埋地金属管道腐蚀防护探讨

管道是油田地面生产中的最常用运输方式,主要承担油田石油、水、天然气等资源的运输工作,常见的管道材质分为两种,金属管道和非金属管道,其中金属管道的应用十分广泛,承担的油田大部分的运输工作。油田运输的介质往往存在较强的腐蚀性,和金属管道发生不同类型的物理化学反应,造成管道出现腐蚀穿孔等现象,给石油企业带来了巨大的经济损失,同时对周边的生态环境产生破坏。本文主要阐述了埋地金属管道腐蚀现状,以及影响金属管道腐蚀的主要因素,制定有效的防护措施。     

应用灰色组合模型预测管道的腐蚀速率

将灰色系统理论与时间序列分析方法结合,建立灰色组合模型。引入Box-Jenkins模型,对随机性成分建模。应用灰色组合模型预测管道腐蚀速率的变化趋势,通过实例分析,检验了该模型的预测效果,并与其它几种方法比较,得出其精度非常高的结论。     

埋地金属管道腐蚀防护研究

在油田地面生产过程中,由于管道的运输介质腐蚀性比较强,往往会与金属管道出现各类物理化学反应,使管道出现腐蚀穿孔问题,石油企业因此蒙受经济损失,周围的生态环境也会遭到破坏.本文对金属管道腐蚀现状进行了总结,根据腐蚀现象出现的影响因素制定相应的对策.     

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。     

基于灰色组合模型的管道腐蚀速率预测

将灰色系统理论、人工神经网络及时间序列分析方法相结合,建立灰色组合模型,通过对腐蚀速率测量数据序列的趋势性、周期性及随机性成分分别建模,从而实现对腐蚀速率的预测.实例表明,灰色组合模型的预测精度高于其它几种预测方法,具有推广价值.     

灰色神经网络模型在海水腐蚀预测中的应用

根据实际海水材料腐蚀数据,将灰色预测模型GM(1,1)与径向基(Radial basis function,RBF)神经网络预测模型结合,建立预测碳钢、低合金钢在实际海水环境中平均腐蚀速率的灰色神经网络模型.结果表明,灰色RBF网络建模优于传统灰色预测模型,符合海水腐蚀的特点.     

利用灰色理论预测注水管道腐蚀速率的变化趋势

针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系，提出了利用灰色理论对腐蚀速率进行有效预测，同时为提高预测精度，对标准的GM（1，1）模型进行了合理改进，提出了4种改进方法：改进背景值、考虑初始点影响、灰色理论和BP神经网络相结合（简称灰色神经网络）以及灰色理论和遗传算法（简称灰色遗传算法）相结合等。通过示例表明，经过改进后的4种方法预测精度都有所提高，特别是灰色理论和神经网络结合、灰色理论和遗传算法相结合预测得到的腐蚀速率和实测值能较好吻合，预测精度最高；因此可以运用这两种改进方法较准确地预测腐蚀速率随着时间的变化趋势。     

三次指数平滑法预测管道腐蚀速率的应用

为准确预测管道腐蚀速率并得到精度较高的腐蚀速率预测模型,采用已有统计数据作为研究对象。首先,采用三次指数平滑法,建立管道腐蚀速率预测模型,对腐蚀速率数据进行拟合与预测分析;然后,得出预测模型中最合理的权重系数α;最后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论。结果表明,三次指数平滑法预测模型符合管道腐蚀速率的特点,对有效预测管道腐蚀具有一定的参考价值和指导意义。     

某油田埋地管道土壤腐蚀的灰色关联分析

为定量分析埋地管道沿线的土壤腐蚀因素,采用灰色系统理论,对影响某油田埋地管道土壤腐蚀性的各个相关因素进行了灰色关联分析,计算出关联度并进行排序。结果表明,影响该油田埋地管道沿线土壤腐蚀性的主要因素依次为：SO4^2-含量、Cl含量、土壤电阻率、土壤含水率、温度、氧化还原电位;而次要因素依次为：自然电位、土壤的pH值。其...     

