CN110441388A - 一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法 - Google Patents

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Abstract

一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法，通过位置传感器、金属磁记忆检测系统、交流电磁场检测系统、水下爬行机器人系统及缺陷分析系统的相互配合,大大提高了无损探伤检测的自动化程度,从而提高了工作效率；同时由于采用金属磁记忆技术及水下爬行机器人技术，可在不需要任何预处理的前提下，对导管架表面进行快速扫描诊断，实现无损检测，能够显著降低ACFM技术中存在的检测敏感性过高、检测效率低等问题；提高了检测的自动化程度、效率，降低检测人员成本；通过自动分析软件，减少工程人员的人为因素对检测结果的干扰，保证检测结果的准确性。

Description

一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法
技术领域
本发明属于导管架平台水下部分的无损探伤技术领域，特别涉及到海洋工程领域中的一种水下导管架平台的无损探伤方法，即一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法。
背景技术
近年来，随着海洋石油工业的迅猛发展，数量众多的导管架平台进入了设计寿命的中后期。由于导管架平台所处地区大多为高温高盐、环境载荷复杂的海域，需要定期对其进行维护及探伤检测，确保导管架平台的安全生产。传统的无损检测技术，包括磁粉检测(MT) 、超声检测技术(UT)、涡流检测(ET) 等技术，检测过程对于人员操作技能要求较高、产生的效费比低、智能化水平低，在作业时必须要在被测导管架表面去除防腐层，成本较高，且只能用于检测宏观缺陷。所以从经济、效率等角度考虑，本技术方案中采用金属磁记忆(MMM)技术、ACFM（交流电磁场）技术及退火算法，通过位置传感器辅助，快速确定检测路线，可在不需要任何预处理的前提下，对导管架表面进行快速扫描诊断，确定应力集中区域的位置及程度。并在此基础上，利用ACFM技术对重点区域进行检测，尤其是确定裂纹缺陷的长度和深度的定量化信息，实现了无损检测，提高检测的智能化程度、效费比及效率，降低了对操作人员的技能要求。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法，采用的关键技术包括金属磁记忆(MMM)技术、ACFM（交流电磁场）技术及退火算法，首先对待检测导管架水下部分进行建模仿真，得到导管各应力集中节点；其次根据遗传算法，对导管架平台水下部分扫描路径进行最短路径优化，确定最短扫描路径，并通过遥控手臂在将位置传感器附着于导管架管节点处，为后续检测提供位置标识；再次是探伤检测仪工作步骤，通过在水下爬行机器人搭载金属磁记忆检测仪，对导管架水下关键管节点及仿真应力集中区域进行损伤缺陷快速扫描诊断，确定疑似缺陷区并标记，通过ACFM检测仪对疑似缺陷区进行信号采集；最后是对已收集的信号进行处理，对疑似缺陷区定性定量化确认及评估。采用本技术方案，可在不需要任何预处理的前提下，对导管架表面进行快速扫描诊断，实现了无损检测，同时提高了检测的智能化程度、效费比及效率，降低了对操作人员的技能要求。
一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法，具体为：
步骤一、针对服役时间超过设计年限的导管架平台，对其水下部分进行建模仿真，得到导管各应力集中节点；
步骤二、根据遗传算法，对导管架平台水下部分扫描路径进行最短路径优化，确定最短扫描路径；
