材料电磁特性测试系统(分享：承压类管道内壁损伤缺陷的低频电磁检测)

Posted 2023-05-29

篇首语：有的时候难过的不是结局不够好，而是真诚没有被善待。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了材料电磁特性测试系统(分享：承压类管道内壁损伤缺陷的低频电磁检测)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

材料电磁特性测试系统(分享：承压类管道内壁损伤缺陷的低频电磁检测)

摘要:通过仿真优化与试验,研制了一套用于承压类管道内壁损伤检测的系统,系统由低频电磁传感器模块、信号发生模块、功率放大模块以及信号调理模块构成。通过低频电磁传感器磁化管道并采集管道的电磁信号,由信号发生和功率放大模块完成对激励线圈的励磁,信号调理模块完成数据放大和滤波,最终实现管道内部缺陷检测。试验结果表明,该低频电磁检测系统灵敏度高, 可以实现对直径为152mm,厚度为16mm,埋深为12.8mm 的304不锈钢承压管道内部缺陷的有效检测,且其最佳检测频率为100Hz~200Hz。

关键词:多通道检测系统;管道缺陷;低频电磁;内外壁损伤

中图分类号:TH878;TG115.28 文献标志码:A 文章编号:1000-6656(2022)09-0045-07

承压类管道是重要的气体、液体运输工具。截止目前,我国现有的原油管道长度达到6.5万千米, 天然气管道总长度达到10.4万千米。按照国家相关部门发布的文件显示,到2025年底,国内的油气管道总长度将达到约24万千米,形成一个庞大的管道运输网[1]。管道系统的可靠性和有效性常常受到腐蚀、磨蚀、沉积、阻塞等降解因素的影响[2]。为了能够确保管道的安全运行,对管道进行检测是最基本的要求,检测方法包括低频电磁漏磁检测、射线检测、涡流检测、超声检测等[3-7]。汪磊等[8]研究了常规超声使用的单晶探头,发现其声束发射角度单一, 不能有效识别出压力容器内表面的点腐蚀缺陷,且只能从波形中识别出较深点腐蚀缺陷的位置,不能确定缺陷类型,容易导致漏检。黄学斌[9]采用红外热像检测技术检测氨制冷压力管道缺陷,根据管道内部温度场的不同来检测内腐蚀缺陷,然而,影响温度场的因素众多,且该检测要求苛刻,实际应用范围不大。唐飞阳亮等[10]在检测锅炉水冷壁管结构件时,为提高点腐蚀型缺陷的检测成功率,采用了数字射线检测方法,但该方法对于腐蚀面积型缺陷的检测灵敏度较低,适用范围有一定的限制。岳庚新[11] 采用放置式涡流传感器来检测表面有涂层的管道内部缺陷,发现无法对涂层厚度大于2.5 mm 的内部缺陷进行有效检测。可以看出,上述检测方法都有其自身的检测优点,但也有明显的局限性,尤其对于表面存在涂层的管道类设备的缺陷检测还存在不足。因此,研制一种使用方便,穿透性强的高精度检测仪,实现对表面存在涂层的管道类设备缺陷的检测,具有十分重要的意义[12]。

文章基于低频电磁检测基本原理,通过优化传感器结构,实现了对信号的控制、数据放大及滤波处理等功能。研制的承压类管道缺陷低频电磁检测系统,在低磁导率、检测频率为100~200 Hz的情况下,实现了对直径为152mm,厚度为16mm,埋深为12.8mm 的304不锈钢材料承压管道缺陷的有效检测。

1 低频电磁检测原理

低频电磁检测原理为使用强磁场磁化待测试件直至试件磁饱和,当试件内部存在缺陷时,试件内部磁场会发生泄漏,对拾取的漏磁场强度及相位进行分析,可以得到缺陷的相关特征,再进一步对拾取数据进行分析,即可实现对缺陷的量化。低

频电磁传感器如图1所示,传感器采用磁芯及缠绕在磁芯上的激励线圈作为励磁装置,缠绕在衔芯上的多匝线圈作为漏磁场拾取装置,高磁导率的拱形金属材料作为磁屏蔽装置。激励线圈在低频率正弦激励激发下产生一个交变的原电磁场,原电磁场穿透待测试件,磁屏蔽层将磁芯下方的原电磁场屏蔽,使得检测线圈可以拾取到更为精准的漏磁场信号,以便后续进行缺陷特征提取。

2 试样制备与试验方法

影响传感器检测灵敏度的因素主要包括磁芯形状、磁芯尺寸(内外半径、厚度等)、检测线圈参数(衔芯尺寸、线圈匝数等),而要实现高灵敏度的低频电磁检测,需要对传感器结构进行分析并进行参数优化。

