基于多源数据对齐的成品油管道管体缺陷综合分析.pdf

无损检测2023年第45卷第1 0 期49试验研究DOI:10.11973/wsjc202310010基于多源数据对齐的成品油管道管体缺陷综合分析李菲，孙伟，胡朋?，王俊强（1.国家石油天然气管网集团有限公司华中分公司，武汉430 0 2 3；2.中国特种设备检测研究院，北京1 0 0 0 2 9)摘要：基于多源数据对齐的管体缺陷综合分析已成为管道完整性评价工作的重要组成部分。以华中地区某成品油管道为研究对象，整合了内检测、外检测、开挖验证、河流穿越、高后果区以及重点关注管段等多源数据，开展了数据对齐及综合分析，掌握了该段管道的总体完整性状况，识别出了管道的活性缺陷点和异常焊缝，进行了关键位置缺陷的致因分析，并为下一轮内检测和风险消减提出了针对性建议，有效保障了该管道的安全运行。关键词：管道；多源数据；对齐；综合分析；风险中图分类号：TG115.28文献标志码：A文章编号：1 0 0 0-6 6 56（2 0 2 3)1 0-0 0 49-0 5Comprehensive analysis of pipe body defects of refined oil pipeline based onmulti-source data alignmentLI Feil,SUN Wei,HU Peng,WANG Junqiang(1.Central China Branch of Pipe China,Wuhan 430023,China;2.China Special Equipment Inspection and Research Institute,Beijing 100029,China)Abstract:Comprehensive analysis of pipe defects based on multi-source data alignment has become an importantcomponent of integrity evaluation for pipeline.Taking a product oil pipeline in central China as the research object,this paper integrated that multi-source data of product oil pipeline including internal and external inspection,excavation verification,and some information about river crossing,high-consequence area and other key pipelinesections,the data alignment and comprehensive analysis were conducted,the overall integrity of this section ofpipeline is thoroughly understood,active defect points and abnormal welds of the pipeline were identified,and thecauses of defects at key locations were analyzed.The targeted recommendations for the next round of inspection andrisk reduction were provided to effectively ensuring the safe operation of the pipeline.Key words:pipeline;multi-source data;alignment;comprehensive analysis;risk油气管道是国家重要能源基础设施，近年来由于管道总里程的快速上升以及各类管道事故的频发 1-3，油气管道的风险管控和完整性管理愈发得到政府和社会的高度重视。如何利用多种检测手段，通过定期检测和多源数据融合分析，充分了解管道收稿日期：2 0 2 3-0 4-1 6作者简介：李菲（1 9 8 6 一），女，硕士，高级工程师，主要从事管道完整性管理的相关工作通信作者：胡朋,的真实状态，准确识别出潜在的管体高风险点，避免管道失效，成为国内管道企业的研究重点。陈金忠等 4-6 对管道检测与标准发展现状进行了总结，认为发展组合检测，积极探索内检测信号识别、对齐和多维数据综合分析，是提高管道内检测质量的重要发展方向。