海底腐蚀管道极限承载力预测模型

准确的预测海底腐蚀管道极限承载力对于评估海底管道寿命、保证海底油气管道安全运行具有重要意义。针对BP神经网络(BPNN)模型学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点,采用人工蜂群(ABC)算法来优化BPNN的初始权值和阈值,建立了ABC-BPNN海底腐蚀管道极限承载力预测模型。使用MATLAB软件搭建模型并进行预测,同时与BPNN模型、遗传算法(GA)优化的BPNN模型和粒子群优化算法(PSO)优化的BPNN模型进行对比分析。结果表明:ABC-BPNN模型预测海底腐蚀管道极限承载力的平均相对误差为1.9750%,优于BPNN、GA-BPNN和PSO-BPNN模型的预测结果;ABC-BPNN模型的预测结果所拟合出来的直线与Y=X直线最为贴近,证明了ABC-BPNN模型作为预测海底腐蚀管道极限承载力工具的准确性和稳定性。

海底腐蚀管道剩余寿命预测与维修策略研究

为预测海底管道剩余寿命并实现维修费用最优化,提出一种加速应力退化试验下基于Gamma过程剩余寿命预测的维修策略建模方法。通过温度、压强双应力加速退化试验获取管道腐蚀退化数据,利用Gamma过程建立管道剩余寿命预测模型,使用广义艾林模型反映管道平均寿命与应力之间的关系,并以极大似然法整体估计模型参数;建立以最小期望费用率(ECR)为目标的维护决策优化模型,确定最优维修次数和ECR;以N80管道为例验证所建模型的合理性和正确性。结果表明:利用加速退化试验能大幅度缩短数据获取时间;基于剩余寿命建立维修优化模型,得到最优维修次数为7与最小ECR为4.435元/h。

基于维纳退化过程的海底腐蚀管道可靠性分析

目的研究海底腐蚀管道的寿命可靠性,提出基于维纳过程(Wiener Process)和贝叶斯方法估参的可靠性分析模型。方法首先以管道内壁腐蚀退化数据和维纳过程为基础,建立针对海底管道的腐蚀退化模型,并针对不同时段的腐蚀退化数据,以正态-逆伽马分布作为模型未知参数的先验分布。然后采用一种优化的贝叶斯方法递推计算,得到未知参数值,最终实现腐蚀管道的可靠性分析,并以某海底腐蚀管道为例进行验证。结果可靠性分析得到腐蚀管道在运营前期的12年几乎完全可靠,可靠性达99.22%;13年之后,腐蚀进程开始加快,当可靠度为90%时,该段管道的可运营时间为13.6年;运行15年时,可靠度为68.97%;运行20年时,可靠度为2.4%;而到设计寿命25年时,管道可靠度几乎为0,求得管道的平均剩余寿命为15.99年。结论以海底管道的腐蚀退化数据为切入点,为长寿命、小子样的海底管道可靠性提供了一种较直观的分析方法。分析模型可以处理不同时间段测量的管道腐蚀数据,并且随着管道运营时间的增加,能够不断更新可靠性分析结果,而不需要反复处理历史数据,进而可以用于海底腐蚀管道的实时可靠性分析。

腐蚀海底管道可靠性分析

为了计算海底管道在腐蚀作用下的可靠性,研究了海底管道在正常服役阶段可能受到的荷载作用,包括内压、温度、弯曲、覆土、地震作用和残余应力作用。基于Monte Carlo方法结合算例,计算了腐蚀海底管道在这些作用下的可靠性,得到了失效概率随时间的变化曲线。同时,研究了这6种作用对腐蚀海底管道的影响,描述了各种作用对腐蚀海底管道的影响程度。从影响腐蚀海底管道失效概率的角度,定义了参数灵敏性指标,对海底管道设计中经常涉及的参数如操作压力、管道半径、管壁厚度和管线埋设深度等进行了灵敏性分析,讨论了其变化对管线失效概率的影响,为实际工程中对腐蚀海底管道进行可靠性分析提供了参考。

海底管道牺牲阳极更换及腐蚀因子分析

海底管道作为海上的油气运输的生命线,必须对其做好腐蚀保护。牺牲阳极阴极保护是一种控制海底管道电化学腐蚀的有效保护方法,当其达到设计寿命后,必须对其进行更换。本文介绍了海底管道阳极更换技术,并分析了不同腐蚀因子也会对阳极的腐蚀产生影响。以期为海底管道的牺牲阳极腐蚀保护设计和更换提供参考。

