本發(fā)明涉及一種評(píng)定方法和裝置，尤其涉及一種輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法和裝置，屬于石油開采技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

天然氣是優(yōu)質(zhì)的能源和化工原料，隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，社會(huì)對(duì)天然氣資源的需求量迅速增加。通常大型油氣田分布在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)，而天然氣需求主要集中在工業(yè)發(fā)達(dá)的城市地區(qū)。因此在天然氣行業(yè)中，運(yùn)輸成為與采集同等重要的問題。

在眾多的運(yùn)輸方式中，管道運(yùn)輸以其成本低、輸送量大、可靠性高的優(yōu)點(diǎn)，成為輸送天然氣資源最主要的方式。然而，在油氣的開采過程中，常常會(huì)帶有雜質(zhì)，比如二氧化碳、硫化氫、水蒸氣等，在特定的條件下，氣態(tài)水會(huì)冷凝成液態(tài)水并匯集在管道低洼部位或形成液膜覆蓋于管道表面，并溶解腐蝕性氣體，形成腐蝕性溶液，引起管道內(nèi)部腐蝕，降低管道壽命，造成物質(zhì)泄漏，甚至導(dǎo)致環(huán)境破壞和人員安全事故。

現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，除了腐蝕性物質(zhì)，如二氧化碳、硫化氫、水蒸氣等外，管道承受的壓力也會(huì)影響材料的電化學(xué)腐蝕行為，這些因素之間存在復(fù)雜的耦合作用，導(dǎo)致管道腐蝕發(fā)生和擴(kuò)展，目前沒有定量的物理模型可以準(zhǔn)確描述各因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系。

因此如何有效準(zhǔn)確的評(píng)定含內(nèi)部腐蝕缺陷的天然氣管道的安全狀態(tài)，動(dòng)態(tài)跟蹤安全狀態(tài)變化趨勢(shì)，保障天然氣輸送管道的安全運(yùn)行是目前亟待解決的重要問題。

針對(duì)天然氣管道內(nèi)部腐蝕問題，目前采用的方法主要是內(nèi)腐蝕直接評(píng)價(jià)法和智能內(nèi)檢測(cè)方法。直接評(píng)價(jià)法方法通過對(duì)管輸天然氣流動(dòng)特性和管道幾何形態(tài)分析，預(yù)測(cè)水在管道中最有可能積聚的位置，該方法無法獲知腐蝕的變化情況；智能內(nèi)檢測(cè)方法可以獲得腐蝕的位置和尺寸，進(jìn)而評(píng)定當(dāng)前管道安全狀態(tài)，為掌握安全狀態(tài)變化情況，則需要定期檢測(cè)，而檢測(cè)周期往往依據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)制定，缺乏理論依據(jù)。此外，在腐蝕檢測(cè)過程中，由于儀器精度及人員操作技能影響，測(cè)量的腐蝕缺陷尺寸往往與實(shí)際缺陷存在誤差，測(cè)量結(jié)果具有一定的隨機(jī)性，影響安全評(píng)定的準(zhǔn)確性。腐蝕擴(kuò)展速率與管道所處腐蝕環(huán)境及載荷因素密切相關(guān)，如果能建立影響因素與腐蝕擴(kuò)展速率的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過檢測(cè)管道實(shí)際的環(huán)境參量和缺陷狀態(tài)，能夠得到腐蝕缺陷的擴(kuò)展情況，并考慮缺陷數(shù)據(jù)不確定性的影響，則可以有效地促進(jìn)缺陷安全評(píng)定方法的實(shí)際工程應(yīng)用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種用于油氣輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法，解決現(xiàn)有技術(shù)中難以動(dòng)態(tài)準(zhǔn)確評(píng)定含腐蝕缺陷油氣輸送管道安全狀態(tài)問題。

為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法，該輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法包括以下步驟：

