CC BY
21DOI 10.52170/1815-9265_2021_59_62 УДК 620.179
М. М. Кутень, А. Л. Бобров
Разработка методики идентификации опасных дефектов в объектах, подвергаемых акустико-эмиссионному контролю *
Поступила 06.10.2021
Рецензирование 13.10.2021 Принята к печати 18.10.2021
Накопленный опыт обработки информации и исследования информативности параметров акустико-эмиссионного контроля позволили применить их для повышения надежности системы мониторинга и оценки состояния опасных производственных объектов, используемых на транспорте. В статье представлены результаты нагружения стальных образцов как с концентраторами напряжений, так и бездефектных при различных условиях воздействия, а также сосудов, работающих под давлением.
Работа посвящена исследованию динамики изменения коэффициентов взаимной корреляции сигналов и частоты распределения сигналов от одного источника по амплитудам, которое позволит увеличить как надежность поиска дефектов при мониторинге состояния объекта, так и их идентификацию, необходимую для выбора дальнейшей тактики контроля. Цель работы заключалась в отыскании эмпирических зависимостей, характеризующих связь параметров дефектов с характеристиками акустической эмиссии, которые будут способствовать увеличению точности при определении степени опасности дефектов.
Полученные результаты позволяют использовать и коэффициент корреляции, и амплитудное распределение сигналов для идентификации некоторых типов опасных дефектов (например, трещин) на фоне акустической эмиссии от других источников. Кроме того, были исследованы параметры акустической эмиссии различных типов источников, условно разделенных с точки зрения координат источников на локальные и распределенные. Определен характер распределения сигналов акустической эмиссии по амплитудам для разных типов источников.
Ключевые слова: мониторинг состояния, неразрушающий контроль, акустическая эмиссия, сосуд давления, локация источника, усталостная трещина, коэффициент корреляции.
На транспорте, в частности железнодорожном, используется большое количество опасных производственных объектов, к которым относятся сосуды, работающие под давлением [1], резервуары, контейнеры, предназначенные для транспортировки опасных веществ [2, 3], и др. Их надежная и безопасная эксплуатация является одной из важных технологических задач, а постоянный мониторинг состояния - вполне разрешимая задача для современной технической науки. Реализация такого мониторинга будет неотъемлемой частью успешного, непрерывного и долгосрочного использования подобных объектов, кроме того, предупредит развитие аварийных ситуаций, несущих не только финансовые потери, но и угрозу жизни, здоровью людей.
Одним из способов, позволяющих обеспечить непрерывный длительный мониторинг состояния приведенных объектов, является метод акустической эмиссии (АЭ) неразрушающего контроля (НК) [4, 5], который обладает весьма высокой чувствительностью к растущим дефек-
там [6, 7]. Метод АЭ заключается в регистрации и анализе акустических волн, возникающих при деформировании металла вследствие роста дефекта, например трещины или зоны пластической деформации.
Достоинства акустико-эмиссионного метода контроля, позволяющие получать информацию непосредственно от развивающихся дефектов со всего объекта [8], сопровождаются существенным недостатком, который до сих пор решается с трудом. Этим недостатком является трудность в определении типа дефекта, особенно когда возникают трудности с проведением контроля другими методами НК. Поэтому задача разработки методики, позволяющей находить опасные дефекты в металлических объектах с помощью метода АЭ и определять их тип, является актуальной. Сложность ее решения заключается в различиях акустических трактов, которые формируются волной, проходящей путь от источников до приемных преобразователей. Известны работы, учитывающие влияние различий акустических трактов раз-
* Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-38-90090.
ными способами, связанными с выбором чувствительных параметров [9], аппаратуры [10] или методики [11, 12].
Данная работа посвящена исследованию именно морфологических (структурных) признаков сигналов дискретной АЭ от развивающихся дефектов разного типа.
