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    金屬油氣管道點蝕缺陷安全評估及預警系統研究

    2021-01-25 08:35:12HOANGVanThanh李炎炎黃仕磊
    工程科學與技術 2021年1期
    關鍵詞:細分油氣金屬

    HOANG Van Thanh,龍 偉,李炎炎*,黃仕磊,胥 鑫

    (1.四川大學機械工程學院,四川 成都610065;2.越南海事大學,越南海防180000)

    金屬管道腐蝕缺陷的場指紋檢測方法(field signature method,FSM)[1],是一種應用于在線、原位、實時測量場合的新型無損檢測技術,本質上屬于電位降檢測法,主要由按一定間距分布在金屬管道外壁的電極矩陣和信號處理系統構成,如圖1所示。

    圖1 場指紋檢測示意圖Fig.1 Field fingerprint detection schema

    FSM的工作原理是通過測量布置在金屬體表面電極矩陣的電壓變化來直接測量材料本體的壁厚損失,因此是一種非介入式檢測法。由于FSM僅要求電極矩陣與被測件進行有效的電性接觸,故不會破壞被測檢件的材料本體,特別適合于金屬管道內壁的點蝕、沖蝕等缺陷的無損檢測。

    FSM在20世紀80年代中期由挪威學者提出以后,受到無損檢測技術領域專家的極大關注,一些歐美國家很快推出了該技術的實用產品,在各生產領域的安全檢測中應用,形成強大市場壟斷(一個測點系統高達120萬人民幣)。然而長期以來,FSM對均勻腐蝕(general corrosion)的檢測精度較高,但對局部腐蝕(localized corrosion)的檢查精度偏低,尤其是對危害極大的點蝕(pitting corrosion)的檢測精度更低,其應用面受到很大限制[2]。

    對此,Wan、Gan等發(fā)現了局部腐蝕和點蝕具備改變被測管道整體電流場分布的特點(即牽扯效應)[3],進而利用等效電阻鏈網絡模型,提出了能夠提高FSM對局部腐蝕和點蝕檢測精度的算法[4],同時也利用細分電阻鏈網絡模型,結合主輔電壓法,提出了FSM對點蝕檢測的高精度算法[5]。

    作者正是在該技術成果的基礎上,結合點蝕缺陷安全評估無縫表征模型,進一步研究在役金屬油氣管道點蝕缺陷安全評估及預警系統。

    油氣金屬管道的點蝕缺陷,是局部片區(qū)上因腐蝕或沖蝕產生金屬損失的一種體積型缺陷,如圖2所示。

    圖2 油氣金屬管道典型的點蝕缺陷實例Fig.2 Typical pitting corrosion defectsof oil and gasmetal pipeline

    由于要考慮各個腐蝕點之間的相互影響及其深度和密度等因素,加之點蝕缺陷的萌生和擴展比其他類型的腐蝕缺陷更加復雜,因此對點蝕缺陷的安全評估和可靠性分析更加困難,這也是點蝕缺陷的安全評估一直作為油氣金屬管道安全技術領域研究熱點與重點的一個根本因素??梢?,開展點蝕缺陷安全評估實用性方法對油氣金屬管道腐蝕缺陷的安全性評價更有工程上的實際意義[6]。

    1 基于API-5 7 9 點蝕缺陷安全評估的無縫表征模型

    目前,在油氣金屬管道腐蝕缺陷的安全評定中,最有效最具工程實用價值的是基于剩余強度評價的有關準則[6],其中最有代表性的是美國石油協會的API-579技術標準,而API-579作為金屬管道腐蝕缺陷剩余強度評價相對完整的技術準則,國際上眾多金屬管道腐蝕缺陷安全評估的標準體系均以其為參照。然而,API-579對點蝕缺陷的剩余強度評價是建立在統計學意義上的一種歸類方法,把點蝕缺陷分為不同的8個標準模態(tài)(圖3)。

    圖4為管道點蝕剩余壁厚比Rwt示意圖。

    Step 1.The instructions(SATC)and the read-backs(SP),which have been converted into text format,are segmented into single words by the Chinese word segmentation method.

    圖3 API-579的8個點蝕標準模態(tài)Fig.3 Eight standard pitting modes of API-579

    圖4 管道點蝕剩余壁厚比 R wt示意圖Fig.4 Diagram of pipeline pitting residual wall thickness ratio R wt

    表1 不同m時的n取值Tab.1 Values n for different m

    圖5 點蝕標準模態(tài)RSF與R wt的關系Fig.5 Relationship between RSF and R wt of pitting standard mode

    對此,將結合FSM技術對點蝕缺陷進行數字特征處理,以獲得其點蝕占比值,把它稱為點蝕占比m,并以點蝕占比值作為常變量,構建API-579的標準模態(tài)與剩余壁厚比Rwt和剩余強度系數RSF之間的關系(圖5),從而建立點蝕缺陷安全評價的無縫表征算法模型。

    2 云數據處理安全預警平臺的結構

    實施面向全域生產管線的FSM集群監(jiān)測及其安全預警,采用傳統FSM檢測技術路徑與安全評價方法會面臨如下三大主要問題:

    1)因為各監(jiān)測點地磁場、電力場、管徑尺寸、管材老化等因素的不同,現場安裝往往需要專家進行有針對性的個性化FSM建模,而且隨著使用時間的增加也需要對FSM模型進行修正,這對于實施規(guī)模化的集群監(jiān)測來講在工程上存在不少問題。

    2)在點蝕缺陷的安全評估中,傳統方法并沒有給出多點蝕缺陷的評價標準,而在實際工程中多點蝕缺陷是油氣管道腐蝕的常態(tài),而傳統評估方法對單一缺陷的評價雖然是安全的,但多缺陷的相互影響對管件安全可能是致命的,這就要求專業(yè)人員依據檢測信息進行更深入的可靠性分析。

    3)腐蝕缺陷的傳統評估準則,往往只能給出是否安全的結論,并不能導出缺陷的安全程度,有些缺陷今天判定是安全[8-10]的,過幾天卻發(fā)生爆管事故,原因正是在于傳統方法忽視了缺陷安全程度的評價,這類工作同樣需要專家進行有針對性的技術分析。

    云數據處理的思想為解決上述問題提供了有效的思路,在系統結構設計上把凡是需要集中分析處理的功能歸納于云數據處理平臺[9],這樣既節(jié)約了檢測終端的資源成本又解決傳統方法的不足,圖6是本文提出的面向全域生產管線的云數據處理安全預警平臺結構示意圖。

    圖6 云數據處理安全預警平臺結構示意圖Fig.6 Structural sketch of cloud data processing security early warning platform

    傳統FSM技術對點蝕的檢測精度偏低,這是由于1對測量電極只能獲得1個測量信號。本文采用FSM對點蝕檢測的高精度細分算法,對點蝕的面積S、深度D、相對位置(x,y)等進行分析處理,因此這樣點蝕的FC值(fingerprint coefficient)是通過探針測量電極的場指紋系數,同時由腐蝕深度、腐蝕面積和相對位置4個因素決定見圖7。

    FC值一般計算式如下[5,11,12]:

    圖7 點蝕的定義Fig.7 Definition of pitting security early warning platform

    實驗的被測對象是一個從中間對稱剖開的半圓管道,如圖8所示。被測管道的長度為1500 mm,壁厚為10 mm,外徑為300 mm。在該被測管道4個不同的測量區(qū)域的內壁用磨頭加工出4個不同的小坑,如圖9所示。測量區(qū)域的面積為30 mm×30 mm,坑P1位于測量區(qū)域的右下方,直徑為9 mm,坑P2、P3和P4均位于測量區(qū)域的中心,直徑分別為9、15和25 mm。這4個小點均依次加工有多個深度。利用細分算法(主輔電壓法)和傳統經驗算法,計算得到的點蝕壁厚損失如圖10~13所示。

    圖8 FSM點蝕檢驗實驗平臺Fig.8 FSM pit erosion test latform

    圖9 管道內壁的4個小坑Fig.9 Four small pits in the inner wall of the pipeline

    圖10 P1小坑的細分算法結果Fig.10 Resultsof P1 pit subdivision algorithm

    圖11 P2小坑的細分算法結果Fig.11 Results of P2 pit subdivision algorithm

    圖12 P3小坑的細分算法結果Fig.12 Results of P3 pit subdivision algorithm

    圖13 P4小坑的細分算法結果Fig.13 Results of P4 pit subdivision algorithm

    傳統經驗算法沒有考慮探針測量電極周圍電壓變化的影響,而高精度細分算法則通主輔電壓法考慮了周圍電壓的變化。

    傳統的FSM技術求點蝕的精度為10%~15%WT(WT表示壁厚),高精度細分算法(主副電壓法)能將精度提高到5%WT[12]。從圖10~13實驗結果可以看出,高精度細分算法計算得到的壁厚損失精度比傳統經驗公式計算得到的壁厚損失精度高,對于不同位置的點蝕情況,經過高精度細分算法得到的結果都更接近實際的壁厚損失,比傳統方法大致提高了30%。因此,這種高精度細分方法極大地提高了監(jiān)測精度和監(jiān)測范圍,為金屬油氣管道點蝕缺陷安全評估系統提供了良好的監(jiān)測手段。

    3 實際應用的研究

    借助于點蝕缺陷安全評估系統和云數據處理安全預警平臺,利用FSM方法對位于中國四川省達州市石油普光的某油氣田管道(材料L360QS219.1 mm×10 mm)進行了連續(xù)3年(2 017-03—2 019-03)的實際應用研究。通過FSM場指紋法對點蝕的實時監(jiān)測,可獲得點蝕深度、點蝕密度和點蝕面積3個重要參數,并通過這3個參數對管道內壁進行腐蝕場景的3維結構重構,其結果如表2和圖14、15、16所示,進而由點蝕密度與點蝕面積求取點蝕占比m,依據點蝕深度求取剩余壁厚比Rwt[13]。mm