步驟一：獲得輸送管道常用金屬材料在不同的co2分壓、h2s分壓、氯化物含量和不同應(yīng)力水平下的腐蝕擴(kuò)展速率；

步驟二：依據(jù)獲得的腐蝕擴(kuò)展速率，運(yùn)用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)，建立co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平與腐蝕擴(kuò)展速率的數(shù)學(xué)模型；

步驟三：獲取管道腐蝕部位所在管段的co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平，依據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)腐蝕擴(kuò)展速率；

步驟四：建立管道極限狀態(tài)方程，通過無損檢測(cè)方法獲得內(nèi)腐蝕發(fā)生部位的腐蝕缺陷尺寸及概率分布形式和參數(shù)，得到管道安全狀態(tài)隨時(shí)間的變化規(guī)律，獲得管道的安全狀態(tài)；

管道極限狀態(tài)方程為：

lsf(t)＝tres(t)-tmin

其中，tres(t)為t時(shí)刻管道腐蝕缺陷處剩余壁厚；tmin為管道最小要求壁厚；

當(dāng)tres(t)>tmin，即lsf(t)>0時(shí)，認(rèn)為管道安全；

當(dāng)tres(t)≤tmin，即lsf≤0時(shí)，管道失效。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法中，優(yōu)選地，步驟一中，通過腐蝕-應(yīng)力耦合電化學(xué)測(cè)試獲得輸送管道常用金屬材料在不同的co2分壓、h2s分壓、氯化物含量和不同應(yīng)力水平下的腐蝕電流密度，轉(zhuǎn)換為腐蝕擴(kuò)展速率。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法中，優(yōu)選地，不同的co2分壓是指分壓為0mpa-0.1mpa；

不同的h2s含量是指h2s含量為0ppm-300ppm；

不同的氯化物含量是指氯化物含量為0wt％-3.5wt％；

不同的應(yīng)力水平是指壓力為0mpa-600mpa。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法中，優(yōu)選地，根據(jù)腐蝕電流密度根據(jù)如下公式轉(zhuǎn)換為腐蝕擴(kuò)展速率vcorr(nm/a)：

其中，a為金屬原子量；

n為電化學(xué)反應(yīng)中金屬的失電子數(shù)；

icorr為腐蝕電流，a/m²；

ρ為金屬密度，g/cm³。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法中，優(yōu)選地，步驟二中，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和樣本集劃分，運(yùn)用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型，數(shù)據(jù)與處理和樣本集劃分按照如下步驟進(jìn)行：

將每一組測(cè)試數(shù)據(jù)作為一個(gè)樣本，以co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平為樣本的輸入數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的腐蝕速率作為輸出數(shù)據(jù)；

對(duì)于給定的全部樣本集，采用進(jìn)行歸一化處理，處理之后的數(shù)值按比例縮放到[0，1]范圍內(nèi)。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法中，優(yōu)選地，進(jìn)行歸一化處理時(shí)，按照如下步驟進(jìn)行：

其中，xi為輸入數(shù)據(jù)的第i個(gè)樣本，yi為輸出數(shù)據(jù)的第i個(gè)樣本，xi'為輸入數(shù)據(jù)歸一化后的第i個(gè)樣本，yi'為輸入數(shù)據(jù)歸一化后的第i個(gè)樣本，max為取最大值函數(shù)，min為取最小值函數(shù)。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法中，優(yōu)選地，步驟四中，根據(jù)管道設(shè)計(jì)文件得到管道的壁厚數(shù)據(jù)，缺陷處剩余最小壁厚和預(yù)測(cè)出的腐蝕擴(kuò)展速率，采用蒙特卡洛算法，得到管道安全狀態(tài)隨時(shí)間的變化規(guī)律。

本發(fā)明還提供了一種輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置，該輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置包括：

