新一代超高清亚毫米级管道内检测技术的研发与应用

　　摘要：针对中国油气管道中普遍存在的环焊缝缺陷、类裂纹缺陷以及针孔小缺陷检测能力和识别率较低的难题，通过理论分析、建模仿真、设备研制、现场应用等环节，自主研发了新一代超高清管道漏磁内检测器。该检测器实现了探头通道间距0.6mm，轴向采样间距1mm，满足海量数据存储和采集要求，信号数据采集量增加15倍，并将漏磁检测、变形检测及定位检测集成到同一台检测器上，可一次性检测出各类缺陷，同时对齐腐蚀、变形以及环焊缝缺陷。开发了基于深度学习的智能化识别分析软件，建立BP神经网络深度学习模型，实现了缺陷的一体化识别，提高了小孔腐蚀的可检测能力，可有效识别面积小于1A×1A(A为管道壁厚)的缺陷。初步解决了当前三轴高清漏磁内检测器无法精确描述和量化小孔腐蚀缺陷、环焊缝缺陷的突出问题，对于打破国外垄断，提升中国管道完整性技术水平意义重大。

　　关键词：内检测;超高清;海量存储;环焊缝;小孔腐蚀;智能化识别

　　管道内检测器是一种集成了检测、信息采集、处理、存储等技术的装置，其技术水平一定程度上代表了一个国家的工业发展水平。1965年，美国Tuboscope公司开发出第1代管道漏磁内检测器，聚焦于金属损失检测。1980年以来，美国西南研究院、加拿大BJ、德国NDT、美国GE(PII)、德国ROSEN等机构相继开展了油气管道内检测技术研究与系列化设备研制，并成功应用于工程服务。

　　2000年以来，中国科研机构在国家重点研发项目、重大科学仪器研制项目的支撑下，逐步开展了油气管道内检测技术的研究及设备的研制，设备在功能、精度等方面与国外的差距进一步缩小，已完成第1代漏磁内检测器、第2代高精度漏磁内检测器、第3代三轴高清漏磁内检测器、第4代三轴高清复合漏磁内检测器的研制[1-10]，第4代三轴高清复合漏磁内检测技术将腐蚀数据、变形数据、压力、速度等数据一体化采集，并在同一平台上进行分析。

　　漏磁检测从励磁方式上可分为轴向励磁和环向励磁，轴向励磁技术对环向缺陷敏感，环向励磁对轴向缺陷敏感，中国学者历经10余年攻关，成功开发出轴向励磁、环向励磁、几何变形、惯性导航(InertialMeasurementUnit，IMU)等管道内检测技术，实现对管体腐蚀、变形、机械损伤、路由位置的检测[11-15]。沈阳工业大学与国家管网西部管道公司已联合研发机械组合式轴向励磁+环向励磁技术，目前处于试验阶段，但在信号对齐、裂纹或环焊缝类裂纹缺陷检测方面仍存在问题[16]。

　　此外，超声波检测技术也是管道内检测常用方法，通过耦合剂实现传感器与管壁之间超声信号的发射和接收，检测器可在液体管道中运行，不适合在天然气管道中运行[17-18]。磁巴克豪森噪声信号在管道应力集中处波动明显，若将磁巴克豪森技术集成到管道内检测器上，可实现长距离管道应力内检测，工程应用前景广阔[19-21]。

　　目前，中国内检测技术在原理应用、精度等方面与国外仍存在一定差距，具体体现在：①中国管道内检测技术研究起步时间短，检测器重要部件、关键结构尚需加大研究力度，芯片、传感器以及高精度陀螺亟需实现自主创新;②管道内检测技术励磁方式单一，与轴向成45°以下的缺陷无法有效识别与检测，环向励磁技术尚处于工程试验阶段，螺旋励磁没有开展任何工作;③与国外管道检测技术工业化差距大，国外在环向励磁、螺旋励磁、超声波裂纹检测、电磁超声检测(ElectromagneticAcousticTransducer，EMAT)方面基本实现常规化，中国50%以上的管道内检测市场被ROSEN和GE(PII)等国外检测企业占据。

