管道缺陷漏磁检测大容量高保真数据压缩研究

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漏磁检测_精品文档

漏磁检测基本原理一、漏磁场检测（magnetic fluxleakage testing MFL）是指铁磁材料被磁化后，起表面和近表面缺陷在材料表面形成漏磁场，通过检测漏磁场以发现缺陷的无损检测技术。

当用磁饱和器磁化被测的铁磁材料时，若材料的材质连续、均匀的，则材料中的磁感应线将被约束在材料中，磁通是平行于材料的表面的，几乎没有磁感应线从表面穿出，被检表面没有磁场。

但当材料中存在着切割磁力线的缺陷时，材料表面的缺陷或组织状态变化会使磁导率发生变化，由于缺陷处的磁导率很小，磁阻很大，使得磁路中的磁通发生畸变，磁感应线会改变途径，除了一部分的磁通会直接通过缺陷或是在材料内部绕过缺陷外，还有部分磁通会离开材料的表面，通过空气绕过缺陷再重新进入材料，在材料表面缺陷处形成漏磁场。

我们则可以通过磁敏感传感器检测到漏磁场的分布及大小，从而达到无损检测的目的。

二、漏磁检测系统的磁化方法磁化方法在漏磁检测中起着重要的作用，它影响被检测对象的磁场信号。

从磁化的范围来看，可分为局部磁化和整体磁化；从磁化所用的励磁磁源来看，可分为交变磁场磁化方法、直流磁场磁化方法和永久磁铁磁化法。

交变磁场磁化方法以交流电激励电磁铁进行磁化，电流频率的增高，磁化的深度减小，磁化后铁磁性材料不会产生剩磁，不需要退磁；直流磁场磁化方法以直流电流激励电磁铁产生磁场进行磁化，磁化的强度可以通过控制电流来实现；永久磁铁磁化法以永久磁铁作为励磁磁源，其效果相当于固定直流磁化。

永久磁铁可以采用稀土永磁、铝镍钴永磁等，一般采用稀土永磁，它磁能高，体积小。

采用直流磁化和永久磁化都会产生剩磁，退磁与否根据具体要求而定，对检测速度参数没有特定的要求。

磁化强度的选择一般在于以确保检测灵敏度和减轻磁化器使缺陷或结构特征产生的磁场能够被检测到为目标。

由于漏磁场检测是用磁传感器检测缺陷，相对也磁粉、渗透等方法，有以下优点：1、漏磁检测主要是传感器获得信号，计算机进行处理判断，易于实现自动化。

天然气管道内检测金属损失缺陷数据分析及验证评

天然气管道内检测金属损失缺陷数据分析及验证评2.济南济华燃气有限公司山东济南250300摘要：为了对内检测金属损失缺陷数据的准确性和可信度进行系统验证，采用内检测缺陷数据分析及开挖验证评价方法，综合考量缺陷深度、环向位置、金属损失速率以及失效压力级别等多个参数，对某天燃气管道的内检测金属损失缺陷数据进行深入分析，并通过选取对管道运行安全威胁最高的缺陷进行开挖验证，将现场的缺陷测量结果与内检测报告的缺陷结果进行对比，验证了检测器的精度性能和内检测数据的有效性。

关键词：管道；内检测；缺陷；开挖验证；测量偏差；完整性管理引言在大力推进燃气行业可持续跨越发展的环境下，燃气管道里程不断增长。

同时，管道失效造成的各类事故也为各燃气企业的安全管理敲响了警钟，如何从被动抢险变为主动控制燃气管道失效成为各燃气公司的的管理重点。

基于风险的管道完整性管理理念越来越被各大燃气企业所接受，在现有燃气管道完整性管理相关标准缺失的情况下，如何利用有限的资金、人力进行燃气管道失效控制成为企业面临的一大难题。

