油管是油氣勘探和開采過程中的重要器材，通常在幾百米甚至幾千米的地下工作。在鉆井過程中，油管不僅需要承受內(nèi)部的拉、壓、彎、扭等復(fù)合交變應(yīng)力，同時(shí)還會受到外部巖層泥漿的腐蝕磨損以及溫度和壓力變化帶來的影響。這些因素共同作用，導(dǎo)致油田油管失效事故普遍發(fā)生。在長期使用過程中，油管極易產(chǎn)生裂紋、腐蝕、偏磨、損傷等缺陷(如圖 1 所示)，嚴(yán)重時(shí)可能導(dǎo)致鉆井事故。油管的性能和耐久性對油氣開采的安全性和效率至關(guān)重要，需要定期進(jìn)行檢查和維護(hù)，以預(yù)防潛在的故障和事故。因此，有必要對油管的缺陷情況進(jìn)行定時(shí)檢查和監(jiān)測，以確保鉆井過程的安全和效率

　　　油管缺陷智能檢測儀主要功能

　　? 鉆管外部缺陷檢測主要功能：

　　(1) 實(shí)時(shí)圖像采集：

　　a) 配置***分辨率工業(yè)相機(jī)和適配鏡頭，實(shí)時(shí)采集油管外表面的圖像。

　　(2) 缺陷識別與分類：

　　a) 對采集到的圖像進(jìn)行缺陷識別，能夠檢測裂紋、磨損、腐蝕、螺紋缺陷等外部缺陷。

　　b) 將識別到的缺陷進(jìn)行分類，并標(biāo)注缺陷類型。

　　c) 檢測到缺陷可以實(shí)時(shí)報(bào)警。

　　(3) 數(shù)據(jù)存儲與管理：

　　a) 自動保存檢測到的缺陷圖像和結(jié)果，按時(shí)間或編號分類存儲。

　　b) 提供數(shù)據(jù)檢索功能，方便歷史記錄查詢。

　　(4) 報(bào)告生成：

　　a) 生成檢測報(bào)告，包含每根油管的缺陷位置、類型和嚴(yán)重程度。

　　b) 支持導(dǎo)出報(bào)告。

　　? 鉆管內(nèi)部缺陷檢測主要功能：

　　(1) 便攜式檢測主機(jī)：

　　•配置便攜式設(shè)計(jì)的內(nèi)部缺陷檢測主機(jī)，適用于現(xiàn)場檢測。

　　•支持更換鏡頭，以適應(yīng)不同檢測需求(油管內(nèi)徑或外徑)。

　　(2) 鏡頭輸送系統(tǒng)：

　　•使用人工推桿輸送鏡頭，配合網(wǎng)線標(biāo)尺進(jìn)行深度計(jì)量，每米作為一個(gè)計(jì)量單位。

　　•實(shí)時(shí)顯示鏡頭當(dāng)前位置，確保檢測精確。

　　(3) 內(nèi)部缺陷檢測與識別：

　　•檢測油管內(nèi)部缺陷，包括腐蝕、偏磨等。

　　•實(shí)時(shí)拍攝缺陷圖像，并根據(jù)操作人員輸入的缺陷類型進(jìn)行建庫建模,保持可持續(xù)學(xué)習(xí)能力。

　　•具備持續(xù)學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)新輸入的數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化檢測模型。

　　•檢測到缺陷可以實(shí)時(shí)報(bào)警。

　　(4) 圖像存儲與管理：

　　•存儲所有檢測到的內(nèi)部缺陷圖像。

　　•支持圖像的查看、編輯和注釋，便于后續(xù)分析。

　　(5) 數(shù)據(jù)分析與報(bào)告：

　　•對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)告，包含缺陷類型、分布和嚴(yán)重程度。

　　•支持導(dǎo)出數(shù)據(jù)和報(bào)告，便于進(jìn)一步處理和存檔。

　
        目前，針對油管缺陷檢測的方法主要包括超聲波檢測技術(shù)、漏磁檢測技術(shù)和渦流檢測技術(shù)等。超聲波檢測技術(shù)是利用***頻聲波在材料中的傳播特性來檢測內(nèi)部缺陷的一種方法。超聲波在材料中傳播時(shí)，當(dāng)遇到不連續(xù)性或缺陷(如裂紋、氣孔等)時(shí)，會發(fā)生反射、折射或散射，從而可以通過接收這些反射波來判斷缺陷的位置和大小。然而，超聲波檢測技術(shù)對被測試件表面的要求較***，因?yàn)槁暡ǖ膫鲗?dǎo)必須依靠液體介質(zhì)，如水或耦合劑等。如果被測油管表面不光滑或存在污染物，可能會影響檢測的準(zhǔn)確性。此外，超聲波檢測在復(fù)雜形狀或厚壁材料的檢測中也存在一定的局限性。渦流檢測技術(shù)是利用電磁感應(yīng)原理，通過在導(dǎo)電材料中產(chǎn)生渦流，并檢測渦流場的變化來發(fā)現(xiàn)缺陷的方法。渦流檢測具有非接觸、快速、適合自動化等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于表面和近表面缺陷的檢測。然而，渦流檢測易受探頭移動產(chǎn)生的噪聲影響，這會干擾檢測信號的準(zhǔn)確性。此外，渦流檢測對材料的導(dǎo)電性和磁導(dǎo)率有一定要求，適用于檢測導(dǎo)電性較好的金屬材料，對于非導(dǎo)電材料或?qū)щ娦暂^差的材料效果較差。漏磁檢測技術(shù)是一種基于鐵磁材料在磁化過程中漏磁場變化的檢測方法。當(dāng)鐵磁材料存在缺陷時(shí)，缺陷部位的磁導(dǎo)率會發(fā)生變化，從而引起漏磁場的變化，通過檢測漏磁場的分布可以發(fā)現(xiàn)缺陷。漏磁檢測技術(shù)適用于大面積和長距離的檢測，具有較***的檢測效率和靈敏度。然而，漏磁檢測技術(shù)在復(fù)雜結(jié)構(gòu)和薄壁材料的檢測中容易出現(xiàn)漏檢現(xiàn)象，此外，對于微小缺陷和表面粗糙的材料，檢測精度也較低。隨著計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于圖像的自動缺陷檢測技術(shù)逐漸成為一種***效、可靠的解決方案。YOLOv5s 作為一種先進(jìn)的目標(biāo)檢測算法，具有檢測速度快、精度***的特點(diǎn)，非常適合用于實(shí)時(shí)的缺陷檢測任務(wù)。本項(xiàng)目旨在利用 YOLOv5s 模型對油管的圖像進(jìn)行自動分析和缺陷檢測，實(shí)現(xiàn)對油管各種損傷和磨損的早期識別和報(bào)警。