極端工況下管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測研究

郭明樂，楊新宇，謝 政，劉嘉琪

(1.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；2.武漢地產(chǎn)集團(tuán)，湖北 武漢 430022)

管道具有分布密集及介質(zhì)多樣化等特點，管道輸送的介質(zhì)通常處于高溫高壓的工況下，且介質(zhì)本身易燃易爆、有毒，一旦因腐蝕等因素造成管道失效，導(dǎo)致介質(zhì)泄漏，會引發(fā)嚴(yán)重的安全事故[1]。相關(guān)統(tǒng)計表明，由于腐蝕而導(dǎo)致管道失效事故所造成的經(jīng)濟(jì)損失占全球國民生產(chǎn)總值的1%～5%，而諸如火災(zāi)、水災(zāi)、地震等自然災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失僅占管道腐蝕的16.7%[2]。管道腐蝕所導(dǎo)致的管道安全問題正呈逐年增加的趨勢，其導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失也成為制約石化企業(yè)發(fā)展的重要因素[3]。在我國，管道失效占所有設(shè)備失效的比例為33%。因此，有必要對管道腐蝕的風(fēng)險進(jìn)行在線監(jiān)測。但是，在極端工況下管道腐蝕具有操作溫度高、工況復(fù)雜且運行風(fēng)險高、監(jiān)測需求多、檢測周期短等特點，而選擇有效的風(fēng)險檢測技術(shù)方法尤為重要。

基于風(fēng)險的檢驗(Risk-Based Inspection,RBI)最早應(yīng)用于核電行業(yè)，是基于風(fēng)險優(yōu)化檢驗行為的一種方法論，其基本思想是對系統(tǒng)中固有的或潛在的危險發(fā)生的可能性與后果進(jìn)行定量分析和評估，給出風(fēng)險排序，找出薄弱環(huán)節(jié)，以優(yōu)化檢驗的效率和頻率，合理配置資源。將RBI技術(shù)方法運用于壓力管道系統(tǒng)的風(fēng)險管理，可優(yōu)化管道維修費用，并提出管道最佳的檢修周期和檢驗方案[4]。RBI技術(shù)在歐美發(fā)達(dá)國家應(yīng)用較為廣泛，根據(jù)國外大型石化公司應(yīng)用的經(jīng)驗，該技術(shù)可以將設(shè)備檢測費用減少15%～40%[5]。

由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫不完善、設(shè)備缺陷、標(biāo)準(zhǔn)不健全等原因，RBI技術(shù)在我國的應(yīng)用還處于發(fā)展階段，涉及的行業(yè)尚不全面。對于各類極端工況下的復(fù)雜管道結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的管道檢驗?zāi)Ｊ揭詫嵤┭b置停機(jī)定檢為主，易導(dǎo)致檢驗范圍過泛、檢驗效率低、人財物消耗大等問題。鑒于此，本文以RBI技術(shù)為基礎(chǔ)，開展了極端工況下管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測研究。

1 管道腐蝕風(fēng)險算法研究

1.1 RBI技術(shù)的基本原理

RBI 技術(shù)是一個持續(xù)改進(jìn)的過程，它通過對設(shè)備的風(fēng)險評估制定檢驗方案，然后再根據(jù)設(shè)備的檢驗結(jié)果反饋進(jìn)行風(fēng)險再評估和調(diào)整檢驗方案，實現(xiàn)設(shè)備的風(fēng)險管理[6]。RBI技術(shù)的檢測流程如圖1所示。

圖1 RBI技術(shù)的檢測流程Fig.1 Testing process of RBI tecnology

1.1.1 失效概率分析

在RBI技術(shù)中，管道失效可能性定量分析中的失效概率按下式計算[7]：

POF=Gff·Df(t)·FMS

(1)

式中：POF為失效概率;Gff為同類失效概率，代表的是統(tǒng)計地區(qū)某一行業(yè)或者同一類型設(shè)備的失效概率;Df(t)為損傷因子，是設(shè)備因材料劣化對失效概率貢獻(xiàn)大小的一種體現(xiàn)，主要包括管道腐蝕減薄損傷、管道脆性斷裂損傷、管道外部損傷和管道機(jī)械疲勞損傷4種子因子；FMS為管理系數(shù)因子,表征企業(yè)安全管理系統(tǒng)對設(shè)備完整性的影響程度系數(shù)。

