Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: LI Международной научно-практической конференции «Вопросы технических и физико-математических наук в свете современных исследований» (Россия, г. Новосибирск, 25 мая 2022 г.)

Наука: Технические науки

Секция: Энергетика и энергетические техника и технологии

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Шарафутдинов Д.Р. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТИПА ДЕФЕКТА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОВЕДЕНИЯ АКУСТИКО-ЭМИССИОННОГО КОНТРОЛЯ // Вопросы технических и физико-математических наук в свете современных исследований: сб. ст. по матер. LI междунар. науч.-практ. конф. № 5(43). – Новосибирск: СибАК, 2022. – С. 122-127.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТИПА ДЕФЕКТА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОВЕДЕНИЯ АКУСТИКО-ЭМИССИОННОГО КОНТРОЛЯ

Шарафутдинов Дамир Ринатович

студент, Уфимский государственный нефтяной технический университет,

РФ, Республика Башкортостан, г. Уфа

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается метод определения типа дефекта после проведения акустико-эмиссионного контроля. Автор анализирует сигналы, полученные при проведения акустико-эмиссионного контроля, выделяя в них критерии, способные определить тип дефекта. Также представлена блок-схема программы, позволяющая автоматически определить тип дефекта по введенным критериям, определёнными автором.

 

Ключевые слова: акустическая эмиссия, трубопровод, дефект, техническое диагностирование.

 

Трубопроводные системы, сосуды и аппараты, применяемые в нефтегазовой и нефтехимической отрасли на текущий момент, эксплуатируются в течении не одного десятка лет. С каждым годом риск возникновения аварии увеличивается. Для предотвращения аварийных ситуаций периодически производится контроль неразрушающими методами и техническая диагностика.

Однако для контроля технического состояния нефтегазового и нефтехимического оборудования, имеющего большие габаритные размеры, наиболее эффективно применение автоматизированных систем непрерывной диагностики (мониторинга). Такие системы основаны на анализе данных, получаемых с множества датчиков, установленных на объекте контроля, позволяют точно определить момент наступления аварийных ситуаций.

Наиболее эффективными методами неразрушающего контроля для непрерывного мониторинга состояния оборудования являются пассивные методы контроля, к которым в том числе и относится метод акустической эмиссии.

Текущая система анализа сигналов акустической эмиссии заключается в определении класса опасности, но не определении типа дефекта. Для решения данной проблемы необходимо определить критерии, способные разделить сигналы разные виды дефектов. Такими критериями были выбраны длительность сигнала, максимальная плотность сигнала и частота, на которую приходится эта плотность.

В ходе исследования были рассмотрены сигналы от трех видов дефектов: трещина, коррозия и расслоение. Для каждого исследуемого сигнала были определены численные значения для каждого из выбранных критериев. Результаты исследований представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Результаты исследования сигналов акустической эмиссии

Тип дефекта

Длительность, мс

Максимальная спектральная

плотность энергии, мкВт

 Частоты максимумов

спектральной плотности энергии, кГц

Трещина

100

450

120

110

430

100

90

480

110

Расслоение

150

495

160

150

562

180

300

790

150

200

630

135

300

650

170

200

995

140

Коррозия

350

1710

190

400

2355

230

500

1420

150

 

Представим результаты исследования в виде множества точек в трехмерном пространстве, где ось абсцисс будет представлять длительность сигнала в миллисекундах, ось ординат – максимальная спектральная плотность энергии в микроваттах, а ось аппликат – частота максимума спектральной плотности энергии в килогерцах. (рис.1).

 

Рисунок 1. Визуальное представление результатов исследования

 

Все полученные точки разделяются на три кластера, каждая точка которой однозначно определяет типа дефекта: трещина, коррозия или расслоение. Остальная часть пространства однозначна не определена. Для однозначного определения этого пространства воспользуемся методом «ближайшего соседа», заключающегося в том, что объест классифицируется ближайшем его соседом, определенным ранее.

Для определения «ближайшего соседа» воспользуемся евклидовой метрикой, согласно которой расстояние между двумя точками с координатами ( и ( определяется по формуле (1):

                                         (1)

Таким образом необходимо произвести 12 расчетов для каждой новой точки. Для ускорения процесса определения дефекта была разработана программа на языке Basic, которая получает на входе: длительность, максимальную плотность энергии и частоту, на которую приходится этот максимум, а на выходе выдает тип дефекта. (рис.2)

Рисунок 2. Блок-схема разработанной программы

 

Для проверки данной программы были заданы сигналы, представленные в таблице 2.

Таблица 2.

Сигналы для проверки работоспособности программы

Проверяемый сигнал

Длительность, мс

Максимальная спектральная

плотность энергии, мкВт

 Частоты максимумов

спектральной плотности энергии, кГц

Трещина

150

100

300

Коррозия

300

1500

300

Расслоение

160

505

160

 

Численные эксперименты показали, что каждый тип сигнала распознается точно, при этом время работы программы не превысило 1 секунды.

Таким образом выделены критерии, позволяющие отличить разные типы дефектов по сигналам акустической эмиссии, на основе чего разработана программа, позволяющая быстро и точно определять тип дефекта в практических условиях.

 

Список литературы:

  1. Правила организации и проведения акустико-эмиссионного контроля сосудов, аппаратов, котлов и технологических трубопроводов: постановление Госгортехнадзора России от 09.06.03 № 77[Электронный ресурс] // URL: https://docs.cntd.ru/document/901865927 (дата обращения: 23.05.2022)
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.