基于声发射技术的火电厂锅炉水冷壁管氢损伤检测研究

0引言

在火电厂运行过程中,锅炉水冷壁管的氢损伤是一个严重的问题,它不仅影响电厂的安全运行,还可能导致巨大的经济损失。氢损伤主要发生在锅炉水冷壁管向火侧高负荷区,原因是高温高压下氢与金属中的渗碳体反应生成甲烷i并导致钢内部脱碳和形成裂纹^[1]。这种损伤具有突发性,且破坏性强,因此,对氢损伤的有效检测至关重要。现有的氢损伤检测方法虽然在一定程度上能够评估水冷壁管的损伤情况,但仍存在诸多不足。文献^[2]提出的检测方法通过检测材料的化学成分和物理性质变化来判断氢损伤的程度,但这种方法操作复杂,耗时较长,且对样品的破坏性较大,在判断氢损伤的具体位置和程度时存在一定的局限性。文献[3]提出的检测方法通过观察材料的微观组织变化来评估氢损伤,虽然能够提供较为准确的损伤信息i但同样存在操作烦琐、成本较高的缺点,且检测结果的准确性较低。

声发射技术基于材料内部微小变形或裂纹产生时释放的高频声波信号进行检测。当水冷壁管发生氢损伤时,材料内部的微观结构发生变化i如晶间裂纹的形成和扩展i这些变化会产生可被声发射传感器捕捉到的声波信号^[4]。通过分析这些信号的特征参数i可以实现对氢损伤的精确评估。因此i本文对基于声发射技术的火电厂锅炉水冷壁管氢损伤检测方法展开了研究i以期为保障电厂安全生产提供有力支持。

1基于声发射技术的水冷壁管信号采集

1)明确检测的水冷壁管区域。根据锅炉的运行记录和历史损伤情况,确定锅炉中部的过热器区域作为重点检测部位,该区域由于温度较高、压力较大,是氢损伤等缺陷的高发区^[5]。

2)进行水冷壁管表面的清理工作。使用高压水枪和专用清洗剂,彻底去除管壁表面的污垢、锈迹等杂质,以确保声发射信号能够顺利传播,避免受到这些因素的影响^[6]。清理完成后,对管壁进行必要的预处理,如使用砂纸打磨至平整光滑,以便声发射传感器能够紧密贴合,减少信号损失。

4)根据水冷壁管的尺寸、结构和预期损伤分布,确定传感器的数量。将传感器分别安装在管壁的上下左右及斜向位置,确保传感器能够覆盖关键区域,同时避免相互之间的信号干扰^[7]。

5)在传感器安装过程中,使用专用耦合剂将传感器紧密贴合在水冷壁管表面。这种耦合剂具有良好的润湿性和粘附性,能够确保传感器与管壁之间的紧密接触,减少信号传输过程中的衰减^[8]。同时,使用专用夹具将传感器固定牢靠,防止其在检测过程中因振动或温度变化而移动或脱落。

6)启动声发射传感器,开始实时采集声发射信号。监测并记录信号的强度(dB)、频率(Hz)、持续时 间(ms)等关键参数。为了进一步提高信号的信噪比,采用卡尔曼滤波算法对采集到的声发射信号进行滤波处理,公式如下:

式中:Kk为卡尔曼增益;Pk^-为先验估计误差协方差矩阵;HT为观测矩阵;H为测量值的噪声水平;R为观测噪声协方差矩阵。

通过滤波处理,能有效去除背景噪声和干扰信号,提高信号的信噪比,为后续的信号分析和损伤识别提供准确可靠的数据基础。

2水冷壁管声发射信号频率成分提取

在采集到声发射信号后,需要对这些信号进行进一步的处理和分析,以提取出与氢损伤相关的特征频率。

利用快速傅里叶变换(FFT)算法,对滤波后的信号进行频率成分提取,揭示出信号中包含的各种频率成分及其对应的能量或幅值^[9]。公式如下:

式中:X(k)表示转换后的频域信号;N表示信号的采样点数;n表示转换后的信号采样点数;j表示虚数单位;k表示频率分量索引。

此公式揭示了声发射信号从时域到频域的转换过程。

频率成分提取完成后,获取一个包含信号中所有频率成分及其对应能量或幅值的频谱图。频谱图的构建基于以下公式表示的功率谱密度:

式中:PSD(f)表示频率f处的功率谱密度; |X(k)| 2是频域信号X(k)的模平方,代表能量或幅值。

为了从频谱图中精确筛选出与氢损伤相关的特征频率,需设定特征频率范围。以氢致裂纹扩展为例,它可能产生的高频信号通常在10~50 KHz之间。在此范围内,筛选出符合条件的频率分量,并按照上述公式计算其对应的能量或幅值。为了量化特征频率的显著性,本文引入了信噪比(SNR)的概念,其计算公式为:

