振動監(jiān)測在導管架平臺結(jié)構(gòu)安全保障方面的幾種應用

王火平,王德洋,彭怡錦,王巍巍

(1. 中海石油(中國)有限公司深圳分公司,廣東 深圳 518000; 2. 中海石油深海開發(fā)有限公司,廣東 深圳 518000; 3. 海洋石油工程股份有限公司,天津 300451; 4. 清華大學深圳國際研究生院,廣東 深圳 518000)

0 引 言

從20世紀80年代國內(nèi)海上導管架平臺開發(fā)以來,我國海域存在超過3百座導管架平臺,隨著時間推移這些平臺逐漸進入后期,平臺的結(jié)構(gòu)安全保障問題成為作業(yè)者的重點關(guān)注內(nèi)容。

海洋平臺的設(shè)計一般會根據(jù)儲量、經(jīng)濟情況確定設(shè)計年限,但一般平臺的服役期都會超過原有的設(shè)計年限。依據(jù)經(jīng)驗和規(guī)范,超期服役需要相應的檢測、評估。由于導管架平臺永久固定于海上,檢測、評估都會有一定的盲點,特別是深水導管架平臺,由于檢測費用昂貴,不可能做到全面的檢測評估。因此,平臺結(jié)構(gòu)的完整性管理規(guī)范都推薦進行振動監(jiān)測[1、 2],通過監(jiān)測對整體安全情況進行預警并指導評估。常規(guī)的振動檢測處理技術(shù)不能直接用于振動監(jiān)測的數(shù)據(jù)處理,本文通過實際項目應用,介紹幾種適用于導管架結(jié)構(gòu)安全保障的振動監(jiān)測應用方法。

1 常見幾種平臺結(jié)構(gòu)振動測量應用及處理方法

隨著振動理論及其相關(guān)學科的發(fā)展,利用振動特性分析結(jié)構(gòu)設(shè)計和評價成為一種重要手段。其中,模態(tài)分析是振動工程理論的一個重要分支,是研究動力特性的一種近代方法。通過振動測量數(shù)據(jù)分析可以得到結(jié)構(gòu)的模態(tài)應用。得到模態(tài)的過程稱為模態(tài)參數(shù)識別。對于海洋平臺結(jié)構(gòu)的作用主要包括3方面:直接用于結(jié)構(gòu)性能評價、結(jié)構(gòu)動態(tài)設(shè)計、損傷診斷和狀態(tài)檢測。過去的50年中,至少發(fā)展了一百種不同的模態(tài)參數(shù)識別方法。作為很多時域方法基礎(chǔ)的復指數(shù)法,是一種單輸入單輸出(SISO)方法,是從Prony方法發(fā)展而來的。后來,該方法發(fā)展到最小二乘復指數(shù)法,可以同時處理多個脈沖響應,是一種單輸入多輸出(SIMO)的方法。在19世紀80年代早期,多輸入多輸出(MIMO)測試技術(shù)得到很好的發(fā)展,最小二乘法又發(fā)展到可以處理多參考點的情況,這種方法稱為多參考點復指數(shù)法。1984年,NASA所屬的研究中心發(fā)展了一種特征系統(tǒng)實現(xiàn)法(ERA)法,該方法也是典型的MIMO方法,可用于大型復雜結(jié)構(gòu)。目前,ERA方法已成為土木工程領(lǐng)域?qū)嶒灁?shù)據(jù)模態(tài)分析中非常重要的一個方法。另外一種常見測算法是隨機子空間算法(stochastic subspace identification algorithm,SSI)。SSI算法分為兩種:數(shù)據(jù)驅(qū)動隨機子空間算法(Data-Drive stochastic subspace identification algorithm,Data/SSI)和協(xié)方差驅(qū)動隨機子空間算法(Covariance-Driven stochastic subspace identification algorithm,Covariance/SSI)。由于SSI算法優(yōu)秀的性能,在橋梁等大型工程結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識別中得到了廣泛的應用。該方法已經(jīng)運用到了海上風力機的模態(tài)識別中。根據(jù)以上情況,本文選定ERA方法和SSI算法作為海洋平臺結(jié)構(gòu)基于振動監(jiān)測的模態(tài)參數(shù)識別方法[3]。