在数据对齐方法方面，孙浩等 7-1 0 1 针对长输管道内检测数据的对齐方法进行了研究，提出了基于关键点的数据对齐方法和算法模型。在数据对齐和综合应用方面，张曼杰等 1 1-1 2 对内检测数据进行深度分析，并用于管道的剩余强度无损检测2023年第45卷第1 0 期50基于多源数据对齐的成品油管道管体缺陷综合分析菲，等：和剩余寿命评价；于航等 1 3 开展了管道腐蚀数据综合分析研究，并识别出了2 0 处潜在腐蚀风险点；滕延平等 1 4 对高温原油管道的内外检测数据进行比对，并评价了管道防腐层的剥离情况。以华中地区某段在役成品油管道为例，通过整合内外检测、开挖验证、地面标志桩牌、高后果区等多源管道数据，开展了数据对齐及综合分析，得到了该段管道的总体完整性情况，识别出了潜在高风险点，并为修复或下一轮检测提出了针对性建议，有效保障了该管道的安全运行。1多源数据对齐方法1.1对齐方法及流程数据对齐是数据综合分析的前提条件，数据对齐的质量好坏直接影响后续数据综合分析工作的准确性。祝明等 1 5 认为管道内外检测的数据对齐应以内检测数据为准，可采用管段划分、外检测数据坐标转换、插值方法和结果验证的步骤实现对齐，且对齐结果精度相对较高。由于内外检测数据采集方式、对象以及精度要求不同，对齐方式直接关系到结果的准确性，同时数据对齐后还应便于拆分，以实现不同年限同类数据的独立分析。笔者推荐采用以GPS(全球定位系统)为基准，采用图层叠加式的对齐方式进行对齐（见图1）。对于不同年限完成的内外检测，可在图层基础上设子图层加以区分。底图层以管道的焊缝、阀门、测试桩等作为基本特征，以基线检测得到的管道基本特征GPS定位(经纬度和高程坐标)数据转换的高斯平面坐标作为底图层的基准数据。数据对齐过程中，应根据不同特征进行多次对齐调整，先粗略对齐，再管段划分管道基本特征确定底层图层管道基线检测的特征数据转换(基准数据)第二图层基于特征的多轮内检测数据转换对齐(以特征基准对齐)第三图层管道定期外检测数据转换对齐(以特征基准对齐)第三图层基于管道特征的环境数据转换对齐(以特征基准对齐)第图层(以特征基准对齐)(a)对齐方式环境数据外检测数据内检测特征数据GPS数据(b)图层叠加图1管道数据对齐方式及图层叠加示意精细对齐。焊缝对齐是缺陷对齐的前提条件，由于焊缝数据量大,在对齐过程中最容易出现错误。一旦对齐发生错误，会对后续数据对比分析结果造成较大影响。焊缝对齐环境应以基准数据为准，进行分段对齐。针对多次内检测数据对齐过程中出现的错误，应及时进行核查和修正。1.2数据对齐实例利用上述对齐方法，对表1 所示的某管道不同年限数据进行对齐。因为该管道首次基线检测未在新建投产前开展，所以数据对齐以2 0 1 5年检测的中表1某管道对齐数据信息管道基本信息对齐数据来源信息序号名称参数数据内容年份（1）第一轮管道漏磁检测报告长度/km77（2）第一轮管道几何变形检测报告1直径厚度/mm273.1X6.4/7.12015年（3）缺陷开挖验证信息材料L290高频直缝电阻焊管（4）管道中心线数据及三桩列表设计压力/MPa6.4（1）第二轮管道漏磁检测报告2输送介质汽油、柴油（2）第二轮管道几何变形检测报告2021年工作温度常温（3）2 0 2 1 年缺陷开挖验证信息（1）管道老城区段改线段中线成果表防腐类型环氧粉末（2）管道高后果区信息列表32022年阴极保护类型强制电流阴极保护（3）管道外防腐层完整性评价报告（4）管道河流穿越信息无损检测512023年第45卷第1 0 期基于多源数据对齐的成油管道管体缺陷综合分析菲，等：心线数据作为基准数据，检测出的基本特征为6 个阀门、1 6 4个弯头和6 7 7 6 个环焊缝。在数据对齐过程中，多次内外检测数据分别以基准数据为参考进行对齐。数据对齐验证环节，首先进行阀门对齐，验证对齐完成后，再进行弯头对齐验证，最后进行焊缝对齐。经过多次验证，最终实现该管道的数据对齐。2015年内检测报告焊缝6 7 6 0 个，2 0 2 1 年内检测报告焊缝6 559 个。经比对分析发现，两轮焊缝数量及部分焊缝未能对齐的原因有3个，具体如表2 所示。表2焊缝对齐不一致原因未对齐焊缝数量/处序号问题描述2015年内检测2021年内检测1308390弯头起止点的定义不一致2220焊缝数据多报3311焊缝数据漏报通过分析两轮内检测的焊缝对齐数据，发现2015年检测数据中有多处管长超标问题，管节长度超过正常管长的统计结果如表3所示（管线是由数节钢管通过焊接组成，每节钢管的长度不超过1 2 m，此处是超过正常管长的数据），经分析该问题主要是焊缝漏标或误标、里程轮打滑、特征标注方式不一致等因素造成。