极端工况下管道腐蚀风险在线监测研究

针对极端工况下高危管道腐蚀的安全管理问题,通过基于风险的检验(RBI)技术方法和微量γ射线检测技术,将管道腐蚀风险算法与管道腐蚀在线监测技术相结合,实现了管道腐蚀风险的软测量;基于工业物联网,提出极端工况下管道腐蚀风险在线监测系统的基本框架,实现了石化流程工业中高风险管道腐蚀回路在极端工况下的风险在线监测。     

引入失效数据的腐蚀管道结构可靠性评价方法

管道失效数据和随机变量之间的相关性对腐蚀管道结构可靠性评价十分重要,但之前的研究对此考虑不足。为完善目前的腐蚀管道结构可靠性评价模型和方法,建立了考虑失效数据和随机变量之间相关性的腐蚀管道结构可靠性评价方法。该方法首先应用Copula函数研究了随机变量之间的相关性对腐蚀管道结构可靠性评价的影响;然后基于贝叶斯推断引入失效数据对腐蚀管道结构可靠性评价结果进行更新和校正;最后采用我国某天然气管道的实际失效数据对上述方法进行验证。结果表明:多种相关性的综合作用会引起腐蚀管道小孔泄漏失效概率和总失效概率降低,对腐蚀管道爆裂失效概率的影响显现出双向性;贝叶斯方法可以挖掘腐蚀管道失效数据所蕴含的完整性信息,实现对腐蚀管道结构可靠性评价结果的更新和校正,从而更准确地反映腐蚀管道的安全水平。该研究结果可为腐蚀管道的安全管理提供理论支持。     

混合氢管道的腐蚀失效分析

针对原油劣质化导致蜡油加氢处理装置原料中硫、氮、氯等腐蚀性杂质含量增加,装置腐蚀风险增大等情况,通过分析加氢处理装置混合氢管道的腐蚀状况,试验测定了管道所处的环境中介质的腐蚀性杂质的类型和含量,分析了管道材料的化学成分,进行了管道材料的金相组织分析,以及腐蚀穿孔部位材料的电子显微分析和微区EDX分析,对管道内部的流体流动状态进行了模拟计算,确定了混合氢管道三通的腐蚀失效原因,提出了防止管道腐蚀失效的技术措施。     

碳纤维补强技术在管道腐蚀中的应用

针对石化装置内许多管道直接置于横梁上,管线与横梁接触部位会发生严重的局部腐蚀,而管道又不方便更换的现状,探讨了管道外腐蚀机理,论述了碳纤维增强修复技术在管道支撑部位腐蚀问题上的应用,达到了预期效果。     

浅谈联合站管线的腐蚀与防护

针对孤东采油厂集输联合站管道腐蚀十分严重、穿孔比较频繁的现状,分析了腐蚀产生的原因,采取了加强管道防护保温、强制阴极保护法等措施,防止了联合站管道的腐蚀.     

高氯原油对管道储运设施的腐蚀危害及防护措施

阐述了高氯原油对金属的腐蚀机理,对引起的管道储运设施氯腐蚀进行分析,重点对管道、加热炉和储罐的氯腐蚀危害进行识别,提供以预防、监测和控制为主的腐蚀防护措施,并对未来管道的安全保护提出建议。     

黄土高原地区油田外输干线腐蚀穿孔原因分析

针对黄土高原地区某原油外输干线管道出现的严重内腐蚀穿孔问题,通过化学成分、金相组织、力学性能等方法对管材基本性能进行分析;利用扫描电镜、X射线衍射、细菌测试等方法,开展管道腐蚀原因及机理分析。结果表明:管道材质符合标准规范要求。腐蚀产物外层中含有CaCO_3、SiO_2等沉积物,内层中含有FeS、FeCl_2等腐蚀产物,同时管道中还含有相当数量的SRB、TGB、FB等细菌。因此判定管道的腐蚀是垢下腐蚀和细菌腐蚀共同作用造成的。建议在管道中定期加注杀菌剂,并在易腐蚀部位安装腐蚀监检测设备,实时关注管道腐蚀状况。     

某油气集输管线腐蚀失效分析

目的掌握管道腐蚀机理,有针对性地提出防腐方案。方法现场进行腐蚀管段截取和介质取样,采用腐蚀失效管段管材分析、腐蚀介质成分分析和腐蚀产物分析的试验方法,室内开展管道腐蚀失效原因检测和分析。结果失效管段内表面存在不均匀的沉积物,且部分位置发生了剥离脱落,存在裂缝。管道管材性能满足20#钢的性能指标要求。输送介质矿化度高,Cl-和SO42-含量高。腐蚀产物主要成分是几种Fe的氧化物和氢氧化物,如Fe(OH)2、Fe2O3和Fe O(OH)等,也含有部分氯化物和硫化物。结论管道在介质中主要腐蚀类型为腐蚀产物引起的闭塞腐蚀,介质内含有H2S,在含水条件下管道发生了O2和H2S腐蚀,最终使管壁减薄失效。     

输油气管线的微生物腐蚀与防护

针对陆上、海上和水下的输油气管道所存在的微生物腐蚀现象,分析了不同种类微生物的生存环境和腐蚀机理的差异,阐述了微生物腐蚀对金属管道和防腐涂层的破坏作用,有针对性地提出了输油气管道相应的防腐措施及相关的控制参数。     

基于PCA-PSO-SVM模型的海底多相流管道内腐蚀速率预测

针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,首先对影响该种类型管道内腐蚀速率的相关因素进行了分析,对PCA算法、PSO算法和SVM算法分别进行了介绍,提出了可用于海底多相流管道内腐蚀速率预测的PCA-PSO-SVM组合模型,在此基础上使用PCA-PSO-SVM组合模型对44组海底多相流管道内腐蚀速率的影响因素和管道内腐蚀速率数据进行了学习训练,对10组数据进行了预测,并将该组合模型与PCA-GA-SVM模型、PCA-LS-SVM模型和PCA-CV-SVM模型3种预测模型的预测结果进行了对比,以验证所提方法的可靠性和可行性。结果表明:温度对海底多相流管道内腐蚀速率的影响相对较大,压力对其的影响相对较小;使用PCA-PSO-SVM组合模型对海底多相流管道内腐蚀速率预测的平均绝对误差仅为1.848%,模型训练时间仅为3.17 s,这两项数据均小于其他预测模型,表明针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,PCA-PSO-SVM组合模型具有可靠性和可行性。