液氨罐式集装箱声发射检测及缺陷评定

正日前受企业委托对5只超纯液氨罐式集装箱进行全面检验,依据TSG R7001-2013《压力容器定期检验规则》要求,该容器需要开罐、清洗和置换,达到检验条件后,方可进行检验。而容器一旦打开,外部空气进入,将会破坏容器内表面稳定的钝化层,目前国内还没有超纯液氨罐的钝化技术;另一方面,由于容器内部盛装纯度达到99.99999%的液氨,国内也没有能将容器内部置换为纯度达到7个9真空度的工艺,整个钝化和置换过程都需要在国外完成,检验成本耗费巨大。依     

冷库压力容器声发射在线检测技术研究

冷库中在用制冷压力容器长期运行在安全状况不明的状态下,危及了设备的运行安全和安全生产,成为困扰我国特种设备定期检验工作的难题.通过分析总结氨制冷压力容器的结构特点和检测难点,依据声发射检测技术的原理和在线整体检测的技术特点,将其应用于在用制冷压力容器.解决无法开罐全面检验方面的难题.     

大型常压金属储罐在线声发射检测与评价

大型金属储罐在线声发射检测相对于常规检验方法具有巨大优势，国内外开展此项检验工作已取得一定成果。简要说明了常压储罐在线声发射检测的机理和可靠性验证结果。结合3台常压储罐现场检测的实例介绍了大型储罐在线声发射检测的方法，对检测中遇到的问题与最终结果评定进行了一定的探讨。     

常压立式储罐罐底腐蚀状态的声发射在线检测

介绍了常压储罐声发射检测基本原理,利用声发射技术对两台在用油罐罐底腐蚀情况进行了在线检测,并进行了腐蚀程度评价。采用声发射检测较一般的离线检测方法更高效、经济,两种方法的结合使用可以延长储罐使用周期。     

起重机械声发射检测研究现状

声发射检测技术相比于其他无损检测方法有动态、实时、整体、连续的优点,能对缺陷活度进行判断,为起重机械安全监测提供准确依据。本文从检测原理、检测设备、检验方法、技术标准、科研进展等方面对声发射检测应用于起重机械检验方面的研究情况进行介绍。     

金属压力容器水压试验声发射检测

通过对容积为504．94m3的某型号压力容器出厂前水压试验的声发射检测,分析了其在升压和保压过程中的声发射信号特征及其来源。结合AE信号参数、波形及定位图分析,对该容器进行了声发射活性评价,确定需要后续复检的强活性区域。文章为压力容器的声发射检测和安全评价提供了理论指导和参考数据。     

基于声发射检测技术的大型起重机械钢结构损伤检测

大型起重机械钢结构损伤声发射检测受到其机械结构不连续导致声波传输路径杂乱、动载噪声干扰大等因素影响,其应用受到了极大的限制.本文将从材料损伤声发射源机制试验分析及现场检测两个方面对起重机械结构损伤声发射检测的可行性进行探讨,从而为声发射技术在大型起重机械金属结构损伤方面的应用提供科学的基础理论研究成果支撑.     

基于小波分析的声发射信号处理

小波分析作为一种新的信号分析处理方法，可对任意信号，信号的任一时刻、任一频段进行时频分析。将小波分析用于声发射信号处理，有助于声发射技术的发展与推广应用。     

声发射监测仪的现状及发展展望

分析了声发射监测仪的结构,论述了声发射监测仪的研制现状与发展方向。     

一台1000m^3球罐声发射检测的应用

利用声发射技术整体监测球罐，对声发射定位源信号强度进行分析，确定声发射定位源信号的综合等级，并以综合等级决定是否需要利用常规无损检测复验，从而了解球罐的整体安全状况。     

在役含缺陷加氢反应器声发射监测

针对在役含缺陷加氢反应器,根据定期检验方案的要求,本文参照GB,T18182—2000等法规标准的相关要求开展了针对超标缺陷活度的声发射监测,得出了在试验压力下未见超标缺陷扩展趋势、可以继续安全使用等具有工程实际意义的结论,确保了含缺陷加氢反应器在“合于使用”原则下的安全使用可靠性。     

声发射技术在起重机无损检测中的现状

对起重机械常规无损检测技术和声发射技术进行了比较,分析了声发射技术在起重机械无损检测中的研究现状和几个关键问题。最后,对起重机械声发射检测技术的研究前景进行了展望。     

金属压力容器声发射源特性的研究

通过对多台报废压力容器进行超压试验的声发射检测和对 5 0 0多台压力容器现场声发射检验数据的分析 ,给出了现场压力容器检验可能遇到的多种声发射源的特性。这些声发射源包括裂纹、夹渣、未熔合、未焊透等焊接缺陷的开裂和增长、残余应力释放、氧化皮的剥落、结构摩擦、泄漏、风吹、雨滴撞击和电子噪音等。笔者对这些声发射源的定位、分布和关联特性分别进行了分析与研究 ,并列举了大量的实例。     

声发射技术在采矿工程中的应用

论述了岩体声发射技术的基本原理,介绍了其在采矿工程中的若干应用成果:地应力测量、高应力区圈定、冒顶预测预报、稳定性评价.     

基于声发射特征参数的阀门内漏神经网络识别

为解决阀门内漏在线快速检测问题,基于声发射检测技术,采集了DN150闸阀在上下游压差0.8 MPa典型工况下的声发射信号,提取振幅、振铃计数、能量、平均信号电平、信号均方根值5个特征参数作为输入矢量,内漏结果作为输出矢量,建立了3层BP神经网络识别阀门内漏的模型,利用实验数据样本对该模型进行了验证。结果表明,阀门内漏识别准确率超过90%,有利于提高阀门安全运行在线监测水平。