RU2607766C2 - Method for evaluation of geometrical dimensions of pipe section wall and weld seams defects according to ultrasonic intra-pipe defectoscope data with the help of related indications search - Google Patents
Method for evaluation of geometrical dimensions of pipe section wall and weld seams defects according to ultrasonic intra-pipe defectoscope data with the help of related indications search Download PDFInfo
- Publication number
- RU2607766C2 RU2607766C2 RU2015125035A RU2015125035A RU2607766C2 RU 2607766 C2 RU2607766 C2 RU 2607766C2 RU 2015125035 A RU2015125035 A RU 2015125035A RU 2015125035 A RU2015125035 A RU 2015125035A RU 2607766 C2 RU2607766 C2 RU 2607766C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- points
- group
- data
- indications
- pipe
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
Abstract
Description
Изобретение относится к способам обработки данных внутритрубных дефектоскопов, а именно к способу оценки геометрических размеров дефектов стенки трубной секции и сварных швов по данным ультразвукового внутритрубного дефектоскопа с помощью поиска связанных индикаций. Способ предназначен для дефектоскопов с различными диаметрами, и может быть использован для оценки длины, ширины и глубины дефектов.The invention relates to methods for processing data of in-line flaw detectors, and in particular to a method for evaluating the geometric dimensions of defects in the wall of a pipe section and welds according to an ultrasonic in-line flaw detector by searching for related indications. The method is intended for flaw detectors with various diameters, and can be used to assess the length, width and depth of defects.
Известна система интерпретации данных внутритрубного обследования трубопроводов (варианты) (RU 27708 U1, МПК G01N 27/72, G01M 3/00, G01N 29/00, приоритет с 13.08.2002), включающая в себя накопитель цифровых данных внутритрубного обследования трубопроводов, вычислительную систему, включающую в себя средства совмещения или сравнения данных от электромагнито-акустических или иных ультразвуковых датчиков ультразвукового обследования с данными ультразвукового обследования или с данными магнитного обследования трубопровода.A well-known system for interpreting in-pipe inspection of pipelines (options) (RU 27708 U1, IPC G01N 27/72, G01M 3/00, G01N 29/00, priority from 08/13/2002), including a digital data storage device for in-pipe inspection of pipelines, a computer system , which includes means for combining or comparing data from electromagnetic-acoustic or other ultrasonic ultrasound sensors with ultrasound data or with magnetic pipe inspection data.
Известен способ аналитической диагностики разрушающего давления трубопроводов с поверхностными дефектами (RU 2240469 C1, МПК F16L 5/00, приоритет с 25.09.2003), заключающийся в измерении геометрических параметров дефекта и трубопровода в месте локализации дефекта, сравнении текущего рабочего давления трубопровода с разрушающим давлением, которое определяют математически, и по результатам сравнения принимают решение о возможности эксплуатации дефектного участка трубопровода или о необходимости снижения рабочего давления и выводе данного участка в ремонт.A known method for the analytical diagnosis of the destructive pressure of pipelines with surface defects (RU 2240469 C1, IPC
Известен способ определения глубины залегания дефекта (RU 2437081 C1, МПК G01N 23/18, приоритет с 02.06.2010), заключающийся в сравнении изображений дефекта на двух, отличающихся различной геометрией просвечивания, снимках, и отличающийся тем, что устанавливают на контрольный участок изделия со стороны источника излучения образец - имитатор дефектов, имеющий эталонный дефект, соответствующий по размеру реальному, выявленному на снимке дефекту, глубина залегания которого подлежит определению, затем проводят двойное просвечивание без изменения направления излучения при различных расстояниях от источника излучения до контролируемого образца, после чего замеряют размеры изображений эталонных и реальных замеров.There is a method of determining the depth of a defect (RU 2437081 C1, IPC G01N 23/18, priority from 02.06.2010), which consists in comparing images of a defect in two photographs differing in different geometry of transmission, and characterized in that they are installed on the control section of the product with on the side of the radiation source, a sample is a defect simulator having a reference defect corresponding in size to the real defect identified in the image, the depth of which is to be determined, then double exposure is performed without changing the direction of the radiation at different distances from the radiation source to the test sample, and then measure the dimensions of the reference image and the actual measurements.
