CN113944886B - 一种管道锈瘤检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种管道锈瘤检测方法,包括以下步骤:根据管道的额定流量、及标准管径计算管道理论流速;将管道分成若干段,管道内投放检测器,测量拟标定流速,将每一段标定间隔内所测得到的一组拟标定流速进行平均处理,所得平均值记为标定点流速;对比标定点流速和理论流速计算出等效管径及锈瘤平均高度,并结合直接分级法和间接分级法对管道锈瘤的严重程度进行分级;对管道内每一个标定点进行等级划分,再根据所划分的等级对所有标定点进行等级标记,得到沿管段分布的标定点的等级分布情况,进而确定后期维护方案。本发明实现了对管道锈瘤的分布情况以及量化锈瘤的严重程度的检测,除去了严重程度的锈瘤。

Description

一种管道锈瘤检测方法
技术领域
本发明涉及管道检测领域,尤其涉及一种管道锈瘤检测方法。
背景技术
随着经济发展,城市输水管网越来越复杂,各种管道泄漏和堵塞等故障不断,对埋设于地下的各种管线进行日常维护和故障检修显得越来越重要。尤其随着管道的老化,一些金属管道开始腐蚀,很多都出现长锈瘤的情况(如图1所示),甚至有些管段的锈瘤长到数公分之高,不仅严重影响管道的正常运输,还增加了管道破裂的风险。
目前对管道锈瘤的测定还没有一种通用的方法,还仅停留在通过管道内窥镜检查是否存在锈瘤的阶段,无法对管壁锈瘤情况做准确地评估,从而影响后期对可能风险的预防能力。
发明内容
本发明提供了一种管道锈瘤检测方法,用于检测管道锈瘤的分布情况以及量化锈瘤的严重程度,除去严重程度的锈瘤,详见下文描述:
一种管道锈瘤检测方法,所述方法包括以下步骤:
根据管道的额定流量、及标准管径计算管道理论流速;
将管道分成若干段,管道内投放检测器,测量拟标定流速,将每一段标定间隔内所测得到的一组拟标定流速进行平均处理,所得平均值记为标定点流速;
对比标定点流速和理论流速计算出等效管径及锈瘤平均高度,并结合直接分级法和间接分级法对管道锈瘤的严重程度进行分级;
对管道内每一个标定点进行等级划分,再根据所划分的等级对所有标定点进行等级标记,得到沿管段分布的标定点的等级分布情况,进而确定后期维护方案。
在一种实施方式中,所述将管道分成若干段,管道内投放检测器,测量拟标定流速具体为:
将管道分为若干个部分,分割后的每一段称为一个标定点,标定点的长度范围称为标定间隔,检测器每前进一个标定间隔的同时,测一组拟标定流速。
其中,所述拟标定流速为:
1)在一段标定间隔内测量若干个瞬时流速,将连续一个单位时长内所测得的瞬时流速分为一组;
2)每一组测得的瞬时流速的个数采用单位时间内流速传感器的总采样次数,从分组后的瞬时流速组中,依次随机选出一组采样数据,并将选取的一组采样数据进行数值上的平均,得到一个拟标定流速值;
3)重复步骤2)多次得到一组拟标定流速值,重复次数等于单位时长内流速传感器总采样次数。
优选地,所述等效管径的计算公式如下:
式中,Di作为第i标定点处的等效管径,D为标准管径,v为理论流速,vi为第i标定点处流速。
在一种实施方式中,所述直接分级法为:利用计算所得的锈瘤平均高度hi直接进行分级,
其中,m=0、1、2、3...9,代表级别数。
在一种实施方式中,所述间接分级法为:属于第n级的等效管径记作满足如下不等式:
其中,n=1、2、3...9;满足的情况被定义为0级。
本发明提供的技术方案的有益效果是:
1、通过该方法能够快速测定管道锈瘤的分布情况,通过量化管道的锈瘤严重程度,对后期维护措施提供了有效依据;
2、通过采用该方法,能够一次性地对管道整体长锈情况有一个一维的图像,进一步采取多次检测可以获得随时间的延续管道锈瘤程度的变化,有利于提前预测管道可能的突发性事故;
3、通过该方法提供的管壁锈瘤分布数据,对于后期管道设计、敷设方案、生命周期以及维护方案等诸多方面形成参考价值。
附图说明
图1为真实管道锈瘤照片;
图2为本发明提供的管道锈瘤测定方法的原理图;
图3为本发明提供的锈瘤管道剖面图。
附图中,各标号所代表的部件列表如下:
1:管道; 2:锈瘤;
3:检测器; 4:流体;
11:阀井; 31:流速传感器;
32:检测器牵引线缆。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
为了实现上述目的,参见图1和图2,本发明实施例采取的技术方案是通过检测管道1内标定点处流体4的流速,进一步进行分级测定管壁上锈瘤2的严重程度,从而对后期维护提供了扎实的评价标准,
所采用的步骤方法如下:
101:根据管道标准参数,计算理论流速;
此步骤的意义在于对后面步骤作为参考;具体理论流速根据额定流量、及标准管径计算而得,
计算公式如下:
式中,Q为额定流量,D为标准管径,v为理论流速。
102:向管道1内投放检测器3,测量拟标定流速,并计算标定点流速;
其中,具体投放检测器3时可根据实际的管道1的情况而定,通常通过管路中阀井11处的闸阀进行投放工作;投放前必须保证管道1的正常运行(即需要保持在满管状态),并通过检测器3自身携带的流速传感器31能够实时记录管内流体4的拟标定流速。按照如下步骤计算流速:
a)将管道1分为若干个部分,分割后的每一段称为一个标定点,标定点的长度范围称为标定间隔,检测器3每前进一个标定间隔的同时,测一组拟标定流速。标定间隔可以是等分一根管段(例如:常用钢管长度为6米或12米)、或者等分两个阀井11之间的管段,又或自定义的间隔,本发明实施例对此不做限制。
作为实施例,例如:标定间隔定义为两个相邻阀井11等分100段,假设阀井11的间距为500米,那么每一段,即标定间隔为5米,如此类推。
b)定义拟标定流速,方法如下:
b1)一段标定间隔内测量若干个瞬时流速,并对所得的瞬时流速进行分组,分组原则是连续一个单位时长内所测得的瞬时流速分为一组。例如:标定间隔为5米,检测器3的移动速度为0.1米/秒,那么走完标定间隔总时长为50秒,1秒为一组,共分为50组。
b2)每一组测得的瞬时流速的个数采用单位时间内流速传感器31的总采样次数。例如:测量一组瞬时流速时长规定为1秒,流速传感器31的采样频率为每秒100次时,相当于一秒采样100个瞬时流速值。
b3)从分组后的瞬时流速组中,依次随机选出一组采样数据,并将选取的一组采样数据进行数值上的平均,得到一个拟标定流速值,如此重复多次得到一组拟标定流速值,重复次数等于单位时长内流速传感器31总采样次数。
上述随机选择指的是任何数被选择概率相同。例如:瞬时流速有50组,每组又有100个采样值,从每组中随机选一个采样值,得到50个随机的采样数,对此进行平均后得到第一个拟标定流速,每组中随机再选一个采样值,又可以得到50个随机的采样数,对此进行平均后得到第二个拟标定流速。如此类推可以得到一组包含100个拟标定流速值的数据。
c)将每一段标定间隔内所测得到的一组拟标定流速进行平均处理,所得平均值记为标定点流速。
103:对比标定点流速和理论流速计算出等效管径以及锈瘤平均高度;
其中,等效管径的计算公式如下:
式中,Di作为第i标定点处的等效管径,D为标准管径,v为额定流速,vi为第i标定点处流速。
如图1所示管道内锈瘤成长凹凸不平,在实际管道中这种局部不均匀的结构在管道总体上近似看作是均匀地分布(如图3所示),影响锈瘤成长局部不均匀的随机影响因素包括但不限于输水流速波动、管道内流动的泥沙、温度波动以及气泡等。这些要素互为独立且对管道内锈瘤的影响是很小的。从而可以假定管道内任一处的锈瘤成长情况互为独立,且因为是从同一个总体中抽取的样本,所以也是同分布的,也就是说任何一处锈瘤成长情况不取决于其他地方的锈瘤成长情况,并服从相同的分布。这就满足了中心极限定理基本要求,即:随机变量相互独立,有同样的分布,且存在数学期望和方差。中心极限定理证明了每次从总体中抽取容量为n的简单随机样本,这样抽取很多次后如果样本容量足够大,这样样本均值分布近似服从正态分布。这就保证了不管实际管道中的锈瘤高度如何分布,通过一组样本即可近似得到总体的平均高度。从而抛开去计算实际管道每一处的锈瘤的高度,只要记录若干组随机样本的平均值,即可得到整个管段的锈瘤的平均高度,从而可以计算出等效管径。在实际中样本大小大于50,即可很好的满足要求。
在本发明实施例中,随机样本不是直接测量管道内的锈瘤高度,而是间接通过测量流体流速去取代对实际管道的锈瘤的测量,上一步方法中所提到的瞬时流速,即反映了该流速采样点处管道截面上锈瘤的高度分布,或者更准确的说是截面上锈瘤平均高度。在经过对瞬时流速分组和再分组平均得到拟标定流速值,这个过程间接对应的是在一段标定间隔内随机选择一组管道截面,并对其锈瘤高度进行平均处理。对一组拟标定流速值平均后得到标定点流速,这个过程对应着对平均后得到的一组锈瘤高度进行再平均,进而得到总体管段锈瘤高度平均值。
为了尽量接近实际平均值,本发明实施例中的样本采用100组,对其进行平均后得到标定点流速,即为一段标定间隔内的平均流速。该数值带入上述公式(1)可得到第i标定点处的等效管径Di。进一步可计算第i标定点处锈瘤平均高度hi
其中,Di为第i标定点处的等效管径,D为标准管径。
104:管道锈瘤严重程度分级;