在工程應用方面,20世紀60～80年代開始有相當多的研究機構(gòu)和公司開展針對導管架結(jié)構(gòu)監(jiān)測的相關(guān)研究和工程實踐[4],主要監(jiān)測內(nèi)容包括振動監(jiān)測和疲勞監(jiān)測。通過振動監(jiān)測對結(jié)構(gòu)損傷識別判斷,通過局部桿件充水、剛度變化造成局部結(jié)構(gòu)頻率變化識別,也可以通過整體動力特性識別,來進行結(jié)構(gòu)損傷識別的研究。同時代,有監(jiān)測公司針對具體的平臺開展了結(jié)構(gòu)固有頻率與結(jié)構(gòu)損傷之間聯(lián)系的相關(guān)研究,有意將該技術(shù)推向工程應用。但由于實際工程需求和方法、技術(shù)的效果有一定差距,導致相關(guān)應用不多。到90年代,開始隨著深水浮式平臺的盛行,監(jiān)測逐漸轉(zhuǎn)向系泊、立管、鉆井等方面。對導管架結(jié)構(gòu)監(jiān)測相對較少,主要應用于3個方面[5～7]:基于監(jiān)測的診斷、預警;對于低冗余度平臺,通過頻率監(jiān)測可以對安全進行預警;通過平臺固有頻率變化直接預警。另外,也有將極限強度分析(儲備強度比RSR)結(jié)果與頻率聯(lián)系進行預測的案例。另外一部分是通過后期數(shù)據(jù)處理,經(jīng)過模態(tài)參數(shù)識別、損傷診斷來預警。針對特殊工況的監(jiān)測,在平臺鉆井或浮托過程中對導管架進行監(jiān)測。

國內(nèi)外案例、規(guī)范都表明導管架平臺監(jiān)測是完整性管理的重要環(huán)節(jié),主要監(jiān)測目的包括實時狀態(tài)監(jiān)測和輔助評估。實時狀態(tài)監(jiān)測包括通過基頻實時變化、位移變化結(jié)合波浪大小實現(xiàn)實時預警。輔助評估包括通過基頻長期測量優(yōu)化模型后評估。

2 實時預警

2.1 振動監(jiān)測預警

基于振動監(jiān)測的預警一般包括兩種方式:基頻變化預警和位移變化預警?；诩铀俣缺O(jiān)測時域變化數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)處理可以得到實時的基頻變化和位移變化。在預警中閾值的選擇尤為重要,基頻變化預警的閾值可以以大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)設(shè)定。位移變化的閾值選擇辦法包括兩種,一是根據(jù)一年一遇設(shè)計海況計算測點位移作為預警值;二是預先計算出多個環(huán)境載荷作用下的位移值,根據(jù)現(xiàn)場測量的實時海況自動選擇對應的預警值[8、 9]。

2.2 基頻變化預警

2.2.1 預警閾值選擇

基于長期的振動監(jiān)測數(shù)據(jù)可以利用統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)進行分析,分析對象可以是加速度信號,也可以是頻域分析得到的模態(tài)、振型信息。用統(tǒng)計學辦法篩選數(shù)據(jù)為后續(xù)評估提供數(shù)據(jù)支持。首先,收集大量的模態(tài)頻率值,進行統(tǒng)計學分析,得到某一置信區(qū)間對應的頻率值,替代百年一遇工況對應的固有頻率,來修正模型進行評估。通過頻率的變化,判定結(jié)構(gòu)是否存在異常,這是結(jié)構(gòu)損傷判定最常用的方法。根據(jù)經(jīng)驗判斷,實測的頻率變化率超過2%,結(jié)構(gòu)便出現(xiàn)異常。

