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一种基于远场涡流去伪峰的管道大面积 缺陷定量评估方法

阅读：202发布：2024-02-03

专利汇可以提供一种基于远场涡流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于远场涡流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法，通过对远场传感器检测的相位信号经由滤除噪声，去除伪峰等预处理，得到相对干净的特征信号，再将处理后的特征信号用于管道缺陷损耗评估；其次，本发明在管道缺陷评估的时候考虑了单支管道和拼接管道两种情况，能较好的评估管道损伤程度，能够适应当前无损检测技术的发展趋势。，下面是一种基于远场涡流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法专利的具体信息内容。

权利要求

1. 一种基于远场满流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法，其特征在于，包括W下步骤： (1) 、利用基于远场满流的管道检测仪器获取具有时移关系的两个满流检测信号，标记为峰值信号ΑζΡ和伪峰值信号巧'Ί; (2) 、对峰值信号和伪峰值信号0'进行校正，再利用维纳去卷积滤波器去除伪峰信号； (3) 、利用强局部加权回归算法和小波去噪原理对步骤(2)得到的信号进行处理，进而获得正确包含缺陷信息的特征相位信号； (4) 、利用特征相位信号对拼接管道缺陷进行定量评估，得到拼接管道的缺陷。
2. 根据权利要求1所述的基于远场满流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法，其特征在于，所述的基于远场满流的管道检测仪器采用发射线圈与双接收线圈同轴设置的结构方式，在双接收线圈间均匀分布着周向传感器;其中，发射线圈激励〇位置，且满足发射线圈与近端接收线圈之间的距离为dl，发射线圈与传感器之间的距离为d2,两个接收线圈之间的距离为d3;两个接收线圈具有相同的尺寸、材质，且均与发射线圈同轴布局。
3. 根据权利要求1所述的基于远场满流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法，其特征在于，所述的步骤(4)中，利用特征相位信号对拼接管道缺陷进行定量评估的方法为： (3.1) 、计算t时刻远端接收线圈检测到的特征相位信号Δ例(。的估计值为：
其中，Δ t为管道检测仪器测试经过近端接收线圈与近端接收线圈距离所用时间；刮閑和ί片(/)分别为t时刻远端、近端接收线圈检测到的相位值;F(.)为离散傅里叶变换；IFFT (·)为离散傅里叶反变换；户(.)为离散傅里叶变化的共辆；丫为峰值信号与噪声信号之间信噪比（SNR)的倒数； (3.2) 、根据步骤(3.1)中计算得到的估计值确定对应位置处无缺陷管道的正常相位估计值抑V ; 若
其中，Δ例0为远端接收线圈去除发射处伪峰后，信号两次穿过管壁的相位偏转；若
则向t时刻之前捜索直至Δρ1(ί，；)=0，即借用t'位置处的护W近似t时刻的正常相位； (3.3) 、去除周向传感器检测相位中叠加的发射处信号钱，再利用步骤(3.2)得到的正常相位估计值诲V计算拼接管道的金属损耗率Si(t);
最后通过拼接管道的金属损耗率Si(t)可W得到拼接管道的缺陷。

说明书全文

一种基于远场涡流去伪峰的管道大面积 缺陷定量评估方法

技术领域

[0001 ]本发明属于无损检测技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于远场涡流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法。

背景技术

[0002] 利用远场涡流信号对管道缺陷进行定量评估的研究对于管道防护和经济止损具有重要意义。相关技术中，例如美国Schlumberger公司研发的Electromagnetic Imaging Tool(EMIT)采用18个周向传感器的局部缺陷检测方法，其18个传感器检测数据中的伪峰信号是通过将每个传感器检测数据减去18个传感器的平均值来达到去除的目的。该方法虽然可实现传感器中伪峰信号的去除，但同时降低了传感器测试缺陷的能力，尤其是不能检测出环状缺陷。本专利采取的缺陷评估方法在单根管道的情况下可识别环状缺陷，在拼接式管道亦可更大程度评估局部缺陷真实情况。

发明内容

[0003] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于远场涡流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法，在不知井下拼接管道的具体情况下，对拼接管道的大面积缺陷进行实时评估。

[0004] 为实现上述发明目的，本发明一种基于远场涡流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

[0005] (1)、利用基于远场涡流的管道检测仪器获取具有时移关系的两个涡流检测信号，标记为峰值信号和伪峰值信号炉

[0006] (2)、对峰值信号△炉和伪峰值信号φ'进行校正，再利用维纳去卷积滤波器去除伪峰信号；

[0007] (3)、利用强局部加权回归算法和小波去噪原理对步骤(2)得到的信号进行处理，进而获得正确包含缺陷信息的特征相位信号；

[0008] (4)、利用特征相位信号对拼接管道缺陷进行定量评估，得到拼接管道的缺陷。

[0009] 其中，所述的基于远场涡流的管道检测仪器采用发射线圈与双接收线圈同轴设置的结构方式，在双接收线圈间均匀分布着周向传感器;其中，发射线圈激励〇位置，且满足发射线圈与近端接收线圈之间的距离为dl，发射线圈与传感器之间的距离为d2,两个接收线圈之间的距离为d3;两个接收线圈具有相同的尺寸、材质，且均与发射线圈同轴布局。

