基于超声波技术的石油天然气管道腐蚀缺陷识别方法_陈修伟.pdf

2023 年 第 2 期 化学工程与装备 2023 年 2 月 Chemical Engineering&Equipment 45 基于超声波技术的石油天然气管道 腐蚀缺陷识别方法 基于超声波技术的石油天然气管道 腐蚀缺陷识别方法 陈修伟（国家管网集团山东天然气管道有限公司，山东 济南 250101）摘 要：摘 要：为解决传统识别方法识别准确率低、不能有效识别管道腐蚀缺陷类型的问题，提出基于超声波技术的石油天然气管道腐蚀缺陷识别方法。利用超声波方法获取了能表示管道缺陷类型的缺陷回波信号时域特征，利用 SVM-PSO 完成石油天然气管道腐蚀缺陷识别，并通过实验论证的方式，将本文方法与常规识别方法进行比较和分析。实验结果证明，相比于传统方法，本文方法在识别准确率高达 93.1%，能有效识别出管道腐蚀缺陷，在研究对管道腐蚀缺陷的方法中具有很好的应用价值。关键词：关键词：超声波识别；缺陷类型；管道腐蚀缺陷；识别方法 引 言 引 言 石油天然气管道在人们的生产生活中起着不可忽视的作用，属于城市公共基础设施的主要构成部分之一。管道是运输液体、气体等化石能源的重要工具，是当前五大运输方式之一，但由于管道相关行业的不断发展，尤其是管道的保有量逐渐增多，管道稳定运行问题也慢慢突显出来。因管道年久失修、老化、积年累月的沉积物、内部运输种类的不断冲刷或由于外界因素腐蚀而造成的管道安全事故时有发生，不仅对管道中珍贵的原材料造成浪费，还对周边地区的生态环境带来了不可逆的污染，甚至会出现人员伤亡事件，石油天然气运输管道的安全性和完整性与人们的生产、生活、财产甚至生命都息息相关。油气管道的安全运行问题一直以来都是相关管理机构和管道业界的研究重点，更多的研究者越来越关注运输的安全状况1。管道腐蚀缺陷识别是保证油气稳定运输的重要前提，现阶段由于现实需要，油气管道的建设日益加长，服役时间也逐渐增长，况且管道的内部空间狭窄、内壁凹凸不平、不同位置气压不均匀等一系列问题，使得管道腐蚀缺陷识别成了识别难点，传统管道缺陷识别方法具有激励电路简单、平均发射功率低等局限性，不能很好地识别管道缺陷类型，为后续管道的相关工作带来了一定困难。因此，迫切需要一种高效、可靠的管道腐蚀缺陷识别技术对管道缺陷类型进行识别检测2。超声波设备技术作为近年来对管道无损伤的新型识别技术被众多的管道研究人员所青睐，超声波技术可实现对油气管道快速、准确地识别检测，还具有识别范围广、识别缺陷类型精确、不需要耦合剂、无须清洁管道表面以及不受极端温度影响等诸多优势，被广泛应用于管道腐蚀缺陷技术的推广和应用具有极高的借鉴作用和参考价值。1 石油天然气管道腐蚀缺陷识别方法设计 1 石油天然气管道腐蚀缺陷识别方法设计 1.1 管道腐蚀缺陷回波信号时域特征提取 提取石油天然气管道腐蚀缺陷的时域信号特征是识别管道缺陷类型的首要条件。在本研究中，由于不同类型腐蚀缺陷的超声波回波信号所反映出来的时域会有较大差别，所以采用超声波的方法对缺陷回波信号的时域内的参数进行提取，其基本流程图如图 1 所示。图 1 超声波技术采集特征参数流程图 图 1 超声波技术采集特征参数流程图 在利用超声波技术对石油天然气管道的使用情况进行识别的过程中，缺陷回波信号的时域特征会随着缺陷类型的不同而不断变化3。基于此，先对其进行经验模态分解，即将其信号分解为多个本征模函数，然后对其各函数的分量继续分解，得到源信号在不同时间尺度的局部特征信息。接下来，提取时域信号特征。设其采样的信号为s，则其均值频DOI:10.19566/35-1285/tq.2023.02.04646 陈修伟：基于超声波技术的石油天然气管道腐蚀缺陷识别方法 率为 （1）20 世纪中，N表示超声波波形图信号数据点的个数。该信号的标准偏差为 （2）在管道出现不同类型、不同形状的腐蚀缺陷时，缺陷回波信号的峰度系数、离散系数、偏度系数、形状系数和阈值参数的大小会随之变化4。