二氧化碳腐蚀影响因素的层次分析法

二氧化碳腐蚀的影响因素众多,这些因素对二氧化碳腐蚀影响的相对重要程度（权重）是进行腐蚀预测和防护决策的关键,但是现有的文献资料往往没有以定量的方式明确界定各影响因素的权重,影响了腐蚀预测和防护决策的准确性.为此,本文采用层次分析法,结合相关文献给出了影响因素的权重集,以定量的形式确定了CO2腐蚀影响因素的相对重要度.     

油井二氧化碳腐蚀行为规律及研究进展

本文针对油井生产过程中存在的二氧化碳腐蚀机理进行论述,同时还深入探讨了介质组成、环境因素和材料组成三类因素对二氧化碳腐蚀的影响程度,并对国内外二氧化碳腐蚀的研究现状进行了分析与展望。鉴于井下二氧化碳腐蚀状况错综复杂,需在综合考察各因素的基础上建立油气井腐蚀分析、预测方法,以及开展相应的腐蚀防护措施。     

二氧化碳对油气田压力容器的腐蚀与防护措施

介绍了二氧化碳均匀腐蚀和局部腐蚀的机理,详细分析了二氧化碳腐蚀的各种影响因素,包括温度、CO2分压、pH值和介质组成等影响因素,并着重对油气田压力容器二氧化碳腐蚀的防护措施进行了总结。     

浅谈CO_2对油井管的腐蚀及抗蚀套管的开发现状

介绍了石油天然气工业中二氧化碳腐蚀的机理及影响二氧化碳腐蚀的因素,简述了合金元素及热处理制度对二氧化碳腐蚀的影响,简介了国内外研究二氧化碳腐蚀防护措施方面的进展,如高Cr耐蚀材料、缓蚀剂和防护涂料等;介绍了攀钢集团成都钢铁有限责任公司利用自身设备优势,开发抗二氧化碳腐蚀套管的技术准备及思路。     

CO2腐蚀机理及其预测防护

CO2的腐蚀问题一直是世界石油工业腐蚀与防护方面的一个研究热点,因为CO2腐蚀问题严重的限制和威胁着石油、天然气生产的安全和稳定.本文参考大量国内、外的文献,系统地阐述了二氧化碳的腐蚀机理,简述了影响二氧化碳腐蚀的影响因素以及根据影响因素建立的预测模型,综述了防护技术.这将为油气田上的选材和腐蚀防护提供参考.     

基于蒙特卡洛的模糊层次分析法在埋地管线腐蚀影响因素分析中的应用

针对埋地管线风险评估,结合管线外腐蚀影响因素众多的特点,确定出影响管线外腐蚀的十八个基本因素,建立了外腐蚀影响因素的层次结构图.应用基于蒙特卡洛的模糊层次分析法对这些影响因素进行定量分析,明确界定出这些腐蚀影响因素的相对权重,为今后制定埋地管线外腐蚀的防护措施提供参考.     

舰艇腐蚀防护设计数据库

在Windows XP环境下,采用C++builder作为界面开发工具,以SQL Server 2000作为后台数据库服务器开发了一个综合性的舰艇腐蚀防护设计数据库。该数据库由腐蚀环境数据库、腐蚀防护档案数据库、材料腐蚀数据库、腐蚀防护措施数据库、腐蚀防护监测数据库和腐蚀防护评估数据库组成。它可提供舰艇防腐蚀设计需要的资料档案,实现系统设计中的定性分析、定量计算和方案决策以及数据系统库维护等功能。     

碳捕集、利用与封存中CO2腐蚀与防护研究

国际上将碳捕集、利用与封存(CCUS)作为实现长期减碳减排的重要措施,CCUS技术对于降低全球二氧化碳排放量至关重要。CCUS也是实现我国长期绿色低碳发展的必然选择和重要举措,然而CCUS技术高速发展必然会带来装备的腐蚀与防护难题。针对油气开采以及CCUS过程涉及到的碳捕集设备、运输管道和油井管等设备受到的CO2腐蚀问题展开研究,分析其腐蚀机理,包括CO2腐蚀过程,以及不同因素(包括水含量、离子耦合、温度、压力、流速以及混合相中的油相)对CO2腐蚀速率的影响,并进行了总结归纳,特别是高温高压超临界CO2腐蚀机理。针对目前的3种CO2防护手段进行了介绍,考虑到合金防护成本较高,缓蚀剂防护存在二次污染,防护涂层具备更好的发展前景。最后对CO2防护涂层未来研发重点与前景进行了分析和展望。     

