CN112304852A - 一种便携式承压设备损伤模式智能识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种便携式承压设备损伤模式智能识别方法及系统,根据所述损伤目录对条件参数进行筛选,得到条件组合;根据所述损伤识别规则以及所述条件组合识别承压设备的损伤模式。本发明能够在确定筛选条件(如材料、温度、介质和工艺)前提下,根据损伤敏感性判别规则,智能化地识别当前条件下的材料损伤模式及其损伤发生敏感性。
Description
技术领域
本发明涉及设备损伤识别领域,特别是涉及一种便携式承压设备损伤模式智能识别方法及系统。
背景技术
对于石油化工、能源电力等企业,装置的长周期安全稳定运行,一方面可以保证企业降低维护成本,增加经济效益,另一方面也可以降低设备事故率,保障企业生产安全和社会公共安全。从上世纪60-70年代以来,石油化学、电力等工业进入大规模生产阶段,随着装置和设备服役参数(温度、压力等)的不断提高、物流介质地日益复杂化、结构形式的多样化,设备和部件开始呈现出越来越多的损伤模式,逐渐形成了腐蚀减薄、环境开裂、材质劣化、机械损伤和复合损伤(或交互损伤)等大类损伤,其中每类损伤又按照机理、介质、形貌等区别分为许多不同小类的损伤模式(见API 571、GB/T 30579-2014)。损伤监检测技术需要通过不同部位的损伤识别来进行监检测设备或传感器布点;损伤定量评价需要以设备或部件的损伤模式的精准判断为基础;风险评估技术需要对不同设备或单元进行准确地损伤模式识别,才能进行风险计算和检维修测量优化。因此,我们需要对成套装置承压设备或部件的损伤模式进行有效识别。
由于损伤监检测、风险评估、损伤定量评价、智能运维等技术的迅猛发展,对设备或部件的损伤模式识别提出了更高要求。传统的损伤模式识别主要是基于标准、手册和相关知识,通过既有的关联表格或通过专家经验完成设备或部件的损伤识别。
目前所指的损伤模式识别,按照GB/T 30579-2014的识别过程,需对应损伤现象及辅助的试验结果进行综合分析,必要时采取失效故障树分析法、排除法或模拟试验法等方法进一步分析判断,与专家的个人知识积累和专业判断相关性很大。因此,需要建立与材料、操作参数等关联的损伤模式识别规则,实现损伤识别的信息化和智能化,形成一套可操作的系统方法和执行工具,实现研究人员、工程师和设备管理人员对承压设备损伤模式的智能识别。目前,现有的损伤模式识别还没有引入智能识别功能,且风险评估中的损伤识别大多也需要基于工程师们前期判别后录入,没有很好地总结各类损伤模式的识别规则,也没有与当前的信息化系统结合起来,导致判别标准不统一和效率低下。
发明内容
本发明的目的是提供一种便携式承压设备损伤模式智能识别方法及系统,在确定筛选条件(如材料、温度、介质和工艺)前提下,根据损伤敏感性判别规则,智能化地识别当前条件下的材料损伤模式及其损伤发生敏感性。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种便携式承压设备损伤模式智能识别方法,包括:
获取承压设备的损伤目录;
获取各类损伤识别规则;
根据所述损伤目录对条件参数进行筛选,得到条件组合;
根据所述损伤识别规则以及所述条件组合识别承压设备的损伤模式。
可选地,所述损伤目录包括不同损伤类型的损伤描述及损伤机理、损伤形态、受影响的材料、影响因素、发生的装置或设备、预防措施、检测或监测方法以及相关或伴随的其他损伤。
可选地,所述条件参数包括材料类型、温度范围、介质类型以及工艺条件。
可选地,所述承压设备的损伤模式包括腐蚀减薄、环境开裂、材质劣化和机械损伤。
可选地,还包括:
对损伤识别结果进行展示。
可选地,还包括:
根据所述损伤识别规则以及所述条件组合确定所述损伤模式的等级。
