焊缝缺陷范文

焊缝缺陷范文（精选8篇）

焊缝缺陷 第1篇

平面钢闸门由于结构简单, 制造、安装、维修方便等优点, 在水利水电工程中得到了非常广泛的应用。平面钢闸门是由钢板或型钢焊接而成, 而对于大型的平面钢闸门, 考虑到运输的需要, 通常把整扇闸门分节制造, 在工地现场进行焊接拼装。焊缝的焊接质量受到焊接工艺、温度、焊接技术等诸多因素的影响, 水工钢闸门中焊接缺陷的产生是在所难免的。焊接过程中产生的气孔、夹渣、未焊透、裂纹等缺陷, 往往是产生断裂的根源[1]。然而对于在役水工钢闸门的安全检测中, 发现有的焊缝缺陷在闸门运行几十年后并没有引起安全事故。在实际工程中, 也有这样的观点;在一定的范围内, 焊缝缺陷允许有一定的限度[2]。水工钢闸门从设计到制造、安装, 是一个复杂的过程, 需要投入大量的资源, 轻言报废是很不现实的。然而从另一方面来看, 水工钢闸门受力情况比较复杂, 还需要在不同的工况下运行, 其安全关系着整个水利枢纽的安全, 和人民的生命与财产安全也是密切相关的, 闸门的焊缝缺陷应给予高度的重视和严格控制。因此, 从安全与经济的角度考虑, 针对焊缝缺陷对平面钢闸门强度的影响规律进行研究分析, 以真实地反映平面钢闸门的实际受力情况, 具有重要的现实意义。

本文结合工程实例, 通过应用大型有限元分析软件AN-SYS及其子模型技术, 对闸门中不同类型、大小的焊缝缺陷分别应用子模型技术进行分析, 以真实地反映焊缝缺陷附近的应力分布情况, 研究不同类型、不同大小、不同位置的焊缝缺陷对闸门强度和变形的影响规律, 为工程的设计、制造以及运行管理提供一些可借鉴的经验。

1 考虑焊缝缺陷的平面钢闸门有限元模型的建立

闸门是一种大型的钢结构, 对于闸门进行三维有限元建模是一个复杂的过程, 要在这种大型结构中考虑相对而言较小的焊缝缺陷是比较困难的。因此, 本文拟采用ANSYS有限元子模型技术, 从整体闸门中提取一小块进行分析的方法, 具体流程如图1所示[3,4,5]。

1.1 粗糙模型的建立

平面钢闸门的整体有限元模型, 即不考虑焊缝缺陷的平面钢闸门模型, 对面板、主梁、纵梁和小横梁采用壳单元, 如shell63单元进行模拟, shell63单元是弹性壳单元, 具有大变形和应变钢化的功能, 能够承受平面内的和平面外的法相载荷, 还有弯曲和薄膜两种功能, 利用shell63能够有效模拟钢闸门构件受力状态。而对于支撑主轮轴, 可以采用solid45单元进行离散, solid45单元是实体单元, 具有分析线性应力功能, 还能够进行实体结构非线性分析, 蠕变、塑性变形、大变形、大应变, 采用solid45单元能够有效的模拟钢闸门支撑主轮轴处的受力情况[6,7]。

平面钢闸门有限元模型的建立是力求反映主要承载结构, 以能够真实的再现平面钢闸门的实际受力情况为原则, 因此主要根据平面钢闸门的竣工图纸来建立实体模型。平面钢闸门底部受铅直方向的约束, 在主轮支撑处闸门受水流方向的约束, 同时为了使计算模型保持几何不变性, 在闸门底部面板中间节点, 假定该节点的垂直水流方向的水平位移为零。计算荷载主要考虑平面钢闸门的自重和作用在闸门上的水压力, 其重力是通过施加重力方向的重力加速度实现的, 水压力是作用在闸门的整个面板上;计算工况按设计水头确定[5]。

1.2 考虑焊缝缺陷的子模型建立

平面钢闸门在焊接过程中会产生气孔、夹渣、未焊透、裂纹等缺陷, 因此, 在利用ANSYS进行有限元模拟焊缝缺陷时, 可采用不同的实体对缺陷进行模拟。对气孔缺陷, 其形状似空心球体, 可采用空心球体加入到子模型中来模拟气孔缺陷;而焊缝中的夹渣是含非金属夹杂物, 不同的夹杂物具有不同的性质和质量, 但一般情况下, 相邻的焊缝金属的强度和质量都比夹渣物要大得多, 如果对夹渣物的强度和质量也进行模拟, 就会使有限元建模变得非常繁琐, 且随着夹渣物强度与焊缝金属强度比值的减小而变得无多大意义, 为了方便起见, 且参照其他行业对焊缝缺陷的模拟, 也采用空心球体来模拟夹渣缺陷;对于裂纹缺陷, 可以在子模型中设置厚度很小的空心楔形体来模拟。

子模型法, 又称切割边界位移法, 切割边界就是子模型从整体模型分割出来的边界, 整体模型切割边界的计算位移值即为子模型的边界条件, 然后根据子模型的位移边界条件, 通过应用三维线弹性体的本构方程[8], 在ANSYS有限元中便可求出子模型每个节点的应力和应变;子模型的应用基于圣维南原理, 因此, 子模型位置应远离应力集中位置, 从而便可得到较为精确的结果[6,9]。

从平面钢闸门整体模型中提取子模型, 即用ANSYS有限元建立局部实体模型, 在子模型中考虑不同类型、不同尺寸的缺陷, 并对考虑缺陷的局部子模型划分网格, 得到子模型的有限元模型, 子模型的网格划分相对于平面钢闸门整体模型应该细密一些, 但相对于全局坐标原点, 子模型的位置与平面钢闸门中的相应部位要完全相同[10,11,12]。子模型建立如图1所示, 首先创建子模型几何模型, 本文采用由壳到体的子模型技术, 定义子模型为solid45单元, 材料参数跟粗糙模型一致, 对子模型划分网格, 将子模型边界节点写入节点数据库, 对边界进行插值, 生成NODE和CBDO文件, 然后将CBDO文件读入子模型中, 完成子模型边界条件插值, 在读入CBDO文件时, 因为CBDO文件里面的程序被/EOF隔开, 需读入两次;最后将子模型在平面钢闸门整体模型对应部分的边界约束条件和全部荷载, 都施加到带焊缝缺陷的子模型上, 对子模型进行有限元分析计算, 并对子模型的切割边界是否远离焊缝缺陷所产生的应力集中区域进行验证, 即, 如果子模型在切割边界上的应力或应变与平面钢闸门上的应力或应变符合的较好, 则所选取切割边界是正确的, 如果两者不符, 就需要重新选择离焊缝缺陷更远的切割边界, 重新建立子模型并计算分析, 直到两者符合的比较好为止。

2 工程实例

某水利枢纽潜孔式平面钢闸门, 闸门尺寸5.86 m5.56m, 进口底槛高程220m, 闸门设计水位266m;平面钢闸门由面板、主梁、水平次梁、垂直次梁、边梁和底梁焊接而成。平面钢闸门粗糙模型如图2所示。分别在闸门面板、边梁和主梁上建立子模型1-3, 子模型1取自闸门面板, 子模型2取自闸门主梁, 子模型3取自闸门边梁, 如图3所示;整体模型分析最大等效应力为132.96 MPa, 子模型1-3的最大等效应力分别为69.320、52.973、34 MPa。

2.1 球形缺陷对钢闸门强度影响

分别用半径为2、4、6、8、10mm的空心球体对气孔缺陷进行有限元分析, 得到不同大小的气孔缺陷对闸门强度的影响列于下表1中, 不考虑焊缝缺陷的子模型1应力分析结果与粗糙模型相应位置的计算结果相符合, 子模型选择合理, 如图4所示;图5为10mm气孔缺陷的子模型1应力分析结果。

