Развитие магнитного метода неразрушающего контроля за счет автоматизации обработки данных и оптимизации алгоритмов обнаружения дефектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.13, кандидат наук Слесарев, Дмитрий Александрович

• Слесарев, Дмитрий Александрович
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Слесарев, Дмитрий Александрович

Введение.........................................................6

Глава 1. Современного состояния исследований и разработок в области

магнитной дефектоскопии..............................................16

1.1 Обзор современного состояния магнитной дефектоскопии и методов

автоматической обработки результатов дефектоскопии...................16

1.2 Типовые объекты, контролируемые методом магнитных полей рассеяния

.....................................................................21

1.3 Автоматизация обработки дефектоскопических данных...........32

1.4 Выводы......................................................37

Глава 2. Построение информационной системы технической диагностики.39

2.1. Модель системы технической диагностики объекта.............39

2.2 Структура ИС................................................59

2.3 Архитектура ИС..............................................61

2.4 Разработка структуры данных.................................69

2.5 Требования к архитектуре базы данных........................74

2.6 Требования к интерфейсам подсистем..........................76

2.7 Основные варианты использования ИС..........................79

2.8 Анализ основных операций....................................84

Выводы..........................................................91

Глава 3. Задачи обнаружения дефектов в магнитной дефектоскопии..93

3.1 Общая постановка задачи.....................................93

3.2 Модели диагностических сигналов............................107

3.3 Теоретические основы обнаружения дефектов..................113

3

3.4 Адаптация порога обнаружения дефектов к свойствам стационарной

некоррелированной помехи.............................................127

3.5 Предварительная фильтрация сигнала для ослабления коррелированной

помехи...............................................................134

3.6 Построение адаптивных алгоритмов обнаружения дефектов на фоне

нестационарной помехи................................................138

3.7 Итерационная адаптация порога обнаружения дефектов.........152

3.8 Пример построения алгоритма обнаружения дефектов...........155

3.9 Выбор опорного сигнала алгоритма обнаружения дефектов для сигналов

двух переменных......................................................161

3.10 Объединение разнородных измерительных каналов для обнаружения

дефектов.............................................................166

3.11 Выделение границ области сигнала от дефекта (области интереса)....174

3.12 Применение вейвлет-преобразования для обнаружения и локализации

дефектов...........................................................182

3.13 Проверка измерительных данных и исправление ошибок.......196

Выводы........................................................207

Глава 4. Классификация и оценка параметров дефектов...........210

4.1. Выбор параметров сигналов для классификации дефектов.....213

4.2. Формирование признака для разделения внешних и внутренних

дефектов...........................................................230

4.3. Классификация дефектов с помощью статистических методов..237

4.4. Классификация дефектов с помощью искусственной нейронной сети 244

4.5 Выбор решения при наличии нескольких классификаторов......253

4.6 Классификация конструктивных элементов....................257

4.7 Статистический метод оценки параметров дефектов...........268

Выводы........................................................281

4

Глава 5. Практическое применение методологии построения алгоритмов автоматической обработки диагностических данных магнитной дефектоскопии283

5.1 Качественные и количественные характеристики обнаружения дефектов

в магнитном НК......................................................283

5.2 Программное обеспечение Wintrocon для автоматизированной обработки

дефектограмм резинотросовых лент....................................285

5.3 Программный комплекс Wintros 3 (RopeQ Diagnostics) - Rope Sterngth

для автоматизированной обработки дефектограмм стальных канатов и расчета их остаточной несущей способности......................................291

5.4 Программное обеспечение Wintrocor для автоматизированной обработки

дефектограмм стальных листов........................................302

5.5 Программа автоматического распознавания данных дефектоскопов

МДСКАН для обработки данных внутритрубной магнитной дефектоскопии....307

5.6 Программное обеспечение IntroVID для автоматизированной обработки

данных внутритрубных индикаторов дефектов ВИД219, ВИД159, ВИД114.....317

5.7 Автоматизированный дефектоскоп для мониторинга талевых канатов

Интрос-Авто.........................................................320

Выводы........................................................331

Заключение....................................................333

Литература

Приложения

336

352

5

Основные обозначения и сокращения

БД — база данных

БУИ — блок управления и индикации

ВИП — внутритрубный инспекционный прибор

ВОД — вероятность обнаружения дефекта

ВТД — внутритрубная диагностика

ИС — информационная система

ЛД — локальные дефекты

МГ — магнитная головка

НК — неразрушающий контроль

ОК — объект контроля

ПО — программное обеспечение

ПС — потеря сечения

РВС — резервуар вертикальный стальной

РТЛ — резинотросовая лента

ско — средне-квадратическое отклонение

СОП — стандартный образец предприятия

6

Введение

Магнитные методы неразрушающего контроля играют важную роль в обеспечении технической и экологической безопасности промышленного оборудования и строительных сооружений, особенно в таких отраслях как добыча природных ископаемых, металлургия, нефтяная и газовая промышленность, машиностроение, транспорт. Эти методы используются для решения различного типа задач: толщинометрии, структуроскопии, обнаружения нарушения сплошности материала изделия — то есть дефектоскопии. Магнитные методы утверждены ГОСТами и международными нормами в качестве стандартных методов для многих объектов, в частности, стального проката, трубопроводов, стальных канатов [1,2]. Их широкое распространение обусловлено важнейшими преимуществами этих методов:

возможностью контроля как поверхностных, так и внутренних слоев объекта,

бесконтактность процесса контроля,

возможность контроля через защитное покрытие,

высокая производительность,

безопасность для персонала и окружающей среды.

История применения магнитных методов неразрушающего контроля насчитывает уже более ста лет, и важный вклад в их развитие внесли российские ученые и изобретатели. Ещё в начале ХХ века магнитная структуроскопия начала применяться для контроля качества металлургических изделий, а в 20-ых годах был разработан и внедрен электромагнитный дефектоскоп для контроля колесных пар железнодорожных вагонов [3]. В развитии теоретических основ магнитного контроля важную роль сыграли такие отечественные ученые как М.Н. Михеев, Р.И. Янус, В.К. Аркадьев, в частности, впервые была сформулирована

7

аналитическая модель дефекта сплошности материала в магнитном поле [4], было исследовано влияние напряжённости приложенного магнитного поля на выявляемость дефектов [5]. Активно разработкой и внедрением магнитных методов контроля занимались и зарубежные инженеры и учёные, в частности, немецкий инженер А. Отто в начале 30-ых годов создал электромагнитную установку для контроля шахтных стальных канатов [6], в конце 30-ых Ф. Ферстер разработал флюкс-магнетометр и продемонстрировал возможность его применения для определения магнитных свойств материалов, а в конце 50-х в [7] он опубликовал изложение теоретических основ электромагнитного неразрушающего контроля.

Дальнейшее развитие теоретических основ магнитного контроля, в частности, исследования Н.Н. Зацепиным распределения магнитного поля над дефектом [8,9], развитие Н.Н. Зацепиным и В.Е. Щербининым метода расчета трехмерного распределения поля от дефекта в пространстве [10], и детальное исследование топологии различных составляющих магнитного поля над дефектом сплошности В.Ф. Мужицким [11,12] позволило подойти к решению задачи магнитной дефектометрии. Важную роль в этом также сыграла разработка методов математического моделирования электромагнитных полей в объекте контроля [13, 14], в особенности методов конечно-разностного моделирования распределения магнитного поля над дефектом [15], и использование этого метода для решения обратной задачи — оценки размеров дефектов по измеренному распределению поля над ним. Это существенно расширило спектр применения магнитного контроля. Конечная цель дефектоскопического обследования состоит в оценки текущего прочностного состояния объекта контроля и прогноза относительно возможности дальнейшей его эксплуатации, такая оценка требует информации о размерах и расположении дефектов в объекте контроля и динамику их развития. Переход к дефектометрии дал импульс к распространению

8

магнитных методов на такие важные промышленные объекты, как трубопроводы, нефтяные и газовые стальные резервуары, обсадные колонны и насоснокомпрессорные трубы нефтегазовых скважин. Как следствие, магнитная дефектоскопия была включена в отраслевые руководящие документы, а также российские и международные стандарты, как составная часть обследований по промышленной безопасности ряда объектов.

Коллектив НИИ Интроскопии, в том числе П.К. Ощепков, В.В. Клюев, Л.А. Хватов, положил основы промышленного применения автоматических магнитных дефектоскопических установок для контроля трубного и листового проката [16]. Высокая производительность позволила магнитной и электромагнитной дефектоскопии стать составной частью автоматизированных технологических и производственных процессов. Большой вклад в развитие магнитных методов контроля внесли также сотрудники кафедры электротехники и интроскопии МЭИ, в частности, В.Г. Сергеев, В.В. Сухоруков, В.П. Лунин [17-20], сотрудники Уральского отделения РАН, в частности, В.Е. Щербинин, Э.С. Горкунов [21, 22]. Современные методы моделирования электромагнитного поля в окрестности дефектов сплошности металла, в развитие которых важный вклад внесли П.Н. Шкатов [23], Р.В. Загидулин [24], В.П. Лунин [20], позволяют с помощью стандартных вычислительных средств эффективно и с большой точностью решать как прямую, так и обратную задачи и использовать результат для оперативной оценки размеров дефектов.

Активное внедрение микропроцессорных технологий в системы неразрушающего контроля, активный рост объемов и снижение габаритов накопителей данных последние полтора десятилетия, с одной стороны, и принятие более строгих стандартов в области технической безопасности и охраны окружающей среды — с другой стороны, стимулировали переход от выборочного контроля крупных промышленных объектов к сплошному контролю. Это привело

9

к многократному увеличению объема диагностических данных. Решение задачи их обработки возможно только с использованием автоматизированных методов обработки и интерпретации, причем по мере повышения требований к результатам неразрушающего контроля степень автоматизации увеличивается. Так, автоматизация охватывает этапы: обнаружения дефектов, оценки параметров дефектов, подготовки отчетных материалов.

Автоматизация обработки диагностических данных позволяет:

1. Значительно сократить время обработки и, соответственно, затраты;

2. Исключить влияние субъективных ошибок, особенно частых при обработке больших объемов однотипных данных;

3. Обеспечить повторяемость и воспроизводимость результатов обработки.

Эффективность автоматизированной обработки диагностических данных в значительной степени зависит от построения схемы процесса обработки данных конкретного объекта контроля в целом, учета специфики применяемого метода контроля, и построения алгоритмов обнаружения и оценки параметров дефектов, в частности. Однако задача построения информационных систем автоматизированной обработки данных магнитной дефектоскопии оставалась до настоящего времени недостаточно проработанной, отсутствовала общая теория построения оптимальных алгоритмов обнаружения дефектов, которая учитывала бы учитывала особенности свойств помехи для разных объектов контроля. Построение эффективной системы обработки данных, особенно в свете требований стандартов управления качеством ИСО 9001, возможно только при рассмотрении процесса дефектоскопического обследования объекта в целом, и оптимальной реализации элементов этого процесса в комплексном программном обеспечении. Настоящая диссертационная работа посвящена разработке методологии проектирования алгоритмов автоматической обработки диагностических данных магнитной дефектоскопии и программного обеспечения

10

автоматизированного анализа результатов магнитной дефектоскопии.

