煉油裝置的腐蝕監(jiān)測管理體系

李 皎,梁工謙,周三平

(1. 西安石油大學(xué) 計算機(jī)學(xué)院，西安 710065； 2. 西北工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，西安 710072；3. 西安石油大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，西安 710065)

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應(yīng)用技術(shù)

煉油裝置的腐蝕監(jiān)測管理體系

李 皎1,2,梁工謙2,周三平3

(1. 西安石油大學(xué) 計算機(jī)學(xué)院，西安 710065； 2. 西北工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，西安 710072；3. 西安石油大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，西安 710065)

為了提高腐蝕監(jiān)測管理水平，有效開展裝置腐蝕評價，構(gòu)建了一套完整的煉油裝置的腐蝕監(jiān)測管理體系。先介紹了腐蝕監(jiān)測點(diǎn)選取策略，再根據(jù)工藝流程的腐蝕機(jī)理針對不同監(jiān)測點(diǎn)制定合適的腐蝕監(jiān)測方案，然后建立腐蝕數(shù)據(jù)庫保存腐蝕監(jiān)測項，在此基礎(chǔ)上設(shè)計實現(xiàn)腐蝕數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，并采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、馬爾科夫等方法構(gòu)建腐蝕評價預(yù)測系統(tǒng)，為制定防腐蝕策略和調(diào)整工藝參數(shù)提供決策依據(jù)。

裝置腐蝕；評價預(yù)測系統(tǒng)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

隨著原油質(zhì)量日趨惡化，石油煉化設(shè)備的腐蝕問題越來越嚴(yán)重。腐蝕可引起裝置失效、設(shè)備運(yùn)行故障甚至引發(fā)火災(zāi)、爆炸等惡性安全事故，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[1]。因此，煉油裝置的腐蝕監(jiān)測手段、腐蝕數(shù)據(jù)管理水平、腐蝕評價方法以及防腐策略制定都顯得尤為重要。如何全面提高企業(yè)整體腐蝕管理水平、有效開展腐蝕狀況評價，是煉油廠腐蝕管理部門的工作重點(diǎn)。發(fā)達(dá)國家對工業(yè)腐蝕問題一直比較重視，并已采用在線監(jiān)測手段實時監(jiān)測設(shè)備的腐蝕狀況[2]，及建立腐蝕評級專家系統(tǒng)，將人工智能等信息技術(shù)應(yīng)用于設(shè)備腐蝕狀況評價和預(yù)測。國內(nèi)在腐蝕監(jiān)測管理方面起步較晚，經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，各大石化煉油廠也建立了腐蝕數(shù)據(jù)庫并開發(fā)了腐蝕數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，并已經(jīng)積累了大量的歷史腐蝕數(shù)據(jù)，但對腐蝕數(shù)據(jù)的分析常采用人工經(jīng)驗和統(tǒng)計方法。該方法過多地依賴經(jīng)驗，容易受主觀因素影響。目前，根據(jù)腐蝕數(shù)據(jù)建立的研究模型不是很多。另外，國內(nèi)在腐蝕管理方面沒有形成監(jiān)測、收集、存儲、分析、預(yù)測等一系列科學(xué)化綜合研判體系，腐蝕評價能力、設(shè)備腐蝕預(yù)測及腐蝕故障即時診斷水平還有待提高。

為了實現(xiàn)煉油裝置腐蝕監(jiān)測管理的標(biāo)準(zhǔn)化、精細(xì)化、智能化,本工作按照煉油裝置的腐蝕監(jiān)測管理流程構(gòu)建了一套完整的煉油裝置腐蝕監(jiān)測管理體系。該體系從腐蝕測點(diǎn)選取、監(jiān)測方案制定、腐蝕數(shù)據(jù)管理、腐蝕評價預(yù)測、防腐標(biāo)準(zhǔn)等方面對現(xiàn)有煉油裝置的腐蝕管理模式進(jìn)行補(bǔ)充和完善，使之成為集腐蝕監(jiān)測、數(shù)據(jù)存儲、分析、評價、預(yù)測為一體的科學(xué)化防腐研判平臺。本工作重點(diǎn)介紹了腐蝕評價中常用的腐蝕預(yù)測方法，并給出了該體系結(jié)構(gòu)的應(yīng)用案例。