子模型中不同半径球形缺陷应力集中系数曲线如图6。

通过有限元模拟可以看出:焊缝球形缺陷对平板钢闸门的整体强度不会产生影响, 只会在缺陷周围出现应力集中现象, 最大等效应力出现在空心球表面附近, 对离缺陷较远处的应力影响不大, 对于子模型1, 如图4最大等效应力出现在闸门缺陷附近, 这是因为缺陷处结构形状突变, 而且闸门面板表面因为受到水压力的作用, 在此处产生较大应变;同时由表1可以看出, 无论子模型的位置取自哪里, 气孔及夹渣缺陷应力集中系数都随气孔的增大而增大, 说明随着球形气孔半径增大应力集中程度也随着增大, 这是由于气孔缺陷造成有效承载面积的减小造成的, 当气孔缺陷半径在10mm以下时, 各个考虑缺陷子模型应力都没有超过构件允许应力150 MPa, 当气孔半径继续增大时, 其可见度已经比较明显, 可以采用补焊措施处理, 因此, 气孔及夹渣缺陷对闸门危害比较轻。

2.2 线性气孔缺陷对闸门强度影响

应用空心半圆柱体对焊缝线性气孔缺陷进行模拟, 半圆柱形心取在各子模型表面中心处。分别在3个子模型中设置直径为2mm, 长度为2、4、6、8、10mm的空心半圆柱体, 研究不同长度对应力的影响;子模型不同尺寸线性缺陷的最大等效应力列于表2中, 子模型1长度为10mm的线性缺陷最大等效应力如图7-8所示, 应力集中系数变化如图9所示。

通过有限元模拟可以看出:取自不同位置处的子模型中的焊缝线性气孔及夹渣缺陷, 对闸门的整体强度不会产生影响。线性气孔及夹渣缺陷周围出现比较严重的应力集中现象, 应力最大值都出现在半圆柱与子模型纵向相切位置附近;如图8所示, 子模型1应力集中系数明显比子模型2-3大, 这是因为子模型1取自闸门面板, 焊缝缺陷直接受到水压力作用, 导致面板线性气孔缺陷附近应力较大, 引起闸门面板较大变形, 在实际工程中应高度重视。

2.3 裂纹缺陷对闸门强度的影响

对于裂纹, 可以设置厚度很小的空心楔形体来模拟, 设置其厚度为0.2mm, 长度和深度分别取值为1、1、4、2, 6、3, 8、4, 10、5mm;子模型不同尺寸裂纹缺陷的最大等效应力列于表3中, 子模型1长度为10mm的裂纹缺陷最大等效应力如图10-11所示, 应力集中系数变化如图12所示。

通过在不同位置的子模型中设置不同位置, 不同大小的裂纹缺陷有限元计算可以发现, 裂纹缺陷对闸门的整体强度会产生一定程度的影响;在裂纹附近应力会变得非常大, 最大等效应力出现在裂纹长度方向上的端面, 而非裂纹尖端处。当裂纹缺陷很小时, 长度和深度都在1 mm以下时, 子模型应力在其允许范围内, 但随着长度和深度不断增大时, 缝尖处的应力也随着增大, 各子模型应力普遍超出其允许应力。如图12所示, 子模型1应力集中系数明显比子模型2~3大, 这是因为子模型1取自闸门面板, 焊缝缺陷直接受到水压力作用, 导致面板裂纹缺陷附近应力较其他大, 引起闸门面板较大变形, 在实际工程中应严格控制。

3 结语

(1) 考虑焊缝缺陷的平面钢闸门, 在焊缝缺陷处的形状结构产生突变, 根据力学原理, 在结构突变处的应力会非常大, 同时钢材在小变形范围内是弹性体, 焊缝缺陷附近会产生应力重分布。不同缺陷所对应的应力重分布不同, 使得不同缺陷的应力分布不同, 但缺陷附近的应力分布在一定的范围之内, 因此本有限元分析与理论分析相吻合。

(2) 应用从壳到体的子模型技术, 在实体子模型中考虑不同类型、不同大小、不同位置的焊缝缺陷。研究表明, 球形气孔及夹渣缺陷、线性气孔及夹渣缺陷的存在对平面钢闸门的整体强度不会产生影响, 只会在缺陷附近出现应力集中;裂纹缺陷最大应力都出现在裂纹长度方向上的端面, 随着裂纹缺陷尺寸的增大其端面处应力也会增大, 相对于不考虑缺陷时应力增大2~9倍, 应力严重超出构件允许应力, 在实际工程中应严格控制。

(3) 闸门面板表面直接受到水压力作用, 经分析, 面板处裂纹焊缝缺陷应力集中系数明显大于主梁、边梁, 引起面板较大程度的变形, 在实际的水工金属结构制造验收、安全检测中应该加强监控。

摘要：从平面闸门整体模型不同位置提取实体子模型, 在实体子模型中考虑不同类型、不同大小、不同位置的焊缝缺陷, 并通过从壳到体子模型技术, 把考虑焊缝缺陷的实体子模型连接到平面钢闸门中分析计算, 从缺陷的类型、大小以及所处位置三个方面研究其对平面钢闸门的影响。研究表明, 裂纹缺陷会产生很大程度的应力集中, 超过材料的容许应力, 从而影响闸门的整体强度, 在实际的水工金属结构制造验收、安全检测中应该加强监控。这种方法也可以为焊缝缺陷对结构强度的影响提供一定的参考。

关键词：平面钢闸门,焊缝缺陷,ANSYS有限元,子模型,强度

参考文献

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[11]曾志, 王立君, 张涵.采用子结构与子模型结合方法的三维焊接应力变形数值模拟[J].焊接学报.2009, (7) :89-93.

焊缝缺陷 第2篇

摘 要：文章结合某在役平台吊机立柱环板焊缝发现局部缺陷的问题，利用三维CAD软件建立吊机立柱及局部平台的板壳模型，在有限元软件中分析其应力和变形，为评估平台吊机在当前状况下运行的安全性提供参考。

关键词：吊机立柱；焊缝缺陷；有限元分析；安全评估

中图分类号：P756.8；X74 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）24-0177-02

某在役采油平台在2013年的十年特检中，发现30 t吊机立柱环板与中层甲板和生产甲板焊缝处有缺陷。考虑到吊机立柱里面存储为柴油，修复工艺相当复杂和存在高风险性，作业方委托设计公司评估上述两处缺陷对吊机立柱支撑结构承载能力的影响。

1 吊机立柱环板缺陷位置

根据2013年的十年特检结果，环板焊缝的缺陷位置，分别如图1、2所示。

2 吊机立柱及局部平台模型的建立

根据结构专业提供的吊机立柱及相关的甲板梁结构图纸，吊机立柱周围的主要梁结构为3A、3B及B柱，如图3所示，故在三维CAD软件中建立上述3柱包含范围内的结构模型，在焊缝存在缺陷的位置按失效连接处理，所建模型如图4所示。

模型在有限元软件中处理为板壳单元，赋予对应的厚度，部分单元需要进行偏置设置。划分网格后共得到单元322 219个，节点325 946个。

模型为钢结构，材料参数如下：弹性模量2×105 MPa；屈服强度355 MPa；泊松比0.25；密度7 850 kg/m3。

3 载荷工况及约束条件

吊机立柱受力情况参照原平台设计SACS计算输入值，受力情况如下：

吊机自重：470.88 kN；吊机操作重：607.12 kN；吊机立柱内柴油重：850 kN；附加弯矩：14 715 kN·m。

其中，考虑环境荷载对局部结构的影响，附加弯矩组合系数为1.1，其余荷载组合系数为1.0。同时，附加弯矩按8个方向考虑，因此组合工况有8种，即0 °、45 °、90 °135 °、180 °、225 °、270 °和315 °，分布如图5所示。

施加上述载荷后，还需施加约束条件。由于3柱与B柱交叉位置为导管架，下部埋入海底泥床，故可认为为固定约束，即约束所又平动和转动自由度。平台建模时只取了局部结构，故3B柱右侧、B柱下侧与平台其他结构相连的位置设置为铰接约束，即约束所有平动自由度。

4 分析结果

根据上述条件，在Nastran中进行静力分析，得到模型在8种工况下在应力云图，如图6所示。

5 结 语

从强度方面来说，材料的屈服强度为355 MPa，取安全系数1.25，则材料许用强度为284 MPa。8种工况下的计算结果见表1。

由上表可知，270°工况下最大应力值为267 MPa，在8种工况中最大，但小于材料许用强度284 MPa，故各工况条件下机立柱支撑结构强度均满足承载要求。

海洋平台的吊机长期处于循环动载的工况条件，海上环境潮湿且具有腐蚀性，环板处的缺陷在疲劳工况下容易发生扩展。基于上述原因，为确保吊机的安全使用，建议每3个月对缺陷位置进行一次检测，加强对缺陷位置的监测；并建议在环板和立柱间增加临时加强筋板，避免在维修前裂纹的扩展。

参考文献：

[1] MSC Software. MSC Nastran Quick Reference Guide[M]. L.A.：MSC Software， 2013.

