基于混合注意力机制的管道漏磁缺陷分类实验

该文将管道漏磁缺陷分类任务设计成应用型教学实验。该实验使用迁移学习的方法,调用预训练模型ResNet50,并插入主流的注意力机制(SE、CA、ECA、CBAM)进行对比分析。同时,利用Grad-CAM++可解释算法对模型内部的识别逻辑进行可视化,以便帮助学生更好地理解模型。实验结果显示,插入注意力机制的最优模型准确率达99.7%,能够有效识别管道中的正常情况和分类缺陷情况。该实验依托高性能计算机硬件和最新的Pytorch2.0软件包搭建了深度学习平台,有助于培养学生的创新意识和科研能力,也是对多学科交叉融合人才培养模式的探索和实践。

基于贝叶斯单源域领域泛化算法的天然气管道故障智能诊断

基于深度学习算法的故障智能诊断模型已被广泛应用于天然气管道运输安全领域,然而管道通常处于准稳态,使得训练集中的故障样本量受限。为此,针对天然气管道故障诊断中因训练集故障样本量有限,导致难以准确诊断的问题,提出了一种基于贝叶斯单源域领域泛化(BSDG)算法,部署了一种攻击防御策略,通过在攻击阶段明确伪目标域增强路径,并在防御阶段引导模型参数的后验分布向伪域样本得分更高的方向调整,增强模型在面对不同域扰动时的适应性和鲁棒性。研究结果表明:(1)基于贝叶斯网络建立的非定向攻击模型确保伪域样本既保留了与源域的相关性,又引入了足够的域差异来模拟潜在的目标域,由此提升了多源域和单源域设置下的领域泛化诊断准确率;(2)测试结果显示,BSDG算法在多源域泛化任务及两项单源域泛化任务中,相较于性能最优的对比算法,其准确率分别提高了9.79%、5.09%和27.98%;(3)裕度差异损失通过在学习决策边界的过程中引入不确定性,令分类器可以灵活且有效应对频繁的分布变化,显著性测试结果表明BSDG算法在多数场景下显著优于先进对比算法;(4)贝叶斯神经网络通过在权重上引入不确定性,有效提升了BSDG算法的泛化稳定性。结论认为,BSDG算法通过使用基于贝叶斯推理的攻击防御策略,有效扩展了源域模型的决策边界,解决了实际场景数据匮乏导致的深度神经网络泛化能力差的问题,为样本受限情形下的天然气管道故障诊断模型设计提供了理论支撑。

湿气环境中CO_(2)-H_(2)S在α-Fe(110)密排面上吸附与点蚀机理研究

目的从微观尺度探究CO_(2)-H_(2)S(CO_(2)和H_(2)S共存)在湿气管道顶部的吸附特性,进而揭示点蚀机理。方法基于密度泛函理论的第一性原理,利用Materials Studio构建CO_(2)、H_(2)S和CO_(2)-H_(2)S在α-Fe(110)密排面的吸附模型,对CO_(2)、H_(2)S和CO_(2)-H_(2)S在α-Fe(110)面的吸附能、局域态密度、分波态密度和差分电荷密度进行仿真;利用高温高压釜模拟CO_(2)-H_(2)S-Cl^(-)腐蚀环境,分析L360钢在湿气环境中的腐蚀行为;最后,揭示含Cl^(-)湿气管道顶部CO_(2)-H_(2)S吸附机制与点蚀机理。结果CO_(2)、H_(2)S、CO_(2)-H_(2)S及CO_(2)-H_(2)S-Cl^(-)在最稳定位置时的吸附能分别为-4.065、-3.961、-8.538、-12.775e V,表明相较于CO_(2)与H_(2)S单独吸附,CO_(2)-H_(2)S在α-Fe(110)面的吸附能更负,Cl^(-)会进一步降低CO_(2)-H_(2)S的吸附能;且CO_(2)在与H_(2)S竞争环境电子中占优势;Cl^(-)会使CO_(2)-H_(2)S的局域态密度峰值降低,转移趋势为失去电子,基体和腐蚀介质的电子向着低能级跃迁释放出更多能量,进而加强了Fe与CO_(2)-H_(2)S间的化学键强度;Cl^(-)的2p轨道与Fe的3d轨道在-6.8 eV和-5.7 eV发生重叠,Cl^(-)被吸附到Fe表面并与Fe形成化学键生成氯化物,进而改变腐蚀产物膜的组分与结构,削弱产物膜的致密性和稳定性,减弱腐蚀阻抗力。在含Cl^(-)湿气的CO_(2)-H_(2)S环境中,液相中的Cl^(-)浓度升高,使L360钢的气相平均腐蚀速率逐渐增大,最高达2.935mm/a,点蚀越发严重。结论CO_(2)与H_(2)S在α-Fe(110)面吸附存在一定的协同和竞争作用,协同促进金属的腐蚀,FeCO3会优先沉积成膜,但H_(2)S会抑制FeCO3的生长,腐蚀产物以FeS为主;Cl^(-)会增强CO_(2)-H_(2)S与α-Fe(110)面间的作用力,弱化腐蚀产物膜层的保护性,进一步加速金属腐蚀、尤其是点蚀。