Технический результат заявленного изобретения состоит в том, что изобретение на основе полученных диагностических данных внутритрубного инспекционного прибора с ультразвуковой системой CD позволяет оценивать геометрические параметры, а также проводить классификацию типов дефектов стенки трубной секции и сварных швов, при этом снижены трудозатраты на обработку отдельного участка нефтепровода и значительно снижено время детектирования опасных видов дефектов.The technical result of the claimed invention consists in the fact that the invention, based on the obtained diagnostic data of the in-line inspection device with a CD ultrasound system, allows to evaluate geometric parameters, as well as to classify the types of defects in the pipe section wall and welds, while reducing labor costs for processing a separate section of the pipeline and significantly reduced detection time of dangerous types of defects.
Технический результат заявленного способа достигается тем, что заявленный способ оценки геометрических размеров дефектов стенки трубной секции и сварных швов включает в себя аппаратные и программные средства.The technical result of the claimed method is achieved by the fact that the claimed method for evaluating the geometric dimensions of defects in the walls of the pipe section and welds includes hardware and software.
Аппаратные средства содержат:Hardware contains:
- внутритрубный инспекционный прибор с ультразвуковой системой CD (англ. Crack Detector - Детектор трещин);- In-tube inspection device with an ultrasonic CD system (Eng. Crack Detector - Crack Detector);
- рабочую станцию с программой - терминалом, предназначенной для выгрузки данных;- a workstation with a program - terminal designed for downloading data;
- файловый сервер для хранения данных;- file server for storing data;
- рабочую станцию с программой, реализующей способ оценки;- a workstation with a program that implements the evaluation method;
- сервер базы данных для хранения результатов применения способа.- a database server for storing the results of the application of the method.
Способ состоит из следующих этапов:The method consists of the following steps:
1. Этап предобработки данных ультразвукового дефектоскопа.1. Stage preprocessing data ultrasonic flaw detector.
1.1. Определение времени прихода сигнала ультразвукового дефектоскопа от внутренней стенки трубы.1.1. Determination of the arrival time of the ultrasonic flaw detector signal from the inner wall of the pipe.
Предварительно вычисляется время достижения зондирующим сигналом стенки трубы и осуществляется разделение данных на скипы, при этом время прихода сигнала от внутренней стенки трубы является нулевым скипом при первом отражении (от внутренней стенки трубы) и при следующем (от внешней стенки трубы) и т.д. Время прихода сигнала от внутренней стенки трубы лежит в нулевом скипе, для нахождения которого рассматриваются А-сканы в каждом датчике, при этом данные из А-скана считаются как некоторое распределение, заданное дискретно, и для большей точности результата используется среднее распределение, полученное из нескольких подряд идущих А-сканов, далее, проходя по усредненному распределению окном в несколько микросекунд, находится область, в которой сумма амплитуд имеет локальный максимум, и так как сигнал от стенки трубы самый сильный, то найденная область будет находиться в районе времени прихода сигнала от стенки трубы, для этого находится средневзвешенная точка распределения, попавшего в окно с максимальной суммой, и далее найденная точка считается средним значением времени прихода сигнала от внутренней стенки трубы для данного датчика и скана, а ее окрестность - нулевой скип.The time it takes to reach the pipe wall with the probing signal is preliminarily calculated and the data is divided into skips, while the signal arrival time from the inner wall of the pipe is zero skip at the first reflection (from the inner wall of the pipe) and at the next (from the outer wall of the pipe), etc. The time of arrival of the signal from the inner wall of the pipe lies in the zero skip, for finding which A-scans in each sensor are considered, while the data from the A-scan are considered as some distribution defined discretely, and for greater accuracy of the result, the average distribution obtained from several consecutive A-scans, then, passing through the averaged distribution by a window of several microseconds, there is a region in which the sum of amplitudes has a local maximum, and since the signal from the pipe wall is the strongest, find this region will be in the region of the time of arrival of the signal from the pipe wall, for this there is a weighted average distribution point that fell into the window with the maximum amount, and then the found point is considered the average value of the signal arrival time from the inner wall of the pipe for this sensor and scan, and its vicinity - zero skip.
1.2. Поиск продольных швов на основе полученных данных ультразвукового дефектоскопа с целью разделения трубной секции на «пришовную» область и «тело» трубы.1.2. Search for longitudinal seams on the basis of the data obtained by an ultrasonic flaw detector with the aim of dividing the pipe section into the “attached” area and the “body” of the pipe.
