在役输油管道压电超声波内检测弱信号后处理算法

袁东野 崔矿庆 唐建华 王怀 江路通

摘 要：压电超声波内检测器数据分析经常会遇到信噪比很低的信号，传统的超声波信号处理方法已经很难对这些信号进行处理。本文着重讨论了该种情况下弱超声波信号的后处理算法，包括信号的提取与峰值检测等，以及信号处理前与处理后的超声波C扫描图像对比。

关键词：长输管道;压电超声波内检测;弱信号后处理算法

中图分类号：TE973 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）21-0151-02

0 引言

压电超声波内检测器是目前管道内检测器中很重要的技术手段之一，用于液体管道的检测，如原油成品油管道等[1]。在检测过程中，输油管道液体内部较多的杂质会造成超声波信号的衰减，同时管道内表面附着的蜡层或其它附着物也会造成超声波信号的能量损失，从而使接收到的超声波信号幅度非常微弱，降低了信噪比[2-3]。这一类微弱信号如果不进行处理，会造成检测信息的缺失，从而使管道内检测不能实现全覆盖。本文着重探讨了对该类微弱超声波信号的后处理算法，通过该算法可以提取噪声中的微弱信号得到精确的检测结果。

1 压电超声波内检测器

压电超声波内检测器由于需要液体耦合，所以只能用于充满液体介质的管道的检测。超声波内检测器的主要优点是能够提供对管壁的定量检测，其提供的内检测数据精度高和置信度高。超声内检测器也可以激励45度横波检测管壁内的裂紋缺陷，可同时实现管道腐蚀与裂纹的检测[4]，检测精度不受壁厚或内外壁的限制，其可靠性远高于漏磁内检测器。

图1为我们研发的压电超声波内检测器。该检测器主要针对323.9毫米直径管道开发，其中包含128个测厚探头，探头圆周间距为7.36毫米，探头的中心频率为5MHz。我们利用该检测器对海底10公里长的一段管道进行了测试，由于管道内部介质以及管道内壁状况的影响，得到的超声波检测信号幅度极其微弱，利用该类信号得到的超声波C扫描图像噪音较大，不利于管道壁厚及腐蚀状况的判断，如图2所示。

2 弱超声波信号后处理算法

2.1 算法设计

弱超声波信号处理算法流程为：首先对超声波信号进行滤波，把幅度大于超声波信号幅度的低频噪声滤掉。由于该超声信号的主频为5MHz，我们选择的高通滤波器截止频率为1MHz。信号信噪比滤波完成后仍然较低，大约为5dB左右，所以要采用互相关算法。互相关算法所采用的参考信号为该探头正常工作时的超声波信号，经过互相关算法后，信号的信噪比提高到10dB。传统的超声波峰值检测方法是利用闸门设置的方法检测出闸门内部的峰值和到达时间。由于腐蚀管道的壁厚范围变化较大，信号峰值之间的间距变化较大，因而传统的闸门设置方法容易漏掉信号波峰出现误判。本文中我们采用了自动峰值检测算法，针对每个信号可以分别判断该信号有几个峰值以及峰值的位置和幅度，峰值的位置采用红点标出，根据这些信息算法自动得到该处管道的剩余壁厚。

2.2 信号处理后的结果

图3为检测管道时得到的超声波弱信号原始信号，可以看出信号已经淹没在噪音内部，直接通过原始信号很难判断出管道的腐蚀状况。我们首先对该信号进行滤波，滤波后的信号如图4所示。标准参考信号如图5所示，该信号为用于互相关算法的参考信号，是在实施内检测前对内检测器的每个探头校准得到的信号。滤波器滤波后的信号（图4所示）经过与参考信号（图5所示）进行互相关处理算法后我们得到了图6所示的信号。对该信号实施希尔贝特变换，对其取信号包络后如图7所示。

在得到信号的包络以后，我们利用了自动峰值检测算法自动检测出波峰的个数以及位置，并以红点的方式和波形一起显示，如图7所示，通过计算波峰到达时间信息和声速可以推算出相应点的厚度信息。

超声波信号经过后处理算法后产生的C扫描图如图8所示。可以发现后处理算法大大提高了超声波信号的信噪比和腐蚀判断的置信度，对原始信号的信噪比可以提高10dB以上。通过对比处理后的C扫描图（如图8）与原始C扫描图（如图2），可以看出经过后处理算法得到的C扫描图中缺陷的辨识度大大增加。

3 结语

本文着重讨论了用于处理弱超声波信号的后处理算法。从实验结果可以看出经过后处理算法后，弱超声波信号的信噪比和可辨识度大大增加，从而可以使该处的腐蚀状况得到准确的判断。本文探讨的算法不仅可以用到信号的后处理中，也可以用于其它超声检测应用场景的弱信号分析，对提高超声波检测的准确率有很重要的意义。

参考文献

[1] 杨文博，徐今伟.超声波管道腐蚀检测器现场检测[J].油气储运，1994，13（6）：31-34.

[2] STEINHUBL S M， MANN D R. Engineering and ultrasonic tool run in a natural gas pipeline to detect SCC[C].IPC2008-64510，2008.

[3] KATZ D C， RUHLE U， WOLF T.16 inch williams gas pipeline inspected for SCC using PIIs new ultrasonic tool[C].IPC2002-27055，2002.

[4] 戴波，赵晶，周炎.超声波管道内检测腐蚀缺陷分类识别研究[J].机床与液压，2008，36（7）：194-198.