★ 高鲁晗（山东省安泰化工压力容器检验中心有限公司，山东 济南 250014）

关键词：压力管道；多传感融合；无损检测；自动化；缺陷识别

压力管道作为石油化工、电力、燃气等行业的关键基础设施，在长期运行中极易产生腐蚀、裂纹、减薄等缺陷，威胁生产安全。传统单一传感器检测受物理原理限制，存在检测盲区和准确率低的问题，而人工检测效率低下且易受主观因素影响。多传感融合技术通过整合不同传感器的检测优势，实现了缺陷信息互补，同时结合自动化控制技术和智能算法，能够大幅提升压力管道的检测效率和准确性。因此，研究多传感融合的压力管道无损检测自动化方法，对保障工业安全、降低检测成本具有重要意义。

1   多传感融合的压力管道检测原理

1.1   多传感器协同检测原理

压力管道缺陷类型多样，单 一 检测技术存在局限 性 。其 中， 超 声 波 检测 频 率 在 2 . 5 ～ 10 MHz， 穿透深度为200mm，对管道内部缺陷具备较高灵敏度，但其表面微裂纹检出率仅65%；涡流检测频率在100kHz～5MHz，检测深度为2～8mm，表面裂纹识别率可达92%，但无法探测深层缺陷；磁粉检测磁场强度在2000～6000A/m，对0 .1mm宽表面裂纹敏感[1] ；红外热成像温度分辨率可达0.02℃,能识别减薄区域，但检测结果易受环境影响。依托多传感器协同检测模式，可实现空间互补，覆盖表面至深层全范围；信息互补，获取多维特征；可靠性提升，交叉验证降低误检漏检。

1.2   多源数据融合算法

多传感器采集的原始数据存在量纲差异、时空不对齐等问题，需采用数据融合算法实现有效整合。在数据预处理阶段，对各传感器信号进行滤波降噪、归一化和时空配准，建立统一坐标系。特征层融合提取各传感器数据的缺陷特征向量，包括幅值、相位、频率等参数，构建特征矩阵。决策层融合采用加权平均算法，综合各传感器判断结果。

融合决策值计算公式为式（1）：

式中： D为融合决策值；n为传感器数量；wi为第i个传感器权重系数，di为第i个传感器的检测置信度。权重系数根据传感器对特定缺陷类型的灵敏度动态调整，裂纹检测时提高超声波和涡流权重，腐蚀评估时增大红外热成像权重。融合算法有效降低了单一传感器的不确定性，提升了缺陷判断的准确性和鲁棒性（图1）。

图1 多源数据融合流程图

2   压力管道无损检测自动化方法

2.1    自动化检测平台构建

自动化检测平台由机械执行模块、传感器集成模块、控制模块和人机交互模块构成。机械执行模块包括：

（1）环形扫描架，采用铝合金框架，适配管径DN50～DN800，通过伺服电机驱动实现360°旋转，定位精度±0.5mm；

（2） 轴向移动导轨， 行程0～50m， 移动速度0.1～2m/min可调；

（3）磁吸附爬行机构，磁吸力≥500N，适用垂直管段。

传感器集成模块将超声波、涡流、磁粉和红外传感器固定于扫描架上，并使它们与管道表面距离保持在3±0 .2mm[2]。控制模块采用PLC和工控机架构，其中PLC负责运动控制， 工控机负责数据处理。人机交互模块提供触摸屏界面，可实时显示检测进度、缺陷位置和数据波形，并支持远程监控，实现了全自动化运行。

2.2   智能扫描路径规划技术

智能扫描路径规划基于管道三维模型和缺陷风险评估优化检测轨迹，以提高检测效率和覆盖率。建立管道坐标系，轴向为X轴，周向角度为θ,径向为R，检测路径采用螺旋扫描方式。轴向步进距离根据传感器有效检测宽度W和重叠率η确定，计算公式为式（2）：

式中：Δx为轴向步进距离， mm；W为传感器有效检测宽度，取80mm；η为重叠率，取0.15以保证检测连续性。计算得Δx=80×(1−0.15)=68mm。

周向扫描角速度根据轴向移动速度v和螺距Δx计算，如式（3）所示：

式中：ω为角速度，°/ s；v为轴向移动速度，取0.5m/min=8.33mm/s。代入公式，计算得ω= 360×8.33/68=44.1°/s。

对于焊缝、弯头、三通等关键部位，系统自动降低扫描速度至0.2m/min，并增加重叠率至0.3，确保了高风险区域的精细检测[3]。路径规划算法通过遗传算法优化扫描顺序，减少了空程和往返次数，使总检测时间缩短约25%。螺旋扫描路径如图2所示。

图2 螺旋扫描路径示意图

2.3    自动化数据采集与传输

自动化数据采集采用多通道同步采集技术。系统配置64通道数据采集卡，采样频率为100MHz，分辨率为12位，满足了多传感器并行的工作需求。超声波信号通过前置放大器放大60dB后进入采集卡， 涡流信号经模数转换直接采集，红外热像仪输出的数字信号通过以太网传输，磁粉检测图像由CCD相机采集。系统为各传感器数据添加时间戳和位置标签，时间同步精度≤1ms， 空间定位精度≤2mm。数据传输采用光纤环网架构，传输带宽为1Gbps，支持实时传输和本地缓存双模式。

