水下管道内腐蚀风险评估

水下管道内腐蚀会造成管道发生破裂,由于修补的复杂性,因此,要在管道维修之前做好风险评估工作。文章介绍了内腐蚀的概念和风险程度评估技术,阐述了国内外水下管道内腐蚀风险程度评估的应用状况及其重要性。     

含CO2湿天然气长输管道内腐蚀原因及其防控措施

针对某含CO₂湿天然气长输管道的内腐蚀问题，通过管道运行工况调研、腐蚀形貌观察及腐蚀产物成分分析，明确了该管道的内腐蚀原因，并提出了该类天然气管道的内腐蚀防控措施。结果表明：由于管道的天然气露点控制不严格，在环境气温较低而输送气体温度相对较高时，管道内壁可能出现冷凝水液膜或液滴，冷凝水沉降造成某些低洼位置的管段出现积水，CO₂溶于液态水形成较强腐蚀性的碳酸，从而发生CO₂腐蚀；同时，在管道水压试验过程中，未对试压水进行除氧和杀菌处理，在水压试验结束后，又未及时清理和干燥管道，会导致管道在投产前就存在积水，从而造成溶解氧腐蚀和细菌腐蚀。     

水下穿越管道腐蚀检测新方法及案例分析

由于近年来管道失效事故时有发生,且造成影响极为严重,所以埋地管道腐蚀检测也成为了运营方的关注重点,对于穿越江河等水域的管段或埋深较大的管段受技术原因限制,检测方法有限,且检测精度不甚理想。应用水下管道检测机器人(ROV)可有效解决江河穿越管道无法实施有效检测这一难题,机器人可潜入水下靠近管道实施管道定位、防腐层检测及阴极保护有效性等方面的检测。     

机器学习算法在混输管道内腐蚀预测的应用

基于内腐蚀直接评价理念中的腐蚀分析方法，结合管道内检测结果，采用线性回归以及神经网络算法，分析不同因素对腐蚀的实际影响效果。分析过程中，对管道腐蚀缺陷进行了统计分析，研究了缺陷深度符合指数分布。为更好的预测分析管道腐蚀程度，筛选了腐蚀缺陷作为拟合数据。基于学习出的拟合公式，预测了管道在未来不同工艺条件下的腐蚀趋势。经计算，两种算法预测结果基本一致。按照该算法，能够实时根据管道运行工艺参数预测未来腐蚀程度。     

基于主成分和粒子群优化支持向量机的管道内腐蚀预测

目的研究输油金属管道内腐蚀预测模型,以改善管道维修策略和提高使用期限。方法分析输油管道内腐蚀原因,归纳腐蚀因素,采用主成分分析法对腐蚀因素进行优选,摒弃相关联但腐蚀贡献率较低的因素,以最大化表征腐蚀原因及减少不必要的处理过程。将贡献率较大的腐蚀因素作为支持向量机预测模型的输入变量,以腐蚀率作为目标输出,建立管道腐蚀预测模型。针对支持向量机参数选取问题,应用鲶鱼粒子群算法进行寻优,以提高预测精度。以20#钢管为例进行了模型验证,并与其他预测模型进行了对比和分析。结果主成分分析筛选得到的管道内腐蚀的主要因素有:H_2S、CO_2、Cl~-、酸碱值、压力、介质温度、流速。通过鲶鱼粒子群算法改进的支持向量机模型的预测与实际值的平均相对误差为2.82%,相关性系数值为0.9955,均优于其他三种预测模型。结论金属管道的内腐蚀由多个腐蚀因素共同作用形成,采用主成分和粒子群优化的支持向量机模型能够精确预测内腐蚀率,对金属管道维修和管理的借鉴性高。     

BP神经网络在管道内腐蚀直接评价中的应用

油气田在役管道特别是多相流管道的腐蚀受到的影响因素比较多，对其进行内腐蚀预测有一定的难度。目前国内外的一些研究人员已经将BP神经网络预测模型应用于正在服役的油气管道的内腐蚀速率预测方面。本文综述了国内外BP神经网络预测模型在内腐蚀速率预测方面的研究和进展，并对其发展方向进行了展望。     

