Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами
Ідентифіковано та кількісно проаналізовано пошкодження поверхні локальної ділянки магістрального газопроводу “Київ–Захід України-1” корозійними пітингами за результатами оброблення цифрових зображень. Форму дефектів оцінено за даними цифрового діагностування та обґрунтовано їх морфологічні ознаки....
Gespeichert in:
| Datum: | 2013 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України
2013
|
| Schriftenreihe: | Фізико-хімічна механіка матеріалів |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/136836 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами / І.В. Коноваленко, П.О. Марущак, Р.Т. Біщак // Фізико-хімічна механіка матеріалів. — 2013. — Т. 49, № 4. — С. 70-76. — Бібліогр.: 21 назв. — укp. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-136836 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1368362025-02-23T20:16:05Z Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами Автоматизированная оценка поврежденности поверхности магистрального газопровода коррозионными питтингами Automated assessing of damages of the main gas pipeline surface by corrosion pittings Коноваленко, І.В. Марущак, П.О. Біщак, Р.Т. Ідентифіковано та кількісно проаналізовано пошкодження поверхні локальної ділянки магістрального газопроводу “Київ–Захід України-1” корозійними пітингами за результатами оброблення цифрових зображень. Форму дефектів оцінено за даними цифрового діагностування та обґрунтовано їх морфологічні ознаки. Встановлено, що окремим етапам пітингової корозії відповідають певні інтегральні параметри зображення. Обробкою даних про геометричні параметри пітингоутворення виявлено основні закономірності коалесценції окремих дефектів та їх формозміни. Идентифицирована и количественно проанализирована поврежденность магистрального газопровода “Киев–Запад Украины-1” коррозионными питтингами по результатам обработки цифровых изображений поверхности. Поведение дефектов оценено по данным диагностики отдельных этапов их формирования и развития. Установлено, что конкретным стадиям питтинговой коррозии соответствуют определенные интегральные параметры изображения. По результатам обработки геометрических параметров питтингов выявлены основные закономерности коалесценции отдельных дефектов и их формоизменения. The identification and quantification of the damage of pipeline “Kyiv– Western Ukraine-1” by corrosion pitting, based on results of the processing of the surface digital images of defects, was carried out. The defects behaviour was assessed by diagnostic of the individual stages of the process of their formation and development. The individual stages of pitting corrosion correspond to the definite integral image parameters. The basic laws of the coalescence of individual defects and their forming based on the processing of data of geometrical parameters of pits were found. 2013 Article Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами / І.В. Коноваленко, П.О. Марущак, Р.Т. Біщак // Фізико-хімічна механіка матеріалів. — 2013. — Т. 49, № 4. — С. 70-76. — Бібліогр.: 21 назв. — укp. 0430-6252 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/136836 670.191.33 uk Фізико-хімічна механіка матеріалів application/pdf Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| description |
Ідентифіковано та кількісно проаналізовано пошкодження поверхні локальної ділянки магістрального газопроводу “Київ–Захід України-1” корозійними пітингами за
результатами оброблення цифрових зображень. Форму дефектів оцінено за даними
цифрового діагностування та обґрунтовано їх морфологічні ознаки. Встановлено,
що окремим етапам пітингової корозії відповідають певні інтегральні параметри
зображення. Обробкою даних про геометричні параметри пітингоутворення виявлено основні закономірності коалесценції окремих дефектів та їх формозміни. |
| format |
Article |
| author |
Коноваленко, І.В. Марущак, П.О. Біщак, Р.Т. |
| spellingShingle |
