摘要 　针对油管存在损伤而缺乏有效检测和评判手段的现实 , 研究了杆状磨损缺陷的建模方
法和杆状磨损缺陷的定量检测方法 。根据杆状磨损缺陷的特点 , 建立了杆状磨损缺陷的槽深与被
磨损的油管截面积之间关系的数学模型 。采用漏磁通法对杆状磨损缺陷进行定量检测 , 给出了霍
尔传感器的输出电压与被测油管的剩余平均截面积之间关系的线性化数学模型 。大量的实验室测
试结果和工业现场试验结果表明 , 基于漏磁通法的检测系统可实现杆状磨损缺陷的定量检测 , 检
测系统对杆状磨损缺陷的定性检出率为 100 % , 杆状磨损缺陷的槽深定量检测精度为 015 mm。
　　关键词 　油管 　缺陷 　漏磁检测 　无损检测
引 　　　言
油管的工作条件与使用环境比较复杂而恶劣 ,
油管损伤的产生和发展是油管质量 、工作状态 、井
斜 、采油区的地质特点 、抽吸速度 、井液中水和腐
蚀物质的含量等随机因素综合作用的一个随机变
量 。在油管使用和实际检测过程中发现 , 油管内外
壁存在的主要损伤形式是腐蚀坑 、腐蚀孔和杆状磨
损等缺陷[1 ] 。针对油管内外壁存在损伤而又缺乏
有效检测和评判手段的现实 , 瞄准国际先进水平 ,
立足国内实际 , 采用漏磁通法设计研制了一种油管
损伤在线检测系统 , 将其应用于油田生产现场的腐
蚀坑 、腐蚀孔和杆状磨损等缺陷的在线定量检测 ,
填补了我国无实用的油管损伤在线定量检测装置的
空白 。与国内外现有的油管损伤检测装置相比 , 该
系统具有检测灵敏度高 , 准确度高 , 定量分析能力
强 , 结构简单 , 现场适应性强等特点[2～4 ] 。油管
杆状磨损缺陷的定量检测对保证采油作业的安全有
着十分重要的意义 , 是对油管进行定量检测所面临
的重点和难点之一 。笔者研究了杆状磨损缺陷的数
学模型和漏磁通定量检测方法 , 并在此基础上进行
了检测实验与分析 。
杆状磨损缺陷的数学模型
杆状磨损缺陷由抽油杆对油管内壁的摩擦引
起 , 其轴向分布范围较长 , 一般长 2～4 m。根据
对具有杆状磨损缺陷的旧油管样品的切割和分析 ,
杆状磨损缺陷的断面可能有如下几种形式 。
(1) 单面磨损槽 , 在抽油杆柱的中性点以上 ,
表现为单面偏磨 , 这种偏磨往往把油管磨穿 , 是磨
损现象中最常见也是破坏性最大的一种 。在油管弯
曲度较小的地方 , 油管内壁与抽油杆接箍产生摩
擦 , 油管磨损区域较大 , 磨损较轻 。而在弯曲度较
大的地方 , 油管内壁与抽油杆杆体也可能产生摩
擦 , 油管磨损区域较小 , 磨损较严重 。抽油杆杆体
摩擦引起的磨损槽断面轮廓线尖锐 , 而接箍引起的
磨损槽断面轮廓线平滑 。
(2) 双面磨损槽 , 在抽油杆柱的中性点以下 ,
表现为双面偏磨 。抽油杆柱做上下冲程运动时 , 将
造成抽油杆接箍对油管内壁不同侧面的偏磨 , 同时
使油管相对应的两侧面磨成深槽 , 甚至被磨穿 。
根据井况的历史数据和具有杆状磨损缺陷的油
·8 ·
石 　油 　机 　械
CHINA PETROL EUM MACHINERY 2002 年 　第 30 卷 　第 11 期
X 金建华 , 讲师 , 生于 1968 年 , 2001 年毕业于华中科技大学机械制造及其自动化专业 , 获博士学位 , 现从事无损检测新技术、检测机
器人、智能仪器及在线测控等方面的科研教学工作。地址 : (200030) 上海市华山路 1954 号。电话 : (021) 62932810 - 18 。
(收稿日期 : 2002 - 02 - 22)
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管在油井中所处的位置可判断出杆状磨损缺陷的当
量类型 。杆状磨损缺陷的断面轮廓线可以近似处理
成圆弧形 , 其重要的几何特征值有槽深 h 和槽底
圆弧半径ρ, 如图 1 所示 , 图中 ab′cba 所围成的阴
影部分为被磨损的油管截面积 , 可表示为
A loss = 2 ( A o′ab′ + A oao′ - A oab) (1)
式中 　A loss ———被磨损的油管截面积 ;
A o′ab′ ———扇形 o′ab′的面积 ;
A oao′ ———三角形 oao′的面积 ;
A oab ———扇形 oab 的面积 。
图 1 　磨损槽的断面简化模型
设新油管的内径为 r , 壁厚为 t , 抽油杆杆体
半径为ρr , 抽油杆接箍半径为 ρc , 则根据几何知
识 , 可求得
A o′ab′ = α2ρ = ρarc sin x
ρ
(2)
A oab = α1 r = rarc sin x
r - ρ + h (3)
A oao′ = 1
2 r ( r - ρ + h) sinα1 = 1 2 rx (4)
式 中 , x =
( r - ρ+ h) 2 - r
2
+ ( r - ρ+ h) 2 - ρ2
2 r
2
将式 (2) ～ (4) 代入式 (1) , 可得
Aloss = ρarc sin x
ρ +
12
rx - rarc sin x
r - ρ + h (5)
　　对式 (5) 的讨论可分为三种情况 :
(1) 杆状磨损为抽油杆杆体引起的单面磨损槽
时 , ρ≈ρr , 则
Aloss ≈ 2 ρrarc sin x
ρ
r
+
12
rx - rarc sin

