基于外腐蚀速率的管道动态定量评价

,

(重庆能源职业学院，重庆 400000)

管道传输是油气长距离输送最主要的方式，但由于输送管线的服役条件恶劣、输送距离长、典型地域跨越大以及受其他诸多外界环境的干扰，随着运行时间的延长，管线自身的老化问题以及其他失效问题逐渐成为了公众关注的热点之一[1]。

随着管线建设趋向高压、大口径、长距离建设，管线一旦发生失效，如腐蚀穿孔泄漏、第三方破坏、应力集中破坏等问题，不仅会对环境、国民经济造成巨大影响，甚至会引起重大灾害性事故。因此，各大石油企业都将管道检测/监测以及维修防护作为管道运行维护的重点日常工作之一，同时国家也针对性地出台了相关的法律法规来培训、规范石油人的操作以及对服役管道进行评价，如SY/T 6891.1-2012《油气管道风险评价方法：半定量评价法》、GB/T 27512-2011《埋地钢质管道风险评估方法》及GB/T 32167-2015《油气输送管道完整性管理规范》等，这些标准为我国管道管理企业开展风险评价提供了指导。

肯特法中指出，引起管道失效的主要原因包括第三方破坏、设计、误操作以及腐蚀因素等四方面。目前，对于管道的风险评价依然多沿用基于故障树、专家打分等的定性或半定量评价方法，具有很强的主观意识。与第三方破坏、设计以及误操作相比，腐蚀引起的管道失效问题随着土壤环境、杂散电流等问题的日益凸显尤为严重。因此，本工作在阅读大量文献的基础上，总结了定性评价、半定量评价和定量评价三种方法的优缺点，针对外腐蚀引起的管道失效的风险定量评价问题研究提出了相应的建议，以期为今后管道外腐蚀定量评价的研究提供借鉴。

1 风险评价常用方法

1.1 定性评价

在风险评价过程中，定性评价是最基本的阶段，它主要通过对历史案例或前期经验影响管道安全运行的相关因素及可能造成的后果进行判断，从而进一步采取风险决策[2]。

定性风险评价具有直观、简便、快速等优点，不需要相关的数学模型和计算方法，就能够迅速判断管道的“高后果区”、发生事故的原因，甚至是事故的影响程度等，但是其结果过分依赖于分析人员的经验，并且无法给出强有力的证据来证明分析结果。传统的定性风险评价方法主要有安全检查表(SCL)、预先危险性分析(PHA)、危险指数方法(RR)、危险和操作性研究(HAZOP)、故障树分析(FTA)[3]、故障类型及影响分析(FMEA)、故障假设分析法(WI)等。

1.2 半定量评价

考虑到定性评价的“经验性”特点，在定性分析的基础上，明确可能引起管道失效的主要影响因素以及对可能性后果进行打分或者权重计算，通过数据比对最终对不同影响因素的风险进行排序和划分等级，故形成了半定量风险评价方法。

相关学者在实践中根据历史数据和经验证明了不同因素对管道安全运行的影响，BATTELLE等于1985首次提出了风险评分法[4-5]，而目前应用较多是MUHLBAUER于1992年提出的肯特法(也称专家评价法或风险指数法)[6-7]，肯特法主要根据美国历史数据和工作经验对不同因素给出了具体的分值，从而形成相对风险指标，传统的肯特法如图1所示。

图1 肯特评分法框架图Fig.1 Kent score frame diagram

由图1可见：肯特法首先将现场可能引起管道失效的数据分为4大类,包括第三方破坏、腐蚀、设计和误操作数据，通过打分法赋予不同因素一个权重或影响系数；通过以往经验和历史数据等赋予不同因素造成的后果因子，两者的乘积即为该管道在某条件下的风险值。对每个管段重复上述过程即可得到每根管段的风险值，即可确定管道沿线的风险大小，为管线管理者提供风险管理依据。在实际应用中，在肯特法的基础上，根据不同风险值划定不同的风险等级，即可确定管道的“高后果区”[8]。

