管道系统是现代工业社会中的关键基础设施，负责高效运输石油和天然气资源，其结构完整性直接影响经济稳定性和能源安全[1,2]。无损检测（NDT）技术有助于识别和评估早期管道缺陷，是从传统的反应性维护向主动的、基于状态的预测性维护转变的基石[3]。常用的管道缺陷检测NDT技术包括超声波检测、光纤传感、涡流检测和磁通量泄漏检测等。近年来，由于其在传播范围和检测效率方面的显著优势，超声波导波（UGW）技术受到了重视，特别是在大型结构部件（如管道）的健康监测中[4,5,6,7]。
UGW可以从单个探头位置激发，声场覆盖整个壁厚进行传播。它对检测波导结构中的内部和外部缺陷具有极高的灵敏度，并能够有效检查被介质覆盖的非接触区域。传统的应用模式，如脉冲回波法，已经得到了广泛应用[8]。然而，尽管回波信号的变化可以大致反映缺陷特征，但通常不足以定量描述缺陷的大小和形状。为了解决这一限制，随着理论和方法的不断改进，导波层析成像（GWT）应运而生[9]。当导波通过缺陷传播时，厚度或介质的变化会引发散射效应。通过利用特定导波模式的色散特性，GWT旨在基于观测信号精确解决反演问题。
基于高频近似，射线层析成像（RT）将复杂的波场简化为根据介质不均匀性沿直线传播的射线，并通过传播时间反演重建速度场。由于忽略了波与缺陷相互作用过程中的散射和衍射效应，其空间分辨率仅限于第一菲涅尔区的范围[10,11]。衍射层析成像（DT）结合了波动理论，其原理基于傅里叶衍射定理，将散射场与缺陷的材料属性联系起来。为了线性化反散射问题以便求解，它通常依赖于玻恩（Born）或瑞托夫（Rytov）近似，这限制了其在缺陷为弱散射体的条件下的有效性[12,13,14]。Huthwaite等人结合了这两种方法，提出了HARBUT方法，首先使用RT获得低分辨率的缺陷背景场，然后将剩余的扰动场视为满足玻恩近似的弱散射体，并使用DT进行精确成像。通过迭代这一过程，它可以解决高对比度复杂缺陷的反演挑战[15,16]。Rao等人将全波形反演（FWI）应用于GWT，通过求解波动方程建立正向模型，并预测包括衍射和多次散射效应的完整波形。通过迭代优化，他们不断更新速度模型，实现了0.7波长级的缺陷成像分辨率[17,18]。Thomas等人在复杂条件下增强了FWI的实用性，提出了一种基于声学层析成像的适应性弹性动力学形状导数方法[19]。为了绕过传统迭代算法的计算瓶颈，数据驱动的深度学习（DL）技术被引入到NDT的反演问题中[20,21,22]。Tong等人将DL与FWI结合，使用神经网络直接近似传统FWI中计算密集的梯度计算，将反演过程加速到不到一秒[23]。Wang等人提出了一种纯数据驱动的成像框架，使用卷积神经网络（CNN）直接从接收信号建立非线性映射到速度场，将反演过程缩短到几毫秒，同时确保大多数样本的反演结果相关系数超过0.9[24,25]。在此基础上，引入了物理信息神经网络（PINN），将波方程和边界条件等物理残差直接嵌入损失函数作为正则化项，进一步增强了模型的可解释性和泛化能力[26,27]。
尽管GWT在管道缺陷表征方面具有巨大潜力，但相关研究较少，大多数研究集中在板材或类板材结构上[28,29]。长期以来，GWT在管道中的成像质量一直受到视野限制问题的制约[30,31]。与可以灵活排列在板材上的全视图圆形阵列不同，管道检测中的换能器阵列通常放置在测试截面的两端，形成“间距-捕获”配置。虽然这种布局便于现场实施，但大多数导波传播路径集中在接近管道轴线的方向上，缺乏能够提供横向结构信息的宽角度路径。由此导致的稀疏和不均匀采样显著降低了重建图像的质量[32,33,34]。
鉴于此，本研究提出了一种使用多模态弯曲导波对管道进行成像的新方法。通过激发不同周向阶数的弯曲导波，该方法利用它们沿螺旋路径的传播特性，在视野受限的情况下有效扩展了射线覆盖范围。然后设计了一种创新的多模态物理信息神经网络（MPINN）架构，该网络在并行分支中分离并反向重建模式，将不同模式的色散方程作为物理解释器模块中的强先验知识嵌入。这种方法解决了分离混合多模态信号和实现高精度反演的挑战。最终，所提出的方法在换能器布局受限的情况下，实现了对管道中各种随机缺陷的高保真定量成像。
本研究的主要贡献总结如下：
(1)提出了一种多模态弯曲导波成像策略，利用不同周向阶数的螺旋导波来缓解管道GWT中的视野限制问题。
(2)提出了一种嵌入色散方程的MPINN反演成像方法。
(3)通过数值模拟和实验设计验证并分析了所提出方法在各种缺陷条件下的有效性。
本文的其余部分组织如下。第2节讨论了空心圆柱体中导波传播的理论基础，分析了非轴对称弯曲导波的色散特性和螺旋传播机制。第3节介绍了反演原理、利用螺旋路径扩展覆盖范围的正向建模方法以及提出的MPINN成像方法。第4节分析了该模型的成像性能，涵盖了各种典型缺陷的反演结果，并将其与单模成像进行了比较。第5节进一步探讨了所提出方法的鲁棒性和稳定性，并在真实管道上进行了验证实验。
