長輸管道腐蝕速率計算方法評述

2023年12月31日發(作者：我的夢想是當一名老師)

第1期

- 87 -長輸管道腐蝕速率計算方法評述姚森（國家管網集團東部原油儲運有限責任公司滄州輸油處， 河北 滄州 061000）[摘 要] 腐蝕是造成管道泄漏和失效事故的重要因素。超期服役管道腐蝕風險更嚴重。腐蝕速率是管道陰極保護設計和評價的重要依據。我國長輸管道已全面、強制實施完整性管理，通過計算腐蝕速率、監測腐蝕變化趨勢和制定維修計劃，保障管道可靠性。腐蝕速率計算方法有試驗法、NACE經驗值、數學分析方法和基于內檢測技術的完整性評價法。文章闡述了上述方法的優缺點以及在國內外管道工程的應用情況。針對管道管理者選擇適用的腐蝕速率計算方法，提出選用原則和使用建議。[關鍵詞] 長輸管道；腐蝕速率；計算方法；內檢測；數學分析；完整性評價腐蝕是造成管道泄漏和失效事故的重要因素。運行年限超過30年的老齡化管道腐蝕風險更嚴重。腐蝕速率是評價管道陰極保護有效性的重要依據，NACE SP0169-2013《埋地或水下鋼質管道外腐蝕控制》指出，外腐蝕控制有效性準則是低于0.0025mm/a。我國長輸管道已全面實施GB

32167-2015《油氣輸送管道完整性管理規范》，實施管道內檢測得到缺陷數據，計算腐蝕速率，制定管道維修計劃；監測腐蝕缺陷發展趨勢，預測管道剩余壽命，制定再檢測周期，保障管道可靠性。其他的腐蝕速率計算方法是試驗法、NACE經驗值和數學分析方法。本文闡述了這些方法的優缺點以及在國內外管道工程的應用情況，針對管道管理者選擇適用的腐蝕速率計算方法，提出選用原則。1 試驗法試驗法測試管道腐蝕速率直觀、簡潔，在管道敷設區域埋設已知重量試片，靜置一段時間取出埋片清洗、稱重，測試試片質量損失，基于單位面積試片質量變化計算腐蝕速率。試驗法的優點是通過試片外觀檢查、分析化驗腐蝕產物，可以確定腐蝕致因和類型（特別是微生物腐蝕）。試驗法的缺點是試驗周期長，只能代表土壤環境因素，不能反映管道運行條件對腐蝕缺陷的趨勢影響。2 NACE腐蝕速率推薦值為給管道運行商提供防腐策略，美國NACE

SP0502-2010《管道外腐蝕直接評價方法》給出了典型環境條件下的腐蝕速率經驗值。新建管道施加陰極保護系統，或者管道信息數據不全，推薦應用缺省腐蝕速率為0.4mm/a。針對大多數管道敷設土壤環境，該數值略保守，但對于管道陰極保護系統設計具有一定指導意義。典型土壤環境的腐蝕速率參考數值范圍：（1）管道敷設在黏土區域，腐蝕速率為4~8mm/a；（2）管道敷設在泥土區域，腐蝕速率為2~4mm/a；（3）管道敷設在砂土區域，腐蝕速率為2~3mm/a；（4）管道敷設在凍土區域，腐蝕速率為5mm/a。3 數學分析方法管道腐蝕機理復雜，諸多影響因素存在模糊性和關聯性。數學分析方法適用于解決復雜體系預測問題，其中灰色預測方法和BP人工神經網絡方法預測管道腐蝕速率應用較成熟。3.1 人工神經網絡人工神經網絡適用于求解涵蓋多個相互影響因素的復雜模型。管道在土壤環境中腐蝕與土壤組成、含水量、電阻率、pH值、含鹽量等物性參數相關，這些影響因素相互之間也存在關聯。人工神經網絡預測管道腐蝕速率過程是：確定管道運行工況和腐蝕狀態，收集管道腐蝕影響因素的作者簡介：姚森（1987—），男，天津人，2009年畢業于遼寧石油化工大學油氣儲運專業，獲學士學位，工程師?，F從事輸油管道站場工藝運行和設備管理工作。