Коноваленко, І.В. Марущак, П.О. Біщак, Р.Т. Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами Фізико-хімічна механіка матеріалів |
| author_facet |
Коноваленко, І.В. Марущак, П.О. Біщак, Р.Т. |
| author_sort |
Коноваленко, І.В. |
| title |
Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами |
| title_short |
Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами |
| title_full |
Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами |
| title_fullStr |
Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами |
| title_full_unstemmed |
Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами |
| title_sort |
автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами |
| publisher |
Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України |
| publishDate |
2013 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/136836 |
| citation_txt |
Автоматизоване оцінювання пошкодженості поверхні магістрального газопроводу корозійними пітингами / І.В. Коноваленко, П.О. Марущак, Р.Т. Біщак // Фізико-хімічна механіка матеріалів. — 2013. — Т. 49, № 4. — С. 70-76. — Бібліогр.: 21 назв. — укp. |
| series |
Фізико-хімічна механіка матеріалів |
| work_keys_str_mv |
AT konovalenkoív avtomatizovaneocínûvannâpoškodženostípoverhnímagístralʹnogogazoprovodukorozíjnimipítingami AT maruŝakpo avtomatizovaneocínûvannâpoškodženostípoverhnímagístralʹnogogazoprovodukorozíjnimipítingami AT bíŝakrt avtomatizovaneocínûvannâpoškodženostípoverhnímagístralʹnogogazoprovodukorozíjnimipítingami AT konovalenkoív avtomatizirovannaâocenkapovreždennostipoverhnostimagistralʹnogogazoprovodakorrozionnymipittingami AT maruŝakpo avtomatizirovannaâocenkapovreždennostipoverhnostimagistralʹnogogazoprovodakorrozionnymipittingami AT bíŝakrt avtomatizirovannaâocenkapovreždennostipoverhnostimagistralʹnogogazoprovodakorrozionnymipittingami AT konovalenkoív automatedassessingofdamagesofthemaingaspipelinesurfacebycorrosionpittings AT maruŝakpo automatedassessingofdamagesofthemaingaspipelinesurfacebycorrosionpittings AT bíŝakrt automatedassessingofdamagesofthemaingaspipelinesurfacebycorrosionpittings |
| first_indexed |
2025-11-25T01:36:13Z |
| last_indexed |
2025-11-25T01:36:13Z |
| _version_ |
1849724316776660992 |
| fulltext |
70
Ô³çèêî-õ³ì³÷íà ìåõàí³êà ìàòåð³àë³â. – 2013. – ¹ 4. – Physicochemical Mechanics of Materials
УДК 670.191.33
АВТОМАТИЗОВАНЕ ОЦІНЮВАННЯ ПОШКОДЖЕНОСТІ ПОВЕРХНІ
МАГІСТРАЛЬНОГО ГАЗОПРОВОДУ КОРОЗІЙНИМИ ПІТИНГАМИ
І. В. КОНОВАЛЕНКО 1, П. О. МАРУЩАК 1, Р. Т. БІЩАК 2
1 Тернопільський національний технічний університет ім. Івана Пулюя;
2 Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу
Ідентифіковано та кількісно проаналізовано пошкодження поверхні локальної ділян-
ки магістрального газопроводу “Київ–Захід України-1” корозійними пітингами за
результатами оброблення цифрових зображень. Форму дефектів оцінено за даними
цифрового діагностування та обґрунтовано їх морфологічні ознаки. Встановлено,
що окремим етапам пітингової корозії відповідають певні інтегральні параметри
зображення. Обробкою даних про геометричні параметри пітингоутворення вияв-
лено основні закономірності коалесценції окремих дефектів та їх формозміни.
Ключові слова: корозійне пошкодження, пітинг, деградація, пошкодженість по-
верхні.
Пітингова корозія – один із найпоширеніших видів локального пошкоджен-
ня металу [1]. Кородують з утворенням пітингів метали та сплави, експлуатовані
в морській воді, атмосферних умовах та ґрунті. Через різноманіття їх форм та
стадійності виникнення суттєво ускладнюється поточний контроль об’єктів та
прогнозування швидкості корозії [2, 3]. Існує чимало контактних та безконтакт-
них методів діагностування та дефектометрії. Серед оптичних безконтактних
достатньо прецизійним, оперативним і водночас простим у реалізації є метод
цифрової спекл-кореляції [4], за яким визначають лінійні розміри, площу та роз-
ташування пошкоджень і тріщиноподібних дефектів за цифровим зображенням
поверхні, забезпечуючи моніторинг процесів зародження та розвитку пітингів у
режимі реального часу [5, 6].