步骤三、通过遥控无人潜水器ROV对导管架平台水下部分，根据最短扫描路径，通过遥控手臂在将位置传感器附着于导管架管节点处，为后续检测提供位置标识；
步骤四、通过在水下爬行机器人搭载金属磁记忆检测仪，对导管架水下关键管节点及仿真应力集中区域进行损伤缺陷快速扫描诊断，确定疑似缺陷区并标记；
步骤五、以水下爬行机器人为载体，搭载ACFM检测仪，对疑似缺陷区进行信号采集；
步骤六、将步骤五中采集的模拟电信号经数据采集卡转换为数字信号后，对数字信号进行除噪处理，最终在操作界面上显示Bx与Bz曲线图以及蝶形图，进而判断疑似缺陷区的定性定量信息。
一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法，通过位置传感器、金属磁记忆检测系统、交流电磁场检测系统、水下爬行机器人系统及缺陷分析系统的相互配合,大大提高了无损探伤检测的自动化程度,从而提高了工作效率。同时由于采用金属磁记忆技术及水下爬行机器人技术，能够显著降低ACFM技术中存在的检测敏感性过高、检测效率低等问题；提高了检测的自动化程度、效率，降低检测人员成本；通过自动分析软件，减少工程人员的人为因素对检测结果的干扰，保证检测结果的准确性。
附图说明
图1是无损探伤整体流程图；
图2是遗传算法最短路径寻优模型图；
图3是ACFM系统组成图 。
具体实施方式
本发明涉及一种海洋导管架水下平台的探伤方法，具体的实施步骤如下：
步骤一、通过ANSYS有限元分析软件建立导管架平台水下部分模型，对服役期超过设计年限的导管架平台水下部分进行建模分析，结合当地水文资料，对导管架平台水下部分施加应力，得到仿真中导管架的各应力集中节点；
步骤二、对导管架各管节点进行标识，例如三层导管架，由8条导管架腿单元支持，按照逆时针顺序，分别定义其编号为L1-L8，同时将各导管架水平层从下到上分别编号为A、B、C，D四阶，每阶水平层与各导管架腿单元有8个相接的管节点。定义导管架腿单元L1上的管节点位置编号按照水平层顺序从下到上标记依次为AL1、BL1、CL1、DL1，依次类推，其他导管架腿单元按照顺序分别定义为AL2-DL2，AL3-DL3，AL4-DL4，AL5-DL5，AL6-DL6，AL7-DL7，AL8-DL8。为简化说明，将模型中各管节点按照图2进行局部简化，通过遗传算法，将导管架的物理模型转化为数学模型，将导管的扫描距离作为遍历代价，找到最短扫描路径。最短扫描路径寻优步骤如下：
a，机器人从某一管节点出发，遍历所有的导管时，至少有一个导管要遍历一次以上，按照路径最短原则，将最短的导管作为优先选择重复路径；
b，路径生成，以任意一管节点开始，随机写出所有导管的节点任意组合，例如系统随机给出的导管组合为：A→C→E→D→B→F→H→G→I→H，转化为节点组合：②①→⑥③→⑤④→⑤⑥→①③→②④→③④→②③→③⑤→③④；
c，在处理导管路径组合顺序是，要保证前一节点数字组合的后面数字与后一节点数字组合的前面数字相同，这样才能保证前后导管在某一管节点相连。对于首次出现的节点顺序要进行整合，整合原则为保证前一对节点组合顺序不变，调换后一对节点组合顺序。例如步骤 2 整合后的节点顺序为：②①→③⑥→④⑤→⑤⑥→③→②④→④③→③②→⑤③→③④；
d，路径优化，当所有的节点组合顺序调整好之后，大多数情况会出现至少一处以上的导管跳跃现象，此时要对节点进行整合优化，整合原则为首个节点不变，然后在首个断层处添加第一个能与其配对的节点组合，例如步骤 3 整合为：②①→①③→③⑥→⑥⑤→⑤④→④③→③②→②④→④③→③⑤；
