激光诱导击穿光谱和激光超声技术在钢轨检测中的应用❋

贾中青， 张振振， 姬光荣

(1．中国海洋大学计算机系， 山东 青岛 266100； 2．齐鲁工业大学(山东省科学院)， 山东省科学院激光研究所， 山东 济南 250103)

铁路运输是最有效的陆上交通形式，具有运输能力大、运输成本低、能耗少等优点，日益受到各国重视。随着我国经济的快速发展和高铁时代的来临，使得铁路运输市场需求越来越大。而钢轨是铁路实现高速、重载运输的基础，其每年的使用量不断增多。

钢轨质量的优劣直接关系到铁路运行的安全与效率。因此，在工艺中，要做到钢轨生产的“精炼”、“精轧”、“精整”、“在线检测”等[1]，就是要达到化学成分、有害元素含量、夹杂物等反映内部质量的指标。其在国家钢轨标准中进行了明确而严格的要求。因为不同元素的掺杂及其浓度会对钢轨性能产生重要的影响，决定着钢轨的实用性能及寿命；夹杂物、缺陷等直接决定着铁路的安全运行。因此，对钢轨成分、结构健康检测就变得尤为重要。

激光诱导击穿光谱(LIBS)技术是一种基于原子发射光谱的物质成分分析技术，具有无需样品预处理、快速、多元素同时测量等特点，是对物质成分快速分析的理想手段和方法[2-5]；而激光超声技术(LU)是对物质夹杂物、裂纹、缺陷分析的热门技术，其具有远距离非接触、不存在检测盲区、不受材料表面及几何形状的限制等优点[6-10]。

一般来说，每一种探测方法或设备会有其特有的技术优势，但也不可避免的存在很多限制。一种单一的探测技术已不能满足测试试样复杂缺陷的要求。因此，结合多种技术方法更全面的获得探测目标的信息成为一种有效的方法和趋势。

本文将激光诱导击穿光谱技术与激光超声技术相结合，探测钢轨的化学成分及残留元素，并且利用激励出的超声信号探测缺陷位置信息。

1 实验装置

本实验系统采用 Nd：YAG 激光器作为激发和激励光源，激光器的输出波长为 1 064 nm，工作频率为 1 Hz，脉宽为6 ns，激光单脉冲能量为100 mJ。脉冲激光经过焦距为100 mm 的聚焦透镜垂直聚焦在固定于位移平台的钢轨表面进而产生等离子体，等离子体发射光谱信号经过光纤探头收集并传输至光栅光谱仪 (AVS-DESKTOP-USB2 光谱仪，Avantes，光谱探测范围为200～500 nm，分辨率为0.08～0.12 nm) 进行分光探测；激光激励钢轨表面形成等离子体的同时会激励出超声波，超声信号可用电磁超声换能器(EMAT)进行接收，传输到计算机进行信号分析。如图1所示为搭建的集激光诱导击穿光谱技术和激光超声技术于一体的实验系统。

图1 实验装置示意图Fig.1 Schematic diagram of experiment set-up

激光器发射脉冲激光，经过汇聚透镜将高功率密度的脉冲激光聚焦在钢轨表面，钢轨表面将有一薄层被瞬间加热发生电离，产生等离子体，其发射谱线经过输入到光谱仪不同通道进行分光探测，并经光纤耦合电荷藕合器件图像传感器(CCD)传输到计算机进行钢轨的化学成分及含量分析；激光激励钢轨表面产生等离子体的同时，会产生垂直方向的反作用力脉冲，进而激发出超声波,超声波会在钢轨表面和内部传播，当遇到声阻抗不同的介质时会发生波形转换，产生纵波和横波，因此我们用横波线圈接收的EMAT就能接收到缺陷信号，进而输入到计算机中进行钢轨的内部和表面缺陷信息的分析。

2 实验样品

钢轨的性能不仅取决于钢材的化学成分，而且取决于钢材的组织。按钢轨成分来分可分为三大类，即碳素钢、合金钢和热处理钢；按其金相组织又可分为珠光体钢、贝氏体钢和马氏体钢三类。我国的钢轨普遍还是采用普通碳素钢，珠光体钢。

钢轨在服役前要进行硬度、拉伸性能、断裂韧性等一系列测试，这些性能取决于其添加的成分及残留元素，因此在化学成分尤其是残留元素的要求上更加严格, 对钢轨的残留元素应进行严格控制。

表1和2分别给出了U75V钢轨的化学成分以及残留元素上限。实验所用的为60 kg/m的普通钢轨。

表1 化学成分质量分数Table 1 Chemical composition /%

表2 残留元素上限质量分数Table 2 Upper limit of the residual element /%

实验样品为23 mm厚的钢轨横截轨面，其表面有一人工缺陷。

3 结果与讨论

3.1 LIBS技术分析钢轨中元素成分

钢轨中Fe是主要组成元素，含量最多且含量未知。钢轨中Fe的谱线异常丰富，而且Fe元素物理特性与激发条件不同会导致等离子体特性变化，造成其他元素的光谱强度发生变化，进而对相应元素的分析测定产生影响，使得钢轨的定量分析异常困难。本文利用激光诱导击穿光谱技术来定性测量钢轨中化学成分及残留元素，进而分析钢轨性能。

钢轨需要承受机车的压力、摩擦和冲击载荷，这就要求钢轨有足够的强度、硬度及韧性，而这些性能一般是由掺杂元素决定的。例如，利用碳、锰两元素来提高强度、改善韧性；通过添加适量合金元素如钒、钛、铬、钼等，也能提高钢轨的强度和韧性；Cr 加入后可以显著改善耐腐蚀性。另外，在冶炼过程中还进行脱磷、脱硫以及残留元素，来提高钢轨的纯度。

