СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ РАСШИФРОВКИ РАДИОГРАФИЧЕСКИХ СНИМКОВ СВАРНЫХ СОЕДИНЕНИЙ

Н.П.Алешин, д-р. техн. наук, Д.И.Галкин, канд. техн. наук, О.И.Колесников,
Сорокин А.С., канд. экон. наук

В статье проводится статистический анализ результатов расшифровки радиографических снимков сварных соединений, выполненной независимо друг от друга 9 дефектоскопистами. Для оценки влияния субъективной составляющей на результаты расшифровки используются меры согласованности. Проведенный по разработанной методике статистический эксперимент свидетельствует о слабой согласованности дефектоскопистов при отнесении несплошности к определенному типу дефектов. Полученный результат позволяет усомниться в целесообразности применения типа несплошности в качестве базового критерия оценки качества при радиографическом контроле.
Ключевые слова: радиографический контроль, идентификация несплошностей, согласованность результатов расшифровки.

ВВЕДЕНИЕ
Результатом радиационного контроля (РК) является получение изображения на рентгеновском снимке. Путем сравнения характеристик теневого изображения несплошности с допустимыми значениями, установленными нормативно-технической документацией, принимается решение о соответствии (не соответствии) сварного соединения требованиям нормативно-технической документации. К характеристикам несплошности, определяемым по результатам анализа теневого изображения, относятся: тип дефекта, размеры несплошности, суммарная протяженность дефектов на базовой длине и пр. [1]
В силу объективных причин, как правило, изображения несплошностей искажены по площади и по форме [2]. Учитывая это, а также отсутствие практических рекомендаций по анализу изображений, в большинстве случаев не представляется возможным однозначное определение типа дефекта, создавшего конкретную проекцию. Например, проекции таких дефектов как поры и шлаковые включения отличить друг от друга чрезвычайно трудно, похожими друг на друга являются проекции несплавлений, трещин, удлиненных шлаковых карманов, внутренних подрезов, непроваров (см. рис. 1).

Рис.1. Изображение различных видов дефектов на рентгенографическом снимке: а – пор различной формы и шлаковых включений, б – несплавления по кромке (шлакового кармана), в – несплавления между валиками (удлиненного шлака), г – непровара по кромке (внутреннего подреза)

Отсутствие четких и понятных критериев отнесения несплошностей к определенному типу приводит к существенным различиям в результатах расшифровки и как следствие – недобраковке и перебраковке.
По данным [3], [4] несоответствие результатов расшифровки у опытных дефектоскопистов может достигать 30-40%. Также отмечается, что различия в результатах определения типа дефекта наблюдаются даже у одних и тех же операторов при условии выполнения расшифровки в разное время.
При проведении расшифровки серьезные сомнения испытывают и сами дефектоскописты. На рис. 1 приведены результаты обработки опроса 9 аттестованных по РК специалистов со стажем работы от 3 до 32 лет, которым было предложено оценить риск неверной интерпретации несплошности по результатам анализа его теневого изображения. Каждый специалист оценивал риск по шести балльной шкале (0…5) для каждой пары дефектов, например, пора единичная – канальная пора, пора единичная – шлаковое включение единичное, и т.д. (см. табл. 1).

В результате наибольший риск неправильной интерпретации наблюдается для таких дефектов как: непровар, несплавление, канальная пора (35%, 34%, 31% соответственно), наименьший – для поры единичной (20%). Следует отметить, что для отдельных пар дефектов риск неправильной интерпретации превышает 50%: Ak-Bd, Da-Dc.

Рис. 2. Оценка среднего риска неверной интерпретации несплошности по данным опроса/ Символом ● обозначен максимальный ожидаемый риск ошибки для отдельных пар дефектов (приведены в скобках)