步骤三、通过步骤二找到扫描最短路径后，操作人员通过线缆遥控ROV，按照得到的扫描最短路径，通过机械手将对上述管节点依次进行位置传感器放置，放置方式为磁吸。位置传感器主体结构为非磁性体线圈，在下述水下爬行机器人爬行过程中，通过自带激励源，在位置传感器非磁性体线圈中产生电磁感应，产生激变磁通量峰值，通过DH48J型计数器，检测峰值数，通过变量叠加方法，对位置传感器标识进行更新。同时水下爬行机器人搭载位移传感器及角速度传感器，在运动过程中，检测所运行位移及角度信息，能得到准确的检测位置，误差可控制在5mm以内；
步骤四、在水下爬行机器人上搭载选用TSC-2M-8应力集中磁检测仪，其上搭载1-8M型传感器，根据导管实际尺寸调节中间两个探头的距离和角度，检测导管磁场的法向分量和切向分量。在水下爬行机器人自动控制程序中，以导管架最上部D1管节点作为扫描原点，对爬行机器人运动速度编程，扫描路径为步骤二最短扫描路径。在扫描原点处下放水下爬行机器人，对除所有管节点及仿真应力集中部位之外所有部位以50mm/s的速度进行快速扫描，对管节点及仿真应力集中区域，以20mm/s速度进行慢速扫描。按照扫描路径顺序对每两个管节点之间的扫描数据进行分析，如果磁场切向和法向分量出现明显的畸变特征，同时最大磁场梯度值达到15A/m/mm以上，则所在区域为焊接的应力-变形状态高度不均匀区，将其扫描路径前后-150mm~+150mm区域标记为疑似缺陷区，并根据扫描前后顺序编号S1-SN号；
步骤五、利用ACFM系统对疑似缺陷区进行定性定量化确认及评估。在水下爬行机器人自动控制程序中，以S1为扫描原点，将步骤四中S1-SN号疑似缺陷区利用步骤二退火算法进行路径最短寻优，规划出最短扫描路径。水下爬行机器人在扫描过程中，在进入疑似缺陷区之后，以10mm/s的检测速度在导管表面爬行；
在水下爬行机器人上搭载金属裂纹检测仪，检测探头可根据实际检测精度需要，采用T256阵列式柔性底座探头，可以一次检测大于 50mm× 150mm表面积的导管表面。在检测开始后，由激励信号发生电路产生正弦激励频率，供给激励线圈，得到一路激励正弦信号作为参考信号输入到采集卡中，以这路参考信号作为初始值。在水下爬行机器人沿着导管运行过程中，通过检测探头拾取导管表面，这时会出现点磁场信号，此时没有缺陷的导管表面电磁场信号是均匀的。当扫过待测导管表面的裂纹缺陷时，检测线圈会拾取到的不同强度的畸变信号，这些畸变信号通过采集卡进行收集。回收水下爬行机器人，并对采集卡信号数据进行分析处理；
步骤六、数据处理阶段。在扫描结束后将采集卡中的模拟信号先经过调理电路进行不同程度地放大、滤波及除燥后，将其转换为数字信号。得到以时间为横轴，分别以Bx和Bz为纵轴的磁场强度幅值曲线图以及以BX为横轴、BZ为纵轴的蝶形图。
缺陷是否存在主要是通过分析Bx与Bz曲线图以及蝶形图来确定。当探头的位置远离缺陷时，Bz的数值是不发生变化的，当探头扫描到缺陷位置时，Bz的数值变化到极值，至到探头离开缺陷时，Bz的数值变化到另一个极值，缺陷长度为特征值发生变化的两个极值时间内探头扫描的距离：
L=v(T2-T1)
其中，v是探头移动的平均速度，T1为特征值的第一个极值产生的时间，T2为特征值的第二个极值产生的时间，而式中L为所求的缺陷长度。
缺陷深度可由特征值Bx得出。检测时，按照疑似缺陷区序号顺序，先对S1处疑似缺陷处进行检测，通过对导管裂纹一阶微分后的磁记忆信号进行分析，寻找裂纹存在的定位特征，并建立S1处信号微分后的磁记忆信号与裂纹的长度及埋深的定量关系，为后续疑似缺陷区检测参考值。如果S1处不是缺陷，则继续对S2处疑似缺陷处进行检测。以此类推，最终确定第一个缺陷处。对第一个缺陷处的信号处理，得到Bx和Bz曲线，并进而得到单位Bx的畸变值引起深度变化的系数。随后对第一个已确定缺陷之后的所有疑似缺陷处，按照得到的深度变化系数，经过Lab VIEW软件中嵌入的MATLAB节点程序得出缺陷的长度和深度。

Claims (3)