1　煉油裝置腐蝕監(jiān)測管理體系的建立

首先根據(jù)不同工藝流程的腐蝕機(jī)理選取石化設(shè)備易受腐蝕的敏感部位作為監(jiān)測點(diǎn)，針對每個監(jiān)測點(diǎn)制定腐蝕監(jiān)測方案及腐蝕監(jiān)測項，將其存入腐蝕數(shù)據(jù)庫中。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計腐蝕數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，實現(xiàn)腐蝕數(shù)據(jù)錄入、審核、簽發(fā)、瀏覽、綜合查詢、導(dǎo)入導(dǎo)出、趨勢圖繪制等功能，構(gòu)建一個信息共享、數(shù)據(jù)流程標(biāo)準(zhǔn)化管理的信息化平臺。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及灰色理論等方法對積累的大量腐蝕數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能分析、評價及預(yù)測，從而有效地指導(dǎo)腐蝕管理人員制定防腐策略和調(diào)整工藝參數(shù)。圖1為煉油裝置腐蝕監(jiān)測管理體系。

1.1選取腐蝕監(jiān)測點(diǎn)

選取腐蝕監(jiān)測點(diǎn)是腐蝕監(jiān)測的第一步，腐蝕監(jiān)測點(diǎn)選取的優(yōu)劣將直接影響腐蝕監(jiān)測的效果。裝置腐蝕表現(xiàn)為均勻腐蝕、坑蝕、孔蝕和應(yīng)力腐蝕開裂，而決定裝置使用壽命的是坑蝕、孔蝕等局部腐蝕，也就是腐蝕嚴(yán)重部位，應(yīng)重點(diǎn)監(jiān)測。腐蝕部位的選擇隨著裝置工藝流程、管材、介質(zhì)條件的不同而變化。因此,可根據(jù)煉油裝置的腐蝕機(jī)理及原因選取石化設(shè)備易發(fā)生腐蝕的敏感部位作為監(jiān)測點(diǎn)，例如，催化分餾塔塔頂、常減壓裝置塔頂、轉(zhuǎn)油線上部、高壓空冷器出口管道?？傊g監(jiān)測點(diǎn)應(yīng)圍繞和貫穿整個工藝流程,選取生產(chǎn)現(xiàn)場腐蝕環(huán)境最苛刻、可能產(chǎn)生嚴(yán)重腐蝕的代表性部位進(jìn)行監(jiān)測。

1.2制定腐蝕監(jiān)測方案

根據(jù)煉油裝置腐蝕機(jī)理的不同，對各監(jiān)測點(diǎn)制定合理的腐蝕監(jiān)測方案，具體包括腐蝕監(jiān)測方法和腐蝕監(jiān)測周期的確定?，F(xiàn)有的腐蝕監(jiān)測方法有在線腐蝕探針監(jiān)測、腐蝕介質(zhì)監(jiān)測、腐蝕掛片監(jiān)測、在線旁路試驗釜監(jiān)測、定點(diǎn)測厚、腐蝕調(diào)查等[3-4]。在腐蝕監(jiān)測中，單一的監(jiān)測方法不能客觀全面地反映設(shè)備的腐蝕狀況，通常需要同時采用多種方法才能獲得比較準(zhǔn)確可靠的腐蝕監(jiān)測信息。腐蝕監(jiān)測周期受監(jiān)測方法、被監(jiān)測部位腐蝕程度及監(jiān)測費(fèi)用等因素制約。例如，腐蝕介質(zhì)監(jiān)測和在線探針監(jiān)測的監(jiān)測周期可以為幾分鐘至幾天，可指定短期監(jiān)測方案。而定點(diǎn)測厚的監(jiān)測周期相對較長，一般為幾天至幾個月，腐蝕掛片的監(jiān)測周期通常為1個月以上，可指定長期監(jiān)測方案。在應(yīng)用中可根據(jù)實際情況實時調(diào)整腐蝕監(jiān)測方案，如果監(jiān)測點(diǎn)的腐蝕有加劇的趨勢，應(yīng)該提高腐蝕監(jiān)測的頻率。

1.3確定腐蝕監(jiān)測項

監(jiān)測點(diǎn)在工藝流程所處的位置不同，腐蝕監(jiān)測項也不盡相同。腐蝕監(jiān)測項包括腐蝕影響因素、腐蝕產(chǎn)物、腐蝕速率、在線測厚值等。腐蝕影響因素可分為介質(zhì)影響因素和腐蝕條件影響因素。環(huán)烷酸、硫化物、氯化物、氮化物、鹽酸、連多硫酸及氧、重金屬等為腐蝕介質(zhì)影響因素。溫度、水、壓力、流速等為腐蝕條件影響因素。煉油裝置腐蝕后，介質(zhì)中往往存在過量的鐵離子，可將這些過量鐵離子看作腐蝕產(chǎn)物；另外當(dāng)裝置腐蝕后，管壁厚度會發(fā)生變化，在線測厚數(shù)據(jù)也能從一定程度上反映設(shè)備的腐蝕狀況。

