儲(chǔ)罐底板鋼點(diǎn)蝕過程中聲發(fā)射信號的聚類分析

畢海勝，李自力，胡德棟，羅 琴，ISAAC Toku-Gyamerah，吳向陽

（1.青島科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，山東青島266061；2.中國石油大學(xué)儲(chǔ)運(yùn)與建筑工程學(xué)院，山東青島266580；3.中石化石油工程設(shè)計(jì)有限公司數(shù)字化工程設(shè)計(jì)所，山東東營257000；4.延長油田股份有限公司杏子川采油廠勘探開發(fā)研究所，陜西延安717400）

儲(chǔ)罐底板鋼點(diǎn)蝕過程中聲發(fā)射信號的聚類分析

畢海勝1，李自力2，胡德棟1，羅 琴3，ISAAC Toku-Gyamerah2，吳向陽4

（1.青島科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，山東青島266061；2.中國石油大學(xué)儲(chǔ)運(yùn)與建筑工程學(xué)院，山東青島266580；3.中石化石油工程設(shè)計(jì)有限公司數(shù)字化工程設(shè)計(jì)所，山東東營257000；4.延長油田股份有限公司杏子川采油廠勘探開發(fā)研究所，陜西延安717400）

聯(lián)合采用聲發(fā)射和電化學(xué)技術(shù)研究儲(chǔ)罐底板鋼試樣在w（NaCl）=3.0%，pH=2.0的酸性溶液中的點(diǎn)蝕特征，基于K-均值聚類算法對點(diǎn)蝕聲發(fā)射信號特征參數(shù)進(jìn)行聚類分析，從而提取各類信號的自身特征。將分類后的信號作為樣本訓(xùn)練BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，成功對平行試驗(yàn)采集的聲發(fā)射信號進(jìn)行識(shí)別。研究結(jié)果表明，底板鋼在酸性條件下的點(diǎn)蝕過程主要產(chǎn)生氫氣泡、膜破裂和蝕坑生長這3類典型的聲發(fā)射信號，通過聚類方法可以區(qū)分這3類信號，并能用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對聲發(fā)射源進(jìn)行有效識(shí)別。這對現(xiàn)場常壓金屬儲(chǔ)罐底板腐蝕聲發(fā)射檢測結(jié)果的解釋和評價(jià)具有指導(dǎo)意義，有助于提高檢測結(jié)果可靠性，降低儲(chǔ)罐運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，保證其運(yùn)行安全。