[2] API RP 2A，海上固定平台规划、设计和建造推荐做法[S].

钻杆耐磨带焊缝凹槽缺陷的改进方法 第3篇

关键词：耐磨带,PLC改造,钻杆

ARC 8P耐磨带焊机是从美国ARC公司进口的敷焊石油钻具产品耐磨带专用设备, 该设备主要用于加重钻杆和钻杆以及其它井下工具表面耐磨带的自动敷焊, 耐磨带的作用是增加钻杆耐磨强度和提升使用寿命。该型耐磨带焊机的自动化程度较高, 采用PLC控制技术, 以OMRON公司CPM1系列PLC作为核心控制单元, 因此可知该型焊机采用了比较常见的PLC产品组成控制系统, 这为我们的改造工作提供了有利的基础。该型焊机在石油钻具生产领域应用的较多, 希望本文能给遇到同样问题的该产品用户提供一定的帮助。

一、问题分析及解决方法的提出

焊机的工作过程大致可描述为:焊机开始工作时加重钻杆或钻杆等石油钻具产品的管体匀速旋转, 焊枪启弧后垂直于管体在一定宽度内快速往复运动, 当管体完成360度旋转后焊机产生一个管体旋转一周完成信号, 并向PLC发送, PLC接到该信号就控制焊枪跳转到下一条耐磨带焊接位置, 或停止堆焊并停止管体旋转, 完成敷焊过程。这时耐磨带环的起始位置与结束位置重合, 形成接缝。早期ARC 8P型焊机的设计上存在一些不完善的地方, 主要表现为耐磨带敷焊结束时, 由于在敷焊带环的接缝处堆积的焊丝太少, 形成一个凹槽, 如图1 (a) 所示。该凹槽对耐磨带的性能和外观都有影响, 本文讨论的重点就是如何通过改造耐磨带焊机的PLC控制系统, 改善钻杆耐磨带的凹槽缺陷。

解决凹槽缺陷的指导思想是:当钻杆等管体完成旋转一周后, 让管体停止旋转, 然后在耐磨带环的接缝处多堆积一些焊丝。具体方法是在PLC收到管体旋转一周完成信号后, 并不马上跳转到下一条耐磨带敷焊位置或马上停止敷焊动作结束敷焊, 而是让管体停止旋转, 然后经过一段时间延迟后再进行跳转或停止堆焊工作。增加延时时间, 又带来一个新问题, 不同种类的钻具产品的耐磨带敷焊工艺不同, 对单条耐磨带宽度的要求不同, 不同的耐磨带宽度对延迟时间要求也不同, 因此在进行该项改造设计时要考虑敷焊延迟时间的调节, 对于不同的工艺调定不同的延迟时间, 这样才能满足实际需要。

二、改造方案

改造工作主要有两个内容, PLC的外围电路改造和PLC程序修改。PLC外围电路改造内容是在PLC外围电路中增设延时定义开关, 延时定义开关要求可以进行多个状态的设置, 不同产品的耐磨带敷焊工艺, 通过开关的不同档位设定相应的耐磨带环接口处的敷焊延时时间;

修改PLC程序, PLC收到管体旋转一周完成信号后, 不立即发出跳转到下一条耐磨带位置指令或停止焊机工作, 而是先停止管体旋转, 焊枪继续做往复敷焊动作, 根据外部延时设定开关的状态, 进行相应的延时操作, 经过设定延时后再继续跳转到下一条耐磨带或停止焊机工作。

三、方案实施

通过研究PLC控制电路中的I/O接口部分, 找到了3个空闲数字输入点, 它们的接口地址分别为0.09、1.13、1.15。利用这3个输入点可定义8种状态, 通过查找备件库, 有现成的4位编码开关可以利用, 使用中仅使用其中的3位即可, 用它的bit2、bit1、bit0来对应PLC的0.09、1.13、1.15三个输入接口, bit2、bit1、bit0位的编码组合按照二进制顺序编码的方式进行编码, 状态从000至007, 与敷焊延时时间的对应关系设定为:编码开关的状态000~007对应PLC中0~7档延时, 延时时间在0.0~4.0s间分布, 000时PLC将不进行敷焊延迟。

PLC程序修改使用OMRON公司提供的CX-Programmer软件完成, 该软件是OMRON公司免费向用户提供的PLC开发软件, 对于CPM1型PLC该软件支持的非常完善, 通过该软件可以读出、写入PLC控制程序, 本文读出后进行修改的是焊机PLC中的梯形图程序。在梯形图中修改的主要内容, 如图2所示, 具体就是在收到钻杆杆体旋转一周完成信号 (1.10) 后, 根据编码开关有效位对应的输入端口 (0.09、1.13、1.15) 的编码状态, 在PLC程序中插入相应的延时程序段。根据现场调试情况, 编码开关的8种编码并没有与延迟时间均匀对应, 为了达到最佳使用效果, 进行了实际工艺测定调试, 最终采用的对应结果是:000~0.0s、001~0.5s、010~1.5s、011~2.0s、100~2.5s、101~3.0s、110~3.5s、111~4.0s。延迟以后通过定时器触发后续工作, 即控制焊枪跳转到下一条耐磨带敷焊位置或进行停机操作, 完成敷焊。

四、改造后的效果

改造后的效果如图1 (b) 所示, 与如图1 (a) 中显示的改造前的效果对比, 可以看出钻杆上耐磨带接缝凹槽有了明显的改善。本次改造中通过调试不同的工艺进行了相应的延迟时间优化, 使用适当的延时档位对多种规格的钻杆、加重钻杆进行耐磨带敷焊时均可达到满意的效果, 与国外最新型号的耐磨带焊机的敷焊效果相比至少达到了同等水平, 与从国外购买通过成套升级解决方案相比, 既大大节省了资金, 又达到了改善钻杆耐磨带焊缝凹槽缺陷的预期目的。因此改造是非常成功的, 有一定的推广价值。

参考文献

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焊缝缺陷 第4篇

关键词：X射线,缺陷检测,支持向量机,图像分割

0 引言

X射线检测技术在焊缝质量检测方法中占有重要的地位, 检测结果可以作为质量分析和判断的依据。在我国, 目前主要还是靠有经验的专业人士对底片或实时图像进行人工判读来完成对缺陷的识别, 达不到完全自动化的要求, 而且检测结果的可靠性在很大程度上取决于检验者的主观因素。近年来国内外的相关技术人员利用计算机、图像处理及模式识别等现代技术, 在焊缝缺陷检测方面进行了许多有意义的研究[1,2]。