基于PSO-SVM模型的油气管道内腐蚀速率预测

目的针对油气管道的运行安全问题,建立油气管道内腐蚀速率预测新模型,对管道的内腐蚀状况进行准确预测。方法首先对内腐蚀的原理进行简单分析,探讨引起管道内腐蚀的主要原因。对PSO(粒子群算法)、SVM(支持向量机)以及PSO-SVM模型的原理及结构进行探讨,结合文献中获取的管道内腐蚀数据,使用PSO算法对SVM算法的参数C和g进行寻优。在此基础上,对Sine函数、Sigmoidal函数和Radial basis函数三种核函数进行对比优选。最终将PSO-SVM模型与GA-SVM模型、CV-SVM模型、LS-SVM模型和FOA-SVM模型四种模型进行预测误差对比,以此证明PSO-SVM模型的先进性。结果当SVM算法的参数C=83.9243、g=0.6972,核函数选择Sine函数时,PSO-SVM模型的平均绝对误差和均方根误差最小,平均绝对误差和均方根误差分别为0.58%和0.000618,但是该模型在使用的过程中,其训练数据所使用的时间为11.26 s,与GA-SVM模型、CV-SVM模型、LS-SVM模型和FOA-SVM模型四种模型相比,其预测误差较小,但训练数据所使用的时间较长。结论利用PSO-SVM模型对油气管道内腐蚀速率进行预测是可行的,预测误差相对较小,但是由于受限于数据训练速度问题,今后仍需要对该领域进行深入研究。     

管道腐蚀信息熵与寿命

本文利用漏磁检测形成的数据,对管道腐蚀信息进行概率统计和信源处理,通过可靠性函数计算管道的寿命,预测管道的安全运行提供理论分析方法。     

含CO2油气管道内腐蚀模拟及剩余寿命预测

目的通过对含CO_2油气管道的内腐蚀状况进行仿真和实验研究,得出管道的内腐蚀规律和剩余使用寿命。方法以渤西海域某一管道的实际工况为基础,采用OLGA软件并选择De Waard95模型对CO_2腐蚀速率的影响因素进行仿真分析。采用失重实验研究了温度和CO_2分压对X52级管道钢腐蚀速率的影响,在仿真数据的基础上对腐蚀管道的剩余寿命进行预测。结果仿真结果表明,管道沿线的温度、压力、持液率、流型及pH值对CO_2腐蚀程度的影响都很大。实验发现,CO_2腐蚀速率随温度的升高呈先增后降的趋势,且在温度为333 K时达到最大值,为0.22 mm/a。随着CO_2分压的升高,腐蚀速率呈上升趋势,最大值为0.24 mm/a。结论随着管道高程和里程的不同,不同因素对CO_2腐蚀有不同程度的影响,管道入口段的腐蚀速率最大,仿真和实验结果对管道的内腐蚀防护和剩余寿命预测有一定的参考价值。     

基于VB/GM(1,1)模型的腐蚀管道剩余寿命预测分析

腐蚀管道剩余寿命预测是管道完整性及安全性评价的重要组成部分。针对开展管道剩余寿命预测没有分析软件的情况,本文以灰色理论GM(1,1)模型为基础,利用VB编写管道剩余寿命预测程序。输入原始腐蚀值可得到预测值、精度检验等级等数据;输入任意两个年份的腐蚀测量数据,得到平均腐蚀速率。程序界面整洁,操作方便,是进行腐蚀管道剩余寿命预测分析的有效工具,为管道腐蚀检测周期确定提供理论依据。     

一种海底管道多相流内腐蚀直接评价的方法

提出了一种适用于海上油田海底管道多相流内腐蚀直接评价(ICDA)方法;基于海底管道基础数据、生产工况以及油气水检测数据,对介质流态的热力学、动力学和水力学影响因子进行分析,评估海管内腐蚀发生的位置及最大局部腐蚀速率;将南海多条海管的直接检测数据与ICDA结果进行对比。结果表明:ICDA评估方法能够准确地反映海管实际内腐蚀状况,为不能采用智能通球FML内检测的海管提供了一种有效的内腐蚀评估方法。     

