(343) 287-55-66
Виды деятельности


 
 
   

Акустико-эмиссионный контроль при оценке технического состояния оборудования нефтегазового комплекса

Кузьмин А.Н.Жуков А.В., Давыдова Д.Г., Шитов Д.В., Аксельрод Е.Г., Кац В.А.

//Журнал "В мире неразрушающего контроля" №1, том 20, 2017г.

Возможность метода акустико-эмиссионного контроля по выявлению опасных развивающихся дефектов в металлоконструкциях не вызывает сомнений. Однако на практике его использование по-прежнему связано с набором существенных ограничений, с которыми сталкиваются производители оборудования, а также диагностические и экспертные организации, занимающиеся предоставлением услуг в этой области. В статье анализируются проблемы метода применительно к опасным производственным объектам нефтегазового комплекса. Указывается, что рассмотренные ограничения носят аппаратурный, методический и принципиальный характер, и должны предусматривать комплексное решение в составе технологии контроля. На примерах реальных объектов предложены способы минимизации рассматриваемых проблем. Есть основания полагать, что предложенные методические решения могут быть успешно применены не только в проведении приёмочного, пускового и периодического контроля оборудования, но и при разработке блоков автоматического принятия решения систем диагностического мониторинга.


Введение

Опасные производственные объекты (ОПО) на химических, нефтехимических и газовых предприятиях топливно- энергетического комплекса в течение всего срока эксплуатации работают в широком диапазоне температурносиловых режимов и постоянно подвергаются воздействию различного рода агрессивных факторов, в результате чего рост повреждений в материале сосудов и аппаратов давления, резервуарах, трубопроводах, силовых и термокомпенсирующих элементах металлоконструкций может иметь неравномерный, резко ускоряющийся характер [1]. Достоверное диагностирование технического состояния таких объектов невозможно без надежных интегральных методов НК зарождающихся дефектов [2], одним из ведущих среди которых является метод акустической эмиссии (АЭ) [3].


Достоинства АЭ-контроля хорошо известны:

•    объект контролируется целиком, включая труднодоступные области;

•    контроль можно проводить без вывода объекта из эксплуатации, часто на рабочих режимах, без принудительного изменения давления;

•    метод даёт возможность не только выявлять, но и классифицировать по степени опасности развивающиеся дефекты.

Многолетний опыт применения АЭ-контроля для ОПО нефтегазового комплекса [3, 5, 9, 15] показал, что наиболее характерными источниками АЭ являются:

•    процессы развития трещин, включая трение берегов трещины и разрушение продуктов коррозии в полости трещины;

•    разрушение и отслоение в материале конструкции шлаковых и других неметаллических включений;

•    утечки через сквозные дефекты, разуплотнённую запорную арматуру, фланцы и заглушки;

•    процессы химической и электрохимической коррозии.

Дополнительные сложности при диагностировании создают многочисленные источники шума, неизбежного в условиях производства, которые кардинально влияют на результаты контроля и их интерпретацию.

Существует ряд методических неопределенностей, с которыми каждый специалист-практик по АЭ неизменно сталкивается при проведении контроля. Так для трубопроводов наземной или подземной прокладки с различным типом транспортируемой среды:

•    отсутствуют или не всегда корректны методические рекомендации по выбору типа датчиков — преобразователей акустической эмиссии (ПАЭ);

•    отсутствуют рекомендации по выбору оптимального расстояния между ПАЭ, учитывающие условия распространения и затухания сигнала АЭ в материале конкретного трубопровода;

•    требуются помехоустойчивые алгоритмы для надёжного выделения полезного АЭ-сигнала из сигнала помехи в реальном времени и в широком диапазоне отношений сигнал/шум;

•    критерии оценки степени опасности дефектов, предписываемые в действующей нормативно-технической

документации (НТД), недостаточно детализированы, что не позволяет достоверно оценивать класс опасности выявленного источника АЭ на конкретном объекте;

В этой связи разработка специализированных технологий АЭ-контроля ОПО нефтегазового комплекса представляется актуальной задачей, не решённой на сегодняшний день. В настоящей работе сформулированы основные подходы к решению перечисленных проблем, представлены и обоснованы современные аппаратурные способы и методические приемы для повышения достоверности и качества АЭ-контроля.

Выбор преобразователей для АЭ-контроля  

По нашему мнению, использование на практике универсальных широкополосных ПАЭ существенно искажает результаты контроля различных ОПО, в некоторых случаях применение таких датчиков вообще не имеет смысла. В 90% случаев АЭ-контроль проводится на тонкостенных объектах контроля (ОК) с толщиной стенки 3-50 мм, расстояние между преобразователями составляет метры и десятки метров, соответственно используются нормальные волны (волны Лэмба), скорость которых зависит от частоты и толщины волновода; для типичных рабочих частот ПАЭ 30-500 кГц длины волн лежат в диапазоне от 5 до 170 мм. Корректность контроля и точность определения координат от дефектов напрямую зависит от выбора рабочего частотного диапазона полосового фильтра и соответствующих этому диапазону характеристик приёмного преобразователя АЭ [4].

Различают симметричные Snи антисимметричные Ап моды нормальной волны. Как правило, в ОК распространяется линейная комбинация мод различного порядка, при этом основную часть энергии переносят нулевые моды А0 и S0, поэтому в качестве характерных и основных мод волнового пакета, составляющего сигнал АЭ в тонкостенном ОК, принято рассматривать две начальные нулевые моды нормальных волн Лэмба.

