器;
所述PLC控制器与所述第一光电传感器和所述第二光电传感器连接,所述采集器(21)与所述巨磁阻传感器连接。
2.根据权利要求1所述基于磁记忆检测的油管无损检测装置,其特征在于:所述四连杆式传感器支架为一平行四边形铰链四杆机构,设置在该四杆机构两连架杆(61)与连杆(62)之间铰链处的扭簧(63)、设置在四杆机构机架(64)上的传感器容器(65)和设置在连架杆(61)与机架(64)之间铰链处的滚轮(65)。
3.根据权利要求1所述基于磁记忆检测的油管无损检测装置,其特征在于:所述位置调整结构包括定位槽板(3),所述定位槽板(3)内设有滑动槽板(12),所述滑动槽板(12)上设有滑动底板(6),所述滑动底板(6)上设有两个检测环支撑板;所述定位槽板(3)的底面与千斤顶(2)固定,两个检测环支撑板与磁记忆检测环固定。
4.根据权利要求1所述基于磁记忆检测的油管无损检测装置,其特征在于:所述采集器(21)为DI710数据采集器。
5.根据权利要求1所述基于磁记忆检测的油管无损检测装置,其特征在于:所述两个磁记忆检测环的直径不同。
6.根据权利要求1所述基于磁记忆检测的油管无损检测装置,其特征在于:所述油管检测平台安装有防雨罩。
7.一种基于磁记忆检测的油管无损检测方法,其特征在于:采用如权利要求1所述检测装置,其中,所述采集器(21)为DI710数据采集器;进行油管无损检测的步骤如下:
步骤一、初始化采集器(21),启动PLC控制器,所述第一光电传感器用来收集油管是否运行到检测位置信号,所述第二光电传感器用来收集油管是否到达下料位位置信号;
步骤二、若所述第一光电传感器收集到油管已到达检测位置,则开始检测;否则,通过汽缸(18)的升降和电机(15)带动传送轮(14),使油管到达被检测位置;
步骤三、开始检测:电机(15)带动传送轮(14),传动轮(14)带动油管移动,使其穿越检测环,检测环中的巨磁阻传感器将收集到信号传送到采集器(21);
通过USB接口或网线或无线联机将信号传送至PC机,所述数据存储及处理模块对巨磁阻传感器信号进行分析处理,包括以下三方面:
(1)信号降噪处理:
根据对含噪声数据的观察分析,噪声信号基频为正弦波,因此采用滑动平均值进行降噪处理,设xi(i=1,2,...,n)为原始信号序列,维数为n,滑动窗大小为N,滑动平均值yk滤波算法为:
(2)评价参数计算:
a)峰值σ:采集波形的最高点和最低点的差值;
σ=max(abs(H1),abs(H2),abs(H3),...,abs(Hn))) (2)
峰值反映了工件磁记忆信号幅值波动情况,波动越大,工件损伤程度越大;描述了磁记忆检测信号的本质特征,对工件缺陷的检测信号进行统计分析,可区分工件的总体损伤水平;
b)方差s2:反映波形波动大小,方差越小则波动越小,稳定性也越好;
方差计算公式为:
在磁记忆信号参数分析中,方差是评判工件总体损伤程度的判据;
c)邻域峰峰值Kin:铁磁性金属表面漏磁场强度的邻域峰峰值等于磁场强度最大值和最小值的模数差值ΔH比两点之间的距离ΔL,ΔH/ΔL描述了检测信号H在检测方向L上的变化情况;
(3)分级判断:
分级判断的依据是在经过对大量实际应用中确定的各个级别的油管进行检测,对评价参数进行统计分析,得出各级别油管评价参数的统计分布区间,并参考美国石油学会标准2005 API 5CT套管和油管规范中关于壁厚的标准要求,根据油管其服役状况和损伤情况分为三级,包括:一级油管可正常使用;二级油管用于对管体要求不严格的场合;三级油 管按照报废进行处理;
根据上述分析处理结果生成检测报表;
在上述检测油管的过程中,一旦第二光电传感器收集到油管已到达下料位位置信号时,则油管下检测线;
步骤四、是否检测下一根油管,若为是,则返回上述步骤二;若为否,则结束检测。
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CN1793894A (zh) * | 2005-12-06 | 2006-06-28 | 天津大学 | 用金属磁记忆检测技术确定管道焊接裂纹应力集中的方法 |
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