Дефектоскопия сварных швов трубопроводов: 4.4. Неразрушающий контроль сварных соединений трубопроводов / КонсультантПлюс

Содержание

АКС-Сервис | Контроль сварки

Контроль сварных швов и соединений, измерение толщины изделий различного типа:

  • трубопроводы отопления, канализации, водо- и газоснабжения, как стальные, так и пластиковые
  • водонагревательные котлы
  • баки, резервуары, емкости
  • строительные металлоконструкции

 

Наша организация оказывает услуги по проведению неразрушающего контроля следующих видов:

  • Ультразвуковой
  • Радиографический
  • Визуальный и измерительный
  • Капиллярный
  • Магнитопорошковый
  • Вихретоковый
  • Акустико-эмиссионный

Мы проводим контроль сварных соединений любого типа на различных технических объектах.

 

Неразрушающий контроль и дефектоскопия сварных швов и соединений различного типа на строительных металлоконструкциях.
ультразвуковой контроль сварных швов и соединений.
Контроль, дефектоскопия сварных соединений трубопроводов различного диаметра и назначения.
Контроль и дефектоскопия сварных швов и соединений резервуаров, котлов, баков.
Контроль сварки на металлических опорах.
Дефектоскопия и неразрушающий контроль сварных швов и соединений на технических объектах различного назначения.

Для дефектоскопии сварных швов мы используем современное оборудование, позволяющее быстро получать достоверные результаты. Наряду с классическими дефектоскопами мы используем передовые разработки ведущих производителей приборов для неразрушающего контроля сварки, например ультразвуковой томограф А1550 «IntroVisor».

При проведении контроля сварки с помощью этого прибора легко обнаружить такие дефекты сварных швов и соединений, как непровары, трещины, шлаковые включения и т.д.

 

Мы проводим контроль и дефектоскопию сварных соединений различного типа:

  • Контроль и дефектоскопия сварных соединений стыкового типа

  • Контроль и дефектоскопия сварных соединений углового типа

  • Контроль и дефектоскопия сварных соединений таврового типа

  • Контроль и дефектоскопия сварных соединений нахлёстного типа

По результатам контроля мы выдаём официальное заключение – пригоден данный объект для дальнейшей эксплуатации или нет.

 

Обследование сварных металлоконструкций различного типа.
По результатам контроля (обследования металлоконструкции, строительной конструкции, технического объекта) выдаётся официальное заключение, требуемое Ростехнадзором.

Радиографический контроль сварных соединений трубопроводов

В радиографическом контроле трубопроводы имеют подавляющее большинство среди всех объектов контроля. Многие лаборатории кроме «трубы» ничего и не видят. Из труб состоят змеевики печей и теплообменников, по ним осуществляется вся технологическая транспортировка газов и жидкостей. Нам приходилось контролировать трубы диаметром от 8мм до 1200мм. При наличии двухстороннего доступа светим через одну стенку, при отсутствии — приходится светить через две стенки. Чувствительность контроля при этом , естественно, ухудшается. Для атомной тематики все случаи контроля трубопроводов через две стенки ПНАЭГ-7-010-89 требует согласовывать с инспектирующим органом.

Трубы малого диаметра (до 30мм) обычно светим в плоскости шва. На этих трубах на боковых проекциях стен можно определить размер смещения кромок, величину вогнутости и выпуклости корня шва. Трубы большего диаметра светим на «эллипс» с целью уменьшить на шве радиационную толщину и возможности определения места дефекта. Здесь интересно отметить одно очень распространенное заблуждение, дескать, нельзя делать на «эллипс» трубы более 150мм диаметром, так как дальняя от пленки стенка удалена более 150 мм, а это запрещает ГОСТ 7512-82. Документ ограничивает удаленность пленки от ближней к ней поверхности объекта контроля 150 мм. Причем это ограничение не носит принципиального характера и сделано из «жалости» к дефектоскопистам и их экономистам – слишком возрастают фокусные расстояния и, соответственно (да еще и в квадрате), экспозиции.

При контроле труб (Ø более 30 мм) через две стенки у многих возникают проблемы с определением лучевых размеров вогнутости корня шва, непровара корневого, внутренних объемных дефектов. Это особенно актуально, когда лучевой размер является браковочным критерием (Газпром). Работавший у нас до конца жизни д.т.н. Зуев В.М. разработал на основе теории и многочисленных экспериментальных данных методику определения лучевых размеров дефектов. Главная ее ценность, что она вводит корректировку не только по контрасту пленки на плотностях дефекта и эталона. Есть корректировка по месту установки эталона (под кассетой или нет), по ширине дефекта (непровара или вогнутости корня.) В настоящее время ООО «ЛЕНТЕСТ» работает над усовершенствованием методики (измерение плотностей после оцифровки радиограмм на мониторе, введении в расчеты фактических сенситометрических данных и др.)

ООО «ЛЕНТЕСТ» в 2010 году впервые в России получило положительные результаты радиографического контроля на действующей установке Рязанской НПК трубопроводов диаметрами менее 159мм с продуктами нефтепереработки внутри и с теплоизоляцией снаружи трубы. Работы велись с применением запоминающих пластин HR системы «Фосфоматик-40».

Вопрос, конечно, надо ли контролировать швы трубопроводов с продуктами и в изоляции- куда лучше их контролировать «голыми» и без продуктов. Но ведь у нас куча старого оборудования, трубопроводы которого частенько контролировали в объеме 20%.

ООО «ЛЕНТЕСТ» имеет шесть различных переносных рентгеновских аппаратов и выполняет контроль любых трубопроводов. В некоторых случаях для подтверждения дефектов на формировании корня шва применяем видео -эндоскоп с функцией фото и видео регистрации.

Лаборатория неразрушающего контроля — Производство

Лаборатория неразрушающего контроля является структурным подразделением ЗАО «ИЦ «Технохим». Главной целью функционирования лаборатории является обеспечение и поддержание высокого качества работ при изготовлении, строительстве, эксплуатации, монтаже, ремонте, реконструкции и техническом диагностировании объектов, за счет выявления недопустимых дефектов методами неразрушающего контроля, обеспечение достоверности результатов контроля и проведения на этой основе технически обоснованных корректирующих и предупреждающих действий.

Области аттестации
  • объекты котлонадзора
  • системы газоснабжения (газораспределения)
  • подъёмные сооружения
  • оборудование нефтяной и газовой промышленности
  • оборудование взрывопожароопасных и химически опасных производств
  • здания и сооружения (строительные объекты)
  • металлические конструкции (в том числе: стальные конструкции мостов)
Виды неразрушающего контроля
  • ультразвуковая дефектоскопия
  • ультразвуковая толщинометрия
  • проникающими веществами
    • цветная дефектоскопия
    • течеискание
  • визуальный и измерительный
Комплекс услуг
Ультразвуковой контроль:
  • сварных швов аппаратов, сосудов, металлоконструкций и трубопроводов
  • сварных соединений арматурных и закладных изделий
  • сварных соединений полиэтиленовых трубопроводов
  • пробных – допускных сварных соединений
  • контрольных сварных соединений — КСС
  • сплошности металлопроката
Цветная дефектоскопия:
  • сварных швов аппаратов, сосудов, металлоконструкций и трубопроводов
  • сварных соединений арматурных и закладных изделий
  • пробных – допускных сварных соединений
  • контрольных сварных соединений — КСС
Течеискание:
  • гидравлический с люминисцентным покрытием
  • керосиновая проба
Визуально-измерительный контроль:
  • сварных швов аппаратов, сосудов, металлоконструкций и трубопроводов
  • сварных соединений арматурных и закладных изделий
  • пробных – допускных сварных соединений
  • контрольных сварных соединений — КСС
Разрешительная документация

Контроль качества сварных соединений трубопроводов

    Контроль качества сварных соединений трубопроводов может производиться следующими методами  [c. 366]

    Контроль качества сварных соединений трубопроводов [c.136]

    КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА СВАРНЫХ СОЕДИНЕНИЙ ТРУБОПРОВОДОВ [c.288]

    Контроль качества сварных соединений стальных трубопроводов включает  [c.179]

    Для контроля качества сварных соединений трубопроводов, подлежащих приемке органами Госгортехнадзора или газовой технической инспекцией. Рис. 10—13. каждый сварщик одновременно со сваркой трубопро- Разметка вода обязан сварить контрольный стык. Сварка кон- контрольно-трольных стыков должна производиться в условиях, го стыка одинаковых со сваркой трубопровода, с применением для изготов-тех же материалов и в том же положении, в кото- ления образ-ром выполняются сварщиком стыки свариваемого цов [c.603]


    Для контроля качества сварных соединений сосудов и трубопроводов все чаще применяют ультразвуковую дефектоскопию.[c.144]     Магнитографический МД-11 Контроль качества сварных соединений трубопроводов и листовых конструкций из стали толщиной 1—16 мм в монтажных, полевых и цеховых условиях Сеть переменного тока напряжением 220 в 160 55 27 [c.225]

    Оценка качества сварных соединений трубопроводов по результатам радиографического контроля в зависимости от размеров объемных дефектов (включений, пор) [c.101]

    Для контроля качества сварных соединений трубопроводов и его деталей одновременно со сваркой каждый сварщик обязан сварить контрольные стыки в количестве 1 % Для углеродистых и низколегированных марок сталей и 2% для аустенитных марок сталей от общего числа сваренных 1Ш однотипных стыков, но не менее одного стыка. Сварка контрольных стыков осуществляется в условиях, тождественных с условиями сварки трубопровода. [c.189]

    Все трубопроводы, на которые распространяются настоя-шие Правила, после окончания монтажных и сварочных работ, термообработки (при необходимости), контроля качества сварных соединений неразрушающими методами, а также после установки и окончательного закрепления всех опор, подвесок (пружины пружинных опор и подвесок на период испытаний должны быть разгружены) и оформления документов, подтверждающих качество выполненных работ, подвергаются наружному осмотру, испытанию на прочность и плотность и, при необходимости, дополнительным испытаниям на герметичность с определением падения давления.[c.112]

    Контроль качества сварных соединений магистральных трубопроводов диаметром от 1020 до 1620 мм со стенками толщиной 30 мм в полевых условиях можно осуществлять гамма-дефектоскопами Магистраль и Магистраль-1. Для контроля сварных соединений весьма ответственных конструкций, например реакторов, применяют гамма-дефектоскопы Дрозд и Дятел . [c.53]

    При сборке трубопроводных блоков на монтажной площадке, а также во всех случаях при сборке блоков строительных конструкций и комбинированных блоков качество их изготовления должно быть проконтролировано при промежуточных и заключительных проверках. При промежуточном контроле качества проверяют изделия, входящие в состав блока. При заключительной проверке блоков производится внешний осмотр блока для определения его комплектности и степени заверщения сборочно-сварочных и других операций, а также наличия крепления трубопроводных блоков и элементов жесткости, контроль качества сварных соединений проверка основных размеров блока проверка качества очистки внутренней поверхности трубопроводов, окраски наружной поверхности, тепловой изоляции, противокоррозийной защиты и т. п. [c.150]


    Оценка качества сварных соединений трубопроводов 1-1У категорий (за исключением трубопроводов I категории, работающих при температуре ниже минус 70 °С) по результатам ультразвукового контроля должна соответствовать требованиям табл. 7.5. [c.106]

    При контроле сварки трубопроводов качество сварных соединений трубопроводов проверяют в процессе их сборки или при внешнем осмотре после сварки. Пооперационный контроль состоит из проверки качества материалов, собранных соединений, технологии и режимов сварки. [c.226]

    Холодный натяг трубопроводов можно производить только после выполнения всех сварных соединений (за исключением замыкающего), окончательного закрепления неподвижных опор на концах участка, подлежащего холодному натягу, а также после термической обработки (при необходимости ее проведения) и контроля качества сварных соединений, расположенных на всей длине участка, на котором необходимо произвести холодный натяг.[c.88]

    На газоперерабатывающем заводе произошла авария, сопровождаемая пожаром, в результате которой были повреждены технологическая и кабельная эстакады и группа холодильников газа наружной площадки компрессорного цеха. Причина аварии — разрушение нагнетательного коллектора газовых холодильников диаметром 720 мм, вызванное разрывом некачественно выполненного сварного соединения. В ходе расследования аварии установлен ряд нарушений, допущенных в процессе монтажа трубопроводов и при приемке их в эксплуатацию. Часть газового коллектора была выполнена из трубы, изготовленной из стали марки Ст Зсп вместо предусмотренной проектом стали 15ХГС, не осуществлялся контроль качества сварных соединений стык, где началась авария, имел непровар. [c.108]

    Сварка и контроль качества сварных соединений произведены в соответствии с Правилами устройства и безопасной эксплуатации стальных технологических трубопроводов , рабочей документацией и НТД сварщиками, прошедшими испытания согласно требованиям Правил аттестации сварщиков , утвержденными Госгортехнадзором России.[c.154]

    Сварка трубопроводов должна выполняться по утвержденным технологическим правилам, устанавливающим вид, режим и порядок сварки, а также контроль качества сварных соединений в зависи.мости от назначения трубопровода и с учетом однократного или двухкратного его испытания. [c.140]

    Проверку качества сварных соединений трубопроводов производят в процессе их сборки и сварки или внешним осмотром после сварки. Пооперационный контроль состоит из проверки качества [c.163]

    Все трубопроводы, на которые распространяются настоящие Правила, после окончания монтажных и сварочных работ, термообработки (при необходимости), контроля качества сварных соединений неразрушающими методами, а также после установки и окончательного закрепления всех [c.167]

    Вид сварки, применявшийся при монтаже трубопровода Методы и объем контроля качества сварных соединений  [c.231]

    Лаборатория для термообработки сварных соединений Буран-8 предназначена для контроля качества сварных швов трубопроводов методами неразрушающего контроля, а также проведения исследовательских, профилактических и ремонтных работ на трубопроводах. 4500 6200 2500 3400 15450 [c.247]

    Следовательно, надежность ТП из стали 20, транспортирующих сероводородсодержащие среды, определяется качеством сварных соединений и особенно качеством корневого слоя шва, контактирующего с коррозионной средой. В связи с этим надежность трубопроводов прямо зависит от эффек- тивности неразрушающих методов контроля качества сварных соединений. [c.65]

    Специализированные передвижные лаборатории имеют соответствующую планировку и укомплектованы необходимым оборудованием и вспомогательными принадлежностями для проведения магнитного, ультразвукового и радиофафического контроля, а также фотообработки и расшифровки снимков. Для радиофафического контроля качества сварных соединений трубопроводов и других изделий в полевых и монтажных условиях создана передвижная лаборатория легкого типа. [c.592]

    Контроль качества сварных соединений трубопроводов производят внешним осмотром и измерением шва, ультразвуковой и цветной дефектоскопией, просвечиванием проникающим излучением (рентгено- или гамма-графированием), механическими испытаниями, металлографическим исследованием, гидравлическим или пневматическим испытанием, стилоскопированием, замерами твердости, травлением и т. п., если они предусмотрены проектом или производственной инструкцией по сварке. [c.147]

    Качество сварных соединений трубопроводов контролируют следующими методами внешним осмотром и измерением шва механическими испытаниями физическими методами контроля металлографическими исследованиями гидравлическими или пневмати-че скими испытаниями, а также другими методами (стилоскопированием, измерением твердости, травлением, цветной дефектоскопией и т. п.), если оци предусмотрены проектом или производственной инструкцией по сварке. Качество сварных соединений (за исключением стилоскопирования) проверяют после термообработки (если она предусмотрена для данного сварного соединения). [c.123]


    При осмотре проверяются правильность монтажа трубопровода (в соответствии с проектом), установки арматуры, размещения опор и подвесок и надежность крепления устройств снятие (удаление) всех временных приспособлений, заглушек, пробок и т. п. окончание всех работ по сварке и контролю качества сварных соединений физическими методами, а также проведение в необходимых случаях термообработки обеспечение свободного доступа для осмотра всех сварных, резьбовых, фланцевых, клееных и других соединений обеспечение свободного удаления воздуха и опорожнения трубопровода (наличие воздушников и спускников с запорными устройствами при гидравлическом испытании). [c.435]

    Для каждого объекта или группы объектов котлонадзора (котлов, трубопроводов, сосудов и их элементов) приводятся следующие данные марки свариваемых материалов, диапазоны их диаметров или радиусов кривизны и толщин, марки используемых сварочных материалов, виды (конструкции) сварных соединений, а также НТД по сварке и контролю, в соотвегтствии с которыми выполняются сварка и контроль качества сварных соединений. При большом числе объектов эти сведения следует приводить в виде таблицы, являющейся приложением к акту. [c.138]

    Диагностические обследования трубопроводов компрессорных станций (КС) на стадии эксплуатации показывает, что одним из распространенных дефектов кольцевых сварных швов является смещение кромок. Причинами образования этого дефекта служат несоосность труб при сварке, отклонение внешнего диаметра от номинала, овальность труб. Особенно часто встречается смещение кромок при сварке разнотолщинных изделий (труба-отвод, труба-кран и т.п.). Согласно ВСН-012-88 допустимое смещение кромок по внешней образующей составляет 20 % от толщины стенки, но не более 3 мм. Это очень жесткие требования, если учитывать качество изготовления отечественных труб, которые использовались при строительстве КС. Вновь разрабатываемые нормы (Инструкция по неразрушающим методам контроля качества сварных соединений при строительстве, эксплуатации и ремонте трубопроводов. СТО Газпром РД-39-1.10-…-2005) допускают более мягкие требования к смешению кромок на стадии эксплуатации 20 % от толщины, а в отсутствие других дефектов — 30 %. Вместе с тем длительный опыт эксплуатации трубопроводов со смещением кромок сварных швов более допустимых величин показывает, что повреждений сварных швов в этих зонах не происходит.[c.161]

    Инструкция по методам контроля, применяемь1м при проверке качества сварных соединений стальных строительных конструкций и трубопроводов (СН 375—67) [c.33]

    Конкретные требования по порядку проведения, видам, объемам и методам контроля, а также нормам оценки качества сварных соединений и наплавленных деталей оборудования и трубопроводов АЭС изложены в другом документе, имеющем название — Сварные соединения и наплавки. Правила контроля (ПНАЭГ-7-010-89). Этот документ введен взамен ПК 1514-72 [8.  [c.70]

    Освещены воцроон ультразвуковой дефектоскопии сварных соединений аппаратов и трубопроводов нефтезаводов непосредственно в условиях эксплуатации. Показано, что проведен Ие оперативного контроля за качеством сварных соединений позволяет своевременно цредуцреж-дать аварийные остановки оборудования, экономить время на проведение ревизии оборудования в пфиод ППР. Лана характеристика высокотемпературных искателей для контроля свиных соединешй по горячей поверхности. Указаны основные причины погрешности ультразвукового контроля по горячей поверхности и способы их устранения. [c.136]


Ультразвуковой контроль сварных соединений | КазЭкспертПром

С первой трети ХХ в. специалистам удалось разработать методы эхолокации и теперь ультразвуковая дефектоскопия применяется для обнаружения дефектов сварных швов. Она помогает выявлять нарушения химического состава наплавки, замечать появление оксидных соединений, обнаруживать наличие шлаков или определять надежность их слоев. По своей точности метод вполне сопоставим с радиолокацией или рентгенографией, так как используемая им аппаратура фиксирует мельчайшие изъяны целостности стыка.

Поэтому он является наиболее доступным и результативным поточным способом. Но сфера использования ультразвуковой дефектоскопии сводятся к геометрическим параметрам заготовки, которая исследует сварные швы трубопроводов высокого давления.

Сущность понятия

Ультразвуковой контроль сварных швов базируется на физических основах волновой системы, которая отталкивается от стыка различных сред. Никакого вреда организму человека этот метод диагностики не приносит.

Диапазон данного вида неразрушающего контроля составляет от 20 кГц до 500 МГц. Направленные от источника однородные сигналы двигаются с равномерным ускорением. При изменении среды происходит их преломление или отражение. Продольные волны обладают скоростью почти вдвое большей, чем поперечные.

Тонкость настройки оборудования связана с ее конструктивными особенностями. Посредством ультразвукового контроля сварных швов определяются включения, зерна, лакуны, примеси, раковины, которые уменьшают прочность соединения.

Достоинства и минусы дефектоскопии

Преимущества такого метода заключаются в:

  • безопасности для человека;
  • высокой надежность диагностики с выявлением большинства изъянов;
  • мониторинге качества сварных швов, когда не нужно отделять кусок металлоконструкции для лаборатории;
  • оперативности при определении состояния стыка, ускоряющей результат;
  • универсальности;

Недостатками метода становятся ограничения использования и потребность в подготовке профессионалов.

Ультразвуковая волна быстро затухает при контакте со структурами крупнозернистого характера. Поэтому здесь следует применять преобразователи с особым радиусом кривизны.

Типы и способы контроля

Для осуществления УЗД соединений применяют техники прямого луча, а также двукратного, многократного или однократного отражения.

Вектор сигнала выбирают, используя нормаль, где угроза дефектов велика. Наиболее распространенными видами измерений являются:

  • эхо-импульсная диагностика, когда устройство формирует волну и настраивается на ее отклик. Если он улавливается, то в материале имеется разделение сред;
  • эхо-зеркальный контроль посредством генерирующей волны датчика и улавливающего ее приемника. Ось соединения находится под углом к устройству. Приемник находит дефекты, фиксируя УЗ-сигналы;
  • теневой способ, когда волны расходятся по поверхности соединения. Если сигнал отражается и улавливается приемником, находящимся за сварным швом, то возникает тень;
  • зеркально-теневой действует с помощью комплекта датчиков, улавливающих сигналы колебаний. Чистая волна означает, что стык безупречен;
  • дельта направляет определенную волну, отражение которой обнаруживает дефекты соединения. При необходимости высокоточных результатов прибегают к тонкой настройке.

