一种管道受损的识别方法和系统与流程

1.本发明涉及油气管道识别与防护技术领域，特别地，涉及一种管道受损的识别方法和系统。


背景技术：

2.电力行业与石油天然气行业路线择优选择的原则极为相似，输电线路与油气管道共用公共走廊的现象不可避免，特别是西气东送和西气东输两大工程与输电线路频繁平行、接近、交叉，甚至共用公共走廊。
3.当有埋地管道存在破损点且经过输电线路区域时，就会在地电位场的影响下，强制吸收电流或者释放电流。其中电流流入区域为阴极，往往引起过保护，涂层可能剥离管道，发生阴极剥离现象；电流流出区域为阳极，往往处于欠保护状态，加速管道腐蚀，影响管道安全运行，造成巨大经济损失。
4.因此，输电线路对油气管道形成了严重的威胁。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于解决相关技术存在的上述不足中的至少一项。例如，本发明的目的之一在于提供一种管道受损的识别方法。
6.为了实现上述目的，本发明一方面提供了一种管道受损的识别方法。该方法包括：通过式1得到受损等级，其中，式1：p＝hq，其中，p为受损等级，h为数值层模糊综合评价结果，q为受损等级加权集，数值层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素的值。
7.在本发明的一个示例性实施例中，所述数值层模糊综合评价结果通过式2获得，其中，式2：h＝a
·
r，其中，a为因素层权重向量，r为因素层的隶属度矩阵，
·
为模糊合成算子并采用加权平均型，因素层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素。
8.在本发明的一个示例性实施例中，所述因素层权重向量a的获取包括：获取金属管道在高压直流干扰下，单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，所述因素包括干扰因素和环境因素；基于单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，采用灰色关联法计算各个因素与腐蚀速率或阴极剥离距离的关联系数；针对各个因素，采用三角模糊层次分析法构造两两三角模糊判断矩阵，判断矩阵的构造依据关联系数取值的大小，得到因素层权重向量a。
9.在本发明的一个示例性实施例中，所述因素层的隶属度矩阵的获取包括：根据受损等级集，建立三角隶属函数，计算数值层各个数值相对于各受损等级集中各区间的隶属频率，即为当前数值的隶属度；根据待测金属管道现场的各因素的数值，建立因素层的隶属度矩阵。
10.在本发明的一个示例性实施例中，所述受损等级集＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{(m0,
m1)，(m1,m2)，(m2,m3)，(m3,m4)，(m4,m5)}，其中，v1,v2,v3,v4,v5分别对应为受损程度依次增加的五个等级，m0,m1,m2,m3,m4,m5对应的不同等级对应的受损临界值。
11.本发明另一方面提供了一种管道受损的识别系统，所述识别系统包括：受损等级模块，被配置为：根据数值层模糊综合评价结果和受损等级加权集，得到管道的受损等级，其中，数值层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素的值，受损等级通过式1得到，式1：p＝hq，其中，p为受损等级，h为数值层模糊综合评价结果，q为受损等级加权集。
12.在本发明的一个示例性实施例中，所述识别系统可以包括：数值层模糊综合评价模块，被配置为通过式2获得所述数值层模糊综合评价结果，其中，式2：h＝a
·
r，其中，a为因素层权重向量，r为因素层的隶属度矩阵，
·
为模糊合成算子并采用加权平均型，因素层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素。
13.在本发明的一个示例性实施例中，所述识别系统可以包括因素层权重向量a获取模块，被配置为：获取金属管道在高压直流干扰下，单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，所述因素包括干扰因素和环境因素；基于单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，采用灰色关联法计算各个因素与腐蚀速率或阴极剥离距离的关联系数；针对各个因素，采用三角模糊层次分析法构造两两三角模糊判断矩阵，判断矩阵的构造依据关联系数取值的大小，得到因素层权重向量a。