В останні роки інтенсивно розвиваються методи вимірювання форми і циф-
рового діагностування множинних дефектів. Зокрема, способи контролю мно-
жинного розтріскування теплотривких сталей, нанопокривів, дорожнього полот-
на, якості виготовлення друкованих плат тощо [7–10]. Водночас у кожному з цих
випадків слід враховувати особливості форми об’єктів аналізу та якість цифрово-
го зображення [11].
Відомі підходи автоматизованого аналізу пітингових пошкоджень прокату
алюмінієвих сплавів із обчисленням низки параметрів стану об’єкта, які перекон-
ливо довели, що ранні стадії накопичення таких дефектів за корозійного впливу
та циклічного навантажування можна ефективно оцінювати за зображеннями їх
морфології [12–14]. Цей підхід придатний для прогнозування розвитку тріщин у
результаті зародження та росту каверн (пітингів). Доведено, що від стану аналі-
зованої поверхні залежить інформативність зображень.
Нижче створено алгоритм ідентифікації корозійних пошкоджень і розробле-
но на його основі метод аналізу пітингів різної геометричної форми.
Методика випроб. Досліджували фрагмент магістрального газопроводу
“Київ–Захід України-1” після сорока років експлуатації в землі. Газопровід має
діаметр 1020 mm з товщиною стінки 10 mm та гумово-бітумний ізоляційний по-
Контактна особа: П. О. МАРУЩАК, e-mail: maruschak.tu.edu@gmail.com
71
крив. Через порушення ізоляції на зовнішній поверхні труб внаслідок взаємодії
металу труби з середовищем виникли корозійні пошкодження у вигляді плям, ви-
разок і каверн різних розмірів і глибини. Під час ремонтних робіт з труби у раді-
альному та осьовому напрямках на спеціалізованому верстаті Q-80Z (УРМО-80А)
з водяним охолодженням вирізали фрагменти, щоб оцінити дефектність металу.
Аналізовану поверхню шліфували на верстаті MP-1B.
Класифікація виду пошкодженої поверхні. Під час топологічного обсте-
ження поверхні об’єктів підвищеного технологічного ризику необхідно узагаль-
нити, класифікувати та накопичити інформацію про її стан [15–17]. Корозія сут-
тєво знижує термін експлуатації газопроводів. За якісної ізоляції поверхні трубо-
проводу у поєднанні із катодним захистом труба кородує досить повільно і рівно-
мірно. Проте через старіння ізоляційної плівки виникають її локальні відшару-
вання і наскрізне руйнування, а отже, локалізуються осередки корозії, які і спри-
чиняють аварії на лінійній частині газопроводів. Для аналізованого фрагмента
характерні саме локалізовані корозійні ямки – пітинги [8].
Такі пошкодження властиві ділянкам газопроводу зі зношеним покривом та
високими напруженнями (коловими – від робочого тиску та згинальними – від
складного рельєфу місцевості) [2]. Під час мaкроаналізу встановили, що усі пі-
тинги підростали у глибину стінки труби перпендикулярно до її поздовжньої осі,
що і було однією із фізико-механічних передумов їх автоматизованого аналізу.
Вихідними тут є багатовимірні дані, які описують складний об’єкт, що знахо-
диться в атрибутивному багатовимірному просторі ознак. Таким чином, однією з
найважливіших задач є автоматизований інтегральний аналіз багатовимірних то-
пологічних результатів для їх подальшої числової інтерпретації.
