管道智能检测缺陷量化新方法研究QC成果报告

1、管道智能检测缺陷量化新方法研究管道智能检测缺陷量化新方法研究QC小组李彦春中油管道检测技术有限责任公司2010年5月 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc261205132 一、概述 PAGEREF _Toc261205132 h 1 HYPERLINK l _Toc261205133 二、小组概况 PAGEREF _Toc261205133 h 3 HYPERLINK l _Toc261205134 2.1小组简介表 PAGEREF _Toc261205134 h 3 HYPERLINK l _Toc261205135 2.2小组活动表 PAGEREF _Toc2

2、61205135 h 3 HYPERLINK l _Toc261205136 三、选择课题 PAGEREF _Toc261205136 h 4 HYPERLINK l _Toc261205137 3.1问题的提出 PAGEREF _Toc261205137 h 4 HYPERLINK l _Toc261205138 3.2对问题的调查分析 PAGEREF _Toc261205138 h 5 HYPERLINK l _Toc261205139 3.3确定课题 PAGEREF _Toc261205139 h 5 HYPERLINK l _Toc261205140 四、设定目标 PAGEREF _T

3、oc261205140 h 7 HYPERLINK l _Toc261205141 4.1课题目标 PAGEREF _Toc261205141 h 7 HYPERLINK l _Toc261205142 4.2目标可行性分析 PAGEREF _Toc261205142 h 7 HYPERLINK l _Toc261205143 五、方案的提出及分析 PAGEREF _Toc261205143 h 8 HYPERLINK l _Toc261205144 5.1提出方案 PAGEREF _Toc261205144 h 8 HYPERLINK l _Toc261205145 5.2分析方案 PAGE

4、REF _Toc261205145 h 9 HYPERLINK l _Toc261205146 5.3方案的进一步分解及选择 PAGEREF _Toc261205146 h 10 HYPERLINK l _Toc261205147 5.4确定方案 PAGEREF _Toc261205147 h 12 HYPERLINK l _Toc261205148 六、制定对策 PAGEREF _Toc261205148 h 13 HYPERLINK l _Toc261205149 七、方案实施 PAGEREF _Toc261205149 h 13 HYPERLINK l _Toc261205150 八、确

5、认效果 PAGEREF _Toc261205150 h 15 HYPERLINK l _Toc261205151 九、取得效益 PAGEREF _Toc261205151 h 20 HYPERLINK l _Toc261205152 十、标准化 PAGEREF _Toc261205152 h 21 HYPERLINK l _Toc261205153 十一、总结和今后打算 PAGEREF _Toc261205153 h 22一、概述石油、天然气管道在线运行一段时间以后，由于内外部各种因素的影响，会导致管道正常管壁产生腐蚀、裂纹等缺陷。为防止管道腐蚀穿孔、泄漏、爆管等恶性事故的发生，通常需要对管道

6、定期进行智能检测。管道智能检测是利用在管道内运行的可实时采集并记录管道信息的检测器所完成的管道变形及腐蚀检测，是目前国际上管道验收、维护、评估的必要手段。其中管道漏磁检测是比较常用和非常有效的检测手段之一。漏磁检测的基本原理是利用检测器自身携带的磁铁将检测器通过的局部管壁磁化，当管壁没有缺陷时磁力线囿于管壁之内；当管壁存在缺陷时磁力线将穿出管壁产生所谓漏磁，位于两磁极间的探头检测到可以表征缺陷大小的漏磁信号。漏磁信号采集后经过处理再根据漏磁信号的特征推算管道上缺陷的真实长宽深等尺寸。管道漏磁检测的关键环节是建立反映相应漏磁场信号和缺陷尺寸的数学模型，确定漏磁信号特征与缺陷特征之间的关系，实现对

7、缺陷的高精度量化。国外各大检测公司多年来一直在致力于提高此项技术的水平，纷纷取得了一些成就。作为国内管道智能检测行业的领头军，我公司已经逐渐攻克了漏磁检测技术机械、电器等硬件方面的难题，如何基于复杂的漏磁场信息推导出缺陷真实、准确的三维尺寸是摆在我公司技术人员面前的紧迫课题。 高清晰度漏磁检测器采集到的缺陷处的漏磁信号目前缺陷量化，已经根据多年来的人工经验总结出一系列的度量公式。二、小组概况2.1小组简介表 小组名称：管道智能检测缺陷量化新方法研究QC小组成立时间：2009年6月课题名称：管道智能检测缺陷量化新方法研究活动时间：2009年6月12月注册编号：200903类型：创新型活动次数：1

