國內(nèi)儲罐罐底腐蝕檢測技術(shù)研究進展

文/盧軍科 徐繼剛

立式常壓儲罐是原油及化學(xué)危險品貯存、分離、外輸、中轉(zhuǎn)的一個重要設(shè)備，它是使用最為普通、在役時間較長的設(shè)備之一。在使用過程中，常年在自然環(huán)境下工作，經(jīng)受內(nèi)含物的侵蝕，不可避免地會受到腐蝕。統(tǒng)計結(jié)果表明，在用儲罐的罐底板腐蝕最為嚴重，是引起儲罐失效的主要原因。對儲罐罐底進行相關(guān)的檢驗可以了解儲罐的使用狀況，預(yù)防儲罐失效。目前儲罐罐底板無損檢測的技術(shù)主要有：超聲測厚技術(shù)、超聲導(dǎo)波技術(shù)、渦流檢測技術(shù)、漏磁檢測技術(shù)、聲發(fā)射技術(shù)等。

一、 超聲測厚檢測技術(shù)

超聲測厚檢測原理是探頭發(fā)射的超聲波脈沖到被測物體并在物體中傳播，到達材料分界面時被反射回探頭，通過精確測量超聲波在材料中的傳播時間來確定被測材料的厚度。超聲波檢測具有較高的靈敏度，對面性缺陷比較敏感，也能檢測到很深的內(nèi)部缺陷。楊理踐[1]進行了多通道超聲波檢測、自動行走小車、自動行走小車定位、防爆能量傳輸、防爆信息傳輸、超聲檢測數(shù)據(jù)處理等方面的研究。該方法能有效地識別罐底鋼板的缺陷，并能根據(jù)缺陷回波信號判斷出缺陷的大小以及位置等信息?？等~偉[2]采用機器人超聲測厚掃描，實現(xiàn)不開罐的在線檢測，采用極值理論分析檢測數(shù)據(jù)提高了底板腐蝕評價的可靠性。焦敬品[3]研究了一種基于水浸入式超聲檢測的儲罐底板腐蝕評價方法，開發(fā)了水浸式超聲檢測試驗系統(tǒng)。

二、 超聲導(dǎo)波檢測技術(shù)

超聲導(dǎo)波檢測原理是當超聲波被局限在板狀、管狀或棒狀材料的邊界內(nèi)時，聲波在介質(zhì)中的不連續(xù)交界面間產(chǎn)生多次往復(fù)反射，并進一步產(chǎn)生復(fù)雜干涉和幾何彌散形成的一種波形，這樣就形成了新的超聲波類型——導(dǎo)波。在固體板中傳播的導(dǎo)波類型主要有Lamb波和SH板波（水平剪切波），結(jié)合壓電或電磁傳感器可以檢測回波信號，從而檢測材料的缺陷。吳紅翠[4]選擇恰當?shù)募钚盘?，對儲油罐底板無缺陷、通孔缺陷、裂縫缺陷、腐蝕坑缺陷進行有限元仿真模擬，通過分析超聲導(dǎo)波回波信號的信噪比，可以準確定位缺陷位置和幾何特征，為SH超聲導(dǎo)波檢測技術(shù)應(yīng)用提供了有力的理論支持。肖賢軍[5]使用多功能超聲檢測儀的導(dǎo)波對8mm厚度板中人工標準缺陷進行了線性和旋轉(zhuǎn)角度掃查方式檢測，給出了缺陷圖像，反映了在一定頻厚積條件下激勵導(dǎo)波的傳播特性和對不同缺陷的檢測能力。李楊[6]建立了雙層彈性介質(zhì)SH波模型，對其進行了頻散方程的推導(dǎo)。提出一種通過測定SH模態(tài)群速度來實現(xiàn)鋼板表面附著層厚度測量的方法。黃志強[7]基于Lamb波檢測技術(shù)，設(shè)計了一套能緊貼儲油罐壁自動行走的儲罐底板自動化檢測裝置，實現(xiàn)了對儲油罐底板缺陷檢測。