Розрізняють декілька типів пітингів: розпорошені корозійні ямки переважно
округлої форми, спричинені впливом середовища; об’єднання суміжних пітингів
з утворенням гантелеподібних корозійних ямок внаслідок перетину окремих де-
фектів; конгломерати пітингів через коалесценцію низки об’єднаних пітингів, що
формують розгалужені морфоструктурні утвори значного периметру (рис. 1).
Рис. 1. Схема форм пітингів [14, 15]: a – округлі; b – видовжені; c – розвинуті + об’єднані.
Fig. 1. Pit shapes (schematically) [14, 15]:
a – rounded; b – elongated; c – developed + consolidated pits.
Формалізація завдань автоматизованої класифікації. Щоб автоматизува-
ти класифікацію пітингів, використали метод аналізу зображень. Вихідне багато-
градаційне фотозображення дослідного зразка обробляли згідно з алгоритмом по-
шуку та розпізнавання пошкоджених фрагментів. У результаті отримали бінарне
зображення з локалізованими ділянками пітингів, яке аналізували за інтеграль-
ною методикою.
Розташування корозійних ямок визначали, оцінюючи фотозображення дослі-
джуваної поверхні. Вхідне багатоградаційне зображення перетворювали у зобра-
ження у градаціях сірого кольору I0(x, y) (де x – індекс стовпчика, x ∈ (1...m);
y – індекс рядка зображення I0, y ∈ (1...n)) (рис. 2а). Алгоритм для ідентифікації
пошкод складається з послідовних операцій вирівнювання освітленості, бінарно-
го перетворення, фільтрування та ще одного бінарного перетворення [8, 18].
72
Рис. 2. Вхідне багатоградаційне зображення I0 (а), розташування після попередньої
бінаризації Ib (b) і результат розпізнавання положення корозійних пітингів I (с).
Fig. 2. Incoming many-tonal image I0 (а), after previous image binarization Ib (b)
and result of recognition of corrosion pits location I (c).
Бінарне перетворення – первинна базова операція виявлення частин зобра-
ження, що належать пітингам, і виокремлення їх від фону. Його виконують, по-
рівнюючи яскравість кожної точки зображення з певним граничним значенням.
Використовували адаптивний метод бінаризації, за якого границю перетворення
обчислюють окремо для кожного фрагмента зображення, що дає можливість по-
слабити вплив завад на його розпізнавання [8].
Вирівнюючи освітленість зображення, позбувалися впливу її нерівномірнос-
ті під час фотографування зразка на результат роботи алгоритму. Для цього вико-
ристовували операцію згортки зображення з низькочастотним фільтром з подаль-
шим усуненням низькочастотного складника. Щоб отримати зображення освітле-
ності l′(x, y), застосували гауссовий фільтр з достатньо великим розміром ядра.
Зображення з вирівняною освітленістю описували за формулою
0 ( , )
( , )
( , )L L
I x y
I x y K
l x y
= ⋅
′
, (1)
де max( ( , ))LK l x y′= – коефіцієнт вирівнювання освітленості.
Наступне бінарне перетворення призначене для попереднього розподілу
зображення на два кластери: фону та шуканих об’єктів. Зображення Ib містить
дрібні шумові утворення, які спотворюють результати діагностування. Тому до
нього застосували гауссове фільтрування та повторне бінарне перетворення.
Одержане так кінцеве зображення I (рис. 2с) використовували, щоб виявити по-
шкоджені ділянки зразка. При цьому білі пікселі відповідали фону, чорні – коро-
зійним ямкам. Аналізуючи зображення I, обчислювали відносну площу пошкод,
кількість корозійних ямок, їх розмір та координати.
Відносну частку пошкодження визначали як відношення суми площ коро-
зійний ямок до площі дослідженої ділянки:
surf
0
/ ,
r
i
i
f S
=
ν = ∑ (2)
де
0
r
i
i
f
=
∑ – сума площ корозійних ямок, ідентифікованих на аналізованому зобра-
женні, pixel.
Здебільш корозійні виразки відрізняються за кольором та інтенсивністю
відбитого світла від основної непошкодженої поверхні (вони темніші) (рис. 2).
