水电厂重要金属部件无损检测中的缺陷识别与分析方法研究

引言

水电厂作为清洁能源生产的核心设施，其重要金属部件在长期运行过程中面临着严峻的工况考验。转轮、主轴、压力钢管等关键部件不仅承受着巨大的水压力和机械应力，还受到水流冲刷、水质腐蚀等因素的影响，极易产生各类缺陷。若这些缺陷未能及时发现和处理，可能导致部件失效、机组停机甚至重大安全事故，造成巨大的经济损失和社会影响。

一、水电厂重要金属部件常用无损检测技术及缺陷识别分析方法

1.1 超声检测技术及缺陷识别分析方法

超声检测技术是水电厂金属部件无损检测中应用最广泛的技术之一，其原理是利用超声波在金属材料中的传播特性，通过接收反射波或透射波的变化来判断缺陷的存在及特性。在缺陷识别方面，超声检测主要通过分析超声波信号的波形、幅度、传播时间等参数实现。例如，当超声波遇到裂纹等缺陷时，会产生反射回波，通过观察回波的位置可确定缺陷的深度，回波的幅度则能反映缺陷的大小。对于平面型缺陷，反射回波通常较为尖锐且幅度较大；而对于体积型缺陷，回波幅度相对较低且波形较为杂乱。在缺陷分析方面，需结合部件的结构特点和运行工况，判断缺陷的性质和危害程度。在转轮叶片检测中，若发现的裂纹位于应力集中区域，且长度和深度超过允许值，则可能在短期内扩展导致叶片断裂，需立即采取维修或更换措施；而对于位于非关键区域的微小气孔，其危害相对较小，可进行跟踪监测。

1.2 射线检测技术及缺陷识别分析方法

射线检测技术是通过 X 射线或 γ 射线穿透金属材料时的衰减过程获得部件透视图像，进而对内部缺陷进行探伤的一种检测手段。射线检测适宜检验体积型缺欠，如气孔、夹渣等。对于缺陷的判定，在射线检验中主要是依据缺陷部位在图像中缺欠的形貌、尺寸、位置等特征来进行判定。在射线图像中气孔通常显示为圆形或椭圆形黑色斑点，边界比较清楚；夹渣则一般为不规则黑色块状或条状阴影，和周围组织对比明显。

1.3 磁粉检测技术及缺陷识别分析方法

磁粉检测技术主要用于铁磁性金属件的表面及近表面裂纹、折叠等裂纹性缺陷的检验，通过在零件表面施加磁场，使零件表面和近表面的缺陷处产生漏磁场来吸附磁粉形成缺陷的磁痕而检测零件缺陷。磁粉检测方式缺陷判定主要依据磁痕的形状大小分布来确定缺陷的性质。裂纹磁痕多数为线型显示，清晰的磁痕连续，与零件受力方向吻合；折叠多数磁痕较宽呈细线状，两头渐渐消失。对于主轴表面的横向裂纹，如裂纹长度大于规定长度，且该种裂纹随着零件的转动极易因应力集中而延伸发展，直接影响主轴的运转安全；同时表面的细小纵向裂纹，如裂纹较浅，可采用打磨等方式进行修复。

1.4 渗透检测技术及缺陷识别分析方法

渗透检测对材料有无磁性没有要求，可以检测几乎所有金属试件表面开口缺陷，如裂纹、针孔等，检测原理是渗透剂渗入到缺陷当中，经清洗、显影后得到缺陷可见的形象。缺陷的识别过程是根据显现剂颜色的变化或荧光的变化来识别缺陷，着色渗透检测缺陷处出现红色线条或斑点，荧光渗透检测在紫外光作用下缺陷处有明亮的荧光存在；缺陷的分析则是对缺陷类型、缺陷长度、缺陷开口宽度的判定。

二、水电厂重要金属部件缺陷识别与分析中存在的问题

2.1 复杂结构部件缺陷识别难度大

水电厂重要的金属部件结构复杂，如转轮叶片曲面结构、压力钢管的弯头位置等，复杂的结构导致检测信号畸变或干扰，会干扰对缺陷的正确判别，如超声对转轮叶片的检测，曲面会使超声波的反射方向变形，容易形成伪缺陷信号；射线对弯头位置的检测，由于厚度差较大，图片对比度不高，容易无法准确判别缺陷。