參數(shù)獲取模塊，用于獲得輸送管道常用金屬材料在不同的co2分壓、h2s分壓、氯化物含量和不同應(yīng)力水平下的腐蝕擴(kuò)展速率；

數(shù)學(xué)模型建立模塊，用于依據(jù)獲得的腐蝕擴(kuò)展速率，運(yùn)用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)，建立co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平與腐蝕擴(kuò)展速率的數(shù)學(xué)模型；

預(yù)測(cè)模塊，用于獲取管道腐蝕部位所在管段的co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平，依據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)腐蝕擴(kuò)展速率；

評(píng)價(jià)模塊，用于建立管道極限狀態(tài)方程，通過無損檢測(cè)方法獲得內(nèi)腐蝕發(fā)生部位的腐蝕缺陷尺寸及概率分布形式和參數(shù)，獲得管道的安全狀態(tài)。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置中，優(yōu)選地，通過腐蝕-應(yīng)力耦合電化學(xué)測(cè)試獲得輸送管道常用金屬材料在不同的co2分壓、h2s分壓、氯化物含量和不同應(yīng)力水平下的腐蝕電流密度，轉(zhuǎn)換為腐蝕擴(kuò)展速率。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置中，優(yōu)選地，不同的co2分壓是指分壓為0mpa-0.1mpa；

不同的h2s含量是指h2s含量為0ppm-300ppm；

不同的氯化物含量是指氯化物含量為0wt％-3.5wt％；

不同的應(yīng)力水平是指壓力為0mpa-600mpa。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置中，優(yōu)選地，根據(jù)腐蝕電流密度根據(jù)如下公式轉(zhuǎn)換為腐蝕擴(kuò)展速率vcorr(nm/a)：

其中，a為金屬原子量；

n為電化學(xué)反應(yīng)中金屬的失電子數(shù)；

icorr為腐蝕電流，a/m²；

ρ為金屬密度，g/cm³。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置中，優(yōu)選地，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和樣本集劃分，運(yùn)用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型，數(shù)據(jù)與處理和樣本集劃分按照如下步驟進(jìn)行：

將每一組測(cè)試數(shù)據(jù)作為一個(gè)樣本，以co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平為樣本的輸入數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的腐蝕速率作為輸出數(shù)據(jù)；

對(duì)于給定的全部樣本集，采用進(jìn)行歸一化處理，處理之后的數(shù)值按比例縮放到[0，1]范圍內(nèi)。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置中，優(yōu)選地，進(jìn)行歸一化處理時(shí)，按照如下步驟進(jìn)行：

其中，xi為輸入數(shù)據(jù)的第i個(gè)樣本，yi為輸出數(shù)據(jù)的第i個(gè)樣本，xi'為輸入數(shù)據(jù)歸一化后的第i個(gè)樣本，yi'為輸入數(shù)據(jù)歸一化后的第i個(gè)樣本，max為取最大值函數(shù)，min為取最小值函數(shù)。

在本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置中，優(yōu)選地，根據(jù)管道設(shè)計(jì)文件得到管道的壁厚數(shù)據(jù)，缺陷處剩余最小壁厚和預(yù)測(cè)出的腐蝕擴(kuò)展速率，采用蒙特卡洛算法，得到管道安全狀態(tài)隨時(shí)間的變化規(guī)律。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法和裝置，具有如下優(yōu)點(diǎn)和效果：

綜合考慮應(yīng)力水平與介質(zhì)因素的耦合腐蝕作用，運(yùn)用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理方法，建立了腐蝕影響因素與腐蝕缺陷擴(kuò)展速率之間定量關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，并編制成計(jì)算機(jī)程序，能夠快速、準(zhǔn)確的評(píng)定出含內(nèi)部腐蝕缺陷油氣輸送管道隨時(shí)間變化的安全狀態(tài)，為管道檢驗(yàn)維修提供決策依據(jù)。

附圖說明

圖1為實(shí)施例1的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置的結(jié)構(gòu)圖。