После нахождения сигнала от стенки трубы следующим шагом является разделение датчиков на смотрящие на сварной шов и остальные, так как поведение сигнала на сварном шве нестабильно из-за неоднородности материала в месте сварки, тогда как вне сварного шва данные более структурированы.After finding the signal from the pipe wall, the next step is to separate the sensors looking at the weld and the others, since the signal behavior at the weld is unstable due to the heterogeneity of the material at the weld, while the data outside the weld is more structured.
Среди всех датчиков выбираются датчики, которые лежат вблизи первой угловой координаты шва. Окрестность, в которой будут производиться поиски сварного шва относительно заданного положения, задается параметром в настройках, при этом для каждого найденного датчика в нулевом скипе выбирается сигнал с максимальной амплитудой, такой датчик с максимальной найденной амплитудой и считается датчиком сварного шва.Among all the sensors, sensors are selected that lie near the first angular coordinate of the seam. The neighborhood in which the weld will be searched for relative to the specified position is set by the parameter in the settings, and for each sensor found in the zero skip, the signal with the maximum amplitude is selected, such a sensor with the maximum amplitude found is considered to be a weld sensor.
1.3. Предварительная фильтрация данных ультразвукового дефектоскопа с целью снижения показателя избыточности информации.1.3. Pre-filtering ultrasonic flaw detector data to reduce redundancy information.
С целью снижения избыточности данных и снижения нагрузки на программу обработки перед началом работы, данные проходят проверку:In order to reduce data redundancy and reduce the load on the processing program before starting work, the data is checked:
- толщина стенки трубы должна быть больше нуля;- the pipe wall thickness should be greater than zero;
- длина секции трубы (в сканах) должна быть не меньше и не больше параметров настройки алгоритма.- the length of the pipe section (in scans) should be no less and no more than the algorithm settings.
Дополнительно к основным настройкам алгоритма включатся параметр cutTime, являющийся фильтром, дополнительно отсекающим данные снизу по значению minTime, а сверху - по значению maxTime, данные с дефектных датчиков не используются при расчете дефектов при включении параметра DefectiveSensors.In addition to the main settings of the algorithm, the cutTime parameter will be included, which is a filter that additionally cuts data from the bottom by the minTime value, and from the top by the maxTime value, data from defective sensors is not used when calculating defects when the DefectiveSensors parameter is turned on.
2. Этап построения связанных индикаций на основе полученных данных ультразвукового дефектоскопа.2. The stage of constructing related indications based on the obtained data from an ultrasonic flaw detector.
2.1. Общие определения.2.1. General definitions.
Связанная индикация - это группа точек, удовлетворяющих следующим условиям:A linked display is a group of points that satisfy the following conditions:
- в каждом скане лежит по одной точке;- in each scan lies one point;
- расстояние между точками в соседних сканах (по времени) не превосходит указанное в настройках алгоритма, при этом используются псевдоцепочки, которые необходимы для того, чтобы не считать объединение близко идущих связанных индикаций шумом, и которые являются группой точек, удовлетворяющих следующим условиям:- the distance between points in neighboring scans (in time) does not exceed the specified in the algorithm settings, while using pseudo-chains, which are necessary in order not to consider the combination of closely spaced related indications as noise, and which are a group of points that satisfy the following conditions:
- в одном скане может находиться до двух точек, лежащих на расстоянии, не превосходящем расстояния шума (NoiseTimeDelta);- in one scan there can be up to two points lying at a distance not exceeding the noise distance (NoiseTimeDelta);
- в соседних сканах найдется пара точек, которые лежат на расстоянии, (по времени) не превосходящем расстояние в связанной индикации (ChainTimeDelta).- in neighboring scans there is a pair of points that lie at a distance (in time) not exceeding the distance in the associated display (ChainTimeDelta).
При построении связанных индикаций рассматриваются три вида групп:When building related indications, three types of groups are considered:
- young - группа с неопределенным типом (это группы, у которых количество точек меньше MinChainPoints);- young - a group with an undefined type (these are groups whose number of points is less than MinChainPoints);
- similar - группа псевдоцепочки;- similar - pseudo-chain group;
- noise - группа шума (группа, не являющаяся Young или Similar).- noise - a group of noise (a group that is not Young or Similar).
