缺陷管道适用性评价技术研究进展

朱晏萱

(克拉玛依职业技术学院机械工程系)

随着断裂力学的发展，国际上已经发展了一系列适用性安全评价方法，但是这些规范和方法只针对核工业及压力容器，1991年美国机械工程师学会提出了ASME-B31G《确定腐蚀管线的剩余强度手册》，但该规范仅适用于评价体积型腐蚀缺陷，在使用效果上达不到评价的目的。管道适用性评价技术是对含缺陷管道能否继续使用、如何使用和使用时间进行判定的技术，它是建立于现代断裂力学、弹塑性力学及可靠性理论基础上，可以对管道缺陷进行严格的理论分析，对缺陷从形核、扩展、失效及失效后果做出判断，最终形成处理意见。国内在管道适用性评价方面的研究起步较晚，对缺陷管道的适用性评价只是在近年才开始研究[1～4]，根据国内油气管道的腐蚀特点有必要探索出适用范围较广、评价可靠性更高的适用性安全评价方法。

1 管道适用性评价内容

管道适用性评价的内容一般包含管道的剩余强度分析、剩余寿命预测、可靠性分析及风险管理等，管道剩余强度评价的目的是研究某一缺陷在给定压力下能否存在，其评价是在检测的基础上，通过严格的理论分析，达到科学地指导管道的维修计划和安全生产管理的目的[3，4]。管道剩余寿命预测则是预测在役管道的安全服役时间，它建立在缺陷动力学和材料力学性能及性能退化规律之上，能够为设备科学的制定检修周期提供依据。管道可靠性分析是保证管道在规定条件下、规定时间内某项功能(如输送量、输送压力和温度)的概率。其影响因素与剩余强度和剩余寿命的影响因素类似。风险管理是当前安全评估的研究热点，应用于管道上即指通过管道运行中风险的识别和评价来制定相应的风险控制措施，通过不断地改进，使风险降到可接受的水平。

2 管道的剩余强度评价

2.1 ASME-B31G准则方法

基本的ASME-B31G准则是利用Kiefner和Vieth编译的86个数据库，用ASME-B31G准则对管线的失效压力或最大允许工作压力进行预测[4～10]，但该方法预测剩余强度和允许工作压力偏保守，随后Kiefner和Vieth进行了改进，对流变应力σf进行修改，并修改了热膨胀系数M：

σf=(σs+σb)/2

(1)

σf=σs+68.95

(2)

(3)

修改后的金属损失面积A=0.85a×2c(a为缺陷深度，c为缺陷半长)。宋旭等认为无论是ASME B31G：1984标准中还是ASME B31G：1991标准中，流变应力的结果均偏保守[11]，建议将流变应力变为σf=(σs+σb)/2。初飞雪等则认为应用样条曲线求解腐蚀剖面曲线投影面积可以提高B31G公式的预测精度，降低B31G的保守程度[12]。

2.2 弹性极限法与塑性理论法

塑性理论法的计算模型常用Klever模型、Smith模型及弹性补偿法等。Klever模型认为缺陷深度、宽度以及材料特性等因素对破坏压力和剩余强度都有影响，当缺陷深度超过20%时，管线破坏压力按薄壁管计算。Smith模型考虑管道局部破裂失效及整体弯曲失效后的模型，局部破裂失效计算出的压力值偏高，整体弯曲失效计算出的弯矩值偏低。弹性补偿法是对管线进行有限元分析，对高压力单元的弹性模量折减后使材料应力重新分布[13，14]。

2.3 有限元分析

对管道采用有限元分析可以精确地进行剩余强度评价，骆华锋等在考虑几何非线性和材料非线性时建立线弹性模型，将计算结果与模拟实验进行对比后，曲线族非常吻合[15]。帅健等利用有限元分析方法对腐蚀过程进行了模拟，得到了管道在未来确定时间的剩余强度，同时对剩余寿命与可靠性进行了预测[16]。魏化中等对组合缺陷管道采用有限元分析进行了剩余强度分析，分析中同样考虑了材料的非线性和几何非线性[17]。

