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].

•    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 S_nи антисимметричные А_п 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.

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 S₀ (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

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. 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

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.

E_i = Σ (A_k)² · N_k

вместо квадрата амплитуды единичного сигнала А_к² 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. E_ОПОi = Σ W_k · N_k. 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

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

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

АЭ-контроль в условиях отношения сигнал/шум меньше единицы

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

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.

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.