a.直接分级法:利用计算所得的锈瘤平均高度hi直接进行分级。一般来说锈瘤越高,意味着管道腐蚀越严重,所以大的hi值对应着较严重的等级。本发明实施例中用小的数字代表严重的等级,也就是说hi越大其等级数值越小。例如;给定如下等级分法:D/2>hi≥D/4为0级锈瘤,D/4>hi≥D/8为1级锈瘤,D/8>hi≥D/16为2级锈瘤,依次类推9级锈瘤高度在D/1024>hi≥D/2048区间内。总结为如下不等式:
其中,m=0、1、2、3...9,代表级别数;具体例如:标准管径D为800mm的管道,根据不等式(3)可知,0级锈瘤对应锈瘤高度应满足对应9级锈瘤的锈瘤高度应满足0.78mm>hi≥0.39mm。
b.间接分级法:利用计算所得的等效管径数值,对锈瘤严重程度进行分级。本发明实施例中给出如下方法,管道1的锈瘤程度等级(称第n级)由以下方式确定:任取某一标定点,属于第n级的等效管径记作/>当且满足如下不等式:
其中,n=1、2、3...9;特别地,满足的情况被定义为0级;等级划分基于管道的直径尺寸,这种方案不像直接分级法那样直观,但是从计算的角度来讲无需从流速换算到锈瘤高度就能给出等级分布。该方案中等级越小意味着锈瘤越严重,例如,0级时等效管径小于标准管径的一半,这已经是很危险的情况了。
尽管两种等级分布法在形式上有所不同,但不同方法所得出等级数值是等价的,等效管径Di与等效锈瘤高度hi之间换算关系已在(2)式中给出,从而很容易在不等式(3)和(4)之间进行转换。例如,对于处于3级锈瘤的管道,利用直接分级法不等式(3)计算可得锈瘤高度满足利用间接分级法不等式(4)计算可得管道等效管径满足利用等效管径与锈瘤高度换算关系(2)可得两种等级分法得到的结果是相同的。两种分级方法的区别在于侧重点不同,前者关注的是锈瘤高度,而后者关注的管道管径的变化。
具体实现时,根据实际应用中的需要选择直接分级法或间接分级法,本发明实施例对此不做限制。
105:对管道内每一个标定点进行等级划分,再根据所划分的等级对所有标定点进行等级标记,可得到沿着管段分布的标定点的等级分布情况;
106:根据管路中标定点等级分布确定后期维护方案。
例如:实际中锈瘤2严重的管段,所得标定点等级分布集中在较低的数值;例如:管径DN800的管道1要求该管道锈瘤2的高度不能超过10cm时,根据直接分级法中提到的不等式(3)计算所得该管道1的锈瘤等级必须在4级以上才能满足要求。
具体维护方案根据不同管道1以及其锈瘤等级来确定。例如:作为实施例DN800的管道1的锈瘤等级小于4时,可采用专用的清管器进行除锈处理,再综合考虑成本等因素的基础上对于小于2级的管道1进行作废和更换处理。对于锈瘤程度在4到7级之间的管道1可进行石英砂除锈方法。对于大于7级的管段采取酸洗等化学除锈方法。
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外,其他器件的型号不做限制,只要能完成上述功能的器件均可。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图,上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种管道锈瘤检测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
根据管道的额定流量、及标准管径计算管道理论流速;
将管道分成若干段,管道内投放检测器,测量拟标定流速,将每一段标定间隔内所测得到的一组拟标定流速进行平均处理,所得平均值记为标定点流速;
对比标定点流速和理论流速计算出等效管径及锈瘤平均高度,并结合直接分级法和间接分级法对管道锈瘤的严重程度进行分级;
对管道内每一个标定点进行等级划分,再根据所划分的等级对所有标定点进行等级标记,得到沿管段分布的标定点的等级分布情况,进而确定后期维护方案;
所述拟标定流速为:
1)在一段标定间隔内测量若干个瞬时流速,将连续一个单位时长内所测得的瞬时流速分为一组;
2)每一组测得的瞬时流速的个数采用单位时间内流速传感器的总采样次数,从分组后的瞬时流速组中,依次随机选出一组采样数据,并将选取的一组采样数据进行数值上的平均,得到一个拟标定流速值;
3)重复步骤2)多次得到一组拟标定流速值,重复次数等于单位时长内流速传感器总采样次数;
所述等效管径的计算公式如下:
式中,Di作为第i标定点处的等效管径,D为标准管径,v为理论流速,vi为第i标定点处流速;
所述直接分级法为:利用计算所得的锈瘤平均高度hi直接进行分级,