　　针对中国管道环焊缝缺陷、类裂纹缺陷以及针孔小缺陷检测能力不足和识别率不高的难题，研发了新一代超高清亚毫米级管道漏磁内检测器。通过磁路仿真设计、探头开发、海量数据采集和存储，建立基于深度学习的BP神经网络模型，提高了超高清检测技术的缺陷量化和识别能力，对推动中国管道内检测技术发展与工业化意义重大。

　　1关键技术

　　1.1磁路有限元数值仿真以管径323mm的管道为例，分别计算壁厚为6.4mm、8.0mm、9.5mm、10.3mm、12.7mm时管道外壁的漏磁场强度。基于磁场分析的有限元仿真方法，建立超高清管道漏磁检测系统的有限元仿真模型，计算出管壁外部2mm提离时的磁场强度，为管道漏磁检测系统的开发提供参考。不同的颜色代表不同的材料，其中铁芯为1J22合金，永磁铁采用N48钕铁硼，钢刷为65Mn，外部包裹的为空气。给出了有限元计算网格，由于结构的对称性，选择二维八节点轴对称单元PLANE233，包裹空气的外表面使用了无限单元INFIN110，一共采用了39577个单元和119556个节点。

　　1.2亚毫米级间距探头研制

　　成功研制出字形亚毫米级间距霍尔探头，实现单个探头各通道间距达0.6mm。将相邻的两个字形探头正反交错设置，使得探头在检测器中心轴的径向上形成内外两排的排布方式，相较于现有技术的单排设计，此设计方式布置的探头个数明显增多，排布更加紧凑，相邻两个探头的间隙达到最小，有助于检测出管道内部针孔型小缺陷，大幅度提高检测精度。

　　同时，相邻的两个探头沿检测器中心轴的径向保留一定距离，保证检测器在管道内运行时，探头具有一定的活动空间，减少因管道壁的挤压对探测机构造成的损坏。探头支撑部位设置多个弹性部件，每个探测单元通过一个连接机构与检测器的中心轴连接。弹簧可提供一定的缓冲力度，提高了连接机构的柔和性，使检测器过焊道时更加平稳，降低了探测机构受撞击时的力度，延长了检测器的使用寿命。

　　1.3数据分析软件开发与数据集构建

　　1.3.1数据采集

　　数据采集系统的硬件主要包含A/D采样芯片、现场可编程逻辑门阵列(FieldProgrammableGateArray，FPGA)、双口RAM处理器缓存、ARM控制器、NANDFlash存储器，其特点在于方便实现对数字霍尔磁信号、里程信号、温度信号等的采集和控制。对于不同类型的检测信号，其数据采集方式不同，非磁检测信号(如压力、温度等)的数据量小，经信号调理后，直接送入ARM处理器模数转换端口进行采集，而漏磁检测信号数据量大，主要由FPGA控制A/D转换芯片实现多路采集。

　　1.3.2数据分析软件开发

　　对于超高清亚毫米级检测技术，海量数据的读取和分析是关键，开发了一套数据分析软件，实现漏磁数据、变形数据以及IMU数据的统一整合与分析。软件以曲线、灰度、彩色等表现形式呈现出直观的管道图像;功能上可实现管道缺陷和焊缝缺陷的识别和量化，并评以、II、III级;可进行检测数据的对比分析，生成检测数据的三维地理坐标，识别和量化管道中的凹陷、椭圆化、褶皱等;识别分析管道壁厚的变化，标记管道的三通、阀门、法兰、弯头、焊缝等特征。

　　数据分析软件采用统一基准利用缺陷特征参数进行缺陷长度、宽度、深度的量化，可进行管道缺陷特征自动辨识和缺陷量化，同时具备灵活的统计、报表及输出功能，生成三维管道缺陷点分布，辅助完成缺陷自动化、智能化识别，并能实现缺陷等效尺寸的计算和临界破坏压力值的分析，实现对缺陷点安全性的评估。