Цель диссертационной работы

Цель данной диссертационной работы состоит в повышении достоверности автоматизированной обработки данных магнитной дефектоскопии путем разработки общей концепции проектирования программного обеспечения магнитной дефектоскопии и развития общей методологии проектирования алгоритмов автоматического обнаружения и идентификации дефектов в магнитном НК, что позволит снизить риск техногенных аварий и повысить безопасность промышленных объектов.

Задачи исследования

Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать методику проектирования информационных систем магнитной дефектоскопии, включающую в себя принципы построения и требования к программному обеспечению для автоматизированной обработки диагностических данных, оценки остаточного ресурса объекта контроля и подготовки отчетных материалов.

2. Разработать систему алгоритмов обнаружения дефектов, таких как обрывы проволок стальных канатов и коррозия тела трубы (стального листа), на фоне стационарной и нестационарной помехи.

3. Разработать и внедрить критерии обнаружения отказов измерительной системы и провести сравнительный анализ различных методов восстановления утерянных данных, определить оптимальный метод восстановления данных для задач магнитной дефектоскопии.

4. Разработать алгоритмы классификации дефектов и особенностей с помощью статистических и нейросетевых методов, разработать и внедрить критерий выбора наилучшего решения при наличии нескольких альтернативных классификаторов. Разработать и внедрить алгоритм

11

определения типа (внешний/внутренний) для дефектов стальных листов.

5. Разработать алгоритм классификации основных конструктивных элементов трубопроводов по данным магнитной внутритрубной дефектоскопии.

6. Аналитически рассмотреть пути повышения точности статистического метода оценки размеров дефектов по результатам магнитной внутритрубной дефектоскопии.

Научная новизна

1. Разработана методология проектирования адаптивных алгоритмов обнаружения дефектов при магнитном и электромагнитном контроле изделий, учитывающая вариацию свойств сигналов от дефектов и локальных свойств помехи, что позволяет обеспечить наиболее достоверное обнаружение дефектов на фоне как стационарной, так и нестационарной коррелированной и некоррелированной помехи. Предложен метод проектирования алгоритма обнаружения дефектов с неизвестными параметрами при заданной допустимой вероятности ложного обнаружения.

2. Разработан метод повышения вероятности обнаружения локальных дефектов стальных канатов на основе комплексирования двух разнородных измерительных каналов и алгоритм, реализующий этот метод, обеспечивающий возможность автоматического мониторинга состояния каната.

3. Разработан обеспечивающий повышение информационной надёжности систем НК критерий автоматического обнаружения отказов магнитноизмерительных датчиков, отличающийся адаптацией к характеристикам помехи; на основании сравнительного анализа различных методов восстановления данных. Показано, что оптимальный результат обеспечивает кусочно-линейная интерполяция с дополнительным анализом области экстремума сигнала.

4. Разработан метод и предложен критерий выбора решения при наличии нескольких альтернативных классификаторов типа дефекта, обеспечивающий

12

повышение информационной надёжности средств НК за счет увеличения достоверности идентификации дефектов.

Методы исследования

Теоретический анализ и решение поставленных задач основаны на теории вероятностей и математической статистике, теории случайных процессов, теории вейвлет преобразования, теории приближений, методах нечеткой логики.

Защищаемые научные положения

1. Методология разработки и типовая структура информационной системы автоматизированной обработки измерительных данных магнитного НК.

2. Адаптивные алгоритмы обнаружения сигналов от дефектов в условиях нестационарной коррелированной и некоррелированной помехи, реализующие подстройку параметров алгоритма к локальным свойствам помехи с учетом характеристик полезного сигнала.

3. Методика проектирования алгоритмов определение границ области дефекта для двумерных пространственных сигналов в магнитном контроле, основанная на введении обобщенного функционала относительно регистрируемого сигнала.

4. Алгоритмы обнаружения дефектов на фоне интенсивной помехи, основанные на применении одномерного и двумерного дискретного вейвлет-преобразования.

5. Комплексный критерий автоматического обнаружения сбоев магнитноизмерительных датчиков и метод восстановления утерянных данных на основе учета модели сигнала.

6. Метод и критерий определения класса дефекта при наличии нескольких альтернативных классификаторов, основанный на теории нечетких множеств.

13

Практическая значимость и реализация результатов работы

1. Разработана типовая архитектура для построения программного комплекса обработки и анализа данных магнитной дефектоскопии, изложены основные требования к его компонентам. Эта архитектура реализована в программном обеспечении: Wintros 3 (RopeQ Diagnostics), Rope Strength, Wintrocon, Wintrocor, IntroVID, позволяющих в том числе рассчитывать остаточную несущую способность и оценивать остаточный ресурс стальных канатов.

2. Разработана система адаптивных алгоритмов обнаружения дефектов, реализующих подстройку параметров алгоритма с учетом свойств заданных сигналов от дефекта и локальных свойств помехи.

3. Разработан алгоритм комплексирования данных измерительных каналов локальных дефектов на основе датчиков Холла и индуктивных катушек для автоматического обнаружения дефектов стальных канатов. Предложенный алгоритм реализован в программном обеспечении автоматизированного дефектоскопа для мониторинга талевых канатов.

4. Разработан адаптивный алгоритм обнаружения отказов и коррекции данных магнито-измерительных датчиков.

5. Предложен признак на основе комплексирования магнитных и вихретоковых сигналов для разделения дефектов на внешней и внутренней поверхности стального листа.

6. Предложен основанный на нечеткой логике критерий выбора решения при наличии нескольких альтернативных классификаторов типа дефекта, например, нейросетевого и дискриминантного.

Приведенные выше алгоритмы реализованы в программном обеспечении предназначенном для обработки дефектограмм: стальных канатов,

внутритрубных инспекционных приборов (ВИП); резинотросовых лент (РТЛ); днищ вертикальных стальных резервуаров (РВС); а также в программном

14

обеспечении автоматизированного дефектоскопа для мониторинга талевых канатов.

Разработанное программное обеспечение широко применяется, начиная с 2005 года, как в России, так и по всему миру для обработки данных магнитных дефектоскопов Интрос, Интрокон, Интрокор, МДСКАН, Интрос-Авто, выпускаемых компанией ИНТРОН ПЛЮС. Применение разработанного ПО позволило обеспечить вероятность обнаружения дефектов 90-95%, реализовать численную оценку их параметров, осуществлять оценку остаточной несущей способности и ресурса стальных канатов, существенно (в 4-5 раз) сократить затраты на подготовку отчетов о дефектоскопии соответствующих объектов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие магнитного метода неразрушающего контроля за счет автоматизации обработки данных и оптимизации алгоритмов обнаружения дефектов»

Апробация работы

Основные результаты работы докладывались на:

1. 4-ой Международной конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности», Москва, 2005;

2. XVII Российской научно-технической конференции «Неразрушающий контроль и диагностика» - Екатеринбург, 2005;

3. 51-ом Международном научном коллоквиуме, Технический университет Ильменау, г. Ильменау, Германия, 2006;

4. 9-ой Европейской конференции по неразрушающему контролю, Берлин, Германия, 2006;

5. XVIII Всероссийской конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика», Нижний Новгород, 2008;

6. 17-ой Всемирной конференции по неразрушающему контролю, Шанхай, Китай, 2008;

7. 8-ой Международной конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности», Москва, 2009;

8. 54-ом Международном научном коллоквиуме, Технический университет

15

Ильменау, г. Ильменау, Германия, 2009;

9. 10-ой Европейской конференции по неразрушающему контролю, Москва, 2010;

10. V Российской научно-технической конференции «Ресурс и диагностика материалов и конструкций», Екатеринбург, 2011;

11. 19-ой Всероссийской научно-технической конференции по неразрушающему контролю и технической диагностике, Самара, 2011;

12. 18-ой Всемирной конференции по неразрушающему контролю, Дурбан, ЮАР, 2012;

13. ХХ-ой Всероссийской научно-технической конференции по неразрушающему контролю и технической диагностике, Москва, 2014;

14. 11-ой Европейской конференции по неразрушающему контролю, Прага, Чехия, 2014;

15. Конференции “Территория НДТ”, Москва, 2015.

16. 19-ой Всемирной конференции по неразрушающему контролю, Мюнхен, ФРГ, 2016.

17. XXI Всероссийская конференция по неразрушающему контролю и технической диагностике, Москва, 2017.

16

Глава 1. Современного состояния исследований и разработок в области магнитной дефектоскопии

1.1 Обзор современного состояния магнитной дефектоскопии и методов автоматической обработки результатов дефектоскопии

В обзоре рассмотрены тенденции развития методов НК, основанных на регистрации магнитных потоков рассеяния (MFL — Magnetic Flux Leakage). Интенсивный толчок в распространении магнитных методов контроля был придан теоретической разработкой методов моделирования магнитного поля в области дефектов, понимаемых как несплошность материала объекта контроля [25], и решения обратной задачи — восстановление параметров дефектов объекта контроля на основе распределения поля в области над дефектом. В этом важную роль играли такие ученые, как Ф. Ферстер [26], Н.Н. Зацепин [9], В.Ф. Мужицкий [11], Р.В. Загидулин [24]. Ф. Ферстером в работе [26] была предложена модель магнитного поля поверхностного дефекта типа трещины бесконечной протяженности и заданной ширины в ферромагнитном материале. Для восстановления распределения поля использовался метод конформных отображений [27]. Эта модель предполагает однородное приложенное магнитное поле и позволяет рассчитывать поле рассеяния только для идеализированного дефекта без учета глубины и длины. Ф.В. Мужицким в [11,12] была предложена модель поля над поверхностным дефектом в виде охватывающего края дефекта соленоида с током, высота соленоида соответствует глубине дефекта. Соленоидальная модель дефекта является обобщением токовой модели и позволяет с помощью достаточно простых формул описать распределение поля рассеяния над дефектом сплошности (преимущественно прямоугольной формы) с учетом его длины, ширины и глубины. Эта модель позволяет проводить

17

аналитическое исследование изменения измеряемых параметров поля — осевой и нормальной составляющих магнитной индукции или напряженности — в зависимости от вариации параметров дефекта (длины и глубины). В результате можно построить параметрическое множество характеристик для определения размеров дефектов известной формы по параметрам магнитного поля над ним (в заданной точке), что можно использовать для целей дефектометрии.

Р.В.Загидулин в [24, 28] развил токовую модель дефекта сплошности и получил общие выражения для расчета нормальной и тангенциальной составляющих напряженности магнитного поля над дефектом на плоской или цилиндрической поверхности с учетом толщины пластины или трубы [28], а также для расчета распределения магнитного поля группы дефектов [29], что соответствует реальной ситуации, когда встречаются скопления дефектов. Для случая группы протяженных прямоугольных трещин было получено соотношение, позволяющее оценить возможность пространственного разрешения дефектов по распределению поля над ними, в соответствии с которым минимальное расстояние между дефектами, разрешимыми по заданному уровню, уменьшается при увеличении отношения h/d, где h — глубина дефекта, а d — толщина пластины, и зависит от положения дефекта по сечению пластины, а также высоты точки измерения. Это соотношение позволяет оценить возможности конкретной магнито-измерительной системы, что важно при проектировании магнитных дефектоскопов.

Описанные модели, несмотря на свои достоинства, предполагают существенное упрощение: они не учитывают неоднородность приложенного поля и реальную геометрию объекта контроля, например, трубы заданного диаметра с заданной толщиной стенки. Также они не учитывают реальную кривую намагничивания материала, а ограничиваются только значением магнитной проницаемости щ которая для заданной намагничивающей системы может

18

изменяться, например, в зависимости от толщины стенки.