其中,m=0、1、2、3...9,代表级别数;
所述间接分级法为:属于第n级的等效管径记作满足如下不等式:
其中,n=1、2、3...9;满足的情况被定义为0级。
2.根据权利要求1所述的一种管道锈瘤检测方法,其特征在于,所述将管道分成若干段,管道内投放检测器,测量拟标定流速具体为:
将管道分为若干个部分,分割后的每一段称为一个标定点,标定点的长度范围称为标定间隔,检测器每前进一个标定间隔的同时,测一组拟标定流速。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03108613A (ja) * 1989-09-22 1991-05-08 Japan Steel & Tube Constr Co Ltd 管渠内の平均流速測定方法
KR101379934B1 (ko) * 2013-10-31 2014-04-10 한국기계연구원 배관 내 스케일 측정 장치 및 그 방법
CN106779426A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 上海化学工业区公共管廊有限公司 一种化工管廊结构安全性的检测评估方法
CN108151791A (zh) * 2018-01-25 2018-06-12 上海水顿智能科技有限公司 一种分析管道淤积分布的方法
CN109816133A (zh) * 2017-11-21 2019-05-28 中国石油天然气股份有限公司 一种管道内腐蚀预测方法
CN110375810A (zh) * 2019-08-09 2019-10-25 中国石油天然气股份有限公司 一种管道内部变形缺陷检测的方法、装置和可读存储介质
CN110864227A (zh) * 2019-11-01 2020-03-06 清华大学 一种供水管网状态监测系统及方法
CN111008357A (zh) * 2019-12-19 2020-04-14 中国水利水电第七工程局有限公司 一种污水管道中泥沙平均淤堵高度的确定方法
CN111637367A (zh) * 2020-04-24 2020-09-08 西南石油大学 山地输气管道内腐蚀缺陷检测与评价方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ITMI20120838A1 (it) * 2012-05-15 2013-11-16 Eni Spa "metodo per l'identificazione di occlusioni in reti di tubazioni per il trasporto di fluidi"

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03108613A (ja) * 1989-09-22 1991-05-08 Japan Steel & Tube Constr Co Ltd 管渠内の平均流速測定方法
KR101379934B1 (ko) * 2013-10-31 2014-04-10 한국기계연구원 배관 내 스케일 측정 장치 및 그 방법
CN106779426A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 上海化学工业区公共管廊有限公司 一种化工管廊结构安全性的检测评估方法
CN109816133A (zh) * 2017-11-21 2019-05-28 中国石油天然气股份有限公司 一种管道内腐蚀预测方法
CN108151791A (zh) * 2018-01-25 2018-06-12 上海水顿智能科技有限公司 一种分析管道淤积分布的方法
CN110375810A (zh) * 2019-08-09 2019-10-25 中国石油天然气股份有限公司 一种管道内部变形缺陷检测的方法、装置和可读存储介质
CN110864227A (zh) * 2019-11-01 2020-03-06 清华大学 一种供水管网状态监测系统及方法
CN111008357A (zh) * 2019-12-19 2020-04-14 中国水利水电第七工程局有限公司 一种污水管道中泥沙平均淤堵高度的确定方法
CN111637367A (zh) * 2020-04-24 2020-09-08 西南石油大学 山地输气管道内腐蚀缺陷检测与评价方法

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