圖2為實(shí)施例1的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法的工藝流程圖。

圖3為實(shí)施例1采用的五層自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為了對(duì)本發(fā)明的技術(shù)特征、目的和有益效果有更加清楚的理解，現(xiàn)對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行以下詳細(xì)說明，但不能理解為對(duì)本發(fā)明的可實(shí)施范圍的限定。

實(shí)施例1

本實(shí)施例首先提供了一種輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置，其結(jié)構(gòu)如圖1所示，該輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定裝置包括：

參數(shù)獲取模塊，用于獲得輸送管道常用金屬材料在不同的co2分壓、h2s分壓、氯化物含量和不同應(yīng)力水平下的腐蝕擴(kuò)展速率；

數(shù)學(xué)模型建立模塊，用于依據(jù)獲得的腐蝕擴(kuò)展速率，運(yùn)用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)，建立co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平與腐蝕擴(kuò)展速率的數(shù)學(xué)模型；

預(yù)測(cè)模塊，用于獲取管道腐蝕部位所在管段的co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平，依據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)腐蝕擴(kuò)展速率；

評(píng)價(jià)模塊，用于建立管道極限狀態(tài)方程，通過無損檢測(cè)方法獲得內(nèi)腐蝕發(fā)生部位的腐蝕缺陷尺寸及概率分布形式和參數(shù)，獲得管道的安全狀態(tài)。

本實(shí)施例還提供了一種輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法，其流程如圖2所示，具體包括以下步驟：

步驟一：通過腐蝕-應(yīng)力耦合電化學(xué)測(cè)試獲得油氣輸送管道常用金屬材料在不同的co2分壓、h2s含量、氯化物含量和不同應(yīng)力水平下的腐蝕電流密度，并轉(zhuǎn)換為腐蝕速率。

試驗(yàn)裝置采用萬能試驗(yàn)機(jī)配合電化學(xué)工作站，采用去離子水和分析純級(jí)化學(xué)試劑配置不同介質(zhì)濃度的溶液，介質(zhì)具體范圍為co2分壓0-0.1mpa，h2s含量0-300ppm，含量氯化物含量0-3.5wt％，應(yīng)力水平0-600mpa。測(cè)試的金屬材料包括低、中、高強(qiáng)度管線鋼。

測(cè)試的金屬材料依據(jù)萬能試驗(yàn)機(jī)要求的規(guī)格進(jìn)行加工，試樣為棒狀，試樣表面使用絕緣防腐硅橡膠封裝，中間留出1cm長的工作表面。使用前進(jìn)行丙酮和乙醇除油、烘干備用。測(cè)試時(shí)，采用三電極系統(tǒng)，工作電極為試樣，參比電極為飽和甘汞電極，輔助電極為鉑電極。測(cè)試時(shí)，首先將試樣置于盛有除氧溶液的電化學(xué)池中，然后將其夾持在萬能試驗(yàn)機(jī)上，并施加某一拉伸應(yīng)力，測(cè)試體系的開路電位直至穩(wěn)定。然后每間隔一段時(shí)間測(cè)試體系的電化學(xué)阻抗，直至連續(xù)三次測(cè)量的阻抗譜曲線沒有明顯變化后，對(duì)體系進(jìn)行極化曲線測(cè)試，將測(cè)試獲得的極化曲線進(jìn)行擬合，得到腐蝕電流密度icorr，按下式計(jì)算腐蝕擴(kuò)展速率vcorr：

其中，a為金屬原子量；n為電化學(xué)反應(yīng)中金屬的失電子數(shù)；icorr為腐蝕電流，a/m²；ρ為金屬密度，g/cm³。

步驟二：依據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)，運(yùn)用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理方法，建立co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平等影響因素與腐蝕速率之間定量關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理和樣本集劃分

將每一組測(cè)試數(shù)據(jù)作為一個(gè)樣本，把co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平作為樣本的輸入數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的腐蝕速率作為輸出數(shù)據(jù)。