基于 COMSOL 仿真软件,利用电磁场模块,建立了交流电磁场检测模型(见图2)。通过参数化扫描功能改变参数并控制变量唯一,对上述影响传感器检测灵敏度的因素逐个进行分析,以此为后续的低频电磁检测传感器的设计提供参数指导。

2.1 磁芯参数仿真及优化

2.1.1 磁芯形状

要想有效地磁化被测试件,磁芯必须能与被测试件形成磁回路,文章采用的磁芯材料为铁基纳米晶体,常用的磁芯形状有 U 型和 C型两种。图3所示为两种磁芯的仿真模型,两磁芯的尺寸相同,绕线匝数为360匝,激励线圈绕线位置为磁芯两极。

对两模型施加2A 的激励电流,得到检测信号的仿真结果如图4所示。由图4(a)可知,对于相同的缺陷深度,C型磁芯的检测幅值稍高于 U 型磁芯的;由图4(b)可知,缺陷深度对两种磁芯的检测灵敏度都有较大影响,但其影响趋势相似,在缺陷深度为2.4~8.4mm 时,C 型磁芯传感器的灵敏度稍高于 U 型磁芯传感器的灵敏度。

2.1.2 磁芯尺寸

进一步研究了 C型磁芯尺寸(主要包括磁芯内径弧度θ、磁芯半径 R 和磁芯厚度 W 等)对产生磁场的影响,C型磁芯关键尺寸参数如图5所示。

控制磁芯半径 R 为 45 mm,磁芯厚度 W 为 15mm 不变,在磁芯内径弧度为180°~260°,变化步长为 20°情况下,提取不同磁芯内径弧度产生的磁感应强度(见图6)。由图6可见,磁芯内径弧度的变化对检测信号的影响较大,在内径弧度为180° 时磁感应强度最大。

提取扫描基准值、缺陷检测峰值和基线最大偏离量3个特征参数,分别获得了如图7(a)所示的缺陷检测峰值随磁芯内径弧度变化的曲线,以及如图7(b)所示的扫描基准值及基准线最大偏离值随磁芯内径弧度变化的曲线。

从图7(a)可以看出,当缺陷深度一定时,磁芯内径弧度越大,缺陷检测峰值越小,即较小的磁芯内径弧度有利于缺陷检测,但从图7(b)可以看到此时扫描基准值和基准线最大偏离值均较大,即此时的扫描结果受背景磁场影响较大,基准线水平较高,且基线平稳度较差,不利于缺陷检测。3个参量之间相互矛盾,无法直接给出最优的磁芯内径弧度。因此,文章将采用遗传算法对磁芯内径弧度进行优化, 在算法中找出最优解。

进一步,研究了磁芯半径对磁化装置磁化性能的影响。设置磁芯内径弧度固定为 220°,厚度为 15mm,磁芯半径以10 mm 的步长在20~60 mm 间变化,得到了不同磁芯半径下仿真磁感应强度的空间分布(见图8)。由图8可以看出,不同磁芯半径下磁感应强度的空间分布曲线几乎重叠,即磁芯半径对磁感应强度的空间分布无明显影响。因此, 在实际制作传感器中,磁芯半径可以根据成本等其他因素设定。

对磁芯厚度对传感器检测性能的影响进行了研究。控制磁芯内径弧度为220°,半径为 45 mm 不变,磁芯厚度以2mm 的步长在4~12mm 间变化, 获得了其磁感应强度随磁芯厚度变化的分布曲线 (见图9)。由图9可以看出,磁芯厚度从4 mm 增加到12mm 的过程中,磁感应强度也增大。

缺陷检测峰值与扫描基准值随磁芯厚度变化的曲线如图10所示。从图10可以看出,磁极宽度增加,缺陷检测峰值与无缺陷处的基准值同步上升,二者同时制约着磁芯厚度的选择。文章也采用遗传算法对磁芯厚度进行计算求取最优解。

利用遗传算法优化磁芯内径弧度和磁芯厚度两个参数,遗传算法重实数变量的可行域为[10,130], 二进制编码的精度为 0.09634。当阈值小于10 -3 时,优化过程结束。达到该条件的遗传算法优化收敛图如图11所示。由于适应度值达到0.0000195 时满足收敛条件,根据优化结果,该系统的最佳磁芯内径弧度为220°,磁芯厚度为12mm。

2.2 检测线圈优化

除了激励磁芯的优化设计,检测线圈的优化设计也是传感器优化的重要部分。根据法拉第电磁感应定律,对于一个匝数为 N 匝的线圈,不考虑线圈间存在间隙,假设每匝穿过的磁通量相同,则线圈的感应电动势E 为

