油气管道完整性检测与评价技术研究进展

王振声，陈朋超，王禹钦

中国石油天然气股份有限公司管道分公司，河北廊坊 065000

管道完整性管理是为应对管道事故、减少管道缺陷、提高管道管理水平的要求不断发展和完善形成的管理模式[1]。从20世纪90年代开始，管道完整性管理的思想得以孕育和发展。一些欧美管道公司开始探索系统地进行检测评价与维护工作，逐渐形成了一套较为完整的管道完整性管理体系，共包括数据收集、高后果区识别、风险评价、完整性评价、维修与维护、效能评价等六个步骤[2]，形成了一个动态循环过程，并在实施过程中不断完善。以2001年API 1160《危险液体管道完整性管理系统》和ASME B 31.8S《天然气管道系统完整性管理》颁布为标志，明确了完整性管理在管道安全管理中的重要地位和实施要求。2003年前后，完整性管理理念开始在我国传播并引起了我国油气管道管理方式的变革，中国石油管道公司率先制定发布了油气管道完整性管理的国家标准，也牵头制定并于2019年5月发布了2项管道完整性规范的国际标准。综合保障管道安全及运营成本等各种因素，管道完整性管理建立了基于风险预控的事故超前预防型管理思想，是目前油气管道安全管理的最高进阶等级。

为了做好管道完整性管理，需要对其中最核心的油气管道和设施的完整性检测、评价及修复技术进行深入的研究，本文对内、外检测技术与水压试验，体积型和平面型裂纹缺陷的检测与评价以及修复和缓解等技术研究新进展进行了总结，以期为国内管道完整性管理下一步深化和完善方向提供参考和借鉴。

1 内、外检测与水压试验

1.1 内、外检测技术

内检测技术是指依靠管道输送介质的压力，推动漏磁 (MFL）、超声波（UT）、电磁超声（EMAT）等智能检测器的运行，探测和测量油气管道上异常及缺陷的常用技术。外检测技术是指使用包括超声测厚仪、超声相控阵（PA）和超声波衍射时差（TOFD）等无损检测设备对管道进行无损探伤，确定缺陷尺寸、位置或形貌等特征的技术。一个完整的检测、评价与修复流程，包括内检测完成后，分析内检测数据，对疑似缺陷进行严重程度分级，制定现场需要开挖验证的位置和数量，进一步开展外检测，验证疑似缺陷的严重程度，并开展下一步的修复工作。内、外检测结果之间的关系，对于准确估算管道缺陷数量和尺寸是非常重要的因素。然而，内检测和无损检测的读数都会因为测量误差而不准。这些误差通常来源于检测工具内在的局限性和能力、测量技术和人为因素。

Abdolrazaghi等人[3]基于线性回归和极大似然法，来确定内检测和无损检测测量误差的不确定性，提出的标定原理通过内检测结果得到了验证。Ellinger等人[4]通过对比分析6年间收集的3 000多对内、外检测数据，得出了轴向漏磁和超声测壁厚等内检测器测量精度的变化及适用缺陷等结论，给出了开挖验证、失效压力计算和精度提高等方面建议。Moreno等人[5]开展了多次内检测结果的对比分析，得到了内检测结果可重复性的影响因素，并给出了关于内检测器选用和金属损失识别方法建议。Tehsin等人[6]进行了电磁超声检测器和超声裂纹探测检测器在探测、识别和定量精度方面的概率性评价研究，用于管控应力腐蚀开裂（SCC）对管道的威胁。Mihell等人[7]研究了体积型缺陷内检测数据基于概率的判断准则，推导出计算其失效概率的方法。

1.2 水压试验

水压试验作为完整性管理程序的一部分是一种破坏性的测试，但设计和实施水压试验是管道投产运行前的关键步骤，能够有效排除强度不合格的钢管，并发现部分缺陷。Rau等人[8]研究了水压试验与内检测的现状与发展趋势，介绍了水压试验的优点，其与现有的内检测技术互为补充。Keane等人[9]提出了一种风险平衡设计的水压试验，在一个闪光焊的直焊缝老管道上，示范了水压试验设计方法的案例研究。Hilger等人[10]从管道运营商的视角分析了水压试验的局限性和可能的有害影响等，研发以风险平衡为目标的水压试验程序。Olson等人[11]开展改进水压试验协议的研究，采用并改进了已有的缺陷失效和增长模型，基于坍塌和断裂理论，来预测缺陷形状的变化行为，建立了压力-时间序列，并通过缺陷形状随时间增长的方程评估了其敏感性。