由于X射线强度不均匀, 造成X射线图像背景起伏大, 对比度低, 焊缝缺陷边缘模糊。在处理模糊边缘时, 采用传统的图像分割方法 (如边缘检测法和阈值分割法) 提取缺陷的真实边缘比较困难[3]。因此, 本文提出采用支持向量机 (SVM) 分类的方法对焊缝图像进行分割。试验证明, 该方法能够对X射线焊缝缺陷进行准确的分割, 提高了缺陷定量检测的精度。

1 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 原理

支持向量机 (SVM) 是在统计学理论的基础上发展起来的一种模式识别方法, 是根据结构风险最小化原则来提高学习机泛化能力的方法, 即由有限个训练样本取得的决策规则, 对独立的测试集仍能够取得最小误差[4]。

设训练支持向量为n维向量xi, i=1, 2, 3, , n, 对应的期望输出yi={+1, -1}, 其中+1和-1分别代表两类的类别标记。支持向量机对线性不可分数据的目标函数为:

其中:C>0, 是指定的常数, 它控制对错分样本的惩罚程度, C越大表示对错误惩罚的越重;ξi≥0, 是一个松弛变量, undefined是训练集中错分样本的上界;w为权值。约束条件为:

其中:b为分类阈值。

为了解决这个约束最优化问题, 式 (1) 的Langrange对偶形式为:

其中:ai>0, 为Langrange系数;aj、xj、yj分别为ai、xi、yi的对偶形式。式 (3) 的约束条件为:

求解上述问题得到的分类决策函数为:

其:ai0、b0为求解式 (1) 、式 (2) 的最优解;x为训练样本;K (xix) 为核函数。

选颈项基函数为SVM核函数, 即:

其中:δ为颈项基核宽度。

2 基于SVM的X射线焊缝缺陷检测

2.1 基于SVM分类的分割方法

传统的分割方法使用的特征是单一的, 这是由于分割中必须确定各特征的阈值, 然而将最佳的阈值同时用于多个特征是相当困难的。采用SVM分类方法, 是根据样本之间在所选择的各个特征上的相似性实现样本分类的, 因此不需要对各个特征确定相应的阈值。这样, 既可以选用比较多的特征用于样本分类, 同时分割系统具有一定的自适应性。本文选择像素的灰度及形态学灰度梯度作为分割的特征。形态学灰度梯度表示为:

其中: (f♁s) 表示结构元素s对f的灰度膨胀; (fΘs) 表示结构元素s对f的灰度腐蚀。

2.2 训练样本提取

由于X射线焊缝缺陷图像背景起伏大, 且缺陷信息仅存于焊缝区域。如果直接确定训练样本, 会造成+1类样本和-1类样本数目相差悬殊, 使SVM不能获得良好的分类能力, 同时由于学习算法不能区分背景像素和目标像素, 因此背景同目标一样被学习。这样, 当新的不同背景的目标图像被训练时, 将会引起混淆和错误。

先用传统的分割方法, 在高阈值和低阈值下, 对图像进行过分割及欠分割, 得到不能确定是否为边缘的模糊边缘像素集, 支持向量机只对这类像素集进行处理。这样做, 不仅可以减少用于支持向量机的训练样本和测试样本的数量, 而且可以提高支持向量机的推广性能。所谓过分割是指对分割后得到的边缘要适当超出实际缺陷边缘, 欠分割是指分割后得到的边缘要适当小于实际缺陷边缘。

3 实验结果

实验采用220 kV 10 mA的射线源对样本 (钢板焊缝) 进行图像采集以得到X射线焊缝原始图像, 如图1 (a) 所示。

使用全局阈值方法对焊缝图像的分割效果较差 (见图1 (b) 和图1 (c) ) , 要分割出最暗的气孔必然会出现过分割, 如图1 (b) 所示;而选取阈值过大时, 又会出现欠分割, 从图1 (c) 可以看出最暗的气孔没有被分割出来。图1 (d) 显示了焊缝图像的形体学梯度变换, 虽然形态学梯度能加强图像中比较尖锐的灰度过渡区, 但是对形态学梯度单一的确定阈值, 还是很难确定其真实边缘, 这样将影响定量检测的精度。图2 (e) 为基于SVM的焊缝缺陷分割图像, 可以看出对焊缝缺陷的分割达到了很好的效果。

4 结论

本文提出利用支持向量机对X射线焊缝缺陷图像进行分割, 并对缺陷特征参数进行定量测量。以焊缝气孔缺陷图像为例证明了该方法具有较好的抗干扰性, 可对边缘模糊、噪声较大、背景起伏的图像进行准确的分割, 使检测精度有了很大的提高。

参考文献

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[3]张晓光, 高顶.射线检测焊接缺陷的提取和自动识别[M].北京:国防工业出版社, 2004.

光谱分析在检验焊缝缺陷中的应用 第5篇

压力容器在出厂前, 都按照法规和标准的要求进行了检查和检测, 达到要求后才允许出厂, 出厂检验主要针对的是结构尺寸和焊接常规缺陷。如果制造厂管理不善用错焊材或焊工未按焊接工艺焊接, 则可能造成焊缝熔敷金属组织或合金元素不能达到相应标准要求, 从而可能造成焊缝缺陷, 这类缺陷也是在焊接过程和检验过程中容易被忽视的。案例中所述的焊缝缺陷, 正是由于焊缝熔敷金属中某些金属元素的缺失造成的。目前, 对金属中化学成分的检测方法主要有化学分析和光谱分析法, 由于化学分析用时长、过程复杂, 所以现场检验中常用光谱分析法对金属中化学成分进行检测。

1光谱分析检测焊缝缺陷案例一

蒸馏减压塔于2007年投入使用, 2009年进行首次定期检验检修, 塔内壁腐蚀情况不明显, 2012年6月进行第二次大检修, 腐蚀调查时发现筒体内壁及焊缝存在不同程度的腐蚀, 而焊缝的腐蚀比塔内壁复层母材的腐蚀严重得多, 焊缝多处已腐蚀穿孔 (图1~图6) 。塔内壁复层材料为316L, 焊材为E316LT, 均为耐腐蚀材料。怀疑焊缝的金属元素出现了偏差, 于是对焊缝进行光谱分析, 以检测焊缝金属元素的含量是否符合相应的检测标准。

1.1检测标准与检测仪器

检验标准按GB/T 16597-1996《X射线荧光光谱法通则》。 检验仪器使用SPECTRO×SORT合金分析仪。

1.2评定标准

所采用的评定标准 (只列出主要金属元素) 见表1。

1.3焊缝检测过程

1.3.1宏观检查。

对塔内壁进行了仔细的检查, 包括24条环焊缝、68条纵焊缝及母材复层, 共发现501处腐蚀, 并绘图进行了标识和编号。从腐蚀区域的分布和腐蚀程度上分析, 大部分腐蚀区域都分布在焊缝熔敷金属上, 而且腐蚀程度也更为严重 (有的焊缝长距离的被腐蚀穿孔, 有的焊缝金属甚至与筒壁母材发生剥离) , 其中部分腐蚀图片见图1~图6。

1.3.2光谱及自腐蚀电位检测。

本次所检焊缝类型分为环焊缝和纵焊缝, 每相隔1 m检测一处。检验仪器每次开机都要做一次ICAL校准, 同时做316L控制样品的化学成分比对。对检验数据进行原始记录, 对严重不合格检测点 (如Mo偏低、极低的情况) 的位置进行现场标注和记录。为对焊缝腐蚀做全面分析, 同时还做了塔内件自腐蚀电位检测 (表2, 图7~图8) 。

1.3.3谱图处理。

可能被忽略的峰4.5 ke V, 处理选项, 所有经过分析的元素, 重复次数=6。

1.3.4检验结果。

对焊缝熔敷金属共检测549个测点, 其中Cr、Ni含量正常, 但Mo含量偏低或极低的情况较为严重。按照标准Mo元素含量应在2%~3%。但检验中发现, 有25个测点的熔敷金属中Mo元素含量出现偏低 (含量在1%~2%) , 有39个测点出现极低 (含量在0.2%~0.5%) 不符合标准的现象, 由此判定, 焊缝熔敷金属的化学成分不达标, Mo元素缺损。从自腐蚀电位测试来看, 填料与焊缝的电位差为200 m V, 此电位差可形成较为明显的阴极和阳极, 因填料和焊缝、衬里电极电位差较大而存在电偶腐蚀情况。

