南乌拉尔国立大学开发了一种智能系统，用于监测金属结构的腐蚀磨损，该系统专为应对严苛的工业环境而设计。这项研发工作由德米特里·施耐德领导的科研团队完成，是“优先2030”战略学术领导力项目的一部分。
该系统旨在长期监测炼油厂、化工厂和能源设施中管道、压力容器和其他关键设备部件的壁厚变化。
研发意义
腐蚀和冲蚀磨损仍然是导致工业设备事故、计划外维修和停机的主要原因之一。监测在高温和表面粗糙度显著的物体尤其具有挑战性。在这种情况下，传统的超声波检测方法常常由于信号失真和高噪声水平而降低精度。
技术工作原理
该技术基于一种基于滑动互相关的超声信号处理方法，并采用亚离散估计时移。该算法分析超声脉冲序列，提高了在粗糙表面常见的波散射和噪声环境下的测量稳定性。
所采用的方法确保了对微米级厚度变化的灵敏度，同时在实验室和实验条件下测量误差约为10µm，超过了许多用于严苛工业环境测试的传统方法的精度。该算法还考虑了温度对金属中超声波传播速度的影响。
硬件和软件实现
我们为该系统开发了一款具有图形界面的跨平台软件，用于配置测量模式、测试算法以及近实时地可视化数据。
硬件部分是一款固定式超声传感器，设计用于安装在设备中负载最重、最易腐蚀的区域，例如焊缝、弯管和连接处。固定式安装避免了手持式仪器反复定位带来的误差，并生成可靠的磨损分析时间序列数据。
高温环境下的运行
该系统适用于高温环境（表面温度高达 600°C），这得益于其特殊的超声波导波设计。超声波导波将信号从监测区域传输至测量电子设备。这种设计使得电子元件和电源可以位于极端高温区域之外，从而保持测量稳定性并提高设备安全性。
测量频率可从几分钟到一小时不等，远高于传统便携式仪器的周期性监测频率，能够及早发现加速腐蚀磨损的迹象。此外，该方案无需人员靠近高温运行的危险设备。这降低了生产风险，提高了工业安全性，并满足了现代安全工作环境的要求。
集成与工业物联网
该系统专为分布式监测系统而设计，并支持与大学开发的 IIoTSense 工业物联网系统集成。这使得测量数据传输到集中式分析平台、远程监测设备状态以及使用预测分析技术成为可能。
使用节能且热稳定性高的组件可降低运行风险，并确保传感器在工业环境中长期自主运行。
准备阶段及计划
电子模块的功能原型已开发完成，并使用合成数据和真实金属样品进行了测试。测试证实了所提出的方法在高表面粗糙度和高噪声水平下的可行性。
下一步是进行试点测试，并根据特定行业的需求对系统进行改进。
合作前景
“我们的目标并非仅仅是开发一种替代进口的解决方案，而是要开发一种能够在严苛的运行条件下提供更高精度和测量稳定性的技术，”南乌拉尔国立大学工业自动化与物联网实验室主任德米特里·施耐德指出。“如今，我们拥有了科学基础和功能原型，我们乐于与工业合作伙伴开展合作，进一步完善、测试并在实际生产环境中应用这项技术。”
应用领域
这项技术可应用于炼油、化工、能源、冶金、造船、交通基础设施、住房和公用事业等行业——凡是需要对金属结构进行远程监控并实现设备预测性维护的领域，均可应用。
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该项目由“优先-2030”计划资助，协议编号为075-15-2025-228。