　　1.3.3检测数据比较

　　新一代超高清内检测数据信号与第4代三轴高清数据信号、第3代高清数据信号相比，在数据密集程度、缺陷像素质量等方面获得大幅提高。以323mm管道内检测器为例，第3代内检测器采用单轴传感器布设，漏磁通道数量为80个，内外部缺陷识别(InsideOrOutside，IDOD)通道30个;第4代内检测器采用三轴模拟霍尔传感器3.0~6.9mm布设，漏磁通道360个，IDOD通道30个，轴向采样间距2mm;新一代超高清内检测器采用三轴亚毫米数字霍尔传感器布设，漏磁通道768个，IDOD通道768个，轴向采样间距1mm，总通道数1536个，数据显示的密集度大幅增加。

　　2工程应用案例

　　2020年2月，新一代超高清亚毫米级管道内检测设备在中石化某输油管道进行了应用。该管道全长105.5km，常规壁厚6.4mm，管道直径323mm，设计压力9.5MPa。该设备拥有双通道，三轴主、副探头共1536个检测通道，探头通道数量是第4代设备的5~6倍;探头间距为0.6mm，明显小于行业国际巨头的1.6mm，轴向采样间距为1mm，较一般传统检测技术的轴向探头间距3~6.9mm、轴向采样间距2mm，数据总量提高近15倍，可精准描述管道焊缝缺陷，对于针眼小孔腐蚀的检测发现具有重要意义。

　　通过检测和开挖验证，可清晰地判断出环焊缝缺陷的异常等级和焊缝缺陷类别。开挖验证缺陷为焊缝边缘余高未填满，同时可以检测出针孔缺陷(小于1A×1A，A为壁厚，如果壁厚小于6mm，则按照6mm计算)，以及其他特征(如凹陷等)，缺陷检测与识别精度大幅提高。

　　GB/T27699—2011《钢质管道内检测技术规范》中规定，金属损失的类型可以按照其长度和宽度分为均匀金属损失、坑状金属损失、针孔、环向凹沟、环向凹槽、轴向凹沟及轴向凹槽，通过开挖验证比较分析，检测器的性能指标与开挖验证检测技术指标吻合，此次检测可信度达到90%，优于80%的预定指标;可检测率达到95%以上，优于90%的预定指标;缺陷识别率达到98%以上，优于90%的检测指标。

　　3结论与建议

　　(1)突破了超高清漏磁亚毫米级探头间距难题，将探头通道数量增加了5~6倍，采集数据量增加15倍，实现亚毫米级通道间距的海量数据采集，基本做到缺陷的精细化描述，解决了油气管道针眼小面积深度腐蚀的难题。(2)形成了管道超高清漏磁检测、变形检测、位置检测三位一体的复合检测技术，并在同一时间轴上进行对齐和分析，定位更加准确，可以准确描述几何变形、金属损失的复合缺陷。

　　(3)突破了管道厚壁管磁化的检测难题，将磁场强度提高到了原来的2~3倍，初步实现了管道小缺陷和环焊缝缺陷的精准检测;突破了基于海量数据的综合分析技术，大大增强焊缝的可识别性;通过与开挖数据比对分析，大幅提高焊缝未焊透、未熔合、开口裂纹等缺陷的识别精准度，基本实现焊缝的量化评价。

　　(4)开发了基于深度学习的智能化内检测数据分析软件，建立深度学习的BP神经网络模型，实现了缺陷一体化、智能化识别，提高了小孔腐蚀的可检测能力，可有效识别面积小于1A×1A的缺陷，初步解决了当前三轴高清漏磁内检测器针对小孔腐蚀缺陷和环焊缝缺陷无法实现精确描述和量化的突出问题。(5)不断丰富超高清数据库的缺陷数量，提高软件智能化分析识别能力，在环焊缝量化评价上进一步提高精度。加大管道内检测新技术的研发，针对现有漏磁场不能检测的小渗漏、小孔泄漏等，采用声磁融合理论，开展新型内检测技术的研究。

　　参考文献

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　　作者：董绍华1,2田中山3赖少川3王同德1宋执武1彭东华1刘冠一1魏昊天1

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