管道环焊缝拉伸应变容量模型分析及改进

为了确保石油天然气管线在复杂服役环境下的本质安全,探讨了目前国内外广泛应用的3种管道环焊缝拉伸应变容量模型(CSA Z662、PRCI-CRES、EXXON MOBIL),并对其参数选取范围性进行了汇总和对比分析。通过分析模型预测值和96组全尺寸管道及宽板拉伸试验数据的差异,对各拉伸应变容量模型在不同钢级下的预测精度进行了验证,并使用90%置信上限倒数法计算了模型安全系数。结果表明:由于CSA Z662模型断裂韧性取值上限过小,导致其对于中、高钢级管线的预测值过于保守;EXXON MOBIL和PRCI-CRES模型更为完善,二者预测结果相似,并与试验结果较为相符。针对EXXON MOBIL和PRCI-CRES模型计算所得的安全系数可以明显改善模型预测结果,可将非保守预测值最大误差控制在约30%范围内,从而有效满足较为保守的设计要求。研究结果可为管线基于应变设计提供理论指导。

收发油过程20000 m^(3)复合材料浮顶稳定性研究

收发油作业时液面的升降对浮顶有一个冲击载荷,可能引起浮顶变形。为研究浮顶在收发油冲击载荷作用下的力学响应情况,采用多物理场耦合软件,建立了浮顶固体模型与油品的液体模型。考虑液面晃动的影响,分析了不同液位高度和不同收发油速度下对浮顶稳定性的影响。结果表明:收发油冲击载荷对浮顶的影响集中在距离收发油孔1~6 m的浮顶范围,随着收发油稳定,冲击载荷明显减小,收发油过程对浮顶的稳定性影响较小。

20号钢环焊缝中夹杂物对氢扩散行为影响

氢气大规模输送是实现中国“双碳”战略目标的重要环节,但将氢气掺入现有天然气管网可能引发管道氢脆,焊缝处存在严重的应力集中,更易导致氢富集进而可能导致管道失效。采用ABAQUS软件建立含夹杂的20号钢环焊缝二维模型,利用热力耦合方法分析焊接温度场及残余应力场;在考虑接头组织不均匀性和焊缝处存在残余应力的基础上进行氢扩散仿真模拟,分析夹杂分布、取向和形状对焊缝中氢扩散特性的影响规律。结果表明:当夹杂平行于氢扩散方向时,夹杂边界周围应力集中的区域易产生氢偏聚;填充层中夹杂-焊缝金属界面局部氢浓度最高,约为根焊层的2.45倍;当夹杂垂直于氢扩散方向时,残余压应力不利于堆叠夹杂的氢捕获;与平行于氢扩散方向夹杂相比,填充层夹杂内最高氢浓度降幅达到了48%;当填充层存在球状夹杂时,氢并没有在夹杂-焊缝金属界面聚集,而是扩散到了接头附近的母材区域,增大了管材失效风险。