2.2. Построение связанных индикаций. Алгоритм поиска связанных индикаций начинается с построения псевдоцепочек:2.2. Building related indications. The search algorithm for related indications begins with the construction of pseudo-chains:
- рассматриваются все точки В-скана и строятся все возможные пары точек, которые лежат не больше, чем на NoiseTimeDelta (учитываются точки как в соседних сканах, так и в одном);- all points of the B-scan are considered and all possible pairs of points are constructed that lie no more than on NoiseTimeDelta (points are taken into account both in neighboring scans and in one);
- амплитудой пары считается минимальная амплитуда, при этом отсортировка пары происходит на основании уменьшения амплитуды и расстояния между точками;- the amplitude of the pair is the minimum amplitude, while the pair is sorted on the basis of a decrease in the amplitude and the distance between the points;
- последовательно выкладываются пары на В-скан;- pairs are laid out sequentially on the B-scan;
- если обе точки не принадлежат еще группам, то считается, что они образовали новую группу - young, при этом если одна из точек уже принадлежит группе, то относительно второй точки возможны случаи:- if both points do not belong to groups yet, then it is believed that they formed a new group - young, while if one of the points already belongs to the group, then the following cases are possible relative to the second point:
- noise - добавляем точку в группу;- noise - add a point to the group;
- young - добавляем точку в группу. Если количество точек в группе стало достаточно большим (некий порог на количество точек), то ей присваивается тип similar, если она удовлетворяет определению, иначе присваивается тип noise;- young - add a point to the group. If the number of points in the group has become large enough (a certain threshold for the number of points), then it is assigned a similar type, if it meets the definition, otherwise the noise type is assigned;
- similar - добавляется точка к группе лишь в том случае, если она не нарушит правил построения псевдоцепочек, иначе точка без группы образует новую группу;- similar - a point is added to a group only if it does not violate the rules for constructing pseudo-chains, otherwise a point without a group forms a new group;
Если у обеих точек есть группы и они разные, то:If both points have groups and they are different, then:
- две noise, две young или noise и young группы объединяются между собой и для young при достижении порога по количеству точек присваивается тип noise или young;- two noise, two young or noise and young groups are combined with each other and for young when the threshold for the number of points is reached, the type is assigned noise or young;
- если одна из групп similar, а вторая не noise, то объединяются группы только в том случае, если общая группа остается псевдоцепочкой;- if one of the groups is similar, and the second is not noise, then the groups are combined only if the common group remains a pseudo-chain;
- если similar и noise, то группы не объединяются.- if similar and noise, then the groups are not combined.
2.3. Выделение связанных индикаций из псевдоцепочек.2.3. Extract related indications from pseudo-chains.
После рассмотрения всех точек проводится процедура перевода псевдоцепочек в связанные индикации, по точкам в псевдоцепочке происходит поиск и находится наибольшая связанная индикация, которую можно построить из крайней левой точки, удаляется эта связанная индикация из группы и повторяется процедура до получения набора связанных индикаций из одной псевдоцепочки. Далее идет процедура объединения всех полученных связанных индикаций - соединяются связанные индикации, в которых найдется по точке, что они лежат в соседних сканах и расстояние между ними по времени удовлетворяет расстоянию между точками в связанной индикации.After considering all the points, the procedure of translating pseudo-chains into related indications is carried out, the points are searched for and the largest associated indication that can be built from the leftmost point is found, this associated indication is removed from the group and the procedure is repeated until a set of related indications is obtained from one pseudo-chain. The following is the procedure for combining all the received related indications - the connected indications are connected, in which there is a point that they lie in adjacent scans and the distance between them in time satisfies the distance between the points in the associated indication.