Другой подход к моделированию магнитного поля рассеяния в области дефектов основан на построении конечно-элементных моделей для численного решения обратной электродинамической задачи в нелинейной среде. Одним из первых этот подход развили В. Лорд и Дж. Хванг в [30, 31], а затем Б. Брудар [15]. В этих первых работах рассматривалась только двумерная задача, причем применительно к простым моделям дефектов прямоугольного профиля. При этом использовалось относительно небольшое число узлов конечно-элементной сетки, которое ограничивалось вычислительными возможности компьютеров и программного обеспечения. Затем этот подход был развит в работах А. Пиньотти [32], В.П. Лунина [33] на новом уровне, по отношению к трехмерной задаче и более сложным формам дефектов. В частности, в работе [33] рассматривается предложенная Всемирной федерацией неразрушающего контроля образцовая задача на моделирование поля рассеяния от продольной риски заданных размеров (длины ширины, глубины) на внешней и внутренней поверхности трубы при поперечном намагничивании и вращении трубы. Расчет проводится для трехмерного распределения поля и с учетом реальной кривой намагничивания материала. Сравнение полученного распределения с экспериментальными результатами показывает хорошую сходимость. Модель позволяет детально исследовать влияние зазора между датчиком и поверхностью объекта контроля, и влияние скорости вращения трубы. Дальнейшая разработка этого подхода позволяет рассчитывать разные составляющие магнитного поля — осевую, азимутальную, нормальную.

Т.Шмитте, С. Ницше и А.Гроос в [34] рассматривают с помощью конечноэлементного моделирования задачу разделения внешнего и внутреннего расположения продольной риски на стенке трубы при поперечном намагничивании образца. Задача решается в двумерном варианте, но при вариации

19

параметров риски — глубины и длины, с учетом кривой намагничивания материала и при разных зазорах измерительной системы. Моделирование показывает, что только на основании максимального значения и ширины распределения поля рассеяния в области дефекта невозможно определить положение дефекта — внешний/внутренний. Для того чтобы можно было решить эту задачу, необходимо использовать результаты измерения распределения магнитного поля при различных значениях зазора между объектом и измерительной системой.

Фенгжу Джи, Чанглонг Ванг, Шийу Сан и Вэйгйо Ванг в [35] демонстрируют возможность применения трёхмерного конечно-элементного моделирования распределения магнитного поля рассеяния над дефектом при заданной геометрии и свойствах намагничивающей системы и материале образца для анализа изменения параметров поля рассеяния при вариации размеров дефекта и зазора между объектом контроля и датчиком. Расчет проводился для трех составляющих индукции магнитного поля — осевой, азимутальной и нормальной, с использованием скалярного магнитного потенциала. В результате моделирования были построены зависимости размаха (параметра Peak-to-Peak) сигнала поля рассеяния дефекта от длины, ширины глубины дефекта и зазора до датчика. Показано преимущество трёхмерного моделирования поля рассеяния перед двумерным.

Конечно-элементное моделирование магнитных полей позволяет перейти к оптимизации намагничивающей и измерительной системы дефектоскопа по чувствительности к заданным параметрам дефектов. Так, в работах [36, 37] К.В.Мякушев на основе трёхмерного конечно-элементного моделирования распределения скалярного магнитного потенциала приводит результаты расчета намагничивающей системы внутритрубного дефектоскопа, обеспечивающего наилучшую чувствительность к параметрам дефекта сплошности — глубины и

20

длины, при заданной равномерности магнитного поля в стенке трубы, и при ограничении на массу магнитной системы. Разработанная таким образом модель позволяет для выбранной намагничивающей системы провести расчет базы данных сигналов дефектов при вариации их линейных размеров и толщины стенки контролируемого изделия — трубы. Эта база данных может использоваться в дальнейшем для обучения алгоритмов идентификации дефектов. Такой подход излагается, в частности, в [20].

Для расчета и оптимизации намагничивающих систем дефектоскопов применяются также и другие методы. Например, П.А.Курбатов в [38] использует метод интегральных уравнений для расчета магнитного поля в намагничиваемом изделии и над его поверхностью. Этот метод позволяет учитывать нелинейные анизотропные свойства объекта контроля и показывает высокую сходимость с экспериментальными результатами, при условии использования кривых намагничивания, полученных на образцах применяемого материала. Возможности этого метода также отмечают В.Я.Гальченко, Д.Л.Остапущенко и М.А.Воробьев в [39]. Этот метод позволяет также рассчитывать поле рассеяния от дефектов. Метод однако менее распространен по сравнению с методом конечных элементов (МКЭ) в связи с отсутствием коммерческих программных продуктов, обеспечивающих простой и удобный интерфейс пользователя, как, например, Ansys для МКЭ.

Основная цель неразрушающего контроля в целом и магнитных методов, в частности, состоит в получении информации для оценки текущего технического состояния контролируемого объекта и расчета его остаточного ресурса. Этому вопросу посвящены многие научные работы. В частности, Н.А.Махутов и М.М.Гаденин в [40, 41] проводят анализ роли диагностики технического состояния промышленных объектов на снижение риска аварийных ситуаций. При разработке диагностических систем применительно к каждому типу аварий должны быть выделены три типа измеряемых характеристик: характеристики

21

состояния наиболее ответственных элементов оборудования в штатном и аварийном состоянии, характеристики повреждающих факторов, приводящих к аварийным ситуациям, и характеристики изменения свойств материалов. Характеристики элементов оборудования и характеристики материалов могут быть определены с помощью методов неразрушающего контроля. На основании результатов контроля должен быть проведен расчет остаточного ресурса контролируемого оборудования. В [42] авторы приводят анализ рисков и дерево событий при авариях на магистральном нефтепроводе и нефтяном резервуаре, и отмечают, что численный расчет рисков предполагает количественную оценку остаточного ресурса. Важным фактором снижения риска является неразрушающий контроль этих объектов, при этом получаемые в результате НК данные должны обеспечить возможность проведения прочностного расчета.

1.2 Типовые объекты, контролируемые методом магнитных полей рассеяния

Многие промышленный объекты, контролируемые с помощью магнитных методов, имеют важное экономическое значение. Одним из типов таких объектов являются магистральные нефте- и газопроводы. На рис. 1.1 показано применение внутритрубного дефектоскопа (ВИД219) для контроля трубопровода. В работе [43] Е.С. Васин рассматривает методические вопросы диагностики развития дефектов с помощью внутритрубных инспекционных приборов (ВИП) и расчета механической прочности и остаточного ресурса магистрального трубопровода на основе результатов внутритрубной дефектоскопии. В работе излагается методология повышения эффективности внутритрубной диагностики, приводится типизация дефектов трубопроводов по степени опасности и обосновывается стратегия проведения ремонта и обеспечения эксплуатационной надежности магистральных трубопроводов, излагаются требования к построению информационной системы, обеспечивающей мониторинг развития дефектов.

22

Рис. 1.1. Внутритрубный магнитный дефектоскоп ВИД 219 в камере пуска-приема.

В работе [44] В.П. Кадакин отмечает, что основным типом дефектов трубопровода являются коррозионные повреждения, развивающиеся как на внутренней, так и на внешней поверхности трубы. Несмотря на невысокую скорость развития, с учетом большого срока эксплуатации трубопроводов эти дефекты представляют значительную опасность. Единственным достоверным способом обнаружения и оценки размеров этих дефектов является внутритрубная диагностика (ВТД) с помощью ультразвуковых и магнитных ВИП. С введением регулярной ВТД с 1993 по 1997 год на магистральных нефтепроводах Российской Федерации удалось сократить число аварий в 4 раза, причем после 1997 года по причине коррозии не было зарегистрировано ни одной аварии. Задача оценки степени опасности коррозионных дефектов является достаточность сложной. Как отмечает автор, основная часть коррозионных повреждений расположена на относительно коротких участках нефтепроводов с плотным скоплением дефектов, при этом локальная (питтинговая) коррозия трубных сталей в глинистой почве характеризуется скоростью роста почти в 10 раз превышающей скорость роста общей (сплошной) коррозии. Эти дефекты представляют наибольшую опасность.

23

Для обнаружения питтинговой коррозии необходимо применять магнитные ВИП. Автор также отмечает, что объективную информацию по динамике изменения коррозионного состояния трубопровода можно судить лишь на основании результатов периодических измерений, для оценки опасности коррозионного дефекта необходимо иметь как минимум 2-4 обследования одного и того же участка. Таким образом, для обеспечения эксплуатационной надежности трубопроводов большое значение имеет повышение достоверности и метрологических характеристик методов внутритрубной дефектоскопии.

Для оценки статистических характеристик оценок глубины дефектов широко используется стандарт API 1163 [45], согласно которому доверительные интервалы относительной глубины дефекта считаются симметричными и определяются по однократному прямому или косвенному измерению. Однако, как показывают С.А. Тимашев, А.Н.Тырсин и Т.А.Макарова в [46], такую оценку нельзя считать достаточно достоверной, поскольку при этом величина среднеквадратичного отклонения погрешности измерения глубины дефекта задается априорно по результатам предыдущих исследований и реальный доверительный интервал является несимметричным. Погрешность измерения ВИП зависит в числе прочего от условий конкретного прогона, что при стандартном подходе не учитывается. Для повышения достоверности результатов измерений авторы предлагают проводить расчет параметров дефектов на основе нескольких (по крайне мере двух) независимых измерений. Такой подход позволяет сузить доверительный интервал в Vк раз, где к — число независимых измерений.

Для оценки опасности дефекта и расчета остаточной механической прочности трубы необходимо определять как глубину дефекта, так и его длину и ширину. Погрешности, возникающие при решении этой задачи по магнитному отпечатку дефекта сплошности трубы рассматриваются А.А. Абакумовым и А.А.Абакумовым (мл.) в [47]. Авторы выделяют погрешность, связанную со

24

смещением матрицы измерительных преобразователей во время сканирования, погрешность, вызванную перекосом матрицы преобразователей относительно поверхности контролируемой трубы, погрешность, обусловленную нестабильностью шага сканирования, погрешность вследствие изменения уровня порога дискриминации, и другие. При оценке параметров дефектов необходимо учитывать все эти погрешности. Авторы также рассматривают различные типы преобразователей, используемых для регистрации магнитного поля, наилучшими характеристиками по совокупности обладают матричные преобразователи на датчиках Холла. В [47] также описывается типовой процесс обработки данных внутритрубного дефектоскопа: фильтрация, амплитудная селекция, расчет параметров дефекта (длины, ширины, глубины) и указывается на необходимость максимальной автоматизации обработки данных. Следует отметить, что этот типовой процесс не учитывает особенности формы сигнала от конкретных дефектов, что существенно снижает достоверность контроля.