1内检测金属损失缺陷数据分析对某天然气管线内检测数据进行的全面分析涉及的内检测管道缺陷包括内部、外部金属损失，环焊缝异常及内部、外部制造特征异常等。

通常选择合适的方法对输气管道本体缺陷进行维修是一个系统的决策流程。

本案例在确定缺陷修复优先级时选用了多个参数指标，包括金属损失的维度和位置、表观金属损失速率（CR）以及失效压力安全因子（1／ERF）修复准则。

下面对这些参数指标做进一步解释：①金属损失的维度和位置中的。

维度指的是其长度、宽度和深度，位置指的是周向位置，这些指标与金属损失的可能成因有一定关系；②表观金属损失速率。

指的是管道运行过程的某段时间内剩余壁厚的变化率，CR值越高，该缺陷的风险越高，其修复优先级相应也就越高；③失效压力安全因子（1／ERF）指的是预估维修因子（ERF）的倒数，ERF越高，该缺陷的风险越高，修复优先级相应也就越高。

管道漏磁内检测技术总结

“Oa”段：这一段称为初始磁化区。这一段B随H 增加缓慢增加，并且磁化是可逆的。 “ab”段：磁感应强度B随H增加急剧增大。此时若去掉磁化场，磁感应强度不再回到零，而保留相当大的剩磁。因此“ab”段称为不可逆的急剧磁化区。最大磁导率m 就出现在这个区域内。
“bQ”段：磁感应强度B 随H的增加开始减慢，这段称为旋转磁化区。 “QS”段：随H增加磁感应强度B变化很小，这个区域称为近饱和区。不同铁磁材料的初始磁化曲线是不一样的，软磁材料的磁化曲线比较陡峭，这说明材料易于磁化；硬磁材料的磁化曲线比较平坦，说明这种材料不易磁化。
④ 匀强磁场的磁感应线平行且距离相等，没有画出磁感应线的地方不一定没有磁场。 ⑤ 磁感应线是一个个同心圆，每点磁场方向是在该点切线方向。 4、磁场强度
在磁场中任意一点放一个单位磁极（N 极），作用于该磁极的磁力大小表示该点的磁场大小，作用力的方向代表磁场方向。磁场具有大小和方向，磁场大小和方向的总称叫磁场强度矢量（简称：磁场强度）。
二、电磁感应定律 1、楞次定律与右手定则（1）楞次定律：感应电动势趋于产生一个电流，该电流的方向趋于阻碍产生此感应电动势的磁通变化。适用于一般情况的感应电流方向判定。可理解为： ①当穿过闭合回路的磁通量增加时，感应电流的磁场方向总是与原磁场方向相反； ②当穿过闭合回路的磁通量减小时，感应电流的磁场方向总是与原磁场方向相同。
（4）磁化：使原来没有磁性的物体具有磁性的过程叫做磁化。铁和钢制的物体都能被磁化。（5）去磁（或退磁）：使原来具有磁性的物体失去磁性的过程叫做去磁（或称为退磁）。（6）同性磁极相互排斥，异性磁极相互吸引；条形磁体两端磁性最强，中间磁性最弱。 2、磁场（1）磁场是存在于磁体、运动电荷周围的一种物质。

漏磁内检测技术在集输管道检测中的应用

漏磁内检测技术在集输管道检测中的应用摘要：管道内检测不仅能清洁管道，提高输送效率和减少腐蚀性介质，而且还能有效地检出管道缺陷。

目前常采用的超声内检测检测精度高，但对管壁清洁度要求较高、需要耦合剂等，不适用于集输输气管道；电磁超声内检测检测精度高、检测缺陷类别多，不需要耦合剂，但国内应用较少且费用较高；CCTV摄像技术能通过图像信息识别缺陷，但不能对缺陷量化，只能识别内壁缺陷且易漏检；涡流内检测检测速度快，适应工况强，对表面缺陷检测灵敏度高，但是国内技术尚不成熟，量化精度相对不高，且对管道深层缺陷和外壁缺陷不敏感。