Таким образом, очевидно, что операция обнаружения возможных изображений дефектов и определение их типа носит субъективный характер, а достоверность ее проведения во многом зависит от опыта и интуиции оператора.
Для принятия обоснованного решения о наличии субъективного фактора при расшифровке авторами была поставлена задача оценить с использованием статистических методов степень согласованности мнений операторов.
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ СОГЛАСОВАННОСТИ МНЕНИЙ ЭКСПЕРТОВ
В качестве исходных данных для статистической обработки использовались результаты расшифровки 10 снимков, полученных в результате радиографического контроля сварных соединений. При проведении эксперимента выполнялся принцип случайности и независимости наблюдений: все образцы отбирались случайным образом, а 9 экспертов оценивали отобранные образцы независимо друг от друга. Все эксперты являются аттестованными специалистами по РК 2 и 3 уровней со стажем работы более 3 лет, и представляют 8 различных лабораторий неразрушающего контроля.
На каждом из полученных снимков экспертам необходимо было идентифицировать несплошности и определить вид дефекта. Количество несплошностей в каждом образце варьировалось от 1 до 7, общее количество несплошностей - 32. Единицей наблюдений в эксперименте выступала несплошность теневого изображения на снимке одного образца.
Исходной статистической базой для анализа являлась таблица выявленных экспертами несплошностей. Наблюдения в таблице 2 представлены по строкам, а в столбцах (переменных) отображаются следующие характеристики типов несплошностей:
- наименование образца (номинальный признак);
- номер несплошности в образце (номинальный признак);
- мнение экспертов 1-9 о наличии несплошности (0 – нет, 1 – да);
- мнение экспертов 1-9 о том, является ли выявленная несплошность порой Аа: 0 – нет, 1 – да, пустая ячейка – несплошность экспертом не обнаружена;
- мнение экспертов 1-9 о том, является ли выявленная несплошность цепочкой пор Аb: 0 – нет, 1 – да, пустая ячейка – несплошность экспертом не обнаружена;
- мнение экспертов 1-9 о том, является ли выявленная несплошность скоплением пор Аc: 0 – нет, 1 – да, пустая ячейка – несплошность экспертом не обнаружена;
- мнение экспертов 1-9 о том, является ли выявленная несплошность канальной порой Аk: 0 – нет, 1 – да, пустая ячейка – несплошность экспертом не обнаружена;
и т.д. для всех типов несплошностей, регламентированных РД-19.100.00-КТН-001-10.

В связи с тем, что по одним и тем же несплошностям визуально (при анализе заполненной таблицы 2) обнаруживается значительный разброс в результатах расшифровки экспертов, можно заключить о высокой доле субъективной составляющей в данном процессе.
Объективное использование информации, получаемой от экспертов, возможно только при условии ее преобразования в форму, удобную для дальнейшей формализации и использовании математико-статистических методов. Каждый эксперт может оценивать наблюдаемые объекты в различных шкалах. В зависимости от того, в какой шкале могут выражаться мнения экспертов, экспертные оценки содержат больший или меньший объем информации и обладают различной способность к математической формализации. Выбор конкретных статистических методов оценки согласованности экспертных оценок зависит от используемых шкал измерения.
В рассматриваемом случае эксперты оценивали значение свойств объектов наблюдения в номинальной шкале. При использовании номинальных шкал исследуемые объекты можно опознавать и различать на основе трех логических аксиом идентификации, используемых в экспертных методах для формализации результатов [8]:
1) i либо есть j, либо есть не j;
2) если i есть j, то jестьi;
3) если i есть j, а jесть k, то iесть k,
Факторы в данном случае будут выступать в виде ассоциативных показателей, обладающих информацией, которая может быть формализована в виде бинарных оценок двух уровней: 1 (мнения экспертов совпадают) или 0 (мнения экспертов различно).
Таким образом, при использовании бинарных шкал мерой согласованности оценок экспертов может быть мера совпадения или несовпадения мнений отдельных экспертов по наличию определенного вида несплошности. При этом анализ совпадения мнений экспертов может проводиться только попарно. Например, можно сравнивать оценки несплошностей эксперта 1 и эксперта 2, затем эксперта 1 и эксперта 3 и т.д. Число таких сравнений будет увеличиваться с количеством экспертов.
Основой сравнения мнения двух экспертов при оценке наличия дефекта или наличия его определенного вида может служить квадратная таблица сопряженности (см. рис. 3). В этой таблице по строке задаются ответы одного эксперта, а по столбцам ответы другого эксперта, с которым проводиться сравнение. Внутри таблицы сопряженности указывается количество видов несплошностей, мнения по которым соответствует ответу 1 – «да» или 0 «нет) каждого эксперта.

Рис. 3. Общий вид таблицы сопряженности для оценки согласованности мнений двух экспертов.

Для построения таблицы сопряженности по каждому типу несплошности для каждой пары экспертов данные исходной таблицы подвергались следующей обработке:
- в столбцах, относящихся к определенному типу несплошностей удалялись все нулевые строки;
- при рассмотрении отдельных пар экспертов (столбцов) во внимание принимались только строки с цифрами (строки с пустыми ячейками удалялись);
- в матрицу сопряженности проставлялась единица на пересечении да-да, если строка, относящаяся к определённому типу дефектов и конкретной паре экспертов, имела вид 1-1; на пересечении да-нет - 1-0; нет-нет - 0-0; нет-да - 0-1.
На основе таких таблиц попарных сравнений мнений экспертов можно рассчитать множество критериев, которые все делятся на две группы:
- меры связи (коэффициенты ассоциации);
- меры сопряженности (коэффициенты контингенции).
Для оценки согласованности мнений двух экспертов часто используют коэффициент контингенции или четырехточечной фи-корреляции, рассчитываемый по формуле:

где a, b, c, d– частоты из таблицы сопряженности при оценке согласованности мнений iи jэксперта.
Коэффициент контингенции для таблицы сопряженности является аналогом парного коэффициента корреляции для количественных оценок и принимает значения от – 1 до +1. При отрицательном значении коэффициента четырехточечной корреляции можно говорить о наличии обратной согласованности мнений двух экспертов, когда мнения одного эксперта противоположны мнению другого эксперта. При положительном значении коэффициента можно говорить о наличии согласованности мнений экспертов. Обычно коэффициент контингенции считают значимым при его абсолютном значении выше 0,3.
Авторами было принято решение рассчитать попарно согласованность между всеми экспертами по каждому виду несплошности и отнести их в один из интервалов:

РЕЗУЛЬТАТЫ
Обработка данных проводилась в программе IBM SPSS Statistics (версия 22). При обработке данных использовались процедуры построения таблиц сопряженности и вывода многомерных расстояний между переменными.
Первоначально по результатам расчета многомерных расстояний между переменными, т.е. экспертами, на основе меры связи для бинарных данных – четырехточечной корреляции - оценивалась степень согласованности мнений экспертов о наличии дефекта так такового. Было установлено эксперты обладают хорошей согласованностью при обнаружении проекций несплошностей, т.е. большинство из рассмотренных несплошностей было согласованно обнаружено экспертами.
В результате обработки по описанной методике для каждого типа несплошности были построены матрицы коэффициентов контингенции размерностью NxN (N – количество экспертов). В качестве примера приведена матрица для несплошности типа шлаковое включение - Ва (табл. 3).

Пустые ячейки в табл. 3 для экспертов под номером 6 и 8 означают, что данные эксперты ни в одном из случаев не интерпретировали обнаруженную несплошность как шлаковое включение совместно с каким-либо другим экспертом. Из табл. 3 видно, что в большинстве случаев наблюдается слабая согласованность мнений экспертов при принятии решения об отнесении несплошности к типу Ва: в 72,7% случаев коэффициент контингенции менее 0,3. Данные по всем типам несплошностей приведены в табл. 4.

По результатам проведенной статистической обработки установлено, что эксперты наиболее согласованы при отнесении несплошности к типу Ас (сильная согласованность наблюдается в 100 % случаев), Е (90% случаев), Bc (77,8 % случаев), Аа (75% случаев). В остальных случаях согласованность составляет менее 70%. В общем и целом согласованность экспертов можно охарактеризовать как низкую, т.к. для наиболее характерных типов несплошностей сварных соединений Aa, Ak, Ba, Bd, Da, Dc, Fc2 следует ожидать случайную согласованность, а сильная согласованность наблюдается лишь в 35,3% случаев (см. табл. 5).

ВЫВОДЫ
Таким образом, рассчитанные меры согласованности показали слабую согласованность экспертов при отнесении несплошности к определенному типу. В этой связи применение типа несплошности в качестве базового критерия оценки качества при радиографическом контроле не позволяет получить повторяемые и однозначные результаты. На практике это создает возможность для «подгонки» результатов расшифровки в соответствии с первоначальной установкой.
На основании проведенного исследования авторы считают целесообразным пересмотр критериев отбраковки с целью достижения их большей устойчивости к влиянию человеческого фактора. Предлагаемые авторами критерии и их сравнение с существующими будут приведены в следующем номере журнала.




Список литературы:
1. Оценка качества сварных соединений технологических трубопроводов по результатам радиографического контроля в соответствии с ПБ 03-585-03 / М.М.Гнедин, Е.Ю.Усачев, Д.И.Галкин и др. // Химическое и нефтегазовое машиностроение. – 2011. - №12. – С.30-33
2. Алешин Н.П. Физические методы неразрушающего контроля сварных соединений: учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Машиностроение, 2013. – 576 с.
3. Неразрушающий контроль: Справочник: В 8 т. / Под общ.ред. В.В. Клюева. Т.1: В 2 кн. Кн. 1. Ф.Р.Соснин. Визуальный и измерительный контроль. Кн.2. Ф.Р.Соснин. Радиационный контроль. – 2-е изд., испр. – М. Машиностроение, 2006. – 560 с.
4. М.В.Розина. Некоторые вопросы надежности НК // В мире НК, 1999. – №1. – С. 24−25.
5. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. – 2-е изд., перераб. и доп., – М.: Финансы и статистика, 1980. – 263 с.
6. Бамбаева Н.Я., Сорокин А.С. Применение законов распределения случайных величин для моделирования экономических явлений и процессов. Монография. М.: МЭСИ, 2010. – 156 c.
7. Дэвид Г. Методы парных сравнений. Пер. с англ. – М.: Статистика, 1978. – 144 с.

 
Информация об источнике
Автор: Алешин Н.П., Галкин Д.И., Сорокин А.С., Колесников О.И.