Page 56 - 无损检测2021年第二期

张彤翼, 等:

基于在线安全评价的 10 m 原油储罐延期检修技术探讨
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后果计算。 计规范为 API650-2006 , 其主要用于存储原油, 容

积为10 m , 直径为80m , 高度为21.8m , 设计压力
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2 设备工作参数

为常压, 设 计 最 高 温 度 为 50 ℃ , 其 他 基 础 数 据 如
某双盘式浮顶罐于 2008 年投入使用, 依据的设 表 1 所示。
表 1 某原油储罐基础数据
罐底 罐壁 浮顶
边缘板 中幅板 阴极保护类型 材料 设计厚度 / mm 材料 设计厚度 / mm 浮顶密封方式
设计厚度 / mm 设计厚度 / mm
牺牲阳极 + 12MnNiVR , 32 , 27 , 21.5 ,
21 11 一次密封 +
强制电流 16MnR , 18.5 , 15 , 12 , Q235B 4.5
材料 材料 二次密封
阴极保护 Q235B 12 , 12 , 12
12MnNiVR 12MnNiVR , Q235B
甚至不同检测人员对于同一储罐的评价结果都会大
3 储罐底板在线腐蚀检测
相径庭, 无形中导致了检测结果准确性、 可追溯性的
3.1 底板声发射检测 严重不足, 这也是长期以来储罐声发射检测技术在
从大量的开罐检修结果可以发现, 储罐底板相 实际工程应用中被诟病的主要原因。
较于罐体其他部位更容易产生腐蚀缺陷, 因此对底 3.3 基于大数据训练的专家系统评价方法
板的检测是重中之重。目前国内外最常用的储罐底 人工智能算法在自动化生产和网络技术中已经
板在线检测技术为声发射在线检测技术。 得到了广泛应用 [ 3-4 ] , 而在设备的检测及其安全评价
3.2 传统底板声发射检测的评价方法 方面应用较少。在评价储罐检测结果的过程中, 输

目前储罐声发射检测主要依据的标准为 JB / T 入为储罐的各项检测数据, 输出为储罐的安全状况
10764-2007 , 其规定将储罐实际检测过程中采集到 等级、 腐蚀速率、 剩余寿命等, 数学关系非常明确, 且
的 AE ( 声发射) 特征参数 [ 2 ] , 如单位时间内的基于 储罐每年的在线和开罐检测数量巨大, 这些特点为
时差定位的事件数 E 或基于区域定位的撞击数 H 专家系统训练样本的制作和验证提供了宝贵的数据
的量级作为评判的主要标准, 将储罐底板腐蚀等级 支撑 [ 5 ] 。专家系统评价工程在国外已经完成( 美国
划分为 5 个级别( 见表 2 )。 声学物理公司的 TANKPAC 系统), 该系统对国内
表 2 储罐底板腐蚀等级及维修建议 封锁。对此项技术的研究和应用开发, 在目前中美
储罐底板腐蚀等级 腐蚀情况 维修建议 贸易及技术争端的背景下显得更为紧迫和有意义。
以常用的贝叶斯神经网络为例 [ 6-7 ] , 确定储罐底
Ⅰ 非常少量 不需维修
板腐 蚀 在 线 评 价 流 程 ( 见 图 1 , 图 中 RRHC , HC ,
Ⅱ 少量 近期不需考虑维修
K2 , TS , SA 均为神经网络计算模型代号)。对收集
Ⅲ 中等 考虑维修
到的 10 m 原油储罐在线、 开罐检修数据及相互比
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Ⅳ 动态 优先考虑维修
对的结果进行整理, 并对评价涉及的主要特征参数 [ 7 ]
Ⅴ 高动态 最优先考虑维修
如使用时间、 存储介质、 使用温度、 外观腐蚀情况、 基
该种评判方法严重依赖检测人员的工程经验, 础状况、 容积、 高度、 直径、 保温结构、 结构形式、 罐体

图 1 储罐底板腐蚀在线评价流程

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2021 年 第 43 卷 第 2 期

无损检测