管道内检测数据坐标化技术

目前,管道内检测数据均以里程作为管道缺陷点、异常点及特征点的定位基准,不利于缺陷修复及内检测数据的深度利用。为解决这一问题,提出由中心线测量实现内检测数据坐标化的技术流程,建立了根据中心线测量计算管道长度、弯头方向及曲率半径的数学算法模型,制定了中心线与内检测特征点的对齐拟合方法,并确定了拟合点的选取原则。现场开挖验证表明,该技术的平均误差为0.37 m,是可行有效的。内检测数据坐标化可减少内检测缺陷修复工作量,节省修复费用;实现与管道外检测数据对齐,开展管道缺陷的成因、发展趋势、腐蚀活性等的深入分析,为管道数据整合提供技术支持。(图6,表3,参19)     

长输管道内检测数据比对方法

为了提高管道内检测数据的利用率,充分挖掘内检测数据的价值,结合国内外长输管道内检测数据比对方法,分析了在关键点对齐过程中可能出现的问题并提出了解决方法,同时总结了关键点对齐的步骤。在焊缝、弯头及阀门等关键点对齐的情况下,两轮内检测数据进行缺陷匹配(包括腐蚀、制造缺陷、凹陷、裂纹及其他缺陷)的主要依据是相对里程、钟点方向及表面位置这3个位置要素。根据缺陷增长速率可以将缺陷划分为活性缺陷点、非活性缺陷点、新增缺陷点以及其他缺陷点4类。通过对某长输管道的两次内检测数据进行对比分析,确定了缺陷位置,并估算了缺陷增长速率,为管道运营单位的决策提供了参考。     

管道内外检测数据对齐方法及实例应用

为充分挖掘管道内外检测数据的有用信息,以管道内检测数据为基准,将其与外检测数据对齐,形成以位置信息为基准的内外检测对齐数据库,进而明确影响管道安全运行的主要因素.依托某天然气管道工程,利用内外检测数据对齐方法实现了数据对齐,并对管道腐蚀趋势进行综合分析与开挖验证,结果表明:该管道阴极保护状态良好,土壤电阻率和交/直流杂...     

管道缺陷类型多特征量阈值识别方法

目前,针对油气管道表面缺陷的识别尚无有效的识别方法。针对该问题,基于金属磁记忆技术,利用带圆孔腐蚀缺陷和直角弯应力集中缺陷的管道测试件获取磁记忆检测试验数据,建立了一种针对管道腐蚀缺陷和早期应力集中缺陷识别的多特征量统计识别方法。在实验室环境下,利用该方法对3个测试件进行了缺陷类型识别;在油田现场环境下,分别对两条管道的缺陷类型进行了非盲测验证和盲测验证,识别正确率均达到80%以上,表明所建立的缺陷类型识别方法对于管道腐蚀缺陷和早期应力集中缺陷的识别是有效的,且识别率较高,可为该领域研究提供一定参考。(图5,表8,参24)     

输油管道环焊缝超声波内检测信号识别

环焊缝开裂是埋地输油管道的主要失效形式之一,严重威胁管道的安全运营,准确识别和量化环焊缝缺陷,建立统一的内检测精度要求,是目前国内外管道内检测公司共同面临的难题之一。基于现有的轴向裂纹超声波内检测技术,研发适用于环焊缝平面型缺陷的内检测技术成为解决该难题的可行方法之一。通过研制超声波内检测器,并根据多次全尺寸管道牵引试验和实际管道的检测结果,建立了环焊缝缺陷超声波检测识别和尺寸量化模型,与漏磁内检测及现场环焊缝缺陷开挖结果进行对比,验证了该检测器的检测精度。结果表明:超声波内检测能够检测出漏磁内检测未发现的严重环焊缝平面型缺陷,但缺陷识别精度和尺寸量化模型需要更多的开挖验证数据进一步完善。该缺陷识别和量化模型的建立可为超声波内检测技术的应用与发展提供借鉴。     

基于DCNN的管道漏磁内检测环焊缝缺陷智能分类法

环焊缝缺陷是影响在役长输油气管道安全运行的重要因素,但环焊缝处漏磁内检测信号相对复杂,利用传统的人工分析方法不易实现缺陷的分类。在此,提出一种基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）的管道漏磁内检测环焊缝缺陷智能分类方法：将管道环焊缝漏磁内检测信号图像作为样本,并以环焊缝开挖后射线检测发现的缺陷类型为样本标签建立数据库,再利用深度卷积对抗生成网络（Deep Convolution Generative Adversarial Network,DCGAN）对数据集进行扩展增强;利用扩展增强后的数据集对残差网络进行改进与迭代训练,再使用训练后的残差网络对环焊缝漏磁内检测信号图像进行分类。实例应用结果表明：该方法可实现对环焊缝常见条形缺陷、圆形缺陷的识别分类,分类测试的准确率为83%～88%,对于圆形缺陷的召回率超过97%。新方法突破了人工分析环焊缝处漏磁内检测信号的局限,可为环焊缝缺陷智能分类提供参考。（图5,表6,参31）     