x

r - ρr + h

(6)
(2) 杆状磨损为抽油杆接箍引起的单面磨损
槽时 , ρ≈ρc , 则
Aloss ≈ 2 ρcarc sin x
ρc
+
12
rx - rarc sin

x

r - ρc + h

(7)
(3) 杆状磨损为抽油杆接箍引起的双面磨损
槽时 , ρ≈ρc , 则
Aloss ≈ 4 ρcarc sin x
ρc
+
12
rx - rarc sin

x

r - ρc + h

(8)
　　在已知 A loss的情况下 , 式 (6) ～ (8) 只含有
一个未知数 h , 但没有解析解 , 可以用迭代法求得
指定误差范围内的近似解 , 得到杆状磨损缺陷槽深
的当量值 h 或剩余壁厚的当量值 t w = t - h 。
杆状磨损缺陷的漏磁通定量检测法
油管大多采用导磁性能良好的高碳钢或合金钢
制成 , 很适合于利用漏磁通法进行检测 。漏磁通法
检测杆状磨损缺陷的基本原理是采用永久励磁回路
对油管轴向励磁 , 当油管通过这一磁化磁场时 , 油
管中存在的杆状磨损缺陷将直接影响作为励磁系统
一部分的油管各磁路截面上磁通量的变化 , 并引起
探头单元两磁极之间空气隙中漏磁通的改变 , 采用
布置在两极间的霍尔传感器检测这一漏磁通变化量
即可获得有关杆状磨损缺陷状态的信息[2 ,3 ] 。
理论分析和实验研究表明 , 对于杆状磨损缺陷
的检测 , 油管壁厚减薄对应的极间漏磁通的变化量
实际是对应的磁路磁通变化的绝对量值 , 杆状磨损
缺陷检测信号幅值与被测油管的剩余平均截面积
A t (mm2) 之间遵循线性关系 , 即

V o = K0 + K1 A t	(9)
式中	V o ———杆状磨损缺陷检测信号幅值 , V ; A t ———被测油管的剩余平均截面积 , mm	2	;
K0 ,	K1 ———为与具体检测对象的磁特性 、