Особенностью данного типа волн является то, что они отличаются сильной дисперсией — скорость и затухание сигнала зависят от его частоты; различные частотные составляющие сигнала приходят на удалённый от источника АЭ приёмный преобразователь с разбросом в десятки и сотни микросекунд, что существенно снижает точность локации источника. В порядке подготовки к контролю АЭ-специалисту следует оценить дисперсию и затухание используемых волн, влияние толщины и кривизны стенок ОК, характеристики материала ОК и после этого выбрать диапазон частот фильтра и соответствующий тип ПАЭ [5]. Но в НТД такие требование не прописаны, и при АЭ-контроле натурных объектов этому вопросу внимание как правило, не уделяется.

В настоящее время большая часть серийно выпускаемых измерительных систем АЭ комплектуется одних' универсальным типом ПАЭ. Так распространённая на сегодняшний день АЭ-система A-Line 32D («Интерюнис-IТ Москва) [6] поставляется в комплексе с резонансными широкополосными ПАЭ типа GT200 (ООО «ГлобалТест», г. Саров Предлагаемые на рынке аналоги серийных ПАЭ других производителей имеют схожие с GT200 параметры. Нами были проведены эксперименты, которые показали необходимость использования специализированных ПАЭ, корректно адаптированных к условиям эксплуатации ОК и сконструированных с учётом марки стали, толщины стенки ОК, типа транспортируемой среды и т.д.

В качестве примера рассмотрим, 17-метровый участок технологического: трубопровода, сталь 17Г1С, Ø 520 мм. толщина стенки 8мм с выявленными дефектами, находящимися на расстояниях L1 = 1,5 м L2 = 7,5 м от начала участка, АЭ-система A-Line 32DDM, полоса пропускания фильтра 30-25 кГц. ПАЭ GT200 — серийные и SNK-15 — специализированные для контроля ОПО нефтегазового комплекса). Данные с датчиков обоих типов снимались одновременно. Локации сигналов АЭ (рис. 1а), полученные с использованием ПАЭ SNK-15, позволяют достаточно точно определить местоположение дефектов, тогда как для стандартных GT200 (рис. 1б) результаты сложно трактовать однозначно. Дело в том, что ПАЭ GT200 спроектирован с резонансными частотами 180 и 240 кГц, а дисперсионная кривая доминирующей моды S(pиc. 2), рассчитанная для условий эксперимента, имеет максимальную дисперсию скорости в том же частотном диапазоне 180-320 кГц. Именно совпадение резонансных частот ПАЭ GT200, вполне успешно применяемого в других случаях АЭ-контроля, с диапазоном частот сильной дисперсии доминирующей моды S0 для данного трубопровода и привело к неопределенности картины локации источника АЭ.

a) 

б) 

Рис. 1. Локационные диаграммы линейного участка технологического трубопровода с дефектами АЭ II класса опасности, полученные в рамках синхронной записи для разных типов преобразователей: а - SNK-15 ("Стратегия НК", Екатеринбург); б - GT 200 ("ГлобалТест", Саров)


Рис. 2. Дисперсионная кривая зависимости скорости симметричной моды S0 волны Лэмба от частоты полосы пропускания фильтра. Выделенной цветом полосе частот соответствует участок наибольшей неоднородности скорости распространения S0

Параметры разработанного нами ПАЭ рассчитывались таким образом, чтобы спектр мощности поступающего на вход датчика сигнала приходился на полосу частот 30-150 кГц, в котором дисперсия скорости составляющих типов волн Лэмба сигнала АЭ далека от максимальных значений. Для протяжённых ОК точность лоцирования источников АЭ по сравнению с серийными аналогами ПАЭ увеличилась более чем в 2,5 раза. Для рассмотренного примера местоположение дефекта хорошо согласуется с результатами эксперимента, наибольшему максимуму локаций на представленной диаграмме отвечает обнаруженный источник АЭ II класса опасности — дефект рис. 3), который представляет собой сеть усталостных трещин, развивающихся по типу коррозионного растрескивания под напряжением.


Рис. 3. Дефект коррозионного растрескивания под напряжением технологического трубопровода, соответствующий обнаруженному источнику АЭ II класса опасности

Целенаправленный подбор геометрических параметров пьезоэлемента датчика, материала демпфирующего слоя и толщины протектора, выбор более узкой рабочей полосы частот [7] позволил минимизировать ошибки лоцирования сигнала, повысить чувствительность и помехозащищенность ПАЭ. Еще раз подчеркнём, что выбор датчиков имеет принципиальное значение при разработке методик и технологических карт проведения АЭ-контроля конкретных типов ОПО.

Выбор оптимального расстояния между ПАЭ при контроле протяжённых объектов 

В действующей НТД отсутствуют чёткие рекомендации о необходимости определения расстояния между соседними ПАЭ. На практике же для определения предельно допустимого расстояния между устанавливаемыми на ОК датчиками используются данные по затуханию поверхностных типов волн. Имитатор Су-Нильсена помещают вблизи ПАЭ и измеряют время прихода сигналов АЭ, полученных от слома грифеля цангового карандаша.
Как упоминалось, наиболее эффективными регистрируемыми модами волнового пакета, распространяющего в материале от единичного события источника АЭ в дальней волновой зоне, являются нормальные волны Лэмба нулевых порядков. Для трубопроводов, лежащих на поверхности земли, можно зарегистрировать сигнал АЭ от единичной развивающейся трещины на предельном расстоянии до 100 м, для подземных участков трубопроводов в изоляции этот параметр может изменяться в весьма широких пределах от 10 до 100 м [8]. Проведённые нами исследования также показали [5], что в зависимости от типа изоляционного покрытия труб коэффициент затухания сигнала АЭ различен для одних и тех же типов труб, а значит и эффективное расстояние между ПАЭ может изменяться в несколько раз. Поэтому вопрос предварительной оценки специалистами эффективного расстояния между ПАЭ при контроле имеет принципиальное значение.
Для анализа свойств распространяющихся в материале сигналов АЭ нами используется стандартное программное обеспечение (ПО) A-Line OSC-N, разрабатываемое и поставляемое «Интерюнис-IT» совместно с системами A-Line 32D. Реализованный в рамках данного ПО алгоритм построения спектрограмм сигнала АЭ основывается на вейвлет-преобразовании и в последних версиях на преобразовании Вигнера — частных случаях преобразования Фурье [4]. Последующее наложение на полученные спектрограммы расчётных дисперсионных кривых начальных порядков симметричных и антисимметричных мод волн Лэмба позволяет делать обоснованные выводы об участвующих в излучении эффективных типах волн.