1.一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法，其特征在于：具体步骤为：
步骤一、针对服役时间超过设计年限的导管架平台，对其水下部分进行建模仿真，得到导管各应力集中节点；
步骤二、根据遗传算法，对导管架平台水下部分扫描路径进行最短路径优化，确定最短扫描路径；
步骤三、通过遥控无人潜水器ROV对导管架平台水下部分，根据最短扫描路径，通过遥控手臂在将位置传感器附着于导管架管节点处，为后续检测提供位置标识；
步骤四、通过在水下爬行机器人搭载金属磁记忆检测仪，对导管架水下关键管节点及仿真应力集中区域进行损伤缺陷快速扫描诊断，确定疑似缺陷区并标记；
步骤五、以水下爬行机器人为载体，搭载ACFM检测仪，对疑似缺陷区进行信号采集；
步骤六、将步骤五中采集的模拟电信号经数据采集卡转换为数字信号后，对数字信号进行除噪处理，最终在操作界面上显示Bx与Bz曲线图以及蝶形图，进而判断疑似缺陷区的定性定量信息。
2.根据权利要求1所述一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法，其特征在于：步骤二中最短扫描路径，步骤如下：
a，机器人从某一管节点出发，遍历所有的导管时，至少有一个导管要遍历一次以上，按照路径最短原则，将最短的导管作为优先选择重复路径；
b，路径生成，以任意一管节点开始，随机写出所有导管的节点任意组合，系统随机给出的导管组合为：A→C→E→D→B→F→H→G→I→H，转化为节点组合：②①→⑥③→⑤④→⑤⑥→①③→②④→③④→②③→③⑤→③④；
c，在处理导管路径组合顺序是，要保证前一节点数字组合的后面数字与后一节点数字组合的前面数字相同，这样才能保证前后导管在某一管节点相连，对于首次出现的节点顺序要进行整合，整合原则为保证前一对节点组合顺序不变，调换后一对节点组合顺序，步骤b 整合后的节点顺序为：②①→③⑥→④⑤→⑤⑥→③→②④→④③→③②→⑤③→③④；
d，路径优化，当所有的节点组合顺序调整好之后，大多数情况会出现至少一处以上的导管跳跃现象，此时要对节点进行整合优化，整合原则为首个节点不变，然后在首个断层处添加第一个能与其配对的节点组合，例如步骤 c 整合为：②①→①③→③⑥→⑥⑤→⑤④→④③→③②→②④→④③→③⑤。
3.根据权利要求1所述一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法，其特征在于：步骤六中缺陷是否存在主要是通过分析Bx与Bz曲线图以及蝶形图来确定，当探头的位置远离缺陷时，Bz的数值是不发生变化的，当探头扫描到缺陷位置时，Bz的数值变化到极值，至到探头离开缺陷时，Bz的数值变化到另一个极值，缺陷长度为特征值发生变化的两个极值时间内探头扫描的距离:
L=v(T2-T1)
其中，v是探头移动的平均速度，T1为特征值的第一个极值产生的时间，T2为特征值的第二个极值产生的时间，而式中L为所求的缺陷长度；
缺陷深度可由特征值Bx得出，检测时，按照疑似缺陷区序号顺序，先对S1处疑似缺陷处进行检测，通过对导管裂纹一阶微分后的磁记忆信号进行分析，寻找裂纹存在的定位特征，并建立S1处信号微分后的磁记忆信号与裂纹的长度及埋深的定量关系，为后续疑似缺陷区检测参考值；如果S1处不是缺陷，则继续对S2处疑似缺陷处进行检测；以此类推，最终确定第一个缺陷处；对第一个缺陷处的信号处理，得到Bx和Bz曲线，并进而得到单位Bx的畸变值引起深度变化的系数；随后对第一个已确定缺陷之后的所有疑似缺陷处，按照得到的深度变化系数，经过Lab VIEW软件中嵌入的MATLAB节点程序得出缺陷的长度和深度。
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