[0010] 进一步的，所述的步骤(4)中，利用特征相位信号对拼接管道缺陷进行定量评估的方法为：

[0011] (4.1)、计算t时刻远端接收线圈检测到的特征相位信号Δφΐ(ί)的估计值/0@为：

[0013] 其中，At为管道检测仪器测试经过近端接收线圈与远端接收线圈距离所用时间；如(〇和扣(〇分别为t时刻远端、近端接收线圈检测到的相位值;F( ·)为离散傅里叶变换； IFFT( ·)为离散傅里叶反变换；瓦0为离散傅里叶变化的共辄；γ为峰值信号与噪声信号之间信噪比（SNR)的倒数；

[0014] (4.2)、根据步骤(4.1)中计算得到的估计值ΛρΚ/)，确定对应位置处无缺陷管道的正常相位估计值卢# ;

[0015]若八炉丨(/) = 0，则參Δ_Χ)/2 ;其中，Δ_)为远端接收线圈去除发射处伪峰后，信号两次穿过管壁的相位偏转；

[0016] 若则向t时刻之前搜索直至即借用t'位置处的近似t时刻的正常相位；

[0017] (4.3)、去除周向传感器检测相位中叠加的发射处信号％，再利用步骤(4.2)得到的正常相位估计值#Μ计算拼接管道的金属损耗率Sdt);

[0018] S; (f) = I ί - Αφι. (t)/φχ ] χ 100%

[0019] 最后通过拼接管道的金属损耗率SKt)可以得到拼接管道的缺陷。

[0020] 本发明的发明目的是这样实现的：

[0021] 本发明基于远场涡流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法，通过对远场传感器检测的相位信号经由滤除噪声，去除伪峰等预处理，得到相对干净的特征信号，再将处理后的特征信号用于管道缺陷损耗评估;其次，本发明在管道缺陷评估的时候考虑了单支管道和拼接管道两种情况，能较好的评估管道损伤程度，能够适应当前无损检测技术的发展趋势。附图说明

[0022] 图1是基于远场涡流的管道检测仪器模型；

[0023]图2是基于远场涡流的管道检测仪器检测管道大面积缺陷原理图；

[0024]图3是管道检测仪器模型中双接收线圈去伪峰示意图；

[0025]图4是接收间距对远场涡流信号的影响示意图；

[0026]图5是小波去噪的基本流程图；

[0027]图6是拼接管道示意图；

[0028]图7是维纳滤波器模型原理图。

具体实施方式

[0029] 下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

[0030] 实施例

[0031] 在本实施例中，利用如图1所示的检测模型，对待检测管道的大面积缺陷进行检测，其中，检测模型主要采用发射线圈与双接收线圈同轴设置的结构方式，如图2所示，在双接收线圈间均匀分布着12个周向传感器;其中，发射线圈激励0

[0032] 下面对基于远场涡流去伪峰的管道大面积缺陷定量评估方法的具体步骤进行如下说明，其主要包括以下步骤：

[0033] S1、利用基于远场涡流的管道检测仪器获取具有时移关系的两个涡流检测信号，标记为峰值信号Δρ和伪峰值信号供'；

[0034] 如图2所示，将当接收线圈置于缺陷位置处，且发射线圈置于正常管道处时，基于远场涡流的管道检测仪器能够检测到能正确反应缺陷位置及大小信息的涡流检测信号，标记为峰值信号Δφ 5

[0035] 当发射线圈置于缺陷位置，且接收线圈置于正常管道处时，基于远场涡流的管道检测仪器能够检测到异于峰值信号、亦可反应缺陷位置及大小信息的涡流检测信号，标记为伪峰信号识'

[0036] 同一缺陷位置对应的峰值信号与伪峰信号在时序上满足如下关系：

[0038]其中，*为卷积运算;f(d)为与距离d3有关的冲击响应函数。

[0039] S2、对峰值信号Δρ和伪峰值信号< 进行校正，再利用维纳去卷积滤波器去除伪峰信号；

[0040] 在远场涡流测试时，测试信号的幅值能级变化较大，且远场检测信号微弱，而信号相位相对稳定，因此采用检测信号的相位作为检测特征信号；

[0041] 在本实施例中，如图3所示，设传感器检测处于第t个时刻的检测位置时，远端接收线圈的检测相位为传感器检测位置特征相位信号为△%(〇,发射线圈处的伪峰信号为Ί⑴，则有：