3 管道剩余寿命的预测

3.1 基于缺陷尺寸的剩余寿命计算

该方法通过对缺陷尺寸进行检测，再对缺陷的应力进行分析，结合材料性能计算出给定失效准则(LBB、YBB)腐蚀缺陷的临界尺寸，再根据裂纹扩展的数学模型计算出临界缺陷尺寸的导数关系，最后确定给定时间下的腐蚀缺陷尺寸参数，赵金洲等对灰色遗传算法、灰色神经网络、高木-关野NNGA和正规化NNGA法进行了应用比较研究[4]。

3.2 基于概率统计的剩余寿命计算

管道在使用过程中受周围环境和介质腐蚀的影响，而腐蚀尤其是局部腐蚀具有概率的特性，通常局部腐蚀进展的最大值遵循古比(Gumbel)极值分布。管道寿命分布的密度函数有伽马分布、指数分布、威布尔分布及正态分布等[4]。

古比极值分布的第一渐进分布为：

F1(y)=exp{-exp[-(x-λ)/α]}

(4)

式中F1(y)——最大腐蚀深度不超过x的概率；

x——最大腐蚀深度的随机变量；

α——腐蚀孔深度的平均值，y=(x-λ)/α；

λ——概率密度最大的孔蚀深度。

由此，第N个试样的腐蚀平均值为：

(5)

3.3 遗传神经网络预测管道剩余寿命

不通过缺陷尺寸对缺陷管道进行寿命预测可以运用遗传神经网络进行[4,18]，喻西崇等使用传统的CVDA-84规范、传统的BP神经网络、改进的Rumelhart和MBP神经网络，对注水管道的剩余寿命进行了预测[18]。结果表明，CVDA-84规范偏保守，采用BP以及改进的BP神经网络预测的剩余寿命和观测值基本一致，采用改进的Rumelhart和MBP神经网络能有效地提高预测速度，改善网络的收敛性，并且使预测精度有所提高。

4 管道的可靠性分析

管道的可靠性计算目的是从管道运行安全性及经济性考虑选材、运行参数等，通过概率断裂力学方法分析管道的可靠性。可靠性指标有可靠度、失效概率和失效率。

4.1 管道模糊可靠度的计算方法

利用一阶二矩法计算可靠度R(t)[19]：

(6)

一般情况下，式(6)的误差较大且同一失效判据可由不同极限方程来表示，为了解决极限状态方程缺乏统一性的问题，Hasofer和Lind提出了改进的一阶二矩法，改进的一阶二矩法明确了β的物理意义，即β值等于标准正态化空间中从原点到极限状态曲面的最短距离。

4.2 改进的Monte-Carlo数值模拟法

标准Monte-Carlo数值模拟法的理论依据是一般性大数定理，其精度随模拟次数递增，失效概率变小时则不适用。所以对Monte-Carlo数值模拟法从减少随机模拟变量、重要性抽样法和分布拟合法进行了改进，该法集标准Monte-Carlo数值模拟法及一阶二矩法的优点，具有较大的适用性。

4.3 神经网络和遗传算法

求解非线性最优化问题的方法目前有共轭梯度法、Powell法及最速下降法等，利用这些方法优化时，需要对目标函数求导，但在陷入局部收敛时得不到全局收敛的最优解，从而无法计算失效概率。遗传算法具有全局优化好的特点，可以用于计算可靠性[20～22]。

5 管道风险管理技术

风险评估是国内学者目前的研究热点，通过计算管道的失效概率和失效后果给出管道的风险水平，风险评估分为定性和定量两种。定性风险评估主要基于基础资料分类评价，定量风险评估需要采集设备的建造基础数据、工艺物流分析数据及检验数据等，定量风险评估是对设备进行完整的安全评估，利于企业制定合理的检维修计划。