基于深度学习模型的油气管道焊缝缺陷智能识别

焊接技术在油气管道连接时广泛应用,确保焊缝区域可靠是保障油气管道安全运行的关键。受工艺和技术制约,油气管道焊接过程中可能出现不同类型的焊缝缺陷。针对油气管道焊缝部分缺陷尺寸小、缺陷与背景差异性较小导致焊缝缺陷识别效果不理想、人工识别工作量大等问题,提出了基于SCT-ResNet50模型的管道焊缝缺陷智能识别新方法。首先将焊缝区域图像输入特征提取网络;然后在特征提取的浅层使用SCC(Spatial Channel Context)进行局部空间和通道信息融合,在特征提取较深的层次使用ECA-MHSA(Efficient Channel Attention-Multi-Head Self-Attention)来捕捉长程依赖和上下文信息;最后通过全连接层和Softmax得到最终的缺陷识别结果。研究结果表明:(1)该新方法在油气管道X射线图像焊缝缺陷数据集上缺陷识别准确率达到98.28%;(2)相较于ResNet50、VGG16、DenseNet121、MobileNetv3和EfficientNetv2分类方法,其准确率分别提高了3.05%、46.05%、28.99%、15.95%和18.84%;(3)在缺陷尺寸小、缺陷和背景差异较小的场景下,该新方法在油气管道焊缝缺陷识别中具有更高的准确率。结论认为,该新方法的优势在于结合SCC模块与ECA-MHSA模块学习图像的局部信息和全局信息,能较好解决油气管道焊缝缺陷分类效果不理想的问题,为保障油气管道安全运输提供了技术支撑。

基于1D-WCWKCNN的痕量甲烷气体浓度检测

可调谐激光吸收光谱(TDLAS)技术在检测甲烷气体浓度过程中,甲烷气体透射光强二次谐波信号幅值与痕量甲烷气体浓度值成正比关系。如何准确和快速筛选目标甲烷透射光强二次谐波信号幅值至关重要。通过光电探测器获取1 000个甲烷气体透射光强信号样本,解调该透射光强信号获得二次谐波信号。人工在获得多种痕量甲烷气体透射光强和通过透射光强解调二次谐波信号时,存在噪声和人为操作对二次谐波信号的幅值产生影响,从而造成人工筛选二次谐波信号的时间增加。针对传统TDLAS技术筛选痕量甲烷气体二次谐波信号过程中存在高额时间成本的问题,提出了一种基于宽卷积和宽卷积核一维卷积神经网络(1D-WCWKCNN)的痕量甲烷气体浓度检测方法。首先,借助甲烷气体数据集训练1D-WCWKCNN模型,根据训练结果不断调整模型参数。其次,利用宽卷积层和宽卷积核一维卷积层对痕量甲烷气体二次谐波信号进行特征提取,使网络进行一次卷积后能够获得甲烷气体浓度信号中更长序列以及该序列边界信息与气体浓度之间的特征关系。甲烷透射光强二次谐波信号通过6层卷积层提取该信号与甲烷气体浓度关系的深层特征,然后通过6层最大池化层保留该信号与甲烷气体浓度关系的主要特征,再经过Flatten层将前一层处理的痕量甲烷气体透射光强二次谐波信号数据进行一维化处理。最后,根据训练好的1D-WCWKCNN模型通过Dense层输出痕量甲烷气体浓度。利用基于1D-WCWKCNN的痕量甲烷气体浓度检测模型代替了TDLAS技术中人工花费高额时间成本筛选二次谐波信号进行拟合直线对痕量甲烷气体浓度检测的过程。在实际实验中验证了该方法的有效性,实验结果表明利用该方法能够对50~1 000 mg·L^(-1)的痕量甲烷气体浓度进行有效检测,其准确度达到99.85%,与其他方法相比该方法信号特征提取能力强,检测甲烷气体精度高。该方法有助于气体检测领域中待测气体浓度信号的筛选。

考虑弯矩影响的含腐蚀缺陷X80管道失效内压的计算方法

通过非线性有限元方法研究了弯矩影响下含腐蚀缺陷X80管道失效内压与腐蚀缺陷深度、长度、宽度等参数的相关性,并给出相应的失效内压预测方法。结果表明:弯矩,腐蚀缺陷尺寸(深度、长度和宽度)等均会对含腐蚀缺陷高钢级管道的失效内压产生影响,给出的弯矩影响下含腐蚀缺陷高钢级管道的失效内压预测方法可以准确预测管道的失效内压,对实际工程具有指导意义。

基于声发射和DIC的金属材料氢脆性能测试实验

该实验针对天然气掺氢管道混输过程中产生的临氢金属氢脆问题,以X80管线钢为对象,采用声发射与数字图像相关(DIC)技术相结合的方法实现氢脆性能的动态测试。实验设计为对材料进行充氢后拉伸,采用电化学充氢法充氢,并设置4种不同充氢时间。拉伸过程中通过DIC技术测量并计算静态氢脆性能参数和氢脆敏感系数,同时利用等效应变云图和声发射计数峰值时域分布的变化规律作为氢脆性能的动态参量,进而建立一套完整的金属氢脆性能动态测试系统。该实验适合作为学生研究型教学实验,有助于培养学生的科研能力和创新意识。