В практической деятельности ультразвуковая дефектоскопия находит изъяны сварки посредством теневых и эхо-импульсных методов. Способ неразрушающего контроля помогает отыскивать поврежденную часть, которая грозит разгерметизацией сварного соединения.

Так осуществляют профилактику аварий, особенно на трубопроводах с повышенными требованиями прочности.

Методика осуществления и сфера использования

Ультразвуковой контроль сварных швов применяется при мониторинге легированной и углеродистой стали, стыков сварки цветного металла и чугунных изделий.

Контрольные устройства обнаруживают:

  • изменение геометрии в отдельных местах;
  • наличие посторонних включений и другие нарушения структуры;
  • необработанные участки;
  • созданную газом из атмосферы пористость;
  • обвисание диффузности при разломе;
  • различные расслоения;
  • ржавчину внутри застывшего расплава;
  • сквозные изъяны швов;
  • складчатость из-за наплава и др.

УЗК позволяет отслеживать следующие виды соединений конструкций:

  • кольцевые, трубные или фланцевые;
  • любые сложные варианты;
  • поперечные и продольные, испытывающие повышенное давление или нагрузки;
  • тавровые.

Когда звуковой сигнал проходит сквозь решетку из металла, то он рассеивается, создавая сложности при использовании техники.

Геометрические ограничения:

Контролируемые заготовки не должны быть толще 50-80 см или тоньше 8-10 мм;

расстояние до исследуемого объекта должно составлять по меньшей мере 3 мм, максимально – 10 м.

УЗД великолепно проявила себя в производстве автомобилей, строительной области и на заводах, оснащенных трубопроводами повышенного давления.

Определение размеров дефектов в сварных швах трубопроводов – чего мы действительно можем достичь?

Материалы конференции ASME PVP:
, июль 2004 г., Сан-Диего, Калифорния
PVP2004-2811

В настоящее время трубопроводы используют технологию пригодности к эксплуатации (FFS) для принятия/отбраковки дефектов сварки. FFS требует точного измерения высоты дефекта для оценки механики разрушения. Стандартный метод контроля сварных швов трубопровода, например рентгенография, не позволяет проводить такие измерения. Однако более новая техника ультразвука в принципе может измерять высоту дефекта.Первоначально для измерения высоты использовались ультразвуковые амплитудные методы, но они оказались ненадежными. Теперь методы дифракции, особенно времяпролетная дифракция (TOFD), используются в сочетании. В этом документе рассматривается предыдущая работа — в основном крупные ядерные исследования, такие как PISC II, — и опубликованные исследования по определению размеров трубопроводов. Лучший размер ядра был в пределах нескольких миллиметров с использованием дифракции. В отличие от атомной, в трубопроводном АУЗИ используются зонная дискриминация, сфокусированные преобразователи, гораздо более тонкий материал и более простые методы анализа.Текущая точность обычно составляет + 1 мм (терминология не определена), что коррелирует с размером пятна луча и типичным сварочным проходом. Запросы на точность + 0,3 мм, вероятно, недостижимы, хотя будущие исследования и разработки должны значительно улучшить размер трубопровода.

Дефекты всегда возникают при сварке, даже при самых строгих процедурах. На практике устранить все дефекты ремонтом нецелесообразно, поэтому необходимо использовать некоторые критерии приемки, чтобы определить, какие дефекты следует удалить, а какие оставить на месте.Эта ситуация стала еще более важной с появлением высокопрочных сталей, где шлифовка и повторная сварка обычно разрушают контролируемую микроструктуру; ремонт может привести к большему ущербу, чем оставление дефекта.

В последние десятилетия произошел отход от критериев «качества изготовления», когда дефекты принимались или отклонялись в первую очередь на основании того, что могла обнаружить система контроля, к «пригодности для «Service» (FFS), которые основаны на механике разрушения (также называемой инженерно-критической оценкой или ECA).FFS использует ударную вязкость материала, данные о росте трещин и рабочий цикл компонента для оценки срока службы и, следовательно, приемлемого начального размера дефекта. Консерватизм встроен в расчеты за счет предоставления погрешностей для входных данных: ударной вязкости, скорости роста и измерения дефектов. Как правило, FFS допускает гораздо более крупные дефекты, чем критерии качества изготовления, что снижает процент брака и затраты. Однако для FFS важно точно и надежно измерить ключевой параметр дефекта: высоту дефекта.

В 1980-х годах атомная промышленность была ведущей отраслью, исследующей размеры дефектов, и в этой отрасли началась FFS. С появлением автоматизированного ультразвука в газопроводной промышленности [1] AUT становится предпочтительным методом контроля благодаря FFS. Использование AUT и FFS в трубопроводной промышленности значительно снизило количество брака (хотя частично это связано со способностью AUT осуществлять управление технологическим процессом).

В течение нескольких десятилетий основным методом контроля сварных швов трубопроводов была рентгенография, основанная на критериях качества изготовления.Помимо очевидных угроз безопасности, одним из основных недостатков рентгенографии является невозможность измерить высоту дефекта, что исключает использование FFS в качестве опции. За последние пару десятилетий ультразвук стал более распространенным; Ультразвук действительно предлагает возможность измерения высоты дефекта, но на практике это сложное измерение, чреватое ошибками. Существует два основных подхода: амплитудный и дифракционный. Они обсуждаются ниже.

Амплитуда по сравнению сДифракция

Амплитудные методы
Ранние подходы к определению размера дефекта основывались на амплитуде отраженного сигнала и его корреляции с эквивалентным обработанным отражателем, таким как выемка или боковое отверстие. Однако корреляция между размером дефекта и амплитудой была плохой [2]; это неудивительно, учитывая количество переменных из материала, оборудования и самого дефекта. Материал имеет потенциальную скорость и микроструктурные изменения, особенно стали; оборудование имеет потенциальные колебания амплитуды из-за типа генератора импульсов, диапазона частот, кабелей и других присущих электрических параметров.

Возможно, самой большой переменной является сам дефект. Ультразвук очень чувствителен к ориентации дефекта; также играют роль прозрачность, шероховатость, кривизна, расположение. Обычный ультразвук особенно ненадежен для вертикальных дефектов, хотя использование соответствующих углов контроля улучшает критерии амплитуды [3]. Немецкая методика DGS сравнивает амплитуды дефектов с амплитудами известного отражателя [4]; это дает дефект «не меньше обработанного отражателя», что бесполезно для FFS.В целом методы определения размеров на основе амплитуды, как правило, ненадежны, особенно в соответствии со стандартами, требуемыми FFS.

Поскольку размеры подавляющего большинства дефектов по-прежнему определяются с помощью методов, основанных на амплитуде, будь то спад на 6 дБ, 10 дБ или 20 дБ [5], уместно сделать несколько общих замечаний от полевых экспертов. Во-первых, «любой дефект, меньший, чем размер луча, имеет тенденцию соответствовать ширине луча». Это происходит потому, что небольшие дефекты имеют тенденцию быть всенаправленными излучателями, поэтому небольшие дефекты имеют тенденцию излучать в любом месте внутри луча. Однако небольшие дефекты, как правило, не имеют структурного значения в большинстве случаев, поэтому исходные данные о размерах малых дефектов ограничены [6]. Во-вторых, «маленькие дефекты имеют тенденцию быть больше размеров, а большие дефекты меньше» [7]. «Ситуация с небольшими дефектами и слишком большими размерами» легко понять из всенаправленного излучения и распространения луча. Однако большее беспокойство вызывает «крупный дефект-недогабарит». Такая ситуация может легко возникнуть, например, если дефект искривлен, поэтому луч преобразователя с фиксированным углом будет скатываться с краев, давая меньшие измерения амплитуды и размера.Недостаточный размер больших дефектов потенциально является серьезной проблемой для структурной целостности.

 

Методы дифракции
В конце 1970-х годов Силк из Харвелла [8] разработал метод измерения (и обнаружения) под названием времяпролетная дифракция (TOFD). В этом методе использовались дифрагированные волны малой амплитуды от вершин дефектов для определения размера дефектов, и он оказался значительно более точным, чем критерии амплитуды. Основной принцип TOFD показан на рисунке 1.
Явление дифракции довольно широко распространено в ультразвуке, и был разработан ряд альтернативных методов дифракции со своими преимуществами и недостатками.В стандартной методике TOFD используются отдельные генераторы импульсов и приемник с обеих сторон сварного шва или компонента, а также закодированное положение и компьютерная запись данных. TOFD имеет значительные мертвые зоны на наружном и внутреннем диаметре, а также проблемы с интерпретацией. TOFD также ограничен наименьшим дефектом, который он может измерить, обычно по кольцу луча (около 3 мм для трубопроводов). Тем не менее, результаты определения размеров TOFD были впечатляющими. На рис. 2 показано сравнение между определением размера на основе амплитуды и методом TOFD из испытаний по обнаружению дефектов в Великобритании [9].


Рисунок 1: Принципы TOFD

Рисунок 2: Амплитуда в зависимости от дифракции от пластины DDT 1 (вверху: все методы определения размеров, внизу: только TOFD).
Были разработаны различные альтернативные подходы к дифракции, включая обратную дифракцию и датчики смешанного режима. Также были опробованы другие методы, основанные на амплитуде и сигналах: частотный анализ [10], распознавание образов, HOLOSAFT [11]. В целом ни один из этих последних методов не стал коммерческим, хотя часто используется обратная дифракция.
Обратная дифракция использует один преобразователь для импульсов и обнаружения дифрагированных сигналов. Это делает систему намного проще и допускает ручное управление. Однако физика обратной дифракции слабее прямой дифракции, и идентификация дифрагированных сигналов зонда может быть затруднена. Тем не менее, обратная дифракция обеспечивает точность, аналогичную TOFD [12], и имеет преимущества для определения размеров небольших дефектов (до 0,5 мм в трубопроводах) с меньшими мертвыми зонами [13]. Основной подход показан на рисунке 3.

Рисунок 3: Обратная дифракция для определения размера дефекта.

Исследования ядерных размеров
В то время как многие отрасли интересовались возможностями определения размеров дефектов [14], ядерная промышленность провела крупные исследования для определения возможностей обнаружения и определения размеров дефектов. Двумя основными круговыми системами были PISC II и DDT. В частности, испытание PISC II было глобальным: около пятидесяти команд проверяли четыре компонента с примерно двумя сотнями дефектов [7]. Масштабы и объем этого исследования позволили провести хороший статистический анализ результатов, точность определения размеров и анализ дефектов.Неудивительно, что самым трудным для поиска дефектом оказалась гладкая трещина. Тем не менее, калибровка показала некоторые прорывы, так как были опробованы различные новые методы. PISC II было первым публичным испытанием TOFD, и результаты были обнадеживающими [15]. Общая точность размеров для команды UKAEA Risley составила несколько миллиметров на листе толщиной в сотни мм (т. е. ~ 1%).

Существуют существенные различия между этими ядерными исследованиями и текущими исследованиями размеров трубопровода:
• Во-первых, испытание PISC II было масштабным, что позволило провести существенные параметрические исследования.
• Во-вторых, атомные сосуды под давлением на порядок толще трубопроводов, хотя увеличить частоту ультразвука в трубопроводах пропорционально из-за затухания в стали невозможно.
• В-третьих, в атомной промышленности используются растровые TOFD и фокусировка с синтезированной апертурой (SAFT), которые обеспечивают несколько более высокую точность по сравнению с линейными TOFD в нефтехимической промышленности.
• В-четвертых, появились новые технологии, в том числе улучшенная обработка, обработка и отображение данных, а также фазированные решетки.Хотя фазированные решетки не изменяют физику, они позволяют выполнять многоракурсные и оптимизированные проверки.
• В-пятых, в трубопроводах обычно используются датчики с высокой фокусировкой, что уменьшает размер луча, улучшает отношение сигнал/шум и сводит к минимуму паразитные геометрические отражения.
• В-шестых, дефекты трубопровода (d) обычно имеют ту же высоту, что и длина волны ультразвука (λ), что усложняет теоретический анализ.
• В-седьмых, в PISC используются поверхности, заподлицо с землей, в то время как трубопроводы обычно имеют геометрические отражатели от корня и крышки.
• Наконец, требуемое качество (т. е. затраченное время и деньги), как правило, значительно выше для ядерной энергетики, чем для трубопроводов. Морские райзеры и напрягающие элементы могут быть исключением.
Тем не менее, общие выводы ядерных исследований применимы и к трубопроводам. Обнаружение эхо-импульса и его размер имеют ограничения; TOFD хорош для определения размера (и обнаружения) в большинстве случаев, но в идеале следует использовать как TOFD, так и эхо-импульс [15]; Возможна точность размеров в несколько миллиметров (лучше для трубопроводов).

Процедуры определения размера трубопровода и терминология
В отличие от чрезвычайно дорогих испытаний PISC II, исследования трубопроводов, как правило, меньше по размеру и более фрагментированы. Детали методологии, как правило, скудны, а количество данных ограничено. К сожалению, многие утверждения трубопроводов и исследования размеров являются собственностью и не могут быть опубликованы. Список ниже содержит некоторые общедоступные результаты.

Для процедур анализа операторы трубопроводов часто нарезают трубы на кусочки, чтобы получить приблизительный размер дефекта, или замораживают сварные швы, в отличие от тщательной металлографии в PISC II.Это по своей сути приводит к некоторым ошибкам в определении размера и обнаружении; точных данных нет, но металлургические погрешности, по-видимому, того же порядка, что и заявленная точность размеров. Альтернативными методами являются замораживание и разрезание на максимальной ультразвуковой амплитуде (которая может не соответствовать максимальной глубине). Конвейерные сканирования обычно выполняются однократно (как и в реальном мире), а детальные сканирования не используются (в отличие от ядерных). Размер трубопровода часто основывается исключительно на размере зоны в соответствии со стандартом ASTM E-1961 [16] или модифицированной версией размера амплитуды [17].Размер зоны быстрый и приблизительный, а не подробный, как ядерный.

Терминология определения размера дефекта трубопровода нечеткая. Обычно точность определения размера дефекта указывается как точность ± Y мм. Научная основа для ± Y мм не всегда указывается, но может быть:
1. Максимальная ошибка (возможно, два стандартных отклонения (σ) или 95% результатов)
2. Стандартное отклонение σ,
3. ASME Среднеквадратичное значение или
4. Общий диапазон ошибок, т. е. «диапазон глазного яблока». Некоторые авторы специально указывают σ или RMS; в других случаях процедура, по-видимому, заключается в том, чтобы нарисовать общую полосу ошибок, часто + 1 мм.Немногие опубликованные результаты поддерживают максимальную ошибку, поскольку многие точки лежат за пределами диапазона ошибок, хотя тексты часто подразумевают, что это так. К сожалению, количество точек данных в пайплайн-исследованиях обычно слишком ограничено для получения значимой статистики.

ASME RMS
ASME имеет процедуру измерения точности размеров [18]. Формула для RMS почти идентична стандартному отклонению и суммирует ошибки измерения (в квадрате), делит на количество точек, затем извлекает квадратный корень. Среднеквадратическая ошибка глубины дефекта не должна превышать 3,2 мм.

Что на самом деле люди подразумевают под ошибкой определения размера?
На многих графиках определения размера дефекта показана полоса ошибки приблизительно ± 1 мм. По мнению автора, этот «диапазон глазного яблока» ± 1 мм обычно указывается, потому что:
1. Это удобное число для выбора;
2. Диапазон 2 мм примерно соответствует размеру фокусного пятна сфокусированного преобразователя AUT для трубопровода, поэтому определение более точного размера проблематично;
3.Диапазон 2 мм также соответствует типичным размерам зон трубопровода и проходов GMAW;
4. Может быть слишком мало точек данных для значимой статистики; и
5. Большинство точек данных лежат в пределах этого диапазона, особенно при малом размере.

Физические ограничения
Когда размер дефекта приближается к длине волны (0,4-0,5 мм для поперечных волн 7,5 МГц), физика становится проблемой для моделирования дефектов в трубопроводах. (Типичные дефекты трубопровода порядка одного прохода сварки, т. е. 1-3 мм.) Существует два подхода к анализу: аналитический и численный.
Аналитический
Аналитические подходы, обычно использующие идеализированные трещины, включают теорему Грина, приближения Кирхгофа, приближения Борна и общую теорему дифракции [19]. К сожалению, все эти аналитические подходы используют аппроксимации, чтобы сделать уравнения разрешимыми, и эти аппроксимации недействительны, когда размер дефекта подобен длине волны, как для трубопроводов. Таким образом, аналитическая теория не может решить эту проблему, хотя очевидно, что ультразвук на практике отражается от дефектов с d~λ.

Численный
Из различных методов выполнения числовых оценок трассировка лучей будет практически бесполезна при d~λ. Методы конечных элементов и методы конечных разностей должны быть успешными, хотя все еще используются приближения. К сожалению, как FEM, так и FDM очень трудоемки и дороги [20], и в этой области сделано мало.

Размер фокусного пятна
Другим важным соображением является минимально достижимый размер фокусного пятна, тем более что минимальный измеряемый размер дефекта может быть ограничен размером фокусного пятна [6].Теоретический размер фокусного пятна зависит от размера апертуры, частоты (то есть длины волны) и фокусного расстояния. Если предположить апертуру 16 мм, частоту 7,5 МГц и фокусное расстояние 20 мм в воде (т.е. очень короткий фокус), полуширина 6 дБ приближается к 2λ, или 1 мм. Это говорит о том, что размер дефектов не может быть меньше +0,5 мм [20]. Это коррелирует с текущей точностью определения размера с помощью таких методов, как обратная дифракция [13], и оптимизированных лабораторных результатов [21].
Напротив, существует мнение о трубопроводах, что слишком маленькое фокусное пятно вредно [4, 17], особенно при использовании амплитудных подходов.Однако эти результаты указывают на более низкую точность определения размера по сравнению с зональной дискриминацией и другими подходами (см. ниже). Имеются также существенные ограничения на амплитудные методы, например, дефект должен располагаться в центре луча и должен быть меньше луча. Корреляция между амплитудой сигнала и размером дефекта очень плохая (см., например, рисунок 4).


Рисунок 4: Пример данных о трубопроводе, сравнивающий амплитуду и измеренный размер дефекта [22] 23] с использованием семи команд.В этом исследовании изучались несколько материалов ядерного типа, включая плакированные ферриты, литые и деформируемые аустениты; они также исследовали реальные дефекты, т.е. коррозионное растрескивание под напряжением. Несмотря на то, что применение, процедуры и технология устарели, а материалы отличаются, результаты действительно показали, что определение размеров дефектов трубопровода было плохим, с большими ошибками определения размеров.

University of Ghent Studies

В 1997 г. Iploca (Международная ассоциация подрядчиков по трубопроводам и шельфовым работам) финансировала исследование по обнаружению и определению размеров в Гентском университете [4, 24]. В то время как обнаружение было хорошим обеими бригадами AUT, определение размера (только одной командой) дало стандартное отклонение размера дефекта в пределах + 1,5-2 мм для поверхностных дефектов разрушения. Этот уровень точности размеров позже был подтвержден аналогичными проектами по валидации, спонсируемыми частными лицами [24]. Работа, проделанная Гентским университетом, также показала, что ошибка определения размера скрытых дефектов может быть весьма значительной.

Испытания Transco:

Недавно Advantica проанализировала внутреннее исследование с использованием финансирования GTI с семью инспекционными компаниями [25].Имплантировано около девяноста типичных дефектов: пористость, непровар, как растрескивание меди, так и поперечные дефекты. В то время как основной задачей испытаний было обнаружение дефектов (что было хорошо), размер дефектов не впечатлял. σ варьировала от 1,1 до 1,8 мм [26]. Были обнаружены ошибки до 6 мм, в то время как TOFD работал только для более крупных скрытых дефектов.

Shell Результаты
Копп и др. [27] опубликовали внутреннее исследование, включающее определение размеров дефектов (см. рис. 5). Это одни из наиболее полных доступных данных, которые показывают, что существует значительный разброс в пределах диапазона глазного яблока ± 1 мм, а также несколько точек с выбросами.Как и ожидалось, есть небольшой заниженный размер. Эти результаты типичны для данных трубопровода, и на этот график можно наложить несколько собственных исследований. Данные Shell представляют собой набор из нескольких программ, что усложняет анализ. В работе говорится о точности размеров ± 0,3 мм, что невозможно сделать из опубликованных данных. Эта точность основана на процентах от размера зоны, что не подтверждается никакими опубликованными или известными собственными исследованиями. Кроме того, он игнорирует проблемы размера фокусного пятна, корреляции амплитуды и дефекта и d ~ λ.Взгляд на данные дает типичный диапазон точности ± 1 мм.

Рисунок 5: Данные о размерах из Kopp et al. [27]

Saipem Study
Катальдо и Легори [28] опубликовали ограниченный набор данных для одобрения DNV, который показывает хорошую корреляцию с размером дефекта (см. рис. 6). Как и в случае с Shell, здесь мало заниженных размеров, хотя есть и завышенные. Диапазон глазного яблока ± 1 мм, вероятно, не будет «неправильным». Результаты Saipem можно легко наложить на приведенные выше результаты Shell.