Методы исследования
В ходе работы были проанализированы динамика изменения отдельных параметров сигналов АЭ и потоковые параметры, полученные в результате равномерного растяжения образцов как при статическом, так и при циклическом видах нагрузки и гидростатического нагружения сосуда, работающего под давлением, в конкретных экспериментах.
Были проведены испытания образцов из сталей марок 20ГФЛ (низколегированная) и СтЗпс (низкоуглеродистая) до разрушения и сосудов давления, выполненных из стали марки 20 (низкоуглеродистая), объемом 0,04 м3 с применением акустико-эмиссионного контроля. Последний осуществлялся с применением шестнадца-тиканальной системы СЦАД 16.03, принцип работы которой приведен в работе [13], с записью информации по четырем каналам. Иные методы НК применялись в качестве подтверждающего контроля источников, обнаруженных методом АЭ. Таким образом, дефекты были идентифицированы по типу и размерам с высокой точностью. Сигналы АЭ регистрировали с применением полосовых преобразователей АЭ (ПАЭ), тип ПП-01-07. Калибровку каналов проводили с использованием электронного имитатора. Ослабление сигналов на пути от источника до приемников не превышало 20 дБ на расстоянии 100 мм от преобразователя, излучающего сигнал. Уровень превышения шумов находился в автоматическом режиме, при котором порог чувствительности каналов имел минимальное положение 5 мкВ.
Стальные образцы были как бездефектными, так и с концентраторами напряжений, имеющими У-образную форму. Первую группу образцов подвергли только статическому нагружению. Вторую нагружали статически до разрушения, предварительно циклически вырастив усталостную трещину, равную 20-30 % от общей площади сечения в области концентратора. Остальные образцы ис-
пытывали при комбинированном типе нагрузки, чередуя циклическое нагружение, в котором количество циклов равнялось (3.. .15) • 103, а их частота - 5 Гц, со статическим, усилие которого было увеличено на 25 % по сравнению с предыдущим видом нагрузки.
Сосуды, работающие под давлением, нагружали поэтапно, создавая избыточное внутреннее давление посредством воды, со скоростью 3-5 МПа/мин. Максимальная нагрузка составила 15 МПа, при этом напряжения в материале приближались к области предела упругости для стали 20. Кроме того, регистрировались сигналы АЭ, возникающие в материале только в упругой области.
Благодаря встроенному программному обеспечению была проведена обработка полученных сигналов АЭ. Быстродействующая система СЦАД 16.03 использовалась для записи сигналов АЭ на протяжении всего времени испытаний.
Для мониторинга стадии развития усталостной трещины или области деформации применяют потоковые параметры АЭ, такие как суммарный счет, число импульсов, их активность, скорость, суммарная энергия [14, 15] и др. Но затруднения вызывает определение дефекта по типу, что является необходимостью как для прогнозирования поведения участка объекта контроля с дефектом, так и для выбора методов контроля, используемых средств для подтверждения наличия дефекта, его координат и основных геометрических размеров. Если рассматривать источники АЭ с точки зрения локации, то их условно можно классифицировать как распределенные дефекты типа коррозионных участков или дефектных структур и локальные, например трещины или области концентрации напряжений. Ряд процессов возникновения и роста дефектов (в частности, области пластической деформации и усталостных трещин в материале) включают в себя несколько физически различных стадий, что препятствует идентификации дефекта. Данное обстоятельство вносит сложности как в процесс выявления типа дефекта, так и в определение стадии его развития. Таким образом, перспективное направление развития метода заключается в анализе морфологических (структурных) признаков сигналов, которые несут информацию об источнике АЭ.
Результаты исследования и обсуждение
В анализе использовалась оцифрованная информация по волновым пакетам сигналов АЭ. По картам локации удалось выделить основные группы последних:
- вызванные трением захвата нагружающего устройства и связанные с деформациями в области концентратора напряжений (упругая, а затем пластическая);
- обусловленные единичными дискретными динамическими изменениями структуры металла в процессе упругой деформации;
- вызванные локальными поверхностными изменениями, например отслоением окалины, и связанные с остаточными структурными напряжениями (сварные соединения в сосудах).