對(duì)于給定的全部樣本集，采用下面公式對(duì)樣本的輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，處理之后的數(shù)值按比例縮放到[0，1]范圍內(nèi)。

將預(yù)處理之后的樣本集劃分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。其中，訓(xùn)練樣本用于模型訓(xùn)練，測(cè)試樣本用來評(píng)價(jià)訓(xùn)練好之后的模型預(yù)測(cè)性能。

(2)建立數(shù)學(xué)模型

本實(shí)施例采用五層自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理結(jié)構(gòu)，如圖3所示，輸入?yún)?shù)有四個(gè)xi,i＝1,2,3,4，分別為co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平；輸出參數(shù)為腐蝕速率yi。

各層的功能如下：

第一層：將輸入變量x＝[xi,i＝1,2,3,4]模糊化，輸出對(duì)應(yīng)模糊集合的隸屬度值，這一層的每個(gè)節(jié)點(diǎn)i為自適應(yīng)節(jié)點(diǎn)，有其節(jié)點(diǎn)函數(shù)。節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)可表示為：

式中：為模糊集a(a1，a2，a3，a4，b1，b2，b3，b4，c1，c2，c3，c4，d1，d2，d3，d4)的隸屬度，它確定了給定輸入滿足a的程度。這里a的隸屬度可以是任意合適的參數(shù)化隸屬函數(shù)。根據(jù)所選擇的隸屬函數(shù)的形式，可以得到相應(yīng)的參數(shù)集，稱為條件參數(shù)。如高斯隸屬函數(shù)：

式中{σj,cj}是參數(shù)集，稱為前提參數(shù)。

第二層：實(shí)現(xiàn)條件部分的模糊集合的運(yùn)算，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出對(duì)應(yīng)每條規(guī)則的適用度，它是所有輸入?yún)?shù)的乘積

每個(gè)結(jié)點(diǎn)的輸出表示一條規(guī)則的激勵(lì)強(qiáng)度，本層的結(jié)點(diǎn)函數(shù)還可以采用取小、有界積或強(qiáng)積的形式。

第三層：對(duì)各條規(guī)則的適用度進(jìn)行歸一化處理，該層中的結(jié)點(diǎn)也是固定結(jié)點(diǎn)。

第四層：每個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，表示局部的線性模型，計(jì)算出每條規(guī)則的輸出值：

fj＝aj0+aj1x1+aj2x2+aj3x3+aj4x4

式中是從第3層傳來的歸一化激勵(lì)強(qiáng)度，{aj0,aj1,aj2,aj3,aj4}是該結(jié)點(diǎn)的參數(shù)集。本層的參數(shù)稱為結(jié)論參數(shù)。

第五層：計(jì)算所有規(guī)則的輸出之和：

對(duì)于前提參數(shù)和結(jié)論參數(shù)，通常采用一種混合學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì)于前提參數(shù)，采用反向傳播算法，而對(duì)于結(jié)論參數(shù)則采用線性最小二乘估計(jì)算法調(diào)整參數(shù)。在每一次迭代中，首先輸入信號(hào)沿網(wǎng)絡(luò)正向傳遞到第4層，此時(shí)固定前提參數(shù)，采用最小二乘算法調(diào)節(jié)結(jié)論參數(shù)；然后，信號(hào)繼續(xù)沿著網(wǎng)絡(luò)正向傳遞知道輸出層，此后，將獲得的誤差信號(hào)沿網(wǎng)絡(luò)反向傳播，從而可調(diào)節(jié)前提參數(shù)。以此方式對(duì)給定的條件參數(shù)，可以得到結(jié)論參數(shù)的全局最優(yōu)點(diǎn)，這樣不僅可以降低梯度法中搜索空間的維數(shù)，通常還可以大大提高參數(shù)的收斂速度。