1.3 新型检测技术的探索

Asher等人[12]研发了一种新的内检测传感器技术，即基于电磁涡流（MEC）和多差动涡流的电磁涡流内检测器。这种新技术为探测小体积缺陷特征、检测厚壁天然气管道以及检测耐蚀合金管道和非金属管道提供了可能。进行了80多次牵引试验，以确定该检测器的检测能力和速度敏感性，即使非常小（＜10 mm）的针孔型特征的缺陷都被传感器检测到，检测速度达到0.75 m/s时也能保证检测性能，检测能力超出预期。

太平洋天然气与电力公司（PG&E） 在旧金山半岛经营多条输气管道，其中很大一部分低压运行，难以使用传统内检测技术对该管道进行检测，Liddicoat等人[13]使用非传统的自动力机器人在线检测技术对位于旧金山国际机场和旧金山中心地区之间，人口高度密集的城市区域内的大量套管管道进行了检测，能够代替外腐蚀直接评价（ECDA）和内检测技术，实现对套管内的管道进行检测。

逆波外推（IWEX）的超声成像是一种新兴的无损检测技术，用于管道异常的辨别和尺寸分级。Haines等人[14]研究了采用超声成像技术识别和分级电阻焊管直焊缝上的缺陷以及管道本体的应力腐蚀裂纹（SCC），探讨了IWEX技术的发展，与目前最先进的技术如超声相控阵（PA）和超声波衍射时差（TOFD） 相比较，IWEX能够识别冷焊缝、表面开口钩状裂纹、非表面开口的向上纤维状物、不均匀的纵剪、偏置板边和疲劳裂纹等异常。

Krissa等人[15]研究了一种适用于多管道管廊的内检测技术，通过在内检测器上搭载阴极保护电流在线测量传感器以达到对阴极保护性能进行检测和评价的目的，针对性和抗干扰性强，可提供更加准确和完整的数据。

Greig等人[16]研究了使用EMAT内检测器识别管道修复涂层的方法，能识别各种涂层的类型和涂层状况，也能识别出环焊缝区域现场敷设的涂层或连接处的涂层变化（如涂层修复），对于评价管道系统的涂层状况具有成本优势。

Pargen等人[17]开发了一种新的传感方法来测量管道的应变和振动，采用高度柔性的介电弹性体传感器（DESs） 和新型聚脲涂层（智能涂层）的组合，当DESs沿着轴向安装于管道外部时，对于平行于管道轴向的应变变化是敏感的，有助于探测到可能导致管道失效的位移或变形的发生。系统的应变灵敏度取决于电容测量精度，实验阶段的应变测量精度最低可达0.1%。

2 体积型缺陷检测与评价

2.1 腐蚀

腐蚀依然是管道完整性的主要威胁之一。对于管道完整性管理决策来说，腐蚀生长速率是非常重要的指标。例如预测管道可靠性的时间函数、识别现场开挖和/或修复的时机、以及决策最优的再检测周期等，都要根据腐蚀速率来计算。采用错误的腐蚀生长率数据将导致时间、人力和资金等浪费在不必要的修复和/或检测上，以及计划外的管道停输或天然气放空。由于局部表现行为的特性差别及影响腐蚀反应的参数众多，识别管道上腐蚀活跃位置及腐蚀生长速率是个复杂的过程。

Dawson等人[18]根据多次内检测结果以及近年来油气管道的实际情况，评估并改进了基于内检测的腐蚀速率预测方法，从而给出更准确的管道完整性发展趋势的预测结果、修复计划表及再次检测的周期。Smith等人[19]将10种腐蚀生长率的计算方法应用于3条进行过3次内检测的陆上管道，识别出最优腐蚀增长率的计算方法，以及适应不同需求（制定修复和再检测计划以及剩余寿命评估）的增长率计算方法。Al-amin等人[20]通过对比非线性和线性生长模型预测的腐蚀生长率，证明在完整性管理程序中使用非线性腐蚀生长率模型更准确、更适合。

某油气田集输中心的潮湿酸性高压天然气管道，两年内因螺旋焊缝开裂发生了2起泄漏。Alsulaiman等人[21]通过失效调查发现主因是严重的内腐蚀，其他因素还包括局部应力、严重的酸性运行环境等，提出了更换无缝钢管、升级腐蚀抑制系统，以及对集输管道和下游运营管道都采用适合的清管器开展有效的清管等系列修复措施。