管材力学性能与应力应变内检测技术及应用

附加应力应变的存在降低了环焊缝对缺陷与管材力学性能差异的容许值，并可导致缺陷扩展直至失效。长输油气管道在途经山地、冻土等地质灾害多发区域时，易受外部载荷影响，导致管道本体承受较大的附加应力，亟需可靠的技术手段以排查管体应力风险，确保管道安全运行。基于全尺寸牵拉试验平台，开展了S355、S235、X65共3种不同管材管道全尺寸试验，对管材力学性能与弯曲应变状态内检测技术的综合应用进行研究。结果表明，管材力学性能内检测技术是一种基于预先磁化的电磁涡流检测新型内检测技术，可以有效检测管材的屈服强度，并据此识别不同管节所使用的管道材料。该技术可用于环焊缝与母材强度匹配性预测，为管材力学性能快速在线检测和后期的完整性评价提供了一种较为新颖的方法。此外，该技术是基于惯性导航检测单元的弯曲应变内检测技术的有力补充，可对管道本体应力应变状态开展全面检测，及时发现并有效预防因附加应力较大而发生的管道失效。（图6，表2，参22）     

长输管道内检测数据比对国内外现状及发展趋势

通过对国内外管道内检测数据分析技术的实地调研,对内检测数据比对技术现状进行了比较研究,得出了目前内检测数据比对工作的主要目的仍然是识别管道缺陷的变化率及新增缺陷点,同时内检测数据的利用率处于较低水平,指出深度挖掘和综合利用内检测数据将成为未来的发展方向,并为后续内检测工作的开展提出了建议。此外,提出了管道运营公司在第2轮内检测完整性再评价时,应建立管道完整性数据综合分析机制,即综合考虑各相关影响因素,有针对性地提出预防、减缓和改进措施,对丰富完整性管理理论及提升国内管道内检测数据比对技术水平具有重要的现实意义。     

管道环焊缝检测识别方法

针对管道内检测缺陷点的定位问题,提出了一种基于漏磁原理的管道环焊缝识别方法。在使用内检测结果对缺陷点进行修复时,需要准确定位管道缺陷点位置。内检测器通过搭载里程计来记录检测器前进里程,从而定位管道缺陷点位置。但是检测器在管道中的旋转前进方式及里程计的累积误差,导致检测器记录的里程与实际的管道里程存在较大偏差,且该偏差随检测里程增加而增大。为了准确定位管道缺陷及特征点,通过在检测器上加装焊缝检测器,在内检测数据处理中识别出管道环焊缝,从而借助通过环焊缝里程对缺陷点进行精确定位。牵拉试验证明:该环焊缝识别方法识别率超过95.24%。     

管道弱磁应力内检测装置的设计与应用

新建管道的应力检测是其长期稳定运行的有力保障,传统内检测方法只能检测出管道已经产生的腐蚀和缺陷,无法检测出应力集中区域。为此,应用弱磁检测理论,基于数据采集系统、传感器及采集定位系统、变形检测系统、视觉检测系统、机械结构等的设计,完成了管道弱磁内检测装置的设计制造。该装置利用自主爬行装置,携带弱磁检测视觉记录装置,将变形检测、弱磁检测、视觉分析检测3种检测方法相结合,可以准确检测出新投产管道的缺陷应力集中区域,针对管道打压前后的变化状况,实现对新建管道事故的提前预防。     

高温原油管道内外检测数据对比分析

以同一时期进行内外检测的某条原油管道A站至B站管段作为研究对象,对内检测发现的管道外腐蚀结果与外检测数据评价结果进行对比分析。结果表明：管道外腐蚀点远多于外防腐层缺陷点;由于阴极保护的作用,外防腐层缺陷点处管体良好,未见明显腐蚀;管道外腐蚀风险点在防腐层剥离的区域。可以利用内检测数据评价管道防腐层的剥离情况,现有的外检测技术具有局限性。针对外检测技术的局限性,提出在管道外检测及日常管理过程中,应加大直接开挖检查力度,对管道外防腐措施的有效性进行评价,以确保管道的安全运行。（图2,表1,参7）。     

管道完整性系统数据集成与应用

从油气长输管道完整性数据的应用现状出发,提出了管道完整性数据集成应用的现实需求,通过比较现有数据集成技术,进一步分析了管道完整性数据集成的需求和目标,分别从管道完整性数据库构建及应用平台两个方面对实施路线进行了阐述。结合管道内检测应用实例,分别从完整性数据支持、数据对齐、数据分析展示3个方面验证了基于管道完整性管理系统的数据集成应用效果,有效解决了数据不统一、利用效率低、应用效果不理想等问题,从而为管道完整性管理及相关技术应用提供更加有效的手段,为实际管理决策提供更加有效的支持。     