Как показывает ряд исследований [16, 17], регистрируемые сигналы АЭ во многом зависят от механизма формирования волны и акустического тракта. Очевидно, что если оба этих фактора не изменяются или изменяются незначительно, то и волновые пакеты сигналов будут мало отличаться друг от друга. Параметром, который наиболее достоверно описывает степень сходства волновых пакетов сигналов, может быть коэффициент их взаимной корреляции [11]:
к.. =
V
п . .
Х( а - а)(а. - а)
1-1, .=1+Я
/п55. ^тах, (1)
где п - количество точек дискретизации; Я -величина перемещения сигнала по времени; а1, а1, а., а. - величины напряжения в точке
дискретизации на приемном преобразователе .-го и .-го сигналов соответственно от одного источника и среднее значение этой величины; 5. и 5. - дисперсии амплитуды .-го и .-го сигналов соответственно.
В дальнейшем отдельно для каждого сигнала рассчитывали относительное значение амплитуды, приводя к максимальному уровню амплитуды сигнала. Количество точек дискретизации п выбирали с наименьшей длительностью зарегистрированных сигналов АЭ. В ходе работы были зарегистрированы сигналы, в частности, из области концентратора напряжений, соприкосновения образца с захватами нагружающего устройства, а также из других частей объ-
екта. Было отмечено, что коэффициент взаимной корреляции, рассчитанный отдельно для каждой области, для всех образцов оставался стабильным.
Таким образом, в образцах с концентратором напряжений, на котором выращивалась трещина, отмечается высокое значение коэффициента взаимной корреляции на стадии упругого деформирования. Значение к. варьируется от 0,5 до 0,9.
При переходе в область пластической деформации наблюдается тенденция к снижению исследуемого параметра к.. Значение коэффициента взаимной корреляции к. в данной области для соседних по времени сигналов варьируется от 0,1 до 0,9. Данное явление объясняется тем, что в материале происходят необратимые изменения, которые сопровождаются одновременным высвобождением энергии несколькими различными механизмами. Несмотря на это, большинство пар сигналов АЭ из данной деформируемой области обладает довольно высоким коэффициентом взаимной корреляции к..
Из области соприкосновения образца с элементами нагружающего устройства зарегистрированные сигналы АЭ обладают самым невысоким значением коэффициента взаимной корреляции к., не превышающим 0,6. Тем не менее обнаружены случаи с высоким значением к., имеющие случайный характер количественного проявления и для каждого образца, и для области.
С точки зрения практического применения при контроле интерес представляет динамика измерения коэффициента корреляции к. при статическом нагружении различных типов источников. На рис. 1 приведены значения коэффициентов корреляции волновых пакетов соседних по времени сигналов, зарегистрированных от разных источников.
Согласно данным, представленным на рис. 1, а, развивающаяся усталостная трещина характеризуется относительно высоким коэффициентом взаимной корреляции сигналов по сравнению с участками упругой и пластической деформации. Это объясняется тем, что эволюция вершины усталостной трещины, а также акустический тракт волны в материале на большинстве стадий в коротком временном интервале изменяется слабо. С точки зрения
проведения контроля, данный факт очень важен, часто у специалиста для анализа есть только несколько сигналов от такого источника, и они находятся на коротком интервале изменения нагрузок. При моделировании других типов источников АЭ в процессе испытаний (рис. 1, б) коэффициент взаимной корреляции был невысоким, при этом стадия пластической деформации локального участка имеет средний ку несколько выше в сравнении с остальными типами источников.
В процессе обработки акустико-эмиссион-ной информации, полученной от разных типов источников, была установлена зависимость для
сигналов одного акта АЭ, принятого разными ПАЭ. При этом высоким коэффициентом корреляции обладали сигналы от растущей трещины на разных этапах ее развития (рис. 2). Такие сигналы возможно идентифицировать с помощью корреляционного анализа:
кии = ^орр(иь иу, (2)
где кии - коэффициент корреляции амплитуд сигналов одного акта АЭ, пришедших на разные ПАЭ.
