紅外熱成像疊減分析的應用探討

李楨旻陶建濤李 濤張 潔張 瑩

（1.南開大學 天津 300071）

（2.天津因科新創科技有限公司 天津 300051）

（3.中國石油化工股份有限公司天津石化分公司裝備研究院 天津 300271）

紅外熱成像疊減分析的應用探討

李楨旻1陶建濤2李 濤3張 潔2張 瑩2

（1.南開大學 天津 300071）

（2.天津因科新創科技有限公司 天津 300051）

（3.中國石油化工股份有限公司天津石化分公司裝備研究院 天津 300271）

本文探討了利用紅外熱圖像疊減分析方法識別金屬壁厚減薄缺陷的可能性。結合蒸餾裝置常頂揮發線出口第一彎頭管線的現場實測數據，利用紅外疊減分析軟件對紅外熱圖像進行了疊減分析，并使用超聲波測厚儀驗證識別結果的可靠性。研究表明：在平衡狀態且外界溫度不變的條件下，金屬壁厚與溫度之間無明顯對應關系；在2個不同的熱平衡狀態下，用外壁溫差判斷壁厚大小比直接用檢測的溫度場數據有更高的可靠性；利用紅外疊減分析法可以定性的識別金屬壁厚薄弱區域，結合超聲波技術可以快速評價金屬減薄程度和狀態。

無損檢測 紅外熱像 測厚 疊減分析

紅外熱成像檢測是無損檢測中常用方法之一，它能有效簡便地測取物體表面溫度場分布情況、縮減測厚范圍，是彌補超聲、射線、磁粉、滲透和電磁探傷等常規無損檢測技術局限性的重要檢測技術[1，2]。

目前，國內的紅外檢測技術仍處于起步階段，沈功田等[3]建立了大型管道試驗裝置，并對帶有不同幾何尺寸內部開孔缺陷的四種不銹鋼和20#鋼管進行了紅外熱成像檢測試驗，發現熱成像技術十分適用于檢測高溫壓力管道內部腐蝕缺陷，檢測靈敏度能夠滿足壓力管道安全運行的要求。另外，海軍工程大學的范春利[4]對紅外檢測管壁減薄建立了物理和數學模型，提出了通過測量外壁面溫度計算管壁厚度的計算方法。華北電力大學的曹春梅[5]利用紅外測溫技術，結合導熱反問題求解，給出了一種根據圓筒外壁溫度計算壁厚的方法。然而，目前大部分檢測工作方面的研究如誤差的分析、安全系數的提出、一維修正算法的應用[6]、檢測結果的定量等研究仍停留在理論階段，在實際工程應用的研究成果并不多。因此，快速應用于實踐，解決現場實際問題是紅外無損檢測領域所面臨的關鍵問題。

實際檢測中，熱圖像雖然能反映被測物表面溫度分布狀況，但由于內外因素影響，多數情況下溫度值并不能直觀地反映被測物壁厚變化情況[3]。本文探討了通過建立紅外疊減軟件處理并分析生成識別圖像，快速識別壁厚薄弱位置的可行性，為提高現場紅外檢測分析的準確性提供一種新思路。

1 原理

金屬管道外壁溫度與減薄存在一定的對應關系，在q1、q2兩種熱平衡狀態下，管道按照圓筒壁單層穩態導熱傳熱計算公式為：

式中：

q1——狀態1熱流量，W/m；

q2——狀態2熱流量，W/m；

Δq——狀態1與狀態2的熱流量差值，W/m；

λ——管材的平均導熱系數，W/(m·℃)；

t11——狀態1管內壁溫度，℃；

t21——狀態2管內壁溫度，℃；

t12——狀態1管外壁溫度，℃；

t22——狀態2管外壁溫度，℃；

r1——管內壁半徑，m；

r2——管外壁半徑，m。

1）若熱平衡狀態未發生變化時，熱流量差Δq=0，假定管道內壁溫度不變即t11=t21，則外壁溫度不變即t12=t22，公式中r2/r1的大小無法計算。因此，壁厚的變化不能有效判斷。

2）若熱平衡狀態發生變化時，熱流量差Δq≠0，當金屬管壁存在減薄缺陷時，即r2/r1減小，使得(t21-t11)-(t22-t12)差值減小。當t11、t21已知時，-(t22-t12)減小，即可通過外壁溫差判斷減薄情況。

