[實用新型]一種石油化工裝置不拆保溫測厚設備有效
| 申請號: | 201520236067.5 | 申請日: | 2015-04-17 |
| 公開(公告)號: | CN204666088U | 公開(公告)日: | 2015-09-23 |
| 發明(設計)人: | 陶建濤;呂大成;張瑩;裴力君 | 申請(專利權)人: | 天津因科新創科技有限公司 |
| 主分類號: | G01B7/06 | 分類號: | G01B7/06 |
| 代理公司: | 北京輕創知識產權代理有限公司 11212 | 代理人: | 王新生 |
| 地址: | 300051 天津市和*** | 國省代碼: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 石油化工 裝置 保溫 設備 | ||
技術領域
????本實用新型涉及一種測厚設備,具體是一種石油化工裝置不拆保溫測厚設備。
背景技術
在石油化工等行業的生產過程中,由于介質中含有腐蝕因素,常出現石油化工裝置反應塔、換熱器、管線等內壁嚴重腐蝕的現象,導致泄露事故,由此引起裝置停工,造成經濟損失且存在有安全隱患。按傳統的無損檢測主要靠停產檢修時打開設備,進入內部進行目視檢查,或是進行超聲波檢測。在生產期間則需要拆除這些壓力容器的外部保溫層,對表面進行打磨后進行超聲波測厚,檢測完畢后再恢復保溫層。這些方式效率低、會增加檢測的成本。
另外,由于石油化工裝置往往在高溫下運行,超聲波檢測探頭受溫度影響較大且檢測時采用的耦合劑易蒸發,因此,在高溫下采用超聲波技術檢測壁厚難度大,檢測精度還很難保證。
實用新型內容
本實用新型的目的在于提供一種石油化工裝置不拆保溫測厚設備,以解決上述背景技術中提出的問題。
為實現上述目的,本實用新型提供如下技術方案:
一種石油化工裝置不拆保溫測厚設備,包括脈沖渦流信號采集模組、脈沖渦流信號數據處理單元、壁厚計算單元和壁厚比較輸出單元,所述脈沖渦流信號采集模組由傳感器、脈沖渦流信號發射裝置和接收設備構成,其中脈沖渦流信號發射裝置由電源模塊、CPU和模擬量輸出模塊依次連接構成,所述模擬量輸出模塊的發射端連接傳感器;所述傳感器連接接收設備中信號放大器,而信號放大器依次電連接A/D轉換模塊和數據采集模塊;所述數據采集模塊依次連接脈沖渦流信號數據處理單元、壁厚計算單元和壁厚比較輸出單元。
與現有技術相比,本實用新型的有益效果是:通過生產運行期間在石油化工裝置的保溫層外,采集在不同部位的脈沖渦流感生電壓隨時間衰減的數據,并提取特征數據計算特征值,通過特征值計算相應的壁厚值,進而實現分析煉化裝置的厚度分布以確定腐蝕現狀,從而杜絕安全隱患。本實用可不拆除保溫層,從而使得檢測更加方便,不影響生產。
附圖說明
圖1為本實用新型的結構示意圖。
具體實施方式
下面將結合本實用新型實施例中的附圖,對本實用新型實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是本實用新型一部分實施例,而不是全部的實施例。基于本實用新型中的實施例,本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本實用新型保護的范圍。
請參閱圖1,本實用新型實施例中,一種石油化工裝置不拆保溫測厚設備,包括脈沖渦流信號采集模組10、脈沖渦流信號數據處理單元20、壁厚計算單元30和壁厚比較輸出單元40,所述脈沖渦流信號采集模組10由傳感器、脈沖渦流信號發射裝置12和接收設備11構成,其中脈沖渦流信號發射裝置12由電源模塊、CPU和模擬量輸出模塊依次連接構成,所述模擬量輸出模塊的發射端連接傳感器,使用時將傳感器放置在待測裝置的保溫層外,通過傳感器發射脈沖渦流信號,同時傳感器也接收待測裝置保溫層上反饋出的衰減的脈沖渦流感生電壓;
所述傳感器連接接收設備11中信號放大器,而信號放大器依次電連接A/D轉換模塊和數據采集模塊,從而將采集到的衰減的脈沖渦流感生電壓進行信號放大、轉換后進行收集;
所述數據采集模塊依次連接脈沖渦流信號數據處理單元20、壁厚計算單元30和壁厚比較輸出單元40,從而對信號進行分析、計算和比較,從而判斷出腐蝕現狀。
所沖脈沖渦流信號采集模組10通過藍牙連接的PDA系統進行控制,且PDA系統可對數據進行儲存。
脈沖渦流信號采集模組10是將傳感器置于被檢測部位保溫層外,?PDA系統通過藍牙連接控制脈沖渦流信號發射裝置12和接收設備1111,接收的脈沖渦流感生電壓隨時間的衰減數據被儲存在PAD系統中,通過藍牙或存儲卡輸出。每個部位通常重復檢測3次,最終計算結果為3次計算結果的平均值。
傳感器規格依據保溫層和所檢測裝置的材質的進行匹配,通常選擇直徑為5cm?,7cm傳感器進行檢測。檢測使用脈沖渦流為低頻(4Hz、2Hz、1Hz、1/2Hz、1/4Hz)方波,根據所檢測裝置材質和保溫層情況進行選擇。
脈沖渦流信號數據處理單元20對脈沖渦流數據采集模組的數據進行處理,除去異常點,并對數據進行圖像化處理,選出特征數據,計算出特征值(曲線的K值)并形成導入模板。
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