2.2.2 短時傅里葉變換方法

振動信號處理中常用傅里葉變換實現(xiàn)時頻轉(zhuǎn)換,但振動監(jiān)測預警需要實現(xiàn)視頻聯(lián)合分布。最常見的方法是采用短時傅里葉變換,給信號加上一個窗函數(shù),再進行傅里葉變換,得到時間附件很短時間的局部譜;然后,窗函數(shù)根據(jù)時間的位置變化在整個時間軸上平移,得到任意位置附近的時間段頻譜。這樣就實現(xiàn)了時間-頻率分析。該分析需要固定一個窗函數(shù),這就限制了分辨率,也就是只能處理平穩(wěn)信號,海洋平臺結(jié)構(gòu)的固有頻率基本上不變或者極其緩慢變化,因此適合于這種方法。

對長時間的觀測數(shù)據(jù)進行短時傅氏變換,結(jié)果如圖1所示,0.45Hz處的能量成分基本上全時可見;而0.7Hz處的能量成分則斷斷續(xù)續(xù),與數(shù)據(jù)的取時有關(guān)。其他頻率成分基本不可見。

圖1 短時傅里葉變換實時數(shù)據(jù)處理結(jié)果

2.2.3 小波譜分析方法

對于分析和處理平穩(wěn)信號,傅里葉分析具有良好的適用性。然而,現(xiàn)實中信號大都以非平穩(wěn)形式出現(xiàn),為了分析和處理該類信號,人們加以改進,提出并發(fā)展了一系列全新的信號分析理論,其中,最為典型的是小波分析方法。小波變換是一種信號的時間-尺度或時間-頻率的分析方法,即在時域?qū)π盘栠M行離散變換,在頻域進行譜分析的方法。它具有高分辨率的特點,且在時域、頻域都具有表征信號局部特征的能力。在低頻部分,它具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率;在高頻部分,具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率,特別適合于探測正常信號中夾帶的瞬態(tài)反常現(xiàn)象,故被譽為分析信號的顯微鏡和望遠鏡。

圖2所示是對上節(jié)信號的小波譜分析的結(jié)果,可以明顯看到,該信號中主要包含兩階頻率成分,識別結(jié)果比短時傅里葉編號效果更好,在實測中效果更好。

圖2 小波分析實時數(shù)據(jù)處理結(jié)果

2.3 位移預警

1. 位移值的獲取

一般結(jié)構(gòu)振動監(jiān)測選取加速度傳感器,而平臺結(jié)構(gòu)安全預警的最直接的判斷條件是位移,因此,需要將加速度轉(zhuǎn)換為位移。一般通過將加速度兩次積分的方法獲取位移,可以采用時域積分或者頻域積分方法。當信號中包含多個頻域信息時,兩種方法都不可避免遇到二次趨勢問題。這里推薦分別提取前兩階主頻對應的加速度信號,應用濾波方法去掉噪聲,在頻域上分別積分,積分狗疊加后獲取相對真實的位移。

在東海DPP平臺進行現(xiàn)場數(shù)據(jù)的處理,如圖3和圖4所示。該平臺的前兩階結(jié)構(gòu)頻率分別是0.41957Hz和0.5312Hz,分別對兩階信號分別積分處理,得到最大位移0.0035428m。重構(gòu)后的加速度信息跟原信號基本重合,可以推測該位移可信,可用于預警。

2. 位移閾值的獲取

在我國東?；蚰虾：Ｓ?qū)Ч芗芷脚_結(jié)構(gòu)設(shè)計中,選取一年一遇的海洋環(huán)境條件作為操作工況的參數(shù),選取百年一遇的環(huán)境條件作為極端工況計算參數(shù)。采用這兩個環(huán)境參數(shù)得到測點位置的位移,該位移用于預警位移閾值。也可以用實測的實時環(huán)境參數(shù)作為預警閾值。表1是東海DPP平臺的對應數(shù)據(jù),其中,實測數(shù)據(jù)是半個月測量中的最大值,跟圖4的位移數(shù)值對應。

表1 環(huán)境參數(shù)

從表中可以看出,無論是實際的操作工況或者極端工況,得到的位移值遠大于實際的位移,用來作為預警閾值較為保守,采用實測值比較合適。但長期看,可以通過長期環(huán)境載荷和響應對應值的趨勢進行智能診斷預警。