底板鋼；點(diǎn)蝕；聲發(fā)射；K-均值聚類；Gabor小波變換

Q235低碳鋼在石油化工行業(yè)應(yīng)用廣泛，是國內(nèi)常壓金屬儲(chǔ)罐底板普遍使用的材料之一，常壓金屬儲(chǔ)罐在原油、成品油以及石化產(chǎn)品的儲(chǔ)運(yùn)過程中起著不可替代作用［1］。然而超過80%的儲(chǔ)罐關(guān)閉、穿孔和泄漏事故都是由于儲(chǔ)罐底板腐蝕引起的，底板的腐蝕穿孔嚴(yán)重威脅到儲(chǔ)罐的運(yùn)行安全。聲發(fā)射作為一種動(dòng)態(tài)在線檢測技術(shù)，相對于傳統(tǒng)離線無損檢測技術(shù)，具有低成本、快速高效全覆蓋檢測，能夠?qū)顒?dòng)性缺陷進(jìn)行在線監(jiān)控和早期破壞預(yù)警的特點(diǎn)，因而在常壓金屬儲(chǔ)罐底板腐蝕檢測方面得到了推廣應(yīng)用［2］。聲發(fā)射是材料中局域源能量快速釋放而產(chǎn)生瞬態(tài)彈性波的現(xiàn)象［3］，目前被廣泛應(yīng)用于材料屈服變形、疲勞斷裂、腐蝕損傷和表面摩擦等過程的在線監(jiān)測。Ferrer等［4-5］研究證明，腐蝕過程產(chǎn)生的聲發(fā)射信號與腐蝕因素和電化學(xué)機(jī)理密切相關(guān)。Fregonese等［6］對AISI 316L不銹鋼點(diǎn)蝕的誘導(dǎo)期和擴(kuò)展期進(jìn)行了研究，認(rèn)為點(diǎn)蝕擴(kuò)展階段能夠產(chǎn)生豐富的聲發(fā)射信號；Darowicki等［7］從概率統(tǒng)計(jì)角度將點(diǎn)蝕累積分布函數(shù)與聲發(fā)射撞擊累積分布函數(shù)進(jìn)行了關(guān)聯(lián)；Prateepasen等研究表明［8-9］，點(diǎn)蝕過程氫氣泡破裂產(chǎn)生的聲發(fā)射頻率高于125 kHz，并提出了氫氣泡破裂頻率的計(jì)算公式。金屬自身的變形和斷裂屬于直接聲發(fā)射源，而在腐蝕過程中氫氣泡的活動(dòng)、鈍化膜的破裂、點(diǎn)蝕坑的生長和擴(kuò)展、腐蝕產(chǎn)物層堆積、摩擦和開裂等均屬于二次聲發(fā)射源［10］。受聲發(fā)射源自身特性、聲信號到傳感器的傳播途徑、傳感器的特性和聲發(fā)射儀器測量系統(tǒng)等多種因素的影響，接收到的聲發(fā)射信號和聲發(fā)射源信號之間存在較大差距，因此如何對聲發(fā)射信號進(jìn)行分析和處理以獲取有用的聲發(fā)射源信息成為聲發(fā)射檢測技術(shù)應(yīng)用的瓶頸［11］。對于常壓金屬儲(chǔ)罐底板腐蝕聲發(fā)射檢測來說，通過單一聲發(fā)射參數(shù)分析得出的結(jié)果往往與現(xiàn)場實(shí)際差距較大，提取腐蝕聲發(fā)射信號特征以評定腐蝕聲發(fā)射源的特性是現(xiàn)場檢測的難題?；诖斯P者通過聲發(fā)射技術(shù)并結(jié)合電化學(xué)“原位”測量技術(shù)對底板鋼點(diǎn)蝕進(jìn)行監(jiān)測，采用Gabor小波變換提取各類聲發(fā)射源信號的時(shí)頻域局部特征，進(jìn)一步利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各類聲發(fā)射源進(jìn)行判斷和識(shí)別。

1 試驗(yàn)材料和方法

1.1 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)材料為Q235鋼，并采用線切割加工成正方形試樣（29 mm×29 mm，厚度（2±0.1）mm）。試樣先采用320～1 200#金相砂紙依次打磨，去離子水清洗表面雜質(zhì)，再用丙酮除脂，酒精棉擦拭后放入干燥器，干燥稱重，標(biāo)號備用。

1.2 試驗(yàn)裝置

試驗(yàn)裝置如圖1所示。試驗(yàn)容器為250 mm× 250 mm×250 mm的正方體容器，容器頂部不完全密封，容器底部中央開有階梯方孔，分別為50 mm×50 mm×5 mm的外孔和32 mm×32 mm×5 mm的內(nèi)孔。容器全部采用有機(jī)玻璃加工而成，目的是避免非試驗(yàn)部分腐蝕產(chǎn)生聲發(fā)射信號對試樣腐蝕的干擾。將封裝好的試樣嵌入到容器底部的中心階梯方孔，四周邊緣處采用硅酮密封膠793密封。聲發(fā)射傳感器通過凡士林與試樣背面進(jìn)行良好的聲耦合，并通過同軸電纜與聲發(fā)射儀的采集通道相連接，實(shí)時(shí)監(jiān)測來自試樣工作面的腐蝕信號，工作面直接與腐蝕溶液接觸。容器與基座、基座與試驗(yàn)臺(tái)之間均襯有5 mm厚的橡膠墊以減少外界振動(dòng)干擾。為驗(yàn)證聲發(fā)射測試結(jié)果，同時(shí)在容器內(nèi)構(gòu)造了標(biāo)準(zhǔn)三電極體系，并與電化學(xué)工作站相連接，同步進(jìn)行電化學(xué)測試。試驗(yàn)在室溫下進(jìn)行。

圖1 試驗(yàn)系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of experiment system

1.3 測試儀器

1.3.1 聲發(fā)射測試系統(tǒng)