如图2所示为利用LIBS技术测得的Fe元素以及C、Si的发射谱线，图3为Fe，Mn，Al，V元素 LIBS光谱图，图4 Fe及残留元素LIBS光谱图。

从3幅图中可以看出：(1)Fe元素谱系众多，在各个波长段都有谱线，且谱线强度很大；(2)碳素钢轨中C、Si谱线较Al、Mn等元素谱线强；(3)钢轨中残留元素的谱线强度较正常添加的元素较低。Fe元素强度虽高，不能说明其含量高，有可能是铁电离能较低，更容易激发造成的；元素之间的比较不能用强度比来说明含量比；残留(痕量)元素谱线强度低可能是因为搭建的LIBS探测系统灵敏度还不够。表1和表2中的元素是钢轨中掺杂的上限,有的元素可能掺杂的很少或者不掺杂,所以没有完全测出表1和2所给的全部元素。实验样品是从正常服役钢轨中切割出来的，钢轨试样是合格的。搭建的系统对钢轨进行了LIBS元素分析，基本上测量出了表1和2给出的全部元素，表明了激光诱导击穿光谱技术对钢轨元素分析是有效的。

图2 Fe，C，Si元素 LIBS光谱图Fig.2 LIBS emission spectra of Fe, C and Si elements

图3 Fe，Mn，Al，V元素 LIBS光谱图Fig.3 LIBS emission spectra of Fe and added elements normally

图4 Fe及残留元素LIBS光谱图Fig.4 LIBS emission spectra of Fe and residual elements

3.2 激光超声技术分析钢轨中的缺陷信息

钢轨的性能一是取决于化学元素成分，二则是取决于钢材的组织。钢轨的组织结构受以下几方面的影响：(1)钢轨在冶炼过程中也会产生气孔、纹理和夹杂物等组织变化，发现不及时会影响钢轨的使用寿命；(2)钢轨在铺设过程中会采用焊接方式，焊接缺陷的出现也会对钢轨产生重大影响；(3)并且钢轨在服役过程中，会受到列车的重力挤压，滚动摩擦，以及各种自然恶劣环境的影响，会造成钢轨的内部组织发生严重变化。长时间影响下，会产生金属疲劳损伤，造成裂纹萌生与初始扩展。这会大大缩短钢轨服役使用寿命，严重的会给人们的安全产生重大隐患，因此建立激光超声无损检测方法检测钢轨中缺陷信息变得尤为重要。

本文利用EMAT探头来接收激光激励产生的超声信息。EMAT由提供外磁场的电磁铁或永磁铁、接收超声信号的高频线圈、被检工件三部分组成。高频线圈置于外加磁场内，当被检工件表面的质点当有超声波时发生震荡，会在外加磁场力的作用下载线圈中感应出电压，通过测量该感应电压而获得材料的超声波信号。

当瑞利波信号遇到缺陷时，会发生波型转换，伴随着纵波和横波的产生，其关系满足Snell传播定律：

(1)

式中：αR是瑞利波的入射角；αL是纵波的反射角；αS是横波的发射角；cR，cL，cS分别是瑞利波、纵波和横波在钢轨中的传播速度。

实验样品中距离钢轨激励点77.0 mm处有一人工缺陷。如图5所示为激光超声技术利用横波EMAT探头接收到的激光激励的超声信号。横波探头不能接收瑞利波信号，只有当瑞利波信号遇到缺陷发生波形转换才能被横波探头接收。图6给出了激光超声信号的时频图,其中缺陷信号的主频为2.06 MHz。时频图更能直观的观察到缺陷的位置和频率等信息。

图5 EMAT接收到的激光超声信号Fig.5 LU signal in the defect

图6 激光超声信号时频图Fig.6 Time-frequency diagram of LU signal

图6中明显可以看到缺陷产生的信号。缺陷位置时间信息为2.52×10-5s，表面波的传播速度为3 000 m/s。根据时间度越检测法，缺陷的位置应距激光源：

d=c×t=3 000 000×2.52×10-5mm=75.6 mm。

(2)

计算值与实际值77.0 mm之间的绝对误差为2.4 mm，相对误差3.1%。

本文成功地将激光诱导击穿光谱技术与激光超声技术相结合，利用激光激发的光谱分析了钢轨的成分信息，并对LIBS光谱图进行了分析；同时利用激光激励的超声信号对钢轨的缺陷信息进行了检测，不但可以接收到缺陷信息还可以对缺陷位置进行定位。两种技术的结合实现了钢轨微观和宏观信息的检测，对钢轨健康监测提供了检测方法和手段。

LIBS和LU技术的共同特点是非接触、快速探测。实验系统中，接收超声信号的EMAT也是非接触的，这就对高温、表面复杂或有毒的检测试样有技术优势。系统装置还可以实现工程装备的提前预知早期缺陷和预警。

4 结语

本文将激光诱导击穿光谱技术与激光超声技术相结合，利用激光激发的光谱分析了钢轨的成分及残留元素信息；同时还利用激光激励的超声信号对钢轨的缺陷信息进行了检测，不但可以接收到缺陷信号还可以对缺陷位置进行定位。两种技术的有效结合实现了钢轨微观和宏观信息的非接触检测，为钢轨微观与宏观的健康监测提供了理想的检测方法。但论文还只是定性分析了钢轨成分及残留元素，测出的是简单表面缺陷的信息。因此后续工作的将重点朝向钢轨化学元素定量分析以及复杂缺陷信息的检测方向进行。