3 后評估

3.1 評估流程

振動監(jiān)測數(shù)據(jù)除現(xiàn)場實時預警外,可以進行基于振動數(shù)據(jù)的后評估。后評估步驟分為:

(1) 對現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行詳細的數(shù)據(jù)處理,包括模態(tài)分析、統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析,得到基于統(tǒng)計分析的頻率、振型等信息。

(2) 結(jié)合實際檢測、調(diào)研情況和模態(tài)分析結(jié)果,對計算模型進行修正,主要針對重量、導管架剛度、P-Y曲線等。

(3) 根據(jù)修正模型修正動力響應系數(shù),現(xiàn)場測量結(jié)果頻率一般會比實際計算大;根據(jù)實測頻率修正的模型,動力響應系數(shù)一般會比原計算小。

(4) 利用修正的動力系數(shù)進行具體分析(靜力分析、倒塌分析),結(jié)果一般會比原始的理想,因有實際測量支持結(jié)果也容易被各方接受。

(5) 采用修正的模型計算疲勞分析也可以得到更理想的結(jié)果,但由于疲勞分析規(guī)范有明確的模型,計算有明確的要求,因此該步更多的是輔助疲勞分析,指導檢測。

3.2 案例

對南海某導管架平臺進行了5天的不間斷振動測量。根據(jù)現(xiàn)場情況共布設(shè)5臺海洋平臺主體結(jié)構(gòu)振動檢測儀器,分別是非作業(yè)甲板3個,底層甲板1個,以及直升機甲板下生活區(qū)4層1個,每臺儀器可測量3個方向的加速度,具體布置如圖5所示。

圖5 現(xiàn)場測點布置示意圖

圖6 長時測量時域圖

其中一個測點在水平方向全天測振數(shù)據(jù)。在無特殊海況的情況下,該平臺環(huán)境激勵振動幅度比較微弱,水平XY方向振幅僅約為±0.2gal。

對單獨方向(X向和Y向)分別進行模態(tài)參數(shù)識別,并對多天數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,可以看出X軸方向(平臺東西方向)上0.44Hz模態(tài)成分明顯,Y軸方向(平臺南北方向)上0.39Hz、 0.72Hz模態(tài)成分明顯,如圖7和圖8所示。

圖7 X分量識別結(jié)果

圖8 Y分量識別結(jié)果

原始分析前三階模態(tài)頻率分別為0.30、 0.33、 0.52,現(xiàn)場測量頻率分別為0.39、 0.44和0.72,經(jīng)過模型修正(修正包括活荷載、海生物、樁土文件等),得到更真實的模型頻率分別為0.39、 0.43、 0.70。

基于上面模型得到的動力系數(shù)同原始比較見表2。

表2 動力系數(shù)比較

根據(jù)修正的系數(shù)得到的RSR值與原始比較見表3。

表3 RSR值對比

4 結(jié) 論

通過模態(tài)參數(shù)識別、小波變換、位移反推,以及基于模型修正后評估等方法,對老齡平臺的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析研究。模態(tài)參數(shù)識別方法可以更精確得到振型、阻尼等模態(tài)參數(shù)。由于效率較低更適合于振動檢測,長期的振動監(jiān)測可以采用時域方法得到實時的頻率變化用于預警。通過研究還發(fā)現(xiàn),可以通過位移反推的方法,對平臺結(jié)構(gòu)位移進行測量并預警。利用振動監(jiān)測數(shù)據(jù)完成計算模型的修正進而評估,可以得到更為理想的評估結(jié)果,是一種極限平臺結(jié)構(gòu)挖潛的有效手段。

由于監(jiān)測時間較短,未形成長期大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù),后期的研究可以針對現(xiàn)場大量的數(shù)據(jù)并結(jié)合實時環(huán)境數(shù)據(jù),研究監(jiān)測手段對平臺預警的影響。相信長期大數(shù)據(jù)的積累也可以為平臺結(jié)構(gòu)的智能診斷甚至是智能設(shè)計提供參考。