小口径钢管超声阵列内检测技术研究
发布时间：2021-10-12 17:23
小口径钢管作为船舶管系的重要组成部分,为保障船舶的正常运行而源源不断地输送着燃油、润滑油、冷却水等介质。然而,由于输送的介质大多具有腐蚀性,且所处的工作环境恶劣,使得小口径钢管容易产生内外壁的腐蚀缺陷,从而导致船舶事故的发生。因此,对船舶管系中的小口径钢管进行检测,并及时发现小口径钢管中存在的腐蚀缺陷具有重要意义。由于小口径钢管在船舶中安装空间狭小,无法有效开展管外缺陷检测,只能采用内检测的方式。而现有的管道内检测设备主要针对的都是中、大口径的管道,由于受到管径的限制,无法满足小口径钢管的检测需求。因此,针对上述问题,论文开展了小口径钢管超声阵列内检测技术研究。设计了球形结构的超声传感器阵列,并进行了加工与测试,该阵列结构能够在直管和弯管环境下具有较好的通过能力;设计和试制了超声传感器阵列的发射电路和接收电路,实现了传感器阵列激励和回波信号接收与处理;设计了小口径钢管超声检测软件系统,能够根据传感器阵列获取的数据,对钢管缺陷进行实时成像。论文的主要研究工作如下:（1）在对课题背景和目的意义进行阐述的基础上,对国内外管道缺陷内检测方法和技术现状进行了分析,针对船舶中小口径钢管工作环境和管...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
传感器阵列声束覆盖几何示意图
小口径钢管超声阵列内检测技术研究14图3.1线聚焦超声传感器结构示意图Fig.3.1Schematicdiagramoflinefocusultrasonicsensor3.1.2超声传感器中心频率的确定在小口径钢管腐蚀缺陷超声内检测中，超声波传感器的中心频率对检测结果往往有着比较大的影响，所以选择合适的超声波传感器的中心频率显得至关重要。但是，现如今对于超声波传感器中心频率的选择并没有一个确切的理论依据，只能参考一些已有的使用经验与相关理论。对于小口径钢管腐蚀缺陷的检测，超声波传感器的中心频率产生的影响主要体现在以下几个方面[47]：（1）超声波传感器的中心频率越高，其脉冲宽度就越小，分辨率就越高，对邻近缺陷的检出也就越有利。（2）超声波传感器的声束扩散角与其中心频率近似为反比例关系。当提高超声传感器的中心频率时，其声束扩散角会随之变小，使得声束指向性更好，能量更加集中，更有益于对缺陷的发现和定位。（3）超声传感器的中心频率越高，超声波在材料中的衰减也就越大，其穿透能力也就越弱，这对壁厚类缺陷的检测是不利。由上述分析可知，超声波传感器中心频率的高低将会影响到小口径钢管缺陷的检测效果。通常，在满足对缺陷检测要求的情况下，一般优先选用较低的中心频率。所以，综合考虑，本论文将超声波传感器的中心频率确定为5MHz。图3.2是委托常州超声电子有限公司加工的线聚焦超声传感器实物图。
江苏大学硕士学位论文15图3.2线聚焦超声传感器实物图Fig.3.2Physicalmapoflinefocusultrasonicsensor图3.3是线聚焦超声传感器的性能测试图。从图中可以看出，该线聚焦超声传感器的回波峰-峰值电压在4V左右，回波中心频率在5MHz附近。(a)(b)图3.3超声传感器性能测试图(a)回波波形图(b)回波频谱图Fig.3.3Ultrasonicsensorperformancetestchart(a)Echowaveform(b)Echospectrogram3.2传感器阵列布设方案在对小口径钢管腐蚀缺陷进行超声内检测时，为了保证缺陷的检出率，避免漏检情况的发生，要求线聚焦超声波传感器阵列一次性通过小口径钢管后，其声束不仅可以完全覆盖整个小口径钢管的检测区域，而且还存在一定的声束重叠部分。与此同时，为了使线聚焦超声波传感器能够得到比较大的反射回波信号，将小口径钢管壁厚的中部确定为传感器的实际聚焦点处。这样，可保障在整个小口径钢管壁厚范围内，缺陷都位于线聚焦超声波传感器的焦柱中。由于小口径钢管
【参考文献】：
期刊论文
[1]关于对大容积钢制无缝气瓶水浸探伤的理解[J]. 杨静,高明,王骞. 中国设备工程. 2019(08)