基于此，对漏磁内检测技术在集输管道检测中的应用进行研究，以供参考。

关键词：漏磁内检测；集输管道；分析引言2011年以来新建的高钢级油气管道，尤其是口径较大的输气管道，相继出现环焊缝失效事件，失效类型以开裂为主，因此环焊缝裂纹缺陷检测是天然气管道内检测的重点。

此外，随着管道口径、壁厚、管材等级的不断提高，对管道内检测技术也提出了更高的要求，内检测器的尺寸越大，自重越大，对其在管道中运行稳定性影响越大，可能引起局部速度波动，不同位置探头提离值不一致，进而影响缺陷检出概率和尺寸量化精度。

1管道漏磁内检测技术管道漏磁内检测技术利用漏磁内检测器上安装的强磁铁对管道壁进行饱和磁化，在管壁与漏磁内检测器之间形成磁回路，空气中的磁场信息被霍尔传感器接收，经过一系列转化生成可判读的漏磁内检测数据。

当管壁发生变化，如出现增厚、减薄、缺失等情况时，传感器接收到的磁场信息会发生变化，对应的漏磁内检测数据也会发生变化，据此判断缺陷及异常情况。

管道环焊缝由人工焊接而成，不同位置的增厚减薄情况不一致，因此漏磁信号极不规则。

2检测原理漏磁内检测技术是最早引入油气管道检测研究的一种技术，也是应用最广泛、技术最成熟的管体缺陷检测技术。

漏磁内检测的技术原理是通过测量被磁化的铁磁材料表面漏磁通量的大小来判断被测工件的缺陷程度。

长输油气管道漏磁内检测技术李娟

长输油气管道漏磁内检测技术李娟摘要：管道运输的优点是输送量大、运费低、耗能少，一般可深埋于地下，安全可靠，对环境污染小，占地面积少。

随着油气管道服役时间的增长，这一运输方式的缺点也开始逐渐的显现。

管体腐蚀穿孔造成输送油气的泄漏是长输管道存在的一个非常严重的问题，所以为了掌握管体状况，保证管道安全平稳运行，必须定期对管道进行检测。

基于此，本文主要对长输油气管道漏磁内检测技术进行分析探讨。

关键词：长输油气管道；漏磁内检测；技术分析1、前言长输油气管道在油气能源运输中发挥着关键作用，被称为“能源血脉”。

为保证管道的安全有效运行，应定期对管道进行检测。

管道漏磁内检测技术是目前国内外长输油气管道内检测领域普遍应用的检测技术，该技术以管道管体已形成的体积缺陷为检测目的，可以准确检测出缺陷面积、程度、方位等信息。

２、管道漏磁内检测技术2.1管道漏磁内检测系统基本结构管道漏磁内检测系统应用漏磁检测原理，以管内所输送介质为动力，完成对管道的无损检测评价。

管道漏磁内检测系统主要包括管道漏磁内检测装置、里程标定装置和数据分析处理系统3部分。

管道漏磁内检测装置主要实现对管道上缺陷的检测及保证检测器的平稳运行，主要包括驱动单元、测量单元、计算机单元和供电单元4部分。

里程标定装置实现对管道上腐蚀缺陷及管道特殊部件等的精确定位，主要由管道外标记标定、管道内外时间同步标定和里程轮记录3部分组成，三者共同工作，可对行进里程等信息进行记录。

数据分析处理系统完成对磁传感器检测得到的漏磁数据进行可视化处理，生成最终的管道缺陷检测结果，主要由数据格式处理软件、初步分析软件、人工判读软件、数据管理软件等部分组成。

将磁传感器检测得到的数据经一系列处理之后绘成彩色线图并在计算机上显示，数据判读人员可以直观地从彩色图上观察出缺陷的有无及腐蚀程度，同时界面会进行里程信息显示，可通过里程信息判定缺陷所在位置并进行标记，为检测或评估管道寿命提供依据。