本发明还提供了一种便携式承压设备损伤模式智能识别系统,包括:
知识库模块,用于存储承压设备的损伤目录和各类损伤识别规则;
条件筛选模块,用于确定损伤识别的条件组合;
损伤识别模块,分别与损伤知识库模块和损伤条件筛选模块连接,用于根据损伤识别规则以及损伤识别条件识别承压设备的损伤模式和损伤模式等级。
可选地,所述损伤目录包括不同损伤类型的损伤描述及损伤机理、损伤形态、受影响的材料、影响因素、发生的装置或设备、预防措施、检测或监测方法以及相关或伴随的其他损伤。
可选地,所述条件参数包括材料类型、温度范围、介质类型以及工艺条件。
可选地,还包括:
损伤识别展示模块,与损伤识别模块连接,用于显示损伤识别结果。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
本发明公开了一种便携式承压设备损伤模式智能识别方法及系统,根据所述损伤目录对条件参数进行筛选,得到条件组合;根据所述损伤识别规则以及所述条件组合识别承压设备的损伤模式。本发明能够在确定筛选条件(如材料、温度、介质和工艺)前提下,根据损伤敏感性判别规则,智能化地识别当前条件下的材料损伤模式及其损伤发生敏感性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例便携式承压设备损伤模式智能识别方法的流程图;
图2为本发明实施例便携式承压设备损伤模式智能识别系统的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种便携式承压设备损伤模式智能识别方法及系统,在确定筛选条件(如材料、温度、介质和工艺)前提下,根据损伤敏感性判别规则,智能化地识别当前条件下的材料损伤模式及其损伤发生敏感性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示,一种便携式承压设备损伤模式智能识别方法包括以下步骤:
步骤101:获取承压设备的损伤目录。所述损伤目录包括不同损伤类型的损伤描述及损伤机理、损伤形态、受影响的材料、影响因素、发生的装置或设备、预防措施、检测或监测方法以及相关或伴随的其他损伤。(具体为:不同损伤类型的损伤描述及损伤机理、不同损伤类型的损伤形态、受不同损伤类型影响的材料、主要影响损伤类型的因素、不同损伤类型易发生的装置或设备、不同损伤类型的主要预防措施、检测或监测不同损伤类型的方法以及不同损伤类型相关或伴随的其他损伤)
步骤102:获取各类损伤识别规则。
损伤识别规则包括高温H2S-H2腐蚀敏感性判别规则、大气腐蚀敏感性判定规则、氯化物应力腐蚀开裂敏感性判定规则、连多硫酸应力腐蚀开裂敏感性判定规则等36种。类损伤模式的损伤敏感性判别规则需要通过专家知识进行梳理添加;损伤模式大类只有蚀减薄、环境开裂、材质劣化和机械损伤,以及其他损伤,即无法被归类到这四类的,每一大类底下还有几十种小类损伤。
【36种损伤识别规则名称】
1、冷却水腐蚀敏感性判别规则(腐蚀减薄)
2、氢氟酸腐蚀敏感性判别规则(腐蚀减薄)
3、苯酚腐蚀敏感性判别规则(腐蚀减薄)
4、磷酸腐蚀敏感性判别规则(腐蚀减薄)
5、硫酸腐蚀敏感性判别规则(腐蚀减薄)
6、碱腐蚀敏感性判别规则(腐蚀减薄)
7、不锈钢点蚀敏感性判别规则(腐蚀减薄)
8、大气腐蚀敏感性判别规则(腐蚀减薄)
9、层下腐蚀敏感性判别规则(腐蚀减薄)
10、碱应力腐蚀开裂敏感性判别规则(环境开裂)
11、胺应力腐蚀开裂敏感性判别规则(环境开裂)
12、硫化物应力腐蚀开裂敏感性判别规则(环境开裂)
13、HSC-HF应力腐蚀开裂敏感性判别规则(环境开裂)
14、碳酸盐应力腐蚀开裂敏感性判别规则(环境开裂)
15、连多硫酸应力腐蚀开裂敏感性判别规则(环境开裂)
16、氯化物应力腐蚀开裂敏感性判别规则(环境开裂)