Рассмотрим некоторые экспериментальные данные на примере подземного участка магистрального трубопровода из легированной стали с газовой средой, Ø1020 мм, толщиной стенки 14 мм и двухслойной плёночной изоляцией. В качестве имитирующего модуля сигнала АЭ от трещиноподобного дефекта в эксперименте использован серийный электронный имитатор A-Line со специализированным ПАЭ типа LD-9 производства ООО СКВ «Пьезотех», расположенный на расстоянии 42,3 м от приёмного ПАЭ. Максимум мощности генерируемого сигнала этого ПАЭ смещён в низкочастотную область спектра и находится в диапазоне 60-90 кГц. Существенная часть энергии имитирующего сигнала АЭ при этом приходилась на генерацию начальных компонентов волн Лэмба [4].

Осциллограмма сигнала АЭ от дефекта (рис. 4а) состоит из двух явных максимумов, расстояние между которыми определяется различиями в скорости их распространения, соответствующая вейвлет-спектрограмма сигнала (рис. 4б) была рассчитана в пакете A-Line OSC-N. Видно, что экспериментальный сигнал на спектрограмме с ростом расстояния от источника разделяется на две характерные моды, для которых рассчитаны и приведены соответствующие дисперсионные кривые волн Лэмба А0 и S0. При этом спектрограммы и наложенные дисперсионные кривые на рис. 4б качественно согласуются, а рассчитанное в ПО расстояние до источника по дисперсионным кривым близко к реальному значению, что в совокупности позволяет делать вывод о природе излучаемых волн.


Рис. 4. АЭ-сигнал, зарегистрированный на расстоянии 42,3 метра от электронного имитатора сигнала АЭ A-Line, амплитуда сигнала излучателя 20 В: а - осциллограмма сигнала; б - соответствующая вейвлет-спектограмме

В тех же условиях эксперимента определены зависимости затухания и скорости распространения сигнала АЭ от имитатора от расстояния X, м, между излучателем и приёмником; обе функции имеют ярко выраженный нелинейный характер. Моды А0 и S0 равномерно расходятся (рис. 5), практически не претерпевая существенных изменений при 10<Х<60. Коэффициент затухания и скорость (рис. 6) уменьшаются при Х<20 м и практически постоянны при X>20 м. Полученный важный экспериментальный результат подтверждает ранее высказываемые соображения [9] о том, что параметры приёма сигнала в ближней (расстояние между ближайшим ПАЭ и источником сравнимо с длиной излучаемой волны) и дальней волновой зоне существенно отличаются.


Рис. 5. Преобразование сигнала АЭ с изменением расстояния от источника. Полоса пропускания фильтра аппаратуры на входе сигнала АЭ 30-500 кГц. Расстояние от источника АЭ до приёмного преобразователя, м: a - 11; б - 22; в - 33; г - 44; д - 56. Слева - осциллограммы, справа - соответствующие вейвлет-спектограммы


Рис.6. Характеристики распространения сигнала АЭ в зависимости от расстояния между источником и преобразователем: δ - затухание (синия линия - S0; красная линия - A0); зеленая линия - скорость волны

Таким образом, вопреки рекомендациям НТД, определяемое значение коэффициента затухания сигнала АЭ от имитатора в ближней волновой зоне не может быть корректно применено для оценки эффективного расстояния между преобразователями АЭ на протяжённом ОК. Данный вывод влечёт за собой необходимость проведения на каждом типе труб соответствующих калибровочных экспериментов по определению предельно допустимого расстояния между ПАЭ. Методика этих измерений основывается на применении электронного имитатора сигнала АЭ, разрабатывается специалистами заранее и содержится в технологической карте проведения АЭ контроля для данного ОПО.

Корректность методических принципов, положенных в основу определения эффективного расстояния между ПАЭ на объекте, проверялась нами неоднократно на реальных дефектах. Так для участка технологического газопровода высокого давления проведённая в ходе подготовки к АЭ-контролю оценка эффективного расстояния между ПАЭ составила примерно 70 м. Выявленный в результате последующего контроля этого газопровода источник 2-го класса опасности был идентифицирован как усталостная трещина основного металла (рис. 7а).

На идентифицированных в процессе постобработки данных АЭ осциллограмме и спектрограмме выявленного источника (рис. 76) видно, что сигнал от развивающегося дефекта действительно может быть обнаружен на расстоянии примерно 60 м, поскольку для наиболее дальнодействующей моды А0 заданный порог дискриминации им явно превышен.


Рис. 7. Исследование сигнала АЭ от реального дефекта на технологическом трубопроводе при проведении эксперимента в режиме мониторинга: а - усталостная трещина в основном металле трубопровода; б - осциллограмма (вверху) и вейвлет-спектрограмма (внизу), полученные с преобразователя, находящегося на расстоянии 62,8 метра от дефекта

Полученный результат подтвердил возможность проведения достоверного АЭ-контроля трубопроводов подземной прокладки с газовой средой и плёночной изоляцией усиленного типа при расстояниях между устанавливаемыми ПАЭ до 60 м и был успешно применён нами при контроле участков подземных магистральных газопроводов с большими сроками эксплуатации [10]. Продемонстрированная возможность выявления наиболее опасных для эксплуатации развивающихся дефектов усталостного типа, а также стресс-коррозионных дефектов, в том числе и на ранних стадиях развития крайне важна для безопасной эксплуатации ОПО.