Розпізнавання корозійних утворень контролювали, підбираючи оптимальні пара-
метри алгоритму [18, 19]. Зокрема, під час аналізу зображення на рис. 2а вико-
ристали значення межі фону 14% та радіуса ядра фільтра 5 пікселів. Для ана-
лізованого фрагмента відносна площа розтріскування ν = 5%.
73
Щоб кількісно описати особливості розподілу корозійних ямок на поверхні
зразка, кластеризували зображення I, розбиваючи його на сукупність окремих
розпізнаних об’єктів. Кожен з таких об’єктів, оточений зі всіх боків фоном, є
окремою корозійною ямкою, або шумовим артефактом, зумовленим особливо-
стями зображення та алгоритмом його обробки. Отже, отримали масив об’єктів,
для кожного з яких розрахували площу fi та координати центра мас об’єкта. Пло-
щу fi обчислювали як загальну кількість всіх пікселів, які формують об’єкт, і за її
значенням для кожного об’єкта знаходили еквівалентний діаметр di круга з такою
ж площею (рис. 3а).
Рис. 3. Графік зміни еквівалентного
діаметра для різних площ (а), гістограма
розподілу кількості розпізнаних об’єктів
за їх еквівалентними діаметрами (b)
та відносна частка об’єктів різних
діаметрів у їх загальній кількості (с).
Fig. 3. Graph of changes of the equivalent
diameter for different areas (a), histogram
of distribution of recognized objects by their
equivalent diameters (b), and relative part
of objects of different diameters
in their total number (c).
Виявлено (рис. 3b), що значну частку (60,45%) займають дрібні ямки, серед-
ні – 27,27%, великі – 12,28%. Однак дрібні ямки можуть сприйматися як шумові
артефакти, що може спричинити деяке завищення кількості розпізнаних пітин-
гів, а збільшення еквівалентного діаметра можуть зумовити індивідуальне зрос-
тання розміру пітинга або об’єднання кількох дефектів. В останньому випадку
він зростає, проте як умовний параметр лише частково характеризує геометрію
дефекту. Для глибшого аналізу структури та морфологічних особливостей де-
фектів запропонували параметр оцінювання наближення корозійних плям до ко-
лової форми.
Врахування форми пітингів. Аналіз фізико-хімічних закономірностей роз-
витку пітингів виявив, що дослідженому матеріалу притаманний складний розпо-
діл структурно-механічної неоднорідності, яка спричиняє відмінності у швидкос-
ті розвитку та злиття корозійних ямок. [12, 20]. Через “злиття” окремих пітингів
в об’єднані корозійні утвори змінюється їх геометрія і формується спільний гео-
метричний центр маси дефекту. Тут особливо зацікавлює об’єднання трьох і
більше пітингів [13]. Фактично ямкоутворення у першому наближенні можна
розглядати як багаторівневу систему, в якій об’єднання пітингів є послідовною
еволюцією розмірів і форми дефектів [1]. Відбувається перехід дефектів від коло-
вої форми до розвинутої із відповідною їх морфологічною перебудовою.
74
Щоб виявити ступінь наближення форми корозійних плям до колової, для
кожного об’єкта розраховували координати його центра мас Ci(xci, yci):
1
/
if
ci m i
m
x x f
=
= ∑ ,
1
/
if
ci m i
m
y y f
=
= ∑ . (3)
Далі для розпізнаних об’єктів обчислювали коефіцієнт круглості Kci – від-
соток попадання пікселів об’єкта у коло з діаметром di, центр якого суміщено з
центром мас Ci (рис. 4а):
1
( , )
100%
if
m i
m
ci
i
g r d
K
f
== ⋅
∑
,
1, якщо | | / 2,
( , )
0, якщо | | / 2,
m i
m i
m i
r d
g r d
r d
⎧ ≤⎪= ⎨
>⎪⎩
(4)
де ( , )m ig r d – індикаторна функція оцінювання потрапляння m-го пікселя об’єкта в
межі еквівалентного кола з діаметром di; mr – радіус-вектор, направлений від цент-
ра еквівалентного кола Ci(xci, yci) до m-го пікселя об’єкта з координатами xm, ym.