水下油气管道泄漏检测技术研究

水下油气管道泄漏检测技术研究随着人们对能源需求的不断增长，油气资源的开采和运输也愈发重要。

然而，在油气管道的运输过程中，由于人为和自然原因等诸多因素的影响，管道泄漏事件时有发生。

而水下油气管道泄漏问题更加严重，因为泄漏点往往难以察觉且难以修复。

因此，如何快速、准确地检测水下油气管道泄漏成为了当前油气运输领域重要研究方向之一。

一、水下油气管道泄漏检测的现状目前，对于水下油气管道泄漏的检测，常用的方法有声学检测、磁力检测和压力泄漏检测等。

但是，这些方法都存在一定缺陷。

声学检测主要通过声波传播特性获取管道泄漏的位置，但是其受到水流、海洋动物声音、风浪等干扰较大，且对于一些油气泄漏点较小的情况，其精度较低。

磁力检测的原理是通过电磁感应测量管道周围的磁场变化，以判断管道泄漏的位置，但是其对于盐度、温度等环境因素敏感，且只能检测出表面位置的泄漏点，无法检测到管道内部的泄漏。

压力泄漏检测则是利用油气泄漏后的压力变化来判断泄漏点位置，但是其存在侵入管道的难度大、依赖于高灵敏度压力传感器等缺陷。

由此可见，传统的水下油气管道泄漏检测方法都无法完全解决泄漏检测这一难题。

二、新技术在水下油气管道泄漏检测中的应用为了解决传统方法的局限性，人们开始探索新的技术手段，如图像技术、微型机器人等。

1.图像技术图像技术包括红外、紫外、可见光等不同波段的摄像技术。

这些技术可以直接获取泄漏位置的视觉图像，具有检测精度高、检测速度快等优点，相较于传统方法更加有效。

如美国BP公司就开展了一项名为“数字海洋”项目，利用水下无人机向水下油气管道通道内部发送声波，产生共振波，从而通过相机等装置实时捕捉管道内部的图像，实现对泄漏的检测与定位。

2.微型机器人微型机器人是指在微米到毫米尺度范围内可进行机械、电子、光学等多种功能操作的机器人装置。

它可以作为一种无人值守工具，避免了人员在水下作业的昂贵代价，并且其体积小，能够在管道狭窄处灵活穿行，利用雷达、光电等传感技术获取泄漏位置的数据。

长输油气管道漏磁内检测技术

长输油气管道漏磁内检测技术摘要：近年来，长输油气管道漏磁内检测问题得到了业内的广泛关注，研究其相关课题有着重要意义。

本文首先对相关内容做了概述，分析了管道检测技术的分类以及管道焊缝的识别，并结合相关实践经验，分别从多个角度与方面就长输油气管道漏磁内检测技术应用问题展开了研究，阐述了个人对此的几点看法与认识，望有助于相关工作的实践。

关键词：长输油气管道；漏磁；内检测；技术1前言作为一项实际要求较高的实践性工作，长输油气管道漏磁内检测的特殊性不言而喻。

该项课题的研究，将会更好地提升对长输油气管道漏磁内检测技术的分析与掌控力度，从而通过合理化的措施与途径，进一步优化该项工作的最终整体效果。

2管道检测技术的分类管道外检测技术是对管道进行挖坑检测，其目的是检测管体的腐蚀缺陷。

常用的外管道检测技术有标准管/地电位检测、密间距电位检测以及直流电位梯度检测等。

管道内检测技术主要用于管道内部的腐蚀检测和焊缝裂纹检测等。

目前内检测技术有很多，其中包括漏磁检测、超声波检测、射线检测、涡流检测和红外热成像检测等技术。

每种检测方法在内检测上都有自身的优点与不足，其中漏磁检测对检测的环境要求不高，是一种在线检测能力强并且自动化水平高的检测方法，同时也应用最广的一种磁粉检测方法，但是在检测的过程中必须要求管壁的磁性饱和，同时还要受到管壁厚度的影响。