Задачу автоматизации анализа данных внутритрубной дефектоскопии выделяют также В.А.Канайкин, А.Ф.Матвиенко, В.А.Повагин в [48]. Авторы отмечают, что метод магнитных потоков рассеяния является наиболее востребованным для решения задач внутритрубной диагностики. Традиционно результаты диагностики визуально анализируются экспертами, на что затрачивается много времени (объем данных составляет 20 — 50 Гб на 100 км), причем качество интерпретации зависит от уровня квалификации специалиста. Это делает задачу автоматизации обработки диагностических данных особенно актуальной. Однако в настоящий момент имеет место разрыв между теорией распознавания образов и практической реализацией распознавания изображений на диагностических данных. Теоретические подходы слишком обобщенные и не позволяют учитывать специфической априорной информации, которая имеется при обработке данных внутритрубной дефектоскопии. Авторы пишут о

25

нескольких основанных на искусственных нейронных сетях системах для автоматической идентификации дефектов, в частности, NeuroPipe компании PII, использующей самоорганизующуюся сеть Кохонена, и отмечают, что при решении задач НК часто используются вероятностные подходы, в которых отсутствуют строгие математические критерии оптимальности. В работе предлагается описание сигналов магнитных потоков рассеяния на основе низкочастотных коэффициентов двумерного преобразования Фурье, как описывающих контуры, характерные для дефектов. Однако при этом отмечается, что 99% помех также обнаруживают в себе количественные классификационные признаки контуров. Таким образом, проблема отстройки от помех выходит на первый план.

В статье [49] Лянг Чен, Ксанбо Ли, Гуангсу Кин и Кианг Лу отмечают, что основная проблема, возникающая при обработке данных магнитных внутритрубных дефектоскопов, состоит в отстройке от помех разной природы, в том числе связанных с неоднородностью материала, изменением воздушных зазоров, вибрацией системы и пр. При этом они делают предположение, что эти помехи могут быть описаны как аддитивный гауссовский шум, соответствующий, в основном, высокочастотной части спектра. Для отстройки от такой помехи авторы предлагают использовать метод разложения сигнала по эмпирическим собственным функциям [50], суть которого заключается в описании кубическими сплайнами огибающей сигнала. В приводимом примере с помощью описанного метода обработки для дефектов малого размера (глубиной 0.1Т, где Т — толщина стенки трубы) удается значительно увеличить соотношение сигнал/шум, однако по сути метод осуществляет просто низкочастотную фильтрацию сигнала. Очевидно, что предложенный метод применим только к помехе типа гауссовского белого шума и не позволит улучшить выявляемость дефектов при коррелированной или низкочастотной

26

помехе, к которым относятся и неоднородность материала, и изменение зазоров.

Магнитный метод НК применяется также для контроля труб с внешней стороны. Для этого разрабатываются специализированные внешнетрубные магнитные сканеры. Теоретические вопросы разработки таких дефектоскопов подробно освещаются А.Н.Коваленко в работе [51]. Он, в частности, отмечает, что достигнутая погрешность определения глубины дефектов, типа коррозионных повреждений составляет +/- 10% от толщины стенки.

Специальные сканеры используются для контроля продольных и кольцевых швов на трубе, при этом размер минимального выявляемого дефекта в шве составляет 0.25Т, где Т — толщина стенки трубы.

Другим распространенным объектом магнитного контроля являются стальные вертикальные резервуары (РВС), широко применяемые в нефте-газовой и химической промышленности. На рисунке 1.2 показан пример стального

резервуара.

Рис. 1.2. Резервуар стальной вертикальный.

Активная разработка приборов и развитие методик контроля в последние 15 лет обусловлено возможностью сплошного контроля днищ и нижнего яруса РВС, в том числе при наличии защитного покрытия, при относительно небольших затратах времени, что выгодно отличает магнитный метод от альтернативных.

27

Основные аспекты и проблемы контроля РВС методом магнитных потоков рассеяния рассматривает в [52] Д.М.Амос. Он, в частности, отмечает, что в отличие от магнитного контроля трубопроводов при контроле резервуаров присутствует значительно больше влияющих факторов, связанных в первую очередь с геометрией контролируемой поверхности и эффектов механического взаимодействия листов днища с магнитной системой прибора (сканера), поэтому задача обнаружения дефектов оказывается более сложной. В частности, использование в качестве критерия обнаружения порога по максимальному значению сигнала оказывается недостоверным. Требуются более реалистичные методы обнаружения, позволяющие подавить помехи без значительного снижения чувствительности к дефектам. Кроме этого, автор отмечает важность определения расположения дефектов на внешней или внутренней поверхности листа, что, однако, невозможно сделать только на основании сигнала магнитного поля рассеяния от дефекта. Для этих целей применяются дополнительно вихретоковые датчики, однако принятие решения о расположении дефекта на основании их сигналов также недостаточно достоверно, необходим дополнительный визуальный анализ. Автор также указывает, что сигналы магнитного поля рассеяния несут информацию о размере дефекта, однако восстановить по ним численное значение глубины с достаточной точностью на практике невозможно, поэтому следует использовать дополнительно ультразвуковой метод НК.

Проблеме разработки алгоритмов автоматической обработки данных магнитного контроля днищ резервуара посвящена публикация [53] А.Р.Ромиреса, Н.Пирсена и Дж.С.Д.Масона. Авторы отмечают высокую актуальность проблемы и отмечают, что современные приборы обеспечивают автоматическую регистрацию дефектов на внешней и внутренней поверхностях листа, но при этом не обеспечивается разделение этих типов дефектов. Отмечается разнообразие геометрии коррозионных повреждений и приводится типовые сигналы от

28

дефектов разного размера. Описывается алгоритм разделения обнаруженных дефектов на 3 класса — трубковидные (имитация коррозионных трубок), конические (имитация питтинговой коррозии) и блюдцеобразные. При этом алгоритм обучается и проверяется только на искусственных дефектах, выполненных на образцовом листе. Результат работы алгоритма на реальных листах днища резервуара не приводится. Классификатор строится на основе метода опорных векторов, широко применяемый в задачах распознавания образов [54], и на тестовой выборке дает результат правильной классификации 97%. Классификатор строится без предварительного отбора признаков. Достигнутая вероятность обнаружения дефектов авторами не приводится.

Папазалоурос Д., Боллас К. И др. в докладе [55] формулируют современную стратегию и методологию обеспечения целостности РВС. Стратегия основывается на оценке риска аварии контролируемого объекта в течение заданного интервала времени. В методологию обеспечения целостности включены разные методы контроля: акусто-эмиссионный, ультразвуковой и магнитный (метод магнитных потоков рассеяния), причем последний играет решающую роль при контроле днищ резервуаров. Авторы отмечают, что наиболее достоверным является обнаружение питтинговой коррозии, тогда как возможность обнаружения сплошной коррозии существенно зависит от степени очистки днища и, соответственно, уровня помех. Существует два подхода к магнитному контролю днища: сканирование с остановкой на дефекте при превышении сигналов заданной пороговой величины («stop on defect mode») и сплошное сканирование всей поверхности с составлением карты днища («floor mapping mode»). В первом случае регистрируются только дефекты, размер (глубина) которых превышает определенную величину, тогда как во втором случае сохраняется информация о всех дефектах. Второй подход позволяет анализировать динамику роста дефектов в процессе эксплуатации резервуара и более точно оценивать степень его

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Слесарев, Дмитрий Александрович, 2017 год

Литература

1. ГОСТ 30415-96. Сталь. Неразрушающий контроль механических свойств и микроструктуры металлопродукции магнитным методом. - Введ. 1998-0101. - М.: Издательство стандартов, 2005.

2. ISO 4309:2010: Cranes - Wire ropes - Care, Maintenance, Installation, Examination and Discard - Berlin: Beuth Verlag, 2010.

3. Неразрушающий контроль: Справочник: В 7 томах. Под общ. Ред. В.В.Клюева. Т.6: Кн.1: Магнитные методы контроля. - М., Машиностроение, 2004 - 832 с.

4. Аркадьев В.К. О развитии теоретических основ дефектоскопии. - Изв. АН

СССР, О Т Н , 1937, № 2 - с. 233-240.

5. Янус Р.И. Магнитная дефектоскопия. - М . - Л., ОГИЗ, Гостехиздат, 1946. -

172 с.

6. A. Otto. Elektromagnetisches Verfahren zur Prufung von Drahtseilen. - Gluckauf - №69 (1933) - S. 471 - 475

7. Nondestructive testing handbook. Robert C. McMaster (editor). - ASNT - 1959.

8. Зацепин Н.Н. Экспериментальные исследования топографии магнитного поля от естественных поверхностных дефектов в ферромагнитных телах. // Журнал технической физики. - 1954. - т. 24, № 7 - с. 1224.

9. Зацепин Н.Н. Экспериментальное исследование топографии магнитного поля от искусственных поверхностных дефектов в ферромагнитных телах// Журнал технической физики. - 1957. - т. 27, № 2 - с. 65.

10. Зацепин Н.Н., Щербинин В.Е. К расчету магнитостатического поля поверхностных дефектов. 2. Экспериментальная проверка основных расчетных закономерностей.// Дефектоскопия. - 1966. - № 5 - с. 59-66.

11. Мужицкий В.Ф. Модель поверхностного дефекта и расчет топографии его магнитостатического поля.// Дефектоскопия. - 1987. - № 3 - с.24-30.

12. Мужицкий В.Ф. К расчету магнитостатических полей рассеяния от поверхностных дефектов конечной глубины.//Дефектоскопия. - 1987 - №7 -с.8-13.

13. Сухоруков В.В. Математическое моделирование электромагнитных полей в проводяших средах. - М.: Энергия, 1975. - 152 с.

14. Сухоруков В.В., Улитин Ю.М., Чернов Л.А. Возможность определения

337

параметров дефектов при модуляционной вихретоковой дефектоскопии.// Дефектоскопия. - 1977 - №31 - с. 7-14.

15. Brudar В . Magnetic leakage fields calculated by the method of finite differences.// NDT International - 1985 - №6 - pp. 353-357.

16. Клюев В.В. Методы, приборы и комплексные системы для неразрушающего контроля качества продукции заводов черной металлургии. - М.: Машиностроение, 1975. - 76с.

17. Сергеев В. Г., Шихин А.Я. Магнитоизмерительные приборы и установки. -М.: Энергоиздат, 1982 - 152 с.

18. Сухоруков В.В. Неразрушающий контроль стальных канатов: новые приборы// Контроль. Диагностика. - 1999 - № 1.

19. Мякушев К.В., Лунин В.П. Применение численных методов при проектировании' магнитных систем дефектоскопов и получении модельных сигналов от дефектов//Доклады межд. конф. "Информационные средства и технологии" - Москва, 2003 - с. 107-110.

20. Лунин В.П. Развитие теории и создание высокоэффективных программноалгоритмических средств электромагнитной дефектоскопии оборудования атомной энергетики.// Докт. дисс. - М., 2010.

21. Щербинин В.Е. Горкунов Э.С. Магнитный контроль качества металлов.// Екатеринбург: УрО РАН, 1996. - 264 с.

22. Горкунов Э.С., Бида Г.В., Шевнин В.М. Магнитный контроль механических свойств проката.// Екатеринбург: УрО РАН, 2002. - 252 с.

23. Шкатов П.Н. Развитие теории и совершенствование методов и средств вихретоковой, магнитной и электропотенциальной дефектоскопии и дсфектометрии металлоизделии.// Докт. дисс. - М., 1990

24. Загидулин Р.В. Распознавание дефектов сплошности в ферромагнитных изделиях.// Докт. дисс. - М., 2001

25. ГОСТ Р 53697-2009. Контроль неразрушающий. Основные термины и определения. - Введ. 2009-12-15. - М.: Стандартинформ, 2010.

26. Ферстер Ф. Неразрушающий контроль методом магнитных полей поверхностных дефектов конечной и бесконечной глубины.// Дефектоскопия - 1982 - № 11 - с. 3-25.

