加热炉金属软管断裂故障可视化诊断方法的研究*

贺 静

(1.铜陵学院机械工程学院，安徽 铜陵 244000；2.工程液压机器人安徽普通高校重点实验室，安徽 铜陵 244000；3.铜陵市增材制造重点实验室,安徽 铜陵 244000)

引言

金属软管作为连接件中的重要部件，在工程技术中得到了广泛的应用，该软管主要由软芯、网套和接头三个部分组成[1].其中内网套采用不锈钢连接方式，起到输送介质的作用；外网套采用不锈钢丝编织而成，起到防护作用.通过连接软管两端的管件或凸缘连接到管件或凸缘上[2].该金属软管主要采用奥氏体不锈钢制造，在-196～600 ℃的宽温范围内工作，以确保所需的轻微抗腐蚀能力.然而，在金属软管的制造、安装和使用过程中也会产生一些应力，并且内凹软管的结构利于截获运输介质.由于输送介质中含有大量的氯、硫等腐蚀性介质，因此，在使用过程中易引起应力腐蚀，导致加热炉金属软管断裂.对其失效方式和失效原因进行研究，有利于提高企业和使用者的安全意识[3].目前，对于加热炉金属软管断裂故障的检测，通常采用宏观观察方法和光谱仪，其中宏观观察方法主要通过解剖软管进行诊断，该方法受到解剖环境、诊断设备、人工操作等客观因素影响较大，一旦某个因素出现差错，将会影响诊断效果，因此该方法稳定性较差，使用光谱仪检测光学系统的光学性能会随着周围环境变化而发生改变，检测结果波动性较大.针对上述问题，提出了加热炉金属软管断裂故障可视化诊断方法.

1 加热炉金属软管断裂腐蚀原因分析

1.1 腐蚀机理

在受腐蚀影响后，加热炉金属软管形成致密的保护膜，该保护膜的主要成分为活性阴离子(如氯、硫等)，其在加热炉金属软管表面形成细小的腐蚀孔，成为点蚀作用产生的活性中心.此时孔内被腐蚀的金属表面带有负电，而孔外金属表面带有正电，因此，金属软管小孔形成了一个微电偶腐蚀电池.当电池的面积大于阴极、小于阳极时，电流密度越大，腐蚀孔越深，腐蚀速度越快.同时增加腐蚀坑中的阳离子质量分数，会引起氯离子的迁移，致使腐蚀坑中的溶液呈电中性[4].水解液中金属氯生成氢氧化物和游离酸，酸性物质的产生降低了腐蚀坑溶液的酸碱度，使其与氯离子一起溶解，加速了腐蚀过程.

1.2 腐蚀原因

焊缝、母材的点蚀和穿孔是引起金属软管腐蚀泄漏的直接原因.卤素离子在氧化剂作用下，容易发生点蚀现象.经过分析可知，不锈钢中含有氯、硫等元素，这些活性阴离子破坏了不锈钢钝化膜，这是造成金属软管腐蚀的主要原因[5].通过对金属软管进行化学成分分析，发现其含碳量明显高于标准值，而镍和铂则低于标准值，因此材料的选择不符合要求也是金属软管腐蚀穿孔的重要原因.另外，材料表面的均匀性、非金属夹杂物的分布与组成以及金属结构的非均匀性对点蚀的发生与分布也具有重要影响[6].

1.3 金属软管形貌及裂纹

将金属软管采用热切割法切割，如图1 (a)所示，试样的形态存在腐蚀现象，可以看出试样整体略弯曲，凸面比凹面明亮，表面结合力小，无明显裂纹，凹陷表面有明显的棕色锈斑.在峰谷两侧各涂一层不同厚度的灰白色粉末，发现这一地区有许多裂缝，除了明显的裂缝如图1 (b)所示外，其余均为封闭.金属软管的大型裂隙一般分布于谷底，边缘呈环状，裂缝呈细弯状且分枝众多[7].波峰两侧无明显方向裂缝，裂缝肉眼可见有锈斑，而金属管内表面清洁、光滑.

(a)形貌

2 加热炉金属软管断裂故障可视化诊断系统

基于可视化诊断原理，设计一种加热炉金属软管断裂故障可视化诊断系统，其能自动诊断软管上的裂缝缺陷，该系统的结构如图2所示.

图2 加热炉金属软管断裂故障可视化诊断系统

由图2可知，诊断系统主要是由结构光发生器、图像处理单元、摄像头、触发组件和同步产生器组成的，将结构光发生器和同步发生器分别连接在高速数字信号处理器和由电磁霍尔传感器触发的并行处理硬件上[8].

2.1 CCD相机

CCD相机是由静态和动态两部分组成，利用电荷耦合装置传感器雷达采集外部目标数据，并进行实时图像处理，使工作人员能够在电荷耦合装置传感器的光度下观察目标燃烧或蒸发的程度，从而确定电荷耦合装置传感器对目标的照射时间.

图3为加热炉金属软管断裂故障可视化诊断系统的硬件架构.如图3所示，控制中心模块通过通讯模块实现与智能设备的通讯，智能设备控制并连接摄像机.在CCD传感器清洗系统工作时，摄像机将目标图像传送给智能装置，建立包含目标视场的外部对象，并在自动跟踪模块中采集数据.通过对外部目标的自动跟踪与清理，实现对目标的自动控制.