表3管节长度超过正常管长统计m2015年2021年管长管长特征点里程特征点里程环焊缝21.721.924.0环焊缝22028.1312.00环焊缝24.705.213.4环焊缝24989.7111.98环焊缝24 730.316.7环焊缝25 042.6111.40环焊缝24844.017.9环焊缝25150.466.00环焊缝28309.223.7环焊缝28615.5711.83环焊缝32896.821.3环焊缝33204.4811.88环焊缝33604.423.9环焊缝33916.9611.93环焊缝37202.736.0环焊缝37491.6911.73环焊缝37238.735.3环焊缝37503.4211.82环焊缝38057.424.0环焊缝38343.8711.55环焊缝38739.818.5环焊缝39016.9411.562基于对齐数据的综合分析基于多次内外检测等多源数据的独立分析评价，仅能分析缺陷的位置和严重性，无法跟踪活性缺陷随时间的发展趋势，从而导致不能够精细指导未来的维修计划，基于数据对齐的油气管道综合评价可解决上述问题最新国家标准GB/T42033一2 0 2 2 油气管道完整性评价技术规范第5章中，明确要求在开展评价前应对不同来源数据进行整合对齐、质量和统计分析，以及确定缺陷的影响程度、分布规律、致因因素等，这已成为油气管道适用性评价前不可缺少的环节，也是综合分析评价最重要的部分之一。正如1.2 节所述，在完成数据对齐后，应开展数据对齐效果和质量的分析，了解数据对齐偏差原因，如焊缝等管道特征漏标或漏报、管长超标等信息，并在此基础上修正部分已确认的数据偏差，以达到最佳对齐效果。确认数据对齐工作完成后，可进一步开展综合分析，包括统计对比、可视化展示、不同区段管道质量分布及缺陷增长情况等。2.1缺陷统计及对比根据两轮内检测对齐数据中的缺陷与焊缝位置关系，统计对比了质量百分数不小于5%的内外金属损失缺陷以及几何变形，其结果如表4所示。可见两轮内检测缺陷点数量的差异较大，主要原因为：检测器性能的提升，如两轴变三轴、通道间隔缩小、采样频率更高等；数据信号分析人员技能提升；腐蚀发生了增长。表4管道内检测缺陷数量统计缺陷特征2015年内检测/处2021年内检测/处2(20%30%)10(20%30%)内部金属损失1 0%3(10%20%)157(10%20%)23(5%10%)130(5%10%)1(50%60%)1(20%30%)1(30%40%)外部金属损失1 0%13(10%20%)92(20%30%)156(5%10%)302(10%20%)142(5%10%)几何变形(2%OD)178环焊缝异常453总计2198962.2金属损失缺陷分析2.2.1内部金属损失致因分析对两轮内检测数据中内部金属损失（质量百分数5%)的里程和时钟方位分布进行分析，其结果如图2 所示。发现两次检测得到的内部金属损失主要分布在1 0 2 0 km和40 50 km里程，且8 0%集中在47 点钟方位。结合管道的高程走势，低洼处积水导致的管道内腐蚀数量相对较多，管道里程为4050 k m 的高程走势以及对应的缺陷分布关系如无损检测2023年第45卷第1 0 期52基于多源数据对齐由管道管体缺陷综合分析李菲，等：1412108642：01020304050607080里程/km图2管道内部金属损失分布图3所示。建议下一轮内检测重点应关注内腐蚀较严重位置的发展趋势，针对腐蚀增长较快的点进行开挖验证，必要时对其进行监测，掌握腐蚀的增长情况并评估缺陷点的剩余强度，同时要进行致因分析，从而保障管道的安全运行。2.2.2外部金属损失致因分析通过分析两轮内检测数据中外部金属损失（质量百分数5%）缺陷的管道里程和时钟方位分布（见图4），发现外部金属损失位于30 km和7 0 km附近的数量相对较多，但在时钟方位上无明显聚集。该段管道穿越农田和鱼塘，缺陷较多原因不明，应作为下次检测重点对比分析区段。管道外部金属损失与环焊缝关系如图5所示，可见距环焊缝士0.2 m范围内的外部金属损失点达1 9.8%，分布在环焊缝及热影响区范围内的外部金属损失缺陷相对比较密集。结合2 0 2 1 年内检测开挖验证，最深的3处外部金属损失均为环焊缝周围补口带下外部腐蚀缺陷，原因为环焊缝处补口带现场施工质量较差，土壤中的水、微生物等接触管体引起外部金属腐蚀，应加强关注。7065高程走势6055缺陷高5045403540424446485052里程/mm图3管道里程为40 50 km的高程走势以及对应的缺陷分布关系13111：1475：3010203040506070里程/km?2015年外部金属损失2 0%30%2015年外部金属损失1 0%2 0%?2015年外部金属损失5%1 0%?2021年外部金属损失5%-2021年外部金属损失30%40%2021年外部金属损失2 0%30%*2021年外部金属损失1 0%2 0%2021年外部金属损失5%1 0%图4管道外部金属损失缺陷分布12108642011-0.20-0.15-0.10-0.0500.050.100.150.20与环焊缝的距离/m。