27. Морс Ф. М., Фешбах Г. Методы теоретической физики. Т. 1.// М., ИЛ, 1958. - 931 с.

28. Загидулин Р.В., Мужицкий В.Ф. Трехмерная модель дефекта сплошности конечной протяженности в ферромагнитной пластине.// Дефектоскопия -

338

2002 - № 11 - с. 17-25.

29. Загидулин Р.В., Мужицкий В.Ф., Курозаев В.П. О разрешении дефектов сплошности по топографии магнитного поля.// Дефектоскопия - 2000 - №5

- с. 46-56.

30. Hwang J.H., Lord W. Finite Element Modeling of Magnetic Field/Defect Interaction.// ASTM Journal on Testing and Evaluation - 1975 - №3 - pp. 2125.

31. J.H.Hwang and W.Lord. Defect characterization from magnetic leakage fields.// British Journal on NDT - 1977 - № 19 - pp. 14-18.

32. Etcheverry J., Pignotti A., Sacnhez G., Stickar P. MFL Benchmark Problem

II: Laboratory Measurements.// Review of Progress in Quantitative

Nondestructive Evaluation - 2003 - Vol. 22- pp. 1824-1829.

33. Lunin V., Alexeevsky D. Numerical prediction of signal for magnetic flux leakage benchmark task.// Review of Quantitative Nondestructive Evaluation

- 2003 - Vol. 22 - с. 1830-1837.

34. Schmitte T., Nitsche S., Groos A. Modeling of Magnetic Flux Leakage Measurements of Steel Pipes.// 9-th European Conference on NDT - Berlin, 2006.

35. Fengzhu Ji, Changlong Wang, Shiyu Sun, Weiguo Wang. Application of 3-D FEM in the simulation analysis for MFL signals.// Insight - Vol.51 - 2009 -№1 - pp. 32-35

36. Мякушев К.В., Лунин В.П. Применение численных методов при проектировании магнитных систем дефектоскопов и получения модельных сигналов от дефектов.// Доклады межд. конф. «Информационные средства и технологии» - М.: 2003 - Т.1 - с. 107-110.

37. Мякушев К.В. Повышение чувствительности контроля внутритрубными магнитными дефектоскопами.// Автореферат дисс. к.т.н. - М., 2004

38. Курбатов П.А. Численный расчет электромагнитных полей/ П.А. Курбатов, А.С. Аринчин.// М.: Энергоатомаздат, 1984. - 164 с.

39. Гальченко В.Я., Остапущенко Д.Л., Воробьев М.А. Компьютерный анализ конфигурации амгнитных полей поверхностных дефектов сплошности коненчных размеров в ферромагнитной пластине ограниченной протяженности методом пространственных интегральных уравнений.// Дефектоскопия - 2009 - №3 - с. 56-65.

40. Махутов Н.А., Гаденин М.М. Техническая диагностика остаточного ресурса и безопасности: Учебное пособие / Под общ. ред. В. В. Клюева.// М.: Спектр, 2011. - 187 с.

339

41. Махутов Н.А., Абросимов Н.В., Гаденин М.М. Многоуровневый мониторинг безопасности в природно-техногенной сфере// IV ВСЕМИРНЫЙ КОНГРЕСС ГЛОБАЛЬНОЙ ЦИВИЛИЗАЦИЙ -ПАРТНЕРСТВО ЦИВИЛИЗАЦИЙ - 2013 -№ 4.

42. Махутов Н.А., Лебедев М.П., Большаков А.М., Гаденин М.М. Научные основы анализа и снижения рисков чрезвычайных ситуаций в районах Сибири и Севера.// Арктика : экология и экономика - 2013 - №4 (12)

43. Васин Е.С. Методология обеспечения несущей способности стальной оболочки магистральных нефтепроводов на основе результатов внутритрубной дефектоскопии.// Докт. дисс. - М., 2003 - 321 с.

44. Кадакин В.П. Диагностика магистральных нефтепроводов на основе внутритрубной диагностики.// Территория Нефтегаз - 2008 - №10

45. API Standard 1163. In-line Inspection Systems Qualification Standard. 1-st ed. -American Petrolium Institute. Washington, 2005

46. Тимашев С.А., Тырсин А.Н., Макарова Т.А. Повышение достоверности результатов измерений внутритрубных дефектоскопов.// Контроль. Диагностика - №6 - 2012 - с. 13-17.

47. Абакумов А.А., Абакумов А.А. (мл.) Магнитная диагностика газонефтепроводов.// М.: Энергоатомиздат, 2001 - 440 с.

48. Канайкин В.А., Матвиенко А.Ф., Повагин В.А. Автоматизация экспертного анализа диагностических данных в дефектоскопии газопроводов методом MFL.// Дефектоскопия - 2007 - №8 - с. 25-31.

49. Лянг Чен, Ксанбо Ли, Гуангсу Кин, Кианг Лу. Обработка сигнала при контроле стальных трубопроводов по магнитным полям рассеяния.// Дефектоскопия - 2008 - № 12 - с. 72-79.

50. Zhang Qi, Que Pei-Wen, Liu Qing-Kun. et al. Application of empirical mode decomposition to ultrasonic signal.// Proceedings. IEEE Ultrasonic Symposium, 2005. - Vol. 3, pp. 1789-1792.

51. Ковалено А.Н. Теоретические и экспериментальные исследования магнитных полей дефектов конечных размеров и создание специализированных сканеров для дефектоскопии трубопроводов.// Докт. дисс.- М., 2010.

52. Amos D.M. Magnetic Flux Leakage as Applied to Aboveground Storage Tank Floor Inspections.// The MFL Compendium, ASNT - Columbus. OH. USA, 2010 - pp. 25-27.

53. Romero Ramirez A., Pearson N., Mason J. An Holistic Approach to Automatic Classification of Steel Plate Corrosion Defects using Magnetic Flux Leakage.//

340

17-th. World Conference on NDT - Shanhaj, 2008.

54. Burges C. A tutorial on support vector machines for pattern recognition.// Data mining and knowledge discovery - 1998 - Vol. 2 - pp. 121-167.

55. Papasalouros D., Bollas K., Kourousis D., Tsopelas N., Anastasopoulos A. Modern Inspection Methodologies for RBI Programs of Atmospheric Storage Tanks.// 11-th European Conference on NDT - Prague, 2014.

56. Weischedel H.R. Inspection of wire ropes in service: a critical review.// Materials Evaluation - 1998 - Vol. 43 - № 13 - pp. 1592-1605.

57. Гронау О., Белицкий С.Б., Сухоруков В.В. Неразрушающий контроль стальных канатов магнитными дефектоскопами: документирование и интерпретация результатов.// Специальный выпуск журнала "В мире неразрушающего контроля" - 2006 - № 2 - с. 21-23.

58. Gronau O. Neuentwicklungen bei der zerstorungsfreien Prufung von Drahtseilen.// 8. BergbauForum - Hohenroda/Hessen, 2005.

59. Опыт применения дефектоскопии резинотросовых конвейерных лент. В.П. Пьянников, С.В. Хоменко, А.В. Жирнов, И.И. Шпаков.// Безопасность труда в промышленности - 2005 - № 2 - с. 28-31.

60. Etcheverry J., Pignotti A., Sacnhez G., Stickar P. Defect signal enchancement in inspection lines by magnetic flux leakage.// AIP Conference Proceedings - 2003 - Vol. 657, Issue 1 - p. 1721.

61. Бархатов В.А. Обнаружение сигналов и их классификация с помощью распознавания образов.// Дефектоскопия - 2006 - №4 - с. 14-27.

62. Дворников С.В., Супян А.Ю., Ракицкий Д.С., Ровчак А.Ю. Метод автоматического обнаружения сигналов на основе перемножения фрагментов реализации спектра наблюдаемого процесса.// Контроль. Диагностика - 2009 - № 10 - с. 36-41.

63. Ефимов А.Г. Сравнительный анализ методов цифровой фильтрации.// Контроль. Диагностика - 2009 - №10 - с. 67-68.

64. Ефимов А.Г. Разработка адаптивных средств вихретоковой дефектометрии.// Канд. Дисс. - М., 2009.

65. Majumdar S., Ramakrishnan S., Ramuhalli P., Udpa L., Udpa S., Benson J., Willams R., Bipes T.U. Automated data analysis for steam generator tube inspection.// Materials Evaluation - 2011 - № 2 - pp. 201-206.

66. Afzal M., Udpa S., Udpa L., Lord W. Rejection of seamless pipe noise in magnetic flux leakage data obtained from gas pipeline inspection.// AIP Conference Proceedings - 2000 - pp. 1589-1596.

341

67. Donoho D.L. De-noising by Soft-Thresholding.// IEEE Trans. on Information Theory - 1995 - Vol. 41(3) - pp. 613-627.

68. Антипов А.Г., Маров А.А. Автоматизация анализа сигналов магнитодинамического контроля рельсов.// В мире неразрушающего контроля - 2014 -№2 - с. 25-30.

69. М. Фаулер Шаблоны корпоративных приложений.// М.: «Вильямс», 2009.

70. РД-15-16-2008. Методические рекомендации о порядке проведения экспертизы промышленной безопасности резинотросовых конвейерных лент, применяемых на опасных производственных объектах. - Введ. 200808-01.

71. Daniel J. Duffy. Domain Architectures Models and Architectures for UML Applications// John Wiley & Sons, 2004 - 387.

72. ISO 9126 (ГОСТ Р ИСО / МЭК 9126-93). Информационная технология. Оценка программной продукции. Характеристики качества и руководства по их применению. - Введ. 1993-12-28 - М.: Издательство стандартов, 1994.

73. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем.// М.: Финансы и статистика, 1989.

74. Ларичев О. И., Петровский А.В. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития.// Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. - Т.21 - М.: ВИНИТИ - 1987 - с. 131-164.

75. Райордан Р. Основы реляционных баз данных.// М.: «Русская редакция», 2001

76. Гринвальд Р., Крейнс Д. Oracle. Справочник.// С-Пб.: Символ-Плюс, 2005 -976.

77. А.Н.Воронцов, Д.А.Слесарев, В.Ю.Волоховский, И.И.Шпаков Диагностические показатели стальных канатов как исходные данные прогноза остаточного ресурса.// Контроль. Диагностика. - 2010 - №5 - с. 3032.

78. Слесарев Д.А. Автоматизация обработки дефектограмм резинотроссовых лент.// Контроль. Диагностика. - 2010 - №1 - с. 36-38.

79. Воронцов А.Н., Слесарев Д.А., Волоховский В.Ю. Прогнозирование индивидуального ресурса стальных канатов.// Безопасность труда в промышленности - 2009 - №12 - с. 68-73.

80. Вендров А. М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем.// М.: Финансы и статистика, 2005. - 544с.

342

81. Волченко В.Н. Вероятность и достоверность оценки качества металлопродукции.// М.: Металлургия, 1979. - 88 с.

82. Иванов В.И., Коновалов Н.Н., Дергачев А.Н. Использование статистических методов для оценки эффективности неразрушающего контроля. [Электронный ресурс]// Интернет-журнал "Технологии техносферной безопасности" - 2014 - Выпуск №6 (58). - Режим доступа: http: //ipb .mos. ru/ttb/, свободный.

