基于PHA理论的数据整合分析技术在油气输送管道环焊缝质量风险排查中的应用

摘 要：为精准定位油气输送管道环焊缝质量隐患，有效地开展现场开挖复检和修复工作，管道建设期数据资料恢复和分析是排查前期最重要的工作内容。该文针对广东省管网公司管道环焊缝风险排查的工作实践，对管道不同时期的多源数据对齐、一致性复核、底片复评等工作过程进行分析和研究，总结在排查前期可结合预先危险性分析的管理理念通过数据整合分析技术提升油气管道排查的有效性，为后续的现场工作提供实施保障，进而提升排查工作效率和经济效益。

关键词：环焊缝风险排查;完整性管理;大数据; PHA理论;数据整合分析

中图分类号：TE973.3 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2024）30-0176-05

Abstract： In order to accurately locate the hidden quality hazards of girth welds of oil and gas transmission pipelines and effectively carry out on-site excavation re-inspection and repair work， the recovery and analysis of data during the pipeline construction period is the most important work content in the early stage of investigation. Based on the work practice of pipeline girth weld risk investigation of Guangdong Province Pipeline Network Company， this paper analyzes and studies the working processes of multi-source data alignment， consistency review， and negative re-evaluation of pipelines in different periods. It is concluded that in the early stage of investigation， the management concept of pre-risk analysis can be combined to improve the effectiveness of oil and gas pipeline investigation through data integration analysis technology， providing implementation guarantee for subsequent on-site work， and thus improving the efficiency and economic benefits of the investigation work.

Keywords： girth weld risk investigation; integrity management; big data; PHA theory; data integration analysis

随着我国经济社会的持续快速发展，为确保人与自然的和谐可持续发展，国家积极推进“碳达峰碳中和”的能源改革，天然气作为清洁能源的需求得以持续增长，天然气输送管道管网的建设也在快速扩张[1]。但是，近年来发生的中缅天然气管道“7·2”、“6·10”事故以及泰青威天然气管道“3·20”事故，对油气输气管道的安全运行敲响了警钟，管道的风险管理也逐步提上日程，管网近年推行的完整性管理理念正是以预防为主，降低风险或者规避风险，做到提前预防，确保管道的安全运输[2]。

在近年数字改革的浪潮下，大数据带来的信息效益逐步显现，油气管道的管理也紧跟时代的步伐，运用大数据的智慧，结合数据整合分析技术，排查管道潜在隐患点，靠数据引流导向给管理提供更加科学的数据支撑，做到经济和人力的双重节约，风险排查的效果加倍提升，起到了事半功倍的效果。本文主要基于大数据进行管道建设期资料的恢复和分析，运用数据整合分析技术[3]，打通各项数据流之间的关隘，有效排查管道潜在风险点，提升排查有效性，保障管道的安全运输。

1 管理理论

风险（risk）是指危险，或者遭受损失、伤害、不利或毁灭的可能性，从某种意义上来讲，又指发生不幸事件的概率。既然是概率，是指事件还未发生，只是预估发生的可能性高低。总会有些事情是不能控制的，风险总是存在的。作为管理者会采取各种措施减小风险事件发生的可能性，或者把可能的损失控制在一定的范围内，以避免在风险事件发生时带来的难以承担的损失。风险控制的4种基本方法是：风险回避、损失控制、风险转移和风险保留。

油气管道因其埋地不可见的特殊性，风险一直存在，为了确保其安全运输，风险可知、可控，避免爆炸或者泄露等事故发生后带来的生命和财产损失的同时只能被动应对的情况，我们国家于20世纪末开始开展管道的完整性管理[2]，以提前预防的理念，进行管道的管理，编制一系列规范并构建相对应的一系列管理方法，现在仍然在践行深耕完整性管理这套管理理念。完整性管理（pipeline integrity management，PIM）是指对管道面临的风险因素不断进行识别和评价，持续消除识别到的不利影响因素，采取各种风险消减措施，将风险控制在合理、可接受的范围内，最终实现安全、可靠、经济地运行管道的目的[4]。根据GB 32167—2015《油气输送管道完整性管理规范》，数据的采集和整合正是完整性管理六步循环中起始夯实基础的重要一环[4]。

同时随着我国大数据时代的到来，大数据分析对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力，在新一代信息技术和服务上展现出巨大的优势，而完整性管理中数据采集和整合的数据多源、量大、格式多样等的情况非常适合运用大数据进行分析，两者的深度结合将为油气管道的管理锦上添花。

广东省管网有限公司运用数据整合分析技术，在一、二期工程线路的10条管线进行了管道建设期数据对齐、一致性复核、底片复评等环焊缝排查工作，进行预先危险性分析，排查出一批风险较高的环焊缝，并于后期安排开挖验证，发现的问题焊缝需修复的概率远高于集团发布的平均修复概率，说明前期进行的一系列环焊缝排查工作卓有成效。

2 研究方法

本文主要基于预先危险性分析（Preliminary Hazard Analysis，PHA）理论[5]，采用数据整合分析技术，对广东省管网有限公司一、二期管线共计619 km的管道进行环焊缝质量风险排查。

预先危险性分析是指在每项工作具体开展之前，特别是在生产活动的初始阶段，对系统可能存在危险的种类、造成危险出现环境条件、危险发生后可能会出现的后果等进行大体的分析，尽可能识别出潜在的危险[5]。主要是在还未对系统有全面的了解之前，辨识可能出现或者已经存在的危险源[5]，并且努力找出可以预防或者进行补救的相关措施。广东省管网有限公司一、二期工程管线共计619 km的管道进行环焊缝质量风险排查，正是基于预先危险性分析对管道潜在的环焊缝质量风险点进行预先分析排查，找出风险相对较高的环焊缝，进行开挖修复，消除风险点。