组合载荷下单缺陷腐蚀海底管道的安全分析

采用许用应力法对腐蚀海底管道的安全性进行评估,并通过有限元模拟对组合载荷(内压与轴向压应力叠加作用)下单缺陷腐蚀海底管道进行应力分析,探讨了影响管道峰值应力的缺陷几何参数的敏感性。结果表明:轴向压应力一定时,随内压不断增加,管道有效应力呈先下降后上升的变化趋势,进入屈服稳定阶段后,有效应力继续增大,直至管道破坏。

内腐蚀海底管道剩余强度的FOA-GRNN模型

为探究内腐蚀海底管道剩余强度,保证管道安全运营,基于管道壁厚、直径,腐蚀深度、长度、宽度和极限抗拉强度等影响因素,提出果蝇优化算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的剩余强度计算方法,应用GRNN构建剩余强度预测模型;采用FOA优化模型,人为设置光滑因子的负面影响;通过有限元模拟生成影响因素和剩余强度数据库,并采用FOA-GRNN模型训练和预测;以巴西国家石油研究中心的极限强度爆破试验数据为例,分析验证预测模型。结果表明:FOAGRNN模型对有限元模拟数据的剩余强度预测平均相对误差(ARE)为16.53%,对试验数据预测ARE为7.81%,预测结果合理、准确。

纯内压作用单缺陷腐蚀海底管道安全分析研究

通过载荷抗力系数法和许用应力设计法,对腐蚀海底管道强度进行评估,以两种方法对挪威船级社的DNV规范[1]的案例进行计算,评估纯内压载荷下的海底管道工作的安全性;在此基础上将海底管道视为弹塑性材料,对受压腐蚀海底管道通过ABAQUS进行有限元模拟,并对海底管道进行应力分析并探讨影响管道峰值应力的缺陷几何参数的敏感性。研究结果表明:海底管道在安全工作应力下可将管道视为弹性材料,且在缺陷纵向长度不小于宽度的情况下,管道峰值应力随着缺陷深度和缺陷宽度的增加分别减小及增加。

基于参数优化神经网络的海底油气管道腐蚀泄漏预测

为有效预测海底管道因腐蚀导致的泄漏风险,提出了一种海底管道腐蚀泄漏预测模型,首先采用斯皮尔曼相关系数分析各影响因素间的相关性,随后基于随机森林袋外数据进行各因素的重要性排序,剔除掉相关性较高且重要性较小的因素,利用筛选出的数据建立前馈神经网络和随机森林回归预测模型,并利用粒子群算法对神经网络预测模型的权值、阈值进行了优化,构建粒子群优化下的神经网络预测模型。分析结果表明:神经网络预测模型在5组随机模型训练中平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方误差(mean square error, MSE)的平均值分别为1.59、 3.37,均高于随机森林回归预测模型,说明该模型误差较大,但决定系数R~2较随机森林回归预测模型高0.13,因决定系数越接近于1,模型拟合越好,故随机森林回归预测模型较神经网络预测模型拟合度较差,长期预测误差较高,因此可采用粒子群算法对神经网络进行优化,优化后的模型MAE为0.79,MSE为0.729 3,R~2为0.915 1,可见优化后的神经网络预测模型在保证精度的基础上提高了稳定性,预测效果更优。最后编制了集随机森林回归、神经网络及粒子群优化下的神经网络为一体的多模型管道腐蚀预测软件。为海底管道泄漏风险的精准预测以及高效控制提供了依据,在海洋油气运输安全方面具有重要意义。

根据完整性评估结果更换海底腐蚀管道

阿联酋ADMAOPCO石油公司一条长90km的海底干线管道因设计等方面的原因 ,发生了腐蚀。经MFL、超声波检测方法和智能检测方法检测 ,与干线管道相连接的一段 11km管道腐蚀最为严重 ,表现为金属损失和氢致开裂。对此 ,采用完整性评估方法对更换这段腐蚀管道的可行性进行了评估。根据评估结果 ,制定了管道更换方案 ,决定采用带压封堵方法整体更换这段分支管道。通过完整性评估方法的实际应用 ,腐蚀管道整体更换取得了成功。同时 ,按照完整性评估结果更换的新管道 ,在定期与智能检测、腐蚀裕量。

海底管道测温探头的研制

温度对于金属在不同环境下的腐蚀都有着直接或者间接的影响,对于海底管道而言,不仅管道内的流体性质影响腐蚀,流体的温度更是一个不容忽视的因素。本文采用TMP35作为温度敏感元件,研制开发了海底管道测温探头。利用该测温探头采集的数据,绘制了温度与电位关系变化曲线,并依据温度与电位关系变化曲线:E=9.0159 T-87.139或者T=0.1109 E+9.665,编译了测温应用软件。目前该管道测温探头已在海底管道腐蚀检测中得到了应用。