★ 高魯晗（山東省安泰化工壓力容器檢驗中心有限公司，山東 濟南 250014）

關鍵詞：壓力管道；多傳感融合；無損檢測；自動化；缺陷識別

壓力管道作為石油化工、電力、燃氣等行業的關鍵基礎設施，在長期運行中極易產生腐蝕、裂紋、減薄等缺陷，威脅生產安全。傳統單一傳感器檢測受物理原理限制，存在檢測盲區和準確率低的問題，而人工檢測效率低下且易受主觀因素影響。多傳感融合技術通過整合不同傳感器的檢測優勢，實現了缺陷信息互補，同時結合自動化控制技術和智能算法，能夠大幅提升壓力管道的檢測效率和準確性。因此，研究多傳感融合的壓力管道無損檢測自動化方法，對保障工業安全、降低檢測成本具有重要意義。

1   多傳感融合的壓力管道檢測原理

1.1   多傳感器協同檢測原理

壓力管道缺陷類型多樣，單 一 檢測技術存在局限 性 。其 中， 超 聲 波 檢測 頻 率 在 2 . 5 ～ 10 MHz， 穿透深度為200mm，對管道內部缺陷具備較高靈敏度，但其表面微裂紋檢出率僅65%；渦流檢測頻率在100kHz～5MHz，檢測深度為2～8mm，表面裂紋識別率可達92%，但無法探測深層缺陷；磁粉檢測磁場強度在2000～6000A/m，對0 .1mm寬表面裂紋敏感[1] ；紅外熱成像溫度分辨率可達0.02℃,能識別減薄區域，但檢測結果易受環境影響。依托多傳感器協同檢測模式，可實現空間互補，覆蓋表面至深層全范圍；信息互補，獲取多維特征；可靠性提升，交叉驗證降低誤檢漏檢。

1.2   多源數據融合算法

多傳感器采集的原始數據存在量綱差異、時空不對齊等問題，需采用數據融合算法實現有效整合。在數據預處理階段，對各傳感器信號進行濾波降噪、歸一化和時空配準，建立統一坐標系。特征層融合提取各傳感器數據的缺陷特征向量，包括幅值、相位、頻率等參數，構建特征矩陣。決策層融合采用加權平均算法，綜合各傳感器判斷結果。

融合決策值計算公式為式（1）：

式中： D為融合決策值；n為傳感器數量；wi為第i個傳感器權重系數，di為第i個傳感器的檢測置信度。權重系數根據傳感器對特定缺陷類型的靈敏度動態調整，裂紋檢測時提高超聲波和渦流權重，腐蝕評估時增大紅外熱成像權重。融合算法有效降低了單一傳感器的不確定性，提升了缺陷判斷的準確性和魯棒性（圖1）。

圖1 多源數據融合流程圖

2   壓力管道無損檢測自動化方法

2.1    自動化檢測平臺構建

自動化檢測平臺由機械執行模塊、傳感器集成模塊、控制模塊和人機交互模塊構成。機械執行模塊包括：

（1）環形掃描架，采用鋁合金框架，適配管徑DN50～DN800，通過伺服電機驅動實現360°旋轉，定位精度±0.5mm；

（2） 軸向移動導軌， 行程0～50m， 移動速度0.1～2m/min可調；

（3）磁吸附爬行機構，磁吸力≥500N，適用垂直管段。

傳感器集成模塊將超聲波、渦流、磁粉和紅外傳感器固定于掃描架上，并使它們與管道表面距離保持在3±0 .2mm[2]。控制模塊采用PLC和工控機架構，其中PLC負責運動控制， 工控機負責數據處理。人機交互模塊提供觸摸屏界面，可實時顯示檢測進度、缺陷位置和數據波形，并支持遠程監控，實現了全自動化運行。

2.2   智能掃描路徑規劃技術

智能掃描路徑規劃基于管道三維模型和缺陷風險評估優化檢測軌跡，以提高檢測效率和覆蓋率。建立管道坐標系，軸向為X軸，周向角度為θ,徑向為R，檢測路徑采用螺旋掃描方式。軸向步進距離根據傳感器有效檢測寬度W和重疊率η確定，計算公式為式（2）：

式中：Δx為軸向步進距離， mm；W為傳感器有效檢測寬度，取80mm；η為重疊率，取0.15以保證檢測連續性。計算得Δx=80×(1?0.15)=68mm。

周向掃描角速度根據軸向移動速度v和螺距Δx計算，如式（3）所示：

式中：ω為角速度，°/ s；v為軸向移動速度，取0.5m/min=8.33mm/s。代入公式，計算得ω= 360×8.33/68=44.1°/s。

對于焊縫、彎頭、三通等關鍵部位，系統自動降低掃描速度至0.2m/min，并增加重疊率至0.3，確保了高風險區域的精細檢測[3]。路徑規劃算法通過遺傳算法優化掃描順序，減少了空程和往返次數，使總檢測時間縮短約25%。螺旋掃描路徑如圖2所示。

圖2 螺旋掃描路徑示意圖

2.3    自動化數據采集與傳輸

自動化數據采集采用多通道同步采集技術。系統配置64通道數據采集卡，采樣頻率為100MHz，分辨率為12位，滿足了多傳感器并行的工作需求。超聲波信號通過前置放大器放大60dB后進入采集卡， 渦流信號經模數轉換直接采集，紅外熱像儀輸出的數字信號通過以太網傳輸，磁粉檢測圖像由CCD相機采集。系統為各傳感器數據添加時間戳和位置標簽，時間同步精度≤1ms， 空間定位精度≤2mm。數據傳輸采用光纖環網架構，傳輸帶寬為1Gbps，支持實時傳輸和本地緩存雙模式。