1.3 定量评价

凭借个人经验或者历史数据对不同风险因素进行识别和打分是风险评价的第一步，其主要缺点是太依赖于主观性。因此，相对于前两者来说，定量风险评价是根据大量的历史数据，通过数学方法将各类因素处理成随机参数，通过对单个不同事件引起事故的概率进行分析,确定在某个特定条件下事故发生的概率，最终再结合量化后的后果计算某管道的风险。

事实上，定量风险分析是对已在定性分析中识别出的引起管道失效较大的因素进行详细计算，但是由于管道在运行过程中受到多种因素的共同或耦合作用，其评价方法依托于概率结构力学、有限元、断裂力学以及数理统计等各个学科，其交叉性很强，因此综合考虑各个管段在某条件下失效的概率是非常困难的。同时，其结果的精确性取决于原始数据的完整性、数学模型的精确性和分析方法的合理性。因此，管道的定量风险分析技术研究是一个热点发展领域，在国际上日益受到重视。目前已有的管道定量风险评价技术有基于断裂力学-理论和实物半经验公式的ASME B31G管道剩余强度评价、基于腐蚀机制的剩余寿命预测评价、基于失效评估图FAD的概率失效分析、管道失效的故障树分析法FTA、管道的可靠性评价等，国外定量风险评价软件有Pipesafe(英)和Piramid(加拿大)等。除此之外，目前国外广泛应用于管道外腐蚀风险评价的方法为贝叶斯网络模型蒙特卡洛预测，相关学者也采用概率模型对腐蚀速率[9-10]、金属损失[11]、运行寿命[12]以及可靠性[13]等进行了预测，但是上述方法中，均是同时考虑了多个因素对目标函数的影响，无法获得单个因素对腐蚀影响的数据，在管道腐蚀速率预测及失效评价方面存在一定的局限性[14]。

而国内关于定量风险评价方法的研究起步较晚,陈利琼[15]基于风险分析、判断和决策三个方面开展了长输管道定量评价技术研究，针对管道的基本事件发生概率提出了改进的专家判断法，建立了事件独立性和相关性的两种不同的失效概率模型，同时完善了基本事件概率重要度系数的模型；李建华[3]运用模糊数学和灰色理论对长输管道进行定量分析。但是由于缺乏大量的基础研究和实测数据的支持，无法建立各种载荷的概率模型，因此建立不同随机变量与失效概率模型是非常困难的[16-17]。同时缺乏现场实际管道的应用经验，无法验证和修订模型的准确性，因此目前依然多采用专家打分法和模糊数学(包括层次分析等)相结合来对管道风险因素发生的概率进行判定，存在一定的误差。

近年来，在模糊数学、灰色关联[18]、层次分析[19]等数学处理方法的基础上逐步建立了油气管道外腐蚀综合评价平台，以此来加强对技术数据和模型的研究。在故障树分析方法的基础上，王文和等对管道外腐蚀的主要因素进行了结构重要度分析，明确了引起管道防腐蚀层劣化的主要原因是土壤理化性质和管道防腐蚀层状况；陈利琼等着重确定了引起管道腐蚀因素的权重，并建立了相关模型，逐步完善了管道腐蚀方面的相关定量风险评价研究，为建设管道复杂情况下的风险评价平台提供了思路和基础[15]。

2 管道外腐蚀速率动态定量评价

2.1 主要外腐蚀因素

2.1.1 土壤因素

目前，对土壤腐蚀性研究最基础、最有效的方法为试片法，考虑到试片材质和土壤环境的差异，一般埋片时间为1 a以上，取片后通过失重法和蚀坑分析来确定不同土壤环境中的破损涂层管道的腐蚀速率，进而建立引起管道外腐蚀的土壤关键因素与腐蚀速率预测/增长模型来实现管道安全运行的定量评价。主要包括以下过程：

① 现场埋片试验及土样理化性质分析。

② 测试并计算试片的全面腐蚀速率和点蚀速率。

③ 以土壤理化性质测试结果为自变量，以试片全面腐蚀/点蚀速率为因变量，通过灰关联及层次分析法确定影响管道外腐蚀速率的关键因素[20]。

④ 通过人工神经网络建立土壤因素与全面腐蚀/点蚀速率的关系模型，其中以全面腐蚀/点蚀速率为目标函数，以土壤指标为变量。

需要注意，由于土壤的复杂性，大多数土壤腐蚀速率预测模型存在精度低、适用范围窄的问题，其主要原因是无法定量描述土壤中细菌对管道外腐蚀速率的影响[21-22]；若要保证在某地区、甚至某局部区域内的土壤腐蚀速率预测结果较为准确，在保证样本数量足够多以及试验时间足够长的条件下，应尽可能详细地描述能够反映土壤腐蚀特性的指标。