2.2 缺陷定性与定量分析准确性不足

由于缺陷样貌的复杂性及检测方法的自身限制，在缺陷判别分析时，容易出现检测的误判或者计算分析失误的情况。磁粉检测易将某些非缺陷因素产生的与缺陷相似的磁痕误检，对超声检测方法而言，由于声波传播距离及缺陷所在材料的声速影响，容易造成对缺陷深度的判定误差。

2.3 多技术融合应用不够

每一种无损检测方法都有其优缺点，单一无损检测方法很难全方位准确检验出各个不同缺陷。现阶段在水电厂金属构件缺陷检测过程中，多无损检测技术相结合的联合无损检验应用研究很少，实际检测中过多采用单一无损技术对零部件开展检测，部分缺陷多出现漏检的情况。利用超声检测可能存在表面细小的裂纹缺陷漏检的现象，磁粉检测只能检测到外部的缺陷，却不能检测出内部的缺陷。

2.4 检测人员专业素养参差不齐

缺陷判别和分析主要依赖检测人员的经验和专业知识对检测信号和图像正确区分，现水电厂检测人员的专业水平不一，部分人员复杂缺陷分辨能力偏低，

导致漏检误判。

三、水电厂重要金属部件缺陷识别与分析方法的优化策略

3.1 采用先进的信号处理与成像技术

通过数字信号处理手段实现对检测信号的去噪、信号特征提取，增强缺陷信号的信噪比，降低复杂结构对检测信号的影响，并结合三维成像技术清晰显示部件内部和表面的缺陷形状，利于缺陷的识别与定位，如超声相控阵检测技术可以通过电子扫描实现转轮叶片的全周检测，生成三维图像，准确指示缺陷位置、缺陷形状等。

3.2 建立缺陷数据库与智能识别模型

收集水电厂金属部件各类缺陷的检测结果、图像等信息，建立缺陷库，作为缺陷识别、分析的参考。基于 AI 技术 ( 神经网络、深度学习 ) 进行缺陷智能识别模型的训练，实现缺陷自动识别和自动分类，提升缺陷定性及定量准确性。采用卷积神经网络进行射线检测图像训练，自动识别气孔、夹渣等缺陷，自动进行尺寸测量。

3.3 推动多技术融合检测

根据部件的结构特点和缺陷类型，合理选择多种无损检测技术进行融合检测，发挥各技术的优势，实现缺陷的全面检测。对主轴进行检测时，可采用超声检测内部缺陷，磁粉检测表面及近表面缺陷，两者结合可提高缺陷的检出率；对压力钢管焊缝检测时，采用射线检测体积型缺陷，超声检测平面型缺陷，确保焊缝质量。

3.4 加强检测人员培训与考核

定期对检测人员开展专业培训，提升检测人员对检测原理和缺陷特征的理解以及认识能力。同时，进行实际操作训练，使检测人员具备对复杂缺陷的判别能力。制定较为严格的考核办法，通过考核检测人员专业能力水平，提升检测人员开展缺陷辨识与分析的作业能力。

结论

水电设备重要金属部件无损检测的识别与分析是保障水电厂安全运行的前提，超声、射线、磁粉、渗透等检测手段作用巨大，而存在缺陷复杂结构识别难、定性定量不精准、多技术融合不足、人员水平参差不齐的问题，应用先进信号处理成像技术、建立缺陷库模型、多技术融合、人员培训，可以提升准确率。智能化、自动化、在线检测技术的应用提高识别分析准确率，为水电厂的安全高效运行提供保障。

参考文献

[1] 宋定航 , 莫宇 . 水电厂设备故障智能诊断与预警系统研究 [J]. 能源新观察 ,2025,(07):61-62.

[2] 庞泽磊 . 水电厂电气设备红外测温数据系统开发与运用 [J]. 云南电业 ,2025,(07):13-17.

[3] 付万珊 , 周杰 .PLC 技术在水电厂电气自动化监控系统中的应用 [J]. 轻工科技 ,2025,41(04):119-121+129.

[4] 谢 阿 萌 , 陈 红 冬 . 水 电 厂 重 要 螺 栓 安 全 管 理 探 讨 [J]. 湖 南 电力 ,2013,33(03):54-55+62.