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管道管理对话(13):管道内检测及数据技术管理

来源:《管道保护》杂志 作者: 时间:2018-8-2 阅读:

主持人:采取内检测等技术获取管道本体状况信息,从而全面评价管道的安全状态,对提升管道安全管理水平具有重要意义。但是,目前企业开展内检测工作遇到一些困难和问题,需要我们认真分析原因,提出对策。



  

  贾韶辉  高级工程师,博士,现任中石油管道科技研究中心完整性所副主任工程师。
  王 婷  高级工程师,博士,现主要从事管道完整性管理体系、完整性内检测和评价技术的研究工作。
  王富祥  高级工程师,硕士,现主要从事油气管道完整性缺陷检测与评价专业方向的研究工作。
  李振宇  工程师,硕士,现主要从事管道完整性管理数据、信息化方面的研究工作。
  陈 健  高级工程师,博士,现主要从事油气管道缺陷检测与完整性评价专业方向的研究工作。


王富祥:受各种因素影响,管道内检测工作确实存在一些差距和不足,主要表现在以下几个方面:

1.管道内检测实施过程中受制约因素较多,实施现场检测风险较高,部分管道检测实施周期较长,获取检测数据质量及检测结果与预期存在一定偏差。

2.受现场实施与费用等因素制约,内检测报告的缺陷点开挖验证数量偏少,现场实施周期偏长,难以及时为内检测结果验证、检测结果修正完善、检测项目验收提供支持。

3.目前已初步解决管道焊缝缺陷的识别、分类、量化与评价,但受国内外技术水平发展限制,部分不同管径、壁厚的管道焊缝缺陷的分类与量化误差较大,尚需不断通过牵拉试验及开挖验证等进行研究与验证,持续积累完善。

4.管道缺陷的检测技术目前已比较成熟,但基于内检测的管道应力(除内压外的温度载荷、弯曲载荷、装配载荷等)检测方法尚需进一步研究完善。

陈健:企业内检测工作尚有待改进和提高。

1.针对特殊缺陷的内检测技术还有待发展。传统的漏磁内检测技术对于金属损失(腐蚀、凹槽)的检测已比较成熟,精度较高,但对于焊缝缺陷、点蚀(针孔)的检测还存在技术问题。开口较小的焊缝缺陷检出率低,焊缝缺陷类型难以判定,尺寸量化误差较大。较小的局部点蚀或制造缺陷尺寸量化精度较差,难以判定壁厚内外。超声、EMAT(电磁超声)、电磁涡流等技术尚未取得突破,距离工业应用还有较大差距。

2.部分管道设计、生产方面的原因给检测带来困难。部分管道设计的清管站间距过长,部分成品油管道间歇输送,给清管和检测造成较大困难。如,兰郑长成品油管道咸阳-长沙段,清管间距均在250km以上,最长达357km,且没有常规清管,造成清管困难和检测器严重磨损。三门峡-郑州段清管器曾历时24天取出,期间多次进行启停泵操作。

3.载荷识别难度大。实际管道失效往往由外部载荷导致,焊接的装配应力、焊接残余应力、热胀冷缩导致的温度应力、土体移动导致的附加弯曲应力往往都难以检出,导致难以准确评价缺陷。需要进一步研究IMU(惯性测绘)内检测、弱磁检测等应力检测方法。

4.数据整合分析不充分。虽然目前已经积累了大量的内外检测、阴保、风险评价、施工资料等数据,但数据的整合分析不充分,数据价值挖掘不够。需要进行信息融合,进行更准确、更符合生产实际的评价工作。

王婷:企业开展内检测工作遇到的主要问题有三个方面:

检测资质问题。2014年1月特种设备安全法将长输油气管道纳入特种设备管辖范围,明确要求检测服务商要具备相应的资质。而目前具有长输管道检测DD1资质和内检测能力的检测公司非常少,国外技术比较先进的检测公司都未能取得DD1资质,仅靠国内的几家检测公司根本不能满足国内长输油气管道检测市场的需求。

检测技术问题。目前在检测腐蚀、划伤等金属损失缺陷方面的检测技术较为成熟,螺旋焊缝缺陷检测难题,通过管道公司与GE PII检测公司紧密合作也已攻克。但是,我国近几年建设的大口径、高等级、高压力的管道时常出现由于环焊缝缺陷导致的失效事件,如何检测环焊缝缺陷,尤其是环焊缝裂纹缺陷是当前检测面临的一个难题。

检测条件问题。部分管道存在的输量不足、常年未清管、施工不规范(如存在斜接弯头)、收发球站间距过长、支线管道没有收发球筒等问题,也制约着内检测工作的开展。

李振宇:针对目前存在的问题,建议采取以下措施改进。

一是开展数据质量管控工作。完整性数据来源为管道建设期数据、运营期采集和各种检测、评价数据。建设期数据普遍存在测量不规范、成果移交滞后等问题,而管道的特殊性决定了埋地后进行数据恢复的高成本和低质量。因此迫切需要建立建设期数据的检查和移交机制,从源头提升数据质量。

二是开展基于管道大数据整合与应用研究。利用机器学习算法和大数据计算框架,从数据挖掘与知识发现的角度,针对管道完整性的大数据进行分析,为管道生产运行中的投资计划、资源利用、人员调配提供优化建议。目前,尽管已经基于建设期数据与内检测、外检测数据、日常管理数据建立了管道完整性的“大数据库”,实现了缺陷的精准修复和风险的判定,但更多的数据价值还有待进一步发现。

三是开展基于完整性数据的KPI指标建立。基于企业降本增效和安全管理的需求,采用信息化技术和方法,依托管道完整性管理系统开展管道关键绩效指标(KPI)的研究和应用,可以有效量化管理效果,实现企业信息化水平和管理水平互相促进的良性循环。


主持人:数据采集和整合是完整性管理的重要环节。对如何开展数据分析且深度挖掘利用,进一步提升信息化水平,大家有哪些建议?