Одним из наиболее интересных наблюдений является сравнение обычных многозондовых систем AUT и систем с фазированной решеткой. При использовании одной и той же установки (и номинально одних и тех же калибровочных блоков) различия незначительны, как и предсказывает физика. Шелл/Шоу [27] использовали мультизонд; ФАР Saipem. Два других сравнения не показали существенных различий в обнаружении с использованием одних и тех же настроек [25, 29].

 

Oceaneering OIS
Oceaneering провела квалификацию DNV в начале 2003 г. , которая дала заметно более низкий показатель σ, чем у Shell, Saipem или других компаний — σ ~ 0.6 мм. Этот набор данных содержал в основном боковые стенки LoF, хотя стенки труб были немного тоньше, чем у Saipem. Фактические процедуры проверки и калибровки не были изложены во внутреннем документе [30]. Результаты показаны на рисунке 7.

Рисунок 7: Сравнение измеренной и фактической высоты дефектов по данным Oceaneering.
На момент написания статьи неясно, почему результаты Oceaneering значительно лучше, чем у других. Компания Oceaneering широко использовала TOFD, чтобы свести к минимуму значительное превышение размеров (как показано на рис. 5), но в остальном использовала стандартные процедуры.Фазированные решетки предлагают значительные преимущества в размерах (дополнительные лучи, контролируемая фокусировка), и, возможно, опыт работы с фазированными системами помог так же, как и улучшенные процедуры.

 

Edison Welding Institute Round Robin

Под эгидой GTI компания EWI провела циклическую проверку двух труб, содержащих фактически двадцать четыре дефекта LoF, совместно с несколькими инспекционными компаниями [21]. Результаты показали значительные различия между инспекционными компаниями, даже при использовании номинально идентичных процедур.Так, в лучшем случае 45 % дефектов имели размеры в пределах +0,5 мм, а большинство – в пределах +2 мм (см. табл. 1 ниже).
Как и в случае с Advantica, только около половины дефектов EWI можно было должным образом проанализировать с помощью TOFD, либо потому, что дефекты были слишком малы, либо слишком близко к поверхности.
Используя несколько методов и много времени, EWI измерил дефекты с точностью + 0,6 мм (категория A6-открытая). Подразумевается, что чем больше методов и усилий, тем лучше результаты.Это наблюдение было подтверждено в циклическом исследовании PISC II для ядерных сосудов высокого давления [7].

6

4

A3

4

A6
Открыты

Acronymy

Подход Описание

Высота размера Точность, средняя ошибка «A» в MM и% от обнаруженных недостатков

A <± 0,5 мм

± 0,5> <± 2. 0 мм

± 2.0> <± 4.0 мм

Сосредоточенная многопробная, амплитудная линеаризация

35%

35%

30%

A2

Сосредоточенное многопробу

45%

45%

10%

Нефокусированный мультизонд, зона и ампл. Правила

30%

45%

25%

A4

Сосредоточенная PA, 48 EL., ALM Линеаризация

40%

20%

40%

A5

Сосредоточенная PA, 64 EL., ALM Линеаризация

15%

35%

50%

A6

Сосредоточенная PA, 64 EL. , Отраслевые сканирование

25%

25%

50%

Сфокусированные PA, 32 EL., Растровые и отраслевые

75%

25%

н/д

Таблица 1: EWI таблица 2, «Достигнутая точность размеров» [21]

 

Det Norske Veritas
Исследования DNV по определению размеров дефектов с использованием одного набора данных на основе амплитуды и одного набора данных на основе TOFD показали нетипично низкий показатель σ [22]. Занижение было минимальным, а систематическая ошибка в обоих случаях была небольшой, ~0,1 мм, как и в других исследованиях. Стандартное отклонение составляло ±0,41 для одного набора данных и ±0,62 для другого набора. Эти результаты показали значительно меньшую ошибку, чем большинство, примерно одну треть от некоторых других значений, хотя и сравнимы с результатами Oceaneering. Однако Oceaneering предоставила только 88 баллов, в то время как DNV использует 204.

Рисунок 8 представляет собой совокупность ряда исследований, подробности отсутствуют, поэтому сделать выводы об оптимальных методах и процедурах сложно [31].Эта разница может быть связана с анализом, процессом или статистической обработкой. Еще один низкий показатель σ, полученный из лабораторных результатов EWI, приведенного выше, связан с использованием нескольких методов и значительными затратами времени и усилий [21]. Можно ожидать улучшенных результатов от такого подробного осмотр [6]. Возможно, самые впечатляющие результаты получены из данных Oceaneering с использованием стандартного оборудования [30].

Рис. 8: Результаты расчета DNV [22]
 

R/D Tech Data
R/D Tech располагает некоторыми ранними собственными данными о размерах, которые можно наложить на рисунки 5-8 без значительных искажений.Характеристики аналогичны: некоторый разброс (в пределах диапазона глазного яблока ± 1 мм), ограниченный занижение размера и некоторое значительное завышение размера, низкая средняя ошибка измерения. На практике среднеквадратический анализ точности размеров с использованием подхода ASME дал значение от более чем ± 1,1 до 1,7 мм в зависимости от фактического используемого набора данных (зоны ASTM, модифицированные зоны, TOFD и их комбинации). Комбинированные методики дали лучшие результаты (меньшее значение σ), чем простые зоны. Этот набор данных также показал, что TOFD для трубопроводов был ограничен, и обычно только половина размеров дефектов могла быть непосредственно измерена стандартным TOFD.

На практике, за исключением результатов Oceaneering и EWI, имеющиеся данные кажутся достаточно самосогласованными, при этом RMS и σ обычно превышают 1 мм. Большая часть данных может быть наложена без серьезных искажений, что позволяет предположить, что ключевой вопрос заключается в технологических ограничениях, а не в опыте оператора или оборудовании. Средняя ошибка обычно значительно ниже 1 мм с ограниченным занижением размера. На данный момент большинство данных свидетельствует о том, что точность определения размеров более σ ± 1 мм нереалистична.Запатентованный набор данных R/D Tech предполагает, что «диапазон глазного яблока» ± 1 мм на самом деле является среднеквадратичным значением или стандартным отклонением <± 1 мм. Однако данные не являются строго сопоставимыми, поскольку условия испытаний различаются, процедуры AUT не идентичны, разрезы различаются и т. д. Как правило, средняя ошибка размера невелика, обычно близка к нулю мм.

Методы дифракции предлагают намного больше возможностей, чем методы амплитуды, хотя, в частности, TOFD имеет ограничения при работе с меньшими дефектами (и дефектами вблизи поверхности).Использование одних только амплитудных методов обычно ограничивает точность определения размера диаметром фокального пятна (~ 2 мм или диапазоном глазного яблока ± 1 мм, как было обнаружено в недавних исследованиях) с частыми выбросами. Распределение амплитуд не сильно улучшает значения σ. Недостаток, как правило, не является серьезной проблемой. В принципе, TOFD должен свести к минимуму количество грубых перезвонов.

Текущие запросы на определение размеров дефектов с точностью ± 0,3 мм на заводе (опять же, терминология не определена) кажутся нереалистичными, исходя из этих опубликованных результатов.Нет никаких доказательств того, что неопубликованные (или частные) результаты показывают какое-либо значительное улучшение. На ядерных материалах с использованием гораздо более коротких λ и идеальной геометрии была достигнута воспроизводимая точность ± 0,1 мм [32]. Однако такие ультразвуковые частоты невозможны в ферритных сталях, которые более ограничены микроструктурой. Несмотря на то, что была проделана некоторая работа по предельным значениям ультразвука в сталях [33], необходимо провести дополнительную работу конкретно по материалам трубопроводов и условиям AUT.

С точки зрения FFS лучшим решением с использованием современных технологий является добавление ± 1 мм к ± 1. 5 мм ко всем размерным сметам на консерватизм; это должно покрывать любой заниженный размер. Для более крупных дефектов лучшим решением является использование более чем одного метода, чтобы избежать возможного чрезмерного размера (5 мм и более) [22]; обычно используют зонную дискриминацию, TOFD, обратную дифракцию и множественные углы [6], если позволяет время (особенно для стояков и сухожилий).
К сожалению, инспекции в процессе эксплуатации, вероятно, значительно хуже, чем лабораторные круговые проверки. Хорошая новость заключается в том, что более поздние результаты (Oceaneering и EWI) заметно лучше, чем более ранние результаты (Shell и Advantica).

К счастью, ведется работа над альтернативными и улучшенными методами калибровки. R/D Tech работает над рядом плодотворных направлений:
1. Обратная дифракция [13]: Этот метод дает возможность измерять дефекты размером до ± 0,5 мм, хотя это не было доказано в ходе испытаний. Основными проблемами являются правильная идентификация сигнала и разрешение времени звонка.
2. Обработка сигналов TOFD [34]: Этот метод выполняет деконволюцию сигналов TOFD для определения размеров дефектов меньшего размера. Первоначальные результаты обнадеживают, но, как и во всех методах DSP, возможны осечки.
3. Улучшенная фокусировка [35]: увеличенное количество элементов и массива матриц должно уменьшить размер фокусного пятна и повысить точность определения размера.
Несомненно, в мире происходят и другие события.

1. Определение размеров дефектов AUT трубопровода становится все более важным с ростом использования пригодности к назначению, особенно для морских райзеров и напрягающих элементов.
2. Как правило, TOFD дает лучшее определение размера, чем амплитудные методы, хотя TOFD сильно ограничен для небольших и близких к поверхности дефектов.
3. Немногочисленные доступные исследования трубопроводов показывают довольно стабильные результаты, несмотря на различия в процессах. За одним или двумя исключениями существует постоянный диапазон точности, хотя лучшее знание процессов может частично объяснить это.
4. Исследования постоянно показывают тенденцию к завышению, а не занижению размеров, что понятно для небольших дефектов.
5. В трубопроводной промышленности не используется строгий анализ данных или терминология, как это делается в ядерной отрасли, поэтому указанные значения точности часто не определяются как диапазон глазного яблока, стандартное отклонение, среднеквадратичное значение, приближение или что-то еще.
6. Средняя погрешность определения размера невелика, обычно значительно ниже 1 мм, при этом погрешность измерения случайна.
7. Большинство исследований показывают, что погрешность измерения находится в пределах диапазона глазного яблока ± 1 мм или около того; σ колеблется в пределах ± 2 мм, с несколькими выбросами, в зависимости от дефектов, условий и т. д.
8. Нет опубликованных данных о том, что сегодня достижима точность ± 0,3 мм в полевых условиях.
9. К счастью, на повестке дня стоит ряд улучшенных методов, которые должны значительно улучшить размер.

г.Эд Гинзел из Института исследования материалов, Ватерлоо, Онтарио, предоставил ценные советы и помощь. Oceaneering OIS предоставила собственные данные, представленные в DNV.

[1] Гинзель Э.А., 2000, «Механизированный ультразвуковой контроль кольцевых сварных швов трубопроводов — краткая история», NDT.net, 2000, Том 5. № 03,
http://www.ndt.net/article/v05n03/eginzel/eginzel.htm
[2] Грубер Г.Дж., Г.Дж. Хендрикс и В. Р. Шик, 1984 г., «Характеристика дефектов сварных швов трубопроводов с использованием спутниковых импульсов», Оценка материалов, Том.42, с. 426.
[3] Брей А.В. и Р.К. Стэнли, 1995, «Анализ результатов определения размеров дефектов и рассечения УЗ-амплитуд в стальных трубах», NDE-Vol 13, NDE для энергетической промышленности, ASME, с. 85.
[4] Dijkstra F.H., J. v.d. Энт и Т.Дж. Баума, 2000 г., «Определение дефектов и ECA: современное состояние в AUT», Конференция по трубопроводным технологиям, Брюгге, 21–24 мая.
[5] Исмаил М.П. и А.Б. Мухаммед, 1998, «Оценка дефектов с помощью ультразвукового ANDSCAN», Insight vol. 40, нет. 11, с. 769.
[6] Мерфи Р.В., 1987, «Ультразвуковое определение размера дефекта с использованием методов падения децибел, Том 1: Текст», Проект Совета по контролю за атомной энергией № 85.1.9, Канада.
[7] PISC, 1997, Бюллетень Совета по исследованиям в области сварки 420, Резюме С.Х. Буш, Ч. 7.
[8] Силк М.Г., 1979, «Определение размеров дефектов с помощью ультразвуковой дифракции», Британский журнал неразрушающего контроля, с. 12.
[9] Charlesworth J.P. и J.A.G. Темпл, 1989, «Ультразвуковая дифракция времени пролета», Research Studies Press.
[10] Адлер Л., К.В. Кук, Х. Л. Уэйли и Р. В. МакКланг, 1977, «Измерение размера дефекта в образце сварного шва с помощью ультразвукового частотного анализа», Оценка материалов, с. 44.
[11] Шмитц В., В. Мюллер и Г. Шефер, 1984 г., «Оценка дефектов и характеризация дефектов с помощью HOLOSAFT», Оценка материалов, Том. 42, с. 439.
[12] Бэби С., Т. Баласубраманян и Р.Дж. Пардикар, 2002, «Оценка высоты поверхностных трещин ультразвуковыми методами», Insight vol. 44 нет. 11, с. 679.
[13] Жак Ф., Ф. Моро и Э. Гинзель, 2003 г., «Измерение размера обратного ультразвукового рассеяния с использованием фазированной решетки — разработки в области определения размера дефекта дифракции на кончике», представлено Insight.
[14] Zippel W., J. Pincheira and G.A. Шайба, 2000, «Измерение трещин в стальных пластинах с использованием метода TOFD», Журнал производительности построенных объектов, с. 75.
[15] Highmore P.J., A. Rogerson and L.N.J. Поултер, 1988, «Ультразвуковой контроль пластины 2 PISC II, проведенный Ядерными лабораториями Рисли», Британский журнал неразрушающего контроля, с.9.
[16] ASTM 1998, E 1961-98, «Стандартная практика механизированного ультразвукового контроля кольцевых сварных швов с использованием зонального различения с помощью специализированных поисковых устройств», Американское общество по испытаниям и материалам.
[17] Гросс Б., Т.С. Коннелли, Х. ван Дейк и А. Гилрой-Скотт, 2001 г., «Определение размеров дефектов с помощью механизированного ультразвукового контроля кольцевых сварных швов трубопроводов», NDT.net, Vol. 6, № 7.
[18] ASME, 2001, «Демонстрация производительности систем ультразвукового контроля», Приложение VIII, с.331, Американское общество инженеров-механиков.
[19] Краут Э.А., 1976, «Обзор теорий рассеяния упругих волн трещинами», IEEE Transactions on Sonics and Ultrasonics, Vol. СУ-23, №3, с. 162.
[20] Mair H.D., 2003, частное сообщение, 2003.
[21] Лозев М., 2002, «Валидация современных подходов к точности определения размера дефекта кольцевого сварного шва с помощью эхо-импульса, времяпролетной дифракции и методов механизированного ультразвукового контроля с фазированной решеткой», Проект EWI №45066КАП.
[22] Фёрли О., 2002 г., «Квалификация AUT для морской прокладки трубопроводов и роль неразрушающего контроля», 3-я Европейско-американская конференция по надежности неразрушающего контроля и разминированию, Берлин, 10-13 сентября.
[23] Хизлер П.Г. и С.Р. Доктор, 1976, «Круговой контроль трубопроводов», NUREG/CR-5068, PNNL-10475.
[24] Denys R., T. Lefevre, C. de Jaeger, S. Claessens, 2000 г., Исследование «Критериев приемлемости дефектов сварного шва», Заключительный отчет для группы спонсоров, Laboratorium Soete, Гент, Бельгия, май 2000 г.
[25] Морган Л., 2002 г., «Производительность автоматизированного ультразвукового контроля (AUT) кольцевых сварных швов механизированных трубопроводов», 8-я ECNDT, Барселона. Также www.ndt.net/article/ecndt02/morgan/morgan.htm
[26] Морган Л., П. Нолан, А. Киркхэм и П. Уилкинсон, 2003 г., «Использование автоматизированного ультразвукового контроля (AUT) при испытании трубопроводов», Insight, ноябрь.
[27] Копп Ф., Г. Перкинс, Г. Прентис, Д. Стивенс, 2003 г., «Проблемы производства и контроля стальных стояков контактной сети», Конференция по морским технологиям, Хьюстон, 5–8 мая 2003 г.
[28] Катальдо Г. и Р. Легори, 2003 г., «Усовершенствованные ультразвуковые методы контроля кольцевых сварных швов трубопроводов», ASME PVP-Vol. 456, Номер статьи PVP2003-1852, с. 49.
[29] Сьерве Э., Д.К. Стюарт и Г.Ф. Брайант, «Сравнение многозондовых и фазированных систем контроля кольцевых сварных швов», IPC 2000, Международная конференция ASME 2000 по трубопроводам, Калгари, Альберта, 1–5 октября 2000 г., стр. 827830.
[30] Oceaneering International, 2003 г., частное сообщение.
[31] Фёрли О., 2003, частное сообщение.
[32] Линденшмидт К. и М. Моулс, 1991, «Измерение глубины трещины в тонкостенных трубах по времени пролета», Обзор прогресса в количественной неразрушающей оценке, Vol. 11, с. 2093.
[33] Мадж П.Дж., 1981, «Измерение размеров и характеристика дефектов сварных швов с помощью ультразвукового контроля», Часть 3: Влияние металлургических характеристик в ферритных сталях, Справочник Института сварки 3527/11/81.
[34] Хонарвар Ф., Дусатко Т., Ю.Фан, Ф. Фарзбод, М. Молес и А.Н. Синклер, 2003 г., «Новый метод обработки сигналов для улучшения сигналов времяпролетной дифракции (TOFD)», ICPIIT VIII, Хьюстон, 18-21 июня 2003 г.
[35] ГТИ, 2003, Институт газовых технологий. Проект «Управление шириной горизонтального луча с помощью преобразователей с фазированной решеткой РПТГ-0334».

Обзор эталонных дефектов, обнаруженных в нефтепроводной промышленности

Обзор эталонных дефектов, обнаруженных в нефтепроводной промышленности

Международный журнал научных и инженерных исследований, том 6, выпуск 2, февраль 2015 г. 844

ISSN 2229- 5518

Обзор эталонных дефектов, обнаруженных в нефтепроводной промышленности

Виссам Алобаиди, Эрик Сандгрен, Хуссейн Аль-Риццо

Аннотация. Нефть и природный газ транспортируются по трубопроводам более века, что дает большой объем информации. о дефектах изготовления и эксплуатации.Исследования направлены на раннее выявление дефектов корпуса и сварных швов труб в процессе производства. Наиболее часто дефекты возникают в сварных швах, и их можно разделить на 7 основных типов: пористость, шлаковые включения, непровары, непровары, трещины, прожоги и неправильной формы. Любая из них может встречаться в пяти наиболее распространенных конфигурациях сварки, используемых в производстве. Пять распространенных типов соединений: сварное соединение встык, тройниковое соединение, угловое сварное соединение, соединение внахлест и кромочное соединение.Цель состоит в том, чтобы помочь в устранении проблем в производственном процессе, которые приводят к производственным дефектам, тем самым повышая качество продукции. Взаимосвязь между типом дефекта и методами неразрушающего контроля (НК), которые лучше всего выявляют каждый тип, представлены в табличной форме. В таблице также указано расположение дефекта (поверхностный, подповерхностный или и то, и другое) с методами неразрушающего контроля. Иллюстрации каждого типа дефекта представлены для справки. Отношение типа и местоположения дефекта к затратам и трудозатратам, необходимым для обнаружения каждого типа, представлено в графической форме.Поверхностные дефекты легко обнаруживаются при визуальном контроле, в то время как подповерхностные дефекты могут быть обнаружены при радиографическом контроле при проведении с рекомендуемой скоростью 50 мм/с, но если они пропущены, их можно обнаружить при помощи ультразвукового контроля, который является более трудоемким, и что должно быть проверено с помощью второго метода неразрушающего контроля, цифрового рентгеновского контроля. Чтобы повысить эффективность производства и ряд станций неразрушающего контроля, необходимых для производства нефте- и газопроводов, мы должны определить, как внедрить новые методы, чтобы скрыть недостатки существующих методов обнаружения дефектов.Это позволит сократить трудозатраты и увеличить производительность при сохранении качества готовой продукции.

Ключевые слова индекса — Нефтепровод, Трубопровод природного газа, Дефект трубы, Осмотр трубы, Непрерывность сварного шва, Обнаружение дефекта сварного шва, Металлическая труба, Сварной шов , Неразрушающий контроль.