[0042] + (2)

[0043] 当管道检测仪器经过At个检测点时刻后，使得近端接收线圈移动到远端接收线圈的第t个时刻的检测位置，此时，近端接收线圈的检测相位为巧(/ + &)，传感器检测位置特征相位信号为~2(t+A/)，发射线圈处的伪峰信号为&(ί + Δί)，则有：

[0044] ^(ί+Δί)=^(ί+Δί)+Δ^(ί+Δί) (3)

[0045] 由于两个接收线圈具有相同的物理参数，则有：

[0046] Αφ2(ί + At) = Αφ^ (/) (4)

[0047] 当管道无缺陷、各向同性时，式(2)和式(3)可得基于远场涡流的双接收线圈去伪峰模型；

[0048] φ'{1) =φ2(ΐ + At) = 2Αφ (5)

[0049] 也就是说，在正常管道上，两个接收线圈的检测相位特征信号相等，不考虑两个接收线圈与发射线圈距离不等造成的误差。

[0050] 而在实际中，当接收线圈与发射线圈间距不同时，特征相位值不同，如图4所示。因此，两个接收线圈任意时刻的检测特征信号相位值不同；[0051 ] %(ί)^φ^ + Αή (6)

[0052]为了将基于远场涡流的双接收线圈去伪峰模型应用到实际的管道检测仪器中，现需校正式(6)，使得式(5)成立。

[0053] 具体校正过程如下：

[0054]设被测管道无缺陷且各向同性，则有：

[0055] (/) ,,,.(/+/A/)

[0056] Δφ<η(〇 ' Δ%^(/ + Δ〖)为各间距接收线圈检测的远场涡流信号一次穿透管壁对应的相位特征量；

[0057] 为了使式(5)成立，将式(7)中远端接收线圈的特征信号相位值校正;

[0058] iVew^ (ί) = φι(ί)· map (g)

[0059] 其中，map为校正函数，等价于：

[0061]经过式(7)~(9)校正后，两个与发射线圈不等间距的接收线圈测试的特征信号相位值满足式(5)。

[0062] 由式（1)可知，基于远场涡流的相位测试特征信号中，峰值信号与伪峰信号在时序上呈现卷积的特性，本实施例采用维纳去卷积滤波器去除伪峰信号；

[0063] 经过式(7)~（9)的校正后，在同一位置，两个接收线圈的特征相位信号，Δ仍⑴与 Δφ2(ί + Δί)有以下关系，

[0064] Αφ2{1 + άί) = Αφλ(ί) (10)

[0065] 基于式(10)，将式(3)和式(2)中两个时刻的相位特征信号作减法，并变化得，

[0067] 式(11)中，δ( ·)为单位冲击响应；

[0068] 在式（11)中，令，

[0069] φ(ΐ) = φ,{ί + Μ) - φ^ΐ) (12)

[0070] f(t) = (5(t+At)-5(t)) (13)

[0071] 则式(11)可化为，

[0072] φ{ΐ)=φ!{ΐ)>\ί(ί) (14)

[0073] 维纳去卷积滤波器的目的是为了求出满足式（15)的Α⑴，《^⑴为真实伪峰信号炉，⑴的最佳估计。

[0075]贝IJ，满足式（15)的％的傅里叶函数为，

[0077]式(16)中，F( ·)为离散傅里叶变换;F(·)为离散傅里叶变化的共辄；

[0079]管道检测仪器检测的相位特征信号在进行维纳滤波器处理之前，已经经过模拟滤波和数字滤波，所以γ值不应设置太大，否则会出现欠去伪峰现象，一般γ值范围设为： 0.001< γ <0.004，P(t)为噪声信号，这里考虑为高斯白噪声；

[0080]因此得到伪峰信号的最佳估计值：

[0082]其中，IFFT( ·)为离散傅里叶反变换；

[0083]于是，由式(2)可求出去伪峰后管道各处的峰值信号：

[0085]此时，远端接收线圈检测处的相位信号为：

[0087] 其中，外r为涡流信号在测试管道上正常处一次穿透管道壁厚所产生的的相位偏转。

[0088] S3、利用强局部加权回归算法和小波去噪原理继续对iVew△ i (ί)和&⑴进行处理，进而获得正确包含缺陷信息的真实管道相位信号；

[0089] 特征相位信号的获取过程中，由于测试管道处于井下高温、高压的恶劣条件，在信号采集和传输过程中无可避免地遭受噪声污染。管道缺陷评估需要实现局部缺陷的评价，若采集信号中混杂着大量噪声，势必影响评估结果的正确性。对于存在于所有检测信号中的粗大误差，均采用强局部加权法滤除。

