Abstract
비파괴 검사방법 중 자기누설 방법을 이용한 비파괴 검사방법은 높은 자기 투자율을 갖고 있는 배관 검사에 적합하다. 자기누설 방식이 적용된 시스템을 MFL PIG라고 하는데 이전 MFL PIG는 금속 손실이나 부식과 같은 결함을 검출하는 데 높은 성능을 보인다. 하지만 MFL PIG는 배관 내 외부의 압력차에 의해 발생하는 크랙을 검출하는데 어려움이 있다. 크랙은 매우 가늘고 길게 발생하기 때문에 축방향으로 자기장을 형성하는 기존의 MFL PIG에서는 자기장이 통과하는 크랙의 단면적이 변화가 거의 없게 된다. 크랙은 배관에서 빈번히 발생하는 결함으로 사고의 위험은 금속 손실이나 부식에 의한 것보다 훨씬 크다. 그러므로 크랙을 검출하기 위한 새로운 PIG가 연구 개발 될 필요가 있다. CMFL PIG는 자기장을 원주방향으로 형성하여 크랙에서의 자기 누설을 최대화할 수 있다. 본 논문에서는 3차원 비선형 유한요소해석법을 이용하여 CMFL PIG를 설계하고 자기장 분포를 분석하였다. CMFL PIG를 이용하여 NACE의 표준인 크랙을 검출할 수 있고 크랙의 형상을 추정하기 위해 많은 종류의 크랙에 대해 자기장의 누설을 분석하고 신호 처리를 통해 형상 추정을 하였다. From among the NDT (nondestructive testing) methods, the MFL (magnetic flux leakage) method is specially suitable for testing pipelines because pipeline has high magnetic permeability. The system applied to MFL method is called the MFL PIG. The previous MFL PIG showed high performance in detecting the metal loss and corrosions. However, MFL PIG is highly unlikely to detect the cracks which occur by exterior-interior pressure difference in pipelines and the shape of crack is long and very narrow. In MFL PIG, the magnetic field is performed axially and there is no changes of cross-sectional area at cracks that the magnetic field passes through. Cracks occur frequently in the pipelines and the risk of the accident from the cracks is higher than that from the metal loss and corrosions. Therefore, the new PIG is needed to be researched and developed for detecting the cracks. The circumferential MFL (CMFL) PIG performs magnetic fields circumferentially and can maximize the magnetic flux leakage at the cracks. In this paper, CMFL PIG is designed and the distribution of the magnetic fields is analyzed by using 3 dimensional nonlinear finite element method (FEM). In CMFL PIG, cracks, standards of NACE, are detectable. To estimate the shape of crack, the leakage of magnetic fields for many kinds of cracks is analyzed and the method is developed by signal processing.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.