2.4. Фильтрация связанных индикаций включает следующие параметры:2.4. Filtering related indications includes the following parameters:
- скип - рассматриваются связанные индикации, лежащие в скипах не меньше, чем в MinSkip, и не больше, чем MaxSkip. Чаще всего не рассматриваются нулевой скип и скипы больше второго;- skip - the related indications lying in the skips are considered no less than in MinSkip, and no more than MaxSkip. Most often, zero skip and skips larger than the second are not considered;
- амплитуда и длина - фильтрация с помощью списка фильтров. Каждый из фильтров содержит минимальную длину, максимальную длину (LengthTo) в сканах и минимальную амплитуду связанной индикации;- amplitude and length - filtering using the filter list. Each of the filters contains the minimum length, maximum length (LengthTo) in the scans and the minimum amplitude of the associated indication;
- удельный вес - отбрасываются связанные индикации, удельный вес которых меньше MinDensity;- specific gravity - related indications whose specific gravity is less than MinDensity are discarded;
- аспект - связанные индикации, у которых отношение ширины к длине больше, чем MaxAspect, дальше не рассматриваются;- aspect - related indications in which the ratio of width to length is greater than MaxAspect, are not considered further;
- производной - если правая или левая производные меньше, чем MinRDreivative и MinLDreivative соответственно, то они отбрасываются из рассмотрения;- derivative - if the right or left derivatives are less than MinRDreivative and MinLDreivative respectively, then they are discarded from consideration;
- преобразование Радона - отбрасываем связанные индикации, у которых результат преобразования меньше чем MinRadon.- Radon transform - discard the associated indications for which the conversion result is less than MinRadon.
3. Фильтрация связанных индикаций по ряду параметров и классификации дефектов стенки трубной секции и сварных швов на основе полученных групп связанных индикаций.3. Filtering related indications according to a number of parameters and classifying defects in the wall of the pipe section and welds based on the obtained groups of related indications.
3.1. Формирование группы дефектов стенки трубной секции и сварных швов на основе группы отфильтрованных связанных индикаций.3.1. Formation of a group of defects in the wall of the pipe section and welds based on the group of filtered coupled indications.
Оставшиеся после фильтрации связанные индикации объединяются в дефекты, при этом две связанные индикации объединяются, если выполняются условия:The remaining indications remaining after filtering are combined into defects, while the two associated indications are combined if the conditions are met:
- связанные индикации отстоят друг от друга не больше, чем на некоторый угол;- the associated indications are no more apart from each other than by a certain angle;
- расстояние между центрами связанных индикаций не превосходит длины наибольшей связанной индикации с некоторым наложением.- the distance between the centers of the associated indications does not exceed the length of the largest associated indication with some overlap.
3.2. Поиск параметров дефектов стенки трубной секции и сварных швов. Дефекты формируются из связанных индикаций из следующих параметров:3.2. Search for defects in the wall of the pipe section and welds. Defects are formed from related indications of the following parameters:
- продольные координаты - наименьший и наибольший скан, длина и дистанция от начала прогона;- longitudinal coordinates - the smallest and largest scan, length and distance from the start of the run;
- угловые координаты - наименьший и наибольший датчики, на которых виден дефект, углы краев дефекта и ширина дефекта в миллиметрах;- angular coordinates - the smallest and largest sensors on which the defect is visible, the angles of the edges of the defect and the width of the defect in millimeters;
- главная связанная индикация дефекта - это связанная индикация с самой большой амплитудой;- the main related indication of a defect is a related indication with the largest amplitude;
- количество датчиков, на которых виден дефект;- the number of sensors on which the defect is visible;
- максимальное количество пересечений - для каждого датчика вычисляется, какое количество связанных индикаций имеет пересечение по сканам, наибольшее значение записывается в параметр и берется максимальное;- maximum number of intersections - for each sensor, it is calculated how many related indications the intersection according to scans has, the largest value is written to the parameter and the maximum is taken;
- двойственность - признак видимости дефекта прямыми и оппозитными датчиками одновременно или только на одном направлении датчиков;- duality - a sign of defect visibility by direct and opposite sensors simultaneously or only in one direction of the sensors;
- сторона дефекта - позиция дефекта в стенке трубной секции;- defect side - defect position in the wall of the pipe section;
- тип дефекта - осуществляется классификация дефекта по трем типам: трещина, риска, подрез продольного шва.- type of defect - the defect is classified into three types: crack, risk, undercut of the longitudinal seam.
Изобретение позволяет на основе полученных данных ультразвукового дефектоскопа оценивать геометрические параметры, а также проводить классификацию типов дефектов стенки трубной секции и сварных швов с целью снижения трудозатрат на обработку отдельного участка нефтепровода и значительного снижения времени детектирования опасных видов дефектов.The invention allows, based on the data obtained from an ultrasonic flaw detector, to evaluate geometric parameters, as well as to classify the types of defects in the wall of the pipe section and welds in order to reduce labor costs for processing a particular section of the pipeline and significantly reduce the detection time for dangerous types of defects.