1.4建立腐蝕數(shù)據(jù)庫

腐蝕數(shù)據(jù)由不同組織、不同部門各自存儲容易形成信息孤島，不利于信息共享，無法進(jìn)行全面有效的腐蝕評價。要實現(xiàn)腐蝕數(shù)據(jù)的信息化管理首先要建立腐蝕數(shù)據(jù)庫。大量積累的歷史腐蝕數(shù)據(jù)是進(jìn)行腐蝕評價和決策支持的寶貴資料。腐蝕數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫的方式有兩種。第一種是通過人工檢測得到腐蝕數(shù)據(jù)，然后通過腐蝕數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)錄入數(shù)據(jù)庫；第二種是通過傳感器實時采集并直接傳入腐蝕數(shù)據(jù)庫。

1.5設(shè)計實現(xiàn)腐蝕數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)

腐蝕數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)是煉油廠進(jìn)行腐蝕管理的信息化平臺，系統(tǒng)可完成腐蝕數(shù)據(jù)管理、設(shè)備管理、圖形化測點(diǎn)管理、圖形化數(shù)據(jù)瀏覽、腐蝕案例管理、腐蝕報表管理、報警管理、知識標(biāo)準(zhǔn)管理、公告管理和系統(tǒng)設(shè)置[5]。腐蝕數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的功能模塊如圖2所示。

1.6構(gòu)建腐蝕評價預(yù)測系統(tǒng)

腐蝕評價預(yù)測系統(tǒng)可通過大量歷史數(shù)據(jù)的分析對裝置腐蝕程度和腐蝕形態(tài)進(jìn)行評價，預(yù)測設(shè)備管道的使用壽命，并通過腐蝕失效案例的分析對腐蝕隱患進(jìn)行預(yù)警提示，通過腐蝕預(yù)測值判斷設(shè)備是否需要采取防護(hù)措施，有助于制定設(shè)備腐蝕檢修計劃，為石化企業(yè)防腐決策提供有力支持[6]。

腐蝕評價預(yù)測系統(tǒng)研究重點(diǎn)是腐蝕預(yù)測方法。目前，國內(nèi)煉油廠大多采用人工經(jīng)驗分析腐蝕數(shù)據(jù),并以此評價設(shè)備的腐蝕狀況。例如，在常減壓冷凝系統(tǒng)的腐蝕分析中，通常根據(jù)冷凝水中腐蝕產(chǎn)物Fe2+和Fe3+的含量以及腐蝕介質(zhì)Cl-、H2S的含量是否超標(biāo)，來判斷某個部位腐蝕的類型及是否有明顯腐蝕。

腐蝕預(yù)測可分為單一指標(biāo)趨勢預(yù)測和因果關(guān)系預(yù)測。例如,根據(jù)在線測厚值預(yù)測未來剩余壁厚屬于單一指標(biāo)趨勢預(yù)測,而監(jiān)測冷凝水中腐蝕介質(zhì)和鐵離子含量屬于因果關(guān)系預(yù)測。信息技術(shù)在各個行業(yè)的深入應(yīng)用以及人工智能的迅速發(fā)展，為腐蝕數(shù)據(jù)智能預(yù)測系統(tǒng)的建立提供了理論基礎(chǔ)。腐蝕評價預(yù)測方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、馬爾科夫預(yù)測模型等。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)歷史積累的腐蝕數(shù)據(jù)研究腐蝕介質(zhì)和腐蝕產(chǎn)物之間的關(guān)系，從而建立腐蝕模型，得出預(yù)測值，用于預(yù)測可能發(fā)生的腐蝕及腐蝕程度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的建模方法有BP、RBF、SVM、ELM，它們的建模過程大致相同，都分為三步：創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和驗證評價神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煉油裝置腐蝕預(yù)測流程圖如圖3所示。具體步驟如下。

(1) 選取腐蝕影響因素。

(2) 為了提高腐蝕預(yù)測精度，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。在煉油廠，由于腐蝕測量儀受工作環(huán)境的影響會出現(xiàn)噪聲信號，引起腐蝕數(shù)據(jù)的波動及毛刺，通過實現(xiàn)腐蝕數(shù)據(jù)的平滑變化，剔除異常波動數(shù)據(jù)。