2.1.2 杂散电流

随着经济的发展，大量高压交/直流输电线路和电气化铁路的建设使得埋地管道不可避免会受到干扰，当防腐蚀层存在破损点时，管中电流流出发生腐蚀；与直流杂散电流相比，交流杂散电流仅为1%～3%，因此单从腐蚀速率的角度来看，直流杂散电流对管道的外腐蚀影响更严重。

目前，针对交/直流杂散电流的单一影响，常采用室内浸泡试验和电化学方法来进行研究。唐红雁等[23]以时间为权重对试片的瞬时腐蚀速率进行叠加得到了累加平均腐蚀速率，见式(1)。

(1)

通过将电化学测试和失重试验相结合，建立了腐蚀速率与腐蚀电流密度之间的关系：

Wt=0.57×Icorr

(2)

由上述可见:腐蚀速率与腐蚀电流密度之间呈线性关系，但需要注意，上述公式是建立在极化曲线的拟合精度上，腐蚀电流密度表征了试片表面整体的特征，并且会受到点蚀的极大影响，与失重试验所得结果存在一定的误差[24]。由图2可见：当交流电流密度为0～100 A/m2时，X80钢的腐蚀速率呈线性增大，随着腐蚀电流密度的继续增大，其腐蚀速率增大程度变缓。这是因为随着腐蚀电流密度的增大，试片的腐蚀形态由全面腐蚀逐渐向点蚀转变(图略)，其腐蚀速率略有增大。因此，对于交流干扰下的管道风险定量评价应重点关注不同条件下管道的点蚀速率。

图2 不同交流电流密度作用下，X80钢试样在3.5% NaCl溶液中的腐蚀速率Fig.2 Corrosion rates of X80 steel samples in 3.5% NaCl solution at different AC current densities

而对于直流杂散电流，其腐蚀速率遵循法拉第定律，即腐蚀速率与流出的电流密度成正比。但相关研究表明，当管道防腐蚀层存在破损点时，管中电流流出时不仅会产生腐蚀，其破损点周围防腐蚀层会存在较大的电位升[当流出点的直流电流密度增大1 A/m2，其管地电位上升约为1.23 V(相对于铜/硫酸铜参比电极,下同)]，这会引起防腐蚀层剥离。

2.1.3 阴极保护

众所周知，阴极保护是保障埋地管道安全运行的重要途径之一。但相关研究表明，由于土壤环境的复杂性、防腐蚀层的不均匀性以及交直流杂散电流等因素的影响[25-26]，管道上的阴保电位必然会存在一定的差异，甚至在一定的阴保范围内发生振荡，而这种振荡或不稳定性会诱导防腐蚀层下管道发生点蚀，从而使得管道存在失效风险[27-28]。

因此，针对外腐蚀引起的管道失效问题，首先应对管道进行详细全面的检测，确定不同管段存在的主要干扰问题[29]，建立不同外腐蚀单一因素下的腐蚀速率动态模型；最终结合现场埋片试验，确定某区域引起管道失效的关键外腐蚀因素以及腐蚀速率预测模型。

2.2 失效单元划分

与其他构件的风险评价不同，油气管线在其空间上的分布使得整条管线所处的外部环境差异性很大，影响管道外腐蚀的主要因素包括土壤因素、防腐蚀层、交/直流杂散电流和阴极保护等[30]。因此，在考虑由于外腐蚀引起管道失效问题时，应该收集上述参数，根据其影响程度进行管段划分。一般来说，划分单元越详细，评价越准确，但费用也越高，因此应综合考虑精度与费用之间的关系,划分管道风险评价单元[31]。本工作根据标准GB/T 19285-2014《埋地钢质管道腐蚀防护工程检验》,GB/T 50698-2011《埋地钢质管道交流干扰防护技术标准》,GB/T 50991-2014《埋地钢质管道直流干扰防护技术标准》,GB/T21448-2014《埋地钢质管道阴极保护技术规范》给出了基本的参数划分方法，图3为以土壤因素和阴极保护为分类标准的评价单元划分。