—————————  ——————————

1 ВВЕДЕНИЕ

HE Наиболее эффективной системой транспортировки нефти и газа на большие расстояния является трубопровод.Существующая трубопроводная инфраструктура устаревает, что вызывает серьезную озабоченность по поводу оставшегося срока полезного использования существующих трубопроводов. Для защиты как окружающей среды, так и населения районов, обслуживаемых этими трубопроводами, становится все более важным разработать способы контроля целостности этих сооружений. Операторы обеспокоены мониторингом утечек и обнаружением потенциальных неисправностей на старых участках трубопроводной системы [1]. Нефть и природный газ транспортируются по трубопроводам с начала 20 века.Обладая более чем столетним опытом работы с этой технологией, в отрасли ведется тщательный учет неблагоприятных результатов из-за дефектов сварных швов и материалов. Помимо угрозы общественной безопасности и окружающей среде, отказы трубопроводов могут привести к травмам. Записи показывают, что в период с 1996 по 2003 год
человек получили травмы из-за повреждения материала трубопровода или сварных швов [2].
Неразрушающая оценка (NDE) для обнаружения и выявления разрывов в самих трубах как во время производства, так и во время эксплуатации представляет собой эффективную методологию для обеспечения целостности существующей сети [3-16].Ультразвуковой датчик с наклонным лучом пример для исследования участка тела трубы, как показано на рис. 1.

____________________________________

Виссам Алобаиди, автор-корреспондент, кандидат инженерных наук и систем, машиностроения и материаловедения, Арканзасский университет в Литл-Роке, США, E-Mail: wmalobaidi@ualr. edu
Эрик Сандгрен, профессор, Инженерные науки и системы, машиностроение и материаловедение, Арканзасский университет в Литл-Роке, США, E-mail: [email protected]
Hussain Al-Rizzo, профессор инженерных наук и систем, телекоммуникаций и сетевой инженерии, Университет Арканзаса в Литл-Роке, США, E-mail: [email protected]

Рисунок 1. Схема ультразвукового углового луча зонд в использовании для трубопровода.
Где θR — угол отражения волны, T — толщина трубы, 1-я ветвь, 2-я ветвь и 3-я ветвь показывают конфигурацию звуковых путей. Отметим, что дефекты в теле трубы обычно представляют собой расслоения или включения [17], как показано на рис.1.
За столетие, прошедшее с тех пор, как впервые были введены в эксплуатацию трубопроводы для нефти и природного газа, методы, используемые для производства и сварки, значительно усовершенствовались. Сегодняшняя сталь содержит меньше примесных включений, а сварка — более точный процесс [2], [18]. Труба проходит испытания под давлением заводом-изготовителем
перед отправкой с завода. Новые сварные швы оцениваются с помощью неразрушающего контроля. уверены, что они свободны от разрывов.При производстве труб необходимы хорошо зарекомендовавшие себя и проверенные стандарты, чтобы обеспечить постоянную целостность трубопроводной сети в будущем [18]. Государственные учреждения, заинтересованные стороны и землевладельцы требуют, чтобы установленные трубопроводы были максимально свободны от дефектов [1],[2],[18]. Отрезки труб должны быть доставлены с завода в поле. Несмотря на осторожность при изготовлении и монтаже, многократное изгибание секций трубы при транспортировке иногда может привести к появлению трещин в стенке трубы.Это транзитное усталостное растрескивание обычно выявляется при испытании установленного трубопровода под давлением перед вводом в эксплуатацию. Тем не менее, некоторая усталость при транспортировке остается незамеченной при этом предварительном испытании и может ухудшиться, когда труба неоднократно подвергается воздействию давления во время нормальной эксплуатации. В конце концов, эти необнаруженные разрывы могут привести к отказу [2]. Из-за свойств материалов на некоторых участках труб в течение срока службы образуются более крупные разрывы.Такая секция должна быть индивидуально проверена на структурную целостность, и должна быть сделана оценка ее постоянной пригодности к эксплуатации. За последние несколько десятилетий был разработан растущий арсенал методов тестирования для точного определения величины таких разрывов [18].
В последнее время исследования перешли к раннему выявлению дефектов корпуса и сварных швов трубопровода в процессе производства. Большая часть исследований сосредоточена на обнаружении дефектов уменьшения толщины стенки трубы и согласовании этого обнаружения с существующими технологиями неразрушающего контроля.
Отсутствие информации о других типах дефектов, которые могут возникнуть при изготовлении нефтепроводов и газопроводов, побудило нас исследовать ряд поверхностных и подземных дефектов и представить информацию в одном месте. Источником большей части представленной здесь информации являются технические веб-сайты. Часть информации исходит из личного опыта работы автора в трубном производстве.
Когда вся эта информация собрана в одном документе,
исследователям легче использовать неиспользованные области исследования и находить решения различных проблем, имеющихся в этой области.Более того, в этой статье мы представляем подробный обзор типов несплошностей сварных швов и их положения относительно сварного шва. В работе представлен весь спектр несплошностей сварных швов и корпусов, которые могут возникнуть в процессе изготовления как до формовки трубы, так и после формовки. Мы также обсуждаем разрывы, которые могут образовываться внутри самого сварного шва.
Нашей основной целью является выявление всех потенциальных дефектов, которые могут возникнуть в процессе производства
, и предоставление широкого пространства для исследований способов уменьшения этих дефектов за счет дальнейшего развития существующих технологий неразрушающего контроля, доступных на заводе по производству труб
.

2 ОБЗОР ТИПОВ СВАРНЫХ СОЕДИНЕНИЙ

Сварка – это способ соединения компонентов путем плавления присадочного материала для сплавления составных частей [19]. Существует пять основных типов соединений, используемых при сварке:

Во-первых, стыковое сварное соединение. Так делают трубы. Куски имеют одинаковую толщину и соединены по краям V-образными двойными и одинарными заполнениями, U-образными двойными и одинарными заполнениями и квадратными соединениями с заполнением, как показано на рис.2, [20], [21].
Рис. 2. Схема пяти типов заполнения стыкового шва.
Во-вторых, тройниковый сварной шов. Тройниковые соединения выполняются с перекрещиванием деталей под углом 90°, при этом соединение происходит посередине одной части конструкции. Швы бывают скошенными, одинарными или двойными, J-образными, одинарными или двойными, и квадратными, как показано на рис. 3, [20], [21].

Рис. 3. Схема заполнения пяти тройниковых сварных швов.

IJSER © 2015 http://www. ijser.org

Международный журнал научных и инженерных исследований, том 6, выпуск 2, февраль 2015 г. 846

ISSN 2229-5518

В-третьих, угловой сварной шов. Углы формируются с помощью угловой сварки, еще одного соединения, компоненты которого соединяются под углом
90°. Сварной шов расположен на внешней кромке, и может использоваться V-образное одинарное или двойное заполнение, U-образное одинарное или двойное заполнение или квадратное заполнение, как показано на рис.4, [20], [21].

Рис. 4. Схема трех типов заполнения угловых швов.
Четвертый, сварной шов внахлестку. Для создания сварного шва внахлест одна деталь размещается так, чтобы одна часть перекрывала другую на определенном расстоянии. Они соединены в параллельном интерфейсе. Бортик может быть спущен только с одной стороны или с обеих сторон нахлеста, как показано на рис. 5, [20], [21].

Рис. 5. Схема заполнения шва внахлестку.
Пятый, кромочный сварной шов. Краевой сварной шов — это еще один тип сварного шва, в котором компоненты параллельны сварному шву. Два листа кладутся вместе, а бортик укладывается по совмещенным кромкам деталей. Это можно использовать для соединения J-образной детали с плоским листом или двумя плоскими листами, как показано на рис. 6, [20], [21].

Рис. 6. Схема заполнения кромочного шва.

3 ДЕФЕКТЫ

В процессе производства стали могут оставаться примеси в готовой стали. Эти включения могут привести к тому, что кристаллическая структура стали будет связана в более слабом состоянии, что приведет к несплошностям.Более современные методы производства стали значительно снизили вероятность включения, создавая сталь гораздо более высокого качества. Тем не менее, даже более низкая частота включений может привести к отказу [2]. На рис. 7 показано идеальное формирование сварочного валика в поперечном сечении трубы.

Рис. 7. Поперечное сечение идеального контура для сварного шва для нефте- и газопровода.

3.1 Пористость

Дефекты пористости возникают из-за пузырьков газа, попавших в металлический наполнитель при его затвердевании. Источников образования этих пузырьков в процессе сварки много, но пористости чаще всего можно избежать, если детали перед сваркой полностью очистить. Пористость также может быть уменьшена, если сварочный ток поддерживается ниже чрезмерного уровня. Более высокая скорость производства с большей вероятностью приведет к образованию дефектов пористости [17], [22].
Три распространенных типа дефектов пористости показаны на рис. 8.



Рис. 8. Поперечное сечение кластерных, линейных и червячных несплошностей пористости в сварном шве трубопровода.

IJSER © 2015 http://www.ijser.org

Международный журнал научных и инженерных исследований, том 6, выпуск 2, февраль 2015 г. металлические вещества, застрявшие в металле шва или между валиком и основанием, называются шлаковыми включениями [17], [22], как показано на рис. 9.

Рис. 12.Поперечное сечение разрывов типа трещин в сварном шве трубопровода.
Рис. 9. Поперечное сечение шлаковых включений в сварном шве трубопровода.

3.3 Непровар (LOF)

Загрязненные поверхности могут привести к дефектам непровара (LOF) в сварных швах. Название объясняет, как возникает дефект: наплавленный валик не прилипает к основному металлу, не сплавляется с ним, оставляя слабое соединение [17], [22], как показано на рис. 10.

Рис. 10.Поперечное сечение разрыва LOF в сварном шве трубопровода.

3.4 Непровар (LOP)

Непровар (LOP) описывает тип дефекта, при котором металл сварного шва не полностью заполняет соединение. Заполнение меньше, чем должно быть, что приводит к точке напряжения, которая может легко привести к трещине [17], [22], как показано на рис. 11.

Рис. 11. Поперечное сечение несплошности LOP в сварном шве трубопровода.

3.5 Трещины

Если металл сварного шва дает усадку по мере затвердевания, внутри валика могут образоваться трещины.Это ослабляет сварной шов, поскольку металл шва перестает быть сплошным [17], [22], как показано на рис. 12.

3.6 Прожог

Дефект прожога возникает из-за чрезмерного нагрева, который фактически прожигает металл сварного шва, часто образуя комки металла на обратной стороне сварного шва [17], как показано на рис. 13.

Рис. 13. Поперечное сечение прожога несплошности сварного шва трубопровода.

3.7 Неправильные формы

Любое отклонение от идеального контура сварного шва называется дефектом неправильной формы.Каждый тип неправильной формы имеет свою особую причину, но все они приводят к чувствительным к нагрузкам суставам, которые подвержены раннему выходу из строя [17], [22]. Различные типы дефектов неправильной формы показаны на рис. 14.




Рис. 14. Поперечное сечение дефектов подрезки, недоливки, высокого сварного шва и перекрытия в сварных швах трубопровода.

IJSER © 2015 http://www.ijser.org

Международный журнал научных и инженерных исследований, том 6, выпуск 2, февраль 2015 г. 848

ISSN 2229-5518

характеристик эталонных дефектов и соответствующих методов обнаружения неразрушающего контроля, используемых в производстве нефтяных труб, показаны в таблице 1 ниже.


Таблица 1: Краткий обзор эталонных дефектов и методов обнаружения неразрушающего контроля, используемых в производстве нефтяных труб.

12

2

2

0

NDT

Techniques

0

NDT

0

Cluster

пористость

9001

Обнаружено

Cluster

Porosit Y

UT

Обнаружено

2

0

1

2

2

UT

Обнаружено

2

4 9001

9002

9001

9001

Обнаружено

9001

RT

Обнаружено

4

9009

4

UT

9002

UT

Обнаружено

2

90 612

Отсутствие Fusion

0

Обнаружено

9002

2

DXR

2

UT

Обнаружено

9 9001

9001

Обнаружено

4

0

2

9002

2

Дефекты, в том числе в сварке всего

Defect Typ

ut

0

сильно

Обнаружены

RT

1

1

1

1

Линейный

Пористость

RT

Обнаруживаемая

Линейный

Пористость

DXR

RT

Обнаружены

9009

UT

9001

Отсутствие Fusion

RT

IJSER © 2015 http: // www. IJSER.ORG

Международный журнал научных и инженерных исследований, том 6, выпуск 2, февраль-2015 849

ISSN 2229-5518

518

UT

сильно

Обнаружены

4

DXR

VI

Sitely

Обнаружены

9 9 0010

bog

0

9001

4

Undercut

VI

Обнаружены

0

0

2

RT

RT

Обнаружены

1

VI

Subly

Обнаружены

94

9001

2

Высокий сварки

0

0

4

2

Opplaw

2

0

2

0

Методы NDT, используемые для качества гарантийные испытания в производстве труб. Ультразвуковой контроль (UT), радиографический контроль (RT), цифровой рентгеновский контроль (DXR), электромагнитный контроль (ET), магнитопорошковый контроль (MPT) и визуальный контроль (VI) являются распространенными методами неразрушающего контроля, используемыми при производстве труб.
Дефекты, рассмотренные в обзоре, обобщены в Таблице 1 выше. Фиолетовый цвет означает, что дефект может появиться на поверхности, желтый означает, что дефект может появиться под поверхностью. Обратите внимание, что большинство дефектов в таблице имеют оба цвета, а это означает, что они могут появляться в любом положении, хотя примеры поперечных сечений показывают только один тип или другой.Зеленый цвет указывает на необходимость проверки обнаружения конкретного типа дефекта с помощью УЗК с вторичной проверкой
DXR.

IJSER © 2015 http://www.ijser.org

Международный журнал научных и инженерных исследований, том 6, выпуск 2, февраль 2015 г. 850

ISSN 2229-5518

инженеры-технологи и те, кто отвечает за проектирование или кто должен исследовать проблему с процессами производства трубопроводов, часто обращаются к таким веб-сайтам, как Американское общество инженеров-механиков (ASME), Американское общество неразрушающего контроля (ASNT), Ресурсный центр по неразрушающему контролю, Американский институт нефти (API) и другие технические сайты при исследовании проблемы или ссылке на источник.

Эти стандартные ссылки помогают им адаптировать дизайн для удовлетворения потребностей клиентов, изучить решение конкретной проблемы или разработать процесс. С другой стороны, у этих организаций есть много информации о многих различных компонентах конвейера и стандартных процессах. В этом документе собрана информация в двух важных областях: во-первых, о пяти наиболее распространенных конфигурациях сварки, используемых в промышленности, и, во-вторых, о наиболее часто встречающихся дефектах при производстве труб для нефти и природного газа.Цель состоит в том, чтобы помочь в устранении проблем в производственном процессе, которые приводят к производственным дефектам, тем самым повышая качество продукции.
Следует отметить, что Резюме обследования, которое
представлено в Таблице 1, показывает нам широкий спектр типов дефектов, которые появляются в сварных швах, используемых при производстве труб. Многие из этих дефектов могут быть как поверхностными, так и подповерхностными, в частности пористость, трещины и включения. И наоборот, остальные типы дефектов, такие как подрезы, недоливы, нахлесты, высокий сварной шов, вогнутости и прожоги, проявляются только как поверхностные дефекты.
Большинство поверхностных дефектов улавливаются ВИ, но способность обнаруживать дефекты таким образом зависит от размера дефекта; некоторые слишком малы, чтобы их увидеть. Дефекты меньшего размера могут быть обнаружены с помощью RT, но это все же обычно зависит от размера дефекта. Способ испытания трубы на станциях РТ — поступательное, винтовое движение со скоростью, равной технологической скорости, которая зависит от потребностей заказчика, по опыту автора. Обычно рекомендуемая скорость составляет 50 мм/с, что дает хорошие возможности для обнаружения небольших дефектов с помощью RT.Но многократно используется производственная скорость, и в этом случае станция РТ пропустит более мелкие дефекты (например, из-за моргания глаз при переходе дефекта на экран монитора).
По этой причине сводная таблица выше основана на рекомендованной
скорости 50 мм/с [23]. Если он классифицируется как «сильно обнаруживаемый», просто «обнаруживаемый» или просто «проверочный» в таблице, как в случае с DXR, станции УЗ потребуется много труда, который пропорционален времени, необходимому для обнаружения.
недостатки, а затем проверьте с помощью DXR.
Когда мы разрабатываем новый способ изготовления труб, возникают новые проблемы либо в теле трубы, либо в сварном шве. Поэтому нам необходимо дополнить новый проект исследованием возможных дефектов, которые могут возникнуть в модифицированном производственном процессе, а также определить методы неразрушающего контроля, наилучшие для обнаружения этих дефектов, чтобы обеспечить безопасность и долгий срок службы продуктов и сохранить их. окружающая среда безопасна.

6 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

◊ Шесть наиболее распространенных методов (VI, UT, RT, ET, MPT и DXR) технологии неразрушающего контроля широко применяются в производстве нефтяных труб.Хотя эти методы невыгодно использовать для труб малого диаметра, от 254 мм до 762 мм, поскольку они требуют слишком много времени и труда для этих меньших труб. Подповерхностные дефекты сначала обнаруживаются с помощью УЗК, а затем проверяются с помощью DXR.
◊ V-, U-образные и квадратные сварные швы используются в нефтепроводной промышленности.
◊ Большинство дефектов труб возникают в результате сварочных работ.
◊ Перед сваркой поверхность испытуемого объекта должна быть абсолютно чистой (без каких-либо веществ, препятствующих плавлению в процессе сварки, таких как ржавчина, жир и т. д.).
◊ Если дефекты сварного шва, прогоревшие насквозь, не будут обнаружены до испытания гидравлической системы, это приведет к значительной задержке производства.
◊ Дефекты прожога, люфта, недолива и подрезки, если они не обнаружены во время изготовления, сокращают срок службы трубопровода и, скорее всего, вызовут течь в трубе в будущем во время эксплуатации. А вот прожог, если он возникает при монтаже трубы в полевых условиях, вызывает немедленную течь, если ее не обнаружить.
◊ Множественные трещины вызовут ослабление структуры
сварного шва.

IJSER © 2015 http://www.ijser.org

Международный журнал научных и инженерных исследований, том 6, выпуск 2, февраль 2015 г. 851

ISSN 2229-5518

дефект и его расположение, поверхностное или подповерхностное. Линия представляет относительную стоимость и трудозатраты, необходимые для обнаружения типа дефекта, показывая, что подповерхностные несплошности требуют гораздо больше затрат как по стоимости, так и по времени, по сравнению с поверхностными дефектами.
Поскольку для обнаружения поверхностных дефектов требуется время, оно должно быть больше нуля по оси Y, а большинство поверхностных дефектов
обнаруживаются VI. Для выявления подповерхностных дефектов требуется гораздо больше времени. Обычно их можно обнаружить с помощью RT на рекомендуемой скорости; в противном случае они должны быть перехвачены UT и проверены DXR.

Стоимость и трудозатраты для подповерхностного слоя Вверх

Стоимость и трудозатраты для поверхностного монтажа Вниз

Подпочвенный слой

Поверхностный

0

6 РисунокСоотношение поверхностных и подповерхностных дефектов и количества труда и времени, необходимых для их обнаружения, по видам дефектов.

IJSER © 2015 http://www.ijser.org

Международный журнал научных и инженерных исследований, том 6, выпуск 2, февраль 2015 г. 852

ISSN 2229-5518

Карвальо, Дж.М.А. Ребелло, Л.В. С. Сагрило, С.

С. Камерини и И. В. Дж. Миранда, «Сигналы MFL и искусственные нейронные сети, применяемые для обнаружения и классификации дефектов сварных швов труб», NDT E Int. , том. 39, стр. 661–667, 2006.

[2] «U.S. Департамент транспорта / Управление безопасности трубопроводов и опасных материалов». [Онлайн]. Доступно: http://primis.phmsa.dot.gov/comm/FactSheets/FSMaterialWeldFailure.htm. [Доступ: 02 февраля 2015 г.].

[3] Дж.Коллар и К. Лагер, «Неразрушающий оптический метод для электрического тестирования интегральных схем с изолированным затвором», Electron. лат. , том. 7, нет. 15, стр.

432–433, 1971.

[4] Дж. Р. Уэйт, «Обзор электромагнитных методов неразрушающего контроля», Proc. IEEE , том. 67, нет. 6, pp. 892–903, 1979.

[5] H. Hoshikawa, H. Saiton, J. Koido, and Y. Ishibashi, «Поток энергии в удаленном поле, вихретоковый неразрушающий контроль», IEEE Trans.Магниты , вып.

26, вып. 2, pp. 885–888, 1990.

[6] X. W. Dai, R. Ludwig и R. Palanisamy, «Численное моделирование импульсных вихретоковых явлений неразрушающего контроля», IEEE Trans. Магн. , том. 26, нет. 6, pp. 3089–3096, 1990.

[7] О. Михелссон и Ф. Х. Ульманн, «Об использовании 3D H-&-формулировки для прямого решения для вихретокового неразрушающего контроля», IEEE Trans. Магн., том. 34, нет. 5, pp. 2672–2675, 1998.

[8] Р. В. Сабариего и П. Дулар, «Подход возмущения для моделирования задач вихретокового неразрушающего контроля с дифференциальными датчиками», IEEE Trans. Магн. , том. 43, нет. 4, pp. 1289–

1292, 2007.

[9] С. Каорси, А. Масса и М. Пасторино, «Микроволновая процедура идентификации трещин, основанная на генетическом алгоритме для неразрушающего контроля», IEEE Trans. Антенны Распространение. , том. 49, нет. 12, pp.

1812–1820, 2001.

[10] Э. Кербрат, К. Прада, Д. Кассеро, М. Финк, «Ультразвуковой неразрушающий контроль рассеивающих сред с использованием разложения оператора обращения времени », IEEE Trans. Ультрасон. Ферроэлектр. Частота Контроль , том. 49, нет. 8, pp. 1103–1113, 2002.

