董紹華  陳一諾  劉宗奇

中國石油大學（北京）管道技術與安全研究中心

摘要：我國管道行業通過研發高清晰度內檢測裝備、高精度變形檢測及應變預警系統、站場閥門內漏檢測配套技術裝備，以及大型壓縮機組監測與故障診斷系統等，建立了較為完善的管道完整性管理技術體系，解決了油氣管道重大安全隱患的發現、檢測、監測、診斷等難題。詳細解讀了管道完整性管理關鍵技術進展情況與發展趨勢，對日后開展相關研究有重要參考價值。

關鍵詞：完整性管理；管道安全；檢測技術

管道完整性管理與技術起源于20世紀70年代，美國首先開始借鑒經濟學和其他工業領域中的風險分析技術來評價油氣管道的風險，以期最大限度減少油氣管道的事故發生率和盡可能延長重要干線管道的使用壽命，合理分配有限的管道維護費用。我國經過幾十年應用發展，也逐步建立起管道安全評價與完整性管理體系及有效的評價方法。2001年，陜京天然氣管道將管道完整性管理程序文件、作業文件納入HSE（健康安全環境管理）體系中；2002～2003年聯合英國Advantica公司完成中油管道局檢測公司（原中油管道技術公司）油管道檢測器適用于天然氣管道改造，率先實現陜京一線1000 km高壓大口徑天然氣管道的內檢測。2009年，中國石油管道公司編制《完整性管理規范》，并于2015年牽頭制定國家標準《油氣輸送管道完整性管理規范》（GB32167—2015），標志著我國管道完整性管理進入一個新階段[1-2]。

1 管道完整性管理技術進展

1.1 管道完整性評估理論體系

相繼完善了管道氫致開裂、焊縫、平面型缺陷、體積型缺陷、管道不同損傷狀況的評估理論。研究了在線、離線管道評估技術，提出了氫致開裂斷裂判據，建立了含H2S管道安全評價模型和失效評定圖，解決了管道完整性評估理論與生產實踐脫節的問題[5]。并首次建立了基于應力和應變雙重判據的管道失效評估方法，發現并揭示了管材氫致開裂韌脆硬化分形擴展機理，重構了失效模型和評定圖；基于應力-強度干涉理論[6]，建立了不確定性條件下管道的失效概率模型。新理論和新方法評估準確度提高10%，詳見表1。

中國石油大學管道技術與安全研究中心建立了油氣管道完整性評價軟件系統（超級版）（Oil & Gas Pipeline Integrity Super Assessment System V3.0）軟件包，通過軟件系統來實現理論體系的工業化應用，用于油氣管道結構的適用性評估，具有較好的界面和良好的計算精度。軟件包分為API579軟件、BS7910、管道氫致開裂與壽命預測、焊縫評價、ASME/Restreng/DNV腐蝕評價、內檢測數據對齊與評價6個模塊（圖1）。

圖1 軟件包界面

1.2 管道三軸高清漏磁內檢測系列裝置

中國管道檢測公司、沈陽工業大學、中國石油大學（北京）等聯合研發三軸高清漏磁內檢測、全向勵磁漏磁檢測技術及系列裝置，發明了多通道高精度變形檢測裝置和管道應變監測系統。該系列裝置傳感器（圖2采用XYZ三維立體分布代替傳統單軸分布，開發新型集成固化耦合傳感器和全數字化三維漏磁信號采集系統。使國內檢測技術指標值大幅提升，檢測缺陷深度門檻值壁厚由20%提高到5%（國際檢測指標），檢出率（POI）提高5%，達到90%[8-9]，詳見表2。

圖2 三維漏磁信號采集系統原理示意

1.3 多通道高精度變形檢測裝置和管道應變監測系統

多通道高精度變形檢測裝置和管道應變監測系統，采用高精度角位移傳感器、抗抖探頭擺動裝置和拓撲算法代替原有直位移傳感器和模擬算法，提高了定位精度；采用振弦式高精度抗干擾傳感器，實時精準監測高風險點管道應變，采集精度指標達到±10με（微應變），實現了管道應變數據采集策略的自動控制及遠程維護（表3）。