瞬变电磁法检测埋地金属管道腐蚀模型的ANSYS仿真

为探讨埋地金属管道腐蚀后瞬变电磁场响应,采用二维有限元数值模拟方法研究了不同壁厚埋地金属管道对瞬变电磁场的影响规律;利用ANSYS有限元仿真软件对模型进行了分析计算,考察瞬变电磁场对不同壁厚埋地金属管道的分辨能力。结果表明：埋地金属管道管壁越厚,磁场越强,且随时间增加管壁上磁场强度逐渐减弱;管道壁厚不同时,磁场强度曲线尾支明显分离;瞬变电磁法能有效检测埋地金属管道腐蚀程度并对其进行失效评价。     

金属埋地管道被动式弱磁检测技术研究

在埋地金属管道检测领域中,常规检测手段多采取接触式的,检测前需要先对管道进行开挖或是停运,难以满足工业检测要求。而被动式弱磁检测技术可以实现对埋地管道的非开挖检测。本研究在介绍被动式弱磁检测技术原理的基础上,通过改变测磁传感器与管道垂直方向之间的距离来模拟管道的实际埋深,通过试验数据的分析可以得出磁场强度、管道埋深和腐蚀深度之间存在指数关系。在此基础上,结合磁场梯度变化和概率统计的原理可以得出缺陷判断的依据,即当磁场梯度在(μ-2σ,μ+2σ)区间外变化时可判定为缺陷。与常规检测手段相比,被动式弱磁检测技术无需人为对管道进行磁化。在管道非开挖条件下,可以对埋地金属管道腐蚀状况进行科学评估,并实现二维成像。     

基于灰色关联度的埋地管道检测数据分析

目的通过对胜利油田技术检测中心2014和2015年检测的管道数据进行调研、分析,找出影响管道防腐层质量的主要因素。方法利用灰色关联度分析方法,以差劣等级防腐层长度占管道长度的比例为参考序列,分析了运行年限、运行温度、操作压力、土壤埋深以及土壤电阻率等因素对其影响程度。结果通过对数据的分析,发现运行温度和运行年限与防腐层质量的关联度较大,并分别分析了这两个因素对防腐层质量的影响规律。结论油田防腐层质量的关联度排序是:工作温度运行年限埋深土壤电阻率运行压力。通过分析得出,在工作温度为50~70℃的管道中,防腐层的差劣等级所占的比例较大,在管道检测时应重点检测该温度范围内的管道防腐层。运行年限超过20年的管道,差劣等级的防腐层所占比例直线上升,管道防腐层老化严重,检测管道时应该缩短检测周期,及时对防腐层破损处进行合理维修。     

杂散电流对埋地管道的腐蚀及排流方式的研究进展

随着人们对能源需求的不断增加,输油管道和电力设施建设迅速发展,由于空间地理位置限制,管线与电力设施不可避免地并行铺设,杂散电流对埋地管道的腐蚀问题日益突出.根据干扰源不同,可将杂散电流分为直流干扰与交流干扰.分别从直流和交流杂散电流出发,介绍了杂散电流的主要来源、形成原因及腐蚀危害;了解了二者的腐蚀特征以及腐蚀速率差异...     

基于粒子群优化算法的腐蚀预测灰色动态模型

针对海底管道腐蚀预测提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的新型灰色预测模型。在传统灰色GM(1,1)模型的基础上引入PSO算法优化背景权值和等维灰数递补方法对模型进行动态更新,建立了RGM(1,1)和RPGM(1,1)模型并应用在海底管道腐蚀预测中。对比三种模型的预测结果后发现,灰色预测理论适用于海底管道腐蚀预测;RGM(1,1)模型比传统GM(1,1)模型的预测效果稍好;RPGM(1,1)模型预的测精度与另外两种模型相比,有大幅提升。PSO算法对传统模型的改进效果显著,RPGM(1,1)模型具有较高的工程应用价值。     

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。     

基于FOA-SVM模型的输油管道内腐蚀速率预测

针对管道内腐蚀速率相关问题,采集某输油管道内腐蚀的实测数据,应用多元统计分析算法,在支持向量机(SVM)的基础上建立管道内腐蚀速率预测模型。采用果蝇优化算法(FOA)对预测模型进行优化训练,建立FOASVM预测模型,利用实测数据样本对模型的预测结果进行检验。结果表明:综合方差和均差分别为1.397×10-3和0.037 4,FOA-SVM预测模型相比灰色组合模型预测值和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型预计结果稳定性好、精度高,但是FOA-SVM预测模型训练时间较长,今后在提高模型预测效率上需要进一步研究。