多相流管线内腐蚀直接评价方法在国内的现场应用

目的 通过研究美国腐蚀工程师协会（NACE）于2016年提出的适用于多相流管线的内腐蚀直接评价标准SP0116-Multiphase flow internal corrosion direct assessment methodology for pipelines（以下简称MP-ICDA）,探究该评价方法在国内的现场应用步骤,为国内内腐蚀直接评价方法提供参考。方法 以我国东海某海底管线的实际运行工况为基础,建立Norsok M506内腐蚀预测模型,利用流体动力学理论,模拟分析管线内腐蚀状况,结合评价标准的预评价、间接检测、详细检查及后评估四个步骤进行内腐蚀直接评价。结果 管线整体内腐蚀速率超过0.25 mm/a,腐蚀程度较严重。管道1.5~2.5 km低洼处及两侧立管处腐蚀速率明显增大,其腐蚀高危点与段塞流动状态、高持液率等流动参数有关。现场在线检测数据与模型预测结果基本一致,由此证明了模型的可靠性。根据腐蚀程度等级及标准规定的内腐蚀再次评估周期,确定管线再评估时间间隔为1年。结论 ICDA能够准确预测管线内腐蚀状态与风险大小,为无法实施内检测的管线提供了有效的内腐蚀评估方法,其对预测多相流管道腐蚀发生的位置与风险等级具有一定的指导作用与借鉴意义。流体的动力学参数对腐蚀速率影响较大,应用MP-ICDA方法时应选取合适的内腐蚀预测模型及管线运行参数。在海底管线正常运行期间,可对ICDA的结果进行多次循环校核,从而提高腐蚀预测的准确程度。     

输气管道内腐蚀直接评价方法

近年来管道完整性管理在中国正受到广泛的重视,基于完整性管理的内腐蚀直接评价(ICDA)也将逐渐得到关注。此文对干气输送管道内腐蚀直接评价的原理、评价的过程、应用情况等进行了较详细的介绍。同时也指出了ICDA应用的局限性及其存在的问题。     

氢气输送管线开裂原因分析

目的对氢气管道内表面开裂原因进行分析,为同类型管道的失效提供参考。方法针对设计压力4.8 MPa、设计温度50℃并在1998年投用的氢气管道,观察其宏观形貌,通过拉伸试验和硬度测试分析其力学性能,并对其进行金相组织分析和扫描电子显微镜观察,通过能谱测试分析其腐蚀产物成分。结果管壁没有明显的腐蚀减薄。管壁整体力学性能符合标准,被测试样韧性较好,未发生材质劣化。基体微观组织为正常的铁素体+珠光体,组织分布均匀,三通及弯管处的焊缝区出现了部分马氏体组织,容易诱发硫化物应力腐蚀开裂的发生。管道内壁存在裂纹及点蚀坑,裂纹扩展较深,且存在分叉,是典型的应力腐蚀特征;点蚀坑有聚集现象,有形成微裂纹的趋势。管道内壁存在腐蚀产物,说明输送的介质不纯净;腐蚀产物中含硫元素,说明介质中含有硫化物等杂质。结论管道操作压力较高,结合其他应力与介质的共同作用,导致管道内壁发生了硫化氢应力腐蚀开裂。     

基于PSO-GRNN模型的埋地管道腐蚀剩余寿命预测

目的 构建埋地管道腐蚀深度预测模型,预测腐蚀管道的剩余使用寿命。方法 依据ASME B31G剩余强度评价标准,给出管道的最大允许腐蚀深度计算方法,引入广义回归神经网络（GRNN）,构建埋地管道腐蚀深度预测模型,采用粒子群算法（PSO）优化GRNN的网络参数,结合管道腐蚀发展趋势预测方法,对埋地薄弱管道进行腐蚀剩余寿命预测。以陕西省某埋地输油管道为例,选取8个主要外腐蚀因素,构建外腐蚀指标体系,借助Pycharm编程仿真,结合埋片试验,对该模型预测结果进行验证分析,并预测各腐蚀管段剩余使用寿命。结果 与BP模型相比,PSO-GRNN模型的管道腐蚀深度预测结果最大相对误差控制在13.77%以内,平均相对误差仅为6.63%。寿命预测结果显示,部分管段的剩余使用寿命未能达到其预期服役寿命。结论 所建模型预测性能要明显优于BP模型,预测精度更高,能够较好地预测埋地管道的最大腐蚀深度和未来的腐蚀发展规律,剩余寿命预测结果贴近实际,为管道的维修和更换提供了指导依据,在实际工程中,具有一定的应用价值。     

