CN116608419B - 一种结合振动监测的管道疲劳失效风险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及管道疲劳监测技术领域，具体涉及一种结合振动监测的管道疲劳失效风险评估方法，包括如下步骤：获得同一管道上的每个检测点的振动风险因子，取此管道上的所有振动风险因子的最大值作为管道的振动风险指标；将管道的振动风险指标与设定的风险值比较，确定管道疲劳失效风险等级。本方案可计算管道振动风险等级，为企业提供管道振动的动态风险评估，给企业设备管理人员提供实时数据及管道风险等级，为管理人员制定检维修计划提供依据。
Description
技术领域
本发明涉及管道疲劳监测技术领域，具体涉及一种结合振动监测的管道疲劳失效风险评估方法。
背景技术
管道振动是生产企业中常见的现象，由于压缩机、泵等振动源头的存在，进出口或压降阀附近的管道会产生较大的振动。长期的管道振动可能会引起疲劳失效等问题，造成管道泄漏、断裂等安全事故。目前对管道振动的判断一般是通过肉眼观察，或由现场人员用测振仪测量振动值，然后根据经验进行判断；对影响严重的振动会联系设计、安装单位或管道分析机构进行处理，没有明确的风险判定方法。而对于压力管道，使用单位会请第三方机构进行定期检验，检验内容主要为腐蚀或材料劣化情况的检查，同样没有针对管道疲劳失效的检验方法，在RBI分析中，可以将振动作为评判的一部分，与腐蚀、材料分析一起作为压力管道的风险评估因素，但RBI分析中主要考虑腐蚀等失效机理以及企业管理因素，振动的权重相对较小，没有单独的针对管道疲劳失效的振动风险分析判断规则。而对企业来说，机泵、阀门附近管道的失效多是由振动引起。
现阶段使用的振动监测手段多用于动设备的监测，如压缩机、发电机等，利用速度或加速度传感器采集数据并分析，得到时域及频域波形进行处理，通过倍频分析值与数据库的比对诊断旋转设备故障。但管道属于静设备范畴，不存在旋转设备中的倍频分析，因此振动监测极少用于管道设备的监测，也没有管道疲劳相关的失效数据库，更没有结合振动监测的管道疲劳失效风险评估判断规则。因此，亟需一种监测振动切通过测量数据自动评估管道疲劳风险的规则或方法。
发明内容
基于上述情况，本发明提供了一种结合振动监测的管道疲劳失效风险评估方法，可计算管道振动风险等级，为企业提供管道振动的动态风险评估，给企业设备管理人员提供实时数据及管道风险等级，为管理人员制定检维修计划提供依据。
本发明提供如下技术方案：一种结合振动监测的管道疲劳失效风险评估方法，包括如下步骤 ：获得同一管道上的每个检测点的振动风险因子，取此管道上的所有振动风险因子的最大值作为管道的振动风险指标；将管道的振动风险指标与设定的风险值比较，确定管道疲劳失效风险等级。
每个检测点的振动风险因子采用下述公式获得：
,
其中为振动风险因子，b1为疲劳失效历史系数，/>为纠正措施修正系数，b2为振动烈度，b3为循环应力来源系数，/>为复杂度修正系数，/>为支撑条件修正系数。
对于疲劳失效历史系数b1，检测点所在的管道未发生过疲劳失效，则b1=1；检测点所在的管道发生过1次疲劳失效，则b1=50；检测点所在的管道发生过1次以上疲劳失效，则b1=500。
对于纠正措施修正系数，根据工程分析进行了纠正，/>=0.002；根据经验进行了纠正，/>=0.2；未进行纠正，/>=2，所述的工程分析进行纠正包括但不限于进行工程改造、增加支撑、增加阻尼器等。
对于计算振动烈度b2，时，b2=1；时，b2=50；/>时，b2=500；其中，RMSc为标准值或阈值，可根据不同行业或场景的标准规范确定，或根据正常运行时的参数确定；RMSm为监测值。
对于循环应力来源系数b3，1、如果相连管路15m内存在的循环应力来源为往复机械时，b3=50；2、如果相连管路15m内存在的循环应力来源为安全阀振动时，b3=25；3、如果相连管路15m内存在的循环应力来源为高压降阀门时，b3=10；4、如果相连管路15m内无循环应力来源为时，b3=1；当同时具备上述两个或者两个以上情况时，b3取上述情况的最大值。
对于复杂度修正系数，如果相连管路15m内存在0-5个支管或管接头，/>=0.5；如果相连管路15m内存在5-10个支管或管接头，/>=1；如果相连管路15m内存在10个以上支管或管接头，/>=2。
对于支撑条件修正系数，管道支撑稳固即支撑良好，/>=1；管道支撑不稳即支撑不佳，/>=2；管道无支撑即仅为管道时，/>=1。
管道疲劳失效风险等级F由振动风险指标数值B所在区间确定，管道疲劳失效风险等级F为1级：B∈(0,0.5]，为极低风险;管道疲劳失效风险等级F为2级：B∈(0.5,5]，为低风险;管道疲劳失效风险等级F为3级：B∈(5,50]，为中风险;管道疲劳失效风险等级F为4级：B∈(50,500]，为中高风险;管道疲劳失效风险等级F为5级：B∈(500,5000) ，为高风险。