式中:dΦ/dt为磁通量变化率;L 为电感系数,di/dt 为电流关于时间的导数。

由式(1)可以看出线圈的感应电动势和电感及匝数呈线性关系,线圈匝数决定了线圈感应电动势的大小,但并不能一味地增加线圈匝数来获得高阻抗,相较于增加线圈匝数,改变线圈电感更易提升检测线圈的阻抗值,电感为

式中:u0 为自由空间磁导率;ur 为镍铁合金衔芯的相对磁导率;A 为检测衔芯横断面积;lm 为对应的磁路长度。

由式(2)可见,影响检测线圈检测灵敏度的主要因素为衔芯尺寸 (主要指衔芯直径)及检测线圈匝数。

2.2.1 检测线圈衔芯直径优化

检测衔芯的直径影响接收线圈的电感值,从而影响到传感器的接收能力。在绕制匝数相同的 80%Ni+20%Fe镍铁合金条件下,试验采用直径 (D)为3.15 mm,3.65 mm,4.15 mm 的检测衔芯, 对12mm 厚的304不锈钢管道表面孔型缺陷进行检测,检测结果如图12所示。

由图12可以看出,检测衔芯直径不变,缺陷处检测幅值与相位信号强度都随着缺陷深度的增大而逐渐增强;在同一缺陷深度下,检测信号强度随检测衔芯直径的增加呈现一定程度的衰减,且当直径为 3.15mm 时,检测灵敏度最高。

2.2.2 检测线圈匝数优化

增加检测线圈匝数可以有效提高线圈感应电动势的大小,但同时也易增加检测线圈的阻抗值。为确定最优的检测线圈匝数,选取线径为0.06mm 的漆包线在直径为3.15mm 的检测衔芯上分别绕制8 层(480 匝),10 层 (600 匝),12 层 (720 匝),再对 12mm 厚的304不锈钢管道表面孔型缺陷进行检测,检测结果如图13所示。

由图13可以看出,在相同检测线圈匝数情况下,缺陷处检测幅值与相位信号强度随着缺陷深度的增大而逐渐增强,在同一缺陷深度下,检测信号强度并不随着检测线圈匝数的增加对应增强;在绕满 10层(600匝)时检测信号较强,考虑到线圈高度等因素,应选择10层(600匝)的检测线圈。

3 电磁检测系统设计及试验

3.1 电磁检测系统设计

研制的承压类管道低频电磁检测系统主要由电磁传感器、信号发生模块、功率放大模块与信号调理模块构成。

3.1.1 电磁传感器设计

电磁传感器由激励模块、检测模块及外壳体组成。前文已经通过 COMSOL仿真确定了磁芯及检测线圈的相关参数,具体为采用 C 型铁基纳米晶体材料作为励磁磁芯,磁芯内径弧度为220°,磁芯厚度为12mm,激励线圈缠绕在整个励磁磁芯上,磁屏蔽层采用高磁导率的坡莫合金,检测线圈衔芯采用内径为3.15mm 的80%Ni+20%Fe配比镍铁合金,采用600匝的多匝线圈缠绕在衔芯上。

3.1.2 外围模块设计

在低频电磁检测系统中,激励线圈由正弦信号进行激励,信号发生器工作流程如图14所示,具体为:单片机主控电路输出一个高频采样脉冲,分频芯片对高频脉冲信号进行分频,产生低频脉冲;低频脉冲信号经过低通滤波器后产生一个正弦信号,作为激励源;然后在低频信号中插入高频脉冲,对低频信号进行采样。

功率放大模块采用 PA60EU 功放芯片和 OP07 运放芯片来放大单片机主控电路输出的正弦信号, 使正弦信号能够作用于激励线圈,从而产生强磁场; 信号调理模块主要通过反向低通滤波来放大电路, 滤除检测线圈受环境干扰而产生的杂波。

3.2 试验结果与分析

按照承压类管道构件电磁检测国家标准,设计并加工了管道构件检测试块,试块材料为304不锈钢,用于模拟承压类管道构件,管道直径为 152mm,厚度为16 mm。在管道中心位置处加工直径为 5 mm,上下表面深度分别为管道厚度的 20%,50%,60%,80%,100%的5个缺陷(见图15, T 为厚度)。调整电磁传感器的提离高度,开展检测试验,检测现场如图16所示。

3.2.1 表面缺陷检测试验

检测系统激励频率为100~1000 Hz,步进为 100Hz,驱动电流为5A,对厚度为16mm 管道构件表面腐蚀缺陷进行检测,匀速滑动传感器对管道进行扫查,进一步提取检测信号,检测结果如图17 所示。