同類失效概率可以采用API RP 581—2008(基于風(fēng)險的設(shè)備檢驗技術(shù))提供的數(shù)據(jù)，也可以根據(jù)企業(yè)的設(shè)備失效數(shù)據(jù)統(tǒng)計獲得；管理系數(shù)因子、損傷因子應(yīng)結(jié)合企業(yè)狀況，根據(jù)API RP 581—2008中的評估方法評估獲得。

1.1.2 失效后果分析

失效后果的定量化是為了確定管道在損壞后的后果嚴(yán)重程度，并與失效概率一同考慮計算風(fēng)險大小，并建立相對的風(fēng)險等級。在RBI技術(shù)的相關(guān)指導(dǎo)文件中，經(jīng)濟(jì)后果和面積后果是衡量失效后果主要要考慮的方面。其中，經(jīng)濟(jì)后果主要包括設(shè)備更換及檢修成本、由設(shè)備失效導(dǎo)致的停工成本、設(shè)備失效影響區(qū)域中其他設(shè)備的破壞成本、設(shè)備失效導(dǎo)致的人員傷亡成本、介質(zhì)泄漏造成的環(huán)境污染清理成本[8]等經(jīng)濟(jì)損失；面積后果則包括由燃燒與爆炸導(dǎo)致的設(shè)備破壞后果面積，以及燃燒與爆炸、毒性介質(zhì)泄漏和無毒性非可燃介質(zhì)泄漏導(dǎo)致的人身傷害后果面積等破壞面積。

1.1.3 風(fēng)險等級劃分

在RBI技術(shù)中，采用定性分析方法主要是從失效概率和失效后果兩個方面確定風(fēng)險等級。參照API RP 581—2016，分別列出失效概率和失效后果的等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，詳見表1和表2。

表1 失效概率的分級標(biāo)準(zhǔn)

表2 失效后果的分級標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)設(shè)備的失效概率等級和失效后果等級就可以對設(shè)備的風(fēng)險等級進(jìn)行劃分，可以形象地用風(fēng)險矩陣來表示[9]，見圖2。根據(jù)風(fēng)險等級來制定檢驗方案，以降低設(shè)備的風(fēng)險等級[10]。不同的風(fēng)險區(qū)所建議采取的風(fēng)險對策，見表3。

1. 2 管道腐蝕的關(guān)鍵影響因素分析

針對管道腐蝕這一損傷形式，在失效概率方面，同類失效概率和管理系數(shù)因子是綜合考慮設(shè)備統(tǒng)計規(guī)律和企業(yè)管理現(xiàn)狀后對失效概率的修正， 兩者與因腐蝕機(jī)理而引起的管道失效概率變化沒有直接關(guān)系，因此關(guān)于管道腐蝕風(fēng)險變化的影響因素則主要是針對損傷因子的研究；在失效后果方面，設(shè)備材料、工藝介質(zhì)和運行條件基本固定后不會引起其風(fēng)險變化，因此從風(fēng)險監(jiān)測的角度研究管道腐蝕風(fēng)險的變化即可不考慮失效后果的影響，對于管道腐蝕的失效后果，可以按照API RP 581—2008,并結(jié)合實際情況獲取相關(guān)的信息。

圖2 風(fēng)險矩陣圖Fig.2 Risk matrix注：圖中I、II、III、IV表示風(fēng)險等級。

表3 不同風(fēng)險區(qū)建議采取的風(fēng)險對策

極端工況下管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測，需重點考慮在連續(xù)性時間上能夠?qū)е鹿艿栏g風(fēng)險變化的影響因素。根據(jù)本文研究的重點以及損傷因子的概念，管道腐蝕引起的風(fēng)險變化主要來自于腐蝕減薄損傷因子，而損傷因子中的外部損傷、脆性斷裂損傷、機(jī)械疲勞損傷3種子因子則暫不做研究。因此，本文確定腐蝕減薄為管道腐蝕風(fēng)險的關(guān)鍵影響因素，并對管道腐蝕減薄失效概率進(jìn)行了計算與討論。