本方案适用于1、压缩机、泵等旋转机械的进出口管道处；2、管道弯头、大小头、三通等管件处；3、减压阀等阀门前后连接处；4、存在强风影响环境的管道中间跨中处等，本申请的有益效果在于，先确定该管道历史发生的疲劳失效次数；再确认相连管路15m内存在的循环应力来源 ，动力来源包括往复机械、安全阀振动、高压降阀门；然后确定相连管路15m内存在的支管、管接头数量；再者确定管道支撑情况，包括支撑良好、支撑不佳、仅为管道；然后标定均方根值RMSc：现场管道上布置振动监测传感器，采集的信息可以通过采集卡及4G模块传输至物联网云平台，采集管道或容器接管附近正常工作时段（无异常振动或振动量处在接受范围内）的振动信号RMS值，作为标定值RMSc；输入标准值作为评定阈值；测量均方根值RMSm：监测过程中，采集到振动信号的RMS值，作为测量值RMSm，将上述情况带入振动风险因子的计算公式中，获得管道上的所有振动风险因子，然后取最大值作为管道整体的振动风险因子，管道的振动风险指标与管道的振动风险因子相同，通过振动风险指标所处区间确定管道疲劳失效风险等级。
附图说明
图1为本发明具体实施方式的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明具体实施方式中的附图，对本发明具体实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的具体实施方式仅仅是本发明一种具体实施方式，而不是全部的具体实施方式。基于本发明中的具体实施方式，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具体实施方式，都属于本发明保护的范围。
通过附图可以看出，本发明的结合振动监测的管道疲劳失效风险评估方法，包括如下步骤 ：
获得同一管道上的每个检测点的振动风险因子，每个检测点的振动风险因子采用下述公式获得：
,
其中为振动风险因子，b1为疲劳失效历史系数，/>为纠正措施修正系数，b2为振动烈度，b3为循环应力来源系数，/>为复杂度修正系数，/>为支撑条件修正系数。
取此管道上的所有振动风险因子的最大值作为管道整体的振动风险因子，管道的整体风险因子等于管道的振动风险指标；
将管道的振动风险指标与设定的风险值比较，确定管道疲劳失效风险等级。
对于疲劳失效历史系数b1，检测点所在的管道未发生过疲劳失效，则b1=1；检测点所在的管道发生过1次疲劳失效，则b1=50；检测点所在的管道发生过1次以上疲劳失效，则b1=500。
对于纠正措施修正系数，根据工程分析进行了纠正，/>=0.002；根据经验进行了纠正，/>=0.2；未进行纠正，/>=2，所述的工程分析进行纠正包括但不限于工程改造、增加支撑、增加阻尼器等。
对于计算振动烈度b2，时，b2=1；时，b2=50；/>时，b2=500；其中，RMSc为标准值或阈值，可根据不同行业或场景的标准规范确定，或根据正常运行时的参数确定；RMSm为监测值。
对于循环应力来源系数b3，如果相连管路15m内存在的循环应力来源为往复机械时，b3=50；如果相连管路15m内存在的循环应力来源为安全阀振动时，b3=25；如果相连管路15m内存在的循环应力来源为高压降阀门时，b3=10；如果相连管路15m内无循环应力来源为时，b3=1；当同时具备上述两个或者两个以上情况时，b3取上述情况的最大值。
对于复杂度修正系数，如果相连管路15m内存在0-5个支管或管接头，/>=0.5；如果相连管路15m内存在5-10个支管或管接头，/>=1；如果相连管路15m内存在10个以上支管或管接头，/>=2。
对于支撑条件修正系数，管道支撑稳固，/>=1；管道支撑不稳，/>=2；管道无支撑，/>=1。
管道疲劳失效风险等级F由振动风险指标数值B所在区间确定，管道疲劳失效风险等级F为1级：B∈(0,0.5];管道疲劳失效风险等级F为2级：B∈(0.5,5];管道疲劳失效风险等级F为3级：B∈(5,50];管道疲劳失效风险等级F为4级：B∈(50,500];管道疲劳失效风险等级F为5级：B∈(500,5000) ，如表1所示：
表1为管道疲劳失效风险等级
尽管已经示出和描述了本发明的具体实施方式，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离发明的原理和精神的情况下可以对这些具体实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种结合振动监测的管道疲劳失效风险评估方法，其特征在于包括如下步骤 ：
获得同一管道上的每个检测点的振动风险因子，取此管道上的所有振动风险因子的最大值作为管道的振动风险指标；
将管道的振动风险指标与设定的风险值比较，确定管道疲劳失效风险等级；
每个检测点的振动风险因子采用下述公式获得：
其中为振动风险因子，b1为疲劳失效历史系数，/>为纠正措施修正系数，b2为振动烈度，b3为循环应力来源系数，/>为复杂度修正系数，/>为支撑条件修正系数；
对于疲劳失效历史系数b1，
检测点所在的管道未发生过疲劳失效，则b1=1；
检测点所在的管道发生过1次疲劳失效，则b1=50；
检测点所在的管道发生过1次以上疲劳失效，则b1=500；
对于纠正措施修正系数，
根据工程分析进行了纠正，=0.002；
根据经验进行了纠正，=0.2；
未进行纠正，=2；
所述的工程分析进行纠正包括工程改造、增加支撑、增加阻尼器；
对于复杂度修正系数，
如果相连管路15m内存在0-5个支管或管接头，=0.5；
如果相连管路15m内存在5-10个支管或管接头，=1；
如果相连管路15m内存在10个以上支管或管接头，=2；
对于计算振动烈度b2，
时，b2=1；
时，b2=50；
时，b2=500；
其中，为标准值或阈值，/>为监测值；
对于循环应力来源系数b3，