1.3.5检验结论。

在相同腐蚀环境中, 焊缝比母材更易遭到腐蚀, 是因为焊材与母材匹配不当, 或焊接过程中元素烧损 (如Mo元素的缺损) 等原因, 使焊缝金属的化学成分发生变化或造成焊缝组织不符合要求, 这可能带来焊缝的力学性能的下降, 还会影响接头的耐蚀性能。因为在不锈耐酸钢中, Mo元素能进一步提高抗酸腐蚀的性能, 特别是由于Mo元素的加入, 防止了氯离子存在所产生的点腐蚀倾向。Mo元素的缺失, 降低了焊缝抗酸腐蚀及氯离子点腐蚀的性能。由此可知, 焊缝中Mo元素缺失是造成焊缝严重腐蚀的原因。

2光谱分析检测焊缝缺陷案例二

鉴于案例一蒸馏减压塔内壁焊缝Mo元素含量缺损, 随后对新建还未投入使用的焦化装置分馏塔 (和蒸馏减压塔是同一厂家制造) 内壁所有焊缝进行光谱检验, 目的是检测焊缝熔敷金属中Cr、Ni、Mo元素含量是否符合相应的评定标准 (检验标准和仪器与案例一相同) 。

所检焊缝类型为筒体纵、环焊缝, 塔内件支架焊缝, 塔内件角环焊缝, 人孔、接管焊缝4类。检验仪器每次开机都做一次ICAL校准, 同时做316L控制样品的化学成分比对。对检测数据进行原始记录, 对严重不合格检测点 (如Mo偏低、极低情况) 的位置进行多次检测, 并量出不合格焊缝长度, 现场标注和记录。

2.1检测结果。经检验筒体4、筒体3、筒体2、上下封头的内壁钢板, 均符合316L检测标准。筒体1内壁钢板材料符合0Cr13检测标准。对筒体4、筒体3、筒体2、上下两个封头复合板内壁焊缝中1375个测点 (材料E316LT) 进行光谱分析, 其中有137个测点的熔敷金属中Mo元素含量出现偏低 (含量1%~2%) 、有36个测点出现很低 (含量0.5%~1%) , 有37个测点出现极低 (含量在0.2%~0.5%) 的不符合标准的缺陷。对筒体一复合板内壁焊缝中417个测点 (材料E347T) 进行光谱分析, 其中有149个测点的熔敷金属中Cr、Ni元素含量偏高或偏低的不符合标准要求。

2.2原因查询和分析。焦化装置分馏塔是新建造的, 还未投入使用, 从以上对焊缝进行光谱检验结果可预测, 在与蒸馏减压塔有相同腐蚀环境中运行时, 因焊缝中存在着与减压塔有相同和类似的材料缺陷, 所以, 将来很有可能会发生焊缝严重腐蚀的情况。因此, 责成制造厂家对所有光谱检验出的不合格焊缝进行返修, 直至检验合格为止。

在焊缝返修现场, 使用的是手工氩弧焊和自动气保焊, 返修后的焊缝经光谱检验基本都符合相应标准。经过分析, 造成焊缝金属中Mo元素含量偏低的原因可能有:塔筒体复合钢板的过渡层焊接使用E347T焊材, 对内壁316L钢板母材中的Mo元素有稀释作用。埋弧焊使用的焊丝直径较大, 使用的焊接电流较大, 熔深较深, 造成焊道熔敷金属温度较高, 熔敷金属的稀释率较高, 对熔敷金属中的合金元素会造成烧损现象。

3结束语

根据以上案例可知, 对于母材是316L的不锈钢, 因焊材不合格或焊接工艺不正确, 可能会造成焊缝熔敷金属中Mo元素含量的偏少或烧损, 而通过光谱分析的应用, 可成功检测出焊缝金属中的某元素的缺失。光谱分析为焊缝的腐蚀原因分析提供了依据, 也为焊缝质量验收提供了保障。

摘要：案例中的焊缝在使用前均通过了其他无损检测方法的检测, 标明合格, 但在使用现场发现焊缝的熔敷金属比母材的腐蚀速率高很多。通过对焊缝熔敷金属的材料进行光谱分析, 发现焊缝熔敷金属的某些金属元素含量远小于相应的标准值, 为此查找原因, 为焊缝的质量验收工作提供借签。

焊缝缺陷 第6篇

由于X射线焊缝图像具有对比度不高、灰度分布不均匀、缺陷边缘模糊、图像噪声多以及存在较大背景起伏等特点,这使得如何准确、高效地提取X射线焊缝图像中的缺陷信息成为这一技术的主要难题。国内外许多学者对此进行了研究并提出了多种方法。H.I.Shafeek[1]设计了一套检测天然气管道焊缝缺陷的装置,其使用的方法是对预处理后的焊缝图片采用直方图规格化处理,再结合阈值分割来提取缺陷信息。J.Mirapeix,P.B.Garcia-Allende等人[2]采用主成分分析与人工神经网络相结合的方法来检测焊缝缺陷,并且对焊缝缺陷进行分类;H.Kasban,O.Zahran等人[3]将采集到的焊缝图像转换为一维信号,提取信号中的特征系数,再利用离散小波或离散余弦等变换对所提取出的特征值进行分析,判别有无焊缝缺陷;孙怡[4]提出基于空间对比度与空间方差,并结合模糊模式识别算法,对焊缝中的缺陷实施自动检测,但是该算法的准确性与所选取的隶属度和空间距离有很大关系;张晓光[5]提出基于逐级局部缺陷提取的思想,首先确定焊缝边界和缺陷所在的局部区域,然后再分别采用分水岭变换和子束变换提取焊缝缺陷;陈明、马跃洲等人[6]提出利用X射线线阵探测器,通过类间、类内方差比和数学形态学方法提取焊缝区域,再结合高频变换实现缺陷检测;宋永伦等人[7]提出了基于微分算子的焊缝缺陷检测方法,但是由于X射线图片中存在较多的噪声,会对微分算子检测产生较大的干扰,影响焊缝缺陷提取;杨静、王明泉等人[8]采用迭代分割法来获得最佳阈值,再将焊缝图像二值化,从而提取焊缝缺陷,然而迭代次数的选择根据需要和经验来确定;邵家鑫、都东等人[9]针对双面焊焊缝缺陷的重叠区域,提出边缘区与非边缘区、细长缺陷与非细长缺陷分别处理的思路,然后针对不同的区域和缺陷类型,分别采用不同的算法来检测缺陷;陈方林、刘彦等人[10]提出基于支持向量机的焊缝缺陷检测方法,该方法以图像的灰度和形态学梯度作为特征向量对训练样本进行训练,然后通过训练后得出的模型对待分割图像进行缺陷提取。

通过对以上方法的分析和比较,本研究采用SU-SAN算法来提取出焊缝缺陷的入口点和出口点,进而分割出焊缝缺陷区域,再结合数学形态学运算,有效提取出焊缝缺陷,并通过实验来验证该方法的可行性。

1 图像采集装置的构建

图像采集装置(如图1所示)主要是通过CMOS工业数字相机对X射线胶片进行图像采集,本研究所使用的CMOS工业数字相机为维视系列微型工业数字相机(MV-3000UC),根据实际采集区域大小,本研究将分辨率调整为1 024768像素。