采用德國華倫公司（Vallen Systeme）研發(fā)的AMSY-5第二代全數(shù)字、全波形、強(qiáng)抗干擾聲發(fā)射儀。聲發(fā)射傳感器型號為VS150-RIC，頻率為100～450 kHz，中心頻率為150 kHz，集成前置放大34 dB，采集閾值30.2 dB（ref.1 μV），采樣頻率為2 MHz，硬件濾波器帶寬25～500 kHz，靈敏度-57.5 dB（1 V/0.1 Pa）。

1.3.2 電化學(xué)測試系統(tǒng)

采用美國AMETEX公司生產(chǎn)的PAR 2273電化學(xué)工作站和配套的PowerSuite軟件構(gòu)成電化學(xué)測試和分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)的電流最小分辨率為1.2 fA，最小電位步長2.5 μV。試驗(yàn)采用標(biāo)準(zhǔn)三電極體系，工作電極（WE）為封裝好的底板鋼試樣，參比電極（RE）體系由飽和甘汞電極（SCE）和直鹽橋組成，輔助電極（CE）為鉑片電極（Pt）。

1.3.3 表面形貌觀察

采用德國Zeiss體式顯微鏡和Zeiss Axio 3D共聚焦金相顯微鏡分別對腐蝕后的試樣進(jìn)行表面形貌和三維蝕坑形貌觀察，并生成典型蝕坑的三維圖像。配置有micro-image analysis&process（Miaps）金相圖像分析軟件，可以對蝕坑數(shù)量、面積和最大蝕坑深度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

2 試驗(yàn)結(jié)果與討論

向電解池中充入腐蝕溶液至80%液位，并靜置

2 h待溶液穩(wěn)定。先前通過動(dòng)電位極化測得該條件下底板鋼的點(diǎn)蝕電位在0.8～1.0 V，因此通過設(shè)定電位0.8 V，連續(xù)恒電位極化3 h來加速點(diǎn)蝕。試樣在酸性條件下主要發(fā)生以下電化學(xué)反應(yīng)：

加速點(diǎn)蝕過程中，氫氣泡的振蕩、運(yùn)動(dòng)和崩潰，氯離子侵蝕作用下氧化膜的剝離和破裂，以及腐蝕產(chǎn)物的堆積和摩擦都產(chǎn)生了明顯的聲發(fā)射信號。

2.1 聲發(fā)射特征參數(shù)提取和相關(guān)分析

2.1.1 特征參數(shù)提取

由于直接采用波形或頻譜進(jìn)行聚類分析會(huì)使計(jì)算量很大，且單一的頻譜很難描述信號之間的差異，因此必須對聲發(fā)射波形進(jìn)行特征提取。典型的聲發(fā)射特征參數(shù)包括幅度A、上升時(shí)間R、能量E、持續(xù)時(shí)間D、振鈴計(jì)數(shù)C，除了這5個(gè)特征參數(shù)外，還另外引進(jìn)了3個(gè)衍生的聲發(fā)射參數(shù)［12］：

（Ⅰ）RA值：上升時(shí)間與幅度的比值，表征信號的斜率，單位為ms V-1。

（Ⅱ）AF值：振鈴數(shù)與持續(xù)時(shí)間的比值，表征信號的平均頻率，單位為kHz。

（Ⅲ）RD值：上升時(shí)間與持續(xù)時(shí)間之比，是一個(gè)無量綱數(shù)，表征信號波形的陡峭程度。

特征參數(shù)提取后，為了避免具有不同物理意義和量綱的輸入變量不平等使用，消除指標(biāo)之間的量綱影響，對特征向量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2.1.2 特征參數(shù)相關(guān)分析

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別分析中，要求兩兩變量之間盡可能是相關(guān)性不大的獨(dú)立變量，這樣可避免出現(xiàn)向量“維數(shù)災(zāi)難”［13］。在聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析之前，須對聲發(fā)射各特征參數(shù)之間進(jìn)行相關(guān)分析。判斷兩個(gè)變量x和y之間的相關(guān)程度，通常采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)r。

其中

對試驗(yàn)采集到的聲發(fā)射信號8個(gè)特征參數(shù)A、R、E、D、C、RA值、AF值和RD值進(jìn)行皮爾遜相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)矩陣見表1。