如果相连管路15m内存在的循环应力来源为往复机械时，b3=50；
如果相连管路15m内存在的循环应力来源为安全阀振动时，b3=25；
如果相连管路15m内存在的循环应力来源为高压降阀门时，b3=10；
如果相连管路15m内无循环应力来源为时，b3=1；
当同时具备上述两个或者两个以上情况时，b3取上述情况的最大值；
对于支撑条件修正系数，
管道支撑稳固，=1；
管道支撑不稳，=2；
管道无支撑，=1；
管道疲劳失效风险等级F由振动风险指标数值B所在区间确定，
管道疲劳失效风险等级F为1级：B∈(0,0.5];
管道疲劳失效风险等级F为2级：B∈(0.5,5];
管道疲劳失效风险等级F为3级：B∈(5,50];
管道疲劳失效风险等级F为4级：B∈(50,500];
管道疲劳失效风险等级F为5级：B∈(500,5000) ，风险等级从1级到5级，风险逐级升高。
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|---|---|
| CN (1) | CN116608419B (zh) |
Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1114782A (ja) * | 1997-06-19 | 1999-01-22 | Shikoku Electric Power Co Inc | 配管劣化評価方法及び装置 |
| CN105606384A (zh) * | 2014-11-25 | 2016-05-25 | 葛龙 | 管道结构应力疲劳监控新系统 |
| CN110108455A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-09 | 中广核工程有限公司 | 一种核电厂小型管道振动应力测量及疲劳寿命评估方法 |
| WO2020040645A1 (en) * | 2018-08-24 | 2020-02-27 | Kristiansen Jan Allan | Pipe system for connecting subsea infrastructure |
| CA3048286A1 (en) * | 2019-06-28 | 2020-12-28 | Wilson Howe | Pipeline and equipment dynamic monitoring system and method therefor |
| CN112183912A (zh) * | 2019-07-05 | 2021-01-05 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种输油站场管道失效概率评估方法及装置 |
| CN113343402A (zh) * | 2021-07-07 | 2021-09-03 | 北京航空航天大学 | 基于多层卷积稀疏编码的管道腐蚀等级评估方法 |
| CN113627697A (zh) * | 2020-05-06 | 2021-11-09 | 中国石油化工股份有限公司 | 油气管道穿跨越段的失效等级获取方法及装置 |
| CN114018582A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-02-08 | 上海勘察设计研究院(集团)有限公司 | 基于振动特性的管涵结构健康与外部风险监控系统及方法 |
| CN114252149A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-03-29 | 华电电力科学研究院有限公司 | 火电厂高低加疏放水管道振动损伤及寿命快速评估方法 |
| CN114638166A (zh) * | 2022-03-23 | 2022-06-17 | 中国海洋石油集团有限公司 | 工艺管线疲劳损伤识别及预测方法、系统、设备和介质 |
| CN115169221A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-10-11 | 电子科技大学 | 一种核管道疲劳寿命智能预测方法 |
| CN115203987A (zh) * | 2022-09-16 | 2022-10-18 | 中国石油大学(华东) | 海底管道相依竞争失效实时可靠性评估系统及评估方法 |
| CN115264221A (zh) * | 2021-04-30 | 2022-11-01 | 中核核电运行管理有限公司 | 一种管道振动的主动监测系统与半主动控制方法 |
| CN115435247A (zh) * | 2022-09-01 | 2022-12-06 | 国家石油天然气管网集团有限公司 | 用于监控管道沿线安全的方法、装置及存储介质 |
| CN115681825A (zh) * | 2022-10-08 | 2023-02-03 | 广东中凯建设工程有限公司 | 建筑管道防震动损坏方法及安装结构 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100089161A1 (en) * | 2007-02-15 | 2010-04-15 | Dalhousie University | Vibration Based Damage Detection System |
