大型在役油罐检测技术方法研究

一、国内外储罐检测技术的发展现状及趋势

金属储罐由于长年在自然环境和液位变化条件下运行, 不可避免地受到各种损伤。特别是环境中的化学腐蚀和电化学腐蚀所引发的腐蚀穿孔、裂纹扩展以及破裂等, 使介质泄漏, 引起严重灾害和环境污染, 造成人员和财产的巨大损失。因此, 储罐检测、修复和安全评定一直受到国内外有关企业和工程技术人员的重视。

二、研究检测技术的目的、意义以及市场前景

常压储罐因腐蚀导致底板减薄和穿孔泄漏的事故时有发生。根据调查, 由于腐蚀而引起的储罐失效占全部储罐失效的60%以上, 因此采取有效的储罐底板腐蚀检测方法, 对安全生产、节约资源和保护环境都具有重大意义。大型常压储罐通常根据固定的周期进行停产开罐检验, 检验多采用常规的无损检测方法, 但这些方法需要经过清空原料、开罐、清洗、去除表面防腐层、检验和重新防腐等一系列过程。检验成本高、周期长, 有时效果还不太好。还有的情况是, 当花费了大量人力、物力和财力, 经常规无损检测方法检测后却认为不需要任何维修。所以, 希望有一种新的检测技术, 在不需要开罐的情况下对储罐的安全状况进行评估。鉴于此, 将声发射在线检测和评价技术引入到常压储罐的不停产、不清罐检测成为应用的热点。根据声发射检测和质量分级的结果, 为常压储罐开罐检验的周期和最佳时机的选择提供科学依据。本项目针对大型储罐群, 基于完整性管理理念, 依托声发射在线检测技术和漏磁检测技术开展罐群评估, 提高了设备管理水平, 降低了生产运行成本, 保证了设备安全, 市场应用前景广阔。

三、研究方案

课题研究的总体技术路线如图2-1所示。

四、具体的研究方法包括:

1.综合运用金属腐蚀理论、现代信号分析技术和声信号传播理论, 对不同油品介质腐蚀过程进行声发射监测, 研究腐蚀过程声发射信号特性, 提取储罐底板腐蚀过程声信号, 建立腐蚀速率与声发射特征参量间关系的量化评价模型;

2.运用统计分析理论, 根据已有的大型储罐声发射在线检测数据, 对影响储罐底板腐蚀的各种因素进行统计分析, 确定主要影响因素;

3.采用Bayes网络智能决策理论, 建立基于声射在线检测信息和储罐底板主要影响因素的Bayes网络智能评价模型, 实现对大型储罐底板腐蚀损伤状况的智能评价;

4.应用声发射在线检测技术对现场大型储罐进行检测, 利用储罐底板漏磁检测仪进行开罐检验, 获取部分样本储罐底板腐蚀损伤状况的直观数据;

5.根据前期项目积累的储罐声发射在线检测与漏磁开罐扫描检测数据, 结合实验室实验数据, 建立声发射信号活动度和风险腐蚀速率的关系曲线。同时构建声发射在线检测数据和板厚漏磁扫描数据对应的数据库, 以用于罐底部腐蚀损伤状态的评估。

6.根据项目进行期间获得的部分样本储罐声发射在线检测与漏磁开罐扫描检测数据, 修正腐蚀速率的声发射评价曲线, 验证储罐底板腐蚀损伤状况的Bayes网络智能评价模型, 实现基于声发射在线检测技术的大型储罐底板腐蚀损伤评价和寿命预测。

7.C#程序设计语言, 编制大型储罐腐蚀损伤智能评价及预测分析系统, 同时集成大型储罐的日常管理、信息统计、报表输出、安全管理、检测报告管理等功能, 实现储罐的综合信息管理。

8.厚板磁化结构优化设计研究。大型储罐边缘板比较厚, 一般12.5-23mm。为了使储罐底板能够被磁化到近80%磁感应强度, 减轻仪器重量和磁铁与底板之间引力, 需要优化设计检测仪的磁化结构。

9.弱磁场聚磁技术研究。由于大型储罐底板较厚, 缺陷处的漏磁信号很弱, 采用普通的磁传感器很难获得缺陷漏磁信号。通过设计传感器聚磁装置来提高其检测灵敏度, 聚磁片采用高导磁材料制作, 将底板表面上的微弱磁场聚集, 增加检测的灵敏度。本课题将设计并选择合理的聚磁结构, 研究添加聚磁结构后漏磁场随缺陷参数的变化。

10.缺陷漏磁场空间分布研究。储罐底板漏磁检测技术对缺陷的量化建立在对缺陷漏磁场的空间分布研究基础上, 只有对不同种类、不同大小缺陷的漏磁场空间分布进行大量研究, 才能提取出量化的漏磁信号特征。需要采用有限元分析大量缺陷漏磁场的三维空间分布。

11.相关参数对缺陷漏磁场的影响分析。将有限元分析仿真数据和实验数据分析结合, 根据缺陷漏磁仿真信号大量统计数据的信号分析处理, 研究缺陷外形特征相关参数对腐蚀缺陷漏磁场分布的影响。通过研究分析提取漏磁信号相应的特征量, 并研究缺陷外形特征参数与漏磁信号特征量的关系。根据特征量来定性分析识别判断缺陷的存在, 为缺陷轮廓的三维重构提供理论依据。

12.缺陷多通道漏磁信号反演与重构方法研究。采用多尺度分析方法对缺陷漏磁信号进行分析, 选择缺陷漏磁场的垂直分量作为研究对象, 对缺陷信号分别进行时域、频域和频谱分析, 并选取用于信号量化分析的特征量。根据缺陷样本, 建立用于识别缺陷类型的神经网络, 对每路传感器的预测结果进行数据融合得到缺陷类型的最终预测结果。将缺陷类型的预测结果与缺陷样本相结合建立用于量化缺陷的神经网络, 完成从缺陷漏磁信号到缺陷几何尺寸的映射。对缺陷重构方法进行深入研究, 根据量化结果, 建立相应的“缺陷矩阵”完成缺陷的定位及三维轮廓的重构, 实现腐蚀缺陷的可视化。

13.厚板漏磁扫描检测仪样机研制, 根据理论分析的结果和现场实际检测的要求, 研制适应厚板检测的大型储罐底板漏磁扫描检测仪样机。主要包括:弱磁信号调理模块;高精度定位模块设计;仪器结构优化设计;数据采集和处理分析软件设计。