表1 皮爾遜相關(guān)系數(shù)矩陣Table 1 Pearson correlation coefficients matrix

從相關(guān)系數(shù)矩陣可看出，RA值與R相關(guān)系數(shù)超過了0.9，近似線性相關(guān)，同時(shí)使用這兩個(gè)特征參數(shù)并不能提供額外的信息，且會(huì)增加聚類分析的計(jì)算量，更會(huì)對后面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析產(chǎn)生不利的影響。同時(shí)R受采集閾值影響較大，不及RA值包含有更多的聲發(fā)射信號信息。本文中聚類分析選用A、E、D、C、RA、AF和RD這7個(gè)特征參數(shù)。

2.2 基于K-均值的聚類分析

K-均值聚類法，又稱快速聚類法，是由James MacQueen于1967年提出的，它將數(shù)據(jù)看成K維空間上的點(diǎn)，以距離作為測度個(gè)體“親疏程度”的指標(biāo)。在聚類過程中，樣本所屬的類會(huì)不斷調(diào)整，目的是使各個(gè)樣本與所在類均值的誤差平方和達(dá)到最小。假設(shè)給定一個(gè)待分類數(shù)據(jù)集，把它分屬于k個(gè)子集C1，C2，…，Ck，滿足

當(dāng)達(dá)到設(shè)定的預(yù)定誤差時(shí)，停止迭代。其中mj是類別Cj的聚類中心［14-17］。

試驗(yàn)觀察到，在恒電位極化的前250 s時(shí)段，電流密度比較大，氫離子還原產(chǎn)生了大量的氫氣泡，并且在100～230 s觀察到試樣表面生成的氧化膜開始剝離、皺縮和破裂，氫氣泡潰滅和氧化膜破裂密集產(chǎn)生了大量的聲發(fā)射信號，初步確定該時(shí)段K均值聚類數(shù)，K=2，并進(jìn)行聚類計(jì)算。圖2為250 s之前聲發(fā)射信號幅度隨時(shí)間的分布。從圖2可看出，聚類1中聲發(fā)射信號幅值相對較低，分布在32～45 dB范圍內(nèi)，聚類2中信號主要集中在45～60 dB較高幅值區(qū)間。

圖2 聲發(fā)射信號幅度隨時(shí)間分布（250 s之前）Fig.2 AE signal amplitude distribution with time（before 250 s）

圖3 為聲發(fā)射信號振鈴數(shù)、能量與持續(xù)時(shí)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。由圖3可以看出，聚類算法將聲發(fā)射信號很好地劃分為2類。聚類1中信號振鈴數(shù)基本小于25，能量值集中在100 eu（1 eu=10-14V2s）以下，持續(xù)時(shí)間很少超過300 μs；聚類2中信號振鈴數(shù)主要分布在25～150較寬范圍內(nèi)，且能量高達(dá)1 500 eu，持續(xù)時(shí)間相對較長。

圖3 聲發(fā)射信號振鈴數(shù)、能量與持續(xù)時(shí)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系（250 s之前）Fig.3 AE signal count-duration correlations and energy-duration correlations（before 250 s）

在氧化膜局部剝離破裂的同時(shí)，點(diǎn)蝕開始進(jìn)入誘導(dǎo)期。經(jīng)過一個(gè)短暫的孕育之后，大約在1 000 s之后，點(diǎn)蝕進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段［18］。此階段聲發(fā)射強(qiáng)度依然很高，聲發(fā)射信號主要來自于氫氣泡活動(dòng)、點(diǎn)蝕生長擴(kuò)展和腐蝕產(chǎn)物剝離與開裂，初步確定聚類數(shù)K=3，對點(diǎn)蝕穩(wěn)定發(fā)展階段的聲發(fā)射信號進(jìn)行聚類分析，如圖4、5所示。

圖4為AE信號能量與持續(xù)時(shí)間分布。由圖4可以看出，聚類算法將3類信號很好地區(qū)分開來。與之前的250 s時(shí)段的AE信號相比較，出現(xiàn)了大量的新聚類3信號，其持續(xù)時(shí)間集中在100 μs以下，同時(shí)聚類1信號急劇減少。從圖5可看出，主要是聚類2和聚類3這兩類信號分布于整個(gè)采樣時(shí)間，而新出現(xiàn)的聚類3信號占絕對主導(dǎo)。