1.4 管道地區等級升級風險評價與控制

中國石油大學（北京）提出了管道高后果區四類地區管道的目標失效概率，并將其按照低、中、高人口密度優化修正；基于應力-強度干涉理論，提出了管道應力與強度的概率分布規律模型，建立了地區等級升級管道失效概率的半定量風險評價模型和軟件，提出了相應指標體系和控制措施[10]（表4）。

1.5 站場安全保障技術

基于支持向量機（SVM）模型、聲發射理論以及現代傳感及信號處理技術開發了雙通道天然氣管道球閥內漏檢測裝置及方法，最小可檢測內漏流量達到1.575 m3/h·m；提出了壓縮機組組合式神經網絡自適應故障診斷方法和混合故障預警模型，壓縮機組故障發現率提高15%以上（表5）。建立了壓縮機振動監測與診斷管理平臺，實時監測壓縮機組運行。

中石油北京天然氣管道公司創建了天然氣站場超聲導波檢測數據庫，優化了管道單環、雙環和雙臺聯測等檢測方法，研究了埋地管線、穿墻管段、跨越管段等，解決了高水位、高粘土、瀝青防腐層管線的檢測難題。同時結合現代傳感技術、信號分析處理技術開發了適合天然氣管道特點的聲信號采集和處理系統、天然氣管道球閥內漏檢測系統，解決了球閥內漏的檢測問題。單閥門檢測時間<10 min；最小可檢測內漏流量為：1.575 m3/h·m(或2.60 L/min·m)；最小檢測流量滿足石油行業API-6D標準。

1.6 管道腐蝕控制

中石油北京天然氣管道公司建立了系統的輸氣管道黑色粉塵組成分析技術。分析腐蝕產物的化合物成分。研究H2S、CO2以及微生物腐蝕機理，建立了以鐵元素濃度變化表征管壁腐蝕速率的物理模型。開發一種用于抑制天然氣輸氣管道細菌（微生物硫細菌、鐵細菌和硫酸鹽還原菌）腐蝕的殺菌劑。模擬仿真清管黑色粉塵在管內的運移特征，開發了射流清管器。應用效果良好，使粉塵量減少90%。

1.7 儲氣庫安全保障技術

中國石油大學（北京）、中石油北京天然氣管道公司建立了儲氣庫完整性管理技術體系。研究了鹽穴型、枯竭油氣藏型地下儲氣庫風險評估技術，建立了儲氣庫風險評估及注采井管柱、套管、水泥環的完整性評估方法，開發了儲氣庫風險評估軟件，提出了相應的風險控制措施，制定了儲氣庫風險評估、儲氣庫井安全評價標準[11]。儲氣庫評價單元劃分及儲氣庫完整性管理流程如圖3、圖4所示。

圖3 儲氣庫評價單元劃分

圖4 儲氣庫完整性管理流程

1.8 完整性管理信息技術

陜京管道建成數字化管道應急決策支持GIS系統，實現了應急情況下管道數據的及時調取，一鍵式應急處置預案文檔輸出。滿足了應急指揮信息查詢需求，管道基本信息和竣工資料的關聯和調取。搭建完成了管道地理信息基礎數據庫、管道運維動態數據庫。

圖5 GIS系統界面

2. 管道技術發展預測

自2014年以來，中國石油大學（北京）管道技術研究中心致力于管道全生命周期數據庫及管理系統的開發，與中石油、中石化、中海油、城市燃氣部門、省級管網系統的多家單位共同研發管道全生命周期智能管網系統，取得重要成果(圖 6)。

圖6 基于大數據的智能管網

基于大數據可以進行長輸管道系統決策支持研究、管道數據質量分析、第三方破壞預警技術研究、地質災害洪水預測以及應急決策研究等，還可以構建泄漏和預警信號類時間序列模型、內檢測大數據分析模型、管道腐蝕風險大數據模型等，同時開展油田集輸管道、城市燃氣大數據的研究[12-17]。