| WO2019172455A1 (ja) * | 2018-03-09 | 2019-09-12 | 日本電気株式会社 | 配管診断装置、資産管理装置、配管診断方法及び記録媒体 |
| US11822325B2 (en) * | 2021-02-04 | 2023-11-21 | Chengdu Qinchuan Iot Technology Co., Ltd. | Methods and systems for managing a pipe network of natural gas |
-
2023
- 2023-07-20 CN CN202310891318.2A patent/CN116608419B/zh active Active
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1114782A (ja) * | 1997-06-19 | 1999-01-22 | Shikoku Electric Power Co Inc | 配管劣化評価方法及び装置 |
| CN105606384A (zh) * | 2014-11-25 | 2016-05-25 | 葛龙 | 管道结构应力疲劳监控新系统 |
| WO2020040645A1 (en) * | 2018-08-24 | 2020-02-27 | Kristiansen Jan Allan | Pipe system for connecting subsea infrastructure |
| CN110108455A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-09 | 中广核工程有限公司 | 一种核电厂小型管道振动应力测量及疲劳寿命评估方法 |
| CA3048286A1 (en) * | 2019-06-28 | 2020-12-28 | Wilson Howe | Pipeline and equipment dynamic monitoring system and method therefor |
| CN112183912A (zh) * | 2019-07-05 | 2021-01-05 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种输油站场管道失效概率评估方法及装置 |
| CN113627697A (zh) * | 2020-05-06 | 2021-11-09 | 中国石油化工股份有限公司 | 油气管道穿跨越段的失效等级获取方法及装置 |
| CN115264221A (zh) * | 2021-04-30 | 2022-11-01 | 中核核电运行管理有限公司 | 一种管道振动的主动监测系统与半主动控制方法 |
| CN113343402A (zh) * | 2021-07-07 | 2021-09-03 | 北京航空航天大学 | 基于多层卷积稀疏编码的管道腐蚀等级评估方法 |
| CN114018582A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-02-08 | 上海勘察设计研究院(集团)有限公司 | 基于振动特性的管涵结构健康与外部风险监控系统及方法 |
| CN114252149A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-03-29 | 华电电力科学研究院有限公司 | 火电厂高低加疏放水管道振动损伤及寿命快速评估方法 |
| CN114638166A (zh) * | 2022-03-23 | 2022-06-17 | 中国海洋石油集团有限公司 | 工艺管线疲劳损伤识别及预测方法、系统、设备和介质 |
| CN115169221A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-10-11 | 电子科技大学 | 一种核管道疲劳寿命智能预测方法 |
| CN115435247A (zh) * | 2022-09-01 | 2022-12-06 | 国家石油天然气管网集团有限公司 | 用于监控管道沿线安全的方法、装置及存储介质 |
| CN115203987A (zh) * | 2022-09-16 | 2022-10-18 | 中国石油大学(华东) | 海底管道相依竞争失效实时可靠性评估系统及评估方法 |
| CN115681825A (zh) * | 2022-10-08 | 2023-02-03 | 广东中凯建设工程有限公司 | 建筑管道防震动损坏方法及安装结构 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 基于失效数据的油气管道定量风险评价方法;帅健;单克;;天然气工业(第09期);全文 * |
| 油气长输管道定量风险评价;张华兵;冯庆善;郑洪龙;税碧垣;;中国安全科学学报(第03期);全文 * |
| 海底管道涡激振动疲劳可靠性分析;余建星;傅明炀;杨怿;杜尊峰;;天津大学学报(第11期);全文 * |
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