數據壓縮采用小波變換算法，壓縮率計算公式為式（4）：

式中：Cr為壓縮率；S0為原始數據量；Sc為壓縮后數據量。

實測單次掃描產生原始數據S0=2 .4GB，壓縮后Sc=0 .6GB，壓縮率Cr=2 .4?0 .6/2 .4×100%=75%，有效降低了存儲和傳輸壓力。數據包采用TCP/IP協議傳輸，設置校驗和重傳機制，確保了數據完整性和可靠性。

2.4   缺陷智能識別與定位技術

缺陷智能識別基于卷積神經網絡（Convolutional Neural Network， CNN）構建深度學習模型， 該網絡架構包含5層卷積層、3層池化層和2層全連接層。訓練樣本庫包含15000組標注數據，涵蓋裂紋、腐蝕、夾雜、減薄等8類缺陷。數據增強采用旋轉、翻轉、噪聲添加等方式擴充至50000組。模型訓練采用Adam優化器，學習率為0.001，批次大小為32，迭代300輪后收斂。測試集準確率達96.8%，單個缺陷識別時間≤0 .3s[4]。缺陷定位采用融合坐標轉換算法，將傳感器局部坐標轉換為管道全局坐標。定位誤差計算公式為式（5）：

式中：Ep為定位誤差， mm；Δx為軸向誤差；R為管道半徑；Δθ為周向角度誤差。

選取某DN300管道（R=150mm）開展缺陷定位實測，測得軸向誤差Δx=1 . 2mm，周向誤差Δθ=0 .5°=0 .00873rad，代入公式計算得Ep= √ 1 .22+(1 50×0.00873)2= √ 1.44+1.71=1.77mm，滿足工程精度要求。系統可將識別結果以偽彩色圖像和三維點云形式顯示，同步標注缺陷類型、尺寸、位置和危險等級，并自動生成檢測報告，為管道運維決策提供了參考。

3   工程應用案例與效果驗證

3.1   工程背景與壓力管道檢測實施

某石化企業高溫高壓蒸汽輸送管道已運行15年，管徑DN400，壁厚12mm， 總長度約8.5km， 工作壓力

6.3MPa，介質溫度450℃。該管道途經腐蝕性土壤區域和設備高振動區域，歷史檢測曾檢出焊縫開裂、局部減薄等缺陷[5]。本次采用多傳感融合自動化檢測技術對重點管段實施全面檢測，選取焊縫密集段、彎頭連接段和腐蝕高風險段3處典型區域，總檢測長度1200m。檢測實施前進行表面清理，部署自動化檢測平臺，設置軸向移動速度0.5m/min，周向掃描角速度44°/s，順利完成全流程自動化檢測作業。

3.2   多傳感融合檢測性能分析

多傳感融合檢測共發現42處缺陷，包括裂紋18處、腐蝕減薄15處、夾雜9處。對比驗證顯示，超聲波單獨檢測漏檢3處，渦流檢測誤判5處，紅外檢測產生偽缺陷4處。融合檢測通過多源信息交叉驗證， 準確識別了所有缺陷，尺寸測量誤差控制在±0.3mm，置信度達0.93。檢測性能數據如表1所示。

表1 多傳感融合與單一傳感器檢測性能對比

3.3    自動化檢測效率評估

本次1200m管道自動化檢測作業總耗時9.5小時，平均檢測速度可達126m/h，較人工檢測的48m/h提升163%。人員需求從6人降至2人， 檢測周期縮短62%，報告生成時間從48小時縮短至4小時，綜合成本降低55%，設備折舊周期內成本節約42%。效率對比數據如表2所示。

表2 自動化檢測與人工檢測效率對比

4   結語

多傳感融合的壓力管道無損檢測自動化技術有效解決了傳統檢測方法的局限性。該技術通過建立多傳感器協同機制和數據融合算法，實現了缺陷信息的全面獲取與精準處理；依托自動化檢測平臺，結合智能路徑規劃和數據采集技術，顯著提高了檢測效率和穩定性；引入深度學習算法，大幅提高了缺陷識別的準確率。工程應用驗證表明，該技術在準確性、效率性和可靠性方面均表現優異。未來可進一步優化融合算法，拓展傳感器類型，提升復雜工況適應能力，推動壓力管道檢測向智能化方向發展。

作者簡介：

高魯晗（1999-），女，山東菏澤人，助理工程師，碩士，現就職于山東省安泰化工壓力容器檢驗中心有限公司，研究方向為特種設備檢驗檢測。

參考文獻：

[1] 寧衛衛. 壓力管道裂紋檢驗中無損檢測技術分析[J]. 中國設備工程, 2025, (23) : 164 - 166.

[2] 馬東. 無損檢測技術在壓力管道定期檢驗中的應用[J]. 品牌與標準化, 2025, (06) : 216 - 218.

[3] 劉亮岐. 管道定期檢驗中無損檢測的標準化質量控制研究[J]. 產品可靠性報告, 2025, (09) : 79 - 80.

[4] 劉浩, 曹燦, 陳亞楠, 等. 數字射線檢測技術在壓力管道檢測中的應用[J]. 設備管理與維修, 2025, (14) : 157 - 160.

[5] 耿超群, 王明悅, 董昌峰, 等. 基于無損檢測技術的壓力管道檢驗方法研究[J]. 中國標準化, 2025, (12) : 188 - 192.

摘自《自動化博覽》2026年6月刊