Критерии оценки степени опасности источников АЭ

Следующим немаловажным фактором при контроле является корректность определения класса опасности, обнаруженного на объекте источника АЭ. Анализ системы классификации источников АЭ [11] показал, что большая часть критериев носит качественный или узкоспециальный характер (критерий кода ASME, система классификации источников АЭ в технологии MONPAC) и для задач контроля конкретных ОПО нефтегазового комплекса ограниченно применимы или не применимы вовсе. Широко используемый на практике наиболее простой амплитудный критерий слабо применим при установленном высоком пороге дискриминации, изменяющемся в процессе контроля отношении сигнал/шум и слабой помехоустойчивости принимаемых сигналов при контроле трубопроводов в процессе эксплуатации.

Кроме того, использование одного информативного параметра — амплитуды — явно недостаточно при наличии в потоке событий АЭ большого числа нестационарных помех. Многолетний опыт обследований показал, что такая практика приводит к серьёзным ошибкам и пропускам опасных дефектов, поэтому обоснование выбора критерия в каждом конкретном случае является важной составной частью методики проведения АЭ-контроля. В нашем случае есть основания полагать, что наиболее подходящим является интегрально-динамический критерий (ИДК) по стандарту NDIS2412-80 [12], в котором учтены:

•    избирательность событий АЭ, участвующих при оценке класса опасности

источников АЭ по принципу лоцирования сигнала;

•    необходимость оценки класса опасности по более чем одному параметру.

С целью повышения достоверности и качества контроля упомянутый ИДК был нами усовершенствован и доработан. В качестве исходных событий для ИДК выбирались сигналы АЭ, которые участвуют в лоцировании источников, соответствующих опасным развивающимся дефектам. При этом вероятность влияния на итоговый результат многочисленных стационарных и нестационарных помех, резко ухудшающих качество контроля, существенно минимизируется.

Рассмотрим основные особенности использованного нами критерия. Параметрами критерия NDISявляются средний радиус Rи коэффициент концентрации С = Ni / Rотдельного источника АЭ, где Ni — общее число событий для каждого источника АЭ. В нашем случае эти параметры определялись не по средним статистическим значениям зарегистрированных событий от источника, как рекомендовано в стандарте 2412-80, а по среднему радиусу зоны локации Rcp этого источника. При использовании системы A-Line величина Rcp определялась численно по специально разработанному алгоритму на основе заданных экспериментально пространственных координат лоцируемых для данного источника импульсов, тогда СОПО = Ni / Rcp2. Для суммарной энергии источника

Ei = Σ (Ak)· Nk

вместо квадрата амплитуды единичного сигнала Ак2 был использован более подходящий интегральный параметр энергии единичного сигнала АЭ иг, определяемый в программе A-Lineкак функция амплитуды и длительности единичного сигнала АЭ, т.е. EОПО= Σ Wk · Nk. Этот же параметр (вместо рекомендованной амплитуды) был использован при расчёте динамики энерговыделения Р на основе разработанного алгоритма оценки эволюционных свойств сигнала АЭ. Положение разграничивающих линий на диаграмме ранга источника (рис. 8) определялось согласно рекомендациям стандарта 2412-80 предварительными экспериментами. Корректность расчётов по адаптированному для ОПО нефтегазового комплекса критерию подтверждалась экспериментально: в местах лоцирования обнаруженных источников АЭ проводился контроль локальными методами НК.


Рис. 8. Пример распределение опасных развивающихся дефектов кольцевых сварных соединений по рангу источников АЭ в соответствии с требованиями стандарта NDIS 2412-80

Рассмотрим пример применения усовершенствованного критерия NDIS на реальном ОПО — участке технологического нефтепровода (рис. 9а) протяжённостью около 30 км с обнаруженными в ходе проведения предыдущих обследований дефектами кольцевых сварных соединений. Исследуемый участок на момент контроля эксплуатировался более 40 лет. АЭ-контроль осуществлялся в режиме мониторинга на рабочих параметрах эксплуатации нефтепровода [9]. Схема проведения контроля показана на рис. 9б, в. Выбор мест установки ПАЭ определялся необходимостью настройки оптимальных линейной и плоскостной треугольной схем локации [3] для точного определения местоположения источника АЭ, соответствующего ранее выявленному дефекту. Дополнительно к ПАЭ на верхней образующей трубы устанавливался тензометрический преобразователь для контроля пульсаций внутреннего давления транспортируемого продукта на рабочих параметрах эксплуатации. Априорные знания о типе, размерах и местоположении дефектов в кольцевых сварных соединениях позволили сопоставить координаты регистрируемых источников АЭ и собственно дефектов.



Рис. 9. Методика проведения АЭ-контроля локального дефектного сварного соединения магистрального нефтепровода: а - фото ОК; б - схема подготовки шурфа для проведения диагностических работ; в - схема установки регистрирующих датчиков на ОК (1-4 - пьезоэлектрический преобразователь, 5 - тензометрический преобразователь, l - длина сварного соединения)

Рассмотрим результаты контроля для выборки из 8 характерных дефектов, которые обозначены в легенде диаграммы справа посередине (рис. 8) знаком и цветом. Для наглядности в легенде каждому дефекту соответствует реальный километраж вдоль трассы, привязанный к технологическим схемам прокладки нефтепровода. Видно, что расстояние между дефектами достаточно велико, чтобы пренебречь взаимным влиянием дефектов в процессе контроля. Положение точки на плоскости в координатах lgC— lgE определяется в рамках стандарта по данным табл. 1 и обозначает ранг каждого обнаруженного источника АЭ. Номера областей ранга источников с разделяющими границами показаны также на рис. 8.