[11] J.R. Claycomb, A. Brazdeikis, M. Le, R.A.

Yarbrough, G. Gogoshin, and J.Х. Миллер, «Неразрушающий контроль топливных элементов PEM», IEEE Trans. заявл. Суперконд. , том. 13, нет. 2, стр. 211–214,

2003.

[12] А. Берньери, Г. Бетта, Л. Ферриньо и М. Ларакка, «Двухосный датчик для неразрушающего контроля проводящих материалов», IEEE Trans. Инструм. Изм. , том. 53, нет. 3, стр. 678–684, 2004.

[13] Д. Васич, В. Билас и Д. Амбруш, «Импульсный вихретоковый неразрушающий контроль ферромагнитных труб», IEEE Trans.Инструм. Изм. , том. 53, нет. 4, стр. 1289–1294, 2004.

[14] Х. -К. Ву, Н. Гупта и П. С. Милаварапу, «Слепое обнаружение мультигребней для автоматического неразрушающего контроля с использованием ультразвуковых сигналов», IEEE Trans. Ультрасон. Ферроэлектр. Частота Контроль , том. 53, нет. 10, стр.

1902–1911, 2006.

[15] Н. Н. Каддуми, В. М. Салех и М. Абу-Хуса, «Инновационный ближнепольный микроволновый неразрушающий контроль корродированных металлических конструкций с использованием прямоугольных волноводных зондов с открытым концом, IEEE Trans.Инструм. Изм. , том.

56, нет. 5, стр. 1961–1966, 2007.

[16] К. Хуанг, Ю. Ву, Дж. Барух, П. Цзян и Ю. Пэн, «Шаблонная модель для моделирования дефектов для оценки неразрушающего контроля в X- Рентгенография», IEEE Trans. Сист. Мужик, Киберн. ASystems Humans , том. 39, нет. 2, стр. 466–475, 2009.

[17] «Интерпретация рентгенограмм — сварные швы». [Онлайн].

Доступно: https://www.ndeed.org/EducationResources/CommunityCollege/R adiography/TechCalibrations/RadiographInterp. ht m. [Доступ: 02 февраля 2015 г.].

[18] А. Кошэм и П. Хопкинс, «Влияние вмятин на трубопроводах — Руководство в Руководстве по оценке дефектов трубопроводов», Int. Дж. Пресс. Судно. Пип. , том.

81, стр. 127–139, 2004.

[19] «ОЛИМП». [Онлайн]. Доступно:

http://www.olympus-ims.com/en/ndt-tutorials

/flaw-detection/weld-overview/.[Доступ: 02-

, февраль 2015 г.].

[20] «ATELIERS B.G.INC.» [Онлайн]. Доступно: http://www.ateliersbg.com/news/the-5-types-of-basic-welding-joints.aspx. [Доступ: 02 февраля 2015 г.].

IJSER © 2015 http://www.ijser.org

Международный журнал научных и инженерных исследований, том 6, выпуск 2, февраль 2015 г.» [Онлайн]. Доступно: http://www.globalspec.com/learnmore/manufact uring_process_equipment/welding_equipment_supplies/welding_brazing_soldering_equipment. [Доступ: 02 февраля 2015 г.].

[22] «Дефекты сварки». [Онлайн]. Доступно: http://nptel.ac.in/courses/112107144/welding/lecture13. htm. [Доступ: 02 февраля 2015 г.].

[23] R. Drai, A. Benchaala, M. Zergoug, A. Badidi Bouda, Y. Kabir и J. Hadj Djilani, Разработка протоколов для оценки коррозии и отложений в трубах с помощью рентгенографии , №.Апреля. 2005, стр. 1–33.

IJSER © 2015 http://www.ijser.org. , природный газ, сланцевый газ и т. д. Если в стальных трубах есть какой-либо дефект, это приведет к серьезным неблагоприятным последствиям. Применение обнаружения объектов в области глубокого обучения для обнаружения и идентификации дефектов сварных швов труб может эффективно повысить эффективность контроля и способствовать развитию промышленной автоматизации.Большинство предшественников использовали традиционные методы компьютерного зрения, применяемые для обнаружения дефектов сварных швов стальных труб. Однако традиционные методы компьютерного зрения полагаются на предварительные знания и могут обнаруживать дефекты только с помощью одного признака, поэтому сложно выполнить задачу классификации нескольких дефектов, в то время как глубокое обучение является сквозным. В этой статье современный одноэтапный алгоритм обнаружения объектов YOLOv5 предлагается применить к области обнаружения дефектов сварных швов стальных труб и сравнить с двухэтапным алгоритмом обнаружения репрезентативных объектов Faster R-CNN.Экспериментальные результаты показывают, что применение YOLOv5 для обнаружения дефектов сварных швов стальных труб может значительно повысить точность, выполнить задачу множественной классификации и соответствовать критериям обнаружения в реальном времени.

Введение

Стальные трубы широко используются в условиях повышенного риска и высокого давления, таких как нефть, химическая промышленность, природный газ, сланцевый газ и т. д. Если в стальных трубах есть какой-либо дефект, это приведет к серьезным неблагоприятным последствиям. В связи с растущим спросом на стальные трубы в Китае все больше и больше предприятий и даже стран начинают обращать внимание на качество и характеристики стальных труб, а технология обнаружения и оценки дефектов стальных труб стала темой исследования, которой увлечены исследователи. .В настоящее время существуют ручное тестирование и рентгенологическое тестирование. Рентгеновский контроль является одним из основных методов промышленного неразрушающего контроля (НК), и результаты испытаний используются в качестве важной основы для анализа дефектов и оценки качества сварного шва. Рентгеновское обнаружение может эффективно обнаруживать внутренние дефекты стальных труб, но для определения типа и местоположения дефектов сварки стальных труб по-прежнему требуется ручное вмешательство (Yun et al. 2009). Таким образом, применение обнаружения объектов в области глубокого обучения для обнаружения дефектов и идентификации сварных швов стальных труб может эффективно повысить эффективность обнаружения и способствовать развитию промышленной автоматизации.

Благодаря широкому применению искусственного интеллекта в области компьютерного зрения машинное обучение и глубокое обучение широко используются для обнаружения объектов и классификации изображений. Большинство предшественников использовали традиционные методы компьютерного зрения для обнаружения дефектов сварных швов стальных труб (Malarvel and Singh 2021; Wang et al. 2008; Yun et al. 2009). Например, Маларвел и Сингх (2021) использовали метод OSTU + MSVM-rbf (многоклассовая машина опорных векторов) для достижения многоклассового обнаружения дефектов сварных швов на рентгеновских изображениях и достигли точности 95.23%. В настоящее время алгоритмы обнаружения объектов, основанные на глубоком обучении, постоянно развиваются, а точность распознавания и время обнаружения значительно улучшены по сравнению с традиционными методами компьютерного зрения. Например, Xiaojun Wu et al. (2021) использовали GAN (Generative Adversarial Network) для расширения недостаточных наборов данных о дефектах и ​​предложили CFM (Coarse-to-Fine Module) для улучшения алгоритма сегментации с хорошим результатом; Янци Бао и др. (2021) предложили TGRNet (сеть рассуждений Triplet-Graph) для сегментации типовых поверхностных дефектов металлов и добились хороших результатов.Предыдущие исследования дали хорошие результаты, но есть и некоторые недостатки, такие как:

  • Уровень точности нуждается в дальнейшем улучшении;

  • Различные типы дефектов затрудняют многократную классификацию с помощью традиционных методов компьютерного зрения;

  • Время обнаружения слишком велико для обнаружения в реальном времени, поэтому его трудно применить в промышленной сфере;

Ввиду вышеперечисленных проблем в данной статье применяется современный метод YOLOv5 для обнаружения дефектов сварного шва стальных труб.

Материалы и методы

Профиль YOLOv5

Joseph Redmon et al. (2016a) опубликовали YOLOv1 в 2015 году, в котором впервые появился алгоритм одноэтапного обнаружения объектов. Этот алгоритм делит изображения на сетки 7*7, и каждая сетка одновременно отвечает за классификацию объектов и регрессию координат. Редмон и Фархади (2016b) опубликовали YOLO9000 в 2016 году, чтобы восполнить недостаток YOLOv1 с меньшим количеством категорий обнаружения и низкой точностью, но обнаружение небольших целей по-прежнему плохое.Редмон и Фархади (2018 г.) опубликовали YOLOv3 в 2018 г., который основан на идее FPN (Цунг-И Лин и др., 2017 г.) и решает проблему обнаружения мелких объектов. Алексей Бочковский, Ван и Ляо (2020) улучшили свой алгоритм, впитав в себя приемы различных областей на основе сетевой структуры YOLOv3, и выпустили YOLOv4, что значительно улучшило эффективность обнаружения и AP. Два месяца спустя Ultralytics (компания) выпустила YOLOv5 (Jocher et al. 2021).

В зависимости от размера модели YOLOv5 делится на четыре версии: YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l и YOLOv5x. Чем больше модель, тем выше будет точность и возрастет время обнаружения одного изображения. На рисунке 1 показана сетевая структура YOLOv5. Технологии, используемые на входе YOLOv5, включают улучшение данных Mosaic (Yun et al. 2019), адаптивный расчет привязки и адаптивное масштабирование изображения. Технология, используемая в Backbone, включает в себя структуру Focus и структуру CSP. Методы, используемые в Neck, включают структуру FPN + PAN. В прогнозировании GIoU_Loss (Hamid Rezatofighi et al. 2019) используется для замены обычного метода расчета IoU.YOLOv5 немного менее эффективен, чем YOLOv4, с точки зрения производительности, но гораздо более гибкий и быстрый, чем YOLOv4, поэтому он имеет преимущество при развертывании модели.

Рис. 1. Структура сети YOLOv5s

Устройство получения изображения

Система рентгеновской визуализации в реальном времени, используемая в этой статье, показана на рис. 2. Система в основном состоит из подвижной части сварной трубы, HS-XY- 225 рентгеновский аппарат, высокоскоростной цифровой панельный детектор PS1313DX, карта захвата изображения и часть дисплея. В подвижной части сварной трубы спиральная труба, сваренная дугой под флюсом, перемещается с помощью трансмиссии с четырьмя продольными роликами, закрепленными на транспортном средстве для вращения спиральной трубы, сваренной дугой под флюсом. Рентгеновский аппарат крепится к стене с одной стороны и глубоко в трубу с другой стороны, испуская рентгеновские лучи, проникающие в сварной шов. Детектор с плоской панелью поглощает рентгеновские фотоны, проходящие через сварной шов, создавая электронные данные, которые сохраняют информацию об ослаблении фотонов.Карта захвата изображения используется для преобразования электронных данных в последовательность цифровых изображений, которые затем передаются на компьютер для обработки и отображения. Ограничено производительностью оборудования, можно захватить и обработать только восемь рентгеновских изображений в секунду.

Рис. 2. Система рентгеновской визуализации в реальном времени

Получение набора данных

Необработанные рентгеновские видеоизображения предоставляются сотрудничающими фабриками в формате RAW с использованием системы рентгеновской визуализации в реальном времени, показанной на рис. 2.Посредством пакетной обработки вырезаются и экспортируются в виде изображений JPG одинаковые ширина и высота, и получается 3408 исходных изображений дефектов сварки восьми типов стальных труб. Наконец, Labelme (программное обеспечение для маркировки объектов) использовалось для маркировки области дефекта и категории дефекта сварного шва стальной трубы, которые затем экспортировались в виде стандартного формата набора данных YOLO или PASCAL VOC2007 (Ren et al. 2017). На рис. 3 показаны виды дефектов сварки стальных труб. Собранные образцы имеют в общей сложности восемь типов дефектов: выбоины, подрезы, обрывы дуги, трещины, нахлесты, шлаковые включения, несплавления и полые валики.В табл. 1 представлена ​​статистическая таблица образцов дефектов сварных швов стальных труб.

Обнаружение дефектов сварных швов стальных труб на основе глубокого обученияhttps://doi.org/10.1080/08839514.2021.1975391

Опубликовано в Интернете:
23 сентября 2021 г.

Таблица 1. Профиль образцов изображений для восьми типов дефектов

9 Рис. Пример дефектов стальных труб

Предварительная обработка данных

Анализ исходных данных

В первую очередь следует проанализировать исходные данные, чтобы они служили ориентиром при настройке параметров для глубокого обучения и для ускорения обучения.Из наблюдений видно, что рентгеновские снимки представляют собой черно-белые изображения, которые можно преобразовать в одноканальные изображения в градациях серого. Таким образом, данные размером 2/3 пикселя могут быть сжаты, а скорость обучения будет увеличена. Затем мы используем Matplotlib (библиотека Python для рисования диаграммы), чтобы нарисовать точечную диаграмму положения центральной точки ограничивающей рамки, а также длины и ширины ограничивающей рамки, чтобы увидеть, есть ли какие-либо экстремальные соотношения сторон и ненормальные данные. Как показано на рис. 4, можно сделать вывод, что ширина большинства ограничивающих рамок превышает их высоту, а ограничивающие рамки для дефектов с трещинами близки к квадрату. Во-вторых, смещение большинства дефектов происходит в горизонтальном направлении, а смещение дефектов перекрытия — снизу справа вверху слева. Распределение разброса более равномерное, аномальных данных немного.

Рис. 4. Анализ исходных образцов

Удаление размытия при движении

Как показано на рис. 2, когда цилиндрическая стальная труба вращается на сборочной линии, происходит относительное движение между рентгеновской камерой, используемой для съемки дефектов сварки. стальной трубы и стальной трубы в направлении сварки.Кроме того, время экспозиции камеры для съемки одного кадра дефектов сварки слишком велико, поэтому будет создаваться размытие движения. Согласно исследованиям Купина и соавт. (2018), размытие в движении повлияет на точность алгоритма обнаружения объектов серии YOLO, поэтому на некоторых изображениях необходимо удалить размытие в движении. Процесс удаления размытия при движении показан на рис. 5. Прежде всего, мы используем преобразование Хафа для обнаружения прямой линии на кромке сварного шва. Направление движения стальной трубы можно оценить по углу прямой линии (то есть углу размытия изображения), а расстояние размытия движения можно получить по частоте кадров камеры и скорости движения. вращение стальной трубы.Затем мы использовали оценочное ядро ​​​​размытия для деконволюции исходного размытого изображения, чтобы получить результат на рисунке 5c.

Рис. 5. Процесс удаления размытия вслепую при движении

Повышение качества данных

Сверточная нейронная сеть (CNN) обычно требует большого количества обучающих выборок для эффективного извлечения особенностей изображения и их классификации. Чтобы эффективно улучшить качество данных и увеличить разнообразие признаков данных, исходные данные были улучшены в девять раз по сравнению с исходными данными с использованием изменения освещения, случайного вращения, случайного вырезания, добавления гауссовского шума, горизонтального отражения, случайной регулировки насыщенности, контраста и резкость, случайное изменение размера и случайное отсечение. Таким образом, переоснащение на этапе обучения эффективно снижается, а способность сети к обобщению улучшается. На рис. 6 показан пример того, что происходит после улучшения данных.

Рис. 6. Пример после дополнения данных

Эксперименты

Экспериментальный процесс

В этой статье современный алгоритм глубокого обучения YOLOv5 используется для обучения модели обнаружения дефектов сварных швов стальных труб. После ручной аннотации исходного изображения набор данных получается путем улучшения данных, а затем набор данных преобразуется в одноканальное изображение в градациях серого.Поскольку набор данных относительно небольшой, он разделен на обучающий и проверочный наборы в соотношении 8:2. Экспериментальный процесс, разработанный в этой статье, показан на рисунке 7. После нескольких эпох обучения YOLOv5 набор для обучения и набор для проверки получили модель, содержащую параметры веса и смещения. В этой статье в качестве индексов оценки использовались полнота, точность, оценка F1, mAP (среднее значение средней точности) и время обнаружения одного изображения.

Рис. 7. Блок-схема эксперимента

Метод расчета точности показан в формуле (1).TP — это образец, идентифицированный как истинно положительный. В данной статье речь идет о выявлении правильных дефектов сварки стальной трубы. FP — образец, идентифицированный как ложноположительный. В данной статье дефект сварного шва стальной трубы идентифицирован неправильно. Формула описывает долю истинно положительных в выявленных картинах дефектов сварных швов стальных труб. Метод расчета отзыва показан в формуле (2). FN — это образец, идентифицированный как ложноотрицательный, и в этой статье он является фоном для идентификации ошибки.Формула описывает отношение количества правильно идентифицированных дефектов сварки стальных труб к количеству всех дефектов сварки стальных труб в наборе данных. Метод расчета оценки F1 показан в формуле (3). Когда точность и полнота должны быть высокими, балл F1 можно использовать в качестве индекса оценки. Метод расчета АР показан в формуле (4). AP введен для решения проблемы ограничения Precision, Recall и F1, оцениваемых в одно очко. Чтобы получить индикатор, который может отражать глобальную производительность, в этой статье мы используем интерполированную среднюю точность.(1) Точность=TPTP+FP(1) (2) Отзыв=TPTP+FN(2) (3) F1=2∗Точность∗ОтзывТочность+Отзыв(3) (4) Pinterp(k)=maxkˆ≥kP(kˆ )AP=∑k=1NPinterp(k)Δr(k)(4)

Анализ результатов экспериментов

Идентификация результатов и анализ данных

Результат обнаружения восьми типов дефектов показан на рис. 8. В целом, как положение дефектов, так и достоверность классификации относительно хорошие. Хорошая производительность Undercut в случае относительно небольшого количества выборок не может быть объяснена восемью методами улучшения данных, используемыми на этапе предварительной обработки данных в этой статье, и улучшением данных Mosaic с помощью YOLOv5.Сломанные по-прежнему могут быть идентифицированы как один и тот же дефект и получить надежную уверенность, даже если они сильно различаются по внешнему виду. Среди них дефекты шлаковых включений неявно отличимы от фона невооруженным глазом и по внешнему виду схожи с дефектами поднутрения. Благодаря повторным тренировкам также можно добиться хороших результатов.

Рисунок 8. Результат обнаружения

Как показано в таблице 4, представлены четыре индекса оценки каждой категории дефектов в последнюю эпоху.В целом, за исключением дефекта Blowhole, точность всех других дефектов может поддерживаться в диапазоне от 0,962 до 1,00, коэффициент полноты — в диапазоне от 0,99 до 1,00, а показатель F1 — в диапазоне от 0,998 до 1,00. Дефект газового отверстия из-за его небольшой цели дефекта, одиночная стальная труба иногда имеет плотные поры, поэтому точность ниже, чем у других типов дефектов. В 218-й эпохе mAP модели достигло 99,02%, но после 633 эпох обучения mAP снизилось до 98,71%, демонстрируя некоторую степень переобучения.Лучшая обучающая модель, сохраненная в этой статье, может быть использована при обнаружении фактических дефектов сварных швов стальных труб и применена в условиях промышленного производства.

Обнаружение дефектов сварных швов стальных труб на основе глубокого обучения алгоритм для стальной трубы

Как показано на рисунке 9, мы использовали тот же набор данных для проведения экспериментов, соответственно, в Faster R-CNN (Bubbliiiing 2020; Ren et al. 2017) и YOLOv5 (Jocher et al. 2021), а затем сравнили данные о точности и данные об общих потерях, полученные в ходе эксперимента. Как показано на рисунке 9а, Faster R-CNN вычисляет среднее значение точности после каждой эпохи обучения и имеет тенденцию к снижению, а затем к медленному подъему с нестабильными значениями во второй половине. YOLOv5, с другой стороны, стартовал с шаткой точностью, а затем медленно поднялся и успокоился. Как показано на рисунке 9b, общая потеря Faster R-CNN имела тенденцию быть стабильной между 50 и 100 эпохами, а затем имела два относительно больших волновых пика.Поскольку Faster R-CNN использует оптимизатор Адама (Kingma and Jimmy 2014), он может сходиться быстрее, чем SGD (стохастический градиентный спуск). Первоначальная общая потеря YOLOv5 была относительно небольшой и, как правило, оставалась стабильной между 100 и 150 эпохами с небольшим пиком около 160 эпох. YOLOv5 также использует оптимизатор Adam, а начальное значение Momentum равно 0,999. В целом, по сравнению с Faster R-CNN, YOLOv5 имеет лучшую скорость сходимости в точности и общих потерях и стабильности после сходимости, чем Faster R-CNN.