Рис. 4. Розпізнані на зображенні корозійні ямки (збільшений фрагмент рис. 2с)
і накладені на них кола з еквівалентною площею (а) та графік зміни
коефіцієнта круглості Kc для об’єктів різних площ (b).
Fig. 4. Corrosive pits recognized in the image (magnified fragment of Fig. 2с)
and circles with equivalent area imposed on them (a) and graph of variation
of the roundness coefficient Kc for objects of different areas (b).
Характер розвитку пошкоджень поверхні визначають за параметрами розта-
шованих на ній пітингів [3]. Для класифікації тріщин інформативним є коефіці-
єнт круглості Kc. Виявлено, що малі пітинги мають близьку до округлої форму
(рис. 4а). Проте за індивідуального підростання та об’єднання зі сусідніми дефек-
тами збільшується розкид їх форм, а тому їх опис параметром Kc не завжди ви-
правданий. Слід відзначити, що запропонований алгоритм все ж таки вдало опи-
сує переважну більшість аналізованих пітингів. Подальший їх розвиток та об’єд-
нання свідчить про певну тенденцію до набуття конгломератами округлішої фор-
ми, згладжування крайових ефектів та орієнтацію вздовж певного напрямку. Ок-
руглі пітинги утворювались на ділянках структурної неоднорідності, зокрема в
околі включень, що супроводжувалось накопиченням продуктів корозії внаслі-
док руйнування матеріалу. Укрупнення пітингів пов’язане насамперед з трива-
лим впливом корозії, що спричиняє підростання та коалесценцію дефектів з фор-
муванням видовжених пітингів. Пітингам різної форми притаманні не лише гео-
метричні, але й фізико-хімічні особливості, зокрема відмінності в інтенсивності
корозійного підростання. Саме тому певні класифікаційні ознаки є основою розу-
міння механізму накопичення дефектів в аналізованому матеріалі. Особливими
цікавими є розвинуті + об’єднані пітинги, які вирізняються складним рельєфом
дна і переважно нерівномірні за глибиною. Детальним аналізом встановлено, що
75
рельєф дна тісню пов’язаний з груповим об’єднанням пітингів, яке пришвидшує
деградацію аналізованої поверхні. З одного боку, зменшується “витягнутість” –
орієнтація пітинга у певному напрямку, проте зростає морфологічна неоднорід-
ність форми об’єднаного пітинга.
Стадійність та параметри множинного розтріскування. Розвиток пітин-
гів неоднорідний з одночасним зародженням нових, що пов’язано з їх вибірковим
підростанням та об’єднанням з більшими дефектами (див. таблицю). Стадійність
формозміни пітингів, активація та коалесценція дефектів певною мірою залежать
і від деформаційних процесів [15–17]. Зокрема, на макрорівні зародження пітин-
гів пов’язане з локалізацією деформацій і активується зі зростанням макродефор-
мацій та підвищенням напружень у металі труби [21].
Параметри та типи пітингів, виявлених на стінці труби
магістрального газопроводу
Еквівалентний діаметр
pixels µm
Відносна
кількість, %
Усереднений коефі-
цієнт округлості Kc
Тип
di ≤ 10 di ≤ 385 60,5 85 Округлі
10 < di ≤ 20 385 < di ≤ 770 27,3 70 Видовжені
20 < di 770 < di 12,2 75 Розвинуті +
+об’єднані
Сьогодні актуальним є підвищення ефективності експлуатації газопроводів
великого діаметра із вибірковим ремонтом за результатами діагностичних обсте-
жень внутрішньотрубною дефектоскопією. Це забезпечує безаварійну експлуата-
цію газопроводу шляхом вибраковування і ремонту окремих ділянок труби. За
таких умов для діагностування стану труби та прийняття рішення необхідний
експрес-метод оцінювання дефектів, який узагальнює інформацію про пошкод-
ження за сукупністю кількох аналізованих параметрів.
