Đầu dò nào phù hợp cho kiểm tra TFM?

Vẫn áp dụng các nguyên lý kiểm tra siêu âm cơ bản

Để bắt đầu, điều quan trọng cần nhớ là phương pháp lấy nét toàn phần (TFM) vẫn phải tuân theo cùng các quy luật vật lý đang chi phối kiểm tra siêu âm thông thường (UT) hay siêu âm mảng pha (PA). Ở siêu âm Phased array có khả năng hội tụ mặt trước của các sóng giao thoa tập trung vào một khu vực nhỏ, được gọi là tiêu điểm. Sự hội tụ như vậy chỉ có thể thực hiện được bên trong trường gần của đầu dò Phased array.

Điểm cuối của trường gần tương ứng với cực đại cuối cùng của áp suất dọc theo trục lan truyền của chùm siêu âm không hội tụ. Nó được xác định bởi các thông số của đầu dò như kích thước và tần số của biến tử, cũng như vận tốc của âm trong vật liệu. Trong PA, trường gần là vùng có thể lấy nét. Bên ngoài phạm vi này, việc kiểm tra được coi là không hội tụ, và biên độ và độ phân giải chùm tia sẽ suy giảm theo đường truyền âm giống như với UT thông thường. Với TFM, các giới hạn lấy nét và trường gần giống như vậy cũng được áp dụng, nghĩa là điều gì đúng với PAUT cũng đúng với TFM.

Các đánh đổi với đặc tính của đầu dò

Tần số, kích thước phần tử và số lượng biến tử của đầu dò là một số yếu tố có ảnh hưởng đến việc thiết lập và chất lượng của việc kiểm tra. Ví dụ, vì độ dài trường gần tỷ lệ thuận với tần số đầu dò và kích thước khẩu độ, đầu dò có tần số cao hơn và khẩu độ hoạt động lớn hơn có khả năng lấy nét xa hơn từ mặt đầu dò, do đó cung cấp vùng lấy nét lớn hơn và do vậy cải thiện chất lượng hình ảnh TFM, tuy nhiên khi đó, độ phân giải gần bề mặt sẽ bị ảnh hưởng tiêu cực.

Đầu dò có tần số và kích thước biến tử khác nhau cho thấy khả năng phân giải gần và phân giải xa khác nhau.

Việc dựa vào thử nghiệm để xác định đầu dò lý tưởng cho thiết lập TFM là không thực tế do có nhiều tham số liên quan. Do vậy, khi kiểm tra TFM, cần một công cụ mô hình hóa giúp lựa chọn cấu hình kiểm tra phù hợp.

Sự cần thiết của công cụ mô hình hóa để chọn đầu dò để kiểm tra TFM

Công cụ mô hình hóa Bản đồ ảnh hưởng âm thanh (AIM) trên OmniScan ™ X3 giúp bạn dự đoán chất lượng của tín hiệu TFM thu được. Nó hiển thị phản hồi dự kiến của tín hiệu siêu âm bởi một đầu dò và nêm chọn trước với một bia phản xạ cụ thể sau khi chọn dạng sóng. Bằng cách này, nó có thể giúp bạn đưa ra các lựa chọn đầu dò và nêm thích hợp cho ứng dụng của bạn.

Nếu bạn coi AIM như một bản đồ nhiệt hiển thị nơi có đáp ứng biên độ mạnh nhất, thì Chỉ số độ nhạy (Sensitivity index) lại giống như nhiệt độ tối đa. Không có giới hạn cứng về mức độ “nóng” của độ nhạy, nhưng càng “nóng” càng tốt. Bằng cách so sánh Chỉ số độ nhạy dự đoán của AIM được tạo cho một tập hợp cấc tham số đầu vào nhất định (đầu dò, nêm, hình dạng khuyết tật và góc phản xạ, dạng sóng) với các chế độ khác nhau, bạn sẽ thấy rõ cấu hình nào sẽ hoạt động tốt nhất cho nhu cầu kiểm tra của bạn.

AIM cho thấy tác động của Pitch đầu dò với độ nhạy TFM

Ảnh chụp màn hình sau đây là ảnh mô phỏng AIM trong đó tần số đầu dò (5 MHz) có các cài đặt khác giống nhau nhưng kích thước biến tử tử (Pitch) khác nhau. Trong ví dụ này, khi kích thước của các biến tử tăng lên trên, thì chỉ số độ nhạy cũng tăng lên.

Tần số đầu dò cũng có tác động đến AIM cũng như kiểm tra TFM. Tần số đầu dò càng cao, quá trình chuyển đổi từ trường gần sang trường xa càng dịch xa. Lưu ý trong các ví dụ bên dưới, giá trị Chỉ số độ nhạy cao hơn với đầu dò tần số cao hơn và màu AIM cũng đồng nhất hơn trong suốt chiều dày mối hàn, có nghĩa là ít biến đổi về biên độ hơn và do đó kích thước chỉ thị ổn định dù đường truyền âm dài hơn.

Đầu dò 5L64-A32: Tần số 5 MHz, 32 × 10 mm aperture, 0.5 mm pitch, 10 mm elevation, chế độ TT-TT
Sensitivity Index: 18.68
Đầu dò 10L64-A32, tần số 10 MHz, 32 × 10 mm aperture, 0.5 mm pitch, 10 mm elevation, chế độ TT-TT
Sensitivity Index: 27.38

Ngoài sử dụng công cụ mô hình hóa thực tế như AIM, việc chuẩn bị và lên kế hoạch quét TFM cần bao gồm thử nghiệm kiểm tra tính khả thi để đảm bảo khu vực quan tâm được bao phủ đầy đủ và chất lượng tín hiệu tốt.

Để lại một bình luận

This site uses User Verification plugin to reduce spam. See how your comment data is processed.