油田抽油管由铁磁性材料制成,长时间磨损腐蚀会导致油管内外壁裂纹、腐蚀坑、孔、偏磨等缺陷的发生。我国每年因抽油管穿孔、破损或断裂事故而造成的经济损失就达上亿元。考虑到生产实际,并非所有的带缺陷油管都不可用,然而一旦存在严重缺陷的油管重新下井,则采油作业必将存在巨大的潜在危险。

目前各油田都有大量在用或已用的抽油管,每次采油作业后都运回采油厂进行检测将耗费大量的财力物力,并影响采油作业进程;而仅根据定性分析或肉眼观测难以有效保证有足够安全系数的油管能重新下井,使可用的油管不被浪费并及时替换即将发生漏油或断裂危险的油管。因此,对油管进行实时定量检测有巨大的经济意义和社会效益。

对于这种现象,为实现油田作业现场对抽油管缺陷的在线检测,飞泰研制了油管定量在线探伤系统,它能实时检测油管漏磁信号,提取缺陷信号特征量并对这些特征量基于缺陷类型进行分类。分别采用神经网络与非线性差值法对不同类型特征量进行分析,对缺陷进行量化。该系统能有效定量识别油管壁各种缺陷特征,对超标缺陷实时进行声光报警,预防危险作业的发生。

漏磁检测以自动探伤为目的发展而来,可在较恶劣的环境下检测,尤其适用于钢管的在线检测。在油田作业现场,油管常见的典型缺陷主要分为坑状缺陷和偏磨缺陷两种,前者又包括腐蚀坑(孔)、裂纹等。不同类型缺陷其漏磁信号不同:坑状缺陷的漏磁信号一般为突变信号;而偏磨缺陷的漏磁信号为缓变信号。基于此,在对缺陷的量化识别过程中应分别处理,可以利用滤波方法将这两类信号区分开:通过去除信号中的直流缓变成份以突出坑状缺陷的突变信号;通过去除信号中的交流突变信号以突出偏磨缺陷的缓变信号。