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技术与应用

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多层包扎高压氢气储罐的声发射检测技术研究

发布日期:2007-12-31 13:23    浏览次数:

关键词:声发射 多层包扎 神经网络

1 前言
天津石化公司化工厂PX生产装置有10台多层包扎式氢气储罐,这类储罐属Ⅲ类压力容器。根据劳动部《压力容器安全技术监察规程》的要求,这类储罐使用到检验周期必须实施定期检验,但由于多层包扎储罐的结构特点,一般常规无损检测方法无法对其进行全面检验,导致企业压力容器管理及安全生产存在隐患。
声发射技术由于其实用性强,检测灵敏度高,在很多领域得到广泛应用。目前,在金属压力容器检验及安全评定中,声发射已是一种重要的无损检测方法,尤其是在单层金属压力容器的检验中已成功应用,并有相关的检测标准。
通过解剖一台多层包扎4m3高压氢气储罐,对多层包扎氢气储罐声发射信号衰减规律的测定、声发射信号传播速度的测量、材质声发射特点的研究、声发射信号识别的研究,总结出声发射技术检测多层包扎压力容器的技术要点及检测方法,并对10台多层包扎4m3高压氢气储罐进行了声发射检测。结果表明,声发射技术是检测和安全评定多层包扎压力容器的一种较好的方法,为企业解决了压力容器检验中的技术难题。
2 多层包扎4m3高压气储罐概况及试验条件
2·1 参数
设计压力:14·7MPa
工作压力:12MPa
设计温度:常温
工作温度:常温
材质:16MnR
介质:氢气
直径:Φ800mm
壁厚:封头36mm,筒体厚度:19+6×3=37mm
2·2 结构特点
多层包扎4m3高压氢气储罐为4层同心圆筒型压力容器,由1个同心圆筒型筒体和2个球形封头焊接而成。筒体由5节1600mm长的筒节对接焊接而成,每个筒节的内筒壁厚为19mm,外面包扎了3层壁厚为6mm的层板,球形封头尺寸为Φ800×36mm。整个储罐只有3个开孔,一端封头开有1个Φ150mm的检查孔,另一端封头开有一个Φ35mm的排气孔,筒体上还有一个Φ35mm的排液孔。该类储罐无法进行内部检验,也无法采用常规无损探伤方法检查内筒及第一、二层层板的纵焊缝,对于环焊缝只能采用超声波探伤检查横向缺陷。
2·3 试验条件
试验用仪器:SPARTAN-AT32
检测软件:SA-LOC
激励探头:PULSER
前置放大器:1220A
接收探头:R15
主放增益:40dB
材料试验机:MTS810
3 声发射信号在多层包扎储罐本体中传播时的衰减规律
声发射信号的衰减规律对确定探头之间的布置距离具有非常实际的意义。对于多层包扎储罐,先将罐体内装满水,升压到其工作压力并保持压力不变。然后依次在同一个部位的筒体、第1包扎层、第2包扎层、第3包扎层上旋转激励探头,在第3包扎层(最外层)不同距离处放置接收探头,依次激励并采集声发射信号。试验共采集了3个不同部位的激励信号衰减情况,激励源发出的激励信号调整到与裂纹起裂信号类似。激励源的具体位置如图1所示。

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图1 激励源的位置图
试验结果:现场检测的背景噪声幅值一般在30dB左右,故门槛值设定在30dB,试验发现当探头的布置间距到1·4m时信号基本衰减到30dB。所以要保证内筒信号不丢失,探头的布置间距不应超过1.4m。
4 声发射信号传播速度的测量
声发射信号的传播速度对于声发射信号的定位精度有很大影响。为保证信号的定位准确,必须要找出合适的定位声速。试验发现多层容器的第1
层、第2层层板激励的声发射信号传播速度变化没有呈现规律性,信号定位误差较大,而内筒激励的声发射信号定位误差较小,故多层容器合适的定位声速应以内筒表面激励、最外层层板布置接收探头所测得的声速为准,具体测量如下:
将储罐装满清水,打压至工作压力,并保持压力恒定,把激励探头置于内筒上,在储罐最外层不同距离上布置探头,从而测得信号传播时间,根据公式V=S/t求出相应声速,见表1。