8、0次出勤率：98%人均接受TQC教育：50小时平均年龄：31岁序号姓名性别学历职称/职务组 内 分 工1赵晓光男本科高工/组长整体策划、组织实施2李彦春男本科工程师/副组长技术指导、课题实施3周春男本科工程师/组员课题实施、检查4贾会英女本科高工/组员课题实施、检查5姜晓红女本科工程师/组员指导6张昕男本科助工/组员课题试验、课题实施7郑景娜女本科助工/组员课题实施、资料整理8付桂英女本科工程师/组员课题试验、资料整理9孟霞女本科助工/组员课题试验、资料整理10赵晗女本科助工/组员课题试验、资料整理制表人：李彦春 日期：2009.6.1 2.2小组活动表 时 间 项 目6月7月8月9月10月1

9、1月12月选定课题设定目标提出各种方案并确定最佳方案制定对策表按照对策表实施确认效果标准化总结与今后打算 制表人：李彦春 日期：2009.6.2 三、选择课题3.1问题的提出与超声波检测不同，漏磁检测拾取到的是漏磁场的水平分量信息，而不是缺陷的实际形状，如何将磁场信息转化为缺陷的三维尺寸是提高漏磁检测最终结果精度的技术关键，也是摆在各检测公司面前的难点。如果量化精度不高也就是报告的缺陷长宽深和真实的长宽深相差较大会造成开挖时大量人力物力浪费，更直接影响到管道运营的安全。在实际中应用人工经验总结的度量公式时，度量精度稍差。3.2对问题的调查分析我们对公司近期所承担4个项目的度量精度做了统计，结果

10、如下：缺陷度量精度表：（置信区间85%）序号工程名称长度误差(毫米)宽度误差(毫米)深度误差(%壁厚)1茂石化2022182南京港华1824203珠海BP2020234中航油152015制表人：李彦春 日期：2009.6.4从以上统计可以看出，在置信区间为85%时，长度误差平均：18毫米；宽度误差平均：21毫米；深度误差平均：19%壁厚。可以看出采用人工经验公式对于缺陷的量化，长宽深的度量偏差较大。由此可见：提高缺陷量化精度迫在眉睫。3.3确定课题针对“如何提高缺陷量化精度”这一问题，我们在软硬件等方面对度量误差产生的原因做了仔细分析，小组成员运用“头脑风暴法” ，提出了四个可供选择的课题：

11、改进原有度量公式。提出新的量化方法。规避人为因素影响。改善硬件设计。课题简介：序号可选课题原理介绍1改进原有度量公式改进人工总结的长、宽、深度量公式，提高对缺陷的度量精度2提出新的量化方法研究新的数学模型，能够建立长、宽、深等随机变量与信号提取出的特征（峰谷值，峰谷间距，影响通道数）等多个可控变量之间的相关关系。3规避人为因素影响制定更加精准的操作和分析方法，避免由于人为失误导致的结果错误。4改善硬件设计缺陷的度量误差同检测器的采样间距（分辨率）成正比，减小轴向采样间距和周向采样间距，可提高度量精度。制表人：李彦春 日期：2009.6.18课题分析：序号可选课题分析结论1改进原有度量公式1易实

12、施：对已有公式考虑增加特征量或者调整原有系数不采用2需要一定费用：预计花费30万3预计度量精度提高不大：特别是度量深度方面，误差离散度很大，很难通过调整原有系数来降低度量误差4无其他问题2提出新的量化方法1易实施：在参考原有度量公式的前提下，寻找新的量化方法。目前比较流行的量化方法有优化法和神经网络法采用2需要一定费用：预计花费30万3预计有很好的效果：通过调研查找新的量化方法发现，国内外在实验室水平已经提出多种新的量化方法，且文献报道的误差都比较小4无其他问题3规避人为因素影响1可实施：改进现有的数据分析流程，在分析的各个阶段减少人工引起的误差不采用 2由于已经有完善的数据分析流程，进一步降

13、低由于人操作出错的几率比较困难3预计有一定的效果：通过降低人工操作引起的误差，效果会有一些改善4可控性差，难于详细评价4改善硬件设计1实施难度大：探索新的硬件设计模型，提高硬件检测器的检测精度和灵敏度不采用 2投入大量费用：预计花费300万3预计有一定的效果：通过提高轴向采样间距，周向采样间距，以及提高探头灵敏度，可以提高缺陷量化精度制表人：李彦春 日期：2009.6.204目前硬件处理能力和探头周向间距基本已经达到极限值，如果要继续减小采样间距，需要探索新的硬件设计技术从可实施性、经济性、预计有效性、有否其他问题等方面分别对这四个课题进行详细分析后，小组认为“提出新的量化方法” 是经济可行的