В результате анализа сигналов, полученных от развивающейся трещины и зарегистрированных разными ПАЭ, оказалось, что коэффициент корреляции кии имеет достаточно
а)
б)
Рис. 1. Динамика изменения ку соседних сигналов при статическом нагружении до разрушения образца с усталостной трещиной для сигналов от двух разных приемных преобразователей (а) и образца без концентратора в области упругой и пластической деформации (б)
2000
и2, мкВ
1500
1000
500
Кии = 0,96
1000
2000
3000
4000
и1, мкВ
Рис. 2. Связь между амплитудами сигналов одного акта АЭ, пришедших на разные ПАЭ,
от развивающейся трещины
0
0
высокое значение для всех исследуемых объектов - более 0,5. Его снижение наблюдается на стадии, предшествующей разрушению и характеризующейся быстрым приращением длины трещины. Отмечается резкое увеличение амплитуды и энергии сигналов АЭ на стадии, предшествующей разрушению объекта.
С точки зрения концентрации источников область пластической деформации является размытой, поскольку увеличивается неопределенность во времени прихода сигналов на приемный преобразователь. Поэтому коэффициент корреляции по амплитуде для области пластической деформации (рис. 3) в сравнении с развивающейся трещиной обладает более низким значением.
Наибольший разброс значений коэффициента корреляции кии для отдельных актов АЭ наблюдался в области дефектной структуры,
имеющей остаточные напряжения (рис. 4). Характерно, что амплитуды сигналов внутренних напряжений сварного соединения ниже, чем от других рассмотренных выше источников, и не превышают 300 мкВ. При этом параметр кии имеет невысокое значение, что свидетельствует о низкой корреляции амплитуд сигналов.
Одной из особенностей дискретной АЭ при изучении образцов и реальных объектов является характер амплитудного распределения сигналов АЭ. Исследования закона распределения частоты попадания сигналов по амплитуде от одного источника описываются экспоненциальной зависимостью при развитии трещины в объектах [18, 19] или степенным законом в стальных образцах [15, 20]. Интерес представляет природа формирования АЭ при деформировании материала при разру-
500 400 300 200 100 0
П2, мкВ
кии = 0,54
0
200
400
600
800
1000
Г/,, мкВ
Рис. 3. Связь между амплитудами сигналов одного акта АЭ, пришедших на разные ПАЭ,
из области пластической деформации
350 300 250 200 150 100 50 0
и2, мкВ
0
Кии = 0,03
100
200
300
400
и1, мкВ
Рис. 4. Связь между амплитудами сигналов одного акта АЭ, пришедших на разные ПАЭ, из участка с остаточными структурными напряжениями
шении, вероятно влияющая на процесс образования вида распределения от различных типов источников и имеющая практическую значимость при мониторинге состояния реальных объектов.
Полученные экспериментальным путем данные от активных источников АЭ разной природы использовали для амплитудного анализа распределений актов АЭ. Результаты анализа распределений сигналов по частоте попадания амплитуд в диапазон по 100 мкВ, полученных от развивающейся трещины, из области пластической деформации в вершине концентратора, при вдавливании индентора в материал образца, при гидроиспытании сосуда давления описываются с помощью степенной функции на участках с достаточным количеством сигналов, в которых прослеживается непрерывность функции. При относительно малом количестве сигналов появляются участки, не позволяющие с высокой точностью определить характер распределения, поскольку заполнены не все выбранные амплитудные диапазоны.
Стабильность степенного распределения прослеживалась на всех этапах развития усталостной трещины в образцах, что требует дальнейшего теоретического обоснования «поведения» источника и понимания применимости полученной закономерности при анализе реальных источников, имеющих, как правило, большой объем акустико-эмиссионной информации, например при мониторинге объектов в процессе эксплуатации.
