蔡司工業(yè)CT無損檢測技術(shù)對AI液冷服務器金屬波紋管結(jié)構(gòu)完整性檢測分析
?隨著人工智能算力需求的快速增長，液冷散熱技術(shù)在高密度服務器中的應用日益廣泛。金屬波紋管作為液冷回路中的關鍵柔性連接組件，其結(jié)構(gòu)完整性直接影響系統(tǒng)的散熱效率與運行可靠性。廣東三本測量采用蔡司工業(yè)CT無損檢測技術(shù)，對某型AI服務器液冷系統(tǒng)中的金屬波紋管路進行了無損檢測與三維重構(gòu)分析，通過數(shù)字化建模與缺陷自動識別手段，實現(xiàn)了微米級結(jié)構(gòu)特征的定量化評估。
1. 檢測方法與設備采用蔡司METROTOM 1500工業(yè)CT系統(tǒng)，通過微焦點X射線源（分辨率＜3μm）對波紋管組件進行360°旋轉(zhuǎn)掃描，獲取2,880幅投影圖像。通過FDK反投影算法重建三維體數(shù)據(jù)，利用VGStudio MAX模塊進行孔隙分析、壁厚測量及裝配間隙計算。?
2. 關鍵檢測指標波紋形態(tài)精度：檢測波谷半徑偏差≤0.15mm，節(jié)距累積誤差＜0.2%壁厚均勻性：基于CT數(shù)據(jù)的彩色映射分析顯示，管體最薄處（0.41mm）與設計值偏差+4.5%焊接質(zhì)量：在法蘭連接區(qū)發(fā)現(xiàn)3處微米級氣孔（最大尺寸28μm），體積占比＜0.001%裝配狀態(tài)：通過三維數(shù)字裝配體分析，確認卡箍預緊力導致的波紋壓縮量符合△L=1.2±0.3mm設計要求
3. 缺陷檢測AI算法應用采用U-Net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對CT切片進行訓練（樣本量1,200組），實現(xiàn)對環(huán)形焊縫缺陷的自動識別，其查全率達98.2%，較傳統(tǒng)閾值法提升16%。通過遷移學習策略，該模型可適配不同管徑波紋管的檢測需求。
4. 工程應用價值本研究建立的檢測方法為液冷管路工藝優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支撐：通過波紋成型模具修正，使壁厚均勻性提升至93%基于應力分布模擬，將柔性段疲勞壽命預期提升至2.1萬次壓力循環(huán)為AI服務器液冷系統(tǒng)可靠性標準（T/CESA 1210-2024）提供了實測依據(jù)
廣東三本測量的蔡司工業(yè)CT無損檢測技術(shù)與人工智能算法的結(jié)合，為精密流體管路的質(zhì)量控制提供了新型技術(shù)范式。該檢測體系不僅能實現(xiàn)亞像素級缺陷識別，還可通過數(shù)字孿生模型預測組件在熱-力耦合載荷下的性能演變，對高算力設備的散熱系統(tǒng)可靠性保障具有普適性參考意義。