5.1 定性风险评估

5.1.1故障类型、影响和致命度分析(FMECA)

采用系统分割的方法将评价目标、体系分割为若干子系统，对子系统中产生的故障及其原因等进行逐个分析，根据故障的影响程度划分类型等级做出风险矩阵，事故概率级别及事故后果级别分为4个级别，对于高风险设备再进行致命度C的计算，C=E×P(α+β)，其中，E为故障影响系数、P为概率影响系数、α为检测难易程度、β为修复难易程度，计算完毕后再根据评价结果采取预防性措施[4，23]。

5.1.2专家评分法

专家评分法是由Wuhlbauer W K提出的定性评价方法，该方法易于操作，适合基层管理人员进行打分评价，其基本步骤为根据现场基础资料和调查资料进行评分，将评分相加，再计算泄漏冲击指数，最后进行综合计算，计算相对风险数[24]。胡灯明等采用多因素敏感性分析法，对Muhlbauer W K指数评价法模型本身的影响因素进行敏感性分析，确定各影响因素对管道评价指数影响的大小[25]。张艳桥和赵薇则认为将模糊数学与评分法相结合进行安全评定能更加客观评价管道的风险[26]。

5.2 定量风险评估

定量风险计算一般包括失效概率计算与失效后果计算，失效概率计算前需采集管道的设计、安装、环境、运行以及检验等资料[27]，再按照相关计算方法计算各单元的失效概率，目前国外许多国家均建立了管道失效数据库，失效后果计算需确定代表性的流体和流体物流组分，特别是腐蚀性杂质的组分，结合前面采集的基础数据进行最终计算。目前中国特种设备检测研究中心和合肥通用机械研究院开展的定量风险评估技术逐渐成熟，同时对国外软件本土化提出了一些建设性的意见，随着一些技术规程将该方法陆续纳入，风险检验评估在国内会快速得到发展[28～32]。

5.3 半定量风险评价

由于定量的风险评价技术耗费大量时间、人力、财力，半定量风险评价不需要定量风险评价的大量数据，通过半定量风险评价指出高风险区域，API581的后果模型简化了存量，后果面积是按照结果类别进行划分的，而营业中断和环境后果不包含在该评价方法中，在可能性风险分析中，技术模块子系数值通过简单的可能性类别进行分配。

6 结束语

缺陷管道适用性评价技术正不断研究与发展，相关研究单位、研究人员已形成了一套有效的评估体系，随着断裂力学的不断发展及计算机应用软件的逐渐完善，管道适用性评价方法与完整性管理会逐渐标准化、体系化。在学习国外的标准和规范的基础上，消化吸收先进的研究方法，改进已有评估方法的局限性，使之适合国内管道的运行现状，扩大应用范围，也为建立和完善我国适用性、完整性评价技术、规范打下基础。

[1] 董绍华.管道完整性技术与管理[M].北京：中国石化出版社，2007：133～153，249～255.

[2] 严大凡，翁永基，董绍华.油气管道风险评价与完整性管理[M].北京：化学工业出版社，2005：50～70.

[3] 王正涛，李著信，褚家荣.含缺陷管道评价标准及方法研究[J].后勤工程学院学报，2004，20(4)：76～79.

[4] 赵金洲，喻西崇，李长俊.缺陷管道适用性评价技术[M].北京：中国石化出版社，2005：80～208.

[5] 胡永全，赵金洲，邬亚玲.腐蚀管道的剩余强度计算方法研究[J].力学学报，2004，36(3)：281～287.

[6] 贾建东，丁运亮，刘晓明.复合材料层合板冲击后剩余强度的工程估算方法和有限元模拟分析[J].南京航空航天大学学报，2010，42(3)：335～339.

[7] 付道明，孙军，贺志刚，等.预测腐蚀管道剩余强度的新方法[J].油气储运，2004，23(4)：12～18.