1. 3 管道腐蝕風(fēng)險算法分析

腐蝕減薄是管道失效的影響因素之一，主要表征管道內(nèi)外使用材料受破壞的劣化性質(zhì)，其涉及的劣化機(jī)理主要有局部減薄、全面減薄、點蝕等。

隨著管道服役時間的增長，其材料會逐漸退化，根據(jù)材料學(xué)的相關(guān)原理可知，在材料承受的荷載超過其抵抗強(qiáng)度后，管道會失效，從而引發(fā)后續(xù)的泄漏等事故[11]。針對管道腐蝕減薄的失效機(jī)理，為了更加方便地分析管道腐蝕減薄失效概率算法，本文采用結(jié)構(gòu)可靠性理論[12]進(jìn)行分析，即判斷管道是否處于安全狀態(tài)一般采用極限狀態(tài)函數(shù)Z來表示：

Z=g(R,L)=R-L

(2)

(3)

(4)

(5)

上式中：R為抵抗強(qiáng)度隨機(jī)變量(MPa)；L為管道綜合載荷隨機(jī)變量(MPa)；S為管道流變應(yīng)力(MPa)；C為管道腐蝕速率(mm/a)；Vt為管道服役時間(a)；h為管道初始名義壁厚(mm)；σs為管道屈服強(qiáng)度(MPa)；σμ管道抗拉強(qiáng)度(MPa);P為操作壓力(最大)(MPa)；d為管道內(nèi)徑(mm)。

管道的屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度、初始名義壁厚根據(jù)管材選取，管道腐蝕速率是管道壁厚對時間的導(dǎo)數(shù)，由管道壁厚監(jiān)測求得。

當(dāng)極限狀態(tài)函數(shù)Z大于0，表明管道處于可靠狀態(tài)；當(dāng)Z小于0，則表明打破了平衡的臨近狀態(tài)，由于管材承受的載荷超過了其抵抗強(qiáng)度而致使管道失效[13]。

因此，管道結(jié)構(gòu)的可靠性概率Pr和失效概率Pf分別表示如下：

Pr=P[Z=R-L>0]

(6)

Pf=P[Z=R-L<0]

(7)

(8)

標(biāo)準(zhǔn)差σ為

(9)

根據(jù)中心極限定理，β可以大致認(rèn)為服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，則管道可靠性指標(biāo)β為

(10)

可得到管道腐蝕減薄失效概率為

Pf=1-φ(β)=φ(-β)

(11)

根據(jù)可靠度理論計算出來的設(shè)備失效概率沒有考慮設(shè)備檢測有效性的影響，而有效的檢測能夠提高對損傷機(jī)理、損傷速率預(yù)測的準(zhǔn)確度，降低設(shè)備失效發(fā)生的不確定性，從而在設(shè)備失效發(fā)生之前采取減緩措施來降低設(shè)備的失效概率。為了描述檢測對管道腐蝕減薄失效概率的影響，本文引入管道腐蝕減薄損傷因子的計算公式：

(12)

式中：Df(t)為管道腐蝕減薄損傷因子；Gff為同類失效概率；P(Bi)為管道在某種破壞狀態(tài)下的概率；P(A/Bi)為管道在此破壞狀態(tài)下的失效概率。

根據(jù)管道壁厚監(jiān)測求得的管道腐蝕速率，可利用公式(8)至(11)分別計算1倍、2倍、4倍管道腐蝕速率下的失效概率P(Bi)；然后根據(jù)管道腐蝕減薄檢測有效性的置信度分布(見表4)確定P(A/Bi)，并結(jié)合公式(1)、(12)確定管道腐蝕失效的實際概率；最后根據(jù)管道腐蝕失效的實際概率，按照APIRP 581—2008失效后果評估方法確定管道失效后果等級，據(jù)此即可確定管道的腐蝕風(fēng)險。

表4 管道腐蝕減薄檢測有效性的置信度分布

2 管道壁厚在線監(jiān)測技術(shù)的試驗分析

2. 1 管道壁厚在線監(jiān)測的要求

管道壁厚在線監(jiān)測是實現(xiàn)管道腐蝕風(fēng)險軟測量的關(guān)鍵，對于獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)的硬件儀器而言，根據(jù)工業(yè)實際的需求，提出適應(yīng)不拆包覆層、管內(nèi)結(jié)垢測厚等極端工況條件下保證管道壁厚高精度檢測的要求。