数据压缩采用小波变换算法，压缩率计算公式为式（4）：

式中：Cr为压缩率；S0为原始数据量；Sc为压缩后数据量。

实测单次扫描产生原始数据S0=2 .4GB，压缩后Sc=0 .6GB，压缩率Cr=2 .4−0 .6/2 .4×100%=75%，有效降低了存储和传输压力。数据包采用TCP/IP协议传输，设置校验和重传机制，确保了数据完整性和可靠性。

2.4   缺陷智能识别与定位技术

缺陷智能识别基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）构建深度学习模型， 该网络架构包含5层卷积层、3层池化层和2层全连接层。训练样本库包含15000组标注数据，涵盖裂纹、腐蚀、夹杂、减薄等8类缺陷。数据增强采用旋转、翻转、噪声添加等方式扩充至50000组。模型训练采用Adam优化器，学习率为0.001，批次大小为32，迭代300轮后收敛。测试集准确率达96.8%，单个缺陷识别时间≤0 .3s[4]。缺陷定位采用融合坐标转换算法，将传感器局部坐标转换为管道全局坐标。定位误差计算公式为式（5）：

式中：Ep为定位误差， mm；Δx为轴向误差；R为管道半径；Δθ为周向角度误差。

选取某DN300管道（R=150mm）开展缺陷定位实测，测得轴向误差Δx=1 . 2mm，周向误差Δθ=0 .5°=0 .00873rad，代入公式计算得Ep= √ 1 .22+(1 50×0.00873)2= √ 1.44+1.71=1.77mm，满足工程精度要求。系统可将识别结果以伪彩色图像和三维点云形式显示，同步标注缺陷类型、尺寸、位置和危险等级，并自动生成检测报告，为管道运维决策提供了参考。

3   工程应用案例与效果验证

3.1   工程背景与压力管道检测实施

某石化企业高温高压蒸汽输送管道已运行15年，管径DN400，壁厚12mm， 总长度约8.5km， 工作压力

6.3MPa，介质温度450℃。该管道途经腐蚀性土壤区域和设备高振动区域，历史检测曾检出焊缝开裂、局部减薄等缺陷[5]。本次采用多传感融合自动化检测技术对重点管段实施全面检测，选取焊缝密集段、弯头连接段和腐蚀高风险段3处典型区域，总检测长度1200m。检测实施前进行表面清理，部署自动化检测平台，设置轴向移动速度0.5m/min，周向扫描角速度44°/s，顺利完成全流程自动化检测作业。

3.2   多传感融合检测性能分析

多传感融合检测共发现42处缺陷，包括裂纹18处、腐蚀减薄15处、夹杂9处。对比验证显示，超声波单独检测漏检3处，涡流检测误判5处，红外检测产生伪缺陷4处。融合检测通过多源信息交叉验证， 准确识别了所有缺陷，尺寸测量误差控制在±0.3mm，置信度达0.93。检测性能数据如表1所示。

表1 多传感融合与单一传感器检测性能对比

3.3    自动化检测效率评估

本次1200m管道自动化检测作业总耗时9.5小时，平均检测速度可达126m/h，较人工检测的48m/h提升163%。人员需求从6人降至2人， 检测周期缩短62%，报告生成时间从48小时缩短至4小时，综合成本降低55%，设备折旧周期内成本节约42%。效率对比数据如表2所示。

表2 自动化检测与人工检测效率对比

4   结语

多传感融合的压力管道无损检测自动化技术有效解决了传统检测方法的局限性。该技术通过建立多传感器协同机制和数据融合算法，实现了缺陷信息的全面获取与精准处理；依托自动化检测平台，结合智能路径规划和数据采集技术，显著提高了检测效率和稳定性；引入深度学习算法，大幅提高了缺陷识别的准确率。工程应用验证表明，该技术在准确性、效率性和可靠性方面均表现优异。未来可进一步优化融合算法，拓展传感器类型，提升复杂工况适应能力，推动压力管道检测向智能化方向发展。

作者简介：

高鲁晗（1999-），女，山东菏泽人，助理工程师，硕士，现就职于山东省安泰化工压力容器检验中心有限公司，研究方向为特种设备检验检测。

参考文献：

[1] 宁卫卫. 压力管道裂纹检验中无损检测技术分析[J]. 中国设备工程, 2025, (23) : 164 - 166.

[2] 马东. 无损检测技术在压力管道定期检验中的应用[J]. 品牌与标准化, 2025, (06) : 216 - 218.

[3] 刘亮岐. 管道定期检验中无损检测的标准化质量控制研究[J]. 产品可靠性报告, 2025, (09) : 79 - 80.

[4] 刘浩, 曹灿, 陈亚楠, 等. 数字射线检测技术在压力管道检测中的应用[J]. 设备管理与维修, 2025, (14) : 157 - 160.

[5] 耿超群, 王明悦, 董昌峰, 等. 基于无损检测技术的压力管道检验方法研究[J]. 中国标准化, 2025, (12) : 188 - 192.

摘自《自动化博览》2026年6月刊