    表2 現場3年時間管道厚度數據Tab.2 Pipeline thickness data in threeyears

    圖14 探針分布展開Fig.14 Expansion of probe distribution

    將圖15構建的管道厚度3維模型進行展開投影,得到圖16所示的點蝕占比投影圖,利用圖像處理技術,自動獲取點蝕占比m,該現場的油氣管道點蝕占比m=12.64%。

    通過圖17可以看出監(jiān)測的實際點蝕占比為第4級到第5級之間,根據API-579標準[7],可以查到第4級和第5級標準模態(tài)的 RSF與Rwt的數據關系,見表3和4。

    圖15 現場FSM檢測的管道腐蝕3維重構Fig.15 Three-dimensional reconstruction of pipeline corrosion scenedetected by FSM

    圖16 FSM檢測的管道點蝕占比Fig.16 Pipe pitting percentage detected by FSM

    圖17 實際監(jiān)測的點蝕占比Fig.17 Proportion of pitting corrosion actually monitored

    表3 點蝕缺陷第4級模態(tài)R wt與RSF關系Tab.3 Relationship between R wt and RSF of the fourth order mode of pitting defect

    表4 點蝕缺陷第5級模態(tài)R wt與RSF關系Tab.4 Relationship between R wt and RSF of the fifth order mode of pitting defect

    4 用戶操作系統的架構設計

    用戶操作系統架構設計的關鍵,是對應用程序組件的整體性描述,其直接反映系統運行的邏輯性、安全性、可靠性、擴展性以及可維護性,這是面向應用對象程序設計的一個非常重要的環(huán)節(jié)。

    用戶操作系統架構按結構模式區(qū)別,可把系統的整體構架分為C/S(Client/Server)模式與B/S(Brower/Server)模式[14]。C/S模式,即客戶端/服務器模式,是一種針對局域網絡環(huán)境的應用運行架構模式。C/S模式可通過專用服務器在局域網之間進行數據的鏈接和數據的快捷交換,主要特點是可以充分發(fā)揮客戶端個人電腦的處理能力。相較于B/S模式,由于C/S模式少一級邏輯運行結構,因此處理速度更快。C/S模式的結構程序適合于在用戶數目不多的局域網中使用,其缺點在于,因為客戶端程序數據分散的特性,對數據的統一保存、維護及安全問題很難保證,且需要安裝專用客戶端組件,使得客戶端的升級與擴展困難,其系統的可維護性比較差,應用構件的重用性或共用性不強。B/S模式,即瀏覽器/服務器模式,是一種針對廣域網絡環(huán)境的應用運行構架模式。B/S模式是隨著互聯網技術發(fā)展而對于傳統客戶端/服務器模式的一種改進。它是將系統核心功能組件部分集成在遠端服務器上,并統一了客戶端的用戶操作界面,提高了系統的開發(fā)效率以及系統的可擴展性、可維護,可真正實現系統的模塊化開發(fā)。

    綜合上述兩種構架模式的優(yōu)劣性,考慮油氣管道全域集群監(jiān)測與安全預警的特點,本系統選用B/S模式進行系統開發(fā),其系統構架設計框圖如圖18所示。

    圖18 基于B/S模式設計的系統構架設計Fig.18 System architecture design based on B/Smodel

    設計的全域油氣金屬管線安全檢測與預警系統由3層架構組成,即分別為系統層、功能層、界面層。系統層主要實現用戶功能維護與擴展,功能層主要實現安全檢測與腐蝕缺陷安全評估的編程操作,界面層主要實現面向用戶提供交互友好的操作界面。系統在功能設計上主要包括了輔助決策模塊、3維重現模塊[15-16]、管線信息模塊、系統用戶管理模塊、剩余強度評價模塊等。用戶可通過賬戶與密碼登錄系統后,在管道信息庫模塊進行管道信息的查詢與錄入,包括管道信息庫、管材信息庫、缺陷信息庫三大數據庫的動態(tài)管理,并可通過輔助決策模塊對評價準則進行選擇及腐蝕疲勞分析,進而利用3維重現模塊來計算管道腐蝕密度與最大深度,最終實現基于安全衰減時變性的腐蝕缺陷安全裕度評價與在線剩余壽命分析評估,為安全評價人員做出正確分析評定提供可靠的評估依據。

    5 結 論

    研究了點蝕占比對金屬油氣管道剩余強度的影響,提出一種管道安全評估的方法,使評估更完整和準確。在此基礎上應用FSM管道腐蝕監(jiān)測技術,將監(jiān)測的實際數據運用到安全評估系統中,實現點蝕缺陷安全評估無縫表征模型和FSM監(jiān)測技術相結合,構建在線油氣管道點蝕缺陷安全評估及預警系統。該系統解決了FSM技術中對點蝕缺陷的安全評估理論問題,同時也解決了無縫表征模型在線實際應用的評估問題,評估過程中不必破壞在役管道,極大地完善了油氣管道在線監(jiān)測安全評估系統。油氣田現場應用研究表明該安全評估系統具有一定的應用價值。

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