Page 91 - 无损检测2023年第十期
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李 菲, 等:

   基于多源数据对齐的成品油管道管体缺陷综合分析

   析》, 可对管道内外金属损失缺陷进行增长显著性分                                市天然气管道事故原因分析及对策研究[ J ] . 工业安



   析, 判断缺陷是否为活性腐蚀点。判断方法为: ① 得                              全与环保, 2022 , 48 ( 5 ): 20-22.

   到前后两次内检测的缺陷真实尺寸; ② 计算缺陷尺                           [ 2 ]  吉建立, 何仁洋, 秦先勇, 等. 国外油气管道安全管理


   寸分布 概 率 密 度 函 数 的 重 合 系 数        ρ , 见 式 ( 1 );         经验及启示[ J ] . 中国特种设备安全, 2014 , 30 ( 5 ): 1-
                                                          5.
                                             ρ
   ③ ρ ≤0.5 , 判定缺陷已增长, 为活性腐蚀; 反之, >
                                                      [ 3 ]  王文和, 庞吉敏, 刘伟, 等. 大数据技术在城市地下燃
   0.5 , 可认为缺陷未增长, 为非活性腐蚀。
                                                           气管道事故防控中的应用[ J ] . 油气储运, 2021 , 40
                 ∞
                                                           ( 5 ): 509-514.
             ρ= min [ ( x ), ( x )] dx        ( 1 )   [ 4 ]  陈金忠, 刘三江, 周汉权,等. 智慧管道时代的检测
               ∫
                      f 1
                             f 2



                 0
   式中: 为重合系数, 代表两个概率密度函数分布之                                数据综合应用[ J ] . 压力容器, 2020 , 37 ( 11 ): 70-78.



        ρ


   间的重合程度; ( x ) 和       f 2 x ) 分别为前后两次内             [ 5 ]  吴志平, 玄文博, 戴联双. 管道内检测技术与管理的
                            (
                f 1

   检测得到的缺陷真实尺寸分布的概率密度函数, 可                                 发展现状及提升策略[ J ] . 油气储运, 2020 , 39 ( 11 ):
   由返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数                                   1219-1227.


                                                      [ 6 ]  王良军, 李强, 梁菁嬿. 长输管道内检测数据比对国

                                     (
   ( NORMDIST 函数) 确定, 即 N ORMDIST x , m , s , c ),
                                                           内外现状及发展趋势[ J ] . 油气储运, 2015 , 34 ( 3 ):
   其中x 为内检测缺陷真实尺寸分布的数值; m 为分
                                                          233-236.
   布均值; s 为分布标准偏差; c 为函数形式逻辑值, 如
                                                      [ 7 ]  孙浩, 帅健. 长输管道内检测数据比对方法[ J ] . 油
   果 c 为 TRUE ( 真), 则 NORMDIST 返回累积分布
                                                           气储运, 2017 , 36 ( 7 ): 775-780.




   函数; 如果为 FALSE ( 误), 则返回概率密度函数。                     [ 8 ]  胡朋, 史冠男, 张庆保, 等. 基于多轮内检测数据的



       根据式( 1 ) 对该实例管道检测发现的金属损失                            对齐和比对[ J ] . 无损检测, 2022 , 44 ( 6 ): 36-39.

   缺陷( 质量百分数 ≥15% ) 进行缺陷增长显著性分                        [ 9 ]  祝明, 姜晓红, 李晓晖, 等. 管道内外检测数据对齐

   析, 共发现活性腐蚀点150处, 其中内部金属损失活                              方法及实例应用[ J ] . 油气储运, 2022 , 41 ( 2 ): 153-
   性腐蚀点15处, 外部金属损失活性腐蚀点135处,                              158.
                                                     [ 10 ]  杨贺, 刘新凌, 李强, 等. 油气管道多轮内检测数据
   建议将上述活性腐蚀点作为下一轮检测的重点关注

                                                           对齐算法研究及应用[ J ] . 管道技术与设备, 2020 ,
   对象, 且根据腐蚀严重性进行针对性抽检验证。
                                                          1 : 21-24.

  3 结语                                               [ 11 ]  张曼杰. 基于两次内检测数据比对的海管剩余强度和

                                                           剩余寿命评价[ J ] . 涂层与防护, 2022 , 43 ( 8 ): 52-57.
     结合工程实例, 研究了成品油管道多源数据对                           [ 12 ]  孙伟栋, 杨阳, 张建昌, 等. 油气管道内检测数据深




   齐和综合分析方法, 掌握了管道的真实状况, 识别出                               度分析[ J ] . 腐蚀与防护, 2020 , 41 ( 6 ): 57-81.






   了管道存在的活性缺陷点、 异常焊缝、 关键位置缺陷                         [ 13 ]  于航, 李强, 梁菁嬿, 等. 在役长输管道腐蚀数据综


   等高风险点, 并为下一轮内检测和风险消减提出了                                 合分析方法及应用[ J ] . 管道技术与设备, 2018 ( 6 ):
   针对性建议。                                                 10-14.




                                                     [ 14 ]  滕延平, 金良, 高强, 等. 高温原油管道内外检测数
       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                                  据对比分析[ J ] . 油气储运, 2014 , 33 ( 1 ): 69-72.




                                                     [ 15 ]  祝明, 姜晓红,李晓晖,等. 管道内外检测数据对齐
   评价的重点。
                                                           方法及实例应用[ J ] .油气储运, 2022 , 41 ( 2 ): 153-
   参考文献:                                                  158.

    [ 1 ]  彭开和. 基于十堰市“ 6 · 13 ” 重大燃气爆炸事故的城
                                                                                                                                                                                                             
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                                                                                     无损检测
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