三、遠場渦流檢測技術(shù)

遠場渦流測技術(shù)是一種能穿透金屬管壁的低頻渦流檢測技術(shù)。遠場渦流檢測的理論基礎(chǔ)為渦流檢測，遵循電磁場擴散方程。探頭通常為內(nèi)通過式，由激勵線圈和接收線圈構(gòu)成。當激勵線圈通入低頻交流電時，檢測線圈能拾取發(fā)自激勵線圈的傳過管壁后又返回管內(nèi)的渦流信號，從而有效檢測金屬板的內(nèi)外壁缺陷和厚薄情況。遠場渦流檢測克服的渦流檢測的集膚效應(yīng)，可以實現(xiàn)對油罐鋼板的缺陷檢測。譚小川[8]基于遠場渦流技術(shù)，相控陣技術(shù)與磁飽和技術(shù)建立了遠場渦流檢測系統(tǒng)。種玉寶[9]應(yīng)用加拿大RussellNDE公司開發(fā)的Ferroscope308遠場渦流檢測系統(tǒng)，設(shè)置恰當檢測條件，實現(xiàn)了對儲罐底板腐蝕檢測的快速檢測。

四、漏磁檢測技術(shù)

漏磁檢測方法是一項自動化程度較高的磁學(xué)檢測技術(shù)，其原理為鐵磁材料被磁化后，其表面和近表面缺陷在材料表面形成漏磁場，通過檢測漏磁場來發(fā)現(xiàn)缺陷。漏磁檢測方法速度很快，檢測靈敏度高，不受儲罐底板表面粗糙度的影響，可以對檢測結(jié)果定量化，并且能夠檢測內(nèi)部缺陷，因此適合儲罐底板的檢測。孫貴舟[10]成功研制出一臺基于PC104的便攜式儲罐底板腐蝕漏磁檢測儀，解決了儀器使用過程中遇到的直線行走、轉(zhuǎn)向和安裝困難等關(guān)鍵問題，并在中國石化鎮(zhèn)海煉化進行了應(yīng)用，取得了很好的現(xiàn)場試驗效果。張重陽[11]利用了小波分析其獨特的時域和頻域特性，分析了基于小波變換的漏磁信號奇異點的定位方法和奇異性程度的計算方法，對漏磁信號進行處理。劉志平[12]利用有限元軟件ANSYS研究了傳感器勵磁裝置的參數(shù)對鋼板局部磁化的影響，設(shè)計了漏磁信號的后續(xù)處理及數(shù)據(jù)采集電路，研制了相應(yīng)的漏磁檢測傳感器。郭羅軍[13]采用新研制的儲罐底板漏磁檢測儀，對7mm標準板上的不同大小的錐形、梯形、通孔三種缺陷進行對比檢測。定性分析了探頭對不同缺陷敏感度的差異，確定了不同缺陷的有效檢測范圍。文海燕[14]采用24路霍爾傳感器陣列構(gòu)成的儲罐底板漏磁探頭進行信號采集，運用中值濾波和最小二乘法相結(jié)合的混合算法對采集信號進行預(yù)處理，通過軟件和算法實現(xiàn)了儲罐底板缺陷整體分布圖的直觀顯示，自動生成可視化缺陷檢測報告。趙福臣[15]采用有限元方法對直流線圈勵磁漏磁檢測方法進行研究，結(jié)果表明，直流漏磁檢測方法是一種有效的局部檢測方法，直流漏磁檢測模型可變的磁化能力，可以滿足不同厚度平板檢測的需要，大大提高了檢測范圍。

五、聲發(fā)射檢測技術(shù)