油气集输管道的腐蚀机理及防腐蚀技术研究

油田管道的腐蚀包括土壤腐蚀、硫化氢腐蚀及二氧化碳腐蚀等,管道防腐既要从外部做好防护,又要做好内防腐蚀工作。本文分别介绍了集输管道的内、外腐蚀机理,并提出了相关的防腐技术,对管道的铺设和腐蚀防护具有重要的指导意义。     

基于灰色模糊理论的埋地输油管道腐蚀与防护势态综合评判

本文通过分析影响埋地输油管道腐蚀与防护势态的因素，结合改进的Delphi法和AHP法，综合考虑指标体系中各指标数据资料的可靠性及相对重要性，采用乘法合成的方式将可靠性指标和估价指标相结合，确定各指标的综合权重。结合灰色关联方法和模糊理论建立了综合评价模型，阐明了该方法的基本原理及计算步骤，并用算例说明了该方法的具体应用。该方法在理论上是科学的，而且很容易程序化，为埋地输油管道腐蚀与防护势态的综合评判提供了一种有效的手段。     

基于KPCA-BAS-GRNN的埋地管道外腐蚀速率预测

目的 提高埋地管道外腐蚀速率的预测精度。方法 建立基于核主成分分析法（KPCA）和天牛须搜索（BAS）算法优化的广义回归神经网络（GRNN）腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道外腐蚀的主要因素,应用GRNN建立埋地管道外腐蚀速率预测的数学模型,并采用BAS算法对模型进行优化,减小了人为设置参数的影响。以川气东送埋地管段为例,分析选取出12种关键影响因素,建立了埋地管道外腐蚀指标体系,借助MATLAB-R2014a编写程序进行仿真,并与实际值进行对比。结果 模型的预测结果与实际值基本一致,KPCA可有效降低指标体系的维度,提取出包含原始信息97.9%的3个主因素—土壤电阻率、氧化还原电位、氯离子含量,简化了运算过程。采用的BAS-GRNN模型将预测精度提高到7.83%以内,平均相对误差5.21%,决定系数取值0.93。与其他模型相比,该模型性能较好,预测精度更高。结论 采用KPCA提取的主要影响因素符合工程实际,建立的BAS-GRNN模型预测精度高,有较好的适应性,为埋地管道外腐蚀速率预测提供了新思路,对管道的维护更新工作提供了参考依据。     

基于LASSO-WOA-LSSVM的海洋管线外腐蚀速率预测

目的 构建海洋管线外腐蚀速率预测模型,提高海底油气管线外腐蚀速率预测的准确性.方法 建立基于套索(LASSO)回归和鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)腐蚀速率预测模型,采用LASSO回归方法对指标进行筛选,提取海洋管线腐蚀的主要影响因素.应用最小二乘支持向量机算法建立海洋管线外腐蚀速率预测模型,并使用鲸鱼优化算法对模型参数进行优化,避免了参数取值对模型回归性能的影响.以海洋挂片实验为例,通过MATLAB进行模拟仿真,分析验证模型预测结果,并将预测结果与其他模型进行对比分析.结果 LASSO回归算法筛选得到影响腐蚀速率的主要因素为:温度、溶解氧含量、pH值.采用WOA-LSSVM模型所预测的结果与实际值较为吻合,其平均相对误差为2.23％,均方根误差(RMSE)为0.3248,决定系数R2达到0.9708,均优于其他两种模型.结论 基于LASSO回归和鲸鱼优化算法的最小二乘支持向量机预测模型具有更优的泛化能力和预测精度,为海底管道腐蚀研究工作提供了新思路,也为海洋油气输送系统的结构安全与风险防范提供了参考.     