超声波检测对象也极其广泛，但是需要连续的耦合剂，主要应用在液体管道检测上，在燃气管道的检测上还有一定的难度。

红外线热呈现检测虽然能够进行非接触的在线检测，但是环境温度、通风因素都能影响到图像的准确性，因此不适用于检测腐蚀的发展速度。

基于漏磁检测技术的燃气管道检测系统具有高准确性和高可靠性的特点，随着电子信息技术的发展与完善、检测器探头的小型化、处理器采样的高速化以及储存器容量的扩大化的应用，漏磁检测技术与GIS、GPS技术相互结合，实现了管道可视化、完整性管理等技术含量高的技术在内检测领域中的广泛应用，这些技术的应用，大幅度提高了漏磁检测器的分辨率和定位精度。

基于SVM的融合算法在管道裂纹缺陷漏磁信号特征识别的应用研究

号进行分析和辨识，有一定的实用价值。具
关键词管道检测漏磁检测支持向量机融合算法特征识别中图分类号Ｔ２７Ｐ７文献标识码Ａ文章编号１０ —９２２１）５０３－５００３３（０１０－６０５
已经取得ｋ决策样本值以及实际的决策值：个
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管道裂纹疲劳寿命评估提供参考依据。而系统中
对漏磁检测信号的分析和处理算法的选择，显则
得尤为关键，者给出一种基于支持向量机笔
险最小化（ｔｃｒｌｉｉｉｉｔｎＳＭ）理ＳｕｔａＲｓＭｎｍｚｉ，Ｒ原ｒｕｋａｏ基础上的，据有限的样本信息在模型的复杂性根和学习能力之间寻求最佳折衷，期获得最好的以
（Ｖ融合算法的漏磁缺陷检测信号的分析处ＳＭ）
理方法ｌ。４ｊ１基于支持向量机的融合算法１１算法概述．
其中ｚ＝［ｚ
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支持向量机是建立在统计学习理论的ＶＣ维（ａｎｋＣｅｖｎｎｉＤｍｎｉｎ理论和结构风Ｖｐｉ—ｈｒｏｅｋｓｉｅｓ）ｏ
号反应的静磁场现象与裂纹特征之间的数学模型，而对裂纹缺陷进行定量的分析，建立输油从为