保温管道常见的失效模式是外腐蚀，但当前可获得的有关腐蚀评价方法可能并不适用高黏热油管道。Cunha等人[22]对API 5L Gr B和X70两种钢级管道进行了有限元模拟，发现尽管热影响导致了管道在弹性变形内产生大的压缩轴向应力，但该应力在管道产生屈服变形阶段就彻底得到释放，未发现温度对爆破压力有何影响。

油气管道内常包含固体微粒及微小附着水，受到流动条件的影响，这些颗粒可能会附着在管壁上，并导致细菌生长和局部垢下腐蚀的产生。Garcia等人[23]提出了基于多变量评估垢下腐蚀威胁的关键技术指标，包括漏磁内检测数据、油泥分析、流动条件及管道运营条件；也提供了与这些关键技术指标相关的缓解措施和再检测周期的建议。

2.2 凹坑

当前管道凹坑的完整性管理，主要是通过对内检测数据的解释分析进行的；包括测径、漏磁检测（MFL）和超声检测 （UT）等检测数据。如果凹坑的特征被认为是或类似于机械损伤造成的威胁，就需要开挖进行修复。识别由机械损伤造成的凹坑存在诸多挑战，有必要将基于应变的评价和复杂形貌测绘技术等方法结合起来，加入机械损伤的管理策略中。

Torres等人[24]通过对机械损伤现场开挖的无损检测和评价，研究和评判了漏磁与超声测厚内检测器在描述凹坑金属损失的形貌和严重程度方面的效力。此外，评价了使用形状复杂度指标来识别机械损伤方法的效力，引进了诸如距离相近的凹坑群和多锐角凹坑的概念。Fernandez等人[25]开展了管道受车辆或重物坠落冲击影响的有限元仿真模型的试验验证研究，结果表明，挪威船级社（DNV）的凹坑评价模型在预测破裂能量时并非总是保守，而欧洲管道研究小组（EPRG）的机械损伤评价模型中关于齿型工具第三方损伤的破裂能量预测较为准确，却未必适用于更长形的工具。朱先奎等人[26]采用弹塑性有限元模型来分析管道上由机械造成凹坑的严重性，通过广泛的参数研究量化其损伤的影响，该模型成功应用于预测现代管线钢在全尺寸疲劳试验中的凹坑失效行为。Arumugam等人[27]采用有限元及全尺寸凹陷试验的方法研究了管道机械损伤中的塑性应变极限损伤准则，建立了延性破坏损伤指标（DFDI）模型，量化累积的塑性应变损伤及其开裂敏感性，并辅以6个全尺寸凹陷试验进行验证，提出了平滑凹坑的简化应变极限公式并进行了验证。

识别与凹坑有关的金属损失和沟槽，以及识别直焊缝附近腐蚀类型，是目前金属损失缺陷的内检测完整性评价中尚未逾越的两道难关。Nestleroth等人[28]研究了区分含有金属损失的凹坑及制管焊缝附近腐蚀的两种新分类方法，前者采用一种强弱磁场强度相结合的手段连同一种信号分析的新方法，优先识别出威胁最大的沟槽信号；后者使用轴向磁场信号以及螺旋磁场信号，优先探测任何狭长的金属损失。

同时包含凹坑和裂纹的缺陷（通常被称作凹坑-裂纹缺陷），可能会导致管壁的撕裂或泄漏。Ghaednia等人[29]对直径为30 in（1in=25.4 mm）、直径厚度比为90的X70级钢管，开展了全尺寸试验和有限元分析，研究发现裂纹深度达到75%壁厚的凹坑-裂纹缺陷能降低管道的承压能力达54%。

3 裂纹缺陷检测与评价

3.1 裂纹扩展分析

一般来说，近中性pH值环境下95%以上的管道裂纹为无害，只有大约1%的裂纹会威胁到管线钢的完整性。阿尔伯塔大学联合多家加拿大管道运营企业开发出一个名为Pipe-Online的软件[30]，用于预测在接近中性pH值环境下，承受应力腐蚀开裂和腐蚀疲劳管道的裂纹扩展及剩余服役寿命，预测结果与实际服役寿命相差无几，而现有的其他方法则较为保守；对近中性pH值环境下应力腐蚀开裂的裂纹扩展机理的研究结果表明，只有当所有最恶劣的条件对裂纹产生和扩展产生影响时，在20～30年的管道使用寿命中，才可能发生因应力腐蚀开裂而导致的过早破裂。Zhao等人[31]将SCADA记录的压力波动数据输入Pipe-Online，对各种压力数据进行建模，记录对裂纹扩展有贡献的压力波动事件捕获的场景；提供压力记录数据的优化方法，以预测裂纹扩展和剩余服役寿命预测。