83. Generazio E.R. Validating Design of Experiments for Determining Probability of Detection Capability for Fracture Critical Applications.// Materials Evaluation - 2011 - Vol. 69 - №. 12 - pp. 1399-1407.

84. ГОСТ 18353-79. Контроль неразрушающий. Классификация видов и методов. - Введ. 1980-07-01 - Издательство стандартов, 1987.

85. Слесарев Д.А., Абакумов А.А. Обработка и представление информации в MFL методе неразрушающего контроля.// Дефектоскопия - 2013 - №9 -с. 3-9.

86. Weischedel, H.R. Quantitative In-Service Inspection of Wire Ropes, Applications and Theory.// International Advances in Nondestructive Testing - New York: Gordon and Breach Science Publishers - 1990 - Vol. 15 - pp. 83 - 118.

87. Белицкий С.Б., Пономарев А.Я., Слесарев Д.А., Преимущества магнитной дефектоскопии стенок и днищ стальных резервуаров.// Тезисы докладов XVIII всероссийской конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика» - Нижний Новгород, 2008 - с. 167

88. Слесарев Д.А., Васин Е.С., Степанов Н.О., Барат В.А., Шипяков М.Н. Идентификация и оценка параметров дефектов при магнитной внутритрубной диагностике дефектоскопом МДСкан.// Материалы XVII российской научно-технической конференции «Неразрушающий контроль и диагностика» - Екатеринбург, 2005 - с. 327.

89. O.Gronau, S.Belitsky, V.Sukhorukov. NDT of Steel Ropes with Magnetic Flaw Detectors: Documentation and Interpretation of Test Results.// The 15th World Congress on NDT: Proceedings - Roma, 2000 - pp. 15-21.

90. Белицкий С.В., Касимов Г.А., Сухоруков В.В. Дефектоскоп стальных канатов ИНТРОС.// В мире НК - 2006 - №2 - с. 13.

91. Панчиков В.Н., Власов И.Э., Иванов В.И. На пути от дефектоскопии к дефектометрии.// Материалы XIX российской научно-технической конференции по неразрушающему контролю и технической диагностике - Самара, 2011.

92. Мойад Абдула. Последние достижения в технологии магнитной инспекции

343

с высоким разрешением.// «Диагностика-99» - Сочи, 1999.

93. Specifications and requirements for intelligent pig inspection of pipelines, Version 2009.// Pipeline operators forum, 2009.

94. Barat V., Slessarev D. Statistisches algorithmus der Signalklassifizierung in magnetischer zerstorungsfreier Prufung (тезисы доклада).// 51-th International Scientific Colloquium - Ilmenau (Germany), 2006 - pp. 87-88

95. Слесарев Д.А. Комплексный подход к обработке данных магнитной внутритрубной дефектоскопии.// Тезисы докладов XVIII всероссийской конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика» -Нижний Новгород, 2008 - с. 146-147.

96. Слесарев Д.А. Обработка и анализ сигналов в неразрушающем контроле. Учебное пособие.// М.: Издательство МЭИ, 2013. - 100 с.

97. Слесарев Д.А. Разработка методов измерения параметров нестационарных электрических сигналов, соответствующих технологическим шумам оборудования.// Диссертация на соискание степени кандидата техн. наук -М., 1996.

98. Арутюнов П.А. Теория и применение алгоритмических измерений.// М.: Энергоатомиздат, 1990.

99. Неразрушающий контроль. В 5 кн. Кн. 5. Интроскопия и автоматизация неразрушающего контроля: Практ. Пособие/В.В Сухоруков, Э.И.Вайнберг, Р.-Й. Ю. Кажис, А.А.Абакумов// М.: Высш. шк., 1993.

100. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники.// М.: Радио и связь, 1989.

101. Харкевич А.А. Борьба с помехами.// М.:Наука, 1965.

102. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов.// М.: Наука, 1986. - 544 с.

103. Weischedel, H.R. & Chaplin, C.R. The inspection of offshore wire ropes: the state of the art.// Proc. 24th Annual Offshore Technology Conference (OTC) -Houston, Texas, 1992 - 227-239.

104. Lunin V.P., Gaivoronsky A.V., Gomonov D.A. Inversion of surface magnetic flux leakage data for flaw reconstruction.// 40th International Scientific Colloquium - Ilmenau (Germany), 1995 - Band 2, pp.266-272.

105. Lunin V.P., Kirsanov S.V. Finite element predictions in electromagnetic testing technique.// 40th International Scientific Colloquium - Ilmenau (Germany), 1995 - Band 2, pp.260-265

106. Вентцель Е.С. Теория вероятностей.// М.:Наука, 1969.

344

107. RopeQ Diagnostics (Wintros 3). Слесарев Д.А., Плахотин А.А.// Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем: Официальный бюллетень Федеральной службы по интеллектуальной собственности (РОСПАТЕНТ) - 2007 - №4(61).

108. Wintrocon. Слесарев Д.А., Плахотин А.А.// Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем: Официальный бюллетень Федеральной службы по интеллектуальной собственности (РОСПАТЕНТ) -

2009 - №4(69).

109. Wintrocor. Слесарев Д.А., Чобану П.М.// Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем: Официальный бюллетень Федеральной службы по интеллектуальной собственности (РОСПАТЕНТ) -

2010 - №4(73).

110. Пугачев В.С. Теория вероятностей и математическая статистика.// М.: Физматлит, 2002.

111. Слесарев Д.А., Верник К.А. Выделение областей интереса в диагностическом сигнале.// Вестник МЭИ - 2005 - № 3 - с. 84-88.

112. Липкин И.А. Статистическая радиотехника. Теория информации и кодирования.// М.: Вузовская книга, 2002.

113. Акимов П.С. Обнаружение радиосигналов.// М.: Радио и связь, 1989.

114. Справочник по теории вероятностей и математической статистике./В.С.Королюк, Н.И.Портенко, А.В.Скороход, А.Ф.Турбин// М.: Наука, 1985. - 640 с.

115. Слесарев Д.А. Разработка методов измерения параметров нестационарных электрических сигналов, соответствующих технологическим шумам оборудования// Автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук - М., 1996.

116. Слесарев Д.А. Методы анализа нестационарных диагностических сигналов с использованием времячастотных и времямасштабных представлений: Учебное пособие.// М.: Издательство МЭИ, 2004 - 56 с.

117. Закс Л. Статистическое оценивание.// М.: Статистика, 1976.

118. Л.Рабинер, Б.Гоулд. Теория и применение цифровой обработки сигналов.// М.: Мир,1978.

119. Чобану П.М., Слесарев Д.А. Применение корреляционного метода и оптимальной фильтрации в задачах дефектоскопии магистральных трубопроводов.// Дефектоскопия - 2009 - №1 - с. 11-22.

120. Слесарев Д.А., Чобану П.М. Адаптивное обнаружение диагностических

345

сигналов на фоне неоднородной структурной помехи.// Вестник МЭИ - 2007

- № 1 - с.131-134.

121. BS EN 12927-8:2004 Safety requirements for cableway installations designed to carry persons - Ropes - Part 8: Magnetic rope testing (MRT).

122. Koks D., Challa S. An introduction to Bayesian and Dempster-Shafer Data Fusion.// DSTO-TR-1436. Australia, 2005

123. Бекаревич А.А., Будадин О.Н., Крайний В.И., Пичугин А.Н. Исследование возможности комплексирования информации многопараметрового неразрушающего контроля сложных конструкций // Контроль. Диагностика.

- 2013 - №2 (176) - с.75-80.

124. Слесарев Д.А., Шпаков И.И. Мониторинг стальных канатов подъемных машин: проблемы и решения.// Материалы ХХ-ой Всероссийской научнотехнической конференции по неразрушающему контролю и технической диагностике, Тезисы докладов - Москва, 2014 - с. 53-55.

125. Патент № 2589496 Российская Федерация, МКП G01N 27/82. Способ контроля технического состояния каната и автоматизированный дефектоскоп для осуществления способа/ Слесарев Д.А., Семенов А.В.; заявитель и патентообладатель ООО “ИНТРОН ПЛЮС”. - №2015120747; заявл. 02.06.2015; опубл. 10.07.2016, Бюл. №19.

126. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений.// М.: Техносфера, 2005.

127. Slessarev D., Sukhorukov V., Belitsky S., Vasin E. Magnetic in-line inspection of pipelines: some problems of defect detection, identification and measurement (тезисы доклада).// 9-th European Conference on NDT: Book of Abstracts -Berlin, 2006 - с. Tu 3.1.2.

128. Слесарев Д.А., Верник К.А. Обнаружение и локализация дефектов при магнитном методе контроля нефте- и газопроводов.// Материалы XVII российской научно-технической конференции «Неразрушающий контроль и диагностика» - Екатеринбург, 2005 - с. 345.

129. Загидулин Р.В., Мужицкий В.Ф., Шлеин Д.В., Загидулин Т.Р. Вейвлет-анализ магнитного поля дефекта сплошности в ферромагнитном изделии. Часть 1. Сравнительный анализ вейвлетного преобразования и Фурье-преобразования распределения поля дефекта сплошности.// Контроль Диагностика - 2007 - №3 - с. 24-29.

130. Загидулин Р.В., Мужицкий В.Ф., Шлеин Д.В., Загидулин Т.Р. Вейвлет-анализ магнитного поля дефекта сплошности в ферромагнитном изделии. Часть 2. Зависимость коэффициентов вейвлетного преобразования от

346

геометрических параметров дефектов сплошности.// Контроль Диагностика - 2007 - №4 - с. 34-44.

131. Загидулин Р.В., Мужицкий В.Ф., Шлеин Д.В., Загидулин Т.Р. Вейвлет-анализ магнитного поля дефекта сплошности в ферромагнитном изделии. Часть 3. Исследование коэффициентов вейвлетного преобразования поверхностного и внутреннего дефектов сплошности.// Контроль. Диагностика. - 2008 - №7 - с. 18-24.

132. Яковлев А.Н. Введение в вейвлет-преобразование: Учеб. Пособие.// Новосибирск: Изд-во. НГТУ, 2003.

133. Слесарев Д.А., Барат В.А. Использование вейвлет-преобразования для анализа сигналов при контроле стальных тросов.// Измерительная техника -2001 - № 2 - с. 41 - 43.

134. Слесарев Д.А . Вейвлет-преобразование для обнаружения и оценки параметров дефектов.// Контроль. Диагностика. - 2006 - №1 - с. 26-28.

135. Коннов А.В. Создание автоматизированного сканера-дефектоскопа для вихретокового контроля стального трубопровода.// Автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук - М., 2013.

136. Слесарев Д.А. Обнаружение и исправление ошибок в измерительных данных магнитной дефектоскопии.// Контроль. Диагностика. - 2012 - №5 -с. 36-38.

137. Slesarev D.A. Detection and correction of measurement data errors in magnetic and electromagnetic nondestructive testing of materials.// Materials for Energy and Power Engineering (материалы конференции) - TU Ilmenau, 4-7 Sept. 2012 - p. 73-78.

138. Прокофьев В.В. Оценка эксплуатационной долговечности линейных участков магистральных нефтепроводов по данным внутритрубной диагностики.// Автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук -Тюмень, 1999.

139. Magnetic flux leakage (MFL) technology for natural gas pipeline inspection. T Bubenik.// NDT & E International (NDT E INT 01/1997) - 1997 - Vol. 30(1).