2 0 1 5年内检测2021年内检测图5管道外部金属损失与环焊缝关系（土0.2 m以内）2.3环焊缝异常综合分析2021年内检测发现环焊缝异常53处，其中2处环焊缝严重异常，对其进行开挖验证，确认为焊缝未焊满。由此可知，基于内检测数据，结合所处位置、承载情况等信息，定性或定量分析识别环焊缝异常，有助于减少环焊缝失效事故的发生。同时，针对高钢级管道，应结合焊缝底片复评、环境调查、承载预判等危害因素识别方式，对较为严重的环焊缝异常进行常风险评估，并对高风险的环焊缝异常进行开挖检测，验证其安全性。2.4河流穿越等高后果区管段缺陷情况经管道内外检测数据的综合分析，确定高后果区内的管道本体缺陷6 2 处，其中4处建议开挖验证，6 处建议重点关注。结合管道路由、穿越河流和鱼塘的影像信息，发现位于河流穿越段的管道本体缺陷30 处，其中管体损伤质量百分数大于2 0%的缺陷7 处，是下一轮内检测的重点关注对象。2.5缺陷增长显著性分析根据标准SY/T0087一2 0 1 6 钢质管道及储罐腐蚀评价标准第5部分：油气管道腐蚀数据综合分无损检测基于多源数据对齐的成管道管体缺陷综合分析李菲，等：析，可对管道内外金属损失缺陷进行增长显著性分析，判断缺陷是否为活性腐蚀点。判断方法为：得到前后两次内检测的缺陷真实尺寸；计算缺陷尺寸分布概率密度函数的重合系数，见式（1)；p 0.5,判定缺陷已增长，为活性腐蚀；反之，p0.5，可认为缺陷未增长，为非活性腐蚀。p=nminLfi(),f2()Jda(1)式中：为重合系数，代表两个概率密度函数分布之间的重合程度；fi（）和f2（）分别为前后两次内检测得到的缺陷真实尺寸分布的概率密度函数，可由返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数(NORMDIST函数)确定,即 NoRMDIST（,m，S,c),其中为内检测缺陷真实尺寸分布的数值；为分布均值；s为分布标准偏差；c为函数形式逻辑值，如果c为TRUE（真），则NORMDIST返回累积分布函数；如果为FALSE(误），则返回概率密度函数。根据式(1)对该实例管道检测发现的金属损失缺陷（质量百分数1 5%）进行缺陷增长显著性分析，共发现活性腐蚀点1 50 处，其中内部金属损失活性腐蚀点1 5处，外部金属损失活性腐蚀点1 35处，建议将上述活性腐蚀点作为下一轮检测的重点关注对象，且根据腐蚀严重性进行针对性抽检验证。3结语结合工程实例，研究了成品油管道多源数据对齐和综合分析方法，掌握了管道的真实状况，识别出了管道存在的活性缺陷点、异常焊缝、关键位置缺陷等高风险点，并为下一轮内检测和风险消减提出了针对性建议。随着油气管道内检测数据的不断积累，基于数据对齐的管道综合分析将成为未来管道完整性状况评价的重点。参考文献：1彭开和.基于十堰市“6 13”重大燃气爆炸事故的城市天然气管道事故原因分析及对策研究J工业安全与环保，2 0 2 2，48（5）：2 0-2 2.2吉建立，何仁洋，秦先勇，等国外油气管道安全管理经验及启示 J.中国特种设备安全，2 0 1 4，30（5）：1-5.3王文和，庞吉敏，刘伟，等。大数据技术在城市地下燃气管道事故防控中的应用 J.油气储运，2 0 2 1，40(5):509-514.4陈金忠，刘三江，周汉权，等。智慧管道时代的检测数据综合应用 J.压力容器，2 0 2 0，37（1 1）：7 0-7 8.5吴志平，玄文博，戴联双。管道内检测技术与管理的发展现状及提升策略 J.油气储运，2 0 2 0，39（1 1)：1219-1227.6王良军，李强，梁菁。长输管道内检测数据比对国内外现状及发展趋势 J.油气储运，2 0 1 5，34（3：233-236.7孙浩，帅健。长输管道内检测数据比对方法J油气储运，2 0 1 7，36(7)：7 7 5-7 8 0.8胡朋，史冠男，张庆保，等基于多轮内检测数据的对齐和比对J.无损检测，2 0 2 2，44（6）：36-39.9祝明，姜晓红，李晓晖，等管道内外检测数据对齐方法及实例应用 J.油气储运，2 0 2 2，41（2）：1 53-158.10杨贺，刘新凌，李强，等油气管道多轮内检测数据对齐算法研究及应用 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