Выводы
На основании выполненной работы можно сделать вывод, что сигналы от развивающейся трещины можно группировать, используя корреляционную кластеризацию источников. Кроме того, для развивающихся трещин характерен повышенный (по сравнению с другими источниками) коэффициент корреляции сигналов, принятых от таких источников. Также было установлено, что устойчивость связей параметров развивающейся трещины с регистрируемыми параметрами АЭ зависит как от структурного состояния в целом, так и от величины структурной анизотропии материала и неоднозначна для развивающегося дефекта на разных стадиях.
Таким образом, поиск критериев, классифицирующих дефекты по типу и определяющих стадии их развития, позволяет использовать эмпирические зависимости, характерные для связи параметров дефекта с характеристиками АЭ, а применение данных циклических испытаний (даже небольшого количества циклов) увеличивает надежность отыскания и идентификации дефектов. Тем не менее использование акустико-эмиссионных данных для оценки ресурса возможно только с применением вероятностного подхода и совместно с данными других методов контроля.
На основании выполненной работы можно сделать вывод, что для развивающейся трещины характерен степенной закон распределения сигналов по амплитудам.
Библиографический список
1. Acoustic emission based prediction of local stress exposure / M. G. R. Sause, S. Schmitt, B. Hoeck, A. Monden // Composites Science and Technology. 2019. Vol. 173. P. 90-98.
2. Черняев А. П. Научно-производственная деятельность компаний СибЭРА по обеспечению техногенной безопасности регионов Сибири // Безопасность и живучесть технических систем. 2015. С. 6-25.
3. Махутов Н. А., Шаталов А. А., Лепихин А. М. Методические аспекты оценки остаточного ресурса оборудования потенциально опасных объектов // Безопасность труда в промышленности. 2002. № 11. С. 19.
4. Варшавский П. Р., Алехин Р. В., Кожевников А. В. Разработка прецедентного модуля для идентификации сигналов при акустико-эмиссионном мониторинге сложных технических объектов // Программные продукты и системы. 2019. № 2. С. 207-213.
5. Критериальные параметры для оценки степени деградации композитных материалов при акустико-эмиссионном мониторинге изделий / Ю. Г. Матвиенко, И. Е. Васильев, Д. В. Чернов, С. В. Елизаров // Дефектоскопия. 2018. № 12. С. 3-11.
6. Monitoring fatigue cracks on eyebars of steel bridges using acoustic emission: a case study / W. A. Megid, M. A. Chainey, P. Lebrun, D. R. Hay // Engineering Fracture Mechanics. 2019. Vol. 211. Р. 198-208.
7. Горбаш В. Г., ДелендикМ. Н., Павленко П. Н. Неразрушающий контроль в промышленности. Акустический контроль // Неразрушающий контроль и диагностика. 2011. № 4. С. 35-51.
8. Evaluation of acoustic emission source location in long steel pipes for continuous and semi-continuous sources / M. F. Shehadeh, A. H. Elbatan, Mehanna Ahmed [et al.] // Journal of Nondestructive Evaluation. 2019. Vol. 38, № 2. Р. 1-15.
9. Agletdinov E., Merson D. L., Vinogradov A. A New Method of Low Amplitude Signal Detection and Its Application in Acoustic Emission // Applied Sciences. 2020. Vol. 10, № 1. P. 73. DOI 10.3390/app10010073.
10. Detecting acoustic-emission signals with fiber-optic interference transducers / O. V. Bashkov, V. I. Zaikov, K. Khun [et al.] // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2017. Vol. 53, № 6. P. 415-421.
11. Bobrov A. L. Analysis of variations of the dynamic characteristics of acoustic-emission sources under static loading of metal specimens // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2009. Vol. 45, № 5. P. 304-309.
12. Nosov V. V. On the principles of optimizing the technologies of acoustic-emission strength control of industrial objects // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2016. Vol. 52, № 7. P. 386-399.