ВИСНОВКИ
Розвинуто автоматизований метод аналізу пошкоджень поверхні корозійни-
ми виразками із урахуванням їх морфологічних ознак шляхом оброблення циф-
рового зображення. За допомогою запропонованого алгоритму розраховано за-
гальну площу пошкодження досліджуваної поверхні, кількість пітингів, їх розмір
та координати. Виявлено, що вона здебільш округлої форми, для оцінювання якої
введено коефіцієнт округлості. Найбільш колоподібними є малі пітинги розміром
до 0,4 mm. Запропоновано метод класифікації пітингів за формою.
РЕЗЮМЕ. Идентифицирована и количественно проанализирована поврежденность ма-
гистрального газопровода “Киев–Запад Украины-1” коррозионными питтингами по резуль-
татам обработки цифровых изображений поверхности. Поведение дефектов оценено по дан-
ным диагностики отдельных этапов их формирования и развития. Установлено, что конкрет-
ным стадиям питтинговой коррозии соответствуют определенные интегральные параметры
изображения. По результатам обработки геометрических параметров питтингов выявлены
основные закономерности коалесценции отдельных дефектов и их формоизменения.
SUMMARY. The identification and quantification of the damage of pipeline “Kyiv–
Western Ukraine-1” by corrosion pitting, based on results of the processing of the surface digital
images of defects, was carried out. The defects behaviour was assessed by diagnostic of the
individual stages of the process of their formation and development. The individual stages of
pitting corrosion correspond to the definite integral image parameters. The basic laws of the
coalescence of individual defects and their forming based on the processing of data of
geometrical parameters of pits were found.
1. Романив О. Н., Никифорчин Г. Н. Механика коррозионного разрушения конструкци-
онных сплавов. – М.: Металлургия, 1986. – 294 с.
2. Effect of the long-term service of the gas pipeline on the properties of the ferrite-pearlite steel /
H. Nykyforchyn, E. Lunarska, O. Tsyrulnyk et al. // Mat. and Corr. – 2009. – № 9. – P. 716–725.
76
3. Похмурський А. Ю. Діагностика тонколистового прокату, ураженого корозійними
пітингами, та визначення їх впливу на міцність: Автореф. дис. ... канд. техн. наук.
– Львів, 2012. – 16 с.
4. Influence of deformation process in material at multiple cracking and fragmentation of nano-
coating / P. O. Maruschak, S. V. Panin, S. R. Ignatovich et al. // Theor. and Appl. Fract.
Mech. – 2012. – 57. – P. 43–48.
5. Автоматизований аналіз поверхневих тріщин у конструкційних елементах / П. В. Яс-
ній, П. О. Марущак, І. В. Коноваленко, Р. Т. Біщак // Фіз.-хім. механіка матеріалів.
– 2008. – 44, № 6. – С. 83–88.
(Computer analysis of surface cracks in structural elements / P. V. Yasnii, P. O. Marushchak,
I. V. Konovalenko, and R. T. Bishchak // Materials Science. – 2008. – 44, № 6. – P. 833–839.)
6. Похмурський А. Ю., Русин Б. П., Обух Ю. В. Оцінювання впливу пітингоподібних де-
фектів на міцність тонколистового сплаву Д16Т // Там же. – 2012. – 48, № 1. – С. 95–99.
(Pokhmurs'kyi A. Yu., Rusyn B. P., and Obukh Yu. V. Evaluation of the influence of pit-like de-
fects on the strength of D16T sheet alloy // Materials Science. – 2012. – 48, № 1. – P. 101–105.)