在管道壁厚檢測精度方面，根據(jù)相關(guān)研究，管道腐蝕速率為0.1 mm/a是管道開始腐蝕與不腐蝕的臨界點，0.254 mm/a是管道耐腐蝕與不耐腐蝕的臨界點[15]。因此，只有當(dāng)管道壁厚檢測技術(shù)的精度高于0.254 mm時，管道腐蝕風(fēng)險軟測量才有一定的應(yīng)用研究價值，才能掌握管道腐蝕風(fēng)險的感知程度，從而為后續(xù)的智能決策提供可靠的安全狀態(tài)信號。

2. 2 各種工況下管道邊界層識別試驗與分析

本次管道壁厚在線監(jiān)測技術(shù)試驗研究的主要裝置為GSDM-檢測儀、ADM-劑量報警器、馬鞍管支架。試驗選取實際中使用最為常見的內(nèi)徑150 mm、外徑159 mm的鋼材管道進(jìn)行測試，以RB159代表這種管道的代號，并分為RB159-01——D159×8(壁厚為8 mm)、RB159-02——D159×5(壁厚為5 mm)、RB159-04——D159×6(壁厚為6 mm)3種壁厚進(jìn)行測試。

為了提高測試效率，采用了分步式測量算法，當(dāng)管道外部具有多層包覆時，將整個掃描過程分為粗掃和細(xì)掃，其中粗掃的目的是確定包覆管及管道的邊界層位置，細(xì)掃的目的是精確確定內(nèi)管道壁厚值和內(nèi)部結(jié)垢層的厚度。本次試驗用水代替管道液體傳輸介質(zhì)，檢驗液體對管道壁厚監(jiān)測效果的影響。根據(jù)實際監(jiān)測情況，對幾種常見的監(jiān)測工況進(jìn)行試驗，主要對以下5種工況下管道邊界層進(jìn)行了識別與測試：

(1) 裸管，RB159-01。

(2) 裸管+包覆管，粗掃：RB159-01，細(xì)掃： RB159-01；粗掃： RB159-04，細(xì)掃：RB159-04。

(3) 裸管+包覆管+管內(nèi)結(jié)垢，粗掃：RB159-02，細(xì)掃：RB159-02。

(4) 裸管+包覆管+管內(nèi)結(jié)垢+管內(nèi)介質(zhì)水，粗掃：RB159-02，細(xì)掃：RB159-02。

(5) 裸管+包覆管+管內(nèi)介質(zhì)水，粗掃：RB159-04，細(xì)掃：RB159-04。

2.2.1 裸管檢測

對裸管進(jìn)行檢測，其試驗結(jié)果見圖3。

圖3 裸管檢測的試驗結(jié)果Fig.3 Experimental results of the detection of bare tube

因不同的物質(zhì)存在密度差異，本試驗根據(jù)檢測管道壁厚的讀取原理，即根據(jù)圖3中邊界層形成的曲線拐點之間的距離進(jìn)行讀取，測量得到的管道壁厚值為7.89 mm，檢測誤差在可接受范圍內(nèi)。

2.2.2 裸管+包覆管檢測

對同一型號的管道加包覆管后進(jìn)行檢測，其試驗結(jié)果見圖4。

圖4 裸管+包覆管檢測的試驗結(jié)果Fig.4 Experimental results of the detection of bare tube+coating tube

由圖4可以看出：PVC、保溫層、金屬管道之間的邊界層可以清晰地識別，其中PVC與保溫層、金屬管道與空氣之間的邊界層呈現(xiàn)出“V”形曲線拐點，而保溫層與金屬管道之間的邊界層則呈現(xiàn)出倒“V”形曲線拐點；從細(xì)掃曲線圖[見圖4(b)]可知，測量得到的管道壁厚值為7.70 mm，與裸管的檢測結(jié)果相比，檢測誤差有所增大，但仍在可接受范圍內(nèi)。

2.2.3 裸管+包覆管+管內(nèi)結(jié)垢檢測

對帶包覆層管道加入管內(nèi)結(jié)垢進(jìn)行檢測，其試驗結(jié)果見圖5。

圖5 裸管+包覆管+管內(nèi)結(jié)垢檢測的試驗結(jié)果Fig.5 Experimental results of the detection of bare tube+coating tube+tube fouling