13. Пат. RU 2726278 C1, МПК G01N 29/14. Многоканальное акустико-эмиссионное устройство / Степанова Л. Н., Кабанов С. И., Ельцов А. Е. ; заявитель и патентообладатель Сиб. гос. ун-т путей сообщения ; заявл. 17.12.2019 : опубл. 10.07.2020.
14. Акустико-эмиссионный контроль железнодорожных конструкций / А. Н. Серьезнов, Л. Н. Степанова, А. Л. Бобров [и др.]. Новосибирск : Наука, 2011. 272 с.
15. Бобров А. Л., Бехер С. А. Влияние погрешности определения потоковых параметров акустической эмиссии на надежность оценки состояния объекта // Актуальные проблемы метода акустической эмиссии (АПМАЭ-2018) : сб. тр. конф. Тольятти, 2018. С. 45-46.
16. Builo S. I. On the information value of the method of invariants of acoustic-emission signals in the diagnostics of pre-failure state in materials // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2018. Vol. 54, № 4. P. 237-242.
17. Correlation between Acoustic Emission and Internal Friction in Materials / R. Pullin, K. M. Holford, S. L. Evans and J. M. Dulieu-Barton // Advanced Materials Research. 2006. Vol. 13-14. P. 313-322.
18. Попков А. А., Бехер С. А. Корреляционные методы анализа информативности параметров сигналов акустической эмиссии // Научные проблемы реализации транспортных проектов в Сибири и на Дальнем Востоке : тез. конф. Новосибирск, 2016. С. 195-196.
19. К вопросу об оценке времени до зарождения усталостной трещины методом акустической эмиссии / М. В. Фесенюк, Н. А. Клевцова, Г. В. Клевцов, М. Р. Кашапов // Деформация и разрушение материалов. 2010. № 10. С. 46-48.
20. Investigation of Acoustic Emission in Low-Carbon Steels during Development of Fatigue Cracks / D. V. Chernov, V. M. Matyunin, V. A. Barat [et al.] // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2018. Vol. 54, № 9. P. 638-647.
M. M. Kuten, A. L. Bobrov
Development of a Method for Identification the Dangerous Defects in Objects Inspected
by the Acoustic Emission Method
Abstract. The accumulated experience of information processing and research of the informativeness of the acoustic emission control parameters made it possible to apply them to increase the reliability of the system for monitoring and assessing the state of hazardous production facilities used in transport. The article presents the results of loading steel samples with both stress concentrators and defect-free ones under various exposure conditions, as well as pressure vessels.
The work is devoted to the study of the dynamics in changes the cross-correlation coefficients of signals and the frequency of signals distribution from one source by amplitudes, which make it possible to increase both the reliability of the search for defects when monitoring the state of the object, and their identification, which is necessary for choosing further control tactics. The aim of the work was to find empirical dependences characterizing the relationship between the parameters of defects and the characteristics of acoustic emission, which will increase the accuracy in determining the degree of danger in defects. The dynamics of changes in the cross-correlation coefficients of signals and the frequency of signals distribution from one source by amplitudes were investigated.
The results obtained make it possible to use both the correlation coefficient and the amplitude distribution of signals to identify some types of dangerous defects (for example, fatigue cracks) against the background of acoustic emission from other sources. In addition, the acoustic emission parameters of various types of sources, conditionally divided from the point of view of source coordinates into local and distributed ones, were investigated. The character of the acoustic emission signals distribution by amplitudes for different types of sources has been determined.
Key words: status monitoring; nondestructive testing; acoustic emission; pressure vessel; source location; fatigue crack; correlation coefficient.
Кутень Мария Михайловна - аспирант кафедры «Электротехника, диагностика и сертификация» Сибирского государственного университета путей сообщения. E-mail: mariabychkova94@mail.ru
Бобров Алексей Леонидович - доктор технических наук, профессор кафедры «Электротехника, диагностика и сертификация» Сибирского государственного университета путей сообщения. E-mail: beaver@stu.ru