Расчет динамики энерговыделения Р позволяет определить требуемый тип источника АЭ (табл. 2). Последний в совокупности с рангом позволяет численно оценить класс опасности источника АЭ по данным табл. 3.

Большая часть дефектов имела характер усталостных развивающихся трещин, образовавшихся в результате длительной эксплуатации. Результаты эксперимента позволили в итоге сформировать граничные условия критерия NDIS для методики оценки степени опасности разрушений на реальных ОПО и обосновать эффективность его применения на практике.

Табл. 1. Пример рассчитанных из эксперимента параметров для критерия NDIS 2412-80, соответствующих дефекту III класса опасности


Табл. 2. Определение типа источника АЭ по многопараметрическому критерию NDIS


Табл. 3. Итоговое определение класса опасности источника АЭ по критерию NDIS


Технология контроля сильно зашумленных ОПО с применением беспороговой регистрации данных

Надёжное обнаружение полезного АЭ-сигнала из сигнала помехи в реальном времени и в широком диапазоне отношений сигнал/шум (S/N) при АЭ-контроле требует разработки помехоустойчивого алгоритма [12]. Существующие методы обработки зашумлённых АЭ-данных в частотной/временной областях основаны на wavelet-декомпозиции и анализе главных компонентов [4], используют пороговую регистрацию данных, обладают слабой помехоустойчивостью и могут быть эффективно использованы при S/N > 1. Технология, связанная с отказом от введения порога дискриминации при регистрации данных АЭ определяется как беспороговая регистрация данных (БРД).


Рис. 10. Блок-схема обработки сигнала АЭ при беспороговой регистрации данных

Преимущества БРД по сравнению с пороговой регистрацией заключается в способе фильтрации шумов и последующей обработке данных АЭ. Работа устройства БРД (рис. 10) основана на непрерывной записи АЭ-сигнала, поступающего с выхода регистрирующей цепочки I-II: ПАЭ — предварительный и широкополосный согласующие усилители. Отметим отсутствие ключевого компонента цепочки I-II любой серийной АЭ-системы — детектора-дискриминатора.

В блоках III, IV с использованием АЦП типа L-Card ведётся регистрация непрерывного стохастического временного ряда событий АЭ как аддитивной смеси полезного сигнала и шума с S/N > 1 или S/N < 1, что не имеет принципиального значения. Задачи фильтрации решаются не заданием порога дискриминации, а программно в режиме постобработки (блоки V—VII), включающей:
•блок V — полосовая частотная фильтрация;
•блок VI — адаптивная фильтрация для выделения полезного АЭ сигнала;
•блок VII — расчет локальных параметров временных рядов сигнала и шума;
о сравнительный анализ временных рядов сигнала и шума значениям локальных статистических параметров о построение системы характеристических инвариантов (СХИ), не зависящих от амплитуды и интенсивности шума;
•блок VIII — использование СХИ в качестве информативных параметров для формирования диагностических признаков наличия дефектов в ОПО. Классификация дефектов по степени опасности проводится по методу k-средних кластерного анализа, затем принимается решение о техническом состоянии ОК.
При пороговом АЭ-контроле реальные объекты с S/N ≤ 1 слабо поддаются контролю, при этом технология адаптивной фильтрации в БРД позволяет сохранить информативность полезного сигнала АЭ даже при S/N << 1 [13] Рассмотрим подробнее работу адаптивного фильтра (рис. 11).


Рис. 11. Принцип работы адаптивного фильтра в схеме БРД: а - реализация в двухканальном режиме; б - реализация для натурных ОК с одним информационным каналом на ходе

Известно, что в системах радиосвязи параметры цифровой адаптивной фильтрации (АФ) могут в реальном времени подстраиваться под спектральные, корреляционные и статистические характеристики зашумленного входного сигнала, при этом адаптивные алгоритмы фильтрации успешно обнаруживают полезный сигнал в присутствии сильных помех различной природы и априорно неизвестными параметрами полезного сигнала от дефекта [14].

Классическая схема АФ (рис. 11а) — использование образцового (шумового) сигнала в качестве шумоподавителя — часто неприменима на практике. При этом работа фильтра предполагает использование двух раздельных ПАЭ, регистрирующих соответственно зашумлённый сигнал АЭ и свободную от полезного сигнала от дефекта «чистую» помеху — шум. Однако на практике классическая двухканальная схема работы АФ при анализе данных АЭ, полученных с натурных объектов, оказалась непригодной. Обусловлено это тем. что отсутствие АЭ-сигнала от дефекта на участке, где установлен вспомогательный датчик, является определяющим условием работоспособности классической схемы АФ. Сформулированное условие не всегда выполнимо на практике, поскольку априорно присутствует неопределённость расположения дефекта в ОК.

Нами реализована схема АФ с одним информационным входным каналом (рис. 11б). Данный канал, как и положено для реального сигнала АЭ, содержит регистрируемый временной ряд из аддитивной смеси АЭ-сигнала и шума, поступающий с единственного ПАЭ, расположенного вблизи дефекта (источника АЭ в ОК). Алгоритм фильтрации был модифицирован, что позволило применить сценарий «слепой» адаптации для выделения шума [15]. Суть предложенного подхода состоит в задании временной задержки, эквивалентной введению виртуального эталонного сигнала по типу классического АФ (рис. 11а). Введение задержки позволило на коротких временных отрезках результирующего временного ряда сравнивать на входе АФ исходный и преобразованный сигнал АЭ. При этом в момент появления полезного сигнала от дефекта временной ряд испытывает изменения, и статистические свойства двух разделённых по времени отрезков будут существенно меняться. Наибольший интерес при реализации этой процедуры представляет оптимальный подбор величины задержки и ширины скользящего временного окна фильтрации. С этой целью нами был разработан специальный алгоритм расчёта величины задержки, основанный на предварительном численном расчёте соотношения времён корреляции шума на реальном объекте и сигнала от эталонного дефекта [16]. Позднее работоспособность этой системы фильтрации в условиях малого отношения сигнал/шум была подтверждена на реальных ОК и явилась основой создания соответствующей экспертной системы БРД АЭ-контроля. Далее будет рассмотрен ряд примеров практической реализации технологии БРД на реальных промышленных объектах.