CMOS工业数字相机采集X射线胶片上的焊缝信息,并将其转换为数字信号,通过USB送入计算机完成处理分析。

2 焊缝图像缺陷提取

焊缝图像缺陷提取的大致流程为:先图像采集;然后图像预处理;接着SUSAN缺陷分割;最后一步是图像后处理。

2.1 图像预处理

本研究采集的X射线焊缝图像中缺陷信息仅存在于焊缝区域,而焊缝区域只占到整幅图像中1/4,因此本研究在X射线焊缝缺陷检测图像处理过程中,进行了有效区域(ROI)的设定。一方面,可以减少图像处理的数据量,提高检测速度;另一方面,能够有效地消除无效数据对检测带来的干扰,有助于提高检测精度。通过人工统计,本研究将设定离焊缝中心上、下边缘各60个像素点的宽度作为有效区域。有效区域提取出来后,再以33为模板进行中值滤波,以减少噪声对图像分割造成的干扰。

2.2 SUSAN缺陷分割

2.2.1 SUSAN算法基本思想

不同位置的圆模板及SUSAN区的显示如图2所示:圆形模板a在图像上移动,若模板内像素的灰度与模板中心像素(核)灰度的差值小于一定阈值,则认为该点与核具有相同(或相近)的灰度,由满足这样条件的像素组成的区域称为“USAN”(Univalue Segment Assimilating Nucleus)。

a模板位于背景中;b模板位于角点;c模板位于边缘;d,e模板位于边缘附近

把图像中的每个像素与具有相似灰度值的局部区域相联系是SUSAN原则的基础。具体检测时,本研究用圆形模板扫描整个图像,比较模板内每一像素与中心像素的灰度值,并给定阈值以判别该像素是否属于SUSAN区域,如下式:

C(r,r0)={0    if(I(r)-1    if(I(r)-I(r0)I(r0)�>t)t)(1)

式中:C(r,r0)模板内属于SUSAN区域中像素的判别函数,I(r0)模板中心像素(核)的灰度值,I(r)模板内其他任意像素的灰度值,t灰度差门限。

则图像中某一点SUSAN区域大小可由下式表示:

式中:C(r0)以r0为圆心的模板。

当圆形模板完全处在背景或目标中时,USAN区域面积最大(如图2中的a);当模板移向目标边缘时,USAN区域逐渐变小(如图2中的d和e);当模板中心处于边缘时,USAN区域很小(如图2中的c);当模板中心处于角点时,USAN区域最小(如图2中的b)。

本研究在得到每个像素的USAN值n(r0)以后,再与预先设定的几何门限g进行比较,当n(r0)

R(r0)={g0 -   n(r0)     if(n(r0)<            otherwiseg)(3)

式中:g几何门限。

2.2.2 模板和阈值的选取

本研究运用SUSAN原则检测边缘时有两个值得注意的问题:(1)t和g这两个门限的确定;(2)模板的形状和尺寸的选取,这两个问题直接关系到边缘检测的精度和速度[11]。焊缝缺隐区域微观示意图如图3所示。本研究采用33大小的方形模板,如图3中Ⅲ所示。灰度差门限t表示所能检测边缘点的最小对比度,也是能忽略的噪声的最大容限。t越小,研究者可从对比度越低的图像中提取特征。几何门限g决定了边缘点的USAN区域的最大值,即只要图像中的像素的USAN值小于g,则该点就被判定为边缘点。g过大时,边缘点附近的像素可能作为边缘被提取出来;过小则会漏检部分边缘点。研究者通过对比选择灰度差门限t=3,几何门限g=3时,可取得较好的效果。

具体操作过程如图3所示。

I背景区域;II缺陷区域;III33的模板;f(x,y)在点(x,y)处的灰度值

具体操作过程中,当像素点从I区域进入到II区域时,在某一行上可认为从背景区域的点(x3,y3)进入到缺陷区域的点(x1,y1)。因此,研究者首先得找到开始从背景区域进入到缺陷区域的像素点。根据SU-SAN算法思想,当满足条件(1)、(2)、(3)时,可认为像素点开始由非缺陷区域进入到缺陷区域,在图3中可以表示为模板中心点5对准点(x1,y1),此时,本研究把点(x1,y1)称为焊缝缺陷的入口点,并把前一个点(x3,y3)的灰度值f(x3,y3)记录下来,保存在变量N中,作为出缺陷区域的条件。并且在输出图像中,本研究把入口点(x1,y1)灰度值设置为0(黑),把入口点的前一个点(x3,y3)的灰度值设置为255(白),即:

如果某一行两个相邻像素不满足条件(1)、(2)、(3),则说明焊缝缺陷入口点没找到,那么本研究将模板中心点设置成白点,然后将模板向前移动一个单位,继续寻找焊缝缺陷的入口点。

若焊缝区域的入口点已经找到,说明扫描点已经进入焊缝缺陷区域。当扫描点进入焊缝缺陷区域后,它的灰度值会逐渐减小,并且会达到一个最小点,之后灰度值又会慢慢开始增加,直到离开焊缝缺陷区域。因此,当扫描点满足如下条件:

即:

此时,本研究认为扫描点即将离开焊缝缺陷区域,并且将f(x2,y2)变成白色,即:

如果不满足条件(6),则此时研究者可以判定扫描点仍留在焊缝缺陷区域内,因此可以将该点的灰度值设置成为黑色,即为0;然后,向前移动一个像素点,继续寻找缺陷的出口点。

当某一行扫描完以后,模板中心点向上移动一个像素,然后从左边第1个像素开始进行第2行的扫描。以此类推,直到整幅图像都扫描完成为止。

具体算法的过程流程图如图4所示。

2.3 图像后处理

经过SUSAN算法分割以后,除了分割出来的焊缝缺陷以外,还存在一些零星的噪声和间断。因此本研究需要对分割后的图像实施后处理。图像后处理分为两部分:滤波去噪和形态学处理。滤波去噪是为了消除零星的噪声,在此本研究选用55的中值滤波算法进行处理,因为中值滤波是一种非线性滤波,其目的是在保护边缘的同时去除噪声。形态学处理是为了消除间断,以达到保留真实缺陷的目的。本研究选用数学形态学中的开运算来处理,因为经过开运算处理后只有那些在附近存在完整结构元素的像素点会被保留,其他的像素点都会被清除;同时,图像的开运算可以选择性地保留目标图像中符合结构元素几何性质的部分,而过滤掉相对结构元素而言残损的部分。

2.4 不同边缘检测方法比较

由于SUSAN算法不涉及梯度的运算,其抗噪声能力强,运算量也比较小,对噪声图像的边缘检测效果优于传统的边缘检测算法[12]。不同边缘检测算法对焊缝缺陷的检测及图像后处理后最终结果如图5所示。

从图5中可以看出,对于X射线焊缝图像,相比于其他边缘检测算法,采用SUSAN算法取得的效果更好。

3 实验与分析

本研究所用的焊缝X射线胶片由杭州锅炉厂提供,笔者选取具有代表性的几类焊缝缺陷(包括裂纹、气孔、烧穿、未熔合等)共100张焊缝缺陷图片进行测试,与人工观察结果相对比,焊缝缺陷检测正确率约为87%;其中未正确分割的焊缝缺陷中,有60%为烧穿缺陷,20%为裂纹缺陷,未熔合与气孔缺陷各为10%。

通过实验可以发现,该算法不受缺陷种类的限制,基本上能检测出各种类型缺陷。

部分焊缝缺陷未能准确分割出焊缝缺陷原因有:(1)所拍摄的X射线底片质量不好,存在的噪声过多;(2)背景区域与焊缝缺陷区域之间的对比度太小,以至于无法用常规的灰度差门限t和几何门限g来进行缺陷分割。

4 结束语

本研究针对X射线焊缝图像存在对比度不高、灰度分布不均衡、图像中噪声多等问题,提出了一种基于SUSAN算法的缺陷检测方法。实验结果表明,与常规的边缘检测算法进行相比,SUSAN算法具有较优的检测效果。在VC++平台上,本研究对100张焊缝缺陷图片进行了算法测试,测试结果表明,SUSAN检测算法不受缺陷种类的限制,能够有效地检测出大部分缺陷,检测正确率约为87%。

