基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法，包括以下步骤：1)获取腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列X(i)＝(x1,x2,Λ,xG)；2)将腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列输入至改进GEV分布模型中，再利用MCMC方法对改进GEV分布模型的参数进行模拟预测，得到阈值参数η、位置参数μ及尺度参数σ的统计参量值；3)根据阈值参数η的大小判断腐蚀油气管道的最大腐蚀深度所属极值分布类型，然后根据腐蚀油气管道的最大腐蚀深度所属极值分布类型分析腐蚀油气管道的剩余寿命，该方法解决预测油气管道最大腐蚀深度的单一分布的局限性问题，实现腐蚀油气管道剩余寿命的高精度预测。

Residual life analysis method for corroded oil and gas pipelines based on improved adaptive GEV distribution

The invention discloses a residual life analysis method for corroded oil and gas pipelines based on improved adaptive GEV distribution, which comprises the following steps: 1) obtaining the maximum corrosion depth data sequence X (i) = (x1, x2,, xG) of corroded oil and gas pipelines; 2) inputting the maximum corrosion depth data sequence of corroded oil and gas pipelines into the improved GEV distribution model; Then, the parameters of the improved GEV distribution model are simulated and predicted by MCMC method, and the statistical parameters of the threshold parameter_, position parameter_and scale parameter_are obtained. 3) According to the threshold parameter_, the extreme value distribution type of the maximum corrosion depth of the corroded oil and gas pipeline is determined, and then the maximum corrosion depth of the corroded oil and gas pipeline is determined. The residual life of corroded oil and gas pipelines is analyzed according to the extreme value distribution type of degree. This method solves the limitation of single distribution for predicting the maximum corrosion depth of oil and gas pipelines and realizes the high precision prediction of residual life of corroded oil and gas pipelines.

【技术实现步骤摘要】
基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法
本专利技术属于油气管道安全
，涉及一种基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法。
技术介绍
石油、天然气在我国能源战略中具有极其重要的地位，与国家安全、经济发展和社会稳定息息相关。油气输送管道是这些资源安全使用的保障，其完整性和可靠性是资源运输正常运行的基础。管道腐蚀是引起管道破坏的原因之一，每年会给世界经济带来数十亿美元的损失。因此，研究腐蚀对油气输送管道的完整性和可靠性的影响程度，预测其剩余寿命确保安全运行具有重要意义。目前，国内外学者对管道剩余寿命预测进行了深入的研究，如国外学者Ossai用一种非线性增长纯Markov模型预测管道腐蚀深度及负二项分布预测其腐蚀速率建立起寿命预测模型；张新生等针对GM(1,1)模型的数据精度不够的缺点，对尾段残差进行二次模型化，从而改善了预测的准确度。采用这些方法得到结果与实际值接近，但是腐蚀速率不是固定的而是随时间变化，因此仍会有较大的不足。采用极值分布预测其最大腐蚀深度，从而建立起油气管道剩余寿命预测模型是比较合理的。张新生等采用Gumbel分布建立管道最大腐蚀深度预测模型，从而建立油气管道的剩余寿命预测模型；王水勇利用Gumbel分布和回归期预测不锈钢除淤管道最大腐蚀深度；韩克江利用极值Ⅰ型分布预测大型油气储罐的最大腐蚀深度，然后求出其在不同可靠度下的剩余寿命；此外，还有宋宜四、谢妞妞等基于极值Ⅰ型分布用Matlab最大腐蚀深度预测算法实现，结果表明Gumbel分布只适合于短期腐蚀深度预测。ChavesIA、Wang以及骆正山等发现相对于传统方法用Gumbel分布描述海底石油管道最大腐蚀深度，Frechet分布更适合长时间的点蚀情况；Melchers发现管道腐蚀中点群可以分为稳定点群落(腐蚀速率分布的平均值和方差不变)和亚稳定群落(腐蚀速率分布的平均值和方差变化)，而传统的Gumbel分布只能适用于短期在役管道的稳定点群的最大腐蚀深度分布。以上方法都是针对单一的极值分布类型，由于油气管道所处环境的复杂性，可能会导致拟合有误差，预测结果不准确。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法，该方法解决预测油气管道最大腐蚀深度的单一分布的局限性问题，实现腐蚀油气管道剩余寿命的高精度预测。为达到上述目的，本专利技术所述的基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法包括以下步骤：1)获取腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列X(i)＝(x1,x2,Λ,xG)，再根据腐蚀油气管道上坑深的大小对腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列进行排序；2)将腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列输入至改进GEV分布模型中，再利用MCMC方法对改进GEV分布模型的参数进行模拟预测，得到阈值参数η、位置参数μ及尺度参数σ的统计参量值；3)根据阈值参数η的大小判断腐蚀油气管道的最大腐蚀深度所属极值分布类型，然后根据腐蚀油气管道的最大腐蚀深度所属极值分布类型分析腐蚀油气管道的剩余寿命。当阈值参数η>0时，则表示腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Frechet分布；当阈值参数η0时，则表示腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Weibull分布；当η→0时，则表示腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Gumbel分布。当阈值参数η>0时，分析腐蚀油气管道的剩余寿命的具体过程为：11)由腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Frechet分布，得腐蚀油气管道最大腐蚀深度的分布函数为其中，y＝σ-1(x-μ)，x为极值变量；12)对步骤11)得到的腐蚀油气管道最大腐蚀深度的分布函数取对数，得抽取G段样本，且每段样本的长度为单位1，得累积分布函数GEV(Xi)＝i/G+1,i＝1,2.,...,G，由各最大腐蚀深坑对应的GEV(Xi)求取的值，再将与xi进行数据拟合，即以为纵坐标，以xi为横坐标，得经过图形检验后的模拟曲线，当经过图形检验后的模拟曲线呈现负指数关系时，表明腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Frechet分布，则利