17、氨力腐蚀开裂敏感性判别规则(环境开裂)
18、氢致开裂敏感性判别规则(环境开裂)
19、氢鼓包敏感性判别规则(环境开裂)
20、高温氢腐蚀敏感性判别规则(环境开裂)
21、大气ClSCC敏感性判别规则(环境开裂)
22、层下ClSCC敏感性判别规则(环境开裂)
23、回火脆化敏感性判别规则(材质劣化)
24、475℃脆化敏感性判别规则(材质劣化)
25、sigma相脆化敏感性判别规则(材质劣化)
26、高温蠕变敏感性判别规则(材质劣化)
27、石墨化敏感性判别规则(材质劣化)
28、球化敏感性判别规则(材质劣化)
29、再热裂纹敏感性判别规则(材质劣化)
30、敏化-晶间腐蚀敏感性判别规则(材质劣化)
31、渗碳敏感性判别规则(材质劣化)
32、异种金属焊缝开裂敏感性判别规则(材质劣化)
33、低温脆断敏感性判别规则(机械损伤)
34、机械疲劳敏感性判别规则(机械损伤)
35、冲刷敏感性判别规则(机械损伤)
36、衬里失效敏感性判别规则(其他损伤)
步骤103:根据所述损伤目录对条件参数进行筛选,得到条件组合。
所述条件参数包括材料类型、温度范围、介质类型以及工艺条件。以上单项均可以根据系统使用人员对设备或部件的服役工况进行环境调研、推理估算等方法得到。在48种材料、12个温度范围、15种介质和11种工艺条件中选择出等待确定损伤模式的设备对应的材料类型、温度范围、介质类型、工艺条件的组合。
步骤104:根据所述损伤识别规则以及所述条件组合识别承压设备的损伤模式。所述承压设备的损伤模式包括腐蚀减薄、环境开裂、材质劣化和机械损伤。
还包括:步骤105:根据所述损伤识别规则以及所述条件组合确定所述损伤模式的等级。
损伤敏感性判定和展示。针对腐蚀减薄,基于筛选出的条件组合和损伤识别规则,直接给出腐蚀减薄敏感性等级、损伤形态;针对环境开裂,需确定当前是否发生开裂(通过评估人员已经获知的信息,比如企业已经告知这种设备或材料目前已经发生开裂;或者经由自己的预判假设当前是否发生开裂),基于筛选条件和环境开裂敏感性判别规则,给出环境开裂敏感性等级、损伤形态和发生部位;针对材质劣化,需根据具体损伤进一步明确具体操作温度、停工温度、氢分压(如需要)、服役时间等信息(和评估需求方沟通确认,获得相关信息),基于筛选条件和材质劣化敏感性判别规则(材质劣化敏感性判别规则包括回火脆化、475℃脆化、sigma相脆化、高温蠕变、石墨化、球化、再热裂纹、敏化-晶间腐蚀、渗碳等损伤的敏感性判别规则),给出环境开裂敏感性等级、损伤形态和发生部位;针对机械损伤,如蠕变,需进一步明确具体操作温度是否大于金属极限表中的最高限(将该种材料的具体操作温度与金属极限表做比较得出),基于筛选条件和机械损伤敏感性判别规则,给出蠕变敏感性等级、损伤形态。
腐蚀减薄、环境开裂、材质劣化和机械损伤的敏感性至少包含低、中、高三个等级。
还包括:步骤106:对损伤识别结果进行展示。展示损伤识别后的结果,包含筛选条件、可能发生的损伤类型、是否发生开裂、敏感性等级、发生部位描述和损伤形态描述等内容。
具体实施例:
1、高温H2S-H2腐蚀敏感性判定(属于腐蚀减薄)
材料:碳钢、低合金钢、304/304L/304H/316/316L/321/347/347H(“材料”的含义是指受影响的承压设备材料,用于判别,其他材料不受影响)。
介质:H2S和H2
损伤部位:含高温H2S和H2介质的设备和管道。
损伤形态:a)均匀腐蚀,同时生成硫化亚铁锈皮,并可能形成多层锈皮结构;b)金属表面的锈皮粘合牢固,且有灰色光泽,易被认为是没有发生腐蚀的金属集体。
表1碳钢发生H2S-H2腐蚀敏感性判定规则
<260℃ | 260-310℃ | ≧310℃ | |
碳钢 | 低 | 中 | 高 |
表2 Cr-Mo钢发生H2S-H2腐蚀敏感性判定规则