14.在本发明的一个示例性实施例中，所述识别系统可以包括：因素层的隶属度矩阵获取模块，被配置为获取因素层的隶属度矩阵，包括：根据受损等级集，建立三角隶属函数，计算数值层各个数值相对于各受损等级集中各区间的隶属频率，即为当前数值的隶属度；根据待测金属管道现场的各因素的数值，建立因素层的隶属度矩阵。
15.在本发明的一个示例性实施例中，所述受损等级集＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{(m0,m1)，(m1,m2)，(m2,m3)，(m3,m4)，(m4,m5)}，其中，v1,v2,v3,v4,v5分别对应为受损程度依次增加的五个等级，m0,m1,m2,m3,m4,m5对应的不同等级对应的受损临界值。
16.与现有技术相比，本发明的有益效果包括：基于改进的模糊综合评价法、隶属度函数法及模糊综合评价法对管道腐蚀及阴极剥离等级进行评价，克服了其他方法无法定量评价的问题，评价结果根据准确性和参考价值。
附图说明
17.图1示出了本发明示例1中的隶属度函数图。
18.图2示出了本发明实施例的管道受损的识别方法的流程图。
具体实施方式
19.在下文中，将结合附图和示例性实施例来详细说明本发明的管道受损的识别方法和系统。
20.在本技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
21.在本技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
22.图2示出了本发明实施例的管道受损的识别方法的流程图。如图2中所示，本发明实施例高压直流干扰下腐蚀严重管段识别方法，包括高压直流干扰下金属本体腐蚀及防腐层剥离实验的设计、递进层次结构的构建、高压直流干扰下腐蚀严重管段识别方法计算模型的建立三个部分。
23.高压直流干扰下金属本体腐蚀及防腐层剥离实验的设计是依据高压直流干扰电位的正负，合理设置单因素实验，研究不同干扰因素及环境因素对金属管道本体腐蚀及防腐层剥离行为的影响规律。例如，高压直流干扰下金属本体腐蚀及防腐层剥离实验的设计考虑的因素包括干扰电位/干扰电流密度、干扰时间、干扰时间间隔、干扰频次、ph及氯离子浓度，结合现场实际情况，合理设置单因素实验，研究不同干扰因素及环境因素对金属管道本体腐蚀及防腐层剥离行为的影响规律。
24.递进层次结构的构建是将腐蚀严重管段作为目标层，将各个干扰因素及环境因素作为因素层，将各个干扰因素及环境因素的具体实验取值作为数值层，由此建立递进的三个层次结构。例如，递进层次结构的构建是将腐蚀严重管段作为目标层，将干扰电位/干扰电流密度、干扰时间、干扰时间间隔、干扰频次、ph及氯离子浓度作为因素层，将各个干扰因素及环境因素的具体实验取值作为数值层，由此建立递进的三个层次结构。
25.高压直流干扰下腐蚀严重管段识别方法计算模型的建立是基于实验所得的腐蚀速率及阴极剥离距离，划分腐蚀严重等级，运用改进的模糊层次分析法和隶属度函数计算方法划分因素层各个因素的权重并建立因素层的隶属度函数，采用模糊综合评价方法结合腐蚀等级加权集获得腐蚀严重等级。例如，高压直流干扰下腐蚀严重管段识别方法计算模型的建立是基于实验所得的腐蚀速率及阴极剥离距离，划分腐蚀严重等级，运用改进的模糊层次分析法和隶属度函数计算方法划分因素层各个因素的权重并建立因素层的隶属度函数，采用模糊综合评价方法结合腐蚀等级加权集获得腐蚀严重等级。
26.例如，腐蚀严重等级集依据实验所得腐蚀速率及阴极剥离距离的范围划分为v＝{v1,v2,v3,v4，,v5}＝{(m0,m1)，(m1,m2)，(m2,m3)，(m3,m4)，(m4,m5)}分别对应轻微、一般、中等、较重及严重五个等级，其中，m0,m1,m2,m3,m4,m5对应的不同等级对应的腐蚀速率或阴极剥离距离临界值。
27.根据本发明的实施例，该方法同时考虑干扰及环境因素，评价指标全面，评价方法合理，评价结果准确，保证了管道的安全运行。
28.在本发明的一个示例性实施例中，管道受损的识别方法可以包括：
29.通过式1得到受损等级，其中，式1：
30.p＝hq。
31.其中，p为受损等级，h为数值层模糊综合评价结果，q为受损等级加权集，数值层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素的值。
32.具体地，数值层模糊综合评价结果通过式2获得，其中，式2：
33.h＝a
·
r。
34.其中，a为因素层权重向量，r为因素层的隶属度矩阵，
·
为模糊合成算子并采用加权平均型，因素层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素。
35.具体地，因素层权重向量a的获取包括：
36.获取金属管道在高压直流干扰下，单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，所述因素包括干扰因素和环境因素。
37.基于单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，采用灰色关联法计算各个因素与腐蚀速率或阴极剥离距离的关联系数。
38.针对各个因素，采用三角模糊层次分析法构造两两三角模糊判断矩阵，判断矩阵的构造依据关联系数取值的大小，得到因素层权重向量a。
39.具体地，因素层的隶属度矩阵的获取包括：
40.根据受损等级集，建立三角隶属函数，计算数值层各个数值相对于各受损等级集中各区间的隶属频率，即为当前数值的隶属度。
41.根据待测金属管道现场的各因素的数值，建立因素层的隶属度矩阵。
42.具体地，受损等级集＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{(m0,m1)，(m1,m2)，(m2,m3)，(m3,m4)，(m4,m5)}，其中，v1,v2,v3,v4,v5分别对应为受损程度依次增加的五个等级，m0,m1,m2,m3,m4,m5对应的不同等级对应的受损临界值。
43.在本发明的另一个示例性实施例中，管道受损的识别方法可以包括：
44.s1：获取管道在高压直流的干扰下，单一因素对管道腐蚀速率及防腐层剥离距离的影响规律，因素可以包括干扰因素和环境因素。
45.具体地，可通过设计高压直流的干扰下管道本体腐蚀及防腐层剥离的实验，实验设计考虑的因素可以包括干扰电位、干扰电流密度、干扰事件、干扰时间间隔、干扰频次、ph及氯离子浓度，结合现场实际情况，合理设置单因素实验，研究不同干扰因素及环境因素对金属管道本体腐蚀及防腐层剥离行为的影响规律。
46.s2：将腐蚀或防腐层剥离的管道作为目标层、因素作为因素层、各个因素的取值作为数值层，建立递进的三个层次结构。
47.s3：依据腐蚀速率或防腐层剥离距离划分受损等级集。
48.具体地，可以将受损等级根据腐蚀速率或阴极比例距离的范围划分为{v1,v2,v3,v4,v5}＝{(m0,m1)，(m1,m2)，(m2,m3)，(m3,m4)，(m4,m5)}，其中，v1,v2，v3，v4，v5分别对应为受损程度依次增加的五个等级，m0,m1,m2,m3,m4,m5对应的不同等级对应的受损临界值。
49.s4：通过改进的模糊层次分析法和隶属度函数计算方法划分因素层各个因素的权重。
50.具体地，基于单一因素对管道腐蚀速率及防腐层剥离距离的影响规律，采用灰色关联法计算各个因素与腐蚀速率或阴极剥离距离的关联系数；根据s2中递进的三个层次结构，针对目标层的各个因素，采用三角模糊层次分析法构造两两三角模糊判断矩阵，判断矩阵的构造依据关联系数取值的大小，得到因素层权重向量。
51.s5：建立数值层数值的隶属度函数，结合现场各个因素的具体数值，确定因素层的隶属度矩阵。
52.具体地，根据s3中划分的受损等级集，建立三角隶属函数，计算数值层各个数值相对于各受损等级中的模糊区间的隶属频率，即为该数值的隶属度，再结合现场各个因素的
具体数值，确定因素层的隶属度矩阵。
53.s6：采用模糊评价法结合受损等级加权集获得受损等级。
54.具体地，考虑因素层权重向量a，可得数值层模糊综合评价结果h＝a
·
r其中，r为因素层的隶属度矩阵，模糊合成算子“·”采用加权平均型。
55.建立腐蚀严重等级加权集q＝{q1,q2,q3,q4,q5}＝(1,2,3,4,5)，最终的腐蚀严重等级p计算按照hq计算。
56.本发明另一方面提供了一种管道受损的识别系统，所述识别系统包括：受损等级模块，被配置为：根据数值层模糊综合评价结果和受损等级加权集，得到管道的受损等级，其中，数值层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素的值，受损等级通过式1得到，式1：p＝hq，其中，p为受损等级，h为数值层模糊综合评价结果，q为受损等级加权集。
57.所识别系统可以包括：数值层模糊综合评价模块，被配置为通过式2获得所述数值层模糊综合评价结果，其中，式2：h＝a
·
r，其中，a为因素层权重向量，r为因素层的隶属度矩阵，
·