由圖5可以看出：PVC、保溫層、金屬管道和垢層之間的邊界層可以很清晰地識別，其中PVC與保溫層、金屬管道與垢層、垢層與空氣之間的邊界層呈現(xiàn)出“V”形曲線拐點，而保溫層與金屬管道之間的邊界層也呈現(xiàn)出倒“V”形曲線拐點；從細(xì)掃曲線圖[見圖5(b)]可知，測量的管道壁厚值為5.17 mm，檢測誤差在可接受范圍內(nèi)。

2.2.4 裸管+包覆管+管內(nèi)結(jié)垢+管內(nèi)介質(zhì)水檢測

對裸管+包覆管+管內(nèi)結(jié)垢+管內(nèi)介質(zhì)水進(jìn)行檢測，其試驗結(jié)果見圖6。

圖6 裸管+包覆管+管內(nèi)結(jié)垢+管內(nèi)介質(zhì)水檢測的試驗結(jié)果Fig.6 Experimental results of the detection of bare tube+coating tube+tube fouling+medium water

由圖6可以看出：一方面，與裸管+包覆管+管內(nèi)結(jié)垢的檢測結(jié)果相比，液體的存在使垢層與管內(nèi)介質(zhì)水之間的邊界層識別變得困難，其“V”形曲線拐點變得平緩而不那么明顯，但是無論在粗掃還是細(xì)掃過程中仍然可以識別，這是因為垢層與水的物質(zhì)密度相對較接近；另一方面，與裸管+包覆管+管內(nèi)介質(zhì)水的檢測結(jié)果相比，由于金屬管道與水之間的密度差很大，其邊界層呈現(xiàn)出的“V”形曲線拐點變得更加明顯，但較之金屬管道與空氣之間呈現(xiàn)出的“V”形曲線拐點，仍然削弱了很多。

2.2.5 裸管+包覆管+管內(nèi)介質(zhì)水檢測

將同一型號帶包覆管在加入管內(nèi)介質(zhì)水前后進(jìn)行測試，其試驗結(jié)果見圖7和圖8。

圖7 裸管+包覆管+管內(nèi)介質(zhì)水檢測的試驗結(jié)果Fig.7 Experimental results of the detection of bare tube+coating tube +medium water

圖8 裸管+包覆管檢測的試驗結(jié)果Fig.8 Experimental results of the detection of bare tube+coating tube

對比圖7和圖8可知，管道與管內(nèi)介質(zhì)水的邊界層識別與氣體環(huán)境相比，其邊界層呈現(xiàn)出的“V”形曲線更加平滑，邊界層識別相對不明顯，但檢測不受影響；在管內(nèi)有液體介質(zhì)的情況下，測量得到的管道壁厚較之氣體環(huán)境的檢測結(jié)果，其誤差幾乎可以忽略，影響很小。由此可見，該監(jiān)測傳感器能夠在存在管內(nèi)介質(zhì)的情況下保證其檢測精度仍在可接受范圍內(nèi)。

2. 3 試驗結(jié)果分析

(1) 通過上述試驗分析，可得出該監(jiān)測傳感器在目前所能遇到的極端監(jiān)測工況下都適用，各種物質(zhì)之間的邊界層可以用“V”形曲線加以準(zhǔn)確識別，但是當(dāng)邊界層兩邊物質(zhì)密度逐漸接近時，呈現(xiàn)出的“V”形曲線會明顯變緩，需要更好的銳化算法加以識別。

(2) 通過對比試驗分析，可得出在管道壁厚在線監(jiān)測試驗中，增加包覆層、管內(nèi)介質(zhì)和結(jié)垢層對于管道壁厚測量精度的影響很小，表明該監(jiān)測傳感器面對各種極端工況都能夠滿足監(jiān)測要求。

