天然气管道内检测金属损失缺陷数据分析及验证评

杨涛1 仇攀1 陈少松2 高荣钊2 李伟2 
(1.山东省天然气管道有限责任公司,山东济南 250000;
2.亚搏app最新版本,北京 100083)
摘要:为了对内检测金属损失缺陷数据的准确性和可信度进行系统验证,采用内检测缺陷数据分析及开挖验证评价方法,综合考量缺陷深度、环向位置、金属损失速率以及失效压力级别等多个参数,对某天然气管道的内检测金属损失缺陷数据进行深入分析,并通过选取对管道运行安全威胁最高的缺陷进行开挖验证,将现场的缺陷测量结果与内检测报告的缺陷结果进行对比,验证了检测器的精度性能和内检测数据的有效性。研究结果表明:①内检测数据的金属损失缺陷深度信息基本符合其设备检测性能指标,内检测数据的深度百分比较实际缺陷深度略微偏小;②金属损失缺陷长度和宽度信息与其设备的检测性能指标存在着差距,检测精度有一定的偶然性偏差。结论认为,通过对内检测金属损失缺陷开挖验证、系统对比分析并深度挖掘内检测的数据,认识到天然气管道金属损失缺陷内检测与现场验证数据的差别,对后期消除缺陷测量偏差、全线进行完整性评估具有指导意义。
关键词 管道 内检测 缺陷 开挖验证 测量偏差 完整性管
 

0 引言

        天然气管道内检测技术是对长输管道的完整性状况进行评价的重要检测手段。该技术可以检测出管道运行所面临的随时间发展的缺陷类型,例如亚搏app最新版本、裂纹、凹坑以及机械损伤等[1]。内检测项目只有在现场报告的特征数据验证后才可算得上完成,通过现场验证确认内检测工具的检测性能是管道检测的重要内容[2]。当前,国内各管道运营公司对其管道的完整性检测经验已经有所积累,但系统比对分析并深度挖掘内检测的数据工作开展仍然滞后[3-11]。因此,笔者以某长输天然气管道的内检测数据深度分析和现场验证为案例,初步探索了以管道完整性检测为目标的内检测缺陷数据分析及验证评价方法。评价内容涉及检测器的精度性能和内检测数据有效性两个方面。

 

1 内检测金属损失缺陷数据分析

        对某天然气管线内检测数据进行的全面分析涉及的内检测管道缺陷包括内部、外部金属损失,环焊缝异常及内部、外部制造特征异常等[12]。通常选择合适的方法对输气管道本体缺陷进行维修是一个系统的决策流程,大致思路如图1。本案例在确定缺陷修复优先级时选用了多个参数指标,包括金属损失的维度和位置、表观金属损失速率(CR)以及失效压力安全因子(1/ERF)修复准则。下面对这些参数指标做进一步解释:①金属损失的维度和位置中的。维度指的是其长度、宽度和深度,位置指的是周向位置,这些指标与金属损失的可能成因有一定关系;②表观金属损失速率。指的是管道运行过程的某段时间内剩余壁厚的变化率,CR 值越高,该缺陷的风险越高,其修复优先级相应也就越高;③失效压力安全因子(1/ERF)指的是预估维修因子(ERF)的倒数,ERF 越高,该缺陷的风险越高,修复优先级相应也就越高[13]。对于失效压力安全因子而言,则是相反的规律,即1/ERF 越低,该缺陷的风 险越高,修复优先级相应也就越高[14-15]。

        根据该管道漏磁检测结果,一共在检测段内检出了 61 处内部金属损失,34 处外部金属损失,29 处焊缝异常,43 处几何变形缺陷。检出特征的统计结果见表 1。

 

表1 某天然气管道漏磁检测结果统计表

 

        对金属损失缺陷进行统计分析,金属损失深度小于 20%(相对于标称壁厚,下同)的占比 82.1%,介于 20%~29% 的占比 17.9%,最深处为 24%,绝大部分金属损失位于管道检测里程的 0~40km 区间(图 2),并均匀分布于管道环向位置。