基于此，选取峰度、偏度、离散、形状及阈值等参数作为其指标，对其进行计算。峰度系数()Ku可显现出超声波波形缺陷回波信号中波的尖锐程度与陡峭程度，其具体计算公式如下：（3）上式中，Fj表示波形信号在 j 位置的峰值；F表示波形信号的平均峰值5。当峰度系数分别大于 0（）、等于 0（）和小于 0（）时的图像如图 2 所示。图 2 峰度系数图 图 2 峰度系数图 偏度系数()Sk是可用来描述在超声波缺陷回波信号中波形图峰值统计分布的对称度情况与缺陷信号偏斜程度。利用三阶中心矩计算的偏度系数公式如下：()()3132111NjjNjjFFNSkFFN=（4）当偏度系数等于 0 时，表示缺陷回波信号为左右对称分布；当偏度系数大于 0 时，表示该信号为向右偏斜分布；当偏度系数小于 0 时，表示该信号为向左偏斜分布6，如图 3所示。图 3 偏度系数图 图 3 偏度系数图 离散系数()v可反映在单位时间内缺陷回波信号的分散情况，其具体计算公式如下：()211NjjFFNvF=（5）形状系数()Sc是时域特征参数中能直观地反映出不同管道腐蚀缺陷特征的特征参数，可显示出缺陷的跨度，其具体计算公式如下：21NLLSctSe dtt=（6）上式中，L表示缺陷回波波形的总长度；S表示缺陷回波波形与横坐标轴围城的封闭图形的面积；e表示缺陷回波信号的幅值。阈值参数()Si是超声波回波信号中突变点的位置，是超声信号数据中属于瞬态超声信号，可确定缺陷的大小以及缺陷的位置。通常情况下，突变点在时域对应缺陷回波的极值点或是过零点，并且回波信号突变点的大小随波形尺度的 陈修伟：基于超声波技术的石油天然气管道腐蚀缺陷识别方法 47 变化而变化，两者之间的变化规律呈线性相关关系。设()t为突变时的低通平滑函数，且要同时满足以下两个条件：()()1tt dx=，()lim0tt|=（7）将()t取为高斯函数：()22212tte=（8）设()t为二次可导函数，则其一阶可导函数()()1t和二阶可导函数()()2t分别为：()()()1dttdt=（9）()()()222dttdt=（10）且式（9）、式（10）分别满足以下两个条件：()()10t dt=，()()20t dt=（11）由此，可以得到阈值参数()Si的值。函数()t（），()()1t（）和()()2t（）的波形图如图 4 所示。图 4 函数波形图 图 4 函数波形图 根据上述流程，对以上五个缺陷回波信号的时域特征参数进行提取计算，为在线显示石油天然气管道腐蚀缺陷信息打下坚实的数据基础，便于分析管道实际缺陷情况。1.2 基于 SVM-PSO 的石油天然气管道腐蚀缺陷识别 在完成管道腐蚀缺陷中的回波信号时域特征提取后，基于 SVM-PSO 技术完成石油天然气管道腐蚀缺陷识别。根据实际情况，本文将油气管道腐蚀缺陷分为包括凹坑、孔洞、裂纹、错口和脱节五个类型，其每种缺陷对应的频段数据并不相同，故本文采用 SVM-PSO 模型将数据进行分类，完成其缺陷识别。支持向量机就是基于结构风险最小化构建最优超平面，使得超平面到两类样本中最近样本的距离之和，即分类间隔最大。对于输入向量，先寻找分类超平面，可将其问题转化为二次规划问题进行求解。又由于在讨论线性不可分问题时，需要将线性情况下的内积函数式换成核函数表示的在高维空间中的内积运算，则可将其目标函数改写为()()=miytsxxkyyHimiiiNiNjjijiji,2,1,00.max111（12）则其分类决策函数变为()()|+=niiiibxxkyxf1,sgn （13）在非线性支持向量机中，不同的内积核函数构成的不同算法所建立的模型对于缺陷数据的分类识别效果具有较大差异，经相关研究表明，径向基核函数具有较好的计算能力，故本文选用径向基核函数进行运算，其计算式为 48 陈修伟：基于超声波技术的石油天然气管道腐蚀缺陷识别方法()=222exp,jijixxxxk （14）接下来，引入 PSO 算法完成 SVM 中惩罚因子k和核函数参数的优化，以提升其缺陷分类识别的精度，其具体流程如下所示：（1）先确定粒子群寻优的适应度函数，初始化每个粒子的位置和速度；（2）根据既定适应度函数计算粒子的适应度值作为其粒子的个体极值，并将其最大的个体极值作为其全局极值；（3）更新粒子的个体极值和全局权值，判断当前状态是否满足结束条件，若满足则寻优结束，若不满足则依据公式更新每个粒子的位置和速度；（4）输出当前寻优结果。