基于磁敏探头的油管材质识别

马 娟,樊建春,张来斌,栾 明

(中国石油大学(北京)机电工程学院油气安全工程技术研究中心,北京 102249)

在检泵周期内,对再用油管清洗、维修时,由于区分其材质的标记磨损或丢失,容易造成不同材质油管的混杂,很难辨识材质。常用的凭借人工经验和残留标记辨别油管材质的方法辨别率低,且耗费人力。当人工经验无法辨别时,只能将高级别性能优良的N80等油管降级为J55使用;当低级别的油管被误辨别为高级别的油管时,将为今后埋下巨大的安全隐患。国内的油管用量极大,长期的循环降级处理,将造成极大的资源浪费和经济损失[1]。纵观国内外所采用的材质识别方法,有硬度法[2]、金相法、化学分析法、电火花法和铁谱法等。这些方法都无法适应现场大批量、准确、快速的无损识别需求。涡流检测是一种成熟的无损检测方法[3],由于其对材质的敏感性,近年来越来越多地用于快速材质分选[4-6]。当激励频率越高,产生的涡流信号透入油管深度越小,信号受到油管表面因素影响越大,故要求在较低频率下进行材质识别。但是目前基于涡流的材质分选研究主要采用铁磁线圈传感器,其信噪比随工作频率的降低而减小,或随着线圈截面尺寸的减小迅速降低。因此,这类传感器在低频高分辨率应用场合的检测效果变得很差。笔者采用的磁敏传感器在低频检测时具有良好的响应能力,不受频率制约,结构设计轻巧。以下采用磁敏探头,对油田大量使用的J55和N 80型油管开展材质识别试验,希望为目前的油管分类难题提供试验基础。

1 涡流材质识别原理

1.1 金相分析

J55材质油管中Mn含量较N80少;J55油管中含有 N80没有的Ni和Cu元素;N 80油管中含有J55中没有的V。金相分析是金属材料试验研究的重要手段之一,通过试样的截取、镶嵌、研磨和浸蚀四个步骤,制备J55和N 80油管的金相试样。金相试样通过100倍显微镜放大,如图1可以看出,J55和N80油管的微观组织差别很大。微观组织不同,对于涡流信号的影响也会存在差别。

1.2 涡流材质识别原理

将按一定频率变化的激励电流施加于邻近金属上,致使线圈产生作用于金属表面的电磁场,从而在金属表层内产生涡流。涡流又产生反向磁场,作用于靠近金属表面的磁敏传感器上,如图2。

图2 材质识别原理图

涡流的大小与金属的磁导率、电阻率、厚度、金属板与线圈距离、激励电流和角频率等参数有关。油管的磁导率较大(一般在102～104数量级),故磁效应对涡流信号的影响比电导率效应要大得多。且不同材质油管的磁导率不同,当固定厚度、距离、激励电流和角频率等参数的情况下,磁敏元件测得的磁场变化主要取决于磁导率。由此可快速辨识油管材质。

2 试验装置设计

根据材质识别的需要,设计了图3所示的油管材质识别装置框架图。系统分四部分组成：①激励装置,对油管提供正弦激励。②数据采集模块,通过磁敏传感器和采集卡,采集并传输油管表面的涡流信号,并转化为电压值。③PLC控制模块,通过步进电机和升降导轨,准确控制传感器的测量位置。④计算机数据处理模块,通过计算机软件接收和处理数据,进行材质识别。

图3 试验装置框架图

3 室内试验研究

3.1 室内试验方案设计

激励频率的选择是涡流检测的关键。为了找到区分J55和N80油管的探头最佳放置位置和最佳激励频率,分别设计了检测位置选择试验和激励频率选择试验。室内试验的总体框架见图4。

图4 试验总体方案

3.2 探头位置选择试验

因为油管端头的剩余磁场明显高于管体中央,且中央部位基本为零,所以选择管体中央放置探头,以减小剩余磁场对磁敏探头的影响。为了找到放置探头的最佳角度,保证数据的稳定性,进行了两组对比试验：①将探头旋转了180°进行比较(图5中T0是探头垂直油管放置,其余则是依次旋转45°所得曲线)。②相同油管,连续时间重复测量,如图6。

3.2.1 试样设计

试样规格为长0.5 m,直径φ73 mm J55油管。要求油管表面无明显可剥落锈蚀层。

3.2.2 试验结果及分析

(1)旋转探头,可以得到如图5所示的结果,旋转曲线出现了交叉,说明在此频段的激励频率和响应电压的线性关系不稳定。

(2)垂直放置探头,数据具有较好的稳定性,如图6。由于受到噪声、温度、冶金因素和周围不稳定磁场的影响,数值在一定的范围内具有一定波动。

3.3 激励频率选择试验

激励频率和涡流透入金属的深度之间的关系如式(1)[7]：

式中 δ——透入深度,mm;

σ——管材材料的电导率,m/Ω◦mm3;