[0090] 强局部加权回归算法基于局部加权回归算法，通过多次更新窗口内欲拟合数据的权值系数，实现异常数据的正常回归。下面以Λ^η'Δ仍⑴信号为例，进行强局部加权法滤波，伪峰信号％⑴的滤波方法与此相同，具体实现步骤如下：

[0091]对进行初步去伪峰后的ΜηνΔ的(〇信号本专利选取光滑函数f为5/1899(窗口宽度为5)，为了保证距离估计点Xj，j = l，2,3,4,5较近时，相应的权函数ω(χ」)越大，距离较远时ω (Xj)越小甚至为〇,权值函数ω (X)为：

[0093]用最小二乘法对窗口宽度为5内的所有测试点，计算满足式(22)的回归系数β〇，β1;

[0095] 然后可得为Xj处的回归值Μ>μ'Δ令(λ))，

[0096] Νβ\νΑφ(χ,) = β〇 + β^} j= 1,2,3...5 (23)

[0097] 令权值更新函数为Β(χ)，

[0099] 并令％成γ,)，为拟合值残差；S为I ej I的中位值，则权值更新系数为：

[0100] 5j = B(ej/(6S)) (25)

[0101] 对窗口内的每一点Xj，用δ」ω (Xj)代替ω (Xj)，再利用式(22)~(23)进行最小二乘法线性拟合，计算出新的成Τ;);重复进行此步骤2~3次，得到机τ,)为最终回归值。

[0102] 12个周向传感器将管道周向测试情况平铺展开为二维图像信号Μ*12,根据小波去噪原理，二维图像的小波去噪的基本流程如附图5所示。[01 03]基于Mai lat塔式分解算法，在利用mat lab小波工具箱中选用对高斯噪声具有良好滤波效果的的小波基函数symlets，在生成的正交小波基下对含噪的12个周向传感器接收的原始二维图像信号进行3层小波分解。

[0104]经过分解后，图像信号能量的绝大部分集中在绝对值较大的小波系数中，噪声成分能量主要集中在绝对值较小的小波系数中，设定阀值T，选用"软阀值"函数qT(w)将低于阀值的小波系数置零，而保留高于阀值的小波系数，从而滤除二维传感器特征信号中的噪声信号。

[0107] σ为图像方差，η为图像数据个数

[0108] 最后，根据小波分解的第3层的低频系数和经过修改的从第1层到第3层的各层高频系数按分解逆过程进行图像重构。

[0109] 经过去伪峰和去噪处理后即可获得传感器检测处所对应位置的特征相位信号，为管道缺陷评估做好准备。

[0110] S4、利用特征相位信号对管道缺陷进行定量评估，得到管道缺陷。

[0111] 在实际测量过程中，管道上每一个检测点的信号均是仪器匀速移动而获取的复合涡流信号，仪器所能分辨缺陷的最小精度范围为2.54cm 2(l英寸），对于缺陷具体几何形状的精准检测是不可实现的。故而我们采用单位体积(传感器线圈检测范围*管道壁厚）内金属损耗量作为管道缺陷评估的依据。

[0112] 在实际测试中，井下输油管道连接形式各异，既存在内径、壁厚相同的单管道;也存在由不同内径、壁厚管道相连的拼接式管道，如图6所示，实际缺陷评估中需要分开处理。 [0113]由于12个传感器检测线圈与双接收线圈共用同一个低频发射信号（如20Hz)，因而每一次测试，在传感器和接收线圈检测的涡流信号中叠加了相同的伪峰信号;经由双接收线圈获取伪峰信号后，就可将传感器检测中的伪峰信号移除。

[0114] S4.1、在本实施例中，根据图7所示的维纳滤波器模型，可计算出t时刻远端接收线圈检测到的特征相位信号△纠(〇的估计值Δ@(/)为：

[0116] 其中，At为管道检测仪器测试经过近端接收线圈与远端接收线圈距离所用时间； 0(/)和分别为t时刻远端、近端接收线圈检测到的相位值;F( ·)为离散傅里叶变换； IFFT( ·)为离散傅里叶反变换；瓦(·)为离散傅里叶变化的共辄；γ为峰值信号与噪声信号之间信噪比（SNR)的倒数；

[0117] S4.2、根据步骤S4.1中计算得到的估计值，确定对应位置处无缺陷管道的正常相位估计值多iV ;

[0118] 若~丨(/卜〇，则= ;其中，Δ_)为远端接收线圈去除发射处伪峰后，信号两次穿过管壁的相位偏转；

[0119] 若则向t时刻之前搜索直至Δφ1ρ)=()，即借用t'位置处的多W近似t时刻的正常相位；

[0120] S4.3、去除周向传感器检测相位中叠加的发射处信号取^再利用步骤S4.2得到的正常相位估计值计算拼接管道的金属损耗率Si(t);

[0122] 最后通过拼接管道的金属损耗率SKt)可以得到拼接管道的缺陷。

[0123] 尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

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