CN104679762A - 基于序列趋势分析的石化腐蚀相似案例判别方法 - Google Patents

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CN104679762A CN201310620411.6A CN201310620411A CN104679762A CN 104679762 A CN104679762 A CN 104679762A CN 201310620411 A CN201310620411 A CN 201310620411A CN 104679762 A CN104679762 A CN 104679762A
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刘学军
刘瑞琴
李斌
张军强
徐新艳
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Abstract

本发明公开了一种基于序列趋势分析的石化腐蚀相似案例判别方法,建立各腐蚀案例的腐蚀速率时间序列曲线;采用序列趋势分析方法得到各案例腐蚀速率趋势特征值;根据腐蚀速率趋势特征值对相似腐蚀规律案例进行初选;进一步根据少量重要腐蚀速率影响因素进行筛选得到具有相似腐蚀规律的案例。本发明解决了因腐蚀机理复杂、影响因素众多而造成的挖掘相似腐蚀案例困难问题,本发明利用趋势特征能更好地对腐蚀速率时间序列的形态有一个准确的描述,更有利于反映腐蚀规律的相似性,能较准确地进行腐蚀案例相似性度量,在此基础上,再利用传统的少量重要腐蚀影响因素做进一步筛选,可以有效地发现具有相似腐蚀规律的腐蚀案例。

