安全阀RBI评估技术在100万吨乙烯装置的应用

本文通过分析独山子石化公司乙烯厂乙烯装置安全阀检验中存在的问题,阐述了安全阀失效机理,介绍了安全阀RBI评估技术,对乙烯装置728台安全阀进行了RBI评估,根据评估的风险等级确定安全阀的校验周期。风险低的安全阀采取适当延长其停机校验周期的检验方法,对风险高的安全阀进行重点检查,缩短校验周期。     

基于风险的检验(RBI)技术在合成氨装置的应用

采用定性和定量RBI分析相结合方法对合成氨装置进行风险评估。根据风险评估结果对装置中的静设备和管道进行了风险排序，并对高风险设备和管道进行了原因分析。给出了主要的运行损伤模式与机理，提出了降低风险的措施，制定了基于RBI分析的优化的检验策略。     

渤海钢制导管架结构RBI半定量分析方法研究

目前,海上平台结构基于风险的检验（Risk Based Inspection,RBI）方法已相对成熟,但因计算复杂、成本高等未能得到推广。文章依据渤海地区的钢制导管架特点,总结一种半定量RBI分析方法,有效识别导管架高风险点的同时可以简化工作量,制定检验策略,帮助作业者控制风险和降低成本,提高完整性管理水平。     

安全阀RBI评估技术的应用

针对独山子石化公司乙烯厂聚乙烯装置安全阀检验存在的问题,介绍了安全阀RBI分析技术,对聚乙烯装置287个安全阀进行了RBI评估,建立了聚乙烯装置RBI风险数据库。     

刍议RBI技术在锅炉设备检验中的应用

近几年,RBI技术在对锅炉设备检验中的使用程度不断提升。RBI技术指的是锅炉设备实施检验的时候,基于风险分析,对系统中存在的一些危险因素进行分析,并采取相应措施对其进行检修。RBI技术的主要技术核心是将风险管理理念在锅炉设备检验中引入,提升锅炉设备的工作效率。本文重点对RBI技术在锅炉设备在检验中的应用进行了分析研究。     

风险检验与定期检验

讨论了常规检验与风险检验在检验程序、检验策略、设备评级与检验周期等方面的异同,指出RBI风险等级的评定是更全面、更可靠的设备评级。从长周期运行与降低设备开盖率两方面来探讨应用RBI技术所带来的好处。探讨应用RBI技术确定延期检验设备的具体做法。提出开发压力容器与压力管道的在线监测技术,利用在线监测的数据修正风险评估与风险检验的结果的问题。     

20000 m3低温储罐的建造

由于大型常压低温储罐存储介质的独特性,其建造工艺的要求也十分严格。本文结合某能源公司一台20000 m^3低温储罐（单层）建造过程,归纳了该类储罐的施工方法和技术特点,为该类低温储罐的建造提供参考。     

常压储罐群的完整性评价技术

建立大型储罐基于完整性的技术评价体系,可以科学地判断和评价储罐的运行风险和管理风险。通过对较高风险和较低完整性等级的储罐进行有重点、有针对性地维护管理和检验检测,可以有效地降低储罐系统的风险,提高储罐的运营效益。针对储罐完整性评价技术提出了储罐完整性的含义,评价过程的基本框架和实施的技术路线,并通过一个实例说明了储罐群完整性评价技术的应用。     

RBI检验技术在在役FPSO船体结构上的应用

在役期FPSO船体结构的安全对整个油田的正常运转至关重要。本文简要分析基于风险的检验(RBI)技术应用于FPSO等船舶结构的研究与应用现状,系统阐述RBI检验技术在FPSO船体结构上的一般应用流程。     

一台常压容器在常压状态下爆炸事故分析

通过对一台常压容器在常压状态下爆炸事故分析 ,介绍了化学危险品储罐在安全管理方面的重要性     

基于(石化装置)系统RBI-SIL分析的承压设备完整性评估技术

石化装置中,静设备、动设备及仪表联锁是构成石化系统的三个重要组成部分,它们既能各自构建独立的体系,但又存在着密不可分的相互作用、风险传递关系。基于风险的管理(RBM)中,基于风险的检验(RBI)、以可靠性为中心的维护(RCM)与安全联锁完整性等级评估(SIL)涵盖了对静、动、仪的风险评估,但大量的实践表明,系统的失效是静设备、动设备与仪表联锁三个体系中某一环节的非正常动作,通过工艺介质的风险传递、扩大并相互作用,最终导致了承压类设备的失效,因此,简单、单一地对装置进行逐个评估,未必能覆盖系统中所有的失效可能。提出了一种基于石化装置系统RBI-SIL分析的承压设备完整性评估技术构思,其目的是可以更有效、更精确地评估系统风险,寻找系统产生风险的源头,制定更有效、优化的降险措施,尽可能地预防这种风险传递而导致承压设备失效事件的发生。     