14、最佳课题。最终小组确定课题为：“管道智能检测缺陷量化新方法研究”四、设定目标4.1课题目标综合考虑国外知名检测公司缺陷量化精度及国内外工程的实际需求,我们提出量化精度指标为：在85%置信区间内，长度误差： 15毫米宽度误差： 15毫米深度误差： 15%壁厚4.2目标可行性分析本QC小组成员现场经验丰富，理论水平高，能够提出预控措施，小组成员中有的多次获得国家级技术创新奖。小组与北京工业大学多名知名教授有着良好的合作关系，可以进行深入的技术交流，为最终优化方案提供有力保障。得到了公司大力支持，有利于目标值的实现。五、方案的提出及分析5.1提出方案小组召开会议展开了广泛的讨论，小组成员一致认为合适

15、的数学算法的选择和模型建立是工作任务的核心内容，直接决定了任务目标是否能够达成。小组成员采用头脑风暴法列举出了多种方案，并逐一进行分析。方案一、神经网络模型神经网络法为映射法的一种，其作用不是寻找一个确定的数学表达式，而是把样本集合中的输入向量输入给网络，然后依据一定的算法，使网络的实际输出在某种数学意义下是理想输出的最佳逼近。方案二、回归分析模型研究一个随机变量与多个可控变量之间的相关关系的统计方法称为回归分析。缺陷度量模型中，长、宽、深为随机变量，从信号提取出的特征（峰谷值，峰谷间距，影响通道数等）为可控变量。方案三、标样法模型在标样法中，把缺陷长、宽、深作为缺陷度量参数，从信号提取出的特

16、征（峰谷值，峰谷间距，影响通道数等）看作信号特征量。对于一系列缺陷，只改变其中某个缺陷参数，其它参数不变化，通过实验或数值方法获得相应的漏磁信号，对应画出信号特征量和缺陷特征参数变化之间的关系曲线，从而得到一族曲线。这些曲线族就作为以后根据测量的信号估计缺陷参数的标准。5.2分析方案方案对比分析表：序号方案技术特点复杂性参数可调节性经济性工期其他影响结论1神经网络模型利用最优化方法得到特征量和度量值之间的非线性映射关系模型复杂有参数，对参数调节有比较高的要求研发时间长，成本高1218个月对样本依赖性高，尽可能的避免人工误差不采用2回归分析模型利用最小二乘法得到可解析表达的度量公式模型较简单有参

17、数，比较容易调节研发时间短，成本适中24个月无采用3标样法模型建立特征量和度量值一一对应的关系模型简单无参数，不需调节研发时间短，但成本较高24个月需要制作大量实验样本不采用制表人：李彦春 日期：2009.7.25从技术特点、复杂性、参数可调节性、经济性、工期长短、是否有其他影响等方面分别对这三个方案进行详细分析后，小组认为方案二“回归分析模型” 是经济可行的最佳方案并采用。随后小组对方案二进一步进行了分解及选择，依次完成了针对方案二的特征量选择方案确定和回归分析模型设计方案确定。5.3方案的进一步分解及选择首先小组进行了特征量选择方案的确定一：人工经验公式所采用的特征量沿用人工经验公式所采用

18、的特征量，包括：影响通道数，第一高通道两波谷之间距离，第一高通道幅值，第二至第五高通道衰减率等。二：特征量多项式和交叉项优化人工经验所采用的特征量，并引入交叉项，包括：影响通道数，两波谷之间距离，通道幅值，衰减率，形成信号面积，形成信号体积等共十六项因子。利用2拟合检验法对上述两个方案的因子做独立性检验，目的是找出覆盖性大且关联性小的特征量组合。取=0.01,根据以往牵拉试验的结果，得到各因子的独立性表：方案一独立性表影响通道数波谷距离通道最高幅值通道第二高幅值通道第三高幅值通道第四高幅值通道第五高幅值影响通道数波谷距离通道最高幅值通道第二高幅值通道第三高幅值通道第四高幅值通道第五高幅值表示0