140. Barat V., Slesarev D. Application of statistical methods for signal evaluation in MFL nondestructive Testing (тезисы доклада).// 54-ой Международный научный коллоквиум - Ильменау, 2009 - с. 153-154.

141. Фукунага К. Введение теорию распознавания образов.// М.: Наука, 1979. -368 c.

142. A.N.Mucciardi, R.Shankar. Signal processing for ISI.// EPRI NP-1421, Section 4, 1980.

347

143. Лунин В.П., Семенов А.В. Применение нейронных сетей для классификации и параметризации дефектов нефтепроводов.// Международная конференция «Информационные средства и технологии». -М.: 2004 - с. 51-54.

144. Афифи А., Эйзен Э. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ.// М.: Мир, 1982. - 488 c.

145. V.Lunin, V.Barat, D.Podobedov. Neural Network-based Crack Parameterization using Wavelet Preprocessing MFL Signal// Review of Progress in QNDE - NY: American Institute of Physics - 2001 - Vol.20 - pp.641-648.

146. Маневич В.А., Котов И.И., Зенгин А.Р. Аналитическая геометрия с теорией изображений.// М.: Высшая Школа, 1969.

147. Претт Э. Цифровая обработка изображений.// М.: Мир, 1982. - 312 с.

148. ПБ 10-382-00. Правила устройства и безопасной эксплуатации грузоподъемных кранов.// Госгортехнадзор РФ, 2000.

149. Dobmann G. Magnetic leakage flux testing with probes: physical principles and restrictions for application / Dobmann G., Walle G., Holler P. // NDT International - 1987 - Vol. 20 - № 2.

150. HALL D. Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion.// Norwood, MA, USA, Artech House, 1992.

151. Черняев К.В. Оценка прочности и остаточного ресурса магистрального

нефтепровода с дефектами, обнаруживаемыми внутритрубными

инспекционными снарядами.// Трубопроводный транспорт нефти.

Транснефть изд-во. - 1995 - №2 - стр. 8-12.

152. Ramirez A.R., Mason J.S.D., Pearson N. Experimental study to differentiate between top and bottom defects for MFL tank floor inspections.// NDT&E Int. -2009 - Vol. 42(1) - 16-21.

153. Kanzler D., Mueller C., Pitkaenen J. Probability of detection for surfacebreaking holes with low-frequency eddy current testing — a non-linear multiparametric approach.// Insigth - 2014 - Vol.56 - № 12 - pp. 664-668.

154. Udpa L. Applications of neural networks in NDE. Advances in Signal Processing in Non-Destructive evaluation of Materials.// IV International Workshop, Quebec City, Canada, 2001.

155. Рао С.В. Линейные статистические методы и их применение. Пер. с англ.// М.: Наука, 1968. - 548 с.

156. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы.// М.: Мир, 1982. - 583 с.

348

157. Иглин С.П. Математические расчеты на базе Matlab.// СПб: Издательство "BHV-Санкт-Петербург", 2005г. - 640 с.

158. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика.// М.: Мир,

1992. - 184 с.

159. Горбань А.Н., Россиев Д.А., Кирдин А.Н. Нейроинформатика.// Новосибирск: Наука, 1998. - 296 с.

160. Слесарев Д.А., Барат В.А. Использование нейронной сети для выделения признаков и классификации нестационарных диагностических сигналов.// Контроль и диагностика. - 1999 - № 6 - с. 3-7.

161. Barat V.A., Slesarev D.A. , Lunin V.P. Classification of Non-Stationary Signals Through Time-Frequency Representation and Neocognitron-based Neural Network.// International Joint Conference on Neural Networks, Washington,

1999.

162. Udpa L., Udpa S. Eddy current defect characterisation using neural network.// Materials Evaluation - 1990 - 48(3) - pp. 342-347.

163. M.Chao, G.Xie, C.Yeoh, S.Udpa, L.Udpa. Optimisation of Neural Network Parameters for Defect Characterisation.// Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation, Seattle, WA, 1995.

164. F. Zaoui, C. Marchand, A. Razek. Localization and Shape Classification of Defects using the Finite Element Method and the Neural Networks.// Proceedings of the 3rd International Workshop on E'NDE, Reggio Calabria, Italy, 1997.

165. Дьяконов В.П. MATLAB 6/6.1/6.5 + SIMULINK 4/5 в математике и моделировании.// М.: СОЛОН-Пресс, 2003 - 565 с.

166. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации.// М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.

167. Программа автоматического распознавания данных дефектоскопов МДСКАН. Слесарев Д.А., Шипяков М.Н., Васильцов Д.С., Чобану П.М., Семенов А.В.// Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем: Официальный бюллетень Федеральной службы по интеллектуальной собственности (РОСПАТЕНТ) - 2008 - №3(64).

168. Тэрано, Т., Асаи, К., Сугэно, М. Прикладные нечеткие системы.// М.: Мир,

1993. - 368 с.

169. ГОСТ 3241-91 Канаты стальные. Технические условия. - Введ. 1993-0101. - М.:Стандартинформ, 2008.

170. Божко З.В. Эксплуатация подъемных сооружений. Издание 3.// Киев: Техшка, 1972. - 604 с.

349

171. ОСТ 153-12.2-004-99. Ленты конвейерные шахтные трудносгораемые (трудногорючие) резинотросовые. Общие технические требования.

172. Руководство по выбору и эксплуатации конвейерных лент.// ЗАО «Курскрезинотехника», НПК «Трансбелт». - 2002.

173. ГОСТ 9698-86 Задвижки. Основные параметры. - Введ. 1988-01-01. -М.:Стандартинформ, 2005.

174. ГОСТ 17376-2001 Тройники равнопроходные и переходные. - Введ. 200301-01. - М.:ИПК Издательство стандартов, 2002.

175. ГОСТ 17375-2001 Отводы крутоизогнутые. - Введ. 2003-01-01. - М.:ИПК Издательство стандартов, 2002.

176. Слесарев Д.А., Белая А.В. Автоматическая классификация

конструктивных элементов трубопровода по данным магнитной

внутритрубной дефектоскопии.// Контроль. Диагностика. - 2016 - №8 - с. 30-33.

177. Мужицкий В.Ф. Модель поверхностного дефекта при нормальном намагничивании и расчет топографии его магнитостатического поля.// Дефектоскопия - 1988 - №7 - с.З-7.

178. Загидулин Р.В., Щербинин В.Е. Определение геометрических параметров дефектов сплошности методами теории распознавания. Детерминированные признаки классификации.// Дефектоскопия - 1994 - №12 - с.70-81.

179. L.Udpa and W.Lord, A discussion of the inverse problem in electromagnetic NDT./ eds. D.O.Thompson and D.E.Chimenti //Review of Progress in QNDE -1986 - Vol.5A - pp.375-382.

180. Слесарев Д.А., Белицкий С.Б. Обработка диагностических данных при внутритрубной магнитной дефектоскопии.// Материалы 4 международной конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности», Москва, 2005 - с.72.

181. Слесарев Д.А., Белицкий С.Б. Особенности обработки данных при внутритрубной дефектоскопии.// В мире неразрушающего контроля - 2005 -№3 - с. 25-27.

182. Слесарев Д.А., Барат В.А., Чобану П.М. Снижение погрешности статистического метода оценки параметров дефектов в магнитной дефектоскопии// Дефектоскопия - 2012 - №1 - с. 69-74.

183. Slesarev D., Barat V. Statistical diagnostic model for defect parameters reconstruction in MFL nondestructive testing. (тезисы доклада)// Материалы 10-ой европейской конференции по неразрушающему контролю, Москва, 2010 - с. 50.

350

184. Бахвалов Н.С. Численные методы: учебное пособие/ Н.С.Бахвалов, Н.П.Жидков, Г.М.Кобельков - МГУ им. М.В.Ломоносова - 3 изд., доп. и перераб. - М.: БИНОМ, 2004. - 636 с.

185. ГОСТ Р 53697-2009: Контроль неразрушающий. Основные термины и определения. - Введ. 2011-01-01. - М.:Стандартинформ, 2010.

186. ASTM E 1571-11: Standard Practice for Electromagnetic Examination of Ferromagnetic Steel Wire Rope, ASTM Book of Standards. - Vol.03.03., ASTV International, West Conshohocken, Pennsylvania, 2011.

187. API 653: Tank Inspection, Repair, Alteration, and Reconstruction. American Petrolium Institute, 2003.

188. HSE RR 481: Recommended practice for magnetic flux leakage inspection of atmospheric storage tank floors. Mitsui Babcock Energy Limited, 2006.

189. Сухоруков В.В. Оценка метрологических параметров в магнитном неразрушающем контроле.// В мире НК - 2015 - №4 - с. 27-32.

190. Жирнов А.В., Шпаков И.И. Дефектоскопия стальных канатов и резинотросовых конвейерных лент в горнодобывающей промышленности.// В мире НК - 2006 - №2 - с. 22.

191. РД 15-04-2006. Методические указания по проведению экспертизы промышленной безопасности ленточных конвейерных установок - Приказ Ростехнадзора от 26.02.2006 N 125.

192. Rope Strength. Слесарев Д.А., Воронцов А.Н. Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем.// Официальный бюллетень Федеральной службы по интеллектуальной собственности (РОСПАТЕНТ) -2009 - №4(69).

193. РД 03-348-00. Методические указания по магнитной дефектоскопии стальных канатов. Основные положения.// М.: Госгортехнадзор России,

2000.

194. A Vorontsov, V Volokhovsky, D Slesarev Combined approach to damaged wire ropes life-time assessment based on NDT results and rope mechanics.// 9th International Conference on Damage Assessment of Structures (DAMAS 2011), Oxford, 2011.

195. Воронцов А.Н., Слесарев Д.А., Волоховский В.Ю. Оценка несущей способности и прогнозирование ресурса стальных канатов на стадии эксплуатации по результатам магнитной дефектоскопии.// Материалы V Российской науч.-техн. конф. «Ресурс и диагностика материалов и конструкций», Екатеринбург, 2011.

196. Слесарев Д.А., Воронцов А.Н. Вероятностные характеристики оценки

351

прочности и ресурса стальных канатов по результатам дефектоскопии.// Дефектоскопия - 2016 - №2 - с. 55-62.

197. Slesarev D., Vorontsov A. Consideration of NDT Result Ambiguity While Estimating Rope Residual Strength by an Example of Drilling Rig Rope Monitoring System.// 19-th World Congress on NDT: Proceedings - Munich, 2016, - p.46.

198. Слесарев Д.А., Применение MFL-сканирования для решения задачи дефектоскопии и дефектометрии днищ резервуаров.// Тезисы докладов 8-ой международной конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности» - Москва, 2009 - с. 57.

199. Слесарев Д.А., Абакумов А.А., Пономарев А.Я. Возможности и перспективы магнитной дефектоскопии РВС.// Материалы Всероссийской науч.-техн. конф. (12-13 ноября 2010 г.) - Тюмень, 2010 - с. 63-65.

200. Сухоруков Д.В., Слесарев Д.А., Абакумов А.А., Могильнер Л.Ю., Семин Е.Е., Поляхов М.Ю. Диагностика стенок и днищ резервуаров с применением сканирующих магнитных дефектоскопов высокого разрешения.// Нефтесервис - 2010 - №4 - с. 20-22.

