长输管道完整性评价方法决策分析

我国长输管道已全面实施完整性管理,通过预防和控制腐蚀、制造缺陷、管体变形、机械损伤等风险保障管道安全。目前国内外管道行业已形成基于直接评价、内检测和压力试验的完整性评价标准体系,但缺少选择应用管道完整性评价方法的指导原则。NACE SP 0113—2013规定了气体和危险液体管道完整性评价方法选择指南,以及后续评价仍使用首次评价方法或者使用其他评价方法的优势分析和注意事项,综合考虑运行压力、管道长度管径、清管通过性、屏蔽、腐蚀风险、管道可接近性、干扰腐蚀、环焊缝风险和经济成本等因素,最后提出该标准的采标建议,以期建立符合我国国情、科学合理的完整性评价方法选择准则,提升我国管道完整性管理水平。

美国预防雷电和静电及杂散电流引燃技术标准发展趋势探讨

防雷、防静电是提高油气站场安全等级的重要工作。美国石油协会标准API RP2003:2015《防止静电、雷电和杂散电流引燃的推荐做法》集中反映了近十年美国石油行业防雷、防静电方面的技术进展,重点针对汽车罐车的装卸作业的静电防护措施、储罐静电防护措施、拱顶储罐和卧式储罐的雷电防护措施进行了修订。中国石油行业标准Q/SY 1651通过跟踪美国管道标准的修订信息,开展标准技术更新工作,提高国内管道行业安全管理水平。

基于机器学习算法的管道内外检测数据对齐方法

管道外检测数据与内检测数据的对齐是管道完整性管理中的重要一环,其主要任务是将外检测点对齐到内检测中心线上,以充分挖掘内检测和外检测数据的价值。基于某长输管道公司管道完整性管理系统中的外检测数据和内检测数据,从地面标识点与里程桩的关系出发,利用机器学习算法构建内检测点与外检测里程的关系模型,预测内检测点在外检测中的里程,进而增加内检测点与外检测里程映射,实现数据增强;通过地面标识点和里程桩对管道分段,利用线性拉伸算法逐段将外检测点对齐到内检测中心线,从而实现外检测和内检测数据的对齐。结果表明:由机器学习算法构建的内检测点的外检测里程预测模型的平均绝对百分误差小于0.10%,决定系数为99.99%,该模型能够很好地捕捉内检测点与外检测里程的关系,以支撑管道外检测数据与内检测数据的自动对齐。

中缅油气管道(缅甸段)地质灾害防治工程管理与实践

本文分析了强降雨量环境下中缅油气管道(缅甸段)管道沿线山区地质灾害类型、规模、成因,运用风险管理方法对各类灾害风险进行评价,制定并实施了切实可行、经济适用的防治工程,并对防治效果进行跟踪,取得了较好的成绩。总结了近年来地质灾害防治工程管理与实践经验,对后期管道地质灾害风险管理和类似环境下各类线路工程地质灾害防治提供了经验和借鉴。