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1、全聚焦相控阵超声检测技术在核电站的应用展望杜清良李守彬刘晓睿徐宁【摘要】全聚焦相控阵超声检测技术可以实现声压有效区内所有区域的虚拟聚焦，使得该项技术具有更小的近外表盲区、更高的检测灵敏度、更快的检测效率及直观的缺陷信号显示等诸多优势，该项技术在核电站金属部件的在役检查工作中将有广阔的推广应用空间。与此同时，该项技术还存在诸如发射声能较低、成像算法有差异及无国内标准可参考等问题，需要继续讨论和开展。【关键词】全聚焦;相控阵;超声检测;核电站中图分类号：TG115.285文献标识码：A文章编号：2095-2457202116-0018-002DOI：10.19694/j ki.issn2095-2
2、457.2021.16.0070引言近年，相控阵超声检测技术已广泛地应用于核电站的无损检测领域。常规相控阵超声检测技术是按照聚焦法則激发多个阵元，实现超声波声束在被检工件内的偏转和聚焦扫描，并对接收信号进行延时叠加形成最终的检测图像【1】。随着计算机技术及先进成像算法的开展，国外技术人员最先研究出新的数据采集技术即为FMC全矩阵数据采集。该数据采集技术不同于常规相控阵数据采集之处是：在任一时刻点，工件中只存在某个阵元的发射声场，发射过程中不存在类似常规相控阵的声束聚焦、偏转。基于FMC数据的图像重构方法即为TFM全聚焦成像技术。常规相控阵超声检测技术只能对检测区的某一深度形成线聚焦，在聚焦区附
3、近具有较好的检测分辨力，远离聚焦区的区域那么无法到达理想的检测效果。TFM检测技术那么在整个声压有效区都能够到达聚焦效果，并生成高分辨率的检测图像。TFM技术可实现对微小缺陷及复杂结构的高精度成像，该技术将是相控阵超声检测技术的开展趋势。1全聚焦相控阵超声检测技术1.1全矩阵数据采集全聚焦算法的前提是进行检测数据的FMC采集：在一个采集周期内，每个阵元均发射一个声波，n个阵元相继发射;对每个发射，n个阵元均接收一个A扫信号，共有n2个A扫信号组合在一个矩阵中;矩阵中行代表发射阵元，列代表接收阵元。例如，由4阵元组成一维阵列，可得16个A扫显示Aij。现行的阵列超声换能器激发接收模块一般都具有并
4、行独立的接收通道，故FMC过程可简化为：第1阵元激发后，所有阵元并行接收，所获得的回波数据定义为A1jj=1，2，3，4，共获得4组数据;然后依次激发第2、3、4阵元，重复上述过程。Aij为一组数据，包含每个时间采样点接收信号的幅值。1.2全聚焦成像算法全聚焦成像算法使用所有的全矩阵数据，后处理聚焦到被测区域内任意点，利用合成的幅值信息，实现图像表征。将数据重建而界定的关注区划成网格，对相控阵探头的整套阵元，要为网格上每一点计算聚焦法那么。在网格各点求和之前，所有记录信号均有相应时移。网格各点重建后，循环即结束。FMC-TFM的主要优点是：在一个探头位置，组合优化聚焦和空间分辨力，可完成大面积
5、直接成像。式中，Aijtijx，z为鼓励阵元i、接收阵元j的超声回波信号中表征目标聚焦点x，z的幅值信息。tijx，z为该幅值的延迟时间，包括阵元i鼓励传播到目标聚焦点x，z，再被阵元j接收所需要的时间。2技术优势与缺乏2.1技术优势2.1.1缺陷信息显示直观相较于常规超声检测技术，TFM检测技术是基于FMC数据进行待检部件结构及缺陷信息的检测图像复原，从而使检测数据的分析过程变得更立体、直观，缺陷信号和待检部件的结构信号将更容易区别，到达所见即所得的效果。2.1.2缺陷分辨力获得明显提升得益于计算机技术的快速开展，使得现场实时采集到的海量检测数据在高性能计算处理技术的支持下可以实现实时成像。
6、由于FMC-TFM检测技术实现了对待检区域的所有虚拟聚焦点进行聚焦扫查，使得待检区域的检测结果等效于聚焦扫查，使TFM检测对微小缺陷的发现能力得到明显提升。有研究说明，当虚拟探头用大孔径64阵元以上时，TFM检测技术的分辨力可以到达一个波长的尺度【3】。2.1.3对探头位置或对反射体方向性的敏度降低基于相同的原理，由于采集了更多的缺陷信号，经过大量采集数据的处理，使FMC-TFM复原的缺陷信息更全面具体。在采集数据的后处理过程中，可以对数据进行全向维度的虚拟聚焦，整个关注区都可以实现聚焦。在聚焦的情况下，各个方向性的缺陷都能获得较强的声压反射，使缺陷信号更明显。常规相控阵超声检测技术需要对待检
7、区实施正反扫查才能解决的问题，使用TFM检测技术只需进行一次扫查就能到达要求。2.1.4近外表盲区更小借助于TFM检测技术强大的数据采集和处理过程，在声压有效覆盖的范围内均可以实现虚拟聚焦，确保对微小缺陷的发现能力。采用常规相控阵超声检测时，其近外表盲区受阵元参数及聚焦法那么等多因素的影响;而采用TFM技术进行图像生成时，在其声压有效区均可实现虚拟聚焦，从而显著减小了近外表盲区。2.2存在的缺乏及对策2.2.1实时成像效率受限制采用FMC-TFM技术会采集到大量检测数据，易到达数G字节，为实现检测结果的实时显示，需要计算机技术解决大量数据传输速及图像生成问题。针对该问题，采用GPU并行计算架构和索引数据加速技术可有效提高TFM数据处理速度【3】。此外，考虑采用半矩阵/三角矩阵采集数据2-3，可将采集到的A扫数据从n2减少到nn+1/2;采用稀疏矩阵TFM技术也可有效减少检查的数据量【4】。相较于常规TFM进行逆向数据处理及图像生成，有学者提出基于椭圆弧扫描转换的正向TFM数据处理技术【5】，可极大的减少均方根运算次数，有效提高检测图像的生成速率。