油田油管无损检测技术研究

杨延泉（胜利油田物资供应处物资检验所 山东东营 257000）

油管是原油生产过程中油气、注水、筑起等采油采气作业的井下通道，并且能够被起出和下入、多次使用的钢柱管。在实际采油作业中，抽油管会承受拉伸、内压、压裂、酸化等严苛的作业工作环境。同时，受高温高压的影响，特别是膨胀效应、温度效应、螺旋效应和活塞效应的作用下，油管经常会产生各种弯曲，而抽油管的弯曲将会导致抽油杆弯曲，继而导致油管壁和抽油杆的自身磨损。抽油管的磨损和断裂将会导致生产井不出油，造成生产油井停工停产，经济损失巨大。油管的磨损和破裂的严重后果要求我们必须定期对油管进行检测。目前使用最频繁的检测技术主要是无损检测技术。无损检测技术就是指在不损伤材料和成品的条件下，根据材料内部结构异常引起的对光、热、电等反应的不同，研究其表面和内部是否存在缺陷的一种技术手段。通过无损检测，能够掌握缺陷与强度的关系，从而评价构件的允许负荷和剩余寿命，及时对油管进行修理。目前应用于油管无损检测的方法很多，主要有磁粉探伤法、渗透检测法、微波检测法、涡流检测法和漏磁检测法，本文主要采用涡流检测法和漏磁检测法两种方法来研究油管无损检测技术的应用。通过无损检测得到的信号难免带有噪声，尤其在探头结构相对于缺陷形状不合理的情况下。因此，需要利用信号处理方法对信息进行处理。油管的无损检测和现代信号处理技术相互结合应用，能够准确的检测出油管是否受损以及损伤的情况。

一、油管检测的原理

对油管进行检测的过程主要是先将油管洗净、放入检测台，然后将油管螺旋式前进穿过漏磁传感器，进行漏磁检测，最后在经过涡流传感器，进行涡流检测。油管在经过漏磁传感器后，油管就进行了磁化，有利于磁导率变小，这样能降低对涡流检测的影响。经过两种传感器采集到的信号，并将信号做相应的处理，输入神经网络进行融合，从而确定缺陷的损伤程度。涡流检测原理主要是利用金属处于变化的磁场中会产生涡状流动的电流的原理进行检测。当金属管道处于电磁感应的下，会产生涡流，而涡流的大小、分布与金属管道的状况有关。这样，根据涡流的大小和分布，就能反映出金属管道的状态，进而判断金属管道是否存在缺陷。漏磁检测原理则是针对高磁导率的铁磁性材料被磁化后，有缺陷的地方磁力线就会发生弯曲变形，并且有部分磁力线会泄漏出来，经过磁敏传感器检测该泄漏磁场，从而判断缺陷是否存在。在油管无损检测过程中，首先要对油管进行磁化，这是检测的第一步，决定着被测对象能否产生出可被测量和可被分辨的磁场信号。因此，针对不同的测量目标，磁化方式和磁化强度的选择就会不同。磁化的方式主要有直流励磁、交流励磁、复合磁化和综合磁化。磁化强度的选择应以管道的缺陷和结构特征产生的磁场能否被检测到为前提，并需要综合考虑检测信号的信噪比和检测装置的经济性，选择最优的磁化强度。

二、油管缺陷检测系统的信号采集及信号处理方法

油管缺陷检测系统是由信号发生器、传感器、预处理器、数字信号处理器和油管支撑装置构成的。在实际检测过程中，探伤传感器在油管中运行，从而探测获得缺陷信息。而信号预处理装置则是将传感器获得的检测信号进行放大、叠加、滤波等处理，处理后的信息数据传送入模数转换器，并进行相关的信号处理，最后进入计算机进行缺陷分析。在油管检测过程中，无论是油管运动还是检测传感器运动，都必须让探头扫描到被检测油管的所有表面，没有扫到的，则会被漏检。因此在检测的时候主要靠检测探头的周向旋转，扫描区域在油管上呈螺旋线轨迹，探测器的位置和速度则需要精准的控制机来进行控制。信号的预处理是对信号的放大、除噪、误差补偿等，是检测系统的中间环节。系统在获取信号后，应该先对信号进行平滑处理，剔除数据中可能出现的短促干扰信号和孤立点。同时，在油管检测时会受到工频电压等因素的干扰，会产生离散的异常信号点，这就需要进行粗大误差的处理，剔除异常信号点。当前对于数字信号的处理的方法主要是短时傅立叶变换和小波变化法。小波变换是当前最先进的处理方法，能够在指定频带和时间段内的信号成分进行分析，可以聚焦到信号的任何细节，特别是对油管缺陷引起的突变性信号比较敏感。

三、数据融合理论及在油管检测中的应用

在油管缺陷的无损检测系统中，我们主要应用的是涡流传感器和漏磁传感器，主要是为了提高对缺陷检测的精度和准确的定位缺陷的位置。因此，我们需要将两种传感器采集的信息进行数据融合的处理，从而得出更为准确、可靠的结论。多传感器的信息融合能够充分利用多个传感器的资源，将各个传感器的空间和时间上的互补进行优化组合，产生对环境的一致性解释和描述。经过多传感器的信息融合，提高了整个传感器系统的有效性。按照信息抽象的融合的层次可将融合层次分为检测级融合、目标识别级融合和位置级融合。在油管检测系统中主要应目标识别级融合，主要包括数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据融合就是将各种传感器的原始数据预处理之前就进行数据的综合和分析，保留了原有的数据；特征级融合是对预处理和特征提取后获得的环境特征信息进行综合分析和处理；决策级融合是最高级进行的融合，具有良好的实时性和容错性。信息融合模型主要是通过功能、结构和数学模型等方面进行研究和表示。

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