[发明专利]一种基于神经网络的高温炉管损伤级别智能评定方法

说明书

本发明属于无损检测技术领域，提供一种基于神经网络的高温炉管损伤级别智能评定方法。首先，在分析采集数据特征的基础上，设计焊缝识别算法与损伤评级算法，进行逐段标记：其次，利用焊缝识别算法将炉管段分为两类‐焊缝段和非焊缝段；最后，利用损伤评级算法对非焊缝段炉管进行损伤级别的评定。本发明在对高温炉管损伤级别进行评定时避免人为因素造成的误判和漏判，同时能够降低其他因素对级别评定的影响，以保证高温炉管损伤级别的评定具有统一性和均衡性。

技术领域

本发明属于无损检测技术领域，涉及到高温炉管损伤级别的评定，特别涉及到损伤级别的智能评定方法。

背景技术

制氢炉、转化炉、裂解炉是炼油厂、化肥厂的核心装置，而高温炉管是这些装置的关键部件。高温炉管服役环境恶劣，承受高温(950～1100℃)、高压(2～5MPa)及各种流体的冲蚀。在高温炉管长期的服役过程中，会逐渐产生组织劣化、蠕胀、微空洞、微裂纹等缺陷。组织劣化会导致炉管的持久强度、塑性、韧性等高温力学性能指标严重下降，而微缺陷会逐渐发展成宏观裂纹，这两方面作用的共同结果是导致高温炉管破裂。一台装置一般有几十根至几百根不等数量的高温炉管，任何一根炉管的破裂都会导致整个装置停车，轻则会造成每天上百万元的经济损失，重则会引起爆炸、火灾、有毒有害介质泄漏等严重危害社会安全的恶劣事件，因此，定期对高温炉管进行检测检验，确定炉管的损伤级别，对保障炉管的安全运行具有重要意义。

目前对于高温炉管有效的检测手段是超声透射法检测，根据炉管的透声性确定炉管的损伤级别：透声性100～80％为A级；透声性80～60％为B上级；透声性60～40％为B级；透声性40～20％为B下级；透声性20％以下为C级。C级炉管必修立即更换，B下级炉管也应该更换，以便保障炉管的安全运行。炉管透声性的好坏是通过超声检测时的接收波形体现的，接收波形越高、越杂乱，说明炉管的透声性越差，炉管的损伤越严重，损伤级别也越高。但影响超声检测接收波形的因素非常多，除缺陷大小外，诸如炉管的蠕胀程度、炉管的表面状态、超声检测时的耦合状况、探头架的磨损程度、操作人员的技术水平等均会影响接收波形的大小，即使对相同的接收波形，不同的检测人员也可能得出不同的损伤级别评定，这将导致误判和漏判，从而造成不必要的经济损失，或者留下安全隐患。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种高温炉管损伤级别的智能评定方法，避免人为因素和降低其他因素在高温炉管损伤级别评定过程中产生的不利影响，以保证评定过程的统一性和均衡性。

为了达到上述目的，本发明的技术方案为：

一种基于神经网络的高温炉管损伤级别智能评定方法，在分析采集数据特征的基础上，设计焊缝识别算法与损伤评级算法，进行逐段标记：利用焊缝识别算法将炉管段分为两类-焊缝段和非焊缝段；利用损伤评级算法对非焊缝段炉管进行损伤级别的评定。本发明包括以下步骤：

1)采集数据

一根炉管是由几个管段焊接而成，焊缝处的炉管外形轮廓近似抛物线，其余位置近似为直线，利用直线位移传感器对炉管外形轮廓进行采样，由公式(1)得到一根炉管管壁的原始数据y。

y＝cx[bi-ai(x-xi)2]+δ (1)