页岩气输送用转角弯头内腐蚀减薄原因分析

目的针对某页岩气输送平台用转角弯头发生严重内腐蚀减薄的问题开展原因分析,明确腐蚀类型及机理,指导防腐处理,提高转角弯头的服役安全性。方法以页岩气输送用转角弯头为研究对象,针对转角弯头内腐蚀减薄行为开展基础研究,通过宏观观察及尺寸测量分析内腐蚀的腐蚀形貌及分布,并进行理化检测、微观观察、物相分析,探究腐蚀产物,综合分析转角弯头内腐蚀减薄的原因。结果宏观分析发现,转角弯头内壁外弧侧与中性区过渡区域有壁厚发生突变而产生的腐蚀台阶,最大壁厚减薄率达63.4%。电子显微形貌与金相分析表明,弯头内壁的腐蚀坑呈纵深发展,逐层剥离,腐蚀产物疏松、形貌多样,且可观察到细菌形貌。腐蚀产物的能谱及XRD分析发现,管体内壁的腐蚀产物主要是Fe S、Fe2O3、Fe CO3等,内腐蚀可能与CO2、H2S、SRB等有关。结论弯头腐蚀减薄是硫酸盐还原菌(SRB)-CO2腐蚀协同作用的结果,SRB的存在对CO2腐蚀起催化作用。此外,Cl-对腐蚀产物膜的破坏和弯头外弧侧的冲刷加速了腐蚀作用。建议确定SRB细菌来源,以便有效投放杀菌剂,同时对管线内壁定期进行清理,避免菌落长期附着于管体内壁。此外,建议添加多级气液分离装置,严格控制气相中的含水量。     

BZ34油田油气水混输管线腐蚀穿孔原因与控制建议

通过对BZ34油田油气水混输管线腐蚀的现场调研和对运回陆地的腐蚀泄漏管段的处理,采技服技术人员对管段腐蚀穿孔原因进行了具体分析。BZ34油田油气水混输管线腐蚀穿孔的原因是内腐蚀、外腐蚀并结合材质缺陷造成的结果,其中局部外腐蚀是主要原因,并根据分析结果提出了腐蚀控制的建议。     

某海底管道腐蚀的原因

采用腐蚀模拟试验、腐蚀产物分析、宏观分析等方法分析了某海底管道的腐蚀原因。结果表明:引起海底管道腐蚀失效的主要原因为垢下腐蚀。     

基于混合分布模型的海底管道腐蚀特性分析

目的 针对海底管道长期腐蚀损伤的随机性、多态性等问题,研究不同服役年限的海底管道腐蚀损伤分布特性及演化规律。方法 提出了一种基于混合分布模型的海底管道腐蚀特性分析方法,该方法以老龄海底管道腐蚀损伤实测数据为基础,通过对不同服役年限下的海底管道腐蚀损伤特征进行统计分析,确定出海底管道腐蚀损伤的最佳分布模型,建立基于混合分布模型海底管道腐蚀损伤随机过程模型。进一步使用ARIMA方法对模型参数进行持续修正,并对管道腐蚀损伤进行预测。结果 不同服役时间下的腐蚀损伤最佳分布不同,Weibull、Gumbel及Gamma分布模型均具有较好的拟合优度,且各分布模型随服役时间的增长呈现出不同的变化趋势,相应分布模型参数呈现出动态变化。结合ARIMA模型修正方法,充分利用实测数据能够不断降低模型的不确定性。结论 海底管道的腐蚀损伤具有明显的多态性和随机性特征,很难采用单一分布模型对管道腐蚀损伤数据进行普遍性描述,既有的腐蚀损伤模型存在一定的不确定性及局限性,而基于混合分布模型的分析方法更能准确地反映海底管道长期腐蚀损伤的实际分布规律。