摘要：针对X射线焊缝图像存在对比度不高、灰度分布不均衡、图像中噪声多以及动态模糊等特点导致焊缝缺陷难以提取等问题,提出了一种基于SUSAN算法的焊缝缺陷提取方法。首先设定了采集图像的有效焊缝区域,减小了所要处理的数据量,进而对该区域进行了中值滤波处理;然后通过SUSAN算法找到了每一行焊缝缺陷区域的入口点及出口点,从而实施了缺陷分割;接着再结合数学形态学运算,滤除了孤立的噪声点与间断点,实现了缺陷区域准确定位。在VC++6.0平台上,针对常见的几类缺陷,包括裂纹、气孔、烧穿、未熔合等,取共100张焊缝缺陷图片进行了算法测试,与人工观测结果相对,正确率约为87%。研究结果表明,焊缝图像噪声过多以及对比度太小是未能正确分割出焊缝缺陷的主要原因。

关键词：X射线焊缝图像,有效焊缝区域,焊缝缺陷提取,SUSAN,数学形态学

参考文献

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焊缝缺陷 第7篇

1 被检管道的情况说明

被检管道名称为1# 机主蒸汽管道, 该管道于2008年9月投入使 用 , 使用压力10MPa, 温度450℃ , 材质为10Cr Mo, 规格为Φ273mm×32mm, 使用超声波检测其壁厚,直管厚32mm,弯头厚36mm。在该管道停工维护期间进行超声波无损检测, 检测部位是直管与弯头的对接焊缝。检验前,将焊缝部位打磨至金属光泽,在查阅该管道的制造安装资料时, 发现缺少该管道焊接工艺的记录, 缺少焊接工艺记录不利于焊缝缺陷的成因评价。运用检验标准、焊接规范对检测中发现的问题进行评价, 能够准确地分析缺陷成因。

2 检测设备和工艺的选择

2.1 根据被检管道的规格选择试块与探头

所检管道外径为273mm, 半径R为136.5mm, 探头接触面宽度W为13mm,则W2/4=42.25,检测面曲率半径R>W2/4时 , 可采用平面对比试块调节仪器。管道厚32mm,厚度适中,时基线可按深度1:1调节。由于弯头部分的限制,不能从弯头侧进行扫查, 应采用两种不同K值(焊头的斜率)的探头在直管侧分别进行扫查,再考虑探头要适合管道厚度,最终选择K=2、K=2.5两种探头比较合适。

2.2 确定扫查灵敏度和扫查方式

检测用的超声波探伤仪型号为HS611e, 使用CSK-IA、CSK-IIIA试块调校仪器 ,分别制作K=2和K=2.5两种K值探头的距离-波幅曲线,该曲线由评定线、定量线和判废线组成。检测灵敏度:Φ1×69d B; 评定线 :Φ1×6-9d B; 定量线 :Φ1×6-3d B; 判废线:Φ1×6+5d B。表面补偿6d B,对焊缝进行100%扫查,合格等级定为Ⅰ级合格。扫查方式见扫查示意图 (图1)。

3 超声波检测中缺陷的检出 方法及类 型识别

3.1 超声波检测中识别缺陷类型

在超声波检测中,缺陷的类型是指缺陷是点状、线状、体积状、平面状或是多重缺陷。识别缺陷的类型是估判其性质的前提和基础。 如线状缺陷有明显的指示长度,但不易测出其断面尺寸,线状夹渣、线状未焊透或线状未熔合均属这类缺陷。这类缺陷在长度上也可能是间断的,如链状夹渣、断续未焊透和断续未熔合[1]。

3.2 超声波检测中线状缺陷的检出方法

1)在扫查时先使用锯齿状扫查 ,发现回波高度超过定量线时,使用转动和环绕扫查,观察回波高度先找到最高波。

2)在出现最高波的位置沿焊道平行方向进行扫查,判断缺陷是否是线状缺陷,并且判断其是连续的线状缺陷还是断续的线状缺陷。若是连续的线状缺陷其回波高度基本保持不变; 若是断续的线状缺陷在缺陷长度方向上,波高会有明显降落,此时在明显断开的位置附近作转动和环绕扫查, 如观察到在垂直方向附近波高迅速降落,且无明显的二次回波,则证明缺陷是断续的。

3)回到出现最高波位置扭动探头方向扫查 ,判断缺陷断面是圆柱形或是平面状。若是圆柱形断面缺陷,声术垂直于缺陷纵轴时,作声轴距离修正,回波高度变化较小; 若是平面状断面缺陷, 从不同方向、角度检测时,回波高度在与缺陷平面垂直方向应有明显降落。以此估判此缺陷的类型和性质。

3.3 超声波检测线状缺陷与点状缺陷的区分方法

在进行环绕扫查时, 线性缺陷的最大反射波幅度呈不规则的起伏变化,点状缺陷的回波十分尖锐, 且波幅下降很快[1]。图2中,虚线展示了在探头进行环绕扫查时反射波波幅的变化情况,如图2(a)所示反射波呈现不规则的起伏, 探头环绕移动时反射波随之起伏变化,出现此类反射波的缺陷为线状缺陷; 如图2(b)所示反射波呈现尖锐变化,探头环绕移动时反射波突然消失或突然出现, 出现此类反射波的缺陷为点状缺陷。

注释: 图 2 中横坐标距离按照深度 1:1 调节, 所示距离即为工件厚 度,纵坐标波幅指示缺陷波回波强度,虚线显示反射波高度随探头扫 描距离变化情况。评定线与定量线之间为Ⅰ区,定量线与判废线之间 为Ⅱ区,判废线以上区域为Ⅲ区。 最高缺陷回波深度 32mm。

4 超声波无损检测结果

在1# 机主蒸汽管道(4.5m)处编号为H1至H7的7道焊缝发现缺陷, 缺陷反射波波高在判废线以上,如图2中显示的缺陷回波连续出现,缺陷埋藏深度普遍 在25~32mm深处 , 缺陷长度 从26mm到40mm不等, 缺陷位置为焊缝底部 , 以线状缺陷为主,伴有部分点状缺陷,估判其主要缺陷为未熔合缺陷,缺陷评级为Ⅲ级。并且,在外观检查过程中,使用焊缝测量尺测量该管道对接焊缝的错边量, 最大处达到5mm,超出标准要求。图3为缺陷位置示意图。

5 焊缝缺陷成因分析

5.1 分析材质特性

所检管道的材质为10Cr Mo耐热钢, 属于合金钢,具有一定的淬硬倾向,易产生焊接冷裂纹,焊接前必须预热,焊后进行热处理。接头型式及坡口尺寸应在保证良好融合的情况下,填充金属越少越好[2]。

5.2 分析不等厚对接接口的加工问题

对不等厚对接接口应当进行加工, 避免产生错边, 从而避免缺陷的产生。所检管道直管壁厚为32mm, 弯头与直管对接部位壁厚为36mm, 属于不等厚对接焊接。在进行不等厚对接焊接时,管子组对质量,不仅直接影响焊工的操作,也是保证焊接质量的重要因素。管子内壁应齐平,防止错口,造成根部未焊透,必须采用专用对口夹具[3]。外壁尺寸不相等的不等厚对接焊件坡口加工如图4所示。

所检管道 弯头壁厚 δ2=36mm直管壁厚 δ1= 32mm,δ2-δ1=4mm,应当采用图4中(a)所示的坡口加工方法,对粗管径的弯头接口外壁进行修磨过度。而所检管道接口未进行坡口加工, 直接使用不等厚的接口对接,导致了严重的错边,使焊接质量下降。

此管道对接焊缝的错边量最大处达5mm,已经超出了DL/T 869-2012《火力发电焊接技术规程》中规定的“对接单面焊的局部错口值不应超过壁厚的10%且不大于1mm”[4]。错边量越大 ,焊接时越容易产生未焊透,如果存在未焊透,不仅会影响焊接接头的性能,而且在管道使用过程中容易形成应力集中, 缩短管道使用寿命[5]。在所检焊缝中的线性缺陷中紧贴焊缝底部的缺陷应为未焊透, 这里的未焊透是由严重的内壁错边引起的。