Рисунок 9. Сравнение с более быстрым R-CNN

Как показано в таблице 5, сравнение проводится между GAN+CFM, OSTU+SVM, Faster R-CNN+ResNet50 и YOLOv5. В целом алгоритм обнаружения дефектов, основанный на глубоком обучении, лучше, чем алгоритм обнаружения дефектов, основанный на традиционном компьютерном зрении, как по производительности, так и по времени обнаружения одного изображения. Среди них алгоритм GAN+CFM занимает больше всего времени; Алгоритм OSTU+MSVM-rbf имеет наименьшую точность. YOLOv5 превосходит Faster R-CNN как по точности, так и по времени обнаружения одного изображения.Время обнаружения одного изображения удовлетворяет инженерной работе модели на более позднем этапе этой статьи. Следует ожидать скорости обнаружения YOLOv5, потому что это один этап. Другой вид алгоритмов обнаружения объектов состоит из двух этапов. Например, алгоритм Faster R-CNN сначала формирует предложения по регионам (которые могут содержать области объекта), а затем классифицирует каждое предложение по регионам (также одновременно корректируя положение). Алгоритм этого типа относительно медленный, поскольку требует многократного запуска процесса обнаружения и классификации.Табл. В области обнаружения дефектов сварных швов стальных труб метод глубокого обучения имеет больше преимуществ, чем традиционный метод компьютерного зрения. Сверточной нейронной сети не нужно извлекать признаки изображения вручную, и она может реализовать сквозное обнаружение входных данных и классифицированный вывод.Исследование этой статьи имеет следующие три вклада:

  • Применение современного алгоритма обнаружения объектов YOLOv5 в области обнаружения дефектов сварных швов стальных труб, точности обнаружения дефектов сварных швов стальных труб и времени обнаружения. одного изображения перемещаются на новый уровень высоты с точностью, достигающей 97,8 % (mAP@0,5 = 98,7%). При тестировании модели YOLOv5x время обнаружения одного изображения составляет 0,12 с (GPU = GTX950M), что соответствует обнаружению в реальном времени на линии по производству стальных труб;

  • Проделал большую работу на этапе предварительной обработки данных, объединив традиционный метод улучшения данных с методом улучшения данных Mosaic YOLOv5, что не только значительно увеличило размер набора данных, но также эффективно уменьшило переобучение повышение квалификации;

  • Результаты YOLOv5 сравнивались с предыдущими алгоритмами обнаружения дефектов, и преимущества YOLOv5 в развертывании и проектировании моделей были продемонстрированы на основе комплексных показателей.

Это исследование может предоставить методы и идеи для автоматического обнаружения дефектов сварки стальных труб в режиме реального времени в условиях промышленного производства и заложить основу для промышленной автоматизации. Хотя в этой статье используется современный алгоритм глубокого обучения и модель сверточной нейронной сети для обнаружения дефектов сварных швов стальных труб в режиме реального времени в сценариях промышленного производства, его производительность также относительно высока. Однако в случае ограниченного набора данных другие дефекты, которых нет в наборе данных, не могут быть правильно идентифицированы.В этом случае мы можем использовать традиционное компьютерное зрение или математические методы для построения экспертной системы для выявления других дефектов, которых нет в наборе данных. Также можно разработать систему автоматического обновления модели в сочетании с обучением за несколько шагов в инженерии, которое используется для ручной маркировки информации о типе и координатах ограничивающей рамки инспектором по качеству, когда дефект не может быть идентифицирован, чтобы система могла автоматически обучаться и обновлять модель. Эти недостатки указывают направление и дают идеи для последующих исследований.

Вклад авторов

Концептуализация, Д.Ю., Ю.К. и З.Ю.; Software, DM, Resources, Z.Y., HY; Надзор, Ю.К., З.Ю.; Письмо – первоначальный вариант, Д.Ю.; Написание – рецензирование и редактирование, DY, YC и ZY. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Контроль корневых дефектов кольцевых сварных швов стояка

Надежность контроля корневых дефектов кольцевых сварных швов стояка

Дж. Р. Рудлин, К. Р. А. Шнайдер и Г. Р. Размджоо

Доклад, представленный на 23-й Международной конференции по морской механике и арктическому инжинирингу OMAE, Ванкувер, Канада, 20–25 июня 2004 г.
Доклад 51523

Аннотация

Усталостная нагрузка на глубоководные стояки приводит к необходимости обнаружения небольших корневых дефектов во время производственного контроля. Механизированные сварные швы для морских трубопроводов также подвергаются экстремальным нагрузкам во время укладки, что приводит к аналогичным требованиям. Автоматизированный ультразвуковой контроль с использованием зональных методов был принят в качестве метода выбора для этих проверок, но в открытом доступе мало информации об ожидаемой надежности различных доступных систем. Для каждой установки проводится обширная индивидуальная аттестация. Их масштабы могут быть уменьшены за счет наличия такой справочной информации.

В этом документе рассматриваются данные совместных отраслевых проектов в этой области, осуществляемых TWI, и сравниваются их результаты с такими данными, которые доступны в открытом доступе. Также дан анализ будущих требований и возможностей имеющихся в настоящее время теоретических моделей для расширения диапазона квалификаций.

Номенклатура

АВТ: Автоматизированный ультразвуковой контроль методом зональной дискриминации
СЕА: Комиссариат по атомной энергии
СИВА: Запатентованное название программного обеспечения CEA (Франция)
ЕСА: Критическая инженерная оценка
ФБХ: Отверстие с плоским дном
IPLOCA: Международная ассоциация трубопроводных и морских подрядчиков
JIP: Совместный отраслевой проект
P-скан: Запатентованное название системы ультразвукового сканирования производства Force Technology, Дания
ПАНИ: Программа оценки неразрушающего контроля в промышленности (Исследовательский проект UK Health and Safety Executive Research)
ТС: Рентген Технический Динст b. v.(Инспекционная компания)
ТОФД: Времяпролетная дифракция
UT: Ультразвуковой контроль

Введение

Райзеры представляют собой конструкции, чувствительные к динамической усталости, которые обычно считаются наиболее сложной частью глубоководной разработки. Они подвергаются усталостным нагрузкам, создаваемым движением судна, воздействием волн и течений. Сварные швы в стояках более критичны, чем сварные швы в обычных конструкциях кожуха, поскольку кольцевые сварные швы стояков не имеют избыточности, а выход из строя одного сварного шва представляет собой выход из строя всего стояка, что имеет серьезные последствия для окружающей среды и затрат.Ограничение односторонней сваркой в ​​сочетании с менее строгим контролем, присущим производству бесшовных труб, делает сварку стояков более сложной и менее надежной. TWI провел серию экспериментов по программе усталостной прочности (TWI JIP 5680 Усталостные характеристики кольцевых сварных швов, выполненных с одной стороны), которая началась в 1996 году. Первоначальные результаты этого проекта показали, что разрушение райзеров в усталостном режиме наиболее вероятно. из-за образования трещины в корне шва. Это произойдет гораздо раньше, если будут присутствовать производственные дефекты.Поэтому обнаружение дефектов в корне шва является важной частью обеспечения целостности райзера. Поскольку прямой доступ к корню сварного шва невозможен, осмотр необходимо проводить снаружи. Автоматизированный ультразвуковой контроль с зональной дискриминацией (AUT) был разработан как высокоскоростной метод контроля сварных швов трубопроводов и был предложен в качестве достаточно чувствительного средства контроля односторонних кольцевых сварных швов.

В этом документе описывается работа, проведенная TWI для исследования способности AUT выполнять эту задачу.

Общий обзор ультразвуковых методов контроля сварных швов

Ультразвуковой контроль (УЗК) как метод обнаружения дефектов в сварных конструкциях существует уже около 40 лет. Технология развилась от простой ручной техники к более сложным автоматизированным методам. В 1970-х годах были внедрены автоматизированные методы сканирования сварного шва и отображения данных, а к концу того же десятилетия был введен новый метод определения размеров, называемый дифракцией по времени пролета.Многозондовые системы AUT были представлены в 1980-х годах, а системы с фазированной решеткой – совсем недавно, в конце 1990-х годов. Принцип работы каждой из этих систем более подробно описан ниже.

Ручной ультразвуковой контроль

На рис. 1 показаны основные принципы ручного УЗК стыкового сварного шва. Дисплей, известный как А-скан, представляет собой график зависимости амплитуды сигнала от времени. Процедура требует, чтобы оператор использовал ультразвуковые лучи под разными углами к поверхности, чтобы создать картину любых дефектов внутри сварного шва.Использование множества различных углов считается необходимым для обнаружения плохо ориентированных дефектов. Ручной УЗК обладает значительной гибкостью для различных геометрий, но его надежность ограничена возможностью того, что оператор не сможет сканировать 100% площади или не сможет удовлетворительно интерпретировать сигналы А-скана. Определение размеров дефектов обычно осуществляется путем измерения перемещения зонда на наличие сигнала до тех пор, пока он не упадет на фиксированную величину (обычно 6 дБ или 20 дБ), когда зонд проходит через дефект.Другой метод называется методом максимальной амплитуды («Max Amp»). В этом случае датчик перемещается, чтобы максимизировать амплитуду первого и последнего пиковых сигналов А-скана. Это должно улавливать дифрагированные сигналы от концов дефектов.

Рис. 1. Основной принцип ручного ультразвука – датчики сканируют весь объем сварного шва под разными углами

В то время как ручное УЗК является очень гибким в отдельных приложениях, для планового производственного контроля стояка или трубы, содержащей много односторонних кольцевых сварных швов, оно очень медленное и может страдать от проблем с надежностью из-за отсутствия контроля сканирования и усталости оператора.

Автоматизированный ультразвуковой контроль

Автоматизация процесса УЗК в ручном режиме осуществляется с помощью сканирующих кадров, которые перемещают одиночный преобразователь по поверхности по фиксированному растровому шаблону. Угол датчика изменяется с помощью различных датчиков, каждый из которых должен заполнить полный растр, чтобы получить все необходимые углы для проверки. Использование этого фиксированного растра позволяет построить полный график положения отражений. Это приводит к серии проекций сварного шва, показывающих положения дефектов, называемых B-сканом (вид с конца сварного шва или поперечного сечения), C-сканом (вид через сварной шов со стороны крышки или вид сверху) и D-сканом. (вид сбоку, показывающий длину и высоту шва). На рис. 2 показаны эти различные виды, возможные при автоматизированной проверке.

Рис. 2. Виды автоматизированной инспекции

 

Результаты датчиков под разными углами снова используются для создания картины обнаруженного дефекта. Калибровка дефекта осуществляется аналогично ручному УЗК (перемещением щупа).

Возможным ограничением для анализа дефектов является тот факт, что датчики нельзя наклонять для оптимизации сигнала дефекта, как это возможно при ручном контроле.

Этот метод контроля, как правило, более надежен, чем ручной УЗК, но все же слишком медленный для производственного применения.

Времяпролетная дифракция

В качестве усовершенствованного средства определения размеров дефектов был введен метод контроля времяпролетной дифракции (TOFD) ( Рис.3 ). Два зонда с широкими лучами размещаются по обе стороны от сварного шва, один действует как передатчик, другой как приемник. Время пролета любого отражения от одного зонда к другому контролируется.Показано, что ультразвуковой пучок, как правило, дает не только отраженный, но и дифрагированный сигнал от оконечностей дефекта. Таким образом, дифрагированные сигналы от конечностей выглядят как сигналы, поступающие в приемник в разное время. Проведя геометрические расчеты, можно получить оценку сквозного размера дефекта по толщине.

Рис. 3. Времяпролетный ультразвук

Полученные данные отображаются в виде сканирования по длине сварного шва с указанием его толщины (аналогично приведенному выше D-скану). Сильный отраженный донный сигнал показывает толщину стенки, а вдоль поверхности проходит «боковая» волна, которую также можно увидеть.

TOFD — это очень быстрый метод проверки целых объемов. Оно ограничено там, где разница во времени невелика и различные сигналы не могут быть разрешены во времени (например, для небольших дефектов, дефектов, близких к задней стенке и дефектов, близких к контролируемой поверхности). Амплитуда дифрагированных сигналов также может быть достаточно низкой и зависеть от геометрии вершины дефекта.

АВТ

AUT в настоящее время является широко используемой аббревиатурой для автоматизированного ультразвукового контроля с использованием метода, описанного ниже. На рис. 4 показан принцип работы систем AUT. Концепция AUT была введена как средство очень быстрого контроля стыковых сварных швов труб. Это отличается от автоматизированной ультразвуковой системы. В этом случае ультразвуковые лучи ограничены (сфокусированы) для исследования только небольшого участка сварного шва, и используется множество датчиков, каждый из которых направлен на отдельные части (зоны) сварного шва. Зоны будут включать в себя зоны, специально сфокусированные и расположенные под углом для обнаружения несплавления боковой стенки и корня, а также другие широкоугольные лучи для обнаружения дефектов в объеме сварного шва. При использовании этого метода для полного покрытия необходимо только одно круговое сканирование сварного шва.

Рис. 4. Контроль сварного шва одиночными датчиками, контролирующими отдельные зоны сварки (показаны только три зоны)

Длина дефекта вдоль сварного шва оценивается по перемещению датчика.Существует ряд стратегий для работы с измерением сквозной толщины. Некоторые операторы определяют сигнал, обнаруженный в зоне, как равный размеру зоны, но другие делают оценки в зависимости от степени перекрытия сигналов между зонами. TOFD часто добавляется к системе сканирования, и это доступно одновременно.

Использование остронаправленных лучей означает, что калибровка систем AUT должна выполняться на материале, в точности похожем на тот, который будет использоваться на практике. Метод AUT более подробно описан в ASTM E 1961 [1]

.

Системы с фазированной решеткой

Ультразвуковые системы с фазированной решеткой были доступны для медицинского ультразвука в течение некоторого времени, но являются недавним введением в промышленный контроль. Датчики с фазированной решеткой имеют возможность электронной фокусировки и направления луча. На рис. 5 показано, как датчик с фазированной решеткой формирует луч, который можно сфокусировать и направить.

Рис. 5. Как датчик с фазированной решеткой формирует фокус

Это означает, что один датчик с фазированной решеткой может заменить несколько обычных датчиков с сфокусированным лучом благодаря соответствующему электронному переключению.Таким образом, при использовании так же, как и в AUT, рама, содержащая датчик, намного компактнее, чем упомянутая выше система с несколькими датчиками. Методы оценки дефектов те же, что и при АУЗИ.

Следует, однако, отметить, что АУТ с фазированной решеткой имеет ультразвуковые лучи, которые электронно фокусируются с помощью решетки только в плоскости по толщине (хотя в поперечной плоскости может присутствовать некоторая механическая фокусировка). Вероятно, это означает, что разрешение по длине меньше, чем возможно для луча, который также сфокусирован в окружном направлении.

Автоматический ультразвуковой дисплей информации

На рис. 6 показана основная идея отображения систем AUT. Информация организована таким образом, чтобы отображаться на электронной ленточной диаграмме, чтобы показать:

  • Каждый канал в виде амплитудного сигнала с маркером, когда он превышает определенный порог.
  • Индикация (обычно с цветовой кодировкой) синхронизации сигнала в пределах заданного времени стробирования. Это позволяет более точно позиционировать дефект.
  • Дополнительные каналы, которые могут включать TOFD или сканирование тела сварного шва.

Предыдущая литература по проверке надежности UT

Было проведено несколько исследований надежности ультразвукового контроля. В первую очередь они были направлены на атомную промышленность. Краткое изложение возможностей обычного UT было дано Чепменом и Боукером. [2] Они обычно определяются путем моделирования и экспериментальных исследований и связаны с толстыми срезами и методами определения размеров с перемещением зонда. Чепмен и Боукер заявляют, что для расстояний менее 150 мм дефект длиной 15 мм и высотой 3 мм надежно обнаруживается при условии, что наклон менее 20° и перекос менее 3°.

Рис. 6. Показания типовой зональной проверки AUT (различные системы могут различаться)

Исследование, проведенное AEA Technology, Центральным управлением по производству электроэнергии и TWI [3], показало, что обнаруженный размер может быть намного меньше фактического размера.

Проект PANI [4] был выполнен для Руководителя по охране труда и технике безопасности компанией AEA Technology и управлялся промышленным руководящим комитетом, включающим представителей TWI, BP, BG Technology, Innogy, Esso, SaFed, Shell и Mitsui Babcock. .

Эти испытания состояли из ручного ультразвукового контроля сварных швов 16 инспекторами и контроля TOFD. Были включены два набора искусственно созданных корневых дефектов.

Результаты показали, во-первых, что обнаруживаемость корневых дефектов значительно улучшается, если корень шлифуется заподлицо. Если корень остается на месте, то надежно определяемый размер превышает 3 мм через стенку (но это основано только на 2 дефектах). В отчете PANI показано, что сигнал от этих дефектов ниже порога сообщения.

Результаты этих проектов, проведенных с помощью ручного ультразвукового контроля, показывают, что обнаружение корневых дефектов становится надежным при толщине стенки около 3 мм, хотя это не было определено количественно с точки зрения вероятности обнаружения. Следует отметить, что ни в одном из этих исследований специально не использовались сфокусированные зонды или системы с фазированной решеткой. Поэтому общедоступная информация о производительности этих последних технологий очень ограничена.

Для систем AUT некоторые ранние работы были проведены TWI для Министерства энергетики Великобритании, [5] , которые сравнили производительность автоматизированного UT P-Scan, RTD Rotoscan и рентгенографии. Их инспекции, по-видимому, проводились на слишком высоком уровне чувствительности (для P-Scan он был установлен с использованием ручного стандарта API), а для Rotoscan он был установлен на 12 дБ выше 1/10 толщины стенки через прорезь в стене. Сообщалось о многих показаниях, которые не были подтверждены секционированием ( Таблицы 9-13 из Ref [5] ).

Организация IPLOCA (Международная ассоциация подрядчиков по трубопроводам и морским работам) спонсировала некоторые испытания через Гентский университет, и о результатах некоторых из них сообщил Førli. [6] Эти результаты показали, что вероятность обнаружения 90 % была достигнута при толщине стенки 1,2 мм при пороговом значении 40 % полной высоты экрана (FSH). Это было с сигналом от 3-миллиметрового плоскодонного отверстия (FBH), установленным на 50% FSH. В этом случае не делается различий между различными типами дефектов или их расположением. Сообщалось, что TOFD имеет возможность определения размера лучше, чем ± 0,9 мм (с достоверностью 95%). Меньшие дефекты оказались лучше по размеру (хотя неясно, как определялись дефекты размером менее 2 мм через стенку).

Bowers and Warren [7] дали некоторые дополнительные результаты тех же экспериментов ( Fig.9 в Ref [7] ) и показали значительное превышение размеров в дополнение к приведенному Фёрли результату. Еще один результат был получен для тестирования импульсного эха с калибровкой, установленной на 80% полной высоты экрана от FBH диаметром 3 мм. Если бы использовался отчетный уровень 40%, то самый большой пропущенный дефект составил бы 2,9 мм сквозь стенку. При такой чувствительности один дефект толщиной 2,1 мм в стенке давал 10%-ную высоту сигнала, о которой, вероятно, не сообщалось даже при более высоких уровнях чувствительности.

Копп и др. [8] заявили, что точность определения размера дефекта вблизи внутренней и внешней поверхности сварного шва составляет «0,2–3 мм» (из статьи неясно, означает ли это «0,2–0,3 мм» или «0,2–3,0 мм», но текст предполагает первое). Также они заявляют, что возможность измерения встроенных дефектов была порядка ± 0,8 мм по высоте стенки.

Ginzel [9] предположил, что точность определения размеров, заявленная для амплитудных методов, была преувеличена, и усовершенствованный метод определения размера дефекта может заключаться в использовании большего количества зон.Тот же автор [10] также сообщил, что сигнал от корневых дефектов от высокоугловых датчиков с большей вероятностью будет отраженным сигналом, чем прямым сигналом. Это влияет на настройку фокусного расстояния, хотя он указал, что это не влияет на надежность проверки.

В более поздней статье Гросс и др. [11] сравнили размеры сигналов от различных надрезов и плоскодонных отверстий и в итоге решили, что дефекты можно сгруппировать по амплитуде в 4 категории: самая низкая имела размеры от 0.от 5 до 1,5 мм. Это соответствовало диапазону амплитуд от 5 до 30% FSH по сравнению с ответом от FBH диаметром 2 мм.

Совсем недавно Морган и др. [12] сообщили о результатах существенного квалификационного упражнения с участием семи команд, использующих AUT. Он пришел к выводу, что результат Коппа (выше) был оптимистичным, но недооценка максимального размера на 1,5 мм ограничивает большинство точек данных.

Причины отклонений в ультразвуковом контроле

Хотя ультразвуковые системы могут быть очень точно настроены и откалиброваны, они никогда не смогут достичь ожидаемых результатов из-за изменчивости дефектов и частотного содержания ультразвуковых сигналов.Предположим, например, что дефект представляет собой плоский отражатель, перпендикулярный лучу, но размером, близким к небольшому числу длин волн (при частотном составе 2-8 МГц длина волны будет 1,6-0,4 мм для поперечных волн в стали). . Дефект не будет отражать луч согласованным образом из-за интерференции между отраженным и дифрагированным сигналами. [13] Даже если только части дефекта (например, концы) имеют размеры этого порядка, сигналы могут стать нерегулярными. Разрешение размера дефекта не может быть лучше длины волны даже в идеальных условиях.Использование движения зонда для определения размера ограничено профилем на разных частотах в пределах луча. С помощью этого метода даже точечный дефект может иметь ширину луча.

Разориентация дефекта относительно луча в любом направлении уменьшит отраженный сигнал, как и кривизна дефекта.

Другие возможные эффекты, которые могут вызвать непостоянство, возникают из-за изменений муфты или незначительных изменений из-за зазора в механической системе, возможно, из-за изменений поверхности трубы, изменений толщины стенки трубы и состояния поверхности.

Особые проблемы контроля корней сварных швов

Корень шва имеет особые трудности для ультразвукового контроля. В первую очередь это связано с тем, что сама геометрия корня может быть источником ультразвуковых сигналов. Наклонный ультразвуковой пучок при попадании в корень типичного шва будет отражаться от поверхности валика сварного шва, особенно со стороны, противоположной приложенному лучу. Сигнал от этой поверхности легко может быть больше, чем от небольшого дефекта, и последний может быть затенен.Системы AUT пытаются свести к минимуму его влияние, стробируя сигналы по времени, чтобы улавливать только те, которые исходят от части корня шва, примыкающей к падающему лучу, но это может быть затруднительно, особенно там, где корень шва небольшой.