其流程图如下图 5 所示。图 5 寻优流程图 图 5 寻优流程图 通过以上方法可完成管道腐蚀缺陷数据的分类识别。2 实例论证分析 2 实例论证分析 2.1 实验说明 采用超声波技术对石油天然气管道腐蚀缺陷情况进行检测识别时，超声波识别系统的程序流程设计主要包含显示波形、轴向与周向存储数据信息，通过设定超声波识别参数，可在调用主板显示超声波数据波形图，采集发射头波、一次回波、二次回波、峰度系数、偏度系数、离散系数、形状系数和阈值参数等缺陷回波信号的时域特征参数，经过一系列的计算可实现对管道缺陷类型的识别。管道超声波识别系统程序技术流程图如图 6 所示。图 6 石油天然气管道腐蚀缺陷识别技术流程图 图 6 石油天然气管道腐蚀缺陷识别技术流程图 本次实验选取的是从以往公开资料及管道检测视频中截取的图像共计 200 幅，每幅图像中只有一条管道，且每条管道只存在某一种类型的缺陷，所有缺陷都具有明显特征，且图像中干扰识别效果的因素可忽略不计。全部图像的大小都统一设置为 795*596，分辨率接近于市面上大多数的检测管道机器人。实验管道的材质为碳钢，其中包含的缺陷类型有错口、裂纹、凹坑和孔洞四种。2.2 实验结果 以实验管道作为对照样本，分别采用本文方法和传统识别方法对 200 个被测管道进行腐蚀缺陷类型的识别，即总样本数为 200，分别统计两种方法识别出的准确数量，并计算出识别准确率，计算公式如下：准确率=%100*总验证数准确数 （15）根据上述公式计算的准确率越高，说明该方法的识别效果越好，能更好地表征管道缺陷，识别出管道腐蚀缺陷类型。本文方法和传统方法的识别结果以及准确率对比结果如表 陈修伟：基于超声波技术的石油天然气管道腐蚀缺陷识别方法 49 1 所示。表 1 对比结果 表 1 对比结果 准确率()P 缺陷类型 本文方法 传统方法 裂纹 0.950 0.850 错口 0.941 0.824 凹坑 0.900 0.800 孔洞 0.933 0.800 0.931 0.833 由上表可知，在对 200 个样本验证中，相比于传统识别方法，利用本文方法对石油天然气管道腐蚀缺陷进行识别，每一种腐蚀缺陷类型的识别准确率都明显优于传统识别方法，均达到了 90%以上，其总体识别准确率高达 93.1%，高于传统方法的总体准确率将近 10%，由此表明，本文方法可有效准确地识别出石油天然气管道的腐蚀缺陷类型，在研究对管道腐蚀缺陷的方法中具有很好的应用价值。3 结束语 3 结束语 石油天然气管道安全非常重要，对油气管道提前进行缺陷识别和检测等预防工作是为社会经济、生态环境的提供一项重要保障。为防止管道由于腐蚀等原因而导致的油气泄漏事故发生，应对管道进行缺陷定期识别和检测，确定管道腐蚀缺陷类型，有利于及时发现问题，采取补救措施，避免重大人员、经济损失。利用哪种识别方法是管道缺陷识别中的重中之重，基于此，本文利用超声波技术对石油天然气管道的腐蚀缺陷的时域特征进行识别，然后基于 SVM-PSO 完成其缺陷数据的识别和分类。经实验研究证明，所提方法对管道缺陷的识别准确率要高于传统识别方法，可有效解决管道腐蚀缺陷识别的关键技术问题，对延长管道的使用年限、保障管道的安全运行具有至关重要的意义，希望可为对未来石油天然气管道腐蚀缺陷的识别提供价值显著的技术工具。参考文献 参考文献 1 李冰.基于超声检测信息技术的损伤管道完整性评估J.水利技术监督,2021(02):35-38+141.2 尚恺喆,刘晓进,陈红丽.基于超声波技术的城市地下天然气管道腐蚀缺陷检测方法J.能源与环保,2021,4