王婷:努力做好数据采集和整合环节的工作。

采用数据对齐技术,将管道全线属性数据、建设期数据和内外检测数据沿管道里程坐标整合,使其能够充分反映管道本体现状,同时能够分析缺陷成因并预测未来发展趋势,从而有针对性地制定风险减缓措施、开展维修维护工作。若将所有数据结合地理信息系统一同展现,便可充分反映出内外部隐患,体现出数据的相关性,从而进一步控制风险。

数据的整合分析、发布利用需要工具和平台。管道科技研究中心开发的管道完整性管理系统(PIS),为开展数据分析和深度挖掘有价值信息创造了非常好的环境。通过PIS,实现管道大数据的管理和从大数据中挖掘潜在的风险,这是构建管道安全保障体系的重要工作。

贾韶辉:从数据的采集、整合和利用方面看,差距主要有以下几个方面:

1. 管道建设期数据仍然存在采集不规范、竣工成果移交滞后等问题,而管道的特殊性决定了埋地后进行数据恢复的高成本和低质量。建设期数据不全、不准,大量数据无法定位与结构化,使得管道运营后缺乏数据基础,历史数据难以追溯。因此需要健全建设期数据的审查和移交机制,全面执行建设期数据质量检查程序,从源头控制数据质量。

2. 在役管道数据变更管理有待提升,部分管道改线、标桩更新、维修维护、环境风险、管道失效等数据没有及时得到采集上报,数据错误和缺失制约了分析评价的准确性,增加了管道的风险,因此应进一步规范强化数据填报工作。另一方面,基层用户填报数据目前主要通过PC端,方式单一,现场数据填报困难。应积极开发移动应用功能并加以完善推广,解决基层用户数据填报与应用的瓶颈,实现现场数据的准确、及时采集入库。

3.数据管理与数据服务未能一体化。应进一步加强数据管理与数据服务的结合,开发基于SOA架构、统一开放式的数据服务接口,为各专业快速提供专题数据服务,提高数据服务和应用效率。

4.缺乏覆盖各专业的统一共享平台,影响了数据分析的深度。应进一步深化数据集成和系统集成工作,使管道各专业的业务数据能够集中、有序存储,为后续大数据分析与应用奠定基础。

5.各专业的人员缺乏发现数据价值的全局性平台。应建设“开放式”的平台,积极推进各专业、全员参与挖掘数据、应用数据,有效发挥各专业优势。

6.目前IT技术逐步正朝着以移动互联网、云计算、大数据为特征的新一代信息技术架构蓬勃发展,主要表现在网络互联的移动化和泛在化、信息处理的集中化和大数据化、信息服务的智能化和个性化;同时,数据量也呈几何级数增长。所以,应积极采用大数据、云计算、物联网等新技术深度挖掘业务价值。

陈健:应解决数据整合应用不充分的问题。

管道设计、建设、运行、检测、维修维护等全生命周期数据以及管线周边人口、环境等多专题数据存在着复杂的关联关系,将管道多专题数据基于管道里程或空间坐标进行对齐处理,是数据整合的基础。整合后的数据采用统计分析工具及数据挖掘算法可以分析风险成因及发展,从而有针对性地制定减缓措施、开展维修维护工作。

部分管道受限于原始数据准确性、完整性等因素,数据对齐困难,影响了应用效果。另一方面,在管道风险评价、完整性评价、巡检计划制定、应急方案编制等实际工作中,还没有充分发挥数据的整合价值,存在较大的提升空间。

李振宇:关键是进一步提升数据技术。

IT技术正在向以移动互联网、云计算、大数据为特征的新一代信息技术架构蓬勃发展,应利用物联网、移动应用等新的技术手段,提升现场数据获取能力。在完整性数据库现有的管道设计、建设、检测、维护数据的基础上,整合工艺运行、费用成本、灾害监测、气象预警等外部数据。开展管道大数据整合与应用研究,利用机器学习算法和大数据计算框架进一步挖掘数据价值,开展趋势预测、运行维护策略综合优化,实现运维资源的精细化、最优化分配,为提升管道安全、降本增效发挥更加重要的作用。

王富祥:应着力健全数据管理配套机制。

基于管道业务规范化、精细化管理需求,建立专项考核及激励制度,大力宣传数据采集对精细化管理的基础作用。依托管道完整性管理系统开展管道关键绩效指标(KPI)计算和考核,量化应用效果,有效提升数据采集及数据综合应用的水平,实现企业信息化水平和管理水平互相促进的良性循环。

2016年第2期(总第27期)

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