Также существует проблема определения размеров поверхностных дефектов разрушения с помощью ультразвукового контроля. Один из самых сильных сигналов, получаемых при ультразвуковом контроле, — сигнал из-за угла. После захвата луча амплитуда сигнала не будет значительно увеличиваться с высотой дефекта. Эти эффекты показаны на рис.7 .

Еще одна трудность возникает, когда между трубами есть перепады между трубами (из-за различий в толщине и несоосности. Это может означать, что небольшие дефекты скрыты или существует вероятность ложных вызовов.

Рис. 7. (Верхний) Полное отражение луча от угла. Увеличение размера угла не влияет на амплитуду возвращаемого сигнала.
(нижний) Частичное отражение. Амплитуда размера отражения зависит от размера дефекта, но это осложняется дифрагированными сигналами.Часть луча продолжается за углом.

испытаний AUT, проведенных TWI

TWI провел ряд испытаний для AUT, а также провел анализ и квалификационные упражнения. Подробная информация о них приведена ниже.

TWI Совместная промышленность Проект

Образцы

Для JIP использовались две группы образцов труб. В первую группу вошли 10 образцов диаметром 24 дюйма с толщиной стенки 31 мм. Эти образцы включали 40 умышленных дефектов непровара, полученных таким же образом, как и дефекты, возникающие при изготовлении.Длины дефектов были получены путем сравнения рентгенографии и визуального контроля, высоты дефектов методом падения потенциала переменного тока (ACPD) и путем повторения.

Вторая группа состояла из тридцати пяти образцов диаметром 12 дюймов, некоторые из которых содержали усталостные трещины. Первоначально они были оценены с помощью ACPD и магнитопорошковой дефектоскопии (MPI). Некоторые образцы были изготовлены из вышедших из строя усталостных образцов и использовали усталостные трещины, образовавшиеся во время усталостных испытаний. Причина разрушения образца была устранена, поэтому необходимо было сделать полную окружность, чтобы можно было применить системы АУТ.Это было сделано путем сначала просеивания образцов, чтобы избежать разрезания области трещин, затем разрезания соответствующих пар для завершения окружности и, наконец, сварки деталей вместе прихваточным швом.

Использование усталостных трещин было согласовано с руководящим комитетом проекта на том основании, что, хотя они не являются типичными дефектами, которые могут быть обнаружены во время производства, они, вероятно, являются наиболее сложным типом дефектов для обнаружения. Кроме того, они могут предоставить ценные данные для любой будущей попытки проведения проверки в процессе эксплуатации.

Испытания

Четыре инспекционные компании провели испытания, которые проводились на TWI. Образцы диаметром 24 дюйма проверялись горизонтально, как показано на рис. 8 . Образцы диаметром 12 дюймов были установлены вертикально, как показано на рис. 9 . Испытываемый образец был установлен между двумя частями «щенка», одна из которых служила основанием для удерживания образца, а другая обеспечивала достаточную дополнительную длину для ленты сканера каретки зонда.

Рис.8. Многозондовое оборудование, установленное горизонтально на образце диаметром 24 дюйма

Рис. 9. Устройство для контроля труб диаметром 12 дюймов (показано оборудование с фазированной решеткой)

Команды решили действовать из своих транспортных средств, чтобы не перемещать электронное оборудование. Обеспечено электроснабжение оборудования и подача воды для контактной жидкости. Последний собирали в лотках под образцами.

Калибровка

Было признано, что калибровочные образцы должны соответствовать каждому типу образцов, используемых в испытаниях. Было решено, что TWI должна предоставить калибровочные образцы. Это было сделано для трех компаний, которые предоставили информацию о необходимых отражателях в трубах. Другая компания предпочла изготавливать собственные рефлекторы, для чего им была поставлена ​​труба.

Секционирование

Считалось, что метод повторения в сочетании с съемкой ACPD обеспечивает достаточную точность при отсутствии дефектов проникновения. Были проведены разрезы всех известных усталостных трещин, которые были пропущены инспекционными группами.Разделение также проводилось в тех случаях, когда три или более инспекционных групп сообщали об отсутствии известных дефектов (предполагаемые ложные вызовы). Никаких дополнительных недостатков в этом процессе обнаружено не было. Однако следует отметить, что у каждого оператора были ложные вызовы в разной степени.

Квалификационные упражнения

Компания TWI провела ряд квалификационных испытаний для различных клиентов, и, хотя детали должны оставаться конфиденциальными, было дано разрешение на использование этих данных неавторизованным образом.

Образцы

Третья группа содержит квалификационные упражнения, в которые были включены корневые пороки. Это были ручные швы, содержащие в основном дефекты непровара, изготовленные в TWI мостовым методом, [14] , но они также включали несколько дефектов непровара.

Диаметр труб варьировался от 12 до 18 дюймов, а толщина от 14 до 25 мм.

В четвертой группе результатов компания TWI провела статистическую оценку результатов квалификации, где проверка и разрезание были выполнены другими.

Инспекционные группы

В третьей группе использовались две инспекционные группы. В четвертой группе каждый комплект образцов проверялся одной или двумя бригадами.

Калибровка

Для обеих групп каждая компания производила собственные калибровочные образцы и использовала собственную процедуру контроля и метод анализа для испытаний.

Испытания

В третьей группе испытания проводились в помещениях инспекционных групп в присутствии наблюдателя TWI.

Секционирование

Образцы третьей группы были разрезаны методом вымораживания. В четвертой группе в основном использовалось секционирование салями.

Результаты и обсуждение

Schneider and Rudlin [15] описали методы построения кривых вероятности обнаружения (POD). Существует два основных варианта: (1) вычислить POD с использованием данных «попадания/промаха» и (2) использовать данные амплитуды сигнала по сравнению с известным порогом (метод зависимости отклика от размера).В приведенном ниже результате метод «попадания/промаха» был использован для данных из проекта, спонсируемого группой (первые две группы) и третьей группы, описанной выше, тогда как метод «отклик против размера» был использован для четвертой группы. Решение о том, какой метод использовать, основано на имеющихся данных.

Существуют различные способы представления кривой POD. Это в значительной степени вопрос выбора с учетом имеющихся данных; мы решили использовать метод, описанный в MIL-HDBK 1823, так как этот документ наиболее близок к стандарту для этих целей. [16] В этом случае как данные совпадения/промаха, так и данные «отклика по сравнению с размером» подгоняются к кумулятивной логарифмически нормальной модели для POD. Было показано, что это хорошо соответствует данным.

Данные

POD существенно зависят от процедуры, образцов и операторов. Кроме того, следует признать, что процедура квалификации также может влиять на результаты (например, разрез может быть выполнен только в одном месте дефекта, что создает риск получения оптимистичных результатов, поскольку максимальный размер дефекта был пропущен).

Однако между проведенными испытаниями есть основные сходства, включая метод калибровки (обычно прорезь в основании), что в целом соответствует рекомендациям ASTM E 1961.

POD также является статистической величиной, и ее значение усиливается объемом данных (то есть количеством дефектов). Статистические тесты можно использовать для проверки того, являются ли различные наборы данных статистически однородными, т. е. кажутся ли они взятыми из одной и той же совокупности. Эти тесты не показали признаков статистической неоднородности (на уровне значимости 5%) между первыми тремя группами.Таким образом, среднее POD для этих трех групп считается репрезентативным для каждой отдельной группы. Более того, предположение о статистической однородности между тремя группами позволяет оценить доверительные интервалы для POD (см. , рис. 10, ).

В четвертой группе количество промахов снова было небольшим, но были доступны данные об амплитуде, которые давали дополнительную информацию, на которой можно было бы основывать кривые POD. В этих тестах, как правило, квалификация выходила за рамки закона, и поэтому было относительно мало основных недостатков.Однако, как оказалось, между результатами отдельных испытаний в этой группе данных были значительные различия (на уровне 5%), которые могли быть связаны с конкретными недостатками или используемыми процедурами. Для простоты среднее значение POD для этой группы приведено на рис. 10 . Но строить доверительные границы в этом случае нецелесообразно из-за предполагаемой неоднородности внутри этой группы.

Рис. 10. Полученные кривые POD

На рис. 10 показано, что для групп 1-3 90% POD достигается при сквозной толщине около 1 мм.Эта оценка основана на 90 недостатках. Нижний 95% доверительный интервал достигает POD 90% при сквозной толщине около 1,5 мм. Для четвертой группы средний POD 90% достигается при сквозном размере толщины около 1,3 мм на основе 31 дефекта в 5 различных испытаниях.

Можно видеть, что метод AUT оказывается значительно более надежным для обнаружения корневых дефектов, чем ручные методы, где надежное обнаружение, как упоминалось выше, достигается при размере сквозного отверстия около 3 мм.Это может иметь значение, например, когда выполняется ремонт, а ручное УЗК указано как метод последующего неразрушающего контроля.

Очевидно, что сводная кривая, такая как Рис. 10 , не совсем подходит для использования в качестве индикатора производительности систем в отдельных приложениях. Актуальность этой кривой ограничена следующими факторами:

  1. Отдельный участок дефекта не обязательно может проходить через наибольшую сквозную толщину. Однако во многих случаях делалось три или более срезов, и они были нацелены на максимальную амплитуду ультразвука.
  2. Не учитывались разные системы калибровки, разные критерии отчетности или другое используемое оборудование или датчики. Однако использование ASTM E1961 в качестве стандарта ограничивает наблюдаемую изменчивость.
  3. Форма или длина дефекта не учитывались.
  4. Диапазон толщины ограничен (всего от 12 мм до 32 мм).

Можно также предположить, что операторы AUT, которые проводят квалификационные испытания для инспекционных компаний, являются лучшими операторами, и это может повлиять на результаты.Система сертификации (помимо тех, которые действуют внутри компаний) для проверки работы оператора позволила бы повысить степень доверия к полученным результатам.

Частота ложных вызовов, отмеченная в TWI JIP, могла возникнуть из-за пробной ситуации и ожиданий операторов. Ложные вызовы операторов на месте вскоре привели бы к недоверию к технике, а этого, похоже, не произошло. Однако неизвестно, приводит ли очевидная разница между ситуациями в испытании и на месте к снижению POD.

Использование данных

Квалификация инспекции для систем AUT

Текущая практика квалификации AUT — это отдельное испытание для каждой новой задачи. Предполагается, что представленную здесь кривую POD можно использовать в качестве общего доказательства возможности обнаружения корневых недостатков в квалификационных упражнениях. Конечно, там, где требуется более высокая надежность контроля, потребуются дополнительные испытания. Использование моделирования должно позволять изучать отдельные эффекты, которые трудно контролировать экспериментально, что обеспечивает более экономичную квалификацию.

Использование POD и данных о размерах в ECA

Расчеты

ECA минимальных размеров дефектов, допустимых в данной трубе, обычно основаны на прямоугольной или полуэллиптической форме дефекта. Кривые POD обычно основаны на фактических формах дефектов и используют размер пика по толщине. В большинстве случаев кажется разумным предположить, что данные POD, полученные в ходе этих испытаний для проверки возможности обнаружения дефектов требуемого размера, являются консервативными.

Возможности моделирования

Моделирование AUT было бы полезно при применении метода для квалификации новых ситуаций.Утвержденные модели взаимодействия ультразвуковых лучей с дефектами не распространены и в основном разработаны для атомной промышленности. Эти модели, как правило, не учитывают две ключевые особенности AUT-тестирования, а именно сфокусированные датчики (включая датчики с фазированной решеткой) и отклик от дефектов, размер которых меньше длины волны ультразвука. Две недавние разработки в определенной степени заполнили этот пробел, хотя ни одна из них еще не была полностью подтверждена:

  • Компания CEA выпустила пакет моделирования CIVA, который включает модели для фазированных решеток, а также для пучков с фиксированным фокусом. [16]
  • TWI показал в первоначальных испытаниях, что конечно-элементная модель, разработанная для волноводного контроля, где дефекты обычно меньше длины волны, может быть адаптирована к обычному УЗК.

Будущая работа

TWI в настоящее время участвует в проекте, который предоставит дополнительные данные для приведенной выше общей кривой POD, хотя его основной целью является создание критериев приемлемости, и поэтому усилия сосредоточены на определении размера трещин. Этот проект завершится в 2004 году.

Отмечается, что существует огромное количество данных многих квалификационных испытаний, доступных в различных компаниях, которые, конечно же, не могут быть здесь рассмотрены. Было бы полезно собрать больше этих данных, чтобы повысить точность доступных кривых POD.

TWI участвуют в финансируемой Европейской комиссией оценке времяпролетного ультразвука для обнаружения дефектов при производстве сварных швов. Об этом следует сообщить в 2004 году.

Валидация использования нового программного обеспечения для моделирования (в частности, CIVA) также проводится в рамках основной исследовательской программы TWI.Упомянутые выше модели конечных элементов TWI также будут дорабатываться и проверяться. Разработка этих моделей может привести к лучшему пониманию методов и результатов.

Разработка технологий для плакированных и дуплексных труб представляет собой особую проблему, не охваченную вышеуказанной работой, и в настоящее время ведется в TWI.

Выводы

На основе серии квалификационных испытаний, в которых участвовала TWI, были получены две кривые вероятности обнаружения корневых дефектов в сварных швах стояков.

90% POD было достигнуто при высоте дефекта 1 мм для одного набора данных, проанализированных методом «попадание/промах». Нижний 95% доверительный интервал достигает POD 90% при сквозной толщине около 1,5 мм. Среднее значение POD, равное 90 %, было достигнуто при высоте дефекта 1,3 мм для другого набора данных, проанализированных методом «отклик в зависимости от размера».

Метод УЗК представляется гораздо более надежным, чем ручное УЗК, для контроля кольцевых сварных швов, рассматриваемых в данной статье.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить спонсоров JIP за их поддержку.Сюда входили BP Exploration, Marathon Oil, Health and Safety Executive, Statoil, Saipem SpA, Stolt Comex, Coflexip Stena Offshore, Drilquip, Shaw Pipeline Services, RTD, Oceaneering и OIS.

Каталожные номера

  1. «Стандартная практика механизированного ультразвукового контроля кольцевых сварных швов с использованием зональной дискриминации с помощью сфокусированных поисковых устройств». Документ ASTM E 1961, 1998.
  2. Чепмен Р. К. и Боукер К. Дж.: «Подготовка заявлений о возможностях для стандартных процедур неразрушающего контроля». Insight , 43, январь 2001 г., стр. 36–38.
  3. Заключительный отчет «Характеристика и измерение размеров дефектов сварки в ферритной стали с помощью ультразвукового контроля: Часть 1: Неплоские дефекты», отчет TWI 3537/4/77.
  4. Заключительный отчет по проекту PANI (1999 г.) от Serco Assurance Ltd, Рисли, Уоррингтон, Чешир, Великобритания.
  5. Mudge P J: «Кольцевые сварные швы морских трубопроводов». Отчет Министерства энергетики США по неразрушающему контролю OTI 88 530 HMSO (1988).
  6. Фёрли О: «Автоматизированный ультразвуковой контроль во время морской укладки трубопровода: критерии приемлемости и квалификация».Документ IIW V-1144-99.
  7. Бауэрс Дж. и Уоррен Э.: «Применение автоматизированного ультразвукового контроля подводных трубопроводов». 24-я конференция по технологиям морских трубопроводов, Амстердам, февраль 2001 г.
  8. Копп Ф., Перкинс Г., Стивенс Д. и Прентис Г.: «Возможности определения размеров с высоким разрешением для автоматизированного ультразвукового контроля морских райзеров». Pipes and Pipelines International, май-июнь 2001 г., стр. 12-21.
  9. Ginzel EA: «Амплитудный контроль и механизированный ультразвуковой контроль с использованием линейного сканирования». NDT.net 5 (4) . апрель 2000 г.
  10. Гинзел Е.А.: «Неправильные представления об интерпретации сигналов от околоповерхностных целей при механизированном УЗК на кольцевых сварных швах трубопровода». NDT.net, 4, октябрь 1999 г.
  11. Гросс Б., Коннелли Т., ван Дейк Х. и Гилрой-Скотт А. «Выявление дефектов с помощью механизированного ультразвукового контроля кольцевых сварных швов трубопровода». NDT.net, 6 (7) июль 2001 г.
  12. Морган Л., Нолан П., Киркхэм А. и Уилкинсон Р.: «Использование автоматизированного ультразвукового контроля (AUT) при строительстве трубопроводов». Insight, 45 (11) , ноябрь 2003 г., стр. 746-753.
  13. Коффи Дж. М. и Чепмен Р. К.: «Применение теории упругого рассеяния для гладких плоских трещин к количественному прогнозированию ультразвукового обнаружения дефектов и их размеров». Нукл. Energy 22, № 5, октябрь 1983 г., стр. 319-333.
  14. Лукас В. : «Выполнение дефектных сварных швов для Sizewell B: «Сварка и изготовление металлов», март 1992 г., стр. 81-86
  15. .
  16. Schneider CRA и Rudlin JR: «Обзор статистических методов, используемых для количественной оценки надежности неразрушающего контроля».Insight, 46 (2) , февраль 2004 г., стр. 77–79.
  17. Лемери А., Калмон П., Лексур-Таиби И., Райлон Р. и Паради Л.: «Инструменты моделирования для ультразвукового контроля сварных швов». NDT&E International, 33 (2000), стр. 499-213.

Как выполнить обнаружение поверхностных трещин

Как выполнить обнаружение поверхностных трещин

Для обеспечения сварки качество, все сварные швы должны быть проверены. В некоторых случаях осмотр включает не более чем визуальный осмотр сварщиком.Тем не менее, красавчик сварной шов не всегда обеспечивает внутреннее качество, поэтому важно провести некоторые форма неразрушающего контроля (НК), также обычно называемая неразрушающим контролем. обследование (NDE), необходимо.

В этой статье мы собираюсь исследовать поверхностную трещину метод обнаружения , включая два наиболее распространенных метода выполнения эта техника.

Контроль проникающей жидкости (PT).

Испытания на проникающую жидкость, иногда называют метод обнаружения поверхностных трещин является одним из наиболее часто используемых методов контроля проникающих красителей.

Это Тип испытаний ограничивается обнаружением поверхностных повреждений. разрывы, или

разрывов которые открыты для поверхности, на которую был нанесен пенетрант. Он не может обнаружить неоднородности, герметизированные внутри тела сварного шва, такие как внутренние дефекты пористости или плавления. Обычно он не подходит для тестирования грубых или пористые материалы, поскольку интерпретация результатов испытаний может быть затруднена ложные показания.

По сравнению с самостоятельным визуальным осмотром этот вид осмотра более Вероятность обнаружения меньших и более тонких разрывов поверхности, таких как волосяные трещины и микропористость поверхности. Этот вид проверки может быть подходит как для черных, так и для цветных металлов.

Капиллярные испытания проводятся либо с «видимый краситель» или флуоресцентный краситель.

С флуоресцентным методом проникающей дефектоскопии на поверхность наносится высокофлюоресцентная жидкость. инспекционная зона (зоны). Затем наносится проявитель для нанесения пенетранта на поверхность, а затем черный свет используется для осмотра сварного шва. Высота контраст между флуоресцентным материалом и объектом позволяет инспектору для обнаружения следов пенетранта, указывающих на дефекты поверхности.

С видимым пенетрантная проверка, процесс тот же; однако вместо флуоресцентного краситель, хорошо видимый цветной краситель используется с белым проявителем, что делает любой контраст, видимый при обычном освещении.

Для выполнения жидкости пенетрантной пробы, выполните следующие действия.

1.) Очистите участок сварного шва, где будет проводиться осмотр. происходить. Дайте время, чтобы участок полностью высох.

2.) Нанесите пенетрант распылением, кистью или погружая в него сварной шов.

3.) Дайте красителю полностью впитаться в поверхность. Это может занять от одного до трех часов, в зависимости от уровня деталь на сварке.

4.) Осторожно удалите излишки пенетранта с помощью растворителя. или промывка водой.

5.) Примените своего разработчика.

Как только вы закончите эти шаги, вы сможете обнаружить любое просачивание пенетранта изнутри разрывы.

Магнитопорошковые испытания (МТ).

Это Метод испытаний заключается в создании магнитного поля в детали, которую необходимо испытания и нанесения на его поверхность магнитных щупов, которые будут притягивать любые частицы к концам или полюсам магнита.Скопления этих частиц указать разрывы.

Это важно отметить, что магниты будут притягивать материалы только там, где линии сила входит и выходит из магнита на полюсах. Если магнит изогнут и оба полюса соединены так, что образуют замкнутый контур, внешних полюсов не существует, и следовательно, он не будет притягиваться к магнитному материалу.

Это является основным принципом магнитных испытание частиц . Если деталь не имеет трещин или других дефектов, магнитные частицы не будут притягиваться, и вы будете знать, что ваш сварной шов не имеет поверхностные трещины.

Данным методом можно испытывать только ферромагнитные материалы. Ферромагнитные детали которые были намагничены во время испытаний, могут сохранять определенное количество остаточный магнетизм. Для некоторых деталей может потребоваться размагничивание, если они должным образом функционируют в эксплуатации.