5.3 分析坡口型式与角度的选择问题

在DL/T 869-2012《火力发电焊接技术规程》中规定了焊件组对时推荐的坡口形式与尺寸: 当壁厚t≤16mm时 , 采用V型坡口 , 坡口角度30°~35° ; 当壁厚为16mm<t≤60mm时,采用U型坡口,坡口面角10°~15°[4]。此压力管道直管壁厚为32mm,已经超过了V型坡口的适用壁厚,但是在设计安装过程中仍采用了V型坡口。坡口的型式和尺寸选择不正确, 有可能增加焊接应力和变形,或产生缺陷。焊接时, 由于坡口角度小,再加上焊前未将坡口清理干净,焊接电流过小, 熔渣来不及浮起容易产生夹渣或夹杂物。所检管道中存在的点状缺陷应为夹渣、夹杂物。

5.4 分析焊接前焊道清理的问题

在所检管道焊缝中存在未熔合、夹渣、夹杂物, 缺陷的深度距离外壁25mm至32mm, 这个位置大致处于封底焊缝上表面靠直管坡口一侧, 所以推断这些缺陷的形成是在进行封底焊接之后, 没有对坡口及封底焊缝进行清理,坡口或焊缝上存在杂质,在进行层间焊过程中,这些杂质被赶到坡口侧面,影响了焊道与坡口之间、焊道与焊道之间的熔合,进而产生了未熔合、夹渣、夹杂物这些缺陷。

5.5 综合以上分析判断管道焊缝缺陷的成因

1)通过分析 ,所检焊缝中线状缺陷大部分在层间位置的缺陷是未熔合, 有一小部分在焊缝底部的是未焊透;点状缺陷为夹渣、夹杂物。

2)未熔合 ,产生原因是坡口不干净 ,熔焊时 ,焊道与母材之间或焊道与焊道之间由于杂质的存在未能完全溶化结合。

3)未焊透,产生原因是,管道直管与弯头不等厚对接没有采取修磨措施, 组对质量差引起严重的错边,焊接过程中内错边部分不能焊透。

4)夹渣和夹杂物 ,产生原因是被焊边缘和各层焊缝清理不干净,焊道中残留非金属杂质或者熔渣, 加上坡口选择角度过小, 进行层间焊时杂质及熔渣来不及浮起,留在焊缝中产生缺陷。

6 结论

在压力管道无损检验工作中发现缺陷应当结合焊接规范和检测标准进行分析,了解缺陷成因,积累检验经验并有目的地指导焊接和检测工作, 以提高焊接和检测的工作质量, 达到加强压力管道焊接质量控制的目的。

摘要：介绍了如何依据管道焊缝缺陷评定规范对缺陷进行判定以及分析处理。通过此管道超声波检测的工艺和方法,在检测过程中发现所检管道直管与弯头对接焊缝中存在大量线性缺陷和点状缺陷,外观检测中发现了严重错边、坡口形式选用不当、不等厚对接焊接等问题。基于上述缺陷和问题结合文献、标准对缺陷成因进行分析,总结了母材为10Cr Mo的蒸汽管道焊接方法与工艺,以及超声波检测中发现线性缺陷的方法。

焊缝超声波中一种伪缺陷的判定识别 第8篇

关键词：超声波,焊缝,伪缺陷

某电厂大跨度干煤棚网架滑移脚手架的焊缝探伤,工程使用钢管为ϕ114 mm～ϕ194 mm,管壁厚度为4 mm～12 mm。使用CTS-22型探伤仪,试块为CSK-1C试块(网架专用)。仪器按深度1∶1调整,对节点焊缝进行A级检验。发现在焊趾4 mm～12 mm深度熔合线附近有不同长度连续的超标反射回波,出现未焊透显示。

1 检测依据

网架杆件节点焊缝超声波探伤依据GB 50205-2001钢结构工程施工质量验收规范;执行国家标准GB 11345钢焊缝手工超声波探伤方法和探伤结果分级及行业标准JG/T 3034.2-1996螺栓球节点钢网架焊缝超声波探伤及质量分级法。

2 探头的选择

选取短前沿斜探头,一般工件厚度较小时宜选用较大的K值,以便增加一次波声程,避免近场区探伤,探伤前必须在试块上实测K值,并在工作中经常校验。探伤厚度较大工件时宜用大晶片,较小的K值,以减少衰减,提高灵敏度,测定缺陷指示长度。当缺陷回波只有一个波高点时,采用6 dB波长法;当缺陷回波有多个波高点时,采用端点波高法。探伤前在CSK-1C试块上实测K值,宜用小晶片探头,此工程使用5P6×6K2.5探头。

3 探伤灵敏度的选择

探伤灵敏度不宜过高,超判废线为不合格,初始探伤灵敏度不低于评定灵敏度。扫查方式采用串列扫查,当工件存在缺陷时,探头发出的波从缺陷反射到底面,在示波屏上产生一个回波;当工件无缺陷时,接收探头接收不到回波,超过评定线的信号应注意是否具有缺陷特征,如有怀疑时,应改变探头角度,观察动态波形,结合工艺特征判定识别。

4 耦合剂的选择

耦合剂应选用具有适当性的液体糊状物,并对材料和人体没有损伤作用,又便于检验后清理。根据实际需要,还可以在耦合剂中加入表面活性剂,提高其润湿性能,此工程使用的耦合剂为洗洁净。

5 检验等级及探伤法

检验等级A级,探伤法为直射法,焊缝自身宽度再加上管材侧相当于管壁厚度的一段区域,最大为12 mm。为了能全面探测到整条焊缝,探头需沿焊缝方向移动,观察缺陷反射波的动态波形是否为伪缺陷信号。

5.1 缺陷的等级分类(见表1,表2)

5.2 根据CSK-1C试块做出DAC曲线(见图1)

6 试验结果

试验1:选取ϕ159 mm×6 mm钢管与锥头杆件焊缝,装配时留2.0 mm间隙,V型坡口,钢管与锥头配合紧密,经探伤确认该试件无缺陷回波,焊缝趾部亦无缺陷波出现,焊缝判定一级。

试验2:选取同样ϕ159 mm×6 mm钢管与锥头杆件焊缝,装配时留2.0 mm间隙,V型坡口,不同处在于锥头与钢管装配时由于配件尺寸偏差出现锥头端部外径小于钢管内径。在插入钢管时出现1 mm～2 mm空隙,经探伤检验,在深度6 mm处出现连续缺陷回波,深度指示从入射点算起,接连使用小K值和大K值探头检测,缺陷波同样出现。依据标准表1,表2规定,判定此节点焊缝不合格,确认是根部未熔透。

依据杆件装配情况和焊接工艺确认,对节点焊缝未熔透持怀疑态度,决定对焊缝进行宏观切片检验,发现有装配空隙,熔深大于6 mm。探伤检验在6 mm以上未检测出焊接缺陷。经过多次反复试验结果一样。

上述试验证明,此种焊缝的缺陷回波显示为伪缺陷。

7 结语

1)焊缝中的这种回波并非缺陷回波,是由于焊缝熔深大于焊材壁厚出现空隙,超出探伤深度的反射回波。

2)焊缝探伤的缺陷回波K值和探头角度多大都可能存在。

3)在施工过程中,遇到此类情况,应慎重判定。认真观察节点装配工序,进行各种试验。根据缺陷波准确分析,依照探伤原理分析回波显示特点,对焊缝进行准确判断,以免造成误判。

参考文献

[1]GB 50205-2001,钢结构工程施工质量验收规范[S].

[2]GB 11345-1996,钢焊缝手工超声波探伤方法和探伤结果分级[S].