Gas transmission pipelines are often inspected and monitored using the magnetic flux leakage method. An inspection vehicle known as a "pig" is launched into the pipeline and conveyed along the pipe by the pressure of natural gas. The pig contains a magnetizer, an array of sensors and a microprocessor-based data acquisition system for logging data. This paper describes magnetic flux leakage (MFL) signal processing used for detecting mechanical damages during an in-line inspection. The overall approach employs noise removal and clustering technique. The proposed method is computationally efficient and can easily be implemented. Results are presented and verified by field tests from an application of the signal processing.
MFL(Magnetic Flux Leakage) methods are used extensively for inspection of ferromagnetic materials. As an example, pipelines that are buried underground are inspected using MFL methods. By the MFL methods, ferromagnetic pipelines are magnetized by a permanent magnet or an electromagnet and then flux leakage is detected at the defection position. In this paper, we perform modeling of the magnetized pipelines. Also we propose the method localization of th defected areas. The effectiveness of the proposed method is verified experimentally.
배관용 비파괴 검사에서 자기누설방식을 이용하여 배관의 결함을 검출하도록 개발된 탐상 시스템 장비를 MFL PIG(Magnetic Flux Leakage Pipeline Inspection Gauge)라 한다. 이 장비는 투자율이 큰 금속 배관의 길이 방향인 축방향으로 자기장을 형성하고, 결함이 있는 부분에 발생하는 누설 자속 신호를 홀센서를 이용하여 검출한다. 하지만 MFL PIG는 배관에 축방향으로 발생한 미소결함에 대해서는 누설 자속의 발생량이 미세하여 결함 유무를 판별하기 어렵다. 본 논문에서는 배관에 발생한 축방향 미소결함을 검출하기위해 CMFL(Circumferential MFL) PIG를 적용하였고, 결함 주위에 발생한 누설 자속 신호의 크기 및 분포를 3차원 정자계 유한요소법을 이용하여 검출 및 분석하였다. 이러한 검출 신호로부터 길이, 폭, 깊이와 같은 결함의 형상을 판정하는 기법을 제안하였고 이를 CMFL PIG 모의 성능 실험을 통하여 비교 및 검증하였다.
본 연구에서는 강판 손상 진단을 위하여 누설자속 기법을 적용하고, 신호 기반으로 신호의 이미지화 기법에 대해 연구를 실시하였다. 누설자속 신호의 이미지화를 위해 다른 두께를 가지는 강판시편을 준비하였고, 각 시편에 똑같은 위치에 6가지 깊이의 손상을 인공적으로 가공하였다. 홀센서와 Yoke를 이용한 센서헤드를 제작하여 강판시편을 자화시킴과 동시에 누설자속 신호를 계측하였다. 센서로부터 수집된 자속신호의 노이즈 제거 및 이미지 해상도를 높이기 위하여 여러 신호처리 과정을 거쳤으며, 각 손상부로부터 계측된 누설자속 신호의 분석을 위해 각 채널별로 P-P value를 분석하였다. 위의 신호처리 및 분석을 바탕으로 누설자속 신호를 이미지로 변환시켰다. 이를 통해 누설자속 신호 기반 강판 손상의 이미지화로 손상을 한눈에 파악하는 것이 가능하였다.
This paper discusses the effectiveness of high magnetization saturation in ILI (In-Line Inspection) using an MFL (Magnetic Flux Leakage) tool, and introduces a practical method for improving the magnetization level together with the piggability. Thin steel plates, replacing the conventional wire brushes were used as conductors to transfer the magnetic flux to the pipe wall. The newly designed MFL tool was compared with the conventional version by means of FEM (Finite Element Method) analysis and full-scale experiments. In the results, the newly developed magnetization system obtained a stronger MFL signal amplitude, specially 2.7 times stronger, than that obtained by the conventional magnetization system for the same defect dimensions.
The magnetic flux leakage(MFL) type nondestructive testing(NDT) method is widely used to detect corrosion, defects and mechanical deformation of the underground gas pipelines. The object pipeline is magnetically saturated by the magnetic system with permanent magnet and yokes. Hall sensors detect the leakage fields in the region of the defect. The defects are sometimes occurred in group. The accuracy of the detecting signals in this defect cluster become lowered because of the complexity of the defect cluster. In this paper, the effects of the multi -defects are analyzed. The detecting signals are computed by 3-dimensional finite element method and compared with real measurement. The results say that, rather than the size of the defects, the effects of the relative position of the multi-defects are very important on the detecting signals.
Magnetic Flux Leakage (MFL) methods are widely employed for the nondestructive evaluation (NDE) of gas pipelines. In the application of MFL pipeline inspection technology, corrosion anomalies are detected and identified via their leakage filed due to changes in wall thickness. The gas industry is keenly interested in automating the interpretation process, because a large amount of data to be analyzed is generated for in-line inspection. This paper presents a novel approach to the tasks of data segmentation, feature extraction and depth estimation from gas pipelines. Also, we will show that the proposed method successfully identifying artificial defects.
Leakage magnetic flux (LMF) is widely used for non-contact detection of cracks. The combination of optics and LMF offers advantages such as real time inspection, elimination of electrical noise, high spatial resolution, etc. This paper describes a new nondestructive evaluation method based on an original magneto-optical inspection system, which uses a magneto-optical sensor, LMF, and an improved magnetization method. The improved magnetization method has the following characteristics: high observation sensitivity, independence of the crack orientation, and precise transcription of the geometry of a complex crack. The use of vertical magnetization enables the visualization of the length and width of a crack. The inspection system provides the images of the crack, and shows a possibility for the computation of its depth.
본 연구에서는 와이어로프의 국부손상 검색을 위해 누설자속기법을 적용하였다. 와이어로프 구조물에 적용하기 위해 리프트오프의 발생을 최소화한 4채널 누설자속 센서헤드를 제작하였고, 이를 사용하여 와이어로프의 국부손상 검색실험을 수행하였다. 국부손상 검색실험을 위해 와이어로프를 준비하였고, 다양한 원주방향을 가지는 부분 단선 손상들을 발생시켰다. 제작된 자속누설 센서헤드를 이용하여 와이어로프 시편의 자속신호를 스캔하였고, 노이즈의 영향을 최소화하고 자속신호의 해상도를 향상시키고자 자속 신호를 미분하여 순간변화량을 손상 검색에 활용하였다. 객관적인 손상 판단을 위해 각 채널에서 계측된 자속신호를 GEV분포를 이용해 설정된 임계값과 비교하였다. 최종적으로 임계값을 초과한 부분의 길이방향 및 원주 방향 위치를 실제 손상과 비교함으로써 본 기법의 국부손상 검색 가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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