Description

基于序列趋势分析的石化腐蚀相似案例判别方法
技术领域
本发明属于石化设备安全评估技术领域,具体涉及石化设备腐蚀案例分析及腐蚀速率趋势分析。
背景技术
腐蚀广泛存在于石油、化工、冶金、轻工等工业部门。有资料显示,因腐蚀造成的损失约占国民生产总值的1%~4%,腐蚀给人类造成的危害和损失甚至超过风灾、火灾、水灾和地震等自然灾害的总和。特别是石油炼制和化学工业,其装置不仅要承受温度和压力的作用,还要在腐蚀介质条件下运行,所以腐蚀状况尤为严重,由腐蚀造成的损失也非常大。据统计,石化设备的失效中,大约40%的失效是由腐蚀原因引起的。因腐蚀而造成的设备跑冒滴漏,不仅影响了生产装置的生产周期,增加了生产成本,而且,还会因有毒物质的泄漏而污染环境,危害人类健康。
建立石化设备、管道腐蚀失效案例库可以为企业间搭建信息共享机制,防止同类腐蚀失效在不同企业间重复发生,最大限度地减少腐蚀造成的损失,同时也为设备典型损伤分级方法的研究提供了案例支撑,而且案例库的长期运行还可以为我国石化设备从设计到制造再到使用等相关环节提出相应的优化、改进建议,从根本上提高石化设备的安全性水平。目前,中石化、中石油、中海油等各大石化企业都已开始建立腐蚀失效案例库。
如何从腐蚀失效案例库发掘到具有相似腐蚀规律的案例是一个难题。这是因为影响腐蚀因素众多:有操作工艺条件,如操作温度、PH值及它们的波动范围;有介质特性,如硫值、盐含量和酸值;有设备、管道结构因素,如弯头、变径;以及是否有冲蚀现象等。如果采用的分析因素较少,得到的案例的腐蚀规律相差较大,借鉴意义不大;如果采用的分析因素较多,会遗漏掉一些有意义的相似案例,很多情况下,可能找不到相似案例。由于腐蚀机理复杂,影响因素众多,往往又因环境条件不同而各有差异,因此,如何有效地发掘具有相似腐蚀规律的案例是一个难题,但又是一个非常有意义的问题,具有重要实用价值。因此,本发明提出了一种基于序列趋势分析的腐蚀相似案例判别方法,可以有效地发现具有相似腐蚀规律的腐蚀案例。
发明内容
为解决因腐蚀机理复杂、影响因素众多而造成的挖掘相似腐蚀案例困难,提出了一种基于序列趋势分析的腐蚀相似案例判别方法,利用趋势特征能更好地对腐蚀速率时间序列的形态有一个准确的描述,更有利于反映腐蚀规律的相似性,能较准确地进行腐蚀案例相似性度量,在此基础上,再利用传统的少量重要腐蚀影响因素做进一步筛选,可以有效地发现具有相似腐蚀规律的腐蚀案例。本发明提出方法的过程如下:1)建立各腐蚀案例的腐蚀速率时间序列曲线;2)采用序列趋势分析方法得到各案例腐蚀速率趋势特征值;3)根据腐蚀速率趋势特征值对相似腐蚀规律案例进行初选;4)根据少量重要腐蚀速率影响因素进一步筛选相似腐蚀规律案例。
(1)建立各腐蚀案例的腐蚀速率时间序列曲线
目前,各石化企业都已经采取了包括在线监测、定点测厚等腐蚀监测技术,积累了大量腐蚀历史数据,为建立腐蚀案例的腐蚀速率时间序列曲线提供了现实基础。利用案例库中每个案例的历史腐蚀数据,为其建立腐蚀速率时间序列曲线。
(2)采用序列趋势分析方法得到各案例的腐蚀速率趋势特征值
首先利用时间序列曲线上极值点作为时间序列分段的自然分割点,通过比较当前点与其两侧相邻点的大小变化判断该点是否为自然分割点,提取该分割转折点(重要点)位置,同时将相邻重要点间各点的趋势值的平均值作为重要点分段的趋势值。然后,在各重要点分段内以步长为l(l小于整条序列所有重要点分段的最小长度)进行更小尺度的分段,接着以最小化两个目标函数                                                为目的(表示整个时间序列的趋势值和各分段趋势值之间的误差,则表示分段趋势与整体趋势的不一致程度),通过判断小尺度与重要点分段的比率进行相邻小尺度分段的融合,并记录最终融合的总分段数r,以达到重要点和分段线性相结合的自底向上的线性逼近,从而使提取的趋势特征有较高的准确度。
(3)根据腐蚀速率趋势特征值对相似腐蚀规律案例进行初选
将检索案例同案例库中各个案例的腐蚀速率趋势特征值进行对比,找出不匹配趋势特征段数m,若m/r低于给定的阈值,则判定该两个腐蚀案例是相似的。其中,r为两个腐蚀案例腐蚀速率序列分段数的最小值。
(4)根据腐蚀速率影响因素进一步筛选相似腐蚀规律案例
根据原料硫值、盐含量、酸值、操作温度和材质等重要腐蚀速率影响因素进一步筛选,得到相似腐蚀规律案例。本发明的有益效果是:克服了当前相似腐蚀规律案例挖掘困难的问题,通过腐蚀速率序列趋势对比,对具有相似腐蚀规律的案例进行初选,然后根据少量重要腐蚀速率影响因素进一步筛选,有效地发现具有相似腐蚀规律的腐蚀案例。具有相似腐蚀变化趋势的案例分析,对于典型损伤分级方法的研究,以及为石化设备从设计到制造再到使用等相关环节提出相应的优化、改进建议都具有重要的意义。
具体实施方式
以某企业二高压乙烯管道腐蚀案例E3011为例说明本专利的实施过程。本例中,序列曲线的时间长度T取2年,每1个月取一个测量值,因此,每条曲线由24个测量值构成。
(1)根据乙烯管道腐蚀案例E3011历史腐蚀速率数据,得到腐蚀速率时间序列曲线(腐蚀速率时间序列以(t , x i )形式采集,这里为了便于观测及计算,取时间序列在各个时间点的观测值x i 作为该时间序列曲线的构成),对当前腐蚀速率曲线进行趋势特征提取,具体计算过程如下: 
    ①    先利用,得到各点的趋势值(即斜率)集合A
    ②    提取的重要点在腐蚀速率时间序列上的位置(t,x),得到(2,0.3)、(3,0.15)(8,0.43)、(11,0.37)、(12,0.38)、(14,0.25)、(16,0.31)、(19,0.18)、(22,0.35);以分段趋势与整体趋势保持一致为目标的前提下,利用公式计算重要点间的趋势值,分别表示第分段两重要点之间的起始和终止的位置,则可得出基于重要点的分段趋势值集合
    ③    利用公式计算按重要点分段的最小目标函数,其中是根据重要点的分段总数,得到相关重要点分段的对应目标函数值为
    ④    以初始长度为进行初始化分段,对于不能整除的点,单独作为一个分段,因此对当前采集到的序列数据分段结果为:
按照此分段,得到小尺度分段数= 15,利用公式计算此分段下的最小目标函数值为(“/”表示重要点分段位置):
    ⑤    若,则进行相邻初始小分段的融合;若,则在当前重要点分段中减小,再重新判断看是否融合,以此类推。其中为最终分段相对最大容许误差阈值,这里设。则进行手工计算得到融合后的最终分段情况、相关腐蚀速率趋势值以及相关趋势变化情况如下表1所示:
                             表1 当前序列腐蚀速率趋势值及趋势变化情况
:表中的
(2)将表1中得到的趋势值存入数据库作为曲线的腐蚀速率趋势特征值。腐蚀案例数据库中其它案例的腐蚀速率趋势特征值采用同样方法得到。
(3)将曲线的腐蚀速率趋势特征值同案例库中其它案例的腐蚀速率趋势特征值进行对比。设阈值,若某一案例的腐蚀速率趋势特征为:T hist  = {1,1,1,-1,1,1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,-1,-1,-1,-1,1,1,-1,-1},对比结果发现m/r = 5/20 = 0.25 < ,则说明这两个序列是相似的。其中,m为不匹配趋势特征段数,r为两个序列分段数的最小值,加方框的表示T hist 的分段融合情况,加下划线的表示T curr 的分段融合情况,红色标注的是表示相异的序列数据。
(4)经过初选,共找出6个案例和乙烯管道腐蚀案例E3011具有相似腐蚀规律。用户根据案例特点确定哪些因素作为进一步筛选的条件,本例中,将材质相同、介质硫含量和操作温度波动不超过20%作为进一步筛选条件,最终得到3个案例与乙烯管道腐蚀案例E3011具有相似腐蚀规律。