[2]机械管道探测爬行器结构设计及分析[J]. 麻文龙,邱亚峰,周进. 机械设计与制造. 2018(06)
[3]64通道压电超声管道腐蚀检测原型机研制及试验[J]. 李振北,邱长春,杨金生,孟霞,田瑜. 油气储运. 2019(01)
[4]管道压电超声腐蚀内检测技术研究进展[J]. 杨金生,邱城,高辉明,邱长春,李振北,李岩,田瑜. 油气储运. 2018(06)
[5]管道内腐蚀缺陷超声在线检测机器人设计[J]. 唐东林,袁晓红,赵江,王斌,申鹏飞,任杰,陈昂. 测控技术. 2015(07)
[6]长输管道超声波内检测技术现状[J]. 王文明,王晓华,张仕民,曾鸣,王会坤. 油气储运. 2014(01)
[7]国外油气管道内检测技术的前沿应用[J]. 龚文,何仁洋,赵宏林,丁战武,张庆保,杨帆. 管道技术与设备. 2013(04)
[8]油气管道内检测技术的发展[J]. 周燕,董怀荣,周志刚,谢慧. 石油机械. 2011(03)
[9]基于P89V51RB2的超声波包络检测测距系统[J]. 陇昕翼,周杏鹏,张文锦. 工业控制计算机. 2008(11)
[10]海底管道缺陷检测线聚焦超声传感器阵列设计[J]. 宋寿鹏,阙沛文,张维蕴. 仪器仪表学报. 2006(05)
博士论文
[1]大容量高保真海底管道超声检测数据处理技术研究[D]. 张琦.上海交通大学 2008
[2]小管道超声智能检测爬机及测试技术研究[D]. 李东升.南京理工大学 2002
硕士论文
[1]基于机器视觉的管道内表面缺陷检测方法研究[D]. 李康.内蒙古科技大学 2019
[2]基于脉冲涡流技术的小口径管道内检测仿真与实验验证[D]. 俞江涛.北京交通大学 2018
[3]基于编码超声与信源标识技术的管道缺陷检测方法研究[D]. 刘明宇.江苏大学 2018
[4]基于电磁超声与脉冲涡流的管道内检测技术研究[D]. 孙峥.哈尔滨工业大学 2017
[5]基于稀疏采样数据的管道缺陷超声复合阵列检测方法研究[D]. 倪英杰.江苏大学 2017
[6]管道内检测数据对比分析研究[D]. 任飞.中国石油大学(北京) 2016
[7]超声回波参数估计及其在管道缺陷检测中的应用[D]. 邵勇华.江苏大学 2016
[8]接触式超声在机自动测厚系统设计[D]. 李如阳.大连理工大学 2015
[9]海底管道超声波检测装置的研究与设计[D]. 刘香.山东大学 2011
[10]管道环焊缝扫查机器人研究[D]. 曹先伟.哈尔滨工程大学 2009
本文编号：3432998
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
传感器阵列声束覆盖几何示意图
小口径钢管超声阵列内检测技术研究14图3.1线聚焦超声传感器结构示意图Fig.3.1Schematicdiagramoflinefocusultrasonicsensor3.1.2超声传感器中心频率的确定在小口径钢管腐蚀缺陷超声内检测中，超声波传感器的中心频率对检测结果往往有着比较大的影响，所以选择合适的超声波传感器的中心频率显得至关重要。但是，现如今对于超声波传感器中心频率的选择并没有一个确切的理论依据，只能参考一些已有的使用经验与相关理论。对于小口径钢管腐蚀缺陷的检测，超声波传感器的中心频率产生的影响主要体现在以下几个方面[47]：（1）超声波传感器的中心频率越高，其脉冲宽度就越小，分辨率就越高，对邻近缺陷的检出也就越有利。（2）超声波传感器的声束扩散角与其中心频率近似为反比例关系。当提高超声传感器的中心频率时，其声束扩散角会随之变小，使得声束指向性更好，能量更加集中，更有益于对缺陷的发现和定位。（3）超声传感器的中心频率越高，超声波在材料中的衰减也就越大，其穿透能力也就越弱，这对壁厚类缺陷的检测是不利。由上述分析可知，超声波传感器中心频率的高低将会影响到小口径钢管缺陷的检测效果。通常，在满足对缺陷检测要求的情况下，一般优先选用较低的中心频率。所以，综合考虑，本论文将超声波传感器的中心频率确定为5MHz。图3.2是委托常州超声电子有限公司加工的线聚焦超声传感器实物图。