基于ISM的混合轻烃装运危险性分析

“混合轻烃”是油气田伴生气和进口液化天然气中烷烃的提取物,近年市场供应逐渐增加。由于其和传统的以液化石油气为代表的烃类混合物的组分上的差别,国内缺乏对应的生产规范与储运设备,为生产与贸易带来不便。为此针对混合轻烃在装卸与运输环节中的危险性,利用可解释结构模型(ISM)对衍生的安全管理措施之间的逻辑关系进行拓扑结构呈现。结果表明:若沿用市场现有的LPG槽车运输混合轻烃则必须充分计算其工艺可靠性,提前评估这类产品的事故风险以及选择合理的包装方式,并做好设备日常维护等保障性工作;其他因素的重要度依此变化,可为安全防范提供参考;在日常的安全管理工作中,安全专项资金的投入是最基本的保障,其次是生产规章制度与安全管理规程的科学性,以及如何平衡生产效率与安全之间的关系。

LPG储罐泄漏多事故场景下社区居民疏散仿真模拟与优化

为提高社区居民在化工厂多事故场景下应急疏散效率,以大庆市某化工厂和附近社区为例,考虑当地气象环境,利用ALOHA对LPG储罐泄漏事故进行模拟,得到多种事故危害范围和社区各区域可用安全疏散时间.通过Pathfinder构建社区疏散模型,分析了步行疏散、车行疏散和人车协同疏散三种模式下的疏散时间和拥堵状况.最后,通过路网优化和安全出口均衡分配,进行疏散优化模拟.结果表明:路网优化对步行疏散下的疏散效率提升最大为14.7%,安全出口均衡分配对车行疏散下的疏散效率提升最大为10.6%.车行疏散模式下可以在可用安全疏散时间内撤离受灾区域.

油气管道废弃处置技术现状及问题研究

目前国内油气管道废弃处置研究处于起步阶段,还没有形成健全完备的技术体系和标准规范。文中首先简述了国内外油气管道废弃处置相关标准法规与废弃判定依据,然后分析了残留物清理和洁净度评价、管线及附件设施拆除、管道注氮、注浆、分段隔离以及废弃后的监测维护等方面的技术要点。最后结合工程实际,对管道拆除废弃、就地废弃方式及其处置技术进行了对比分析,并介绍了管道废弃处置技术的适用场合和建议做法。文中综述内容为国内废弃油气管道的安全环保、高效低成本处置提供借鉴。

COMSOL仿真模拟埋地天然气管道多孔瞬态泄漏与扩散

为研究埋地天然气管道多个泄漏孔下的扩散规律,以多孔介质中埋地管道的泄漏孔个数、泄漏孔间距、管道埋深为变量研究流体运输扩散现象.使用COMSOL软件构建三维模型,基于多孔介质中气体扩散物理模型,设置土壤域为多孔介质域观察管道非稳态过程泄漏扩散现象,并采用有限元法模拟多物理场耦合作用.结果表明:土壤域内多个泄漏孔释放的甲烷气体达到饱和时间比单孔泄漏约缩短120min;泄漏孔间距为300mm比间距为100mm时形成土壤表面危险半径约增加1.5倍;埋地管道上方覆土厚度与固定时间内土壤表面气体浓度变化呈负相关;泄漏孔个数和孔径的增加与土壤内甲烷含量变化呈正相关.研究结果可为天然气泄漏事件应急预案的制定提供技术支持.

基于NB-IoT的机场井下测漏监测系统设计

本文旨在探讨窄带物联网(narrow band internet of things, NB-IoT)技术在民航机场加油井井下测漏监测系统中的应用,以提高机场能源安全保障能力。研究围绕机场加油井的泄漏检测需求,设计了一套基于NB-IoT的监测系统,该系统由传感器部署、数据采集和中央处理三个核心模块构成。通过集成多种传感器,系统能够精确监测井下状态,并通过NB-IoT网络实现数据的远程传输和实时分析。本研究还对监测技术进行了优化,提出了改进措施,并通过实验评估了系统性能。实验结果表明:该系统能有效提升泄漏检测的准确性和响应速度,对机场安全管理具有重要意义。