3 極端工況下管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測系統(tǒng)的基本框架

3. 1 管道腐蝕風(fēng)險感知與測量的實現(xiàn)方案

通過RBI的風(fēng)險影響因素分析，結(jié)合軟測量理論分析可知，對管道壁厚數(shù)據(jù)的獲取是實現(xiàn)管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測的關(guān)鍵，并得出了管道腐蝕風(fēng)險測量的算法，可作為實現(xiàn)管道腐蝕風(fēng)險軟測量的軟件條件。此外，為了滿足管道壁厚數(shù)據(jù)精度以及工業(yè)實際需求的極端工況條件等監(jiān)測要求，本文選用微量γ射線數(shù)字掃描檢測技術(shù)對實現(xiàn)管道壁厚數(shù)據(jù)監(jiān)測功能的硬件監(jiān)測傳感器進(jìn)行性能分析，結(jié)果證明其可作為實現(xiàn)管道腐蝕風(fēng)險軟測量的硬件條件。根據(jù)管道腐蝕風(fēng)險軟測量的軟件算法分析和硬件監(jiān)測技術(shù)兩個方面的研究，并結(jié)合管道腐蝕風(fēng)險軟測量的理念，實現(xiàn)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)感知層對于極端工況下管道腐蝕風(fēng)險的感知與測量，見圖9，該實現(xiàn)方案的設(shè)計為構(gòu)建管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測系統(tǒng)奠定了核心基礎(chǔ)。

圖9 極端工況下管道腐蝕風(fēng)險感知與測量的實現(xiàn)方案Fig.9 Risk perception and measurement plan for pipeline corrosion in extreme working conditions

3. 2 管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測的物聯(lián)網(wǎng)基本框架

根據(jù)上述極端工況下管道腐蝕風(fēng)險感知與測量的實現(xiàn)方案，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)三層模型，構(gòu)建了極端工況下管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測的物聯(lián)網(wǎng)基本框架，詳見圖10。

圖10 管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)基本構(gòu)架圖Fig.10 Architecture of internet of things for on-line monitoring system of pipeline corrosion risk

該基本框架包括感知層：網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。其中，感知層直接用于現(xiàn)場各類物理數(shù)據(jù)的采集，通過數(shù)據(jù)過濾和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以最大程度限制數(shù)據(jù)錯誤帶來的影響；同時，通過硬件監(jiān)測傳感器與風(fēng)險相關(guān)軟件算法來實現(xiàn)設(shè)備或管道風(fēng)險狀態(tài)感知與測量，并結(jié)合計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備或管道風(fēng)險可視化在線監(jiān)測功能，實現(xiàn)設(shè)備安全狀態(tài)信息的精確在線獲取；此外，提供設(shè)備或管道損傷狀態(tài)分析的相關(guān)服務(wù)，為頂層決策提供支持。網(wǎng)絡(luò)層主要解決數(shù)據(jù)傳輸、信息交流、遠(yuǎn)程控制、信息安全等問題，以實現(xiàn)連接硬件設(shè)施的識別、設(shè)備登記、設(shè)備服務(wù)發(fā)現(xiàn)、服務(wù)信息傳遞、各類數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)和登記記錄等功能。應(yīng)用層主要完成設(shè)備或管道檢驗維修智能決策的功能，通過將傳輸來的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析處理，實現(xiàn)設(shè)備或管道檢測維修策略制定、風(fēng)險狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)庫、完整性知識數(shù)據(jù)庫、信息反饋等頂層服務(wù)功能。

3. 3 管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測系統(tǒng)的功能設(shè)計

對極端工況下管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行了模塊化功能設(shè)計，各模塊的功能如下：

(1) 管道腐蝕回路高風(fēng)險識別模塊:該模塊以RBI技術(shù)的實施過程為基礎(chǔ)，通過采集的各類相關(guān)數(shù)據(jù)對管道進(jìn)行風(fēng)險識別，在風(fēng)險識別過程中將不同腐蝕類型的管道劃分成若干個腐蝕回路，針對不同管道腐蝕回路進(jìn)行腐蝕風(fēng)險管理。根據(jù)風(fēng)險識別的結(jié)果，找出管道腐蝕回路中的高風(fēng)險單元，并指導(dǎo)在腐蝕回路中的最危險管道布置監(jiān)測傳感器。