Магнитный Испытание частиц используется для обнаружения трещин, пористости, швов, включений, дефектов плавления и других несплошностей в ферромагнитных материалах. Поверхность несплошности и неглубокие подповерхностные несплошности также обнаруживаются с помощью магнитопорошкового контроля .

Заключение.

При выполнении поверхностной трещины обнаружение , будь то с жидкостью пенетрантная дефектоскопия или магнитная тестирование частиц , вы всегда должны обращаться к соответствующей спецификации участие для уровней приемлемости и квалификации для оборудования и операторы. Эти методы проверки являются специализированными и должны выполняться должным образом подготовленным и квалифицированным инспекционным персоналом.

Если вы хотите учиться подробнее о том, как правильно выполнить поверхность обнаружение трещин , или если у вас есть вопрос, на который здесь нет ответа, Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам.

Автоматический контроль дефектов сварки газопроводов с помощью системы технического зрения

NDT&E International 37 (2004) 301–307 www.elsevier.com/locate/ndteint

Автоматический контроль дефектов сварки газопровода с использованием системы экспертного зрения H. I. Шафека, Э.С. Гадельмавлаб,*, А.А. Abdel-Shafyb, I.M. Elewab b

a Факультет машиностроения, Высший технологический институт, Десятая часть города Рамадан, Египет Факультет технологии производства и проектирования машиностроения, инженерный факультет, Университет Мансура, Мансура 35516, Египет

Поступила в редакцию 21 июля 2003 г.; пересмотрено 14 октября 2003 г.; принято 15 октября 2003 г.

Резюме Автоматическая проверка сварных газопроводов желательна, поскольку люди-инспекторы не всегда являются последовательными оценщиками.Кроме того, автоматическая проверка снижает стоимость процесса проверки и повышает качество проверки. В данной работе представлена ​​система экспертного зрения для автоматического контроля дефектов сварки газопровода по радиографическим пленкам. Предлагаемая система была установлена ​​в лаборатории метрологии Университета Мансура, инженерный факультет. Программное обеспечение AutoWDI полностью написано в лаборатории с использованием Microsoft Visual Cþ þ и готово к работе в любой среде Windows. Предлагаемая система технического зрения используется для захвата изображений для рентгенографических пленок, а затем применяет различные алгоритмы обработки изображений и компьютерного зрения для распознавания дефектов и принятия решений о приемке в соответствии с международными стандартами.Экспертная система основана на базе знаний, собранной от специалистов, учебников и международных стандартов. Предлагаемая система способна выявлять и контролировать основные виды дефектов сварки (11 дефектов) газопроводов, сваренных дуговой сваркой в ​​защитных газах. q 2003 Elsevier Ltd. Все права защищены. Ключевые слова: экспертная система; дефекты сварки; Контроль качества; Компьютерное зрение; Рентгенография

1. Введение Надежное обнаружение дефектов с помощью рентгенографии является одной из важнейших задач неразрушающего контроля (НК).Необходимы усовершенствования этих методов, поскольку человеческий фактор по-прежнему оказывает большое влияние на оценку. Контроль дефектов сварки газопроводов имеет жизненно важное значение, поскольку некоторые дефекты сварки, такие как острые приварные выступы и угол свода сварного шва, способствуют разрушению сварных соединений [1,2]. Осмотр дефектов сварки газопровода человеком является сложной и трудной задачей, когда необходимо подсчитать и осмотреть большое количество сварных швов. Кроме того, визуальный осмотр человека может уловить только около 60–75% дефектов обозначения [3].Поэтому для снижения стоимости процесса контроля и повышения качества контроля необходимо автоматизировать процесс контроля [3,4]. Выявлено более 125 технологий неразрушающего контроля [5]. Одним из важнейших направлений НК является контроль сварки нефтегазопроводов [6]. Фильм * Переписка автора. Тел.: +20-122808003; факс: тел. 20-402977854. Адрес электронной почты: [email protected] (Е.С. Гадельмавла). 0963-8695/$ — см. вступительный материал q 2003 Elsevier Ltd.Все права защищены. doi:10.1016/j.ndteint.2003.10.004

Метод рентгенографии является краеугольным камнем неразрушающего контроля в течение последних 50 лет [7]. С другой стороны, разработки в области обработки изображений, компьютерного зрения, искусственного интеллекта и других смежных областей значительно улучшили возможности методов визуального контроля [8,9]. Сообщается, что около 60–90% всех существующих приложений машинного зрения классифицируются как автоматизированный визуальный контроль [10]. Поэтому для выявления дефектов сварки по радиографическим пленкам применялись различные алгоритмы.Эти алгоритмы включают обработку изображений/компьютерное зрение [11–13], нейронные сети [14, 15] и нечеткие алгоритмы [15,16].

2. Описание задачи Автоматизированный визуальный контроль можно разделить на два этапа: измерение и контроль качества. На этапе измерения система занимается точными измерениями критических размеров. На этапе контроля качества система имитирует человека-инспектора, который оценивает изготовленные детали на целостность и комплектность. Первый

302

Х.И. Шафик и соавт. / NDT&E International 37 (2004) 301–307

Номенклатура AutoWDA Automatic Welding Defect Assessment Этап AutoWDI Automatic Welding Defect Inspection

был восстановлен в предыдущей статье, связанной с программным обеспечением AutoWDA [13]. Эта статья направлена ​​на расширение и развитие предыдущего программного обеспечения (AutoWDA) для восстановления этапа контроля качества. Этого можно добиться путем создания системы экспертного зрения для выявления наиболее распространенных дефектов сварки и принятия решений о приемке в соответствии с международными стандартами сварки.

3. Предлагаемая система На рис. 1 представлена ​​фотография предлагаемой системы технического зрения. Он состоит из двух частей: аппаратной и программной. Аппаратное обеспечение включает IBM-совместимый персональный компьютер (5) с операционной системой Windows, устройство захвата кадров (4) с разрешением до 760×570 пикселей и камеру CCD (Charged Couple Device) (3). Программное обеспечение специально разработано для выявления наиболее распространенных дефектов сварки (11 дефектов) радиографических пленок газопроводов и принятия решения о приемке каждого дефекта в соответствии с международными стандартами сварных швов.Он был полностью разработан в лаборатории с использованием Visual Cþ 6. 0 и готов к работе в операционных системах Windows. Предлагаемое программное обеспечение называется AutoWDI (Automatic Welding Defects Inspection) и было разработано таким образом, чтобы его можно было использовать независимо, без обращения к какому-либо другому программному обеспечению. Кроме того, он поддерживает множество различных форматов файлов изображений, таких как BMP, TIFF, GIF, JPG, PCX и TGA.

DIA ADA

Алгоритм выявления дефектов Алгоритм принятия решения

4.Процедуры работы Ссылаясь на рис. 1, процедуры работы можно резюмировать следующим образом: 1. Установка рентгенографической пленки (1) на стол подсветки (2) под ПЗС-камеру (3). 2. Захват изображения для рентгенографической пленки и сохранение его в файл BMP с помощью программного обеспечения захвата (6), поставляемого с устройством захвата кадров (4). 3. Открытие захваченного изображения с помощью программы AutoWDI, а затем указание окна вокруг всей области сварки. 4. Применение алгоритмов AutoWDI для обнаружения, выявления и проверки дефектов.

5. Алгоритмы обработки изображений и компьютерного зрения На рис. 2 показаны основные алгоритмы, используемые программным обеспечением AutoWDI для обнаружения, идентификации и проверки дефектов сварки на радиографических захваченных изображениях. Предлагаемая система способна идентифицировать 11 дефектов сварки, а именно: валик, пористость, рассеянную пористость, прожог, непровар корневого шва, наружный подрез, шлаковую линию, шлаковые включения, продольные трещины, поперечные трещины и трещины основного металла.

Рис.1. Фотография предлагаемой системы технического зрения.

Х.И. Шафик и др. / NDT&E International 37 (2004) 301–307

303

в области дефектоскопии сварных швов. На основе этих экспертиз было построено дерево идентификации, как показано на рис. 3. Процесс идентификации основан на оценке трех основных факторов дефектов: формы, ориентации и местоположения. Кроме того, для завершения процесса идентификации использовались некоторые вторичные факторы, такие как количество дефектов, ширина дефекта, размер дефекта и прямолинейность дефекта. 5.2.1. Оценка формы дефектов DIA классифицирует форму дефектов по трем категориям: круглая, прямоугольная и неправильная. Для идентификации формы областей были введены два фактора [17]. Первый фактор называется форм-фактором ðFf Þ и используется для измерения округлости областей на основе их площади и периметра. Форм-фактор Ff рассчитывается по уравнению. (1). Ff =

ðПериметрÞ2 4pArea

ð1Þ

Для круглых областей коэффициент формы Ff равен 1.10% используется для выявления круговых дефектов. Значения допусков могут быть изменены пользователем через диалоговое окно настроек. Второй коэффициент, используемый для идентификации формы дефектов, называется коэффициентом прямоугольности ðRf Þ. Он используется для измерения прямоугольности регионов на основе площади региона и площади минимального прямоугольника, охватывающего его. Коэффициент прямоугольности Rf рассчитывается по уравнению. (2). Rf ¼ Рис. 2. Блок-схема основных алгоритмов программы AutoWDI.

5.1. Алгоритмы AutoWDA Алгоритмы AutoWDA подробно описаны в предыдущей статье тех же авторов [13]. Эти алгоритмы включают преобразование цветных изображений в серые изображения, извлечение гистограммы уровня серого, вычисление подходящего порогового значения и применение алгоритмов улучшения изображения для получения оптимального изображения. Кроме того, он включает в себя процесс сегментации, обнаружение границ и алгоритмы выделения признаков. Основная цель этих алгоритмов заключалась в извлечении дефектов сварки из захваченных изображений и вычислении необходимой информации для каждого дефекта.Извлеченная информация включает в себя ширину, высоту, площадь, периметр и размер минимальной коробки, охватывающей каждый дефект. После того, как дефекты извлечены и информация о них рассчитана, алгоритм идентификации дефектов используется для классификации этих дефектов. 5.2. Алгоритм идентификации дефектов Алгоритм идентификации дефектов (DIA) используется для идентификации извлеченных дефектов на основе человеческого опыта

Ar Amin

ð2Þ

где Ar — расчетная площадь дефекта, а Amin — площадь минимального прямоугольника который заключает в себе дефект. Коэффициент прямоугольности Rf равен 1,0 для реальных прямоугольных областей. Для определения формы дефекта сначала рассчитывается коэффициент формы ðFf Þ. Если Ff находится в пределах от 0,90 до 1,10, форма дефекта считается круглой. В противном случае определяется коэффициент прямоугольности ðRf Þ. Если Rf находится в пределах от 0,90 до 1,10, форма дефекта считается прямоугольной, в противном случае — неправильной. 5.2.2. Оценка ориентации дефектов Ориентация дефектов требуется только для удлиненных дефектов.Ориентация каждого дефекта рассчитывается на основе его длины и ширины. Если длина (размер по оси X) больше ширины (размер по оси Y), ориентация считается горизонтальной; в противном случае он считается вертикальным. 5.2.3. Оценка местоположения дефектов Расположение дефектов необходимо для выявления как неправильных, так и вытянутых дефектов. Он рассчитывается в соответствии с положением дефектов на захваченном изображении, как показано на рис. 4. Расположение дефектов можно разделить на четыре области: внутренний сварной шов (IW), центр

304

H. И. Шафик и соавт. / NDT&E International 37 (2004) 301–307

Рис. 3. Классификация дефектов с помощью дерева идентификации.

Сварной шов (CW), кромка сварного шва (EW) и основной металл (BM). Для дефектов, лежащих в областях EW и CW, принимается поле допуска, равное 5 % высоты шва (размер в направлении Y), выше и ниже как кромки шва, так и центра шва соответственно. Ширина шва рассчитывается из окна, заданного пользователем. Местоположение каждого дефекта можно было оценить, сравнив координаты минимального прямоугольника, охватывающего дефект, с координатами четырех указанных областей.

5.3. Алгоритм принятия решения Алгоритм принятия решения (ADA) используется для принятия решения о приемке выявленных дефектов. После определения типа дефекта его размеры сравниваются с международными стандартами для принятия решения о приемке. Предлагаемая система поддерживает коды большинства международных стандартов (API 1104, ASME, DIN, BS, ABS, AWS и JIS) для критериев приемлемости дефектов сварки. Кроме того, любой новый код можно легко добавить в систему через удобное диалоговое окно.Код по умолчанию — Американский институт нефти (API).

6. Экспериментальное исследование

Рис. 4. Классификация расположения дефектов сварки.

Для проверки предлагаемой системы от компании PETROJET были получены пять четких рентгенографических пленок для каждого типа дефектов, упомянутых в разделе 5 (11 дефектов), которые были проверены как системой, так и специалистами компании. Идентификация и решение специалистов аналогичны результатам, полученным от системы.Рис. 5–8 показаны четыре образца из тестируемых рентгенограмм, которые имеют различную форму по дереву идентификации (круглую, неправильную, вытянутую по горизонтали и вытянутую по вертикали). На каждом рисунке показаны: (а) часть исходной рентгенографической пленки, (б) дефекты после применения алгоритмов улучшения и сегментации, (в) обнаруженные дефекты и (г) результаты, полученные с помощью программного обеспечения AutoWDI. Полученные результаты включают измерения дефектов, информацию, идентификацию и решение.Расчетная информация включает

H.I. Шафик и др. / NDT&E International 37 (2004) 301–307

305

Рис. 5. Пример обнаружения и идентификации кольцевых дефектов (Prosity).

форм-фактор ðFf Þ; коэффициент прямоугольности ðRf Þ; форму, ориентацию и расположение.

7. Обсуждение Результаты, полученные как предложенной системой, так и специалистами, показали, что дерево идентификации дефектов

было успешно определено, а предложенные алгоритмы (DIA и ADA) способны идентифицировать и проверять все дефекты, которые предопределены деревом идентификации.Использование такой экспертной системы может снизить стоимость процесса проверки за счет использования инспекторов-людей с достаточными знаниями вместо специалистов для общих процессов проверки. Кроме того, алгоритмы улучшения, предоставляемые предлагаемой системой, могут уменьшить

Рис. 6. Пример обнаружения и идентификации нестандартных дефектов (прожог).

306

Х.И. Шафик и др. / NDT&E International 37 (2004) 301–307

Рис. 7. Пример обнаружения и идентификации удлиненных (горизонтальных) дефектов (неполное сплавление).

Рис. 8. Пример обнаружения и идентификации удлиненных (вертикальных) дефектов (поперечная трещина).

время осмотра, особенно дефектов, которые не видны на рентгенографических пленках.

8. Выводы Внедрена система экспертного зрения для автоматической идентификации и контроля дефектов сварки газопроводов. Система способна выявлять и контролировать наиболее распространенные дефекты сварки (11 дефектов)

в рентгенографических пленках. Для процесса идентификации и проверки были введены два алгоритма.Первый алгоритм (DIA) используется для определения типа дефекта на основе предопределенного дерева идентификации, которое было собрано из специалистов, учебников и международных стандартов. Второй алгоритм (ADA) используется для принятия решения о приемке выявленных дефектов в соответствии с международными стандартами. Кроме того, в систему могут быть добавлены любые новые стандарты или индивидуальные коды. Осмотренные дефекты были идентифицированы и правильно проверены, как сообщает

H.I. Шафик и др./ NDT&E International 37 (2004) 301–307

специалисты по контролю сварных швов. Предлагаемая система считается довольно дешевой по сравнению с коммерческими системами автоматического контроля и устраняет необходимость взаимодействия с изображениями квалифицированными инспекторами.

9. Будущая работа В настоящее время мы работаем над проектом по применению предложенной системы для интерпретации и проверки рентгенографических пленок в полевых условиях. Целью данной работы является тестирование и разработка предложенной системы, чтобы ее можно было использовать для хранения результатов контроля рентгенографических пленок в системе базы данных.Кроме того, другая информация о проверенных сварных швах и сварщиках будет храниться в базе данных для дальнейшего анализа в компании, например, для оценки производительности сварщиков и общих дефектов, допущенных каждым сварщиком.

Ссылки [1] Foulds JR. Опасения по поводу сварных швов трубопроводов при повышенных температурах. Протокол SPIE 1996; 2947:67–77. [2] Рао БКК. Достижения в области неразрушающего контроля и оценки сварных швов. Материалы семинара по технологии сварки для инженеров, организованного Индийским институтом сварки, Ченнаи, Индия; 2002.п. 71–90. [3] Чан С., Грэнтэм К.Х. Выявление дефектов ткани методом анализа Фурье. IEEE Trans Ind Appl 2000;36(5):1267–75. [4] Йонеяма Х., Аоно К., Накада С., Игета М. Исследование возможностей обнаружения дефектов и точности определения их размеров с помощью ультразвукового контроля. Первая международная конференция по NDE в связи с

[5] [6]

[7]

[8]

[9] [10] [11] [12]

[13]

[14]

[15]

[16] [17]

307

Структурная целостность ядерных и находящихся под давлением компонентов; 1998.п. 20–22. Лицикас К. Мощность компьютера меняет лицо неразрушающего контроля. J Quality [QUA] 1996; 35:36–8. Уильямс Х., Барбиан О.А. Опыт эксплуатации встроенной ультразвуковой дефектоскопии нефтепроводов Германии. В: Материалы Седьмой европейской конференции по неразрушающему контролю; 1998, 3(8). Нелл М. Улучшение фактического качества пленки с использованием параметров качества изображения из новых национальных и международных стандартов, т. 1, с. 3. В: Материалы 14-й Всемирной конференции по неразрушающему контролю, Нью-Дели; 1996.п. 1351–136 гг. Рао БПК. Визуальные приемы в неразрушающем контроле, энциклопедия материалов: наука и техника. Амстердам: Эльзевир; 2001. с. 6043– 6. Флетчер М.Дж. Полностью автоматический контроль сварных швов стал реальностью. NDT E Int 1996;29(3):191. Окок Г.В., Томас Р. Прикладная обработка изображений. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл; 1996. с. 228–30. Хо С.К., Уайт Р.М., Лукас Дж. Система технического зрения для автоматического обнаружения трещин в сварных швах. NDT E Int 1996;29(2):129. Монтини Г., Бордини М.Г., Боскетти Ф., Рипамонти С. EXACT: экспертная система для анализа рентгеновских изображений в реальном времени и классификации сварных швов. NDT E Int 1996;29(3):184. Элева И.М., Абдель-Шафи А.А., Гадельмавла Э.С. и Шафик Х.И. Оценка дефектов сварки на рентгенограммах газопровода с помощью компьютерного зрения. Труды Третьей международной конференции Assuit по передовым технологиям машиностроения для промышленного производства, Асьют, Египет; 2002. с. 216–23. Пернер П., Зшерпель У., Якобсен С. Сравнение нейронных сетей и деревьев решений на основе данных промышленных рентгенографических испытаний. Письмо о распознавании образов 2002; 48 (1): 47–54.Ван Г., Уоррен Л.Т. Автоматическая идентификация различных типов дефектов сварки на рентгенограммах. NDT E Int 2002;35(8): 519–28. Лашкия В. Обнаружение дефектов на рентгеновских изображениях с помощью нечетких рассуждений. Image Vision Comput 2001;19(5):261–9. Паркер Дж.Р. Практическое компьютерное зрение с использованием C. Printic Welley; 1995.

%PDF-1.4 % 298 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 298 74 0000000016 00000 н 0000002386 00000 н 0000002551 00000 н 0000003198 00000 н 0000003261 00000 н 0000003375 00000 н 0000010118 00000 н 0000016915 00000 н 0000017002 00000 н 0000017487 00000 н 0000018083 00000 н 0000018416 00000 н 0000018839 00000 н 0000018926 00000 н 0000019038 00000 н 0000019480 00000 н 0000020003 00000 н 0000020431 00000 н 0000020884 00000 н 0000021387 00000 н 0000021797 00000 н 0000022336 00000 н 0000028514 00000 н 0000034558 00000 н 0000040044 00000 н 0000045727 00000 н 0000045824 00000 н 0000045970 00000 н 0000046384 00000 н 0000046411 00000 н 0000046552 00000 н 0000052335 00000 н 0000058152 00000 н 0000061825 00000 н 0000062108 00000 н 0000062390 00000 н 0000064428 00000 н 0000066237 00000 н 0000066328 00000 н 0000066398 00000 н 0000069772 00000 н 0000069827 00000 н 0000069910 00000 н 0000069985 00000 н 0000070215 00000 н 0000070250 00000 н 0000070328 00000 н 0000106378 00000 н 0000106706 00000 н 0000106772 00000 н 0000106888 00000 н 0000113009 00000 н 0000113273 00000 н 0000113650 00000 н 0000119793 00000 н 0000120076 00000 н 0000120508 00000 н 0000120586 00000 н 0000120703 00000 н 0000120964 00000 н 0000122991 00000 н 0000563601 00000 н 0000565717 00000 н 0000610217 00000 н 0000612636 00000 н 0000699212 00000 н 0000701239 00000 н 0000752500 00000 н 0000754527 00000 н 00007

00000 н 0000793732 00000 н 0000899405 00000 н 0000002205 00000 н 0000001776 00000 н трейлер ]/Предыдущая 1200104/XRefStm 2205>> startxref 0 %%EOF 371 0 объект >поток hb««b`e`)=

евро .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *