[發明專利]一種海底管道內腐蝕敏感因素分析方法

在審

• 申請號: 202210024903.8
• 申請日: 2022-01-08
• 公開（公告）號: CN114492232A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 陳壽寶;廖柯熹;何國璽;廖德琛;王亮
• 申請（專利權）人: 西南石油大學
• 主分類號: G06F30/28
• 分類號: G06F30/28;G06F30/27;G06F113/14
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明名稱為:一種海底管道內腐蝕敏感因素分析方法，本發明屬于管道內腐蝕評價領域,具體涉及一種海底管道內腐蝕敏感因素分析方法。本發明旨在提供一種海底管道內腐蝕敏感因素分析方法，基于OLGA模擬計算海底管道的流動數據和管道內檢測數據,采用Pearson相關系數法、Spearman相關系數法、灰色關聯度法和神經網絡法將得到的四種分析結果進行平均化處理，將各方法的弊端保持在同一水平。在不考慮四種方法自身帶來的誤差的情況下，只需對平均化后的排名進行歸類，總結出影響腐蝕速率的主要及次要影響因素。

技術領域：

本發明屬于管道內腐蝕評價領域,具體涉及一種海底管道內腐蝕敏感因素分析方法。

背景技術：

海底管道有著輸量大、高安全度及適應性好等特點，但由于海底管道環境特殊，一旦發生腐蝕穿孔，會致使大量的石油與天然氣泄漏，污染環境。

目前，常用的管道內腐蝕敏感因素分析方法為Pearson相關系數法，該方法確定敏感因素時有一個明顯的缺陷，即對線性關系的敏感性。如果兩者之間的關系是非線性的，則即使兩個變量之間存在一一對應的關系，Pearson的相關系數也可能接近于零。

與本發明相關的現有技術一

資料收集,從管道運營方處收集管道基本信息包括但不限于:管道屬性信息、管道內流體介質信息、沿程泵站信息、管道高程里程信息等。

沿線流動參數計算，采用OLGA軟件計算沿程流動參數。

因素顯著水平計算，采用SPSS軟件分析，利用Pearson相關系數法整理得到影響腐蝕速率因素的顯著水平，顯著水平越大即該因素對腐蝕的影響越大。

結果分析，按照顯著水平從大到小將影響因素進行排序，確定影響腐蝕的主要因素。

現有技術一的缺點

由于技術原理原因，Pearson相關系數法其自身有個弊端。即相關系數靠近1或-1的程度(也就是相關度)受到數據量n的影響，這說明對于同一參考序列，不同大小的樣本量會對衡量兩變量間的相關系數產生一定的誤差影響。

Pearson相關系數有一個明顯的缺陷就是，對線性關系的敏感性。如果關系是非線性的，則即使兩個變量之間存在一一對應的關系，Pearson的相關系數也可能接近于零。

發明內容：

本發明旨在提供一種海底管道內腐蝕敏感因素分析方法，考慮基于OLGA模擬計算海底管道的流動數據和管道內檢測數據,采用Pearson相關系數法、Spearman相關系數法、灰色關聯度法和神經網絡法將得到的四種分析結果進行平均化處理，這樣即可將各方法的弊端保持在同一水平。在不考慮四種方法自身帶來的誤差的情況下，只需對平均化后的排名進行歸類，總結出影響腐蝕速率的主要及次要影響因素。

附圖說明：

為了更清楚的展示本發明的實施例和技術方案，下面將通過附圖對實施例或現有技術做簡單介紹，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例。

圖1為海底管道內腐蝕敏感因素分析流程圖

圖2為神經網絡算法流程圖

具體實施方式(重點)：

步驟1：檢測管道資料調研,收集關于檢測段管道的信息,包括但不限于檢測管段的起點位置和終點位置、長度、類別、周邊描述信息、管道坐標信息和管道環焊縫信息等。

步驟2：管道介質流體包制作,采用PVTsim軟件建立可用于OLGA軟件計算的管道介質流體包,流體包內包括管道內介質組分、各組分占比和管道溫度和壓力上下限等信息。

步驟3：管道模型建立,根據收集到的管道高程里程信息、管道壁厚材質信息、保溫層信息等，采用OLGA軟件建立目標管道模型。