7. A single precursor pit for pitting corrosion on defect of tinplate alloy layer visualized by ato-
mic force microscopy / G.-F. Cui, J.-H. Wang, N. Li, X.-Q. Huang // Materials Chemistry
and Physics. – 2006. – 97 (2–3). – P. 488–493.
8. Коноваленко И. В., Марущак П. О. Автоматизированный метод диагностики деформа-
ционного поведения материала, поврежденного сеткой трещин термоусталости // Ав-
тометрия. – 2013. – 49, № 3. – С. 36–43.
9. Сиротюк А., Муравський Л., Куць О. Дослідження мікропошкоджуваності матеріалу
та зародження тріщин в околі пітингу методом просторово-часової спекл-кореляції
// Машинознавство. – 2008. – № 5 (131). – С. 8–11.
10. Франкевич Л. Ф., Муравський Л. І. Дослідження процесів пітингової корозії на поверх-
ні зразка під дією втомного навантаження методом просторово-часової спекл-кореля-
ції // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2009. – № 1 (17).
– С. 193–196.
11. Франкевич Л. Ф. Кореляційна оцінка корозійних виразок на шорсткій поверхні // Елек-
троніка та інформ. технології. – 2011. – Вип. 1. – С. 149–155.
12. An image processing method for morphology characterization and pitting corrosion evalua-
tion / E. N. Codaro, R. Z. Nakazato, A. L. Horovistiz et al. // Mater. Sci. and Engng. A. –
2002. – 334 (1–2). – P. 298–306.
13. Novel images of the evolution of stress corrosion cracks from corrosion pits / D. A. Horner,
B. J. Connolly, S. Zhou et al. // Corr. Sci. – 2011. – 53 (11). – P. 3466–3485.
14. Кількісний аналіз структурних змін у сталі внаслідок високотемпературної витримки
у водні / О. З. Студент, Б. П. Русин, Б. В. Кисіль та ін. // Фіз.-хім. механіка матеріалів.
– 2003. – 39, № 1. – С. 22–28.
(Quantitative analysis of structural changes in steel caused by high-temperature holding
in hydrogen / O. Z. Student, B. P. Rusyn, B. V. Kysil’ et al. // Materials Science. – 2003.
– 39, № 1. – P. 17–24.)
15. Environmentally assisted “in-bulk” steel degradation of long term service gas trunkline
/ H. Nykyforchyn, E. Lunarska, O. Tsyrulnyk et al. // Engng. Failure Analysis. – 2010. – 17.
– P. 624–632.
16. Stress corrosion cracking of the clad structural steels after its high temperature hydrogen
degradation / K. Lublinska, O. Tsyrulnyk, M. Hredil et al. // Adv. in Mater. Sci. – 2007. – 7,
№ 1. – P. 27–32.
17. Ясній П. В., Марущак П. О., Біщак Р. Т. Високотемпературна корозія і розтріскування
поверхні елементів металургійного обладнання // Фіз.-хім. механіка матеріалів. – 2010.
– Спец. вип. № 8. – С. 110–114.
18. Choi K.Y. and Kim S. S. Morphological analysis and classification of types of surface corro-
sion damage by digital image processing // Corr. Sci. – 2005. – 47 (1). – P. 1–15.
19. Konovalenko I. V. and Marushchak P. O. Error analysis of an algorithm for identifying
thermal fatigue cracks // Optoelectronics, instrumentation and data processing. – 2011. – 47,
№ 4. – P. 360–367.
20. Effect of long term operation on degradation of material of main gas pipeline / P. Maruschak,
R. Bishchak, I. Konovalenko et al // Abstr. of the 15th Intern. Symp. on Metallography
(April 24–26). – Slovakia: Košice, 2013. – P. 56.
21. Неруйнівні методи визначення фізико-механічних характеристик металоконструкцій
тривалої експлуатації / М. О. Карпаш, Є. Р. Доценко, Н. Л. Тацакович, О. М. Карпаш.
– Івано-Франківськ: ІФНТУНГ, 2010. – 309 с.
Одержано 16.04.2013
|