АЭ-контроль в условиях отношения сигнал/шум меньше единицы

Реализованная технология БРД была использована нами при контроле компенсаторов горячей обвязки на действующем НПЗ. Метод БРД применялся совместно со стандартной пороговой регистрацией АЭ-сигналов. Это позволило провести успешное обнаружение полезных сигналов АЭ, ответственных за дефекты конструкции, а также определение координат и оценку степени опасности источников в условиях высокоамплитудных нестационарных шумов.
Объектом контроля являлись осевые сильфонные компенсаторы, установленные на трубопроводе перегретого пара химической установки. Конструкция компенсатора этого типа представляет собой гибкий металлорукав из гофрированной оболочки, расположенный между скреплёнными с трубопроводом концевыми патрубками. Диаметр компенсатора — 830 мм, материал стали — INCOLOY 800Н, среда — перегретый водяной пар. Эксплуатационные параметры: давление 0,12 МПа, рабочая температура 800°С.
К основным дефектам компенсаторов относятся:
•коррозионные дефекты;
•усталостные трещины, возникающие вследствие неоднородного распределения нагрузки;
•пережог металла внутренней стенки при наличии солевых отложений;
•дефекты отливки и термообработки;
•усталостные разрушения на участках, подверженных повышенной вибрации. 
Необходимость внеочередного технического диагностирования была вызвана рядом инцидентов, связанных с аварийными ситуациями. Контроль выполнялся на действующей производственной линии, остановка которой была невозможна. Для обеспечения температуры на площадке с установленными ПАЭ на допустимом уровне были использованы волноводы (рис. 12а) и дополнительная теплоизоляция.


Рис. 12. АЭ-контроль термокомпенсатора химической установки из эксплуатации: а - волновод, смонтированный на ОК с рабочей температурой 800°С; б - пример установки на площадке волновода датчиков АЭ для пороговой и беспороговой регистрации данных

При проведении контроля в условиях эксплуатации присутствует большое число нестационарных шумов различной природы, в нашем случае наблюдались:
•пневматический и гидродинамический шум движения рабочей среды в ОК;
•высокоамплитудные импульсные электрические помехи;
•внешние механические и электромагнитные помехи;
•конструктивный шум (процессы трения при взаимном перемещении поверхностей скольжения металла в слоях гофры);
• структурный шум (релаксационные процессы при локальных термомеханических возмущениях);
• релаксационные шумы после восстановительных или ремонтных работ. 
Это и обосновывает необходимость применения технологии БРД в дополнение к стандартному АЭ-контролю и пороговой регистрации данных.
В качестве датчиков пороговой регистрации были использованы серийные ПАЭ типа GT200, схема расстановки показана на рис. 13, измерения порогового сигнала проводились в полосе частот фильтра 100-350 кГц. Для реализации АЭ-контроля с использованием БРД на каждый компенсатор был установлен один дополнительный серийный датчик LD-11 (ТОО ОКБ «Пьезотех», г. Балашиха) при частотах аналогового фильтра 30-500 кГц с последующим применением цифрового полосового фильтра Хэннинга [17], область фильтрации которого подбиралась в ходе предварительного эксперимента по оптимальному отношению сигнал/шум и недопущению распространения дальнодействующих мод волнового пакета на соседние компенсаторы. Для датчиков GT200 и LD-11 было предусмотрено совместное использование измерительных каналов (рис. 12б). Всего было обследовано 5 компенсаторов трубопровода горячей обвязки общей протяженностью примерно 40 м (рис. 14).


Рис. 13. Схема установки ПАЭ при пороговой и беспороговой регистрации данных на термокомпенсаторе

Рис. 14. Схема расположения продиагностированных компенсаторов находящихся в составе технологического трубопровода горячей обвязки при проведении контроля на рабочих параметрах химической установки в режиме мониторинга

Сравним результаты по двум компенсаторам: № 1 (бездефектный) и № 4 (дефектный). Отличия между ними заключаются в том, что только на дефектном компенсаторе были выявлены источники АЭ IIIкласса опасности, соответствующие критически опасным развивающимся дефектам.

Примеры характерных временных зависимостей пиковых амплитуд АЭ-сигналов, превышающих порог дискриминации, в сравнении представлены на рис. 15 а, б. Видно, что полученные в реальном времени диаграммы для двух компенсаторов принципиального отличия не имеют. Однако в режиме дальнейшей постобработки при использовании критерия NDIS, а также применении системы планарной локации источников АЭ и использованного способа фильтрации событий по пачкам было установлено, что обнаруженные источники АЭ для компенсатора 4 (рис. 15а) соответствуют третьему классу опасности, что свидетельствует о наличии опасных развивающихся дефектов. Обнаруженные при этом лоцируемые АЭ-сигналы (выделенные точки на рис. 15а) имеют высокоамплитудный, дискретный характер, соответствующий поведению опасного развивающегося дефекта. Установлено, что присутствующая при этом на рис. 15 а,б случайный шумовой компонент имеет неоднородный по каналам характер и. тем самым, вносит существенный вклад в регистрируемые параметры. При этом для АЭ-сигнала, имеющего источники АЭ третьего класса опасности, обнаруженные локации устойчиво проявлялись на протяжении всей записи параметров АЭ. Что касается компенсатора 1, то, несмотря на наличие на рис. 15б большого числа высокоамплитудных дискретных сигналов, применённые способы фильтрации позволили идентифицировать полученные сигналы как совокупность случайных нестационарных помех, так что большая часть сигналов на рис. 156 в итоговую локацию не вошли и не были идентифицированы как опасные источники АЭ.