① 土壤因素：按其腐蚀性等级划分为强、中、较弱和弱四类。

② 防腐蚀层：按其破损点个数划分为<10个/公里和≥10个/公里两类。

③ 交流杂散电流：按其干扰电压程度以4 V为分界线划分为两类。

④ 直流杂散电流：按其管地电位偏移以100 mV为分界线划分为两类。

⑤ 阴极保护：划分为欠保护(>-0.85 V)、正常保护(-0.85～-1.2 V)和过保护(<-1.2 V三类)。

图3 管道失效评价单元Fig.3 Assessment unit of pipeline failure

2.3 失效概率计算

外腐蚀引起管道失效可以认为是时间的函数，为了将影响管线失效的所有外腐蚀因素的失效概率相加，必须将与时间有关的各失效原因的失效概率转化为年失效概率。假定在时间t1之前管线没有失效，则在(t1，t2)之间的年失效概率为[31-32]：

(3)

式中:F(t)为失效时间的累计概率分布。在时间t1之前的失效概率为：

(4)

笔者认为，失效概率依赖于历史数据，不能切实反映目前管道所处的环境以及相关的外腐蚀数据。因此，除考虑单一外腐蚀因素外，现场多因素共同作用下采用试片法建立不同环境参数(土壤、杂散电流、阴极保护、防腐蚀层等)与腐蚀速率的关系模型[33-34]，依据管道强度评价准则进一步描述在特定区域内对管道腐蚀的预测模型，确定引起管道失效的时间，从而保证管道的安全运行。但是该模型只能针对某一特定的区域，没有普适性，并且试验周期长，数据量庞大，需要详细考虑多种不同的外腐蚀因素，数学处理结果可能会由于其他不可抗因素带来较大的误差，但是可以尽量避免过于依赖历史数据的问题。

3 结论与建议

油气管道的风险评价经历了定性评价、半定量评价和定量评价的发展过程，对三种评价方法进行了详细的描述，并针对外腐蚀引起的管道失效定量评价问题提出了相应的方法，但目前仍然存在以下问题，并据此提出了相关的建议。

(1) 目前，针对埋地管道风险评价应用较多的依然是故障树法和肯特法。对于故障树法来说，仍然没有统一的标准来规定其细化程度，并且不同学者针对同一问题建立的故障树存在较大的差异性；而对于肯特法来说，其权重以及评分准则依然依靠历史数据库或个人经验，具有很大的主观性和局限性。针对这两种方法，笔者认为需要针对某特定区域的管道特征进行相关试验，其主要存在两个目的：一是为了补充大量试验数据来支撑两种评价方法，二是应该满足目前经济、科技发展水平下管道的相关特征，使两种评价方法能够更具有时代特征。

(2) 对于半定量评价和定量评价来说，基于模糊数学等大量的数学方法，对大量的历史数据进行数学处理，从而建立不同因素下管道失效概率或某个特征值的关系式，以此来对管道进行风险分析。以基于外腐蚀的管道风险评价为例，相关学者建立土壤理化性质、防腐蚀层性质等参数与全面腐蚀速率/点蚀速率的关系来进行管段的风险评价，但是随着时间的推移，该模型是否依然适用却无从考证。因此，建立特定条件下管道失效概率随着时间变化的基础模型和动态模型，对该区域管道风险定量评价有至关重要的意义。

(3) 引起管道失效的因素很多，目前多集中于研究影响较大的因素，但是在某些区域其各个因素的影响程度可能不同，因此，建立全因素综合评价方法是非常有意义的。随着管道完整性管理以及管道大数据技术的推进，该方面的研究慢慢进入了在线数据实时采集的初始阶段。但同时大量数据的涌入，数据对齐、数据筛选以及数据处理等相关的方法和模型的研究是管道全因素风险综合评价方法建立的基石。