管道漏磁检测工具使用概述

管道漏磁检测工具使用概述在某一特定方向的磁通量的钢件。

线大部分通过管壁。

因此，管壁是一虽然大部也有一部分天然气输管道缺陷处的磁场在缺陷处的磁力线密度小于周围的磁力线密度。

在缺陷处的两面磁通量产生变化。

此外，气耦在管道（磁铁侧）放置一个传感器通用于测量管壁相邻磁场。

在管道缺陷处，传感器记录了更高的磁通密度或磁场，这表明此处存在一个缺陷。

在这种方式下，磁通泄漏导致漏磁工具检测到异常，。

磁通泄漏量取决于测检查目标漏磁的检查通常用于探测，定位和表征天燃气管道的缺陷及其他异常。

缺陷的类型有很多种，而不是所有这些异常可以通过漏磁检测或特点。

缺陷和异常的类型漏磁检测工具通常用于探测，定位和表征金属损耗和天然气输送管道的其他异常。

缺陷的类型有很多种，而不是所有这些异常可以通过漏磁检测或特点。

金属损失管道运营商通常使用漏磁法来检测由于腐蚀或机械损伤引起的金属损失。

腐蚀是由于化学或电化学侵蚀而损耗使管壁变薄。

常见的腐蚀形式包括外部，内部，点蚀（内部或外部），焊缝缝腐蚀，应力腐蚀开裂。

腐蚀被发现时，当漏磁检测工具发生磁场的变化时，则证明该处存在腐蚀缺陷。

机械损伤机械损伤是机械拆装时在金属管表面上产生的。

在机械损伤面积周围的金属经常硬化，并改变其磁性。

此外，在损伤的地方可能存在着浅层裂缝，从而进一步降低了压力管道的承载能力。

和腐蚀一样，当漏磁检测工具发生磁场的变化时，则证明该处存在缺陷。

金相异常漏磁检测还可以检测漏一些冶金异常现象,而这通常被管道运营商认为是无害的。

在这里,金相异常包括硬质点、叠片、裂片、结痂,夹杂物,和各种各样的其他缺陷。

硬质点是一个区域内的硬度远高于它周围的硬度。

当氢原子存在于钢板或管坯的制造过程中的冷却不均匀或淬火裂纹，从而导致成形失败，可以形成硬质点。

叠片是内部的金属分离，一般都是平行的管道表面。

裂片和结痂已进入表面金属件;结痂通常是由于铸造缺陷而轧制过程中裂片进入。

夹杂物是钢凝固过程中被困在其中的非金属颗粒。

基于漏磁检测的缺陷量化方法

基于漏磁检测的缺陷量化方法摘要：油管漏磁检测技术作为一种应用广泛的电磁无损检测技术，在保证油田安全生产方面具有重要的作用。

实际上，漏磁检测信号与缺陷外形尺寸之间的关系呈非线性，因此为建立缺陷与漏磁检测信号的关系，必须同时考虑多种因素。

而鉴于影响漏磁检测信号的因素较多，人们也从诸如提离值、管道压力等方面对缺陷漏磁场进行研究。

关键词：基于漏磁检测；缺陷量化方法前言基于漏磁原理检测到的铁磁材料制成的管道、器皿等存在缺陷的信号，常简称为漏磁检测信号或漏磁信号。

对漏磁检测信号的量化过程，即根据漏磁检测信号确定出对应缺陷的长、宽、深等尺寸的过程，称为对漏磁检测信号的反演过程。

在该过程中，仅漏磁场已知，而需要确定的缺陷形状、尺寸等参数有若干个;并且对于不同几何形状、不同尺寸的缺陷，还可能产生相似的磁场分布。

因此，漏磁检测信号的反演结果并不唯一。

在国内外，不同领域的专业人士从不同角度出发提出不同的检测方法，为漏磁检测信号的量化提供这样或那样的依据。

1、缺陷量化方法概述漏磁检测定量计算的方法分为直接法和间接法。

直接法无法得到唯一、稳定的解，故实际中很少采用。

间接法又分为映射法和信号分类法，其中映射法又细分为统计法和人工神经网络法。

而信号分类法属于定性方法，不直接给出缺陷的外形尺寸。

鉴于此，本文主要介绍间接方法中的映射法，即以统计或神经网络对铁磁材料缺陷漏磁信号进行量化的方法。

2、统计法通过多个特征量来决定缺陷的某一个特征参数，而这多个特征量之间又存在非线性的关联关系。

对于这一类的问题，可以利用统计学中的多元非线性回归方法、主成分分析方法、线性模式分类器和非线性判别函数等方法加以解决。

在对漏磁检测信号进行统计识别前，必须先进行预处理，然后再从中抽取出能够定量反映缺陷形状的特征量。

统计识别方法的准确性，由训练模式样本与未知模式样本间的一致性、特征抽取的准确性等多个因素决定，实现的关键在于特征量的选取。

2002年，蒋奇等人利用主成分分析法简化判别缺陷外形尺寸的漏磁场特征量，提出利用多元非线性回归、非线性判别函数等统计识别方法分析缺陷漏磁场的特征量，给出了识别缺陷的长、宽、深的数学模型。

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管道缺陷漏磁检测大容量高保真数据压缩研究

金　涛,　阙沛文,　李　亮(上海交通大学信息检测与仪器系,上海200030)

摘要:管道检测是石油天然气工业的一个重要课题.在管道缺陷检测中,利用缺陷的漏磁通从而设计有效的漏磁检测装置来检测缺陷是目前研究的热点,而如何对漏磁检测数据进行大容量高保真数据压缩是其中的一个关键问题.本文在分析漏磁检测原理和漏磁检测数据特征的基础上,根据对重要数据采用无损压缩、对非重要数据采用有损压缩的原则,通过数据的差分和动态范围阈值判断数据块的检测重要性,结合Huffman算法以及小波有损压缩的优点,设计了大容量高保真管道漏磁检测数据压缩算法,并利用FPGA设计了相关的数据采集压缩电路来验证和实现该算法.实验表明该算法具有较高的压缩比并能很好的再现管道检测原始数据.