[8] 尹国耀.在役管道剩余强度评价方法[J].焊管，2006，29(5)：81～82.

[9] 赵新伟，路民旭，白真权.在役输气管道安全评价[J].石油机械，2000，28(z)：106～108.

[10] 压力容器学会，化工机械与自动化学会. 压力容器缺陷评定规范CVDA-1984[J].化工设备设计，1984，(6)：1～18.

[11] 宋旭，张振文，闰琳，等.基于管道爆破试验对ASME B31G标准中相关参数的修正[J].焊管，2008，31(1)：84～87.

[12] 初飞雪，仇斌，刘秀敏，等.应用修正的B31G公式预测腐蚀管道失效应力[J].油气储运，2005，24(8)：19～21.

[13] 范钦珊，殷雅俊.材料力学[M].北京：清华大学出版社，2008：50～150.

[14] 许强.薄壁曲梁线弹性理论和弹塑性稳定极限承载力分析[D].杭州：浙江大学，2002.

[15] 骆华锋，白清东，王莉.基于有限元法在腐蚀管道剩余强度中的应用[J].科学技术与工程，2008，23(8)：6335～6337.

[16] 帅健，张春娥，陈福来.非线性有限元法用于腐蚀管道失效压力预测[J].石油学报，2008，29(6)：933～937.

[17] 魏化中，周小兵，舒安庆，等.含组合腐蚀缺陷压力管道剩余强度分析[J].化工设备与管道，2007，44(2)：42～44.

[18] 喻西崇，赵金洲，胡永泉，等.人工神经网络预测注水腐蚀管道的剩余寿命[J].油气储运，2002，21(6)：11～14.

[19] 明菲，曹长修.基于关联规则和模糊判据的高炉管道评价方法[J].重庆工学院学报(自然科学版)，2009，23(3)：150～153，180.

[20] 魏碧霞，杨晓翔，郭金泉，等.基于神经网络的模糊风险评价技术的应用[J].油气储运，2009，28(2)：20～23.

[21] 王军防，于倩秀.基于未确知测度理论的油气管道安全评价模型[J].油气储运，2009，28(5)：14～18.

[22] 张静，樊建春，温东.基于故障树的油气管道泄漏模糊可靠性评估[J].油气储运，2010，29(6)：401～406.

[23] 罗鹏，赵霞，张一玲.国外天然气管道内腐蚀直接评价案例分析[J].油气储运，2010，29(2)：137～140.

[24] Muhlbauer W K著，杨嘉瑜，张德彦，李钦华，等译.管道风险管理手册[M].北京：中国石化出版社，2005：14～98.

[25] 胡灯明，罗山，蒋全龙.管道指数安全评价法敏感性分析[J].石油工业技术监督，2010，(2)：5～10.

[26] 张艳桥，赵薇.Muhlbauer评分法在输油管道风险评价中的应用及分析[J].环境保护科学，2010，36(1)：69～72.

[27] API581-2000，Risk-based Ispection Base Resource Document[S].Washington D C：API Publishing Services，2000.

[28] 陈学东，艾志斌，杨铁成，等.基于风险的检测(RBI)中以剩余寿命为基准的失效概率评价方法[J].压力容器，2006，23(5)：1～5.

[29] 陈学东，杨铁成，艾志斌，等.基于风险的检测(RBI)在实践中若干问题讨论[J].压力容器，2005，22(7)：36～44.

[30] 刘展，王智平，俞树荣，等.基于RBI的压力管道风险检验技术研究——压力管道风险管理理论及其关键技术研究(8)[J].石油化工设备，2008，37(5)：5～8.

[31] TSG R0004-2009，固定式压力容器安全技术监察规程[S].北京：新华出版社，2009.

[32] 朱立剑.液化天然气管线SCADA系统安全分析与风险防范[J].化工自动化及仪表，2012，39(2)：272～274.