由图17可知,检测幅值及相位信号均随着缺陷深度增大整体呈现递增趋势;对于直径为5mm 的缺陷,随频率增大其相位信号减小,激励频率为100~500 Hz均可实现对缺陷的有效检测,且频率约为100Hz时,幅值响应及缺陷信号响应最强,检测效果最好。

3.2.2 埋深缺陷检测试验

检测系统的激励频率为100~400 Hz,步进为 100Hz,驱动电流为5A,对16mm 厚的管道构件内部腐蚀缺陷进行检测,匀速滑动传感器对管道进行扫查,提取检测信号,检测结果如图18所示。

由图18可知,当管道厚度为16mm 时,随着缺陷埋深增加,检测电压幅值与相位均呈下降趋势;采用100~300 Hz输入信号激励时,埋深为9.6mm 以下缺陷的幅值与相位均有明显变化,说明该系统可以实现对埋深为9.6mm 以下缺陷的检出,但对于埋深为 12.8 mm 左右的缺陷,仅在频率为 100~200Hz时,采集到的幅值与相位差明显,可以实现缺陷检出。

3.3 检测结果

采用研制的承压类管道低频电磁检测系统,对不同参数的缺陷开展了试验研究,分析了激励频率对低频电磁检测信号的影响,获得了如下结果。

(1)对304不锈钢管道而言,增大激励频率,检测信号幅值整体上呈现递增趋势,检测相位信号呈现先递减再递增趋势,激励频率为500~600Hz时, 检测信号无法有效表征缺陷,最佳检测频率为 100~200Hz。

(2)分析了裂纹缺陷的检测信息,发现缺陷处检测幅值及相位信号强度随着缺陷深度的增加而增强;随着缺陷埋深的增大,检测信号强度严重衰减, 不利于缺陷的有效表征。

(3)研制的检测系统对304不锈钢的穿透深度可达16mm,对5mm 宽圆形缺陷的有效检测深度达管道厚度的60%,系统功能完整,性能良好。

4 结语

设计研制了承压类管道低频电磁检测系统,利用仿真对比试验完善了低频电磁传感器的内部结构。试验表明,该系统对于管道的最佳检测频率为 100~200 Hz,可实现对直径为 152mm,厚度为 16mm,埋深为12.8mm 的304不锈钢管道内部缺陷的有效检测。该系统灵敏度高、穿透性强,体积小,在承压管道内部损伤无损检测领域具有较好的应用前景。

参考文献:

[1] 《中长期油气管网规划》发布[J].天然气工业,2017, 37(7):114.

[2] 李育忠,郑宏丽,贾世民,等.国内外油气管道检测监测技术发展现状[J].石油科技论坛,2012,31(2):30- 35,75.

[3] LOU W M,SHEN C Y,ZHU Z H,etal.Internal defectdetectioninferromagneticmaterialequipment basedonlow-frequencyelectromagnetictechniquein 20# steelplate[J].IEEESensorsJournal,2018,18 (16):6540-6546.

[4] 黄辉,何仁洋,熊昌胜,等.漏磁检测技术在管道检测中的应用及影响因素分析[J].管道技术与设备,2010 (3):17-19.

[5] 林俊明.漏磁检测技术及发展现状研究 [J].无损探伤,2006,30(1):1-5,11.

[6] 张成侠.磁粉探伤在汽轮机叶片质量检测中的应用 [J].中国新技术新产品,2019(1):66-67.

[7] 郑晖,林树青.超声检测[M].北京:中国劳动社会保障出版社,2008:216-222.

[8] 汪磊,钱盛杰.不开罐压力容器内表面腐蚀凹坑的相控阵超声检测 [J].油气储运,2018,37(11):1291- 1295.

[9] 黄学斌.红外热像检测技术在承压设备检验中的应用 [J].石油化工设备,2014,43(4):76-82.

[10] 唐飞阳亮,王恒,张立斌,等.相控阵超声与数字射线检测技术在锅炉水冷壁焊缝检测中的应用对比[J]. 无损检测,2019,41(8):58-61,72.

[11] 岳庚新.涂层厚度对涡流检测的影响[J].无损检测, 2018,40(1):34-36.

[12] GOTOH Y, FUJIOKA H, TAKAHASHI N. Proposalof electromagneticinspection method of outersidedefectonsteeltubewithsteelsupportplate using optimal differential search coils[J].IEEE TransactiononMagnetic,2011,47(5):1006-1009.

<文章来源>材料与测试网 > 期刊论文 > 无损检测 > 44卷 > 9期 (pp:45-51)>