μr——管材材料的相对磁导率,H/m;

f——激励频率,Hz。

激励频率f越大时,透入深度δ越小,油管表面情况对结果影响越大;f较小时,δ较大,在穿透深度小于油管厚度时,能更多地反映油管内部材质的信息。涡流检测要求不超过36.8%的透入深度,结合油管壁厚得出,激励频率的透入深度大约不能超过2～2.5 mm,且弱磁场下,一般钢件在50,100,500和1 000 H z频率时,其有效透入深度分别为3,2,0.17和0.15 mm左右。所以激励频率选择试验的范围选择在100～1 700 H z。

3.3.1 试样设计

试样规格为长0.5 m,直径为 φ73 mm的J55和N80油管。要求油管表面无明显可剥落锈蚀层。

3.3.2 试验结果

在5 V激励电压,100～1 700 H z激励频率下,试验得出激励频率和响应电压的关系。图7中J代表J55油管,N代表N80油管。

(1)在1 400～1 700 H z时,如图7(a),响应电压几乎不随激励频率的变化而变化。即探头处的磁场强度不变,说明涡流信号透入油管传播很少,基本在油管近表面。在此频段,透入深度很小,应减小激励频率。

(2)激励频率＜300 H z时,如图7(b),响应电压较大,且曲线梯度较大;激励频率＞300 H z,响应电压值太小,易受噪声影响。为了减小噪声影响,增大透入深度δ,激励频率应＜300 H z。

(3)激励频率在100～260 H z范围内时,激励频率和响应电压显示出较好的线性关系,且J55和N80的响应电压值区分明显,如图7(c)所示。

3.3.3 试验分析

由于J55和N 80的化学成分和生产工艺的差异,导致了磁导率的差别,对涡流信号的影响不同,所以磁敏探头采集的响应电压信号不同。检测结果显示：磁敏探头采集的N80的响应电压曲线位于J55曲线之上。

从以上试验得出,在100～260 H z的激励频率范围内,选取合适的激励频率即可区分J55和N80两种油管。选取150 H z激励频率时,5 V激励电压时响应电压值在磁敏探头的最佳测量范围内,且J55和N80两种油管的区分效果良好。

4 现场试验

对已知材质的J55和N 80油管,在5 V的激励电压,150 H z的激励频率下,进行现场试验,以确定73和89 mm两种直径油管响应电压的分界值。

4.1 试验对象

第一组试验对象为直径73 mm的J55和N80油管各90根。

第二组试验对象为直径89 mm的J55和N80油管各93根。

4.2 现场试验结果及分析

(1)如图8所示,J55和N80油管在保持其它条件相同时,所测得的电压信号差别明显,且除个别混叠值外,J55油管的电压值小于N80油管的值。

(2)由图8(a)可知,对直径为73 mm的J55和N80的油管,易混叠区域为3.85～3.9 V,对此区域的值,结合模糊识别方法进行识别,J55和N80油管各有2根误判,区分度达到97.8%。

(3)由图8(b)可知,对直径为89mm的J55和N80油管,易混叠区域为3.7～3.8 V,对此区域的值,结合模糊识别方法进行识别,J55油管有3根误判,区分度达到98.3%。

5 结论

通过涡流方法识别J55和N80油管材质,试验可得出如下结论：

(1)在合适激励频率下,J55和N 80两种油管的涡流信号有明显区别,验证了涡流方法可用于油管的材质识别。

(2)在150H z激励频率下,涡流方法区分J55和N80两种油管效果较好,两种材质油管的识别准确率高于97%。

(3)响应电压大小受到提离、磁敏探头方向以及激励频率等因素的影响,要很好地区分不同材质,对于此三个因素的控制尤其重要。

(4)冶金因素的不稳定性,也会使J55和N80两种油管在区分时产生混叠区域。即使是相同的材质,由于其冶金条件的差别,也会对材料的内部结构产生影响。要进一步提高识别的准确率,仍需要进一步的试验研究。

以上研究为多种相近的导磁材料识别提供了一定的试验基础。

[1]田建成.NT D300系列杆管级别分选系统应用[J].石油矿场机械,2005,34(1)：99-101.

[2]谭多鸿.油田杆管级别分选系统研究与应用[J].石油机械,2005,33(9)：62-641.

[3]Nestleroth J B,Davis R J.Application of eddy currents inducedBy permanent magnets for pipeline inspection[J].NDT&E International,2007(40)：77-84.

[4]郎家峰,杨明,吴晓琳,等.基于双涡流传感器的金属材质动态检测系统设计[J].计算机测量与控制,2005(13)：426-427.

[5]陈昌华.电脑式电磁分选检测仪在钢铁材质中的应用[J].无损探伤,2002(26)：31-33.

[6]徐锦花,樊建春,张来斌.J55和N80油管材质识别试验研究[J].石油机械,2009(37)：13-15.

[7]Robert C.Mc Master.美国无损检测手册[C].美国无损检测手册评审委员会,译.上海：上海世界图书出版社,1999：330-333.