在恒電位極化進(jìn)行1000 s之后，觀察到氫氣泡的活動(dòng)顯著減弱，電流密度趨近穩(wěn)定，試樣發(fā)生穩(wěn)定的點(diǎn)蝕，且表面腐蝕產(chǎn)物開始逐層堆積并出現(xiàn)開裂。綜上分析初步推斷，聚類1主要由氫氣泡產(chǎn)生，聚類2主要由前期氧化膜破裂和后期腐蝕產(chǎn)物活動(dòng)所產(chǎn)生，而聚類3主要由后期大量點(diǎn)蝕擴(kuò)展產(chǎn)生。

圖4 聲發(fā)射信號能量與持續(xù)時(shí)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系（1 000 s之后）Fig.4 AE signal energy-duration correlations（after 1 000 s）

圖5 聲發(fā)射信號幅值隨時(shí)間分布（1000 s之后）Fig.5 AE signal amplitude distribution with time（after 1 000 s）

為了進(jìn)一步證實(shí)上述推斷，采用Gabor小波變換（Gabor wavelet transform）對這3類聲發(fā)射信號進(jìn)行時(shí)頻局域化分析，分別提取其頻帶能量特征［19-21］，如圖6、7、8所示，圖中顏色標(biāo)尺表示信號在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)某個(gè)頻率分量的能量大小，紅色為最大，粉紅為最小。

從圖6可看出，氫氣泡AE信號近似于諧振信號［4］，這與氣泡在溶液中的振蕩和空化過程密切相關(guān)。從Gabor小波變換時(shí)頻圖上看，信號的能量集中度高，中心能量對應(yīng)的頻帶范圍為130～170 kHz，峰值頻率為160 kHz。Minnaert提出了計(jì)算單氣泡聲共振諧振頻率的Minnaert公式［22-25］，而Prateepasen A等［8，26-28］在考慮到單個(gè)穩(wěn)定氫氣泡的最大直徑Dmax和破裂瞬間壓力pb之后，將公式修正為

Prateepasen等深入研究后建議pb取3.110×107Pa。試驗(yàn)中利用高速攝像機(jī)捕捉到最大穩(wěn)定氫氣泡直徑約為0.9 mm，取γ=1.4，ρ0=1.0×103kg·m-3，代入式（7）可計(jì)算出氫氣泡破裂的頻率fb≥127.8 kHz，這與上述的氫氣泡信號的頻帶范圍基本吻合。

圖6 氫氣泡AE信號波形及其小波變換時(shí)頻圖Fig.6 Waveform and time-frequency plane of AE signal of hydrogen bubble

圖7 氧化膜破裂AE信號波形及其小波變換時(shí)頻圖Fig.7 Waveform and time-frequency plane of AE signal of corrosion film breakage

相對于氫氣泡AE信號，膜破裂AE信號能量分布范圍相對寬一些（圖7），能量集中在90～200 kHz，膜破裂的微觀過程復(fù)雜，信號所包含的頻率成分較豐富，最大能量對應(yīng)的時(shí)刻為65 μs，相對滯后；而點(diǎn)蝕AE信號能量發(fā)散較?。▓D8），頻率集中在95～130 kHz，最大能量出現(xiàn)的時(shí)刻更提前，在15 μs左右。這與Prateepasen等研究不銹鋼點(diǎn)蝕時(shí)所獲得的氣泡和點(diǎn)蝕擴(kuò)展信號的頻帶特征基本相符，進(jìn)一步驗(yàn)證對3類聲發(fā)射源的推斷是正確的。

圖8 點(diǎn)蝕生長AE信號波形及其小波變換時(shí)頻圖Fig.8 Waveform and time-frequency plane of AE signal of pitting growth