H2 S 对油气管材的腐蚀及防护研究综述

随着石油天然气工业的迅速发展,酸性气体引起的油气管材腐蚀问题日益突出,尤其是H2S引起的腐蚀广泛存在,严重影响着油气开采及输送管道和炼制加工设备的使用寿命。综述了H2S对油气管材腐蚀的机理、影响因素及防护方法,探讨了温度、H2S分压、p H值、流速、Cl-浓度、CO2分压及管材材质等因素对H2S腐蚀的影响,建立了H2S腐蚀速率预测模型并对其进行了相关分析,对H2S腐蚀防护方法进行了评述。最后,简述了H2S腐蚀的研究现状及发展趋势。     

海底天然气管道腐蚀与防护

海底管道的腐蚀是影响管道系统可靠性及其使用寿命的关键因素.对海底输气管道在海洋环境的腐蚀产生机理以及影响因素进行分析,介绍海底输气管道的腐蚀防护措施,对防腐涂层和阴极保护设计、使用以及目前腐蚀防护措施存在的问题进行探讨.     

滨海电厂海水循环水系统中的电偶腐蚀与防护

电偶腐蚀是滨海电厂海水循环水系统中一种重要的腐蚀形式,结合深圳某滨海电厂5#机组海水循环水系统中发生的腐蚀情况,具体分析了腐蚀原因、影响因素及采取的保护措施和保护效果。     

基于优化随机森林的H2S腐蚀产物类型及腐蚀速率预测

目的研究H2S环境下碳钢腐蚀产物类型及失重腐蚀速率预测模型,为含硫油气田管道腐蚀防护设计与选材提供依据。方法整合H2S腐蚀模拟实验数据,采用随机森林算法对各腐蚀因素重要性进行排序,一方面以腐蚀产物类型为输出量,通过随机森林分类算法建立硫铁腐蚀产物类别预测模型,另一方面以腐蚀速率为输出量,通过随机森林回归算法建立腐蚀速率预测模型,并与其他模型进行比较。运用网格搜索方法对各类算法的超参数进行优选,以提高预测可靠性。结果随机森林算法得出的影响H2S腐蚀产物类型的因素重要性排序为:H2S分压、温度、pH值、实验周期、总压、CO2分压。基于网格搜索优化的随机森林分类模型交叉验证得分超过0.9,f1得分达到0.96,优于其他三种常用分类模型。采用网格搜索优化的随机森林回归模型预测结果与实际值的均方误差为0.86%。相关系数R值为0.979,优于其他两个回归模型。结论网格搜索优化后的随机森林分类、回归模型对含H2S复杂环境下的碳钢腐蚀产物类型及腐蚀速率预测准确性较高,能够为油气田管道腐蚀防护提供参考。     

Global sensitivity analysis of influence parameters in pitting corrosion behavior of 304 stainless steel using adaptive neuro-fuzzy inference systems

Pitting corrosion is simultaneously influenced by many parameters. However, conventional experimental methods do not offer information on the relative importance of each parameter to pitting corrosion. Herein, pitting corrosion of 304SS under multiple parameter influences was investigated by the global sensitivity analysis (GSA) based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). It was applied for the first time in quantitatively analyzing the relative importance of each parameter to pitting corrosion. It was developed in two different systems, based on the experimental data and the published data, respectively. Both results show that ANFIS exhibits a highly accurate prediction result. The GSA based on ANFIS quantitatively analyzes the relative importance of the initiation of pitting corrosion of 304SS for each parameter, and based on the results of GSA, it can also be determined whether the parameter inhibits or promotes pitting corrosion. We believe this method could provide guidance for corrosion research.     

原油高温腐蚀性能研究

本文综述了国内外原油高温腐蚀性能的研发现状,分别归纳分析了高温硫腐蚀和高温环烷酸腐蚀在腐蚀机理及其影响因素、腐蚀预测、以及腐蚀控制措施方面的研究进展。同时探讨了存在的问题和可能的重点研究方向。     

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。