上述討論說明，在熱平衡狀態發生變化時，外壁溫差能夠反映壁厚變化情況。

疊減軟件原理如下：在固定拍攝角度和拍攝距離的條件，在狀態1的條件下獲得圖像A1，在狀態2的條件下獲得A2，在狀態n的條件下獲得圖像An，將A1、A2…An輸入軟件，根據需要兩兩進行疊減分析，再根據需要輸出最終結果C1。具體計算公式如下：

疊減法分析流程圖如圖1所示：

圖1 疊減分析流程

2 實驗設備

采用Fluke Ti32（＃Ti32-12020069）非制冷微測輻射儀記錄現場管外壁溫度場。該型熱像儀測試溫度范圍為-20℃～600℃，精度為±0.33%；熱靈敏度不大于0.045℃，采集的圖像大小為320×240像素，頻率9Hz，發射率0.85；管道的壁厚由奧林巴斯38DL PLUS超聲波測厚儀檢測。

3 結果與討論

3.1 外壁溫度與內壁溫度均不變（t11=t21，t12=t22）

圖2（a）、圖2（b）分別為同一時間階段，連續拍攝的紅外熱圖像，假定暖氣片中水溫及拍攝期間室內的環境溫度不發生變化。

圖2（c）為疊減后得到的灰色熱圖像即計算結果C1，C1表面平坦，顏色分明，無明顯凸起，表明在熱平衡狀態下，各像素部位的溫度差值接近為零。

該實驗能夠得出初步結論：在接近t11=t21，t12=t22的環境中，溫差并不能反映壁厚的變化。3.2 內壁溫度和外壁溫度均改變（t11≠t21，t12≠t22）

圖2 家用暖氣片紅外熱像

在金屬材質相同的條件下，金屬傳熱性能不發生變化，由于管內流體溫度存在變化。根據理論測算，當內部溫度發生變化后，壁厚薄弱位置的溫度變化更大。被測試件選為某蒸餾裝置常壓塔塔頂揮發線出口第一彎頭。在裝置運行期間，圖3為兩個不同時間階段拍攝的2組可見光圖片和紅外熱圖像圖片。圖3(a)、圖3(b)為下午時間點1檢測，環境溫度2.0℃，圖3(b)中方框區域溫度最大值為77.96℃，最小值為40.79℃，平均值為64.34℃。圖3(c)、圖3(d)為下午時間點2檢測，環境溫度2.0℃，圖3(d)中方框區域[與圖3(b)中方框區域幾乎完全重合]溫度最大值為79.37℃，最小值為43.26℃，平均值為66.36℃。

圖3 南蒸餾出口彎頭在2個不同時段拍攝的可見光照片和紅外熱像圖

通過熱圖像數據疊減分析，并選擇合適的溫度區間顯示，可以得到明顯的顯示效果。對圖3兩個狀態的紅外熱像圖進行疊減分析，結果如圖4所示，圖4 （a）為圖3中圖(d)-圖(b)的疊減結果，最大值和最小值由實際的溫度差值確定，最大值23.1℃，最小值-21.8℃，平均值2.3℃。即溫度區間為[-21.8℃，23.1℃]，從圖4中并不能有效地分辨出壁厚薄弱區域。圖4（b）為圖4（a）將溫度區間設定為[-5℃，5℃]顯示的圖像，圖中白色部分為溫度差落在[-5℃，5℃]之外的部分，從圖中可以看出白色區域較多，甚至不能區分帶漆層的部分和去漆層的部分。圖4（c）為將圖4（a）的溫度區間設定為[-10℃，10℃]顯示的圖像，圖中白色部分為溫度差落在[-10℃，10℃]之外的部分，從圖中可以看出白色區域變少，基本能區分帶漆層的部分和去漆層的部分。圖4（d）為圖4（a）將溫度區間設定為[-13℃，13℃]顯示的圖像，圖中白色部分為溫度差落在[-13℃，13℃]之外的部分，從圖中可以看出白色區域又變少，不僅完全區分帶漆層的部分和去漆層的部分，還將去漆層和銹層部分繼續分成不同區域，即溫度變化值在[13℃，23.1℃]的像素的分布情況。這些位置有可能對應壁厚較為薄弱位置。最終選擇13℃作為逐級判斷的區分點，更多的規律還需要進一步的總結。