Результаты пороговой АЭ (рис. 15а, 6) хорошо согласуются с результатами БРД (рис. 15в) для той же пары компенсаторов. Диагностическая информация, поступающая с ОК в режиме эксплуатации, представляет собой временной ряд, состоящий из аддитивной смеси полезного сигнала от дефекта и помехи но сигнал от помехи также имеет разделение на случайный шумовой компонент и нестационарный высокоамплитудный сигнал, как это видно, в частности, из рис. 15а, б. Сигнал от дефекта при этом обнаруживался нами в условиях БРД с использованием адаптивного фильтра с одним информационным каналом на входе по алгоритму «слепой» адаптации.



Рис. 15. Результаты пороговой (а, б) и беспороговой (в) регистрации данных АЭ при контроле дефектного №4 и бездефектного №1 компенсаторов химической установки

Последующий расчёт локальных статистических параметров полученного на выходе АФ временного ряда позволил установить моменты времени, когда данные параметры испытывают локальные (пиковые) изменения. Основным диагностическим признаком в этом случае является текущее значение статистических характеристик случайного акустического шума в момент возникновения и развития источников АЭ. При возникновении в потоке событий АЭ полезного сигнала, связанного с развитием дефектов в ОК (развивающаяся трещина, коррозионные процессы и др.), природа регистрируемого акустического шума существенно изменяется [18], а соответствующие статистические характеристики принимают нешумовой детерминированный характер.

В данной работе при обработке данных БРД вычислялись значения следующих статистических параметров временного ряда АЭ: дисперсия, среднее квадратичное значение (СКЗ), асимметрия, эксцесс.

Результатом обработки являются временные ряды, состоящие из локальных статистических параметров, рассчитанные в пределах подбираемого в ходе эксперимента скользящего временного окна. Принципиальная разница обработки данных БРД по сравнению с пороговой регистрацией заключается в том, что в случае БРД анализируются не характеристики АЭ-сигнала, превышающие порог дискириминации, а локальные (мгновенные) статистические параметры, не зависящие от уровня случайного шума. Именно в условиях расчёта статистических параметров, инвариантных по отношению к случайному шуму, появляется возможность анализировать и обнаруживать полезный сигнал, в том числе и во временном ряду с соотношением сигнал/шум близким или меньше единицы.

Полученным максимумам СКЗ на временной развертке (рис. 15в) отвечают моменты времени, когда регистрируемый временной ряд сигнала АЭ начинает существенно отличаться от случайного шума. В эти моменты в потоке событий АЭ появляются полезные сигналы от дефектов и нестационарные высокоамплитудные помехи от действующей промышленной установки. Видно, что максимумы СКЗ присутствуют на представленной диаграмме для обоих типов компенсаторов. Анализируя этот факт, отметим, что схема эксперимента и методика БРД измерений реализовывались таким образом, чтобы полезный сигнал от дефекта гарантированно регистрировался только на датчиках АЭ, находящихся в непосредственной близости от него, т. е. установленных на самом обследуемом компенсаторе, и не достигал ПАЭ, установленных на других компенсаторах.

Учитывая этот факт, можно сделать вывод, что совпадение на рис. 15в резких изменений СКЗ, относящихся к различным компенсаторам, обусловлено возникновением нестационарной помехи, характерной для работающей установки, и не связанной с наличием дефектов. Наличие же других дополнительных максимумов для дефектного компенсатора 4, напротив, позволяет связать их с полезным сигналом от дефекта. Этот факт также косвенно подтвердили результаты сравнения времён прихода полезного сигнала от дефектного компенсатора при пороговой и беспороговой регистрации данных АЭ.

Последующие результаты натурного обследования компенсаторов после вывода установки из эксплуатации позволили подтвердить заключение диагностического обследования в процессе эксплуатации на рабочих параметрах. Результаты, полученные при металлографическом исследовании материала компенсатора, представлены на рис. 16, где видна характерная структура окисления вдоль границ зёрен с образованием сетки трещин, при которой нарушается механическая связь между соседними зёрнами. Эта картина характерна для механизма межкристаллитной коррозии коррозионностойких сталей [19].


Рис. 16. Металлографические исследования материала обнаруженных в ходе АЭ-контроля дефектных компенсаторов

В нашем случае межкристаллитной коррозии дефектного компенсатора 4 был подвержен как внутренний слой гофры осевого компенсатора (рис. 16б), непосредственно соприкасающийся с транспортируемой средой, так и наружный слой гофры, доступ рабочей среды к которому исключен (рис. 16в). Активные процессы трещинообразования в результате межкристаллитной коррозии, по-видимому, и послужили основными полезными источниками АЭ, зарегистрированными в процессе эксперимента.

Таким образом, дополнительное использование БРД к результатам пороговой регистрации позволило оценить достоверность контроля пороговой регистрации и эффективность применённых способов фильтрации и постобработки сигнала АЭ. Использование адаптивной фильтрации в БРД позволило выявить и исключить из результатов пороговой регистрации ложные источники АЭ нестационарного типа, превышающие порог дискриминации.