图3 系统硬件结构

2.2 DSP处理器

DSP数字信号处理器工作原理是通过模拟数字信号，对其进行修改处理后，将数字解码到系统芯片.图4为DSP数字信号处理器的结构.如图4所示，DSP处理器结构主要是由定时器、看门狗、存储器、实时时钟、异步通信模块、数模转化模块和脉宽调制模块组成，各个模块通过电容连接，以此提高电源与接地的抗干扰能力.为消除通用阻抗耦合，各芯片的关键部件配置了合适的去耦电容，以提高通用板的稳定性和抗干扰能力.

3 可视化诊断技术研究

3.1 系统工作原理

加热炉金属软管断裂故障可视化诊断原理，如图5所示.由图5可知，该装置主要由滑槽，伸缩管和泵送装置组成.采用倾斜的滑块，使软管在斜坡上缓慢下降，然后由PLC控制抽油机、油缸及工件的切割.在工作台上放置待检测软管工件，光源发出的光照亮图像采集区.利用光学透镜，用CCD相机将被测工件信息转换为图像信息，图像处理软件通过LabVIEW程序对图像进行分析和检测，确定其是否符合要求，并将不符合要求的工件排除在废料箱内.

图5 金属软管断裂故障可视化诊断原理

3.2 系统工作状态分析

系统工作状态分析示意图，如图6所示.由图6可知，通过传送带将金属软管送到指定位置后，触发图像处理模块和CCD摄像机.该系统通过CCD摄像机采集一组图像，然后由图像处理模块对图像进行解码处理，得到裂缝增强图像.

图6 系统工作状态示意图

图像解码运算步骤为：首先找到图像中的切片源头，对图像切片首个宏行序号和代码字节解码.然后设定片头量化尺寸，通过查找切片地址剔除冗余信息后开始解码宏块M，计算公式为：

M=(λ-1)×m+Δn-1

(1)

式(1)中，λ表示代码字节；m表示宏块个数；Δn表示地址增量.

当每个宏块都完全解码后，判断下一个宏块初始代码.如果没有获取该代码，则应继续解码下一个宏块，直到获取代码为止.采用该方法对目标进行处理和分析，得到的中间图像能够增强缺陷，抑制背景，从而获得最终的检测结果.

3.3 断口分析结果

使用CCD相机拍摄到的样品被截取于送检样品凹陷腐蚀严重的地方，可以看到样品呈断口形貌，但由于氧化作用严重，无法观察到断口的特征.借助显微镜，可以看到裂缝的破裂情况，见图7.

(a)裂纹发源点

由图7可以看出，点蚀裂纹沿腐蚀带扩展，多分布于中部，开口大，边缘尖锐，有分支.断口长度和方向不规则.其中图7 (a)表明裂纹是从凹坑开始的，即为裂缝发源点；图7 (b)表明裂纹边缘出现了附属物和氧化层的产物，其被切割成不同的形状.

通过上述分析可知：

2)氧化切削时发现有腐蚀区域存在，氧化膜和点蚀使应力阈值降低，引起应力腐蚀.裂纹沿氧化层扩展，微裂纹不明显，走向不连续，裂纹两端呈尖形，具有应力断裂特征.

3)造成应力腐蚀开裂的主要原因有工作压力、外界拉力和应力，当冷却水压在1～1.6 MPa之间时，金属软管壁产生一定的压力，导致裂纹萌生，点蚀扩展.

基于上述分析内容，可确定腐蚀的化学成分，见表1.

表1 金属软管腐蚀化学成分的质量分数

经研究发现，腐蚀化学成分无法满足316L金属软管的标准化学成分要求，其中碳的含量较高，而铂、镍含量较低.

4 试验分析结果

为了验证加热炉金属软管断裂故障可视化诊断方法稳定性与可靠性，将宏观观察方法和光谱仪与实际测得的结果进行对比分析，并选取5个金属软管标准件，其尺寸参数如表2所示.

表2 金属软管尺寸参数

在表2所示参数支持下，分别使用宏观观察方法、光谱仪和可视化诊断方法，对比分析金属软管断口处元素质量分数，对比结果如图8所示.

(a)宏观观察方法

由图8可知，使用宏观观察方法元素O、S、Cl、Cr、Fe、Ni质量分数分别是26.0%、10.5%、20.0%、9.0%、22.0%、4.0%；使用光谱仪元素O、S、Cl、Cr、Fe、Ni质量分数分别是25.5%、6.5%、26.0%、6.9%、29.0%、4.5%；使用可视化诊断方法元素O、S、Cl、Cr、Fe、Ni质量分数分别是30%、1.5%、30.0%、3.0%、32.5%、3.0%.实际测量的元素质量分数，如表3所示.

表3 实际测量的元素质量分数

结合图8和表3可知，使用可视化诊断方法诊断的元素质量分数与实际测量的元素质量分数误差最小，其中Fe元素质量分数相差最大为0.5%，说明使用该方法诊断精准度较高.

5 结论

利用可视化对加热炉金属软管进行故障诊断，结果均显示其表面存在氧化腐蚀现象，受到外界拉应力影响，金属软管表面出现腐蚀裂纹.为防止该管道腐蚀泄漏的再次发生，建议采用以下两种方法：

1)改善环境质量，减少工艺介质中氯、硫离子的质量分数，避免局部的质量分数超标，利用电化学保护可降低不锈钢的临界腐蚀电势.

2)如使用的材料不能满足设计要求，将导致金属软管在极短的时间内发生穿孔腐蚀.装备制造和维修过程中，应严格按设计要求选用材料.