<275℃ | 275-350℃ | ≧350℃ | |
Cr-Mo | 低 | 中 | 高 |
表3奥氏体不锈钢发生H2S-H2腐蚀敏感性判定规则
<350℃ | 350-500℃ | ≧500℃ | |
奥氏体不锈钢 | 低 | 中 | 高 |
2、大气腐蚀敏感性判定(属于腐蚀减薄)
无绝热层(无保温层)(绝热层主要是保温层,“无绝热层(无保温层)”也是一个判定条件,即在该条件下才会发生大气外部腐蚀)。
材料:碳钢、低合金钢(大气外部腐蚀敏感性与材料有关系,本发明只写了碳钢和低合金钢,除了这两种外的材料不发生)。
操作温度:-12℃~121℃。
损伤形态:均匀减薄(无积液)或局部减薄(有积液)。
损伤部位:壁温在-12~121℃,无保温层的碳钢或低合金钢设备和管道,特别是漆层脱落部位、操作温度在常温附件波动、停车或长期停用设备、管道支撑部位。
表4大气外部腐蚀敏感性
海洋环境/凉水塔/蒸汽放空区/喷淋区/疏水区、温和环境、干旱/干燥环境、苛刻环境指设备所处环境。与损伤形态和损伤部位没有关系,只是与敏感性有关系。
3、氯化物应力腐蚀开裂敏感性判定(属于环境开裂)
损伤形态:树枝状穿晶开裂,敏化态的不锈钢为沿晶开裂。
损伤部位:焊缝、热影响区、母材(尤其是冷成型件)、堆焊层或衬里(所需应力很小,故敏感性与PWHT(焊后热处理)关系不大)。另外通常因为有氧存在促进开裂,所以在停车状态下易开裂。
奥氏体不锈钢,当物流含氯和水(包括波动和水压试验,以及冷却塔喷溅,任何浓度(括号里的内容可以删除,不然会增加复杂度))且温度高于60℃低于260℃时(高湿高盐地区应考虑降低温度下限),发生氯化物应力腐蚀开裂。
表5氯化物应力腐蚀开裂敏感性
pH值指承压设备所处环境的pH值,即需要评估部位接触的介质pH值。
4、连多硫酸应力腐蚀开裂(属于环境开裂)
材料:奥氏体不锈钢、镍基合金。
环境条件:停工检修(在停工检修时判断连多硫酸应力腐蚀开裂,只在停工检修时期才会发生,因为停工检修会开罐,氧气进入才会导致硫化物氧化演变成连多硫酸)。
损伤形态:沿晶开裂,平行于或垂直于焊缝。
损伤部位:热影响区、母材及堆焊层或衬里(所需应力很小,故敏感性与PWHT关系不大)。
奥氏体不锈钢或镍基合金,当物流含硫(任何浓度)且停工可能接触空气和水时,其连多硫酸应力腐蚀开裂敏感性分级见表6。
表6连多硫酸应力腐蚀开裂敏感性
温度<427℃ | 温度≧427℃ | |
304、316 | 中 | 高 |
304H、316H | 高 | 高 |
304L、316L | 低 | 中 |
321不锈钢 | 低 | 中 |
347不锈钢 | 低 | 中 |
5、敏化-晶间腐蚀敏感性判定(属于材质劣化)
损伤形态:321、347靠近焊缝的母材上刀线腐蚀。
损伤部位:300系列:热影响区、母材及堆焊层或衬里(所需应力很小,故敏感性与PWHT关系不大);铁素体不锈钢:焊缝。
表7不锈钢晶间腐蚀敏感性
6、蠕变敏感性判定(属于机械损伤)
材料:所有材料
应力状态:拉应力
损伤形态:微观孔洞、裂纹,宏观变形和开裂。
发生部位:高温存在拉应力部位
表8蠕变敏感性(℃)
7、冲刷敏感性判定(属于机械损伤)
材料:所有材料,含有固体颗粒,则判断存在冲刷
损伤形态:局部减薄,具体表现为金属的层层剥落
损伤部位:水煤浆进料部位,渣水系统,黑水、灰水系统中存在固液两相的管道和设备。一般存在于弯头、三通、大小头等流速、流向突变的地点。(表9与温度没有关系)
表9冲刷敏感性(℃)
流速 | 低 | 中 | 高 |
冲刷敏感性 | 低 | 中 | 高 |
如图2所示,本发明还提供了一种便携式承压设备损伤模式智能识别系统,包括:
知识库模块1,用于存储承压设备的损伤目录和各类损伤识别规则。包含损伤目录11和快速查询12两部分。所述损伤目录11包括不同损伤类型的损伤描述及损伤机理、损伤形态、受影响的材料、影响因素、发生的装置或设备、预防措施、检测或监测方法以及相关或伴随的其他损伤。快速查询12用于提供分类依据,帮助使用者快速认识当前设备或装置可能包含的损伤类型。
条件筛选模块2,用于确定损伤识别的条件组合。包括材料选择21、温度选择22、介质选择23以及工艺选择24。
损伤识别模块3,分别与损伤知识库模块和损伤条件筛选模块连接,用于根据损伤识别规则以及损伤识别条件识别承压设备的损伤模式和损伤模式等级。
包括:腐蚀减薄判别31、环境开裂判别32、材质劣化判别33和机械损伤判别34。腐蚀减薄判别31的具体内容为根据与腐蚀减薄对应的损伤敏感性判别规则判断输入的材料、温度、介质和工艺条件是否属于腐蚀减薄以及属于腐蚀减薄的哪个等级;环境开裂判别32、材质劣化判别33和机械损伤判别34的具体内容同理。
损伤识别展示模块4,与损伤识别模块连接,用于显示损伤识别结果。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种便携式承压设备损伤模式智能识别方法,其特征在于,包括:
获取承压设备的损伤目录;
获取各类损伤识别规则;
根据所述损伤目录对条件参数进行筛选,得到条件组合;
根据所述损伤识别规则以及所述条件组合识别承压设备的损伤模式。
2.根据权利要求1所述的便携式承压设备损伤模式智能识别方法,其特征在于,所述损伤目录包括不同损伤类型的损伤描述及损伤机理、损伤形态、受影响的材料、影响因素、发生的装置或设备、预防措施、检测或监测方法以及相关或伴随的其他损伤。
3.根据权利要求1所述的便携式承压设备损伤模式智能识别方法,其特征在于,所述条件参数包括材料类型、温度范围、介质类型以及工艺条件。
4.根据权利要求1所述的便携式承压设备损伤模式智能识别方法,其特征在于,所述承压设备的损伤模式包括腐蚀减薄、环境开裂、材质劣化和机械损伤。
5.根据权利要求1所述的便携式承压设备损伤模式智能识别方法,其特征在于,还包括:
对损伤识别结果进行展示。
6.根据权利要求1所述的便携式承压设备损伤模式智能识别方法,其特征在于,还包括:
根据所述损伤识别规则以及所述条件组合确定所述损伤模式的等级。
7.一种便携式承压设备损伤模式智能识别系统,其特征在于,包括:
知识库模块,用于存储承压设备的损伤目录和各类损伤识别规则;
条件筛选模块,用于确定损伤识别的条件组合;
损伤识别模块,分别与损伤知识库模块和损伤条件筛选模块连接,用于根据损伤识别规则以及损伤识别条件识别承压设备的损伤模式和损伤模式等级。
8.根据权利要求7所述的便携式承压设备损伤模式智能识别系统,其特征在于,所述损伤目录包括不同损伤类型的损伤描述及损伤机理、损伤形态、受影响的材料、影响因素、发生的装置或设备、预防措施、检测或监测方法以及相关或伴随的其他损伤。
9.根据权利要求7所述的便携式承压设备损伤模式智能识别系统,其特征在于,所述条件参数包括材料类型、温度范围、介质类型以及工艺条件。
10.根据权利要求7所述的便携式承压设备损伤模式智能识别系统,其特征在于,还包括:
损伤识别展示模块,与损伤识别模块连接,用于显示损伤识别结果。
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2020
- 2020-10-20 CN CN202011123770.7A patent/CN112304852B/zh active Active
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CN112304852B (zh) | 2021-10-29 |
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