(3) 煉油廠監(jiān)測到的腐蝕數(shù)據(jù)量綱不統(tǒng)一，為了把不同來源不同量綱的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個參考系下，消除數(shù)據(jù)之間的數(shù)量級差別，要對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

(4) 確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、隱層層數(shù)、隱層神經(jīng)元個數(shù)、隱層激勵函數(shù)等。

(5) 參數(shù)初始化，包括權(quán)值和閥值、訓(xùn)練目標(biāo)等參數(shù)。

(6) 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)訓(xùn)練目標(biāo)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)直至滿足條件，即得到腐蝕預(yù)測模型。

(7) 輸入測試樣本得到輸出值，將其反歸一化得到預(yù)測值，與實際監(jiān)測值進(jìn)行比較，驗證評價模型的有效性。

灰色理論是一種研究少數(shù)據(jù)、貧信息、不確定性問題的新方法,近年來也應(yīng)用到石化裝置腐蝕預(yù)測中。采用根據(jù)灰色理論改進(jìn)的GM(1,1)模型對常壓蒸餾塔頂換熱器入口分配管彎頭的壁厚進(jìn)行模擬，可以對未來可能的壁厚進(jìn)行區(qū)間預(yù)測[7-9]。另外，可使用灰色關(guān)聯(lián)分析研究腐蝕介質(zhì)因素和腐蝕產(chǎn)物之間變化趨勢的關(guān)聯(lián)程度。

馬爾科夫預(yù)測模型是一種基于馬爾科夫理論的預(yù)測方法，非常適合于隨機(jī)波動較大的預(yù)測。文獻(xiàn)[10]采用鋼管管體的腐蝕損傷評價方法和馬爾可夫鏈理論，通過歷史數(shù)據(jù)得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，從而對管壁最大腐蝕深度和腐蝕狀況進(jìn)行預(yù)測。

表1列出各種預(yù)測方法的優(yōu)缺點(diǎn)。在實際應(yīng)用中，可根據(jù)具體情況選取合適方法，或采用多種方法綜合評定，相互補(bǔ)充，從而為腐蝕管理人員提供防腐決策支持。

表1　各種腐蝕評價預(yù)測方法對比Tab. 1　Comparison of corrosion evaluation and prediction methods

1.7制定防腐策略和調(diào)整工藝參數(shù)

腐蝕評價的主要目的是指導(dǎo)煉油廠制定防腐策略和調(diào)整工藝參數(shù)，有效控制和防止石化設(shè)備腐蝕。腐蝕防護(hù)措施包括預(yù)防性防腐蝕措施及工藝防腐蝕措施。

(1) 預(yù)防性防腐蝕措施由于原油性質(zhì)不穩(wěn)定，對原油盡量做到“分儲分煉”，當(dāng)原油的酸值和含硫量已經(jīng)超出了裝置的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)時，可考慮在罐區(qū)進(jìn)行原油的混摻，將不同種類的原油混合均勻，避免高酸高硫原油對設(shè)備的嚴(yán)重腐蝕。另外，煉油裝置、管道材料要根據(jù)工藝流程裝置允許達(dá)到的最大腐蝕介質(zhì)(硫、酸、氯)含量，并結(jié)合現(xiàn)場操作環(huán)境(溫度、流速、壓力等)綜合決定。設(shè)備材料的選擇要考慮最極端條件下設(shè)備所能容忍的最大腐蝕介質(zhì)。溫度、流速、壓力有時會促進(jìn)或加劇腐蝕的產(chǎn)生[11]，可從局部材料選擇(如材料升級)和特殊結(jié)構(gòu)設(shè)計(降低流速、增加壁厚、增大流通面積)來減緩局部產(chǎn)生嚴(yán)重腐蝕。

(2) 工藝防腐措施“一脫三注”是針對煉油裝置低溫部位的工藝防腐蝕措施。這些措施的采取可根據(jù)腐蝕監(jiān)測和腐蝕預(yù)測值來決定。腐蝕監(jiān)測結(jié)果可作為“一脫三注”防腐蝕措施實施的指導(dǎo)依據(jù)，又可考核檢驗“一脫三注”防腐蝕措施實施運(yùn)行效果。