2.3 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別

為了驗(yàn)證3種聚類信號對應(yīng)的3種不同的腐蝕聲發(fā)射源的準(zhǔn)確性，又做了多組平行試驗(yàn)。以A、E、D、C、RA、AF和RD值這7個(gè)特征參數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，3類聲發(fā)射源為輸出向量，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6，建立一個(gè)7-6-3單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［29-31］。隨機(jī)抽取已分出來的3類聲發(fā)射源信號各1000組數(shù)據(jù)中2 250組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩余750組作為測試樣本，每組抽取的各類聲發(fā)射源樣本個(gè)數(shù)不相等。利用已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對平行試驗(yàn)采集到的聲發(fā)射信號進(jìn)行識(shí)別。識(shí)別出來的各類信號其能量與持續(xù)時(shí)間分布如圖9所示。

從圖9可以看出，平行試驗(yàn)采集的AE信號能量與持續(xù)時(shí)間也存在3個(gè)明顯的分區(qū)，且正確對應(yīng)3類聲發(fā)射源。由于采用的是恒電位極化最后1 h的聲發(fā)射數(shù)據(jù)，這期間AE信號主要來自點(diǎn)蝕擴(kuò)展和腐蝕產(chǎn)物剝離、開裂，氫氣泡AE信號相對較少。占主導(dǎo)的點(diǎn)蝕AE信號集中分布在低持續(xù)時(shí)間、低能量區(qū)，腐蝕產(chǎn)物開裂AE信號的持續(xù)時(shí)間較前者高，能量分布相對發(fā)散。試驗(yàn)后采用3D共聚焦金相顯微鏡對試樣表面形貌和三維蝕坑形貌進(jìn)行觀察，如圖10所示。試樣表面出現(xiàn)了大量隨機(jī)分布的、呈蜂窩狀、大小不一的蝕坑，經(jīng)軟件統(tǒng)計(jì)分析，蝕坑平均深度達(dá)195 μm，證實(shí)試樣表面確實(shí)發(fā)生了明顯的點(diǎn)蝕。

圖9 聲發(fā)射信號能量與持續(xù)時(shí)間的關(guān)聯(lián)Fig.9 AE signal energy-duration correlations

圖10 試樣點(diǎn)蝕后表面形貌Fig.10 Surface morphology of specimen after pitting corrosion

3 結(jié) 論

（1）底板鋼試樣在酸性NaCl溶液發(fā)生點(diǎn)蝕的過程中主要存在3類聲發(fā)射源：氫氣泡、膜剝離和破裂、點(diǎn)蝕坑生長，K-means聚類算法可將這3類典型AE信號很好地區(qū)分開來。

（2）在點(diǎn)蝕進(jìn)入穩(wěn)定階段后，蝕坑的生長、擴(kuò)展和腐蝕產(chǎn)物的剝離、開裂是主要的AE信號，氫氣泡AE信號相對減弱，這與電化學(xué)測試結(jié)果相一致。

（3）BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能較好地識(shí)別出這3類聲發(fā)射源，通過提取各類源信號特征，并與現(xiàn)場聲發(fā)射檢測結(jié)果相結(jié)合，考慮實(shí)際AE信號的衰減并作適當(dāng)修正，這對常壓金屬儲(chǔ)罐底板腐蝕聲發(fā)射檢測結(jié)果的解釋和評價(jià)具有指導(dǎo)意義。

［1］ 閻永貴，吳建華，陳光章.原油儲(chǔ)罐內(nèi)底板的腐蝕防護(hù)現(xiàn)狀與展望［J］.腐蝕與防護(hù)，2002，23（5）：199-201. YAN Yonggui，WU Jianhua，CHEN Guangzhang.Recent development and prospect corrosion and protection of inside bottom of crude oil tanks［J］.Corrosion&Protection，2002，23（5）：199-201.

［2］ CHEN Jianfei，BI Haisheng，WANG Qiang.The application of acoustic emission technology in oil and gas storage and transportation equipment［J］.Advanced Materials Research，2013，807：2652-2657.

［3］ ASME.Standard terminology for nondestructive examinations：E1316-06a［S］.United States：ASTM，2006.

［4］ FERRER F，F(xiàn)AURE T，GOUDIAKAS J，et al.Acoustic emission study of active-passive transitions during carbon steel erosion-corrosion in concentrated sulfuric acid［J］. Corrosion Science，2002，44（7）：1529-1540.

［5］ FERRER F，IDRISSI H，MAZILLE H.A study of abrasion corrosion of AISI 304L austenitic stainless steel in saline solution using acoustic emission technique［J］. NDT&E International，2000，33（6）：363-371.