Semiga等人[32]开展了天然气管道疲劳评估，通过使用压力的频谱严重程度指标（SSI） 和疲劳易感性表格，来预测可能存在疲劳损伤累积风险的管段以及哪些条件下疲劳对于管段来说可以忽略不计。

环向开裂常发生在环向焊缝和/或局部应力应变集中的位置，一般是由于管道运动造成，绝大部分发生在山区。Brimacombe等[33]研究了环向裂纹探测存在的挑战，通过内检测查找环向开裂威胁，详细分析了现场验证结果和内检测结果，给出解决方案。

当交变载荷作用于存在类裂纹缺陷的管道上时，远高于最大运行压力（MOP）的试验压力会引起缺陷尖端的塑性变形，疲劳裂纹扩展率大为延缓，管道寿命得以延长，此即疲劳迟滞效应。Anderson等人[34]用有限元方法模拟了水压试验对后续疲劳裂纹扩展的影响，量化疲劳迟滞在水压试验后的有益效果。

当两条裂纹距离较近时可能会相互影响，即使压力远小于单个裂纹的失效压力，管道也可能发生泄漏或撕裂。现行的行业标准提供了可能相互影响的裂纹缺陷的指导准则，但在某些情况下过于保守。Scott[35]研究了裂纹的相互影响，对存在真实缺陷和模拟缺陷的管段开展水压试验。Li等人[36]对公开发布的标准中关于线性缺陷相互影响的规则和模型进行了总结，同时对识别未来潜在缺陷发展区域的研究进行了综述。龵

3.2 裂纹探测内检测器的性能和验证

目前管道裂纹检测技术主要是超声波(UT)和电磁超声技术(EMAT)。因无需在管道内引入液体耦合剂，EMAT成为天然气管道裂纹检测的首选。Tomar等[37]介绍了EMAT内检测技术对SCC进行检测的性能评估分级的过程，建立分级规范中检出率(POD)和识别率（POI）的目标值，评价了长度和深度的分级效果。Hryciuk等[38]应用水压试验和EMAT内检测技术对天然气管道SCC进行完整性管理，探讨了EMAT内检测器对SCC缺陷检测和分级的能力，最后，利用API 579方法对SCC的严重程度进行了评价，并分析了利用该评价结果确定内检测器能检测到的SCC缺陷临界尺寸的可行性。Torres等人[39]研究EMAT在检测和表征液体管道裂纹相关特征能力方面的性能，并与现场无损检测结果进行了比较，以评价EMAT的技术性能。Palmer等人[40]研究了基于重复EMAT内检测来识别裂纹扩展萌生的方法，讨论了对识别出的SCC的完整性管理的做法，并列举了未来可能的改进措施。

内检测结果所提供的信息可用于减少所需的开挖和/或延长再检测的周期。如果缺陷长度低于内检测器检测的长度阈值，会被内检测器忽略。Adianto等人[41]研究了内检测性能精度的提升在检测管道轴向裂纹和金属损失腐蚀方面发挥的作用，更精确的测量结果能使管道可靠性评估更准确，Korol等人[42]研究一种独特的超声内检测数据属性的识别分析方法，以管理电阻焊管道上短的类裂纹缺陷的泄漏威胁，比传统的内检测分级方法识别出更严重的特征。Atto等人[43]研究了超声裂纹内检测对缺陷进行连续深度分级的方法，并与传统的深度分级方法进行了比较；也讨论了从检测数据中提取裂纹深度剖面的方法，并给出了与现场验证数据进行直接比较的例子。Mendoza等人[44]研究了剪切波超声裂纹检测器在检测金属损失相关裂纹时的性能，总结了利用剪切波超声裂纹内检测技术对腐蚀缺陷上裂纹进行管控的研究结果和启示。

Chan等人[45]研究了如何使用多种内检测技术改进管道完整性管理，发现使用具有硬点检测能力的螺旋漏磁检测，能检测出不容易被超声裂纹探测（USCD）及EMAT内检测器探测到的变形的线性特征。龵