检测探头和信号预处理器有关的常量 , 可用制有标
准缺陷的标准管通过标定后得到 , 其典型值分别为
51454 和 - 010027 。
因此 , 根据霍尔传感器的输出电压 V o 可由式
(9) 求出被测油管的剩余平均截面积 A t , 然后由
A loss = A 0 - A t 求出被磨损的油管截面积 A loss , A 0
为新油管的截面积 , 根据式 (6) ～ (8) 即可在一
定的精度下求出杆状磨损槽的深度 。
实验与分析
为测试漏磁通法对杆状磨损缺陷的检测能力 ,
采用油管损伤在线检测系统对制作了模拟杆状磨损
缺陷的新油管段进行了实验室测试 , 并在江汉油
田 、中原油田和胜利油田的生产现场进行了大量的
工业现场试验 。整个检测系统由检测探头 、井口装
置 、信号预处理器 、 A/ D 转换器 、笔记本计算机 、
2002 年 　第 30 卷 　第 11 期 金建华等 : 油管杆状磨损缺陷的建模与定量检测 ·9 ·
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缺陷定量分析软件 、声光报警器和电源模块等组
成 。 图 2 为辛 25 - 17 井的一根内壁带杆状磨损缺
陷的旧油管由 8 个探头检测的信号波形 , 图中曲线
a 为腐蚀孔信号 , b 为杆状磨损缺陷信号 , c 为接
箍干扰信号 , 可见 , 油管有无损伤以及不同的损伤
类型对应的霍尔传感器输出信号变化特征是不同
的 。腐蚀坑 、孔信号表现为分布宽度不大的单正峰
跳变信号 , 杆状磨损缺陷信号主要表现为信号幅值
对其均值的偏离 , 并且在损伤范围内变化比较平
稳 , 轴向分布范围较宽 , 而接箍干扰信号则表现为
同时存在左接箍跳变信号和右接箍跳变信号[3 ] 。
在实际检测中 , 根据杆状磨损缺陷的信号特征 , 采
用适当的模拟或数字信号处理方法便可分离出杆状
磨损缺陷对应的特征信号 , 进行幅值分析即可得到
杆状磨损缺陷的深度及位置 。缺陷定量分析软件对
图 2 所示的杆状磨损缺陷信号的分析结果为油管距
非接箍端 1～213 m 处有深 114～118 mm 的杆状磨
损缺陷 , 当时现场解剖结果为距非接箍端 019～
212 m 处有周向弧长约 26 mm , 深 112～119 mm
的杆状磨损槽 , 与分析结果吻合良好 。大量实验室
测试结果和工业现场试验结果表明 , 检测系统对杆
状磨损缺陷的定性检出率为 100 % , 杆状磨损缺陷
的槽深定量检测精度为 015 mm。
图 2 　内壁带杆状磨损缺陷的旧油管的检测信号
由于在建立杆状磨损缺陷的数学模型时 , 将缺
陷的断面轮廓线近似处理成了圆弧形 , 因此上述数
学模型的建立实际上是针对理想的圆弧形槽进行
的 , 这种实际杆状磨损缺陷与理想圆弧形槽之间的
简化与近似是影响杆状磨损缺陷的槽深定量检测精
度的主要因素 。后续的工作将对各种实际杆状磨损
缺陷作进一步的分析 , 以修正杆状磨损缺陷的数学
模型 , 提高杆状磨损缺陷的定量检测精度 。
结 　　　论
针对油管杆状磨损缺陷的特点 , 建立了杆状磨
损缺陷的槽深与被磨损的油管截面积之间关系的数
学模型 。采用漏磁通法对杆状磨损缺陷进行定量检
测 , 给出了霍尔传感器的输出电压与被测油管的剩
余平均截面积之间关系的线性化数学模型。大量的
实验室测试结果和工业现场试验结果表明 , 杆状磨
损缺陷的漏磁通定量检测方法解决了在井口或维修
生产线上对油管的杆状磨损缺陷进行定量检测的问
题 , 具有定性检出率高 , 定量分析能力强等特点。
本研究成果的推广应用 , 可避免将带有严重杆状磨
损缺陷的旧油管投入使用 , 对有效地防止油管泄漏
或断裂事故的发生 , 减少不合理的更换而造成的巨
大浪费 , 保证采油作业的安全有着十分