［6］ FREGONESE M，IDRISSI H，MAZILLE H，et al.Initiation and propagation steps in pitting corrosion of austenitic stainless steels：monitoring by acoustic emission［J］.Corrosion Science，2001，43（4）：627-641.

［7］ DAROWICKI K，MIRAKOWSKI A，KRAKOWIAK S. Investigation of pitting corrosion of stainless steel by means of acoustic emission and potential dynamic methods［J］.Corrosion Science，2003，45（8）：1747-1756.

［8］ PRATEEPASEN A，JIRARUNGSATIAN C.Implementation of acoustic emission source recognition for corrosion severity prediction［J］.Corrosion，2011，67（5）：1-11.

［9］ JOMDECHA C，PRATEEPASEN A，KAEWTRAKULPONG P.Study on source location using an acoustic emission system forvarious corrosion types［J］.NDT&E International，2007，40（8）：584-593.

［10］ 楊明緯，耿榮生.聲發(fā)射檢測［M］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2005.

［11］ 施科仁.無損檢測新技術(shù)［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2007.

［12］ GIUSEPPE C，LUIGI C，EDOARDO P.Evaluation of increasing damage severity in concrete structures by cluster analysis of acoustic emission signals：29th European Conference on Acoustic Emission Testing，September 8-10，2010［C］.Vienna：Ewgae，c2010.

［13］ SAENKHUM N，PRATEEPASEN A，KEAWTRAKULPONG P.Classification of corrosion detected by acoustic emission：International Mechanical Engineering Congress，November 15-21，2003［C］.Washington D C：ASME，c2003.

［14］ DIDIER L S，IDRISSI H，ROUE L.In-situ study of the cracking of metal hydride electrodes by acoustic emission technique［J］.Journal of Power Source，2008，179（1）：412-416.

［15］ ALIREZA F，SALVATORE S，EHSAN D N，et al. Damage assessment of reinforced concrete shear walls by acoustic emission：NDE/NDT for Highways and Bridges：Structural Materials Technology（SMT），August 21-24，2012［C］.New York：ASNT，c2012.

［16］ ALIREZA F，EHSAN D N，SALVATORE S，et al.Monitoring crack propagation in reinforced concrete shear walls by acoustic emission［J］.Journal of Structural Engineering，2012，139（12）：1-10.

［17］ RIAHI M，SHAMEKH H.Health monitoring of aboveground storage tanks'floors：a new methodology based on practical experience［J］.Journal of Nondestructive Testing（Russia），2006，42（8）：437-543.

［18］ 曹楚南，張鑒清.電化學(xué)阻抗譜導(dǎo)論［M］.北京：科學(xué)出版社，2002.

［19］ DING Y，REUBEN R L，STEEL J A.A new method for waveform analysis for estimating AE wave arrival times using wavelet decomposition［J］.NDT&E International，2004，37（4）：279-290.

［20］ HAMSTAD M A，O'GALLAGHER A，GARY A J.A wavelet transform applied to acoustic emission signals：part 1：source identification［J］.Journal of Acoustic E-mission，2002，20：39-61.

［21］ JOCHEN，HARTMUT.Latest improvements on freeware AGU vallen wavelet European：29th European Conferen on Acoustic Emission Testing，September 8-10，2010［C］.Vienna：Ewgae，c2010.

［22］ JIRARUNGSATIAN C，PRATEEPASEN A.Pitting and uniform corrosion source recognition using acoustic emission parameters［J］.Corrosion Science，2010，52（1）：187-197.

［23］ PAUL A，HWANG W J.Low-frequency resonant scattering of bubble clouds［J］.Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，2000，17：847-853.

［24］ LEIGHTON T G，PHELPS A D，RAMBLE D G，et al. Comparison of the abilities of eight acoustic techniques to detect and size a single bubble［J］.Ultrasonics，1996，34（6）：661-667.

［25］ JONATHAN W R B，JULIE V.The use of passive measurement of acoustic emissions from chemical engineering processes［J］.Chemical Engineering Science，2001，56（5）：1749-1767.

［26］ PRATEEPASEN A，JIRARUNGSATEAN C，TUENGSOOK P.Identification of AE source in corrosion process［J］.Journal of Key Engineering Materials，2006，321：545-548.

