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)，嚴重時可能導(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，需要定期進行檢查和維護，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行定時檢查和監(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) 實時圖像采集：

　　a) 配置***分辨率工業(yè)相機和適配鏡頭，實時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) 將識別到的缺陷進行分類，并標注缺陷類型。

　　c) 檢測到缺陷可以實時報警。

　　(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) 報告生成：

　　a) 生成檢測報告，包含每根油管的缺陷位置、類型和嚴重程度。

　　b) 支持導(dǎo)出報告。

　　? 鉆管內(nèi)部缺陷檢測主要功能：

　　(1) 便攜式檢測主機：

　　•配置便攜式設(shè)計的內(nèi)部缺陷檢測主機，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)線標尺進行深度計量，每米作為一個計量單位。

　　•實時顯示鏡頭當前位置，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。

　　•實時拍攝缺陷圖像，并根據(jù)操作人員輸入的缺陷類型進行建庫建模,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。

　　•檢測到缺陷可以實時報警。

　　(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)分析與報告：

　　•對檢測數(shù)據(jù)進行分析，生成統(tǒng)計報告，包含缺陷類型、分布和嚴重程度。

　　•支持導(dǎo)出數(shù)據(jù)和報告，便于進一步處理和存檔。

　
        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，當遇到不連續(xù)性或缺陷(如裂紋、氣孔等)時，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***，因為聲波的傳導(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，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。當鐵磁材料存在缺陷時，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。隨著計算機視覺和深度學(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 作為一種先進的目標檢測算法，具有檢測速度快、精度***的特點，非常適合用于實時的缺陷檢測任務(wù)。本項目旨在利用 YOLOv5s 模型對油管的圖像進行自動分析和缺陷檢測，實現(xiàn)對油管各種損傷和磨損的早期識別和報警。