2　應(yīng)用案例

本工作研究的管理體系可為煉油裝置的腐蝕監(jiān)測管理提供理論和實踐上的指導(dǎo)，有利于提高企業(yè)的腐蝕管理水平。目前，該體系已應(yīng)用于某石化公司下屬煉油廠、乙烯廠、熱電廠、1 000萬t煉油廠等4個廠19個車間46套裝置中，通過在裝置腐蝕敏感部位建立監(jiān)測點(diǎn)，制定相應(yīng)的腐蝕監(jiān)測方案，建立腐蝕數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理的信息化平臺，通過對腐蝕趨勢變化的跟蹤與預(yù)測，提高了企業(yè)裝置腐蝕綜合管理與控制能力。

該腐蝕監(jiān)測管理體系實施運(yùn)行后，使用效果良好。該石化企業(yè)的腐蝕數(shù)據(jù)主要包括設(shè)備檔案資料和腐蝕監(jiān)測數(shù)據(jù)。設(shè)備檔案資料主要包括塔類設(shè)備、容器類設(shè)備、換熱器類設(shè)備以及工藝管線等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),如塔類、容器類、換熱器類設(shè)備的名稱、設(shè)備編號、數(shù)量、型號規(guī)格、介質(zhì)、操作溫度、操作壓力、設(shè)計溫度、設(shè)計壓力、材質(zhì)、隔熱要求、容器類別、安裝日期等；工藝管線的管道名稱、編號、測厚線名稱、管內(nèi)介質(zhì)、操作壓力、操作溫度、管線規(guī)格、縫數(shù)量、彎頭數(shù)量、管線材質(zhì)、測厚點(diǎn)數(shù)、管線起點(diǎn)、管線止點(diǎn)、管道級別、投用日期、最新檢驗日期等。腐蝕監(jiān)測數(shù)據(jù)主要包括油品監(jiān)測數(shù)據(jù)、冷凝水監(jiān)測數(shù)據(jù)、在線腐蝕速率監(jiān)測數(shù)據(jù)、在線pH監(jiān)測數(shù)據(jù)、電脫鹽監(jiān)測數(shù)據(jù)、腐蝕調(diào)查監(jiān)測數(shù)據(jù)、管線測厚監(jiān)測數(shù)據(jù)、原油腐蝕性數(shù)據(jù)以及循環(huán)水系統(tǒng)的水質(zhì)分析監(jiān)測數(shù)據(jù)、掛片監(jiān)測數(shù)據(jù)、監(jiān)測換熱器數(shù)據(jù)等[1]。腐蝕監(jiān)測數(shù)據(jù)是按照煉油廠、車間、裝置、監(jiān)測點(diǎn)的層級關(guān)系存入腐蝕數(shù)據(jù)庫中的。

選取該煉油廠“加氫裂化裝置”監(jiān)測點(diǎn)監(jiān)測到的腐蝕數(shù)據(jù)(pH、Cl-、H2S、NH3-N、Fe2+和Fe3+)作為樣本數(shù)據(jù)，具體選擇pH、Cl-、H2S、NH3-N等腐蝕影響因素作為樣本輸入，腐蝕產(chǎn)物Fe2+和Fe3+作為樣本輸出，按照5∶1將樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)分為訓(xùn)練樣本和測試樣本，使用BP算法建立三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到石化設(shè)備腐蝕預(yù)測模型，將現(xiàn)場監(jiān)測的腐蝕數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型，可獲得Fe2+和Fe3+的腐蝕預(yù)測值，結(jié)果證明預(yù)測值與實際監(jiān)測值接近，其相對誤差范圍在10%之內(nèi)[12]。

另外，選取120萬t焦化裝置分餾塔部分，將重蠟油中斷回流部分監(jiān)測的腐蝕速率作為歷史值，通過GM(1，1)模型預(yù)測未來腐蝕速率的變化趨勢。在常減壓裝置塔頂換熱器彎頭處測量壁厚值，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析擬合，發(fā)現(xiàn)最小剩余壁厚呈指數(shù)形式變化。