- 88 -腐蝕防護數據；建立人工神經網絡腐蝕速率預測模型，選擇有代表性的測試數據樣本在模型中進行神經元自學習訓練，根據模型三級誤差試算單獨變量對腐蝕速率的影響，確定影響因素主次次序分級，最后輸出管道腐蝕速率。文獻[1]采用BP神經網絡技術，以原油硫含量、酸值、溫度、壓力和流速作為影響因素，建立了輸油管道內腐蝕速率預測模型，研究了上述因素對管道內腐蝕的影響程度，硫含量和酸值是影響輸油管道內腐蝕的主要因素。3.2 灰色分析灰色分析預測法是綜合應用時間序列分析法和人工神經網絡預測法，進一步考慮影響因素的趨勢性、周期性和不確定性。計算過程是利用GM(1.1)模型研究影響因素趨勢性規律，利用人工神經網絡模型研究影響因素周期性規律，利用時間序列模型研究影響因素不確定性規律；相對人工神經網絡法在一定程度上提高了準確性。文獻[2]采用灰色線性回歸組合模型對管道腐蝕速率建模，同時考慮了原始數據的線性和非線性因素，解決了GM(1.1)模型不能描述非線性變化趨勢的缺點，并引入BP人工神經網絡模型對模型殘差進行修正，進一步提高了預測精度。4 基于內檢測的完整性評價法近年來，國內外管道普遍采用三軸高清漏磁、電磁超聲內檢測技術，內檢測技術可確定管道金屬損失、缺陷特征信息和防腐層狀況[3]。按照管道完整性管理要求，新建管道在施工和運行期間進行多次內檢測，對比多次內檢測數據，既可以計算管道局部腐蝕速率，也可以計算管段平均腐蝕速率，其腐蝕速率計算值更具可靠性。由于內檢測器在管道內運行的不穩定性和不確定性，以及內檢測器產品的性能參數指標（POI、POD和POFC），探測的腐蝕缺陷信息不可避免存在誤差，進而導致管道腐蝕速率計算誤差。有學者提出用數學統計方法去除內檢測技術的不確定性，例如建立腐蝕缺陷數據的概率分布函數，得到較為準確的管道腐蝕速率[4]。綜合考慮檢出缺陷精度及置信度、缺陷增長對未來管道完整性的影響、預測結果隨時間增長的分散性、未來需維修缺陷數量增加趨勢與再檢測的經濟性對比，給出再檢測評價的時間間隔。經檢測和評價證明能夠安全運行的管道，再檢測間隔可適當延長。管道發現下列狀況，應適當縮短檢測間隔：(1)運行工況發生重大改變；(2)存在石油和化工設備2021年第24卷應力腐蝕或嚴重局部腐蝕；(3)承受交變載荷，可能導致疲勞失效。5 管道腐蝕速率計算方法選擇原則管道管理維護需確定準確的腐蝕速率，應充分考慮管道特征、運行條件和計算方法特點。從精度方面，基于內檢測數據的計算方法最高；試驗法用于腐蝕趨勢監測；數學分析法適用于有限數據清洗；NACE腐蝕速率推薦值僅用于粗略判斷腐蝕風險。影響腐蝕速率計算精度的前提條件是管道設計、施工和運行數據的全面性。新建管道投產前應進行基線檢測（或用超聲測厚儀測定管道初始壁厚），是管道完整性管理的基本要求，可增加腐蝕速率計算和剩余壽命預測的準確性。管道運行維護和完整性管理中確定腐蝕速率的準則是：（1）針對新建管道，根據NACE腐蝕速率推薦值初步判斷管道腐蝕風險等級，作為確定管道陰極保護系統參數和防腐層類型的重要依據。（2）針對運行管道，首選基于內檢測數據計算腐蝕速率，結合現場開挖驗證結果修正腐蝕速率；結合試驗法監測管道腐蝕缺陷和速率變化趨勢。管道長期腐蝕速率和短期腐蝕速率按下式計算： （1） （2）式中：Vlc為長期腐蝕速率，mm/a；Vsc為短期腐蝕速率，mm/a；t0、tn為首次和第n次檢測壁厚，mm；α0、αn為首次和第n次檢測年份，a。（3）針對運行管道，如腐蝕速率發生顯著變化，應分別從管體缺陷、陰極保護系統運行狀況、土壤環境變化、第三方破壞和雜散電流干擾等方面查找原因，制定減緩管道腐蝕措施和管道風險管控措施，如缺陷修復、降壓運行和加密巡線等?！魠⒖嘉墨I[1] 經建芳，李康春，鄧富康，等. 油氣管道腐蝕的灰色線性回歸組合預測模型[J].油氣儲運，2015，34(12)：1300-1304.[2] 胡松青，石鑫，胡建春，等 基于BP神經網絡的輸油管道內腐蝕速率預測模型[J].油氣儲運，2010，29(6)：448-450.[3] 孔朝金，胡利鋒，付振林，等 管道內檢測技術現狀和發展趨勢探討[J].全面腐蝕控制，2019，33(8)：4-8.[4] 石紅艷，甘淳靜，王志彬，等 基于復化Simpson公式和插值的管道腐蝕速率預測[J].天然氣與石油，2008，26(5)：33-37,62. 收稿日期：2020-08-22；修回日期：2020-11-19