Результаты АЭ-контроля реальных объектов продемонстрировали эффективность использования запатентованной технологии БРД для диагностики промышленного оборудования различного назначения без вывода его из эксплуатации и в условиях присутствия большого числа как стационарных, так и нестационарных высокоамплитудных случайных помех. Есть основания полагать, что технология БРД в рамках экспертной системы принятия решения без участия оператора особенно эффективно может быть использована в системах диагностического мониторинга.

Выводы

Существующие на сегодняшний день принципы и подходы проведения АЭ- контроля ОПО нефтегазового комплекса, находящихся в эксплуатации, недостаточны для полноценного и достоверного контроля таких объектов. В статье выявлены проблемы неразрушающего контроля ОПО и предложены пути их решения, которые сводятся к следующему:

1.   АЭ-контроль должен производиться с использованием специализированных ПАЭ, которые сконструированы с учётом марки стали, толщины стенки ОК, типа транспортируемой среды и т.д. и корректно адаптированы кус- 80 ловиям эксплуатации ОПО. На примере специализированного ПАЭ показано, что чувствительность контроля и точность определения координат источников АЭ повышается в разы.

2.    Предложен доработанный интегрально-динамический критерий NDISоценки степени опасности выявленных источников АЭ. Показан пример корректной адаптации предложенного критерия к контролю локальных дефектных участков магистральных нефтепродуктопроводов.

3.    Предложена технология БРД при АЭ-контроле, успешно применимая в условиях высокого уровня производственных помех, а также нестационарного шума.

4.    Приведён пример использования технологии БРД для контроля компенсаторов горячей обвязки трубопроводов без вывода их из эксплуатации на действующем нефтеперерабатывающем заводе. Выявлены опасные развивающиеся дефекты при отношении сигнал/шум <1.

5.    Запатентованная технология беспороговой регистрации данных при АЭ-контроле линейных протяжённых объектов может быть эффективно использована для построения автоматической системы принятия решения экспертной мониторинговой системы для линейных протяжённых объектов нефтегазового комплекса.


Литература

1. Ботвина Л. Р. Кинетика разрушения конструкционных материалов. — М: Наука, 1989. — 230 с.

2. Гриб В. В. Диагностика технического состояния оборудования нефтегазохимических производств. — М: ЦНИИТЭнефтехим, 1998. — 180 с.

3. Баранов В. М., Гриценко А. И., Карасевич А. М. Акустическая диагностика и контроль на предприятиях топливно-энергетического комплекса. — М: Наука, 1998. — 304 с.

4. Терентьев Д. А., Елизаров С. В. Вейвлет- анализ сигналов АЭ в тонкостенных объектах. — М: ООО «ИНТЕРЮНИС». — 15 с.

5. Харебов В. Г., Кузьмин А. Н., Жуков А. В. Практическая оценка метода акустической эмиссии на технологических газопроводах. — В мире НК. 2008. №3 (41). С. 24-26.

6. A-Line 32D— акустико-эмиссионные системы. — В кн.: Средства акустического контроля/Технический справочник. — СПб.: Свен, 2008, с. 178.

7. Жуков А. В. Повышение точности определения координат АЭ источников при контроле магистральных газопроводов. — В мире НК. 2015. Т. 18. №3. С. 40-42.

8. Буденков Г. А., Недзвецкая О. В., Сергеев В. Н., Злобин Д. В. Оценка возможностей метода акустической эмиссии при контроле магистральных трубопроводов. — Дефектоскопия. 2000. №2. С. 29-36.

9. Харебов В. Г., Кузьмин А. Н., Жуков А. В. Совершенствование методики диагностики трубопроводов с применением метода акустической эмиссии. — В мире НК. 2009. №4 (46). С. 5-9.

10. Созонов П. М., Кузьмин А. Н., Жуков А. В. и др. Выявление и оценка степени опасности стресс-коррозионных дефектов объектов магистральных трубопроводов с применением метода акустической эмиссии на предприятиях ПАО «Газпром». // Территория Нефтегаз. 2015. № 12. С. 76-84.

11. ПБ 03-593-03. Правила организации и проведения акустико-эмиссионного контроля сосудов, аппаратов, котлов и технологических трубопроводов». —М.: ПИО ОБТ, 2003.

12. Аксельрод Е. Г., Давыдова Д. Г., Кузьмин А. Н. Помехоустойчивый метод обнаружения полезного сигнала в системах акустико-эмиссионного мониторинга производственных объектов. — Технадзор. 2013. № 5 (78). С. 86-89.

13. Иноземцев В. В., Прохоровский А. С., Кузьмин А. Н., Аксельрод Е. Г. Способ регистрации и анализа сигналов акустической эмиссии/Патент РФ №2570592.

14. Diniz Р. S. R. Adaptive Filtering. Algorithms and Practical Implementation. — Springer, 2013. — 673 p.

15. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов/Пер. с англ. — М.: Радио и связь. 1989. — 440 с.

16. Davydova D.G., Kuz'min А. N. Rizvanov R. G., Aksel’rod E. G. Identification of Acoustic-Emission Sources During Testing of Technological Equipment with a High Noise Level. — Russian J. Nondestructive Testing. 2015. V. 51. No. 5. P. 292-302.

17. Ifeachor E. C., Jervis B. W. Digital Signal Processing. A Practical Approach. — Pearson Education, 2002. — 933 p.

18. Юдин A. A., Иванов В. И. Стохастическая теория акустической эмиссии при пластической деформации. Сообщение 1. Мощность и энергетический спектр сигнала АЭ. — Диагностика и прогнозирование разрушения сварных конструкций. 1987. № 5. С. 24-29.

19. Колотыркин Я. М., Княжева В. М. Итоги науки и техники. Т. 3. Сер.: Коррозия и защита от коррозии. — М.: ВИНИТИ, 1974, С. 5-83.