关键词:FPGA;管道检测;漏磁;数据压缩

我国的输油输气管道大多铺设于20世纪60—70年代,管道发生破损、泄漏给国家造成严重的人身威胁和经济损失,需要定期对其进行检测.对于陆上管道的检测研究国内从20世纪90年代就开始进行了,而对于长距离海底管道缺陷检测技术的研究才刚开始起步.

漏磁法是目前国家“863”高科技项目“海底管道爬行器及其检测技术”中采用的主要技术,但是管道漏磁检测的数据量非常庞大,以目前管道漏磁采用的112路传感器为例,

以2byte/点存储数据,检测装置的行进速度为140mm/s,一次检测距离最小为20km,则检测数据量将达上百G,而管道内空间是有限的,不可能无限制的采用多个存储装置,必须对管道漏磁检测数据进行数据压缩.该问题的解决一是必须满足微处理器系统支持实时性的问题,二是要有较高的压缩比,三是必须有足够的保真度,不影响管道缺陷数据分析的结果.国外已经对该问题研究了很长时间,提出了一些自己的解决方法.但是国外的漏磁检测装置和国内的检测装置及检测环境有着重大区别:国外的管道管径通常比国内的大许多,有利于检测装置的设计;国外设计的海底管道检测装置是有缆的,数据压缩及处理在管外进行,而国内的海底输油管道内径大多在195—297之间,研制的在线检测装置是无缆的,检测装置的大小及CPU的速率和能耗都受限制[122].据此,“863”专家组提出了

研制适合本国情况的“大容量高保真管道漏磁数据压缩”,以减少漏磁检测装置数据存储

第13卷2期2005年6月应用基础与工程科学学报JOURNALOFBASICSCIENCEANDENGINEERING Vol.13,No.2June2005

收稿日期:2004212213;修订日期:2005205230

空间、数据通讯及处理时间,满足实时检测需要,而检测数据的压缩率和保真率是一对矛盾关系,本文将在对漏磁检测的原理和检测数据的特征进行分析的基础上,通过数据的差分和动态范围阈值判断数据块的检测重要性,结合已有的数据压缩算法对管道漏磁检测中大容量高保真数据压缩进行研究.

1　管道漏磁检测原理漏磁法检测是基于铁磁材料磁性变化的一种无损检测技术.以爬行机器人或者油压差驱动管道检测装置,当检测器在管内行走时,如果管壁没有缺陷,则磁力线闭合于管壁之内;如果管道有缺陷,则磁力线将穿出管壁而产生漏磁,漏磁场被传感器检测到后经滤波、放大处理被记录到检测装置的存储器中,再经对数据的分析和处理,从而识别缺陷并对管道的状况进行判别[3].

在整个管道检测系统回路中,检测系统的漏磁信号大小取决于有缺陷处对应的空气处的漏磁通Φc,而信噪比取决于Φc与无缺陷处对应的空气处的漏磁通Φa的比率Φc/Φa.选用什么样的元器件精确测试漏磁通非常关键,目前常用的器件有霍尔元件、磁

敏管、磁敏电阻和检测线圈等.表1为几种磁敏器件的性能对比.从表中对照看,虽然磁敏管的灵敏度很高,但线性度太差,磁敏电阻温度特性很差且有局部非线性,检测线圈的灵敏度、温度特性和线性度都可以,但线圈只能测量快速变化的磁场,当磁场变化缓慢时,线圈很难测到,而且线圈和磁场之间运动的相对速度变化也会影响测量值的大小.因此综合各方面参数,漏磁的测定通常使用霍尔元件,当施加恒定电流且霍尔元件已确定时,磁感应强度B和霍尔电动势Vh成线性关系,从而满足管道检测的需要.