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表1 声速测定实验数据

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图2 激励源位置图
从表1可见,在1·4m的范围内声速是变化的,为了进一步确认合适的定位声速,选定适合于多层容器检验的工艺参数,又做如下试验:
在储罐上将3个探头布置成间距是1.4m的等边三角形,如图2所示。再在三角形的7个部位逐个放置激励源,然后设置不同的声速,得出相应的激励源显示位置,最后与激励源实际位置对比,找出合适的定位声速。
实验结果表明:声速在2500~2800m/s时激励源的显示位置与实际测量位置相差最小,即定位精度最高。因而,对于此类多层包扎压力容器的合适定位声速是2500~2800m/s,通过数学计算,得出V=2600m/s时定位误差最小,故建议声发射检测此类多层包扎压力容器时声速设定在2600m/s。
5 多层包扎储罐材质的声发射特点
了解储罐材质的声发射特性有助于了解声发射源的活动特性,对储罐的声发射检测具有重要的实际意义。从储罐上截取样块加工成拉伸试样,如图3所示,在材料试验机上进行拉伸实验,直到试样被拉断。从采集的信号可以看出,在试样受载达到材料屈服以前(即材料弹性变形阶段),声发射信号数量很少,计数率、能量、幅值都很低。材料屈服时信号数量突然增多,计数率、能量、幅值相应增大。载荷超过屈服点后,在硬化阶段信号数量相对较少,能量、幅值较高。在断裂前信号数量、计数率、能量、幅值达到最大值。从实验结果看,16MnR材质声发射信号频率为20kHz~120kHz,材料大面积屈服时,信号幅值多数大于70dB。

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图3 拉伸试样图
6 多层包扎储罐承载时层板摩擦的声发射信号特征
为了研究多层包扎储罐在加载过程中层板摩擦所产生的声发射信号的特征,设计了一套4层结构的试板,试板由材质为16MnR的3块厚6mm和1块厚20mm的钢板迭加而成,试板尺寸为500×150mm。在材料试验机上做三点弯曲试验,加载范围控制在使试板只产生弹性变形的载荷范围内。加载程序图如图4所示。加载方式采用循环加载,即把载荷加到一定值后并在一定时间内保持载荷恒定(在加载期间可设置若干载荷保持台阶),再进行卸载,然后再加载(重复两次)。采用两个声发射探头布置在试板上,探头间距为320mm,信号定位方式为线性定位。信号采集前,对探头的灵敏度进行校定,校定幅值为88dB、87dB(Φ0·5HB铅笔芯距探头100mm处折断)。
在第一循环加载过程中,声发射信号数量很多,计数率高。在加载初始阶段信号的能量、幅值都不大。在载荷保持阶段,基本上没有声发射信号。随着载荷继续增加,信号的能量和幅值都有所增大。在卸载阶段,信号的数量、计数率、能量和幅值均较加载过程中减小。