式中:Ps是特征频率处的信号功率;Pn是背景噪声功率。

SNR值越高,表明特征频率越显著,越可能与氢损伤相关^[10]。

通过上述步骤,可成功提取出与氢损伤紧密相关的特征频率,这些特征频率还为后续的损伤类型判定提供了坚实的数据支撑,并为损伤位置的精确计算奠定了理论基础。

3水冷壁管氢损伤检测

在获取到与氢损伤相关的特征频率后,深入分析这些频率成分,旨在准确判断氢损伤的类型并精确定位损伤的位置。

首先,根据特征频率的分布和强度,结合已知的氢损伤类型与特征频率之间的对应关系(表1),来判断水冷壁管上可能存在的氢损伤类型。

通过比较提取到的特征频率与表1中的阈值范围,结合损伤程度的评估标准,可以初步判断水冷壁管上可能存在的氢损伤类型。

基于图1所示的水冷壁管氢损伤检测原理,进一步确定损伤位置。

图1展示了由氢损伤超声波检测仪和声发射传感器组成的检测系统,该系统采用背散射法来检测和判断水冷壁管内壁是否发生氢损伤,以及未损伤区域和已损伤区域的壁厚差异。依据损伤检测原理,在定位损伤位置时,利用声发射信号的到达时间和波速信息,结合传感器的精确位置信息,通过以下公式计算损伤点相对于传感器的三维坐标:

式中:(t1,t2,t3,t4)分别为4个传感器接收到声发射信号的时间;v为声发射波在材料中的传播速度;(dx1,dx2)、(dy1,dy3)、(dz1,dz4)分别为传感器对在x、y、z方向上的距离。

为了提高定位的准确性,本文采用多个传感器同时采集数据,并进行三维定位计算。通过综合多个传感器的数据,得到更加精确和可靠的损伤位置信息。

通过上述流程的实施,可以实现火电厂锅炉水冷壁管氢损伤检测目标。这一过程不仅提高了检测的准确性和效率,还为锅炉的安全运行提供了有力的技术保障。

4 实验分析

4.1 实验准备

本实验选取的样本对象为火电厂锅炉中常用的水冷壁管—20G高压锅炉管,其材质是一种广泛应用的低碳合金钢,具有良好的强度和韧性,适用于高温高压环境。样本的规格为φ60mm×5mm(外径60mm,壁厚5 mm),长度选取为1 m,以确保实验结果的准确性和代表性。样本数量共10根,分为2组,每组5根,其中一组作为对照组,不进行氢损伤处理;另一组作为实验组,进行氢损伤处理,以模拟实际运行中的损伤情况。

实验环境如图2所示。

如图2所示,实验在室温下进行,温度控制在(25±2)℃,相对湿度保持在50%±5%,以确保实验环境的稳定性和一致性。实验室内无强烈震动和噪声干扰,采用隔音材料和减震装置,以消除外界因素对声发射信号的影响。按照表2设置实验参数。

在实验前,对样本进行严格的预处理。首先,使用砂纸对样本表面进行打磨,去除表面的油污、氧化层和锈迹,确保声发射传感器与样本之间的良好接触。然后,使用超声波清洗机对样本进行清洗,去除表面的残留物,保证实验的准确性。

4.2检测结果

按照上文设计的流程,完成火电厂锅炉水冷壁管氢损伤检测,分析声发射信号的频率成分,以输出损伤类型检测结果。将检测结果与实际情况作出比较,如图3所示。

由图3的检测结果可知,通过本文提出的检测方法所得到的频率特征曲线与实际情况高度吻合,偏差极小,能够准确识别出各种不同的损伤类型。由此可见,该方法不仅具有高度的准确性和可靠性,而且能够实现对不同损伤类型的精准识别,为火电厂的安全运行提供了有力的技术保障。

在初步验证本文检测方法的有效性后,为进一步验证该检测方法的应用效果,设计并实施了对比实验。将上文提出的检测方法设置为实验组,将文献[2]、文献[3]提出的两种传统检测方法分别设置为对照组A与对照组B。对比分析三种方法在检测过程中的表现,旨在更直观地展现本文检测方法的应用效果。统计实验过程中出现的误检(将非损伤信号误判为损伤信号)和漏检(未检测到实际存在的损伤信号)情况,因为它们是评估检测方法性能的关键指标,结果如表3所示。

从表3中可以看出,在对比实验中,实验组均未出现误检和漏检情况,这充分证明了本文检测方法的高准确性和可靠性。相比之下,对照组A和对照组B在不同实验次数中均出现了多次误检和漏检,且整体误检次数和漏检率远高于实验组。这一对比结果不仅直观地展示了本文检测方法在减少误检和漏检方面的显著优势,也进一步验证了其在实际应用中的可行性和有效性。

5 结束语

随着现代火电厂对安全高效运行要求的日益提升,锅炉水冷壁管的氢损伤检测成为一个不可忽视的关键环节。本研究致力于探索基于声发射技术的氢损伤检测方法,旨在通过非破坏性测试手段,实现对水冷壁管内部潜在损伤的精准识别与定位。本文设计的检测流程不仅包括了声发射信号的采集与预处理,还涵盖了特征频率的提取、损伤类型的判断以及损伤位置的三维定位。一系列实验验证与数据分析表明,该方法有效性与可靠性高,检测精度达到了预期目标。展望未来,笔者将继续深化基于声发射技术的氢损伤检测方法研究,不断优化检测流程与算法,提高检测的自动化与智能化水平,为推动工业检测技术的创新发展贡献更多力量。

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《机电信息》2025年第11期第20篇