聲發(fā)射檢測方法是一種動態(tài)的檢測方法，底板上缺陷的形成造成能量釋放會產(chǎn)生聲音信號，附著于構(gòu)件上的換能器會接收該聲音信號，通過對比數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)來對該聲音信號進行處理和分析，即可對缺陷的存在進行判斷。邱楓[16]提出在儲罐內(nèi)部介質(zhì)中放入傳感器，與布置在罐外壁上罐底附近的傳感器共同對儲罐底板腐蝕缺陷聲發(fā)射源進行識別的方法；分別進行了模擬儲罐底板聲源識別定位，模擬儲罐聲發(fā)射衰減特性與儲罐底板腐蝕聲發(fā)射源識別試驗。結(jié)果表明，該方法可提高聲發(fā)射對儲罐底板聲源識別定位的可靠性。邢菲菲[17]設(shè)計了一套儲罐罐底腐蝕實驗平臺，采用腐蝕電化學(xué)方法激發(fā)可控制的點蝕信號。在相同的平臺上人為制造裂紋擴展以及罐內(nèi)油品擾動的聲發(fā)射信號作為后續(xù)實驗的對比信號。通過小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信號進行特征提取和模式識別，通過大量現(xiàn)場實驗數(shù)據(jù)的驗證，確定了更合理的對儲罐罐底聲發(fā)射檢測技術(shù)開展進一步研究的思路。沈書乾[18]通過現(xiàn)場儲罐聲發(fā)射檢測數(shù)據(jù)實例的聚類分析，結(jié)果表明K均值聚類能有效地區(qū)別不同聲源和傳播途徑的聲發(fā)射信號，具有很好地去噪效果。張明宇[19]采用自回歸模型為特征提取方法，結(jié)合聲發(fā)射實驗平臺采到的鋼板裂紋的開裂、腐蝕形成的鋼板薄弱區(qū)的受載變形、腐蝕生成的氧化物的剝離產(chǎn)生的聲發(fā)射信號，采用信號分段、每段分別提取AR特征值的方法，克服了傳統(tǒng)AR模型參數(shù)提取方法應(yīng)用在長時序列方面的缺陷。將自回歸模型與隱馬爾科夫模型相結(jié)合，可以有效的識別出腐蝕聲發(fā)射信號、裂紋聲發(fā)射信號、氧化物剝離聲發(fā)射信號。林明春[20]采用護衛(wèi)傳感器對拱頂儲罐底板的腐蝕聲發(fā)射信號進行采集。該方法能有效濾除拱頂儲罐罐頂?shù)我寒a(chǎn)生的干擾噪聲，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與處理提供了可靠的原始數(shù)據(jù)。付銅玲[21]基于PC104架構(gòu)，研制了一種儲罐罐底腐蝕聲發(fā)射信號采集系統(tǒng)。系統(tǒng)能夠準確地采集和存儲聲發(fā)射信號，誤差最大為1%。杜剛[22]提出了基于平均頻譜的儲油罐罐底腐蝕聲發(fā)射特征分析方法，可以有效識別不同腐蝕類型。王偉魁[23]提出了一種基于相關(guān)分析的聲發(fā)射罐底檢測降噪方法以消除“虛定位”事件。該方法能夠有效消除”虛定位”事件，使得罐底評估的結(jié)果與開罐實測的結(jié)果更加相符。

近年來，國內(nèi)在儲罐罐底腐蝕檢測技術(shù)研究方面取得了很大的進展，主要呈現(xiàn)出下下特點：1.機器人技術(shù)的運用克服了傳統(tǒng)檢測技術(shù)不能在線檢測的缺點。2.采用遠場渦流結(jié)合相控陣和磁飽和技術(shù)克服傳統(tǒng)渦流檢測的了趨膚效應(yīng)、磁場強度不夠、探針掃面范圍小的局限性。3.通過護衛(wèi)傳感器、新的信號處理方法，聲發(fā)射檢測技術(shù)越來越得到廣泛的應(yīng)用。4.檢測結(jié)果的可視化程度越來越高。

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