江苏大学硕士学位论文15图3.2线聚焦超声传感器实物图Fig.3.2Physicalmapoflinefocusultrasonicsensor图3.3是线聚焦超声传感器的性能测试图。从图中可以看出，该线聚焦超声传感器的回波峰-峰值电压在4V左右，回波中心频率在5MHz附近。(a)(b)图3.3超声传感器性能测试图(a)回波波形图(b)回波频谱图Fig.3.3Ultrasonicsensorperformancetestchart(a)Echowaveform(b)Echospectrogram3.2传感器阵列布设方案在对小口径钢管腐蚀缺陷进行超声内检测时，为了保证缺陷的检出率，避免漏检情况的发生，要求线聚焦超声波传感器阵列一次性通过小口径钢管后，其声束不仅可以完全覆盖整个小口径钢管的检测区域，而且还存在一定的声束重叠部分。与此同时，为了使线聚焦超声波传感器能够得到比较大的反射回波信号，将小口径钢管壁厚的中部确定为传感器的实际聚焦点处。这样，可保障在整个小口径钢管壁厚范围内，缺陷都位于线聚焦超声波传感器的焦柱中。由于小口径钢管
【参考文献】：
期刊论文
[1]关于对大容积钢制无缝气瓶水浸探伤的理解[J]. 杨静,高明,王骞. 中国设备工程. 2019(08)
[2]机械管道探测爬行器结构设计及分析[J]. 麻文龙,邱亚峰,周进. 机械设计与制造. 2018(06)
[3]64通道压电超声管道腐蚀检测原型机研制及试验[J]. 李振北,邱长春,杨金生,孟霞,田瑜. 油气储运. 2019(01)
[4]管道压电超声腐蚀内检测技术研究进展[J]. 杨金生,邱城,高辉明,邱长春,李振北,李岩,田瑜. 油气储运. 2018(06)
[5]管道内腐蚀缺陷超声在线检测机器人设计[J]. 唐东林,袁晓红,赵江,王斌,申鹏飞,任杰,陈昂. 测控技术. 2015(07)
[6]长输管道超声波内检测技术现状[J]. 王文明,王晓华,张仕民,曾鸣,王会坤. 油气储运. 2014(01)
[7]国外油气管道内检测技术的前沿应用[J]. 龚文,何仁洋,赵宏林,丁战武,张庆保,杨帆. 管道技术与设备. 2013(04)
[8]油气管道内检测技术的发展[J]. 周燕,董怀荣,周志刚,谢慧. 石油机械. 2011(03)
[9]基于P89V51RB2的超声波包络检测测距系统[J]. 陇昕翼,周杏鹏,张文锦. 工业控制计算机. 2008(11)
[10]海底管道缺陷检测线聚焦超声传感器阵列设计[J]. 宋寿鹏,阙沛文,张维蕴. 仪器仪表学报. 2006(05)
博士论文
[1]大容量高保真海底管道超声检测数据处理技术研究[D]. 张琦.上海交通大学 2008
[2]小管道超声智能检测爬机及测试技术研究[D]. 李东升.南京理工大学 2002
硕士论文
[1]基于机器视觉的管道内表面缺陷检测方法研究[D]. 李康.内蒙古科技大学 2019
[2]基于脉冲涡流技术的小口径管道内检测仿真与实验验证[D]. 俞江涛.北京交通大学 2018
[3]基于编码超声与信源标识技术的管道缺陷检测方法研究[D]. 刘明宇.江苏大学 2018
[4]基于电磁超声与脉冲涡流的管道内检测技术研究[D]. 孙峥.哈尔滨工业大学 2017
[5]基于稀疏采样数据的管道缺陷超声复合阵列检测方法研究[D]. 倪英杰.江苏大学 2017
[6]管道内检测数据对比分析研究[D]. 任飞.中国石油大学(北京) 2016
[7]超声回波参数估计及其在管道缺陷检测中的应用[D]. 邵勇华.江苏大学 2016
[8]接触式超声在机自动测厚系统设计[D]. 李如阳.大连理工大学 2015
[9]海底管道超声波检测装置的研究与设计[D]. 刘香.山东大学 2011
[10]管道环焊缝扫查机器人研究[D]. 曹先伟.哈尔滨工程大学 2009
本文编号：3432998
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