基于三维有限元的换热管缺陷漏磁场数值模拟

目前,漏磁内检测技术对换热管检测鲜有应用,阐述了换热管漏磁检测原理,以有限元数值模拟为手段,建立换热管漏磁检测三维有限元模型。通过仿真分析,得出了缺陷尺寸（深度和直径等）、被测管壁厚度及支撑板等参数对漏磁场分布的影响规律,并给出漏磁场随以上参数变化的关系曲线。数值计算结果为漏磁内检测技术应用于铁磁性换热管检测提供理论依据,对缺陷后续的量化分析具有重要意义。     

基于风险与声发射检测数据分析的储罐底板腐蚀剩余寿命预测方法研究

基于振幅分布理论、统计理论,引入风险概念,综合分析储罐底板腐蚀的声发射检测和漏磁检测数据,得到基于漏磁检测数据的声发射参量对储罐底板腐蚀的量化方法。通过对10台样本储罐的分析,得到某一地区介质为原油的一类储罐的声发射典型参量对储罐底板腐蚀的量化关系,即声发射活度与风险腐蚀速率（CRP）的关系为Y=13514．65x,该模型的评价准确率为9022％。建立实际腐蚀速率（CTP）与CRP的关系模型,为Z=12．14x,得到CRP的12倍约为储罐底板腐蚀最严重部位的腐蚀速率的结论。这样对待评估储罐进行声发射检测,利用声发射量化评价模型,可得到CRP,进而得到管理腐蚀速率（CMP）,参照API653-2009,可对储罐底板的剩余寿命进行预测。     

基于风险腐蚀速率的储罐底板腐蚀声发射量化评价方法研究

基于统计理论,引入风险概念,综合分析储罐底板腐蚀的声发射检测和漏磁检测数据,得到基于漏磁检测数据的声发射参量对储罐底板腐蚀的量化方法。通过对6台储罐的分析,得到某一地区介质为原油的一类储罐的声发射典型参量与储罐底板腐蚀的量化关系,即声发射活度与风险腐蚀速率CRP的关系为：y=13946．9758x,得到CRP与实际腐蚀速率CTP的关系为：Y=12．0412x。对评估储罐进行声发射检测,利用该评价模型可得到CRP,进而得到管理腐蚀速率CMP,为储罐管理维修决策提供依据。     

储罐底板自动漏磁检测小车的路径规划与运动控制

针对储罐底板现有检测装备自动化程度不高、检测劳动强度大、检测效率低等问题,设计了储罐底板自动化漏磁检测系统。介绍了系统的结构组成,分析了基于双目激光测距的小车自动定位原理。根据储罐底板的结构特征和漏磁检测的特点,规划了检测小车的运动路径,研究了小车运动速度增量式PID控制算法和小车运动方向差动式控制算法,并进行了实验研究。结果表明,小车能够根据设定的PID控制参数沿规划路径扫查,小车在直线寻迹时30°方向偏差纠偏时间约为1.7s,轨迹跟踪性能良好。     

石化装置设备操作完整性平台（10W）技术及应用

操作完整性平台（10W）是一种先进的设备管理方法,它与风险评估（RBI）、腐蚀控制规程（CCD）构成了完整的压力设备运行管理体系。通过建立与DCS操作互动的设备操作完整性平台,设定设备失效的操作边界,预防与干预设备提前退化和事故的发生,确保设备安全运行。     

石化装置中基于RBI技术的应力腐蚀开裂及其敏感性分析

随着RBI技术在中国石油石化行业的推广和普及,RBI工作也越来越趋于成熟。通过对几家炼油厂的统计和比较,对几种普遍且危害性较大的破坏机理进行分析,并对存在这些破坏机理的承压设备提出工艺、操作及检验手段上的一些建议。     

Differentiation of leakage and corrosion signals in acoustic emission testing of aboveground storage tank floors with artificial neural networks

The acoustic emission method is a well-recognized procedure of floor inspection for aboveground storage tanks as well as a preventive tool for the improvement of maintenance service time. The high importance of this method is better realized when it is used in sensitive structures while they are in operation. A laboratory-based smaller-scale tank was made and all operating conditions were simulated. This provided a databank for recognition of acoustic waves. More experiments were conducted to simulate corrosion in a tank. Data were then collected from acoustic emission measurements for several aboveground storage tanks in a refinery. The data gathered from laboratory tests and the real data were combined in order to differentiate between leakage and corrosion signals. An artificial neural network (ANN) system was used to categorize the tested aboveground storage tanks. The text was submitted by the authors in English.