Claims (6)

1.基于序列趋势分析的石化腐蚀相似案例判别方法,其特征在于:建立各腐蚀案例的腐蚀速率时间序列,采用序列趋势分析方法得到各案例腐蚀速率趋势特征值,根据腐蚀速率趋势特征值对相似腐蚀规律案例进行初选,进一步根据少量重要腐蚀速率影响因素进行筛选得到相似腐蚀规律案例。
2.根据权利要求1所述的基于序列趋势分析的石化腐蚀相似案例判别方法,其特征在于:采用序列趋势分析方法得到各案例的腐蚀速率趋势特征值。
3.根据权利要求2所述的基于序列趋势分析的石化腐蚀相似案例判别方法,其特征在于:利用时间序列上极值点作为时间序列分段的自然分割点(重要点),将相邻重要点间各点的趋势值的平均值作为重要点分段的趋势值。
4.根据权利要求2所述的基于序列趋势分析的石化腐蚀相似案例判别方法,其特征在于:在各重要点分段内进行更小尺度的分段,以最小化两个目标函数进行相邻分段融合,采取重要点和分段线性相结合的线性逼近来提取案例腐蚀速率趋势特征值。
5.根据权利要求1所述的基于序列趋势分析的石化腐蚀相似案例判别方法,其特征在于:根据腐蚀速率趋势特征值对相似腐蚀规律案例进行初选。
6.根据权利要求5所述的基于序列趋势分析的石化腐蚀相似案例判别方法,其特征在于:将两个案例的腐蚀速率趋势特征值进行对比,找出不匹配趋势特征段数m,若m/r低于给定的阈值,则判定该两个腐蚀案例是相似的,其中,r为两个腐蚀案例腐蚀速率序列分段数的最小值。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2017016496A1 (zh) * 2015-07-28 2017-02-02 中石化炼化工程(集团)股份有限公司 石化设备腐蚀处理方法、装置和系统
CN108801320A (zh) * 2017-04-28 2018-11-13 中国石油天然气股份有限公司 一种天然气测量系统的诊断方法

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