基于同伦分析方法和神经网络的复杂腐蚀缺陷海底管道屈曲压力计算方法

针对含复杂形状腐蚀缺陷海底管道屈曲压力计算难的问题,本研究中采用同伦分析方法对含复杂腐蚀缺陷海底管道的屈曲压力进行了计算,并用有限元方法进行了对比验证,进而根据计算结果提出了基于神经网络模型的海底管道屈曲压力的计算方法。结果显示:同伦分析方法可以有效、准确地计算含复杂腐蚀缺陷海底管道的屈曲压力,在相同情况下抛物线形腐蚀管道的临界屈曲压力大于椭圆形管道的临界屈曲压力。基于神经网络模型的腐蚀海底管道屈曲压力计算方法具有良好的泛化性能,可以很好地应用于工程现场的计算。

池火灾环境下喷涂涂料液化石油气储罐热响应机理试验研究

以无机水性非膨胀型防火涂料为研究对象、以涂层厚度为主要影响因素,进行了池火灾环境下的液化石油气罐热响应试验,研究了喷涂防火涂料后池火灾环境中储罐的壁温响应、毁坏时间和失效模式。结果表明:无机水性非膨胀型防火涂层对于迟滞储罐在火灾作用下发生爆炸的时间效果显著。对于民用液化石油气储罐,充装水平相同时,涂层厚度2 cm的储罐在池火灾环境下的持续时间是裸罐的6.91倍,涂层厚度3 cm的储罐持续时间是涂层厚度2 cm储罐的1.20倍,涂层厚度4 cm的储罐持续时间是涂层厚度3 cm储罐的1.05倍。增加涂层厚度对迟滞储罐在池火灾环境下毁坏时间的效果逐渐降低,因此,建议储罐涂层厚度以3 cm为宜。研究结果对池火灾环境下储罐的安全防护应用和防火涂料研究具有一定的意义。

水平非均匀场地中油气管道地震响应分析及试验

针对水平非均匀场地中埋地油气管道的地震响应,开展了埋地油气管道振动台试验和有限元模拟分析,研究了不同强度地震激励下埋地油气管道的应变和加速度响应,以及场地管周土体的加速度和位移响应规律。结果表明:研发的土箱能够满足试验的要求,试验方案合理可行;由于非均匀场地土体特性的不同,在地震激励下不同土体的动力响应不一致,进而会对管道不同区段形成不同的动力作用,加剧管道整体的动力响应;随着加载等级的提高,土体在振动过程中先是被压实,然后逐渐破坏,土体的非线性特征越来越明显,管道振动现象更为明显;相比于均匀场地条件,相同工况非均匀场地条件下的管道应变峰值和加速度峰值响应明显增大,表明非均匀场地条件下管道周围的土体破坏更为严重,管道的运动更加剧烈。建议在埋地管道抗震设计中要考虑非均匀场地条件和管周土体特性不一致对管道地震响应的增大影响。

轴向载荷下含双缺陷高强钢厚壁管道压溃压力计算方法

海底油气管道在生产和铺设时,由于受直缝焊管(UOE)制管工艺和张紧器的影响,会造成管道椭圆度缺陷,同时复杂的深海服役条件易造成海底管道局部发生金属腐蚀缺陷。针对含有双缺陷的高强钢厚壁管道在外压和轴向力同时作用下的复杂载荷屈曲压溃问题,考虑管道的几何非线性和材料非线性建立ABAQUS有限元模型。对不同管道材料、几何参数和缺陷几何参数的2400多组有限元计算数据进行分析,总结得到含双缺陷高强钢厚壁管道在轴向力载荷作用下的压溃压力变化规律,并提出轴向载荷作用下含双缺陷高强钢厚壁管道的压溃压力计算方法。本方法可为实际工程中高强钢厚壁管道屈曲载荷的确定提供理论依据,从而保障海洋油气输送的安全。

一种发现柴油“自流黑”站点的方法与实践

介绍了一种发现柴油“自流黑”站点的方法。通过分析柴油车位置坐标、油箱液位数据变化,形成加油的位置信息数据集。通过聚类方式形成点位信息列表,与预先设置的正常加油站点位信息作比对,排除合法加油站的点位信息,生成疑似柴油“自流黑”站点位置清单,经现场验证,该方法效果较好,为“打非治违”工作提供了更为精准和快速的线索。