步驟三：通過測(cè)量和運(yùn)行數(shù)據(jù)得到天然氣管道腐蝕部位所在管段的co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平，依據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行腐蝕擴(kuò)展速率的預(yù)測(cè)；

按照建立的自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理模型編寫計(jì)算機(jī)程序，然后將現(xiàn)場(chǎng)測(cè)定的co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平輸入計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算得到腐蝕缺陷擴(kuò)展速率v。

步驟四：建立管道的極限狀態(tài)方程，通過無損檢測(cè)方法獲得內(nèi)腐蝕發(fā)生部位的腐蝕缺陷尺寸及概率分布形式和參數(shù)，根據(jù)管道設(shè)計(jì)文件得到管道的壁厚數(shù)據(jù)，當(dāng)前缺陷處剩余壁厚、和預(yù)測(cè)出的腐蝕擴(kuò)展速率，采用蒙特卡洛算法，計(jì)算出管道失效概率隨時(shí)間的變化規(guī)律，獲得管道的安全狀態(tài)。

管道極限狀態(tài)方程為：

lsf(t)＝tres(t)-tmin

式中：tres(t)為t時(shí)刻管道腐蝕缺陷處剩余壁厚；tmin為管道最小要求壁厚。當(dāng)計(jì)算出的缺陷處剩余壁厚tres(t)>tmin，即lsf(t)>0時(shí)，認(rèn)為管道安全；當(dāng)剩余壁厚tres(t)≤tmin，即lsf≤0時(shí)，管道失效。

管道失效概率可寫為：

pf(t)＝p(lsf(t)≤0)

采用蒙特卡洛方法計(jì)算管道失效概率：

式中，n為蒙特卡洛模擬的循環(huán)次數(shù)，n為模擬結(jié)果中l(wèi)sf≤0的次數(shù)。

下面以x70管線鋼的缺陷安全評(píng)定為例子進(jìn)行詳細(xì)說明。

以x70鋼為試驗(yàn)材料，通過腐蝕-應(yīng)力耦合電化學(xué)測(cè)試獲得x70鋼在不同的co2分壓、h2s含量、氯化物含量、應(yīng)力水平下的腐蝕速率，具體的試驗(yàn)數(shù)據(jù)見表1。

表1

以上共34個(gè)數(shù)據(jù)樣本，前30個(gè)數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，后4個(gè)為測(cè)試樣本。每組樣本包括輸入數(shù)據(jù)(氯化物含量x1、co2分壓x2、h2s濃度x3、應(yīng)力水平x4)和輸出數(shù)據(jù)(腐蝕速率y)。利用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理方法建立氯化物含量、co2分壓、h2s濃度、應(yīng)力水平等影響因素與腐蝕速率之間相互關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。

根據(jù)以上模型，編制計(jì)算機(jī)程序，輸入測(cè)試樣本的所有測(cè)試樣本的輸入數(shù)據(jù)(氯化物含量、co2分壓、h2s濃度、應(yīng)力水平)，將模型的預(yù)測(cè)值和實(shí)驗(yàn)比較，發(fā)現(xiàn)二者吻合得較好，其絕對(duì)百分誤差的值都比較小，滿足工程需要(見表2)。

表2

選取實(shí)際運(yùn)行管段，根據(jù)實(shí)際的氯化物含量、co2分壓、h2s含量及管道壓力水平，利用基于上述自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理模型編寫計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算管道平均腐蝕速率為0.42mm/a。利用蒙特卡洛方法計(jì)算管道20年內(nèi)的管道失效概率將從0增加到0.3。

以上實(shí)施例說明，本發(fā)明的輸送管道內(nèi)部腐蝕缺陷動(dòng)態(tài)安全評(píng)定方法和裝置，能夠快速、準(zhǔn)確的評(píng)定出含內(nèi)部腐蝕缺陷油氣輸送管道隨時(shí)間變化的安全狀態(tài)，為管道檢驗(yàn)維修提供決策依據(jù)。