声发射技术在球罐水压试验中的应用
2013-11-26
声发射技术在球罐水压试验中的应用
燃气企业为了对所供燃气进行储存和调峰,都必须建立储配站。目前储配站所用的储存设备绝大多数都是压力容器,其中又以球形容器(简称球罐)居多。由于其施工安装时总是存在这样那样的缺陷,因此对它的无损检验就显得尤为重要。长期以来,人们都是用普通的方法如磁粉、超声波、射线等来对它进行检测。但是这些都只是一种静态的和事后的探伤手段,不能发现和预告缺陷的产生和发展过程。近来,随着科学技术的发展,一种新的检测手段——声发射技术的应用,为这个问题的解决提供了可能。本文通过作者的亲身体验,对这一新技术的理论和应用进行了详细的介绍。 压力容器(特别是大型球罐)在施工过程中,总是存在这样那样的缺陷,其中危害最大的是裂纹。虽然我们可以通过一般的无损探伤手段(如磁粉、超声波、射线等),来检查和发现它们,但是由于主观和客观的原因,遗漏的情况是难以避免的。而且这些一般的无损探伤技术,都只是一种静态的探伤手段,只能检查和发现容器已有的缺陷,而不能及时和全面地检查、评价容器在整个承压过程中裂纹的产生和发展,更不能在结构产品发生灾难性破坏之前进行有效的报警。
而水压试验作为球罐施工中的一项综合性安全检查,不仅是球罐的第一次承受载荷,而且还是超载试验,这就给容器已有的或未有的缺陷(主要是裂纹)的产生和发展提供了可能。如何在球罐的水压试验过程中,掌握球罐内部的缺陷情况,了解在加压过程中裂纹的产生和发展,这个问题显然是通常的无损检测手段难以解决的。而一种新的检测手段——声发射技术的应用,为这个问题的解决提供了可能。
材料受内压或外压作用,产生变形或断裂,或者构件在受力状态使用时,以弹性波形式释放出应变能的现象称为声发射。更简单地说,就是结构材料在变形和破坏的过程中发出声波的现象。应用声学、电子学已经掌握的各种手段来捕捉声发射信号,并加以处理,以探明缺陷的位置和发生、发展的规律,这种技术称为声发射监控技术,简称声发射技术。
自德国Kaiser在1953年首次发现声发射现象以后,声发射技术的研究受到了各国的重视,并且已日趋完善,越来越广泛地应用于各种科技领域。这是因为它同一般的静态无损探伤技术相比,具有许多独特的优越性。首先,声发射的灵敏度极高,几乎可测出位错运动的信号和10-5--10-6mm的微裂纹。其次声发射可用于动态的无损检测,即在结构和容器实际操作运转的情况下进行现场检测和监控。因此,声发射技术是一种动态无损检测技术。另外,在声发射过程中,缺陷的产生和发展,作为声发射源主动参与了检测过程,也就是说,声发射信号来自缺陷本身。这样,我们就可以通过它来判断缺陷的严重性和监视缺陷的安全性。再者,声发射检测几乎不受材料的限制,因为除极少数材料以外,绝大多数金属和非金属都有声发射现象产生。
正是因为这许许多多的优点,声发射技术目前已得到了广泛的应用。在压力容器行业,主要着眼于解决三个方面的问题:
1、压力容器安全测试时(即水压试验)的检验
2、容器返修后的检验
3、使用过程中的连续监控
由于水压试验过程是一个简单的应力循环过程,声学和电学方面的干扰因素较小,更便于声发射技术的应用。所以,压力容器(特别是大型球罐)水压试验过程中的声发射监控技术,比之其它方面的技术应用得较早较成熟,国内外已经有不少这方面成功的例子。
重庆燃气(集团)有限责任公司曾经在两台容积为3300M3的进口球罐进行水压试验时,委托劳动部锅炉压力容器检测中心,对每台球罐都进行了声发射技术监控,取得了较为满意的效果。
当然,声发射技术作为一种新的无损探伤手段,尚有许多理论及实际的问题。如对于已有的未扩散的缺陷无能为力,目前还没有一个统一的评价标准,实际操作还比较麻烦等等。因此,声发射技术还不能完全取代传统的无损检测手段,但是,若将其配合使用,无疑将增加我们对容器安全性的认识,这将是大有益处的。特别是对于那些建造时设计选材不当、缺陷较多,使用时间较长,又不能报废的设备,利用声发射技术的监控,可以使我们掌握更充分的数据,更合理地安排设备的使用。因此,相信不久的将来,声发射技术将得到更为广泛的应用。
- 国产高精度、高速率ADC芯片,正在崛起
- 贸泽开售用于快速开发精密数据采集系统的 Analog Devices ADAQ7767-1 μModule DAQ解决方案
- 采用电容型PGA,纳芯微推出高精密多通道24/16位Δ-Σ型ADC
- ADALM2000实验:变压器
- 意法半导体推出灵活、节省空间的车载音频 D类放大器,新增针对汽车应用优化的诊断功能
- 安森美CEO亮相慕尼黑Electronica展,推出Treo平台
- 全差分放大器为精密数据采集信号链提供高压低噪声信号
- 安森美推出业界领先的模拟和混合信号平台
- 集Hi-Fi、智能和USB多通道等特征于一体的微控制器——迎接数字音频新时代
- 高信噪比MEMS麦克风驱动人工智能交互