［27］ 王偉魁，杜剛，曾周末，等.酸性NaCl溶液中304控氮不銹鋼腐蝕過程的聲發(fā)射特征［J］.化工學(xué)報(bào)，2010，61（4）：916-922. WANG Weikui，DU Gang，ZENG Zhou-mo，et al.A-coustic emission characteristics of corrosion process of 304 nitrogen controlled stainless steel in acidic NaCl solution［J］.Journal of Chemical Industry and Engineering，2010，61（4）：916-922.

［28］ 王偉魁，杜剛，曾周末，等.304控氮不銹鋼應(yīng)力腐蝕過程中聲發(fā)射信號聚類分析［J］.化工學(xué)報(bào)，2011，62（4）：1027-1033. WANG Weikui，DU Gang，ZENG Zhoumo，et al.Cluster analysis of acoustic emission signals during 304 NG stainless steel corrosion process［J］.Journal of Chemical Industry and Engineering，2011，62（4）：1027-1033.

［29］ RIAHI M，SHAMEKH H，KHOSROWZADEH B.Differentiation of leakage and corrosion signals in acoustic emission testing of aboveground storage tank floors with artificial neural networks［J］.Journal of Nondestructive Testing（Russia），2008，44（6）：436-441.

［30］ DAVIDE C，MARIO G，ALBERTO M.Development of an artificial neural network processing technique for the analysis of damage evolution in pultruded composites with acoustic emission［J］.Composites Part B：Engineering，2014，56：948-959.

［31］ ANTONY J C，SUMANGALA K.Nondestructive evaluation of prestressed concrete beams using an artificial neural network（ANN）approach［J］.Structural Health Monitoring，2012，5（4）：313-323.

（編輯 沈玉英）

Cluster analysis of acoustic emission signals during tank bottom steel pitting corrosion process

BI Haisheng1，LI Zili2，HU Dedong1，LUO Qin3，ISAAC Toku-Gyamerah2，WU Xiangyang4
（1.College of Electromechanical Engineering in Qingdao University of Science&Technology，Qingdao 266061，China；2.College of Pipeline and Civil Engineering in China University of Petroleum，Qingdao 266580，China；3.Digitalization Engineering Department，SINOPEC Petroleum Engineering Corporation，Dongying 257000，China；4.Institute of Exploration and Development in Xingzichuan Oil Production Plant，Yanchang Oilfield，Yanan 717400，China）

The pitting characteristics of tank bottom steel sample were studied by combined acoustic emission（AE）and electrochemical techniques in acidic NaCl solution（w=3.0%，pH=2.0）.The AE signals characteristic parameters were classified using K-means clustering algorithm and each cluster signal characteristic was also extracted.The classified signals were trained using BP artificial neural network，and the AE signals from parallel experiments were successfully identified.The results show that the oscillation，movement and burst of hydrogen bubbles，breakage of passive film，growth and propagation of pit are the typical AE sources in pitting，which could be effectively classified using cluster analysis and identified by artificial neural network.It has guiding significance for interpreting and evaluating the AE on-site testing result of bottom corrosion of atmospheric storage tank，improving the reliability of testing result，reducing risk and ensuring the safety of tank.

tank bottom steel；pitting corrosion；acoustic emission；K-means clustering；Gabor wavelet transform

TQ 050.9

A

畢海勝，李自力，胡德棟，等.儲(chǔ)罐底板鋼點(diǎn)蝕過程中聲發(fā)射信號的聚類分析［J］.中國石油大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015，39（6）：145-152.

BI Haisheng，LI Zili，HU Dedong，et al.Cluster analysis of acoustic emission signals during tank bottom steel pitting corrosion process［J］.Journal of China University of Petroleum（Edition of Natural Science），2015，39（6）：145-152.

1673-5005（2015）06-0145-08

10.3969/j.issn.1673-5005.2015.06.020

2015-03-02

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51301201）；山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（ZR2013EMQ014）

畢海勝（1985-），男，講師，博士，研究方向?yàn)橛蜌鈨?chǔ)運(yùn)系統(tǒng)安全工程技術(shù)。E-mail：bhs888796@163.com。