集团型企业管道完整性管理体系建设

集团型管道企业各单位在管道长度、管理水平、技术能力及管理模式等方面存在较大差异,为全面推动完整性管理工作,借鉴国内外管道完整性管理经验,建立了以计划-实施-检查-改进为管理模式的集团型企业管道完整性管理体系。以中海石油气电集团有限责任公司为例,以完整性理念为导向、组织机构为保障、先进技术为手段,建立气电集团和所属单位两级完整性管理组织机构,开展了在役管道中线校核、内检测数据对齐、第三方预警等方面的完整性管理技术研究。实践结果表明:集团型企业管道完整性管理体系显著提高了气电集团的管道完整性管理水平,并对其他集团型企业推广应用管道完整性管理技术具有参考作用。     

秦京输油管道腐蚀机理分析及腐蚀检测

针对秦京输油管道存在的土壤腐蚀、应力疲劳腐蚀、杂散电流腐蚀、管体材质不均匀产生的腐蚀问题,进行了腐蚀机理分析,对该管道外防腐层、内腐蚀进行了检测。根据腐蚀机理分析结果评价了秦京输油管道目前的腐蚀状况,认为应将管道防腐层的外检测与内检测相结合,以得出综合结论,有针对性地消除安全运行隐患,对秦京输油管道管网改造提出了建议。     

长距离天然气管道抢修技术

根据长距离天然气管道的管理经验，针对天然气管道出现的突发性泄漏，在分析各类天然气管道抢修方法的基础上，提出了一种适用于长输天然气管道的抢修方法，即不停输换管法，该方法具有不停输或最大限度地减少停输时间、降低因抢修而造成的损失以及安全性高等优点。     

管道内检测缺陷尺寸量化精度的可靠性评价方法

管道内检测缺陷尺寸量化精度的可靠性直接影响着管道完整性评价结果,进而影响管道维修计划的制定及再检测时间的确定。将SY/T 6825—2011《管道内检测系统的鉴定》与API Std 1163-2013《内检测系统的鉴定标准》进行对比,厘清了可靠性与置信度的定义及关系,对中国管道内检测缺陷尺寸量化指标的基本概念进行了修正。结合API Std 1163-2013相关规定,并基于Agresti-Coull方法,建立了管道内检测缺陷尺寸量化精度的可靠性指标计算方法,给出了判断内检测服务商提供的管道内检测缺陷尺寸量化精度指标的可接受准则,为管道运营企业选择和验证内检测缺陷尺寸量化精度指标提供了依据。     

国产X65卷板在库鄯管道的应用

上海宝钢首次生产的Ｘ６５卷板，作为库鄯输油管道用钢哮，经制管和试验检查，钢材稳定、质量合格，完全符合ＡＰＩ５Ｌ标准，在力学性能和化学成分等方面邓国际水平，为我国高强度、高韧性的管 道用钢填补了空白。     

腐蚀管道的安全评定

系统地阐述了在役管道的安全评定方法。根据管道不同形式的腐蚀缺陷，提出了爆破失效模拟的非线性有限元方法，建立了能反映缺陷深度、内压、缺陷处最大应力、管材性能参数等四关系的管道安全评定线图。考虑到影响管道安全诸多因素的复杂性和不确定性，提出了基于可靠性的评定理论与方法，即依据管道的腐蚀检测数据计算每公里管道的失效概率，可以全面反映管道沿线的安全状况，提出的腐蚀管道安全评定方法可大力提升管道安全运营管理的水平。     

天然气管道爆裂事故原因及防范措施

通过对某长输天然气管道发生的爆炸事故进行详细的技术分析,确定了其发生爆管泄漏的原因和点火源。对爆裂管道的断口进行了宏观检查和测量,分析了断口宏观形貌;对发生爆裂和未发生爆裂的管道分别取样,进行化学成分分析和金相分析;沿爆裂管段横向取块状拉伸样品进行拉伸性能测试;对爆裂管道和未爆裂管道横截面进行显微硬度测试;在爆裂管道靠近划伤区域和未爆裂管道上分别取小块试样,进行金属内部氢含量测试;在扫描电镜下对断口进行观察。基于上述,确定了管道断裂原因,即管道表面严重划伤,造成管道发生氢致开裂,导致天然气泄漏,并与空气混合,形成爆炸性混合气体,遇供电线路绝缘子放电火花,发生爆炸火灾事故。最后从完整性管理、外防腐层检测、阴极保护等多个方面提出了有效的防范措施。（图11,表3,参6）