3 結論與建議

（1）我國已建立了較為完善的管道完整性管理技術體系，解決了油氣管道重大安全隱患的發現、檢測、監測、診斷等難題。（2）管道完整性管理正朝著管道全生命周期方向發展，重點是數據整合和準確度控制，管理平臺對歷史、現狀和未來的趨勢分析，管網結構的完整性評價和風險預測分析，大數據決策支持等。

（3）建議以大數據分析為研究重點，建立油氣管道大數據中心，破解材料、結構、失效等關鍵性難題，改進制約油氣管道行業發展的安全、質量、能耗、經營等影響因素。（4）建議完善氫環境下X80管道含裂紋缺陷的完整性評價方法，提出氫濃度的運行控制參數，開發缺陷反射信號數據處理系統，形成裂紋、缺陷的顯示方法，最終開發X80以上鋼級管線鋼裂紋檢測裝備。

參考文獻

[1]李柯, 張文艷, 武曉麗. 油氣長輸管道外防腐層的檢測與評價[J]. 石油和化工設備, 2012(11):66-67.

[2]王良軍，李強，梁菁嬿.長輸管道內檢測數據比對國內外現狀及發展趨勢[J].油氣儲運，2015，34（3）：233-236.

[3]董紹華, 楊祖佩. 全球油氣管道完整性技術與管理的最新進展——中國管道完整性管理的發展對策[J]. 油氣儲運, 2007, 26(2):1-17.

[4]秦金, 郝點, 宋軍艦. 油氣管道完整性管理體系分析與應用[J]. 管道技術與設備, 2011(3):7-8.

[5]董紹華.管道完整性管理技術與實踐[M].北京：中國石化出版社，2015：19-31.

[6]宋占勛, 方少軒, 謝基龍,等. 基于應力強度干涉模型的疲勞損傷[J]. 北京交通大學學報, 2013, 37(3):52-56.

[7]燕冰川. 基于三軸高清漏磁內檢測的完整性評價技術[A]. 中國機械工程學會理化檢驗分會、中國機械工程學會失效分析分會.2013年全國失效分析學術會議論文集[C].中國機械工程學會理化檢驗分會、中國機械工程學會失效分析分會:,2013:4.

[8]馮慶善.在役管道三軸高清漏磁內檢測技術[J].油氣儲運,2009,28(10):72-75+84+93-94.

[9]白港生,張永江,臧延旭,等高精度系列變形檢測器[J].石油科技論壇,2014,33(01):51-54.

[10]姚安林,周立國,汪龍,等.天然氣長輸管道地區等級升級管理與風險評價[J].天然氣工業,2017,37(01):124-130.

[11]董紹華,韓忠晨,費凡,等.輸油氣站場完整性管理與關鍵技術應用研究[J].天然氣工業,2013,33(12):117-123.

[12]郭磊, 許芳霞, 周利劍,等. 管道完整性系統數據集成與應用[J]. 油氣儲運, 2014, 33(6):593-598.

[13]林現喜，李銀喜，周信，等. 大數據環境下管道內檢測數據管理[J]. 油氣儲運，2015，34（4）：349-353.

[14]黃誼, 程耀瑜, 任毅. 基于X射線焊縫圖像缺陷特征提取的研究[J]. 電子測試, 2012(7):30-33.

[15]蔣中印，李澤亮，張永虎，等.管道焊縫數字射線 DR 檢測技術研究[J].遼寧化工，2014，43（4）：427-429.

[16]周永濤, 董紹華, 董秦龍,等. 基于完整性管理的應急決策支持系統[J]. 油氣儲運, 2015, 34(12):1280-1283.

[17]董紹華, 張河葦. 基于大數據的全生命周期智能管網解決方案[J]. 油氣儲運, 2017(1):28-36.

作者：董紹華，男，1972年生，教授，博士生導師。2001年博士畢業于中國石油大學（北京）油氣儲運工程專業，現主要從事管道完整性管理、管道信息化、管道運行維護、管道安全工程、大數據決策分析等領域的研究工作。

《管道保護》2018年第1期（總第38期）