На фиг. 1 изображена псевдоцепочка из пяти точек.In FIG. 1 shows a pseudo-chain of five points.
На фиг. 1 приняты следующие обозначения:In FIG. 1 adopted the following notation:
1. 1 скан;1. 1 scan;
2. Расстояние шума (Noise Time Delta);2. Noise distance (Noise Time Delta);
3. Расстояние в сквозной индикации (Chain Time Delta).3. Distance in the through display (Chain Time Delta).
На фиг. 2 изображен пример объединения псевдоцепочек.In FIG. 2 shows an example of combining pseudo-chains.
На фиг. 2 приняты следующие обозначения:In FIG. 2 adopted the following notation:
4. Первая псевдоцепочка;4. The first pseudo chain;
5. Вторая псевдоцепочка;5. The second pseudo-chain;
6. Точка объединения псевдоцепочек;6. The union point of pseudo-chains;
7. Объединение псевдоцепочки, если в этой области выполняются правила псевдоцепочки.7. Combining a pseudo-chain if pseudo-chain rules are followed in this area.
На фиг. 3 изображен процесс выделения связанных индикаций из псевдоцепочек.In FIG. 3 shows the process of extracting related indications from pseudo-chains.
На фиг. 3 приняты следующие обозначения:In FIG. 3 adopted the following notation:
8. Исходная псевдоцепочка;8. The original pseudo-chain;
9. Выделенная индикация длиной в 7 точек;9. Dedicated display length of 7 points;
10. Выделенная индикация длиной в 1 точку;10. Dedicated indication with a length of 1 point;
11. Выделенная индикация длиной в 6 точек.11. Dedicated display length of 6 points.
На фиг. 4 изображено объединение связанных индикаций.In FIG. 4 shows a combination of related indications.
Claims (38)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015125035A RU2607766C2 (en) | 2015-06-25 | 2015-06-25 | Method for evaluation of geometrical dimensions of pipe section wall and weld seams defects according to ultrasonic intra-pipe defectoscope data with the help of related indications search |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015125035A RU2607766C2 (en) | 2015-06-25 | 2015-06-25 | Method for evaluation of geometrical dimensions of pipe section wall and weld seams defects according to ultrasonic intra-pipe defectoscope data with the help of related indications search |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2607766C2 true RU2607766C2 (en) | 2017-01-10 |
| RU2015125035A RU2015125035A (en) | 2017-01-10 |
Family
ID=57955555
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015125035A RU2607766C2 (en) | 2015-06-25 | 2015-06-25 | Method for evaluation of geometrical dimensions of pipe section wall and weld seams defects according to ultrasonic intra-pipe defectoscope data with the help of related indications search |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2607766C2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2753108C2 (en) * | 2020-01-16 | 2021-08-11 | Публичное акционерное общество "Транснефть" (ПАО "Транснефть") | Method for identifying developing defects of main pipelines |
| CN116776103A (en) * | 2023-08-18 | 2023-09-19 | 江苏省特种设备安全监督检验研究院 | Intelligent welding line detection regulation and control system and method based on machine vision |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2192634C1 (en) * | 2001-02-06 | 2002-11-10 | Углов Александр Леонидович | Procedure measuring axial mechanical stresses in pipe-lines |
| RU2347136C1 (en) * | 2007-11-19 | 2009-02-20 | Анатолий Михайлович Николаев | Method for detecting infield pipeline defects |
| US20090095087A1 (en) * | 2006-04-05 | 2009-04-16 | Masaki Yamano | Ultrasonic probe, ultrasonic flaw detection method, and ultrasonic flaw detection apparatus |
| RU2437081C1 (en) * | 2010-06-02 | 2011-12-20 | Открытое акционерное общество "Ижорские заводы" | Method of determining depth of defect |
| RU2485388C2 (en) * | 2008-01-11 | 2013-06-20 | ПиАйАй Лимитед | Device and group of sensors for pipeline monitoring using ultrasonic waves of two different types |
| CN103675107A (en) * | 2013-12-18 | 2014-03-26 | 新疆通奥油田技术服务有限公司 | Combined probe for flaw detection |
-
2015
- 2015-06-25 RU RU2015125035A patent/RU2607766C2/en active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2192634C1 (en) * | 2001-02-06 | 2002-11-10 | Углов Александр Леонидович | Procedure measuring axial mechanical stresses in pipe-lines |
| US20090095087A1 (en) * | 2006-04-05 | 2009-04-16 | Masaki Yamano | Ultrasonic probe, ultrasonic flaw detection method, and ultrasonic flaw detection apparatus |
| RU2347136C1 (en) * | 2007-11-19 | 2009-02-20 | Анатолий Михайлович Николаев | Method for detecting infield pipeline defects |
| RU2485388C2 (en) * | 2008-01-11 | 2013-06-20 | ПиАйАй Лимитед | Device and group of sensors for pipeline monitoring using ultrasonic waves of two different types |
| RU2437081C1 (en) * | 2010-06-02 | 2011-12-20 | Открытое акционерное общество "Ижорские заводы" | Method of determining depth of defect |
| CN103675107A (en) * | 2013-12-18 | 2014-03-26 | 新疆通奥油田技术服务有限公司 | Combined probe for flaw detection |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2753108C2 (en) * | 2020-01-16 | 2021-08-11 | Публичное акционерное общество "Транснефть" (ПАО "Транснефть") | Method for identifying developing defects of main pipelines |
| CN116776103A (en) * | 2023-08-18 | 2023-09-19 | 江苏省特种设备安全监督检验研究院 | Intelligent welding line detection regulation and control system and method based on machine vision |
| CN116776103B (en) * | 2023-08-18 | 2023-10-13 | 江苏省特种设备安全监督检验研究院 | Intelligent welding line detection regulation and control system and method based on machine vision |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2015125035A (en) | 2017-01-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Shafeek et al. | Automatic inspection of gas pipeline welding defects using an expert vision system | |
| Carvalho et al. | Reliability of non-destructive test techniques in the inspection of pipelines used in the oil industry | |
| JP2006284578A (en) | Method and system for inspecting object using ultrasonic scan data | |
| US10845339B2 (en) | Method and system for determination of geometric features in objects | |
| RU2591584C1 (en) | Method for evaluation of geometrical sizes of wall defects in pipe section and weld seams by data of magnetic in-pipe flaw detector, using universal neural network model suitable for flaw detectors with different diameters and magnetic systems | |
| CN115803619A (en) | Information processing device, determination method, and information processing program | |
| Marció et al. | Quality assessment and deviation analysis of three-dimensional geometrical characterization of a metal pipeline by pulse-echo ultrasonic and laser scanning techniques | |
| JP7385529B2 (en) | Inspection equipment, inspection methods, and inspection programs | |
| CN103328957A (en) | Method and device for inspecting an object for the detection of surface damage | |
| RU2607766C2 (en) | Method for evaluation of geometrical dimensions of pipe section wall and weld seams defects according to ultrasonic intra-pipe defectoscope data with the help of related indications search | |
| WO2019159940A1 (en) | Plant inspection method | |
| JP3581333B2 (en) | A method for estimating the shape and size of internal corrosion of pipes using the echo height of ultrasonic pulses | |
| Kilambi et al. | Development of a laser scan inspection tool for coiled tubing | |
| JP5150302B2 (en) | Ultrasonic inspection data evaluation apparatus and ultrasonic inspection data evaluation method | |
| Medak et al. | Detection of Defective Bolts from Rotational Ultrasonic Scans Using Convolutional Neural Networks | |
| Narang et al. | Experimental investigation and simulation of magnetic flux leakage from metal loss defects | |
| RU2793369C1 (en) | Method for detecting growing defects in the pipe wall and welds of pipelines and repair structures installed on pipelines | |
| WO2022209169A1 (en) | Information processing device, determination method, and determination program | |
| Lindsey et al. | Short-range guided wave testing for corrosion under pipe supports | |
| Straub | Probabilistic modeling of non-destructive testing of steel structures | |
| Zahran et al. | Automatic classification of defects in time-of-flight diffraction data | |
| Alobaidi et al. | Classification of the Extent of Wall Thinning in Pipes Based on Simulations in the Time and Frequency Domain | |
| CN116953196B (en) | Defect detection and safety state assessment method for steel tee joint | |
| US20240118245A1 (en) | Ultrasonic measurement representation | |
| Skow et al. | In-line inspection tool performance evaluation using field excavation data |