为模糊合成算子并采用加权平均型，因素层包括各个对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离产生影响的因素。
58.识别系统可以包括因素层权重向量a获取模块，被配置为：获取金属管道在高压直流干扰下，单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，所述因素包括干扰因素和环境因素；基于单一因素变化对金属管道腐蚀速率及阴极剥离距离的影响规律，采用灰色关联法计算各个因素与腐蚀速率或阴极剥离距离的关联系数；针对各个因素，采用三角模糊层次分析法构造两两三角模糊判断矩阵，判断矩阵的构造依据关联系数取值的大小，得到因素层权重向量a。
59.识别系统可以包括：因素层的隶属度矩阵获取模块，被配置为获取因素层的隶属度矩阵，包括：根据受损等级集，建立三角隶属函数，计算数值层各个数值相对于各受损等级集中各区间的隶属频率，即为当前数值的隶属度；根据待测金属管道现场的各因素的数值，建立因素层的隶属度矩阵。
60.受损等级集＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{(m0,m1)，(m1,m2)，(m2,m3)，(m3,m4)，(m4,m5)}，其中，v1,v2,v3,v4,v5分别对应为受损程度依次增加的五个等级，m0,m1,m2,m3,m4,m5对应的不同等级对应的受损临界值。
61.在一个示例性实施例中，管道受损的识别系统包括处理器和存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上任一项所述的管道受损的识别方法。
62.以下通过详细的示例来对本发明的管道受损的识别方法作进一步说明。
63.示例1
64.本示例是结合金属管道腐蚀试验后的数据进行腐蚀严重识别，该实验考虑因素为干扰电流密度、干扰时间、干扰时间间隔、干扰频次、ph及氯离子浓度，得到对应单一因素变化导致的腐蚀速率变化规律。
65.将腐蚀严重管段作为目标层，将干扰电流密度、干扰时间、干扰时间间隔、干扰频次、ph及氯离子浓度作为因素层，将各个干扰因素及环境因素的具体实验取值作为数值层，由此建立递进的三个层次结构。
66.依据实验所得数据，腐蚀速率范围为0～30mm/a，划分五个腐蚀等级见表1：
67.表1腐蚀等级划分
[0068][0069][0070]
基于单一因素变化导致的腐蚀速率变化规律，采用灰色关联法计算单一因素与腐蚀速率之间的关联系数，参考表2采用三角模糊层次分析法建立三角模糊判断矩阵，矩阵三角模糊数中心值pm的取值参照表2，左右模糊数p
l
及pn分别为0.85pm及1.15pm；，最终得到因素层的权重向量a＝{0.20,0.18,0.15，0.15,0.16,0.16}。
[0071]
表2三角模糊数中心值pm的取值参照表
[0072][0073]
依据腐蚀严重等级，建立三角隶属度函数如图1所示，对应的隶属度函数为：
[0074][0075][0076]
[0077][0078][0079]
根据数值层数值计算数值对应各等级的隶属度，若现场电流密度为1ma/cm2，干扰时间为2h，干扰时间间隔为3h，干扰频次为3次，ph为2，cl-浓度为0.42mol/l，则隶属度矩阵r为：
[0080][0081]
考虑因素层权重向量a，可得数值层模糊综合评价结果h＝a
·
r＝[0.9078 0.0922 0 0 0]，建立腐蚀严重等级加权集q＝(1,2,3,4,5)，最终的腐蚀严重等级p＝h
·
q＝1
×
0.9078 2
×
0.0922 3
×
0 4
×
0 5
×
0＝1.0922，由此判断腐蚀严重等级为轻微。
[0082]
本发明的管道受损的识别方法的有益效果可以包括：基于现场数据、考虑现场重要参数构造室内实验，包含了干扰参数及环境参数，考虑指标及指标取值全面，对现场环境具有较高的还原性，克服了其他评价方法考虑因素单一，指标取值不合理的问题，评价结果更加可靠；同时，本方法是基于实验数据确定最终的腐蚀及阴极剥离严重等级，可根据基础指标的不同输出相应的评价结果，适用于不同环境不同干扰下的管道腐蚀及阴极剥离严重等级评估，相比于其他方法适用性更广；另外，本方法基于改进的模糊综合评价法、隶属度函数法及模糊综合评价法对管道腐蚀及阴极剥离等级进行评价，克服了其他方法无法定量评价的问题，评价结果根据准确性和参考价值。
[0083]
尽管上面已经通过结合示例性实施例描述了本发明，但是本领域技术人员应该清楚，在不脱离权利要求所限定的精神和范围的情况下，可对本发明的示例性实施例进行各种修改和改变。