图2 金属损失里程—深度及数量分布统计图

 

        根据前述定义的评估参数,计算所有内部金属损失的金属损失速率和失效压力安全因子,结果分布见图 3。通过对这个参数的所有计算结果进行综合考虑并结合管道运营方的管理需求,选取 1.00 作为 1/ERF的阈值,即图 3 中红色实线所代表的值。

图3 ERF分布图

 

2 开挖验证或修复的金属损失缺陷

        本次开挖验证或修复的金属损失缺陷共计 16 处,开挖点见表 2。

表2 开挖验证或修复的内检测缺陷列表

 

 

3 缺陷点开挖验证结果 

3.1 内检测工具的缺陷识别性能

        笔者仅对金属损失开挖验证结果进行对比。根据《钢质管道内检测技术规范:GB/T27699-2011》,金属损失的类型可以按照其长度和宽度分为均匀金属损失、坑状金属损失、针孔、环向凹沟、环向凹槽、轴向凹沟及轴向凹槽[16-18]。

        所有 16 个金属损失缺陷均在现场得到了验证(图 4),表明内检测工具对这些缺陷的检测率达到了 100%。但是,由于内检测工具对缺陷尺寸的测量与现场检测结果存在差距,有3处金属损失缺陷的类型出现了不一致,下面将分别对内检测工具的金属损失维度测量精确性进行评价。

 

图4 金属损失缺陷的内检测结果图

 

3.2 内检测工具的缺陷测量性能

        将内检测工具及现场验证的金属损失缺陷深度的测量结果进行直接对比并作出一致性对比图(图 5),便可以直观地分析内检测工具的缺陷深度测量性能[19]。由图 5可见,所有经验证的金属损失缺陷点大部分布在一致线左侧以及+20% 边界线的右侧,这表明内检测工具倾向于将金属损失缺陷的深度报告得略微偏小。仅从这有限的开挖验证结果来看,内检测工具对缺陷深度的测量存在较大误差,甚至超出了工具在 90% 置信度时的测量精度范围

图5 金属损失缺陷深度百分比的内检测结果及开挖验证结果的一致性对比图

 

        将内检测工具及现场验证的金属损失缺陷长度的结果进行直接对比并作出一致性对比,如图 6,由图 6可见,所有经验证的金属损失缺陷点大致均匀分布在一致线两侧,且有 5 处越出了 ±0.5A 边界线的范围。这表明内检测工具对金属损失缺陷长度的测量存在较大偏差,甚至超出了工具在 90% 置信度时的测量精度范围。

图6 金属损失缺陷长度的内检测结果及开挖验证结果的一致性对比(A:长度10mm)

 

3.3 内检测数据的有效性

        对所有经验证的金属损失缺陷的深度百分比、长度及宽度的绝对误差进行统计学计算,得到:① 深度百分比误差(内检测-开挖验证)=-4.23%±15.5% (NWT:公称壁厚),与 90% 置信度时的检测精度存在偏差;② 缺陷长度误差(内检测-开挖验证)=-7.1 ±23mm,与 90% 置信度时的检测精度存在偏差;③ 缺陷宽度误差(内检测-开挖验证) =2.18±15mm,与 90% 置信度时的检测精度存在偏差。

 

4 结束语 

        经有限数量的缺陷样本验证,该管道内检测数据的深度百分比较实际缺陷深度略微偏小,在采用这些数据进行缺陷评估及剩余寿命预测时,应对深度进行适当校正方能得到比较准确的结果。该内检测数据的长度和宽度均与检测精度存在一定的偶然性偏差,若直接采用这些数据进行缺陷评估及剩余寿命预测,则可能会引入较大误差,建议增加缺陷验证样本容量,利用更多的现场缺陷尺寸信息,对该内检测数据进行更进一步的有效性评价。

 


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