3.3 应力腐蚀裂纹■

在高应力严重腐蚀环境的运行条件下，应力腐蚀裂纹（SCC）一般发生于钢级易受影响的管道上。评价方法主要有应力腐蚀开裂直接评价（SCCDA） 和ASME 31.8S标准。在评价过程中，需根据现场开挖验证结果来确认管道是否存在SCC，然后现行推荐做法及标准中都没有涉及到开挖数量。Harper等人[46]研究了如何改进ASME B31.8S中关于SCC缺陷先后处理顺序，采用统计学评价方法对数据进行评估，用逻辑回归法识别了导致裂纹增加或减少的可能性的因素，绘制了存在SCC管道的易感位置。Alotaibi等人[47]研究了水压试验对于缓解含有SCC管道的好处，为每个管道建立一组生存概率矩阵，预测出水压试验中预期的失效数量和水压试验后剩余的缺陷群；比较内检测和水压试验这两种评价方法，制定长期减缓计划。Desjardins等人[48]研究建立统计学上合理的、决定开挖数量的流程，用于验证SCCDA方法的有效性以及确认管道是否存在应力腐蚀开裂。龵

4 缓解与修复

在管道侧弯处的回填土，受温度循环变化的影响可能会积累位移，从而导致管道棘轮效应和可能的屈曲产生。Phillips等人[49]开展了因管道循环侧向变形而导致回填土迁移的缓化研究，得到循环侧向载荷作用下管道周围的泥沙回填土的迁移过程；利用土工合成材料和可压缩材料进行了几种缓解技术的评估，以延缓和减少因管道位移循环而导致的土壤下降运动。

河流的冲刷可能导致河床和河岸遭受侵蚀，从而使得穿越管道或其他基础设施承受诸如水压、浮力、碎片撞击或管道振动和疲劳等威胁。Salas等[50]研究应用河流修复和加强栖息地保护技术，替代传统的混凝土或石材硬化技术保护暴露的管道，更具成本效益，当然也要取决于具体的现场环境，其中一个最关键的因素是暴露的管道相对于河流平滩高程的高度和走向。

机械损伤分为直接失效和延迟失效两类。虽然预防措施有助于减少延迟失效的发生和直接失效的出现，但延迟失效主要通过内检测和及时的补救措施来减轻。Ma等[51]提出了基于风险的机械损伤减轻措施，内检测完成后，采用失效概率、基于凹坑深度和疲劳寿命超越概率（POE）函数的决策、以及连续挖掘决策等三种方法来决定哪些凹坑需要开挖。

压力波动是钢管发生裂纹扩展的一个驱动力，随着相距泵站或压气站距离的不同，摩阻损失不同，从而在管道当中产生的压力波动类型也不同。Tehinse等[52]研究采用一种新颖的序列载荷方法，控制接近中性pH值应力腐蚀开裂环境下的钢管道裂纹在低荷载与过载时的扩展，应用压力波动机理来管理钢管道的完整性。

与传统的金属维修相比，利用专门的复合修复材料能够对使用刚性金属套管难以或不可能修复的受损伤管道和压力容器进行补强，提高了对复杂形貌修复的能力同时减少了安装时间；但应用在高温、浸入式环境时，其设计和性能也受到更严格的审查。Sheets等[53-54]对复合修复材料开展了有限元分析及弯曲和压缩的全尺寸高温试验研究，开发了一个修复系统排名竞争程序，提高了全尺寸试验的效率，通过合理设计和安装修复系统，能够满足高温、恶劣服役条件的高强度要求。Alexander等[55]应用碳纤维复合材料对低频电阻焊管直焊缝的平面缺陷进行补强，补强过的试样在压力循环寿命方面有所改善，并显著增加了爆裂承压能力，在高压循环和爆破试验过程中，裂纹既不成形也不扩散。Mally等[56]对非透壁外部缺陷复合材料修复长度进行了有限元分析和试验验证研究，对ASME PCC标准中要求的最小修复长度及较之短2 in的搭接长度进行了修复强度的比较。

5 结束语

管道完整性管理作为最先进的管道安全管理模式被世界各国的管道管理者所认可，并已逐渐成为世界各大管道公司普遍采取的管道安全管理模式。以完整性管理为核心的管道全过程安全风险预控管理新模式，摒弃了落后的事故追究型传统型管理思想，建立基于风险预控的事故超前预防型管理思想。展望未来，物联网、大数据和人工智能等技术与管道行业的高度融合，将把管道完整性管理提升到一个智慧化管理的新阶段，通过信息化手段大幅提升质量、进度、安全管控能力，实现管道的可视化、网络化、智能化管理，为最终形成具有全面感知、自动预判、智能优化、自我调节，且安全高效运行的智慧管网提供全方位技术支持。