(2) 管道腐蝕缺陷檢測模塊:對于上一模塊輸出的高風(fēng)險管道布置監(jiān)測傳感器，以實現(xiàn)對于管道腐蝕缺陷在線檢測的功能。由于檢測出的管道腐蝕缺陷的數(shù)據(jù)質(zhì)量決定了后期腐蝕狀態(tài)和風(fēng)險狀態(tài)的監(jiān)測質(zhì)量，所以監(jiān)測傳感器所使用的監(jiān)測技術(shù)對于這一模塊核心功能的實現(xiàn)具有重大影響。不僅如此，監(jiān)測傳感器還具有可移動式功能，以便于接收風(fēng)險變更信號，實現(xiàn)對于高風(fēng)險管道的動態(tài)化管理。由于傳感器是在線監(jiān)測，測點的位置不會變動，則對于后面各測點的腐蝕趨勢和風(fēng)險趨勢分析也更加準(zhǔn)確、可靠。

(3) 管道腐蝕狀態(tài)在線監(jiān)測模塊:該模塊接收來自于現(xiàn)場傳感器傳輸來的管道腐蝕缺陷信息進(jìn)行腐蝕狀態(tài)分析，并運用相關(guān)計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)管道腐蝕狀態(tài)可視化在線監(jiān)測功能，完成對于監(jiān)測數(shù)據(jù)的初步處理，同時將可靠的管道腐蝕狀態(tài)信息傳輸至管道風(fēng)險狀態(tài)在線監(jiān)測模塊。

(4) 管道風(fēng)險狀態(tài)在線監(jiān)測模塊:該模塊主要根據(jù)上一模塊的信息進(jìn)行管道腐蝕風(fēng)險分析，運用腐蝕風(fēng)險軟測量軟件算法自動分析出腐蝕回路中的風(fēng)險分布情況，實現(xiàn)對管道腐蝕風(fēng)險的在線監(jiān)測，并輸出指令，定期調(diào)整可移動壁厚監(jiān)測傳感器的布置，從而使整個腐蝕回路的管道腐蝕安全狀態(tài)變得越來越“透明”。

(5) 管道腐蝕風(fēng)險預(yù)警報警模塊:設(shè)定管道腐蝕的風(fēng)險閾值，當(dāng)監(jiān)測的風(fēng)險有擴(kuò)大趨勢或超過該風(fēng)險閾值時，進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警、報警。

(6)網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊:該模塊覆蓋于各個模塊，主要實現(xiàn)各模塊之間的信息交流、數(shù)據(jù)傳輸功能。

(7) 智能決策模塊:該模塊接收來自于管道風(fēng)險狀態(tài)在線監(jiān)測模塊輸出的管道腐蝕風(fēng)險安全信號，并以此來進(jìn)行相應(yīng)的智能決策，具體決策內(nèi)容主要包括：管道檢測周期和維修策略的制定、異常診斷識別和失效根本原因分析、腐蝕回路風(fēng)險狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)庫、檢測維修策略執(zhí)行與有效性跟蹤、完整性標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫與知識數(shù)據(jù)庫。根據(jù)具體情況實施相應(yīng)的決策，從而使得管道腐蝕回路的完整性管理工作的內(nèi)容更加可靠化、精確化、定量化。

4 結(jié) 論

(1) 以RBI定量風(fēng)險分析方法為基礎(chǔ)，通過建立管道壁厚與腐蝕風(fēng)險之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，給出了管道腐蝕風(fēng)險軟測量的算法。

(2) 選用微量γ射線數(shù)字掃描檢測技術(shù)來實現(xiàn)監(jiān)測傳感器的管道腐蝕檢測功能，模擬各類監(jiān)測工況，試驗證明該傳感器符合極端工況下管道腐蝕風(fēng)險感知對于檢測壁厚的精度要求，適應(yīng)不拆包覆層、管內(nèi)結(jié)垢測厚等極端工況的監(jiān)測要求。

(3) 通過將管道腐蝕風(fēng)險軟測量的算法分析和在線監(jiān)測傳感器設(shè)計兩方面相結(jié)合進(jìn)行管道腐蝕風(fēng)險軟測量研究，實現(xiàn)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)感知層對于極端工況下管道腐蝕風(fēng)險的感知與測量功能，在此基礎(chǔ)上提出了管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)基本構(gòu)架，并對極端工況下管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行了模塊化功能設(shè)計，構(gòu)建了極端工況下管道腐蝕風(fēng)險在線監(jiān)測系統(tǒng)的基本框架，從而實現(xiàn)了石化流程工業(yè)中高風(fēng)險管道腐蝕回路在極端工況下的風(fēng)險在線監(jiān)測。