本文采用数据整合分析技术，将不同时期、不同来源、不同格式的海量管道数据，进行从无序到有序、由繁琐到简洁、由分散到集中、由孤立到关联的转变，进一步挖掘关联关系的核心——数据值之间的数理关系[6]，根据显性数据流导向指征，指导现实开挖作业，削减管道潜在风险，具体整合分析思路如图1所示。

3 实践分享

对一、二期管线共计10条管线，基于预先危险性分析的原理，运用数据整合分析技术进行了环焊缝质量风险排查工作，具体工作详细如下。

3.1 应用对象

本次实践的应用对象包括管线A—管线J等，长度共计约619 km，各管线的详细情况见表1，为方便起见，各管线为名称代称。

3.2 数据范围

对上述10条管线的建设期竣工资料以及运营期内检测成果等14类数据进行数据整理，具体数据类见表2。

3.3 应用成果

通过数据整理，进一步进行底片数字化、底片复核、内检测信号复核和数据对齐等工作，将各项成果进行数据整合分析，最终排查焊口56 417道，发现疑似黑口61道，底片复评发现存疑焊口109道（其中疑似裂纹15道、根部缺陷42道、其他超标缺陷25道、组对不规范27道）、内检测严重异常104道，以及底片资料缺失口4 389道。具体成果见表3。

经综合考虑，在数据整合分析的成果中推荐底片存疑口109道，疑似黑口61道，内检测严重异常焊口96道，以及一些其他特征焊口抽查口进行开挖验证。需要说明的是，考虑一些焊口可能同时具备多种属性，上述数据在统计时均按照各自独立属性进行统计，可能导致部分焊口存在重复统计的情况。

3.4 开挖验证效果

截至2022年年底，共完成上述管线401道环焊缝的开挖验证，其中，发现不合格焊口91道，占总开挖焊口的22.69%，裂纹口16道，占总开挖焊口的3.99%，需修复焊口26道，占总开挖焊口的6.48%，具体见表4。

按照钢级划分，10条管道划分为X70、X60和X52 3个类别，根据钢级，开挖焊口成果见表5。

因X60和X52开挖数量较少，样本量不具有统计分析意义，从X70钢级的开挖效果来看，裂纹占比3.85%，需修复占比6.15%，远高于截至2021年底国内X70钢级管道3.8%的平均需修复比例，说明本次环焊缝质量风险排查中所做的工作卓有成效。

进一步分析开挖数据中各项排查手段的贡献度情况，将本次排查成果中通过各类排查手段筛选出来的焊口进行开挖统计分析，具体如表6和图2所示。

通过表6和图2可知，从不合格焊口占比、裂纹口占比和需修复占比上来看，排查环焊缝质量风险的有效性上大致趋势为：底片存疑口大于疑似黑口大于内检测严重异常口大于其他属性焊口。从各自小维度内看，共性为多属性叠加的焊口发现的裂口比例和需修复焊口比例相较于单属性或者无属性叠加的焊口的裂口比例和需修复焊口比例要高一些。结合表4，在裂纹口的排查有效性上，裂纹口共计发现16道，通过对底片存疑口进行开挖，发现了10道，贡献率在62.5%，超过总体一半的贡献度。

4 结论

本文基于预先危险性分析理论，通过数据整合分析技术，对广东省管网有限公司一、二期工程共计619 km的管道进行环焊缝质量风险排查，并将潜在风险点进行开挖验证，开挖结果显示本次的环焊缝质量风险排查效果卓有成效，并且从排查手段上来看，环焊缝质量风险排查的有效性上大致趋势为底片存疑口大于疑似黑口大于内检测严重异常口大于其他属性焊口，并且多属性叠加的焊口比单属性或者无属性叠加的焊口潜在风险相对较高，建议后期重点关注。

本文的研究结论不排除底片质量或者内检测信号质量的影响，建议后期在此基础上继续进行开挖验证，对数据样本量进行扩充，再次进行研究论证。同时建议不断扩充不合格焊口、裂纹口以及需修复焊口等其他重点关注焊口的样本库，为后期其他管线相关环焊缝质量风险排查提供数据支撑。

参考文献：

[1] 张鹏，杨宗强，沈豪，等.灰色理论和DEMATEL在城市燃气管道风险评价中的运用[J/OL].安全与环境学报：1-9[2023-03-27].http：//vpnlib.zjxu.edu.cn：8080/rwt/CNKI/https/MSYXTLUQP

JUB/10.13637/j.issn.1009-6094.2022.1018.

[2] 王学力，冯庆善，宋汉成，等.油气管道完整性管理[J].上海煤气，2009，280（6）：36-39.

[3] 黄知坤，董华清，盛安全，等.管道数据整合分析技术在管道运维管理中的应用[J].石油管材与仪器，2021，7（1）：6-10.

[4] 油气输送管道完整性管理规范：GB 32167—2015[S].2015.

[5] 张小蝶，林艺鸿，纪丽丽，等.预先危险性分析对油气管道泄漏事故的启示[J].管理观察，2017，647（12）：9-11，14.

[6] 汪俊亮，高鹏捷，张洁，等.制造大数据分析综述：内涵、方法、应用和趋势[J/OL].机械工程学报：1-16[2023-03-27].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2187.TH.20230309.1714.038.html.

第一作者简介：陈啟斌（1989-），男，工程师。研究方向为油气输送管道完整性管理。