19、.01拒绝H0，两因子关系非常密切方案二独立性表影响通道数波谷距离通道最高幅值信号面积信号体积影响通道数波谷距离通道最高幅值信号面积信号体积制表人：李彦春 日期：2009.7.28表示0.01拒绝H0，两因子关系非常密切从图中可以看出，方案一中某些因素相互关联性强，而方案二中各特征量的独立性好，便于得到可靠的回归分析结果，所以采用方案二作为特征量选择方案。然后小组进行了回归分析模型设计方案确定一：多元线性回归模型考虑度量值同特征量为线性相关关系。二：多元非线性回归模型考虑度量值同特征量为非线性相关关系。三：多元非线性逐步回归模型考虑度量值同特征量为非线性相关关系，并剔除对度量结果影响不重要的特

20、征量，简化公式表示。回归分析模型设计方案分析表：序号选择方案分析是否采用1多元线性回归模型1回归因子不充分：只考虑线性项，回归因子只有谷谷间距、峰值、影响通道数和壁厚共4项，很难反映复杂的漏磁信号和缺陷尺寸之间的关系不采用2公式简单：只有4个因子和常数项的线性公式3预计误差大：公式相比人工度量公式还要简单，提高度量精度的可能性非常小2多元非线性回归模型1回归因子充分、完备 ：考虑线回归因子的多次方以及部分交叉项，合计有16项的多项式不采用2公式非常复杂，可维护性差：公式有16项，每一项的k值都需要调节3预计误差小：回归因子充分保证度量误差小3多元非线性逐步回归模型1回归因子充分、完备：将非线性

21、回归分析模型中的因子简化，去除对度量结果影响小的因子，总体来说因子还是完备的采用2公式稍复杂，可维护：多项式减少到8项以下3预计误差小：回归因子充分保证度量误差小制表人：李彦春 日期：2009.7.31从回归因子的充分性和完备性、公式简易性和可维护性、误差精度等方面分别对这三个方案进行分析后，小组认为“多元非线性逐步回归模型” 是最佳的回归分析模型。5.4确定方案综合各方案的技术特点和影响因素，经反复论证、比较，小组选定了：特征量为多项式和交叉项的多元非线性逐步回归模型。六、制定对策对策表：序号对策目标措施地点负责人完成日期1缺陷样本设计和制作得到不同长宽深的各种缺陷 1.设计缺陷样本图纸牵拉

22、试验场李彦春2009.82.缺陷加工 3.缺陷实际尺寸测量 2牵拉试验和信号采集得到设计缺陷的漏磁信号 1.进行牵拉试验牵拉试验场张昕2009.92.记录缺陷漏磁信号3.漏磁信号有效性分析 3编程及程序调试回归分析模型的软件化，参数可调节1.原型设计 数据分析室 周春 李彦春2009.92.系统设计 3.编码 4.单体测试和系统测试 5.程序维护4回归分析和量化对每个缺陷的漏磁信号提取特征进行量化得到结果 1.设置回归分析参数数据分析室 郑景娜 孟霞2009.102.利用回归分析得到缺陷度量公式 3.利用公式对缺陷度量4.计算度量精度制表人：李彦春 日期：2009.8.3七、方案实施7.1实施

23、一缺陷样本设计和制作： 缺陷样本图纸设计，缺陷加工，实际尺寸测量。 7.2实施二牵拉试验和信号采集：得到设计缺陷的漏磁信号，漏磁信号有效性分析。 7.3实施三编程及程序调试：原型设计，系统设计，编码，单体测试和系统测试。7.4实施四回归分析和量化：设置回归分析参数，进行回归分析得到缺陷度量公式，利用公式对缺陷度量。八、确认效果小组于2009年9月15日至10月30日一个多月时间内，完成了对设计缺陷的回归分析工作。利用人工经验公式和回归分析公式分别对设计缺陷的长度、宽度和深度进行量化，将量化结果和实际结果相比较，精度误差如下：人工经验公式误差等级表：置信人工经验公式误差等级区间510152025

24、3035404550长度50.00%60.90%78.10%89.10%90.60%96.90%98.40%98.40%100.00%100.00%宽度62.50%68.80%79.70%81.30%85.90%92.20%95.30%95.30%95.30%95.30%深度56.60%69.10%73.10%75.40%78.80%79.70%82.80%85.80%90.90%95.30%回归分析误差等级表：置信回归分析公式误差等级区间5101520253035404550长度82.80%89.10%93.80%96.90%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%宽度62.50%71.90%85.90%92.20%93.80%95.30%95.30%95.30%95.30%96.90%深度60.90%81.30%95.30%98.40%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%制表人：孟霞 日期：2009.10.28 可以看出：相同误差等级下新公