表1　几种磁敏器件性能比较Table1　Performancecomparisonofseveraltypesofmagnetosensors种类输出信号决定因素灵敏度抗干扰温度特性线性度霍尔元件传感器尺寸和弱磁灵敏度较高一般小于2%0.1—1.0%

磁敏管电压磁灵敏度最高较差2%左右非线性检测线圈线圈匝数和线圈切割磁力线的速度较高较差较好一般磁敏电阻磁阻灵敏度较低较差很差局部线性

2　管道漏磁数据压缩算法

图1　漏磁信号波形的峰峰值pp峰峰间距p2p及S

Fig.1　TheMFLsignalvalueofpp,p2pandS

2.1　管道漏磁数据特征分析管道漏磁检测的数据信号主要健康数据、缺陷数据和非缺陷数据.在管道完好的区域,漏磁信号的幅值很小,

检测曲线平坦.而在有缺陷的地方,检测信号将发生突变,并且信号也受缺陷的长度、深度、内外缺陷等因素的影响.Hall传感器测得的信号只是一组电压信号,要正确了解信号表示的意义,使漏磁缺陷数据压缩在取得高的压缩比时不影响

551No.2 金涛等:管道缺陷漏磁检测大容量高保真数据压缩研究© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net漏磁检测的效果,有必要对漏磁信号的特征进行分析,根据特征采取不同的压缩方法,以便于不发生“漏检”和“错检”现象.漏磁信号的波形特征量一般归类为如下几种:信号波形的峰峰值pp,通常它用来衡量缺陷深度;信号波形的峰峰间距p2p,反映缺陷的宽度;

波形下面积S=

∑

n(x(t)-min[x(t)]),它由漏磁信号的峰和谷组成一个波动,

反映信

号的短时一阶中心距;信号波形能量E=

∑

n(x(t)-min[x(t)])2,反映了在一定空间内

漏磁信号的离散程度,相当于信号的短时二阶中心矩;另外一些则是根据前面的特征量衍生出来的特征量,如pp/p2p、S/pp和S/p2p等.

2.2　管道漏磁数据压缩算法研究如图2所示,管道漏磁数据压缩过程主要包括映射变换、量化和编码,压缩后的数据存储在管道检测装置里.上位机进行缺陷离线分析时,把压缩数据导入上位机,进行解码、反量化、反映射变换过程后还原为原始检测数据进行分析.漏磁数据的压缩需要硬件的支持,而数据的解压缩是数据压缩的逆过程,可以完全依赖解压缩软件实现.

图2　管道漏磁检测中数据的压缩及解压缩过程Fig.2　CompressionanddecompressionprocessofmanydatainthepipelineMFLinspection

管道漏磁数据压缩的关键是对缺陷数据进行无损压缩,对和缺陷无关的数据如健康

数据进行有损压缩,同时也要考虑在线数据处理的速度和硬件实现的难易度.根据漏磁检测数据的特征分析,有缺陷的地方信号变化幅度大,没缺陷的地方排除噪声影响后信号变

图3　漏磁数据重要块划分Fig.3　SignificantfigurespartitioningofMFLinspection

化非常平缓,我们可以划分出检测数据的重要数据块.在这里使用的是信号差分法和动态范围阈值法.漏磁探头检测的相邻数据具有相关性,利用一阶差分对其进行无损预处理,计算一阶差分值得到信号的变化率;动态范围阈值法是根据以往的经验事先设定一个阈值α,低于阈值α的信号全部赋值0,高于阈值α的信号保留,通过训练自适应的调整阈值α,从而达到保留绝大部分缺陷数据并提高数据压缩比的目的.图3是漏磁数据重要块划分示意图.

根据信息论理论,对于管道漏磁检测信源A∶{a

i,i=1,2,…N}中符号ai,

其信息量为I(a

i)=-logp(ai)

则信源的信息墒为

H(ai)=∑Ni=1p(ai)I(ai)=-∑Ni=1P(ai)logp(ai)

651应用基础与工程科学学报

Vol.13

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