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图4 加载程序图

在第二和第三循环加载中,声发射信号的特征非常相似,但都与第一循加载有明显区别:加载过程中信号数量大大减少,计数率也大大降低,能量和幅值均有所下降。
从以上试验可以看出,多层结构试板受载时,声发射信号特别丰富,这些信号并不是材料的屈服信号,也不是缺陷活动的信号,而是层板间的摩擦信号。多层包扎储罐在受载过程中同样也会产生类似的摩擦信号。因此,为有效地排除这些干扰信号,试验时要进行2次以上的循环加载,第一循环加载主要是为了消除大量的干扰信号。
7 声发射信号的神经网络分析
为了识别缺陷活动所产生的声发射信号与其它因素产生的声发射信号,在声发射信号分析时使用神经网络技术。采用一个3层的BP网络(3层S型神经元非线性的网络可以以任意精度逼近任何连续函数),各节点的输出特性均为S型。输入层共有12个节点,分别代表一个声发射信号的上升时间、能量、计数、持续时间、幅度、峰前计数,平均频率、计数/持续时间、能量/计数、峰前计数/计数、上升时间/持续时间、能量/持续时间。隐含层有24个节点。输出层有4个节点,分别代表缺陷活动、材料屈服、摩擦信号、背景噪声等声发射信号。
设有包含上述各类信号的N个样本Xk,k=1,…n,对某一输入Xk,根据信号类别给定网络的期望输出Yk,反复修正权值,使每一个信号的实际输出Y′k与期望输出Yk之间误差平方和小于某一常数ε。即Ek=12∑3j=1(Ykj-Ykj′)2<ε
(1)声发射信号特征参数选择:上升时间、能量、计数、持续时间、幅度等。
(2)神经网络参数定义:ε=0·03(最终误差)。
(3)信号类别定义:缺陷活动、材料屈服、摩擦信号、背景噪声。
(4)典型信号输入:选取各类典型信号。
(5)网络训练。
上述数据正确输入后,网络便可进入训练阶段,即通过自学习来自动调整网络各层单元间的权值,使各对训练数据的实际输出与期望输出的误差逐渐减小,直至误差门槛值。网络训练偏差、识别率与循环次数的关系如图5、6所示。
网络训练结束后,实际的信号识别速度很快,对于待识别样本能迅速进行分类。如某一信号,经计算输出矩阵是Y=[0·49983267,-0·49884155,-0·48759246,-0·49992315]T,因其与网络的一类信号期望值的误差小于误差门槛,因而可认定其属于一类信号,即缺陷活动信号。

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图6 网络偏差与循环次数关系

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图7 网络识别率与循环次数关系
8 检测实例
试验研究表明,对于多层包扎4m3高压氢气储罐是可以采用声发射技术进行检测的。根据信号的衰减规律,确定探头的最大布置间距(防止较弱信号漏检),选择合适的声速(提高定位精度),采用两次循环加载法,最后通过神经网络技术处理声发射信号,声发射检测4m3高压氢气储罐能取得满意的结果。
在以上试验研究的基础上,采用声发射技术对化工厂的10台多层包扎氢气储罐进行了检测,检测结果如下:
在第一循环加载过程中,升压和保压阶段声发射信号数量、计数率、能量及幅值都较大,且定位源信号遍布储罐的所有部位,有少数储罐的几个部位形成集团定位源。在第二循环加载过程中,升压和保压阶段声发射信号数量、计数率大大减小,随机出现的少量定位源信号幅值不超过60dB。几个集团定位源部位除A4号储罐外其它储罐几乎无定位源信号。A4号储罐在第一循环加载的升压和保压阶段出现集团定位源,第二循环加载过程的升压和保压阶段在同一部位反复出现少量定位信号,声发射定位源信号幅值范围在50~70dB,运用神经网络技术进行信号处理分析,认为该处声发射源确系缺陷活动所致。
按照“金属压力容器声发射检测与结果评价标准草案”,A4号储罐的声发射定位源级别为D级。D级声发射源认为是危险的声发射源,储罐应降压使用或报废。其它储罐的声发射定位源的级别均为A级或B级。
9 结论
通过解剖一台多层包扎4m3高压氢气储罐测定其声发射信号衰减规律和传播速度、从储罐上截取样块研究材质声发射特性,设计多层板试块进行弯曲实验研究层板摩擦声发射信号特征,并使用神经网络技术识别信号,获得对多层包扎高压氢气储罐声发射检测特点的认识。确定探头的最大布置间距、选择定位精度较高的声速、采用二次循环加载方法是声发射检测评定多层包扎高压氢气储罐的关键所在。神经网络技术对处理和分析疑难信号起着重要的作用。
试验研究和实际检测均证明,声发射技术是定期检测和安全评定多层包扎高压氢气储罐的一种可靠的检测方法,为我公司生产企业解决了此类压力容器无法用常规检验方法进行检验的技术难题;同时避免了企业保证安全而盲目更换新的设备,节约了上百万元的设备购置、更换费用;并排除了在压力容器管理及安全生产方面存在的隐患。取得了显著的经济效益和社会效益。