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. |
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. |