3　結(jié)論與展望

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展并逐漸滲透應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)中，煉油裝置腐蝕監(jiān)測管理向著信息化、數(shù)字化、智能化方向發(fā)展?；谖锫?lián)網(wǎng)的腐蝕監(jiān)測管理平臺是煉油廠腐蝕管理發(fā)展的必然趨勢。通過在煉油廠生產(chǎn)裝置上配置信息采集傳感器將實現(xiàn)對腐蝕數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，并通過大數(shù)據(jù)分析，更好地了解和預(yù)測裝置腐蝕狀況，及時采取腐蝕防護(hù)措施，確保煉油裝置能夠安全、長周期運(yùn)行。另外，目前煉油廠對腐蝕監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析利用還不夠充分，基于大量的腐蝕監(jiān)測數(shù)據(jù)，找出腐蝕產(chǎn)生的原因、預(yù)測腐蝕趨勢、提供合理有效的防腐蝕措施是未來腐蝕科學(xué)與防護(hù)技術(shù)的一個發(fā)展方向，也是煉油廠裝置腐蝕管理的重點(diǎn)工作之一。

[1]李一曼. 基于B/S模式的石化腐蝕數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)研究開發(fā)[D]. 西安：西安石油大學(xué),2011.

[2]HILTON N P,WILLIAMS N,VETTERS E W,et al. Refinery reduces crude overhead corrosion through analysis and online control[C]//International Corrosion Conference Series 2014. San Antonio,TX,United states:[s.n.],2014.

[3]趙敏,康強(qiáng)利. 煉油裝置腐蝕監(jiān)測體系的應(yīng)用[J]. 腐蝕科學(xué)與防護(hù)技術(shù),2013,25(1):77-78.

[4]張居生,杜月俠,蘭云峰,等. 腐蝕監(jiān)測技術(shù)及其適用性選擇[J]. 腐蝕與防護(hù),2011,33(1):75-78.

[5]李一曼,周三平,李濤. B/S模式石化腐蝕數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)趨勢圖設(shè)計與開發(fā)[J]. 腐蝕與防護(hù),2011,32(3):232-235.

[6]KOLTS J,BUCK E. Corrosion life prediction of oil and gas production processing equipment[C]//Proceedings of the ASTM Symposium on Application of Accelerated Corrosion Tests to Service Life Prediction of Materials. Miami,FL,USA:[s.n.],1992:268-281.

[7]王正方,王勇,赫慶坤. 基于灰色系統(tǒng)理論的常壓塔頂腐蝕影響因素分析[J]. 中國石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2009,33(5):119-123.

[8]王正方,王勇,劉秀華. 基于灰色系統(tǒng)理論的常壓蒸餾裝置腐蝕預(yù)測[J]. 中國石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2010,34(2):114-118.

[9]李啟銳,陳曉龍. 煉廠常減壓裝置管線腐蝕速率的灰色預(yù)測[J]. 腐蝕與防護(hù),2014,35(8):852-855.

[10]袁賡,王樹剛,黃一. 基于馬爾可夫鏈的埋地燃?xì)怃摴芄鼙诟g預(yù)測[J]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2010,42(8):1328-1331.

[11]方曉君,彭偉華,李建東,等. 溫度、流速及壓力對原油腐蝕性的影響[J]. 腐蝕科學(xué)與防護(hù)技術(shù),2014,26(5):431-435.

[12]LI J,LIANG G Q. Petrochemical equipment corrosion prediction based on bp artificial neural network[C]//IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. Beijing China:[s.n.],2015:238-242.

Corrosion Monitoring Management System for Refinery Equipment

LI Jiao1,2, LIANG Gong-qian2, ZHOU San-ping3

(1. School of Computer Science, Xi′an Shiyou University, Xi′an 710065, China;2. School of Management, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072, China;3. School of Mechanical Engineering, Xi′an Shiyou University, Xi′an 710065, China)

In order to improve the corrosion monitoring management level and evaluate effectively the corrosion of refinery equipment, a complete corrosion monitoring management system for refinery equipment was constructed. The selection strategy of monitoring points was introduced first, and then the corrosion monitoring schemes were worked out for different monitoring points according to their corrosion mechanism in technological processes. Then the corrosion database was established to save the corrosion data monitored, and the corrosion data management system was designed and implemented. Finally artificial neural network, grey theory, markov theory and other methods were used to construct the corrosion evaluation and prediction system to provide decision support to the adoption of anti-corrosion strategy and the adjustment of process parameters.

equipment corrosion; evaluation and prediction system; artificial neural network

10.11973/fsyfh-201610014

2015-11-04

陜西省科技廳項目(2015GY026, 2015GY102); 陜西省教育廳項目(15JK1571, 15JK1586)

李 皎(1982-)，講師，博士研究生，從事裝置腐蝕與防護(hù)研究，15029933530，lijiao@xsyu.edu.cn

TG174

B

1005-748X(2016)10-0847-05