圖4 南蒸餾減壓塔出口管道紅外熱圖像

對紅外檢測圖4中除去銹層和漆層區域進行超聲波測厚，測點位置矩陣如圖5所示，結果見表1。對比表1數據與圖5溫度變化較大的位置分布圖，發現多數薄弱位置都包含在圖5中坐標(2，1)、(1，2)、(2，2)、(2，3)、(4，3)、(1，4)、(2，4)等。(由于現場操作的原因，紅外熱像的像素點和現場超聲波的測量點，不能完全精確對應。另外，該區域為局部腐蝕區域，超聲測厚獲得的數據也有一定的局限性)。該檢測位置設計壁厚9.0mm，管道腐蝕相對較嚴重，最薄弱點達4.81mm，近46%被腐蝕。測量區域最大值7.29mm，與最小值相差2.48mm。

圖5 超聲波檢測現場矩陣分布圖

表1 紅外檢測矩陣點

圖4（b）、圖4（d）中溫度較低的位置并不是表1中壁厚比較厚的位置，溫度高的位置也不是壁厚較薄的位置，用2個狀態的外壁溫差的大小來判斷壁厚有更高的可靠性。

4 結論

文中探討了通過建立紅外熱圖像專業軟件，對不同狀態的紅外熱圖像進行疊減分析從而判斷壁厚減薄區域定性分析的可行性。通過本文研究，對紅外熱像疊減法發現缺陷位置有如下初步結論和建議：

1）不同狀態下紅外熱像疊減分析法可以定性地獲得與壁厚減薄區域對應的位置圖像，配合超聲波測厚可以對缺陷情況進行精確判斷。

2）通過改進紅外熱像疊減分析軟件，細化溫度和像素的顯示結果，提高測厚的精度，采用精度更高的紅外熱像儀，可以開展定量分析研究。

3）對疊減結果進行差值方法處理會有效地提升對壁厚減薄位置的發現效果，促進分析模式由定性分析轉到定量分析。

4）對疊減結果的分析最好由自動識別軟件完成，快速識別壁厚最大最小的坐標位置，現場采用其他方式檢測驗證，可以有效提升檢測的效率和精確度。

[1] 王迅，金萬平，張存林，等．紅外熱波無損檢測技術及其進展[J]．無損檢測，2004，26(10)：497-501．

[2] 郭偉，董麗虹，徐濱士，等．主動紅外熱像無損檢測技術的研究現狀與進展[J]．無損檢測，2016，38(4)：58-66．

[3] 沈功田，李濤，姚澤華，等．高溫壓力管道紅外熱成像檢測技術[J]．無損檢測，2002，24(11)：473-477．

[4] 范春利，孫豐瑞，楊立．管壁減薄的紅外檢測方法研究[J]．激光與紅外，2004，34(6)：452-454．

[5] 曹春梅，張曉宏．一維非穩態導熱問題的紅外熱診斷方案[J]．激光與紅外，2007，37(11)：1198-1200．[6] Fan C，Sun F，Yang L．An Algorithm Study on Inverse Identification of Interfacial Configuration in a Multiple Region Domain[J]．Journal of Heat Transfer，2009，131(2)：3663-7．

[7] 黃學斌．紅外熱像檢測技術在承壓設備檢驗中的應用[J]．石油化工設備，2014(4)：76-82．

Application Discussion on the Fold Reduction Analysis of Infrared Thermography

Li Zhenmin1Tao Jiantao2Li Tao3Zhang Jie2Zhang Ying2
(1. Nankai University Tianjin 300071)
(2. Tianjin Inco Technology Co., Ltd. Tianjin 300051)
(3. Tianjin Petrochemical Equipment Research Institute Tianjin 300271)

The possibility of detected the reduction of metal wall thickness by using the infrared thermal image stacking analysis has been discussed in this paper. Combined with field test data on first elbow pipe of the top atmospheric, analyzed the infrared thermal images by infrared stacking analysis software, the reliability of results also were proved by ultrasonic instrument testing. The conclusion is that the metal wall has no corresponding relationships with temperature under the condition of equilibrium states and the constant temperature. Under the state of two different thermal equilibrium conditions, directly judge the size of wall thickness by temperature difference of exterior wall is more reliable than the testing data of temperature field. Infrared fold reduction method can be used to qualitative identification the weak area of metal wall thickness; combined with ultrasonic technology the thinning degree and the state of metal can be quickly evaluated.

Non-destructive testing Infrared thermography Thickness measurement Fold reduction analysis

X924

B

1673-257X(2017)04-0015-04

10.3969/j.issn.1673-257X.2017.04.003

李楨旻(1995～)，男，本科，從事紅外檢測信息管理工作。

2017-01-11）