201. Slesarev D. Adaptation of signal processing algorithms while automatic detection of defects signals in MFL nondestructive testing (тезисы доклада).// 54-ой Международный научный коллоквиум, Ильменау, 2009 - с. 51-52.

202. Носов Ф.В. Вид на трубу.// Сибирская нефть - 2016 - №2 - с. 36.

203. Slesarev D., Sukhorukov V., Semenov A. Application of MFL nondestructive testing for automated rope condition monitoring.// 11-th European Conference on NDT: Book of Abstracts - Prague, 2014 - p. 64.

204. ПБ 08-624-03. Правила безопасности в нефтяной и газовой промышленности.// М.: «Российская газета» от 21.06.03 - № 120 - с.1.

205. Слесарев Д.А., Сухоруков Д.В., Шпаков И.И. Опыт внедрения систем мониторинга стальных канатов. - XXI Всероссийская конференция по неразрушающему контролю и технической диагностике: сборник трудов. Москва, 28.02.17-02.03.17. - М.: Издательский дом “Спектр”, 2017, стр. 261-264.

352

Приложения

№ 2009615040

^Wintrocon^

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

Правообладатель(ли): О^ество с ограниченной ответственностью ^ИНТРОНЛЛ/ОС^ (Kt^

Б./7.

Автор(ы): Слесорее Длгитрий Александрович, Лу^а^отин Алексеи Александрович (Kt/)

Р^/коеоЭм/нель ФеЗерадвном с////жбь/ ло /леллёк/иральмо// собстве^ос/лм, ллтпентиал; м /моаорнь/^ звякни

Заявка № 2009613863

Дата поступления 21 ИЮЛЯ 2009 Г.

Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 7J сентября 2ОО<7 ?.

353

Й № № Й % Ж Й Й Ж Й № № № Й Й Ж № № № № Й Й № № й

СВИДЕТЕЛЬСТВО

об официальной регистрации программы для ЭВМ

№2006611868

Wintros RTV

Правообладатель(ли): Одм^еС/ИВО С Ойранмченнои ОМВеУНС^ИВенносжьЮ ^Инж^он/7люс^(7И7)

Й й й № № № й Й Й № Й Й Й Й Й Й Й Й Й й

Автор(ы): Ллалсоммн Алексам Александрович, Слесарев Д?чи?ирий

Александрович (ТМ7/

Заявка № 200661 1426

Дата поступления 4 мая 2006 Г.

Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ

?7 ,мая ?. /

А/коеодм7пель Федеральной служдмио.ынжёллект^альной содстлеенносты, ла7ленй!бьи и жоеарны^ знаками

/J.R 6'п.моное

Й й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й Й

354

№ 2007613506

СВИДЕТЕЛЬСТВО

об официальной регистрации программы для ЭВМ

Z X У-У

- уУУУ^^Х^'^УХ^ У'^<' хб.7*^^У\е v X* : >х.х Х'.УУУ X'X >У.с-У^ ^* ; х:-.у<^УИ Ҳ<л,<^7 -У У -х-У

-хУ^Ж?УУ 7УУ' ХУ аУ;жх<'-/.з <W%4GgR ууу4у>у^ х^хух^УУ^У^ ^\^кУ^у^^)^у^уУуУу'.^УУ УЖ§йб^бладатель(д^: О^^смео с ?уУУ)

хО?и^и1с?я^еннос?иьк)У№^?лрон Лл юс^ ДҖ Ш уУууУУ.уу ^У-^УУ/У^ , уУ?УФк - , УУУ^УУУ^^уУуУХх,

У УУ '^"Уу7у уу-у^р^У'. У.* У'ХУ17У^хУ<У-^..,. .,

^^^(ы):Слссяр^е /фиитирми Длсксянрроемч, 77лял?оуимн^7уху \ Лл^йсбйАлекслнЭроеич /KtT) ^У7^У УУ/ у\х>уУ^"Ух ,/

у " Ух У уу

У , х ух ' У у^р хУу ' 'X' - < .. УуУ У^хх''х х^''хУ-У\ "X 7 лУ* У- ^У

Заявка № 2007613034 У<Ув'УхУ^

Дата поступления 24 ИЮЛЯ 2007 ГУ^^х^ Зарегистрировано в Реестре прогр^мАс^йя^ВМ : 77яз<?1/с?ял20#72, , ^у'^уУуУ^^У^

/ 7у кУууУ^У^ууУ

yxW'a-уУ У<<У 7уу^^У

X X я \Х.-к Ххх^У"^ 7 У Ух У

У у .у У7У х 7 хУ 'У z

Рркоеодпшель Федеральном елумсбьгяо мнти& содстлеепностп, иа/иеипмъин /поеарнь^и

355

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2010614478

<3Wintrocors>

Правообладателей): Обм%есип?о с ограниченном оуяоетсмоенносжью ^ИЯТРОЯПЛЮС> (7Я9

Б.У7. Сылюное

ФеЭерольном сж/жбм по мнтеллектуальноы co^cmecHHOcmu, патпен?пал( ы тооарньм^ знаков

Автор(ы): Слесарее Дл^муирнм АлексанЭроемч, ?о^ану 7/е?ир Ммдайлоемч

Заявка № 2010612734

Дата поступления 20 мая 2010 Г.

Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ # июля 2010 а.

356

СВИДЕТЕЛЬСТВО

№ 2008612918

Правообладатель(ли): 0б^И(ес?И60 С Ограниченной отиветсмвеиносуиью ^Инуиром Ллюс^ (Ж IT)

Автор(ы): Сдесарев Д)ии?ирий Алексаифович, Жиияков Михаил Лмколяевич, Васильков Дднммл Сергеевич, ^о0яну/7е?ир Михайлович, Семенов Алексей Веииалганович (В 17)

ж

о государственной регистрации программы для ЭВМ

<з Программа автоматического распознавацК^ДйҖь: дефектоскопов МДСКан^

Д.77. Симоной

Т^/кододмтлель ФеЭерольном служба ло ынтяеллекяи/альноы собс/лееллосл^м, латлблл2ол( м люеарль/ж злакам

Заявка № 2008612568

Дата поступления 10 ИЮНЯ 2008 Г.

Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 77 июня 200# 2.

357

НА ИЗОБРЕТЕНИЕ

г

№ 2589496

СПОСОБ КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО состояния КАНАТА И АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ ДЕФЕКТ^ЖОП ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ СПОСОБА.

. "-^v

\* 'У ''

" у "-:.У'^_,..

,1И) С?0м^С7ИЙО С

owc^ew^M/^tTM&w Г/Т/Т/^Н ЛЛ7ОС" (7? Г)

.. .

Лвтор(ы): Слғс^^Т^ми/ирим ЛлслсалЭрлсил (7П/), t

/1лрлс^м 2?^ния.мин(?ямч \

Заявка № 2015120747 -

Нриоритег изобретения 02 ИЮНЯ 2015 >

Заре) истрировано в Г'осударственном^^^^^^^^^^^ изобретений Российской Федерации 09 мнмм 2070 ;

...ж:^ %. " ^- *

Срок действия патента истекает 02 июня 2035 г.

Т^коеоЗм/педь Федеральной сл^ад^м ,

но мн/пе/мектиуальноа со^сжеенносмд

' f Я. №дмее

358

ООО ИНТРОН ПЛЮС"

Тел.: [phone]

Факс: [phone]

[e-mail]

www.intron.ru

НЕРАЗРУШАЮЩИЙ KOHTPOulb И ТЕХНИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА

Акт о внедрении

от 25.02.2016

Результаты диссертационной работы Слесарева Д.А., в частности, алгоритмы автоматического обнаружения стыков и обрывов металлотросов в резинотросовой конвейерной ленте, были использованы в программном обеспечении WintroconO, которое применяется с 2008 года лабораторией неразрушающего контроля ООО «ИНТРОН ПЛЮС» для обработки данных и подготовки заключений по результатам контроля. За этот период времени с помощью указанного программного обеспечения были обработаны данные и подготовлены заключения о состоянии более чем 50 резинотросовых лент.

Данное ПО также поставляется в комплекте с серийно выпускаемым дефектоскопом Интрокон потребителям как в России, так и за рубежом. С 2008 года было поставлено 27 комплектов.

Генеральный директор

Электродная ул., 11, стр. 1, Москва, 111524, Россия

359

ООО "ИНТРОН ПЛЮС"

Тел.: [phone]

Факс: [phone]

[e-mail]

www.intron.ru

НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРСЕТЬ И ТЕХНИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА

Акт о внедрении

от 25.02.2016

Результаты диссертационной работы Слесарева Д.А., в частности, адаптивный алгоритм обнаружения локальных дефектов, были использованы в программном обеспечении Wintros 3 (RopeQ DiagnosrticsO), которое с 2007 года поставляется пользователям дефектоскопа стальных канатов Интрос как в России, так и за рубежом. Указанное ПО также интенсивно используется лабораторией неразрушающего контроля ООО «ИНТРОН ПЛЮС» для обработки данных и подготовки заключений по результатам контроля. С 2007 года было поставлено 235 копий указанного программного продукта.

Результаты диссертационной работы Слесарева Д.А. использованы также в программном комплексе Wintros 3 — RopeStrength, используемом с 2009 года лабораторией неразрушающего контроля для расчета остаточной несущей способности канатов по результатам их обследования с помощью дефектоскопа Интрос. С 2009 года было подготовлено более 20 заключений о магнитной дефектосокпии канатов, содержащих расчет остаточной несущей способности.

360

ДКЦИОНЕРНДЯ КОМПАНИЯ ПО ҒРДНСПОРГУ НЕФТИ 'ТМНСНЕФТЪ'

ОТКРЬ/ГОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ЦЕНТР ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ"

ОАО Ц7Д "ДИАСКАН

АКТ О ВНЕДРЕНИИ

от 20.01.2009 г.

Методика обнаружения дефектов и особенностей трубопровода и методика адаптации параметров алгоритмов к особенностям прогона, разработанные Слесаревым Д А., применяются в составе программы обработки данных (ПОД) при обработке данных магнитных внутритрубных дефектоскопов МДСкан 8", МДСкан 12", МДСкан 14", МДСкан 20", МДСкан 28", МДСкан 32", МДСкан 40", МДСкан 42", МДСкан 48".

В период с 2005 г. по 2008 г. с помощью программы ПОД для этих приборов была проведена интерпретация диагностической информации 14755 км обследованных магистральных нефтепроводов ОАО «АК «Транснефть)).

Генеральный директор ОАО ЦТД «Диаскан»

Р.В.Васильев

Заместитель генерального директора 0АО1 (ТД «Диаскан» - директор Аналитического центра,

Васин

н.

361

(ООО «ГРЭЙ^)

628616, Российская Федерация, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, г. Нижневартовск, ул. Ленина, д. 1, оф. 1004

Тел. / факс [phone], 61-21-36. E-mail: gray(2) grav-nv.ru ОКПО 27389374, ОГРН 1028600953920,

ИНН/КПП 8603005973/860301001

Акт о внедрении от 01.06.2016

Разработанное Слесаревым Д.А. программное обеспечение WintrocorO, включающее алгоритмы автоматического обнаружения дефектов стальных листов, применяется в ООО «Грей» с 2012 для обработки данных и подготовки заключений по результатам неразрушающего контроля днищ стальных вертикальных резервуаров. За этот период времени с помощью указанного программного обеспечения были обработаны данные и подготовлены заключения по 18 резервуарам.

Генеральный директор

Н.Н. Матаев