油田油管無損檢測技術研究

楊延泉（勝利油田物資供應處物資檢驗所 山東東營 257000）

油管是原油生產過程中油氣、注水、筑起等采油采氣作業的井下通道，并且能夠被起出和下入、多次使用的鋼柱管。在實際采油作業中，抽油管會承受拉伸、內壓、壓裂、酸化等嚴苛的作業工作環境。同時，受高溫高壓的影響，特別是膨脹效應、溫度效應、螺旋效應和活塞效應的作用下，油管經常會產生各種彎曲，而抽油管的彎曲將會導致抽油桿彎曲，繼而導致油管壁和抽油桿的自身磨損。抽油管的磨損和斷裂將會導致生產井不出油，造成生產油井停工停產，經濟損失巨大。油管的磨損和破裂的嚴重后果要求我們必須定期對油管進行檢測。目前使用最頻繁的檢測技術主要是無損檢測技術。無損檢測技術就是指在不損傷材料和成品的條件下，根據材料內部結構異常引起的對光、熱、電等反應的不同，研究其表面和內部是否存在缺陷的一種技術手段。通過無損檢測，能夠掌握缺陷與強度的關系，從而評價構件的允許負荷和剩余壽命，及時對油管進行修理。目前應用于油管無損檢測的方法很多，主要有磁粉探傷法、滲透檢測法、微波檢測法、渦流檢測法和漏磁檢測法，本文主要采用渦流檢測法和漏磁檢測法兩種方法來研究油管無損檢測技術的應用。通過無損檢測得到的信號難免帶有噪聲，尤其在探頭結構相對于缺陷形狀不合理的情況下。因此，需要利用信號處理方法對信息進行處理。油管的無損檢測和現代信號處理技術相互結合應用，能夠準確的檢測出油管是否受損以及損傷的情況。

一、油管檢測的原理

對油管進行檢測的過程主要是先將油管洗凈、放入檢測臺，然后將油管螺旋式前進穿過漏磁傳感器，進行漏磁檢測，最后在經過渦流傳感器，進行渦流檢測。油管在經過漏磁傳感器后，油管就進行了磁化，有利于磁導率變小，這樣能降低對渦流檢測的影響。經過兩種傳感器采集到的信號，并將信號做相應的處理，輸入神經網絡進行融合，從而確定缺陷的損傷程度。渦流檢測原理主要是利用金屬處于變化的磁場中會產生渦狀流動的電流的原理進行檢測。當金屬管道處于電磁感應的下，會產生渦流，而渦流的大小、分布與金屬管道的狀況有關。這樣，根據渦流的大小和分布，就能反映出金屬管道的狀態，進而判斷金屬管道是否存在缺陷。漏磁檢測原理則是針對高磁導率的鐵磁性材料被磁化后，有缺陷的地方磁力線就會發生彎曲變形，并且有部分磁力線會泄漏出來，經過磁敏傳感器檢測該泄漏磁場，從而判斷缺陷是否存在。在油管無損檢測過程中，首先要對油管進行磁化，這是檢測的第一步，決定著被測對象能否產生出可被測量和可被分辨的磁場信號。因此，針對不同的測量目標，磁化方式和磁化強度的選擇就會不同。磁化的方式主要有直流勵磁、交流勵磁、復合磁化和綜合磁化。磁化強度的選擇應以管道的缺陷和結構特征產生的磁場能否被檢測到為前提，并需要綜合考慮檢測信號的信噪比和檢測裝置的經濟性，選擇最優的磁化強度。

二、油管缺陷檢測系統的信號采集及信號處理方法

油管缺陷檢測系統是由信號發生器、傳感器、預處理器、數字信號處理器和油管支撐裝置構成的。在實際檢測過程中，探傷傳感器在油管中運行，從而探測獲得缺陷信息。而信號預處理裝置則是將傳感器獲得的檢測信號進行放大、疊加、濾波等處理，處理后的信息數據傳送入模數轉換器，并進行相關的信號處理，最后進入計算機進行缺陷分析。在油管檢測過程中，無論是油管運動還是檢測傳感器運動，都必須讓探頭掃描到被檢測油管的所有表面，沒有掃到的，則會被漏檢。因此在檢測的時候主要靠檢測探頭的周向旋轉，掃描區域在油管上呈螺旋線軌跡，探測器的位置和速度則需要精準的控制機來進行控制。信號的預處理是對信號的放大、除噪、誤差補償等，是檢測系統的中間環節。系統在獲取信號后，應該先對信號進行平滑處理，剔除數據中可能出現的短促干擾信號和孤立點。同時，在油管檢測時會受到工頻電壓等因素的干擾，會產生離散的異常信號點，這就需要進行粗大誤差的處理，剔除異常信號點。當前對于數字信號的處理的方法主要是短時傅立葉變換和小波變化法。小波變換是當前最先進的處理方法，能夠在指定頻帶和時間段內的信號成分進行分析，可以聚焦到信號的任何細節，特別是對油管缺陷引起的突變性信號比較敏感。

三、數據融合理論及在油管檢測中的應用

在油管缺陷的無損檢測系統中，我們主要應用的是渦流傳感器和漏磁傳感器，主要是為了提高對缺陷檢測的精度和準確的定位缺陷的位置。因此，我們需要將兩種傳感器采集的信息進行數據融合的處理，從而得出更為準確、可靠的結論。多傳感器的信息融合能夠充分利用多個傳感器的資源，將各個傳感器的空間和時間上的互補進行優化組合，產生對環境的一致性解釋和描述。經過多傳感器的信息融合，提高了整個傳感器系統的有效性。按照信息抽象的融合的層次可將融合層次分為檢測級融合、目標識別級融合和位置級融合。在油管檢測系統中主要應目標識別級融合，主要包括數據級融合、特征級融合和決策級融合。數據融合就是將各種傳感器的原始數據預處理之前就進行數據的綜合和分析，保留了原有的數據；特征級融合是對預處理和特征提取后獲得的環境特征信息進行綜合分析和處理；決策級融合是最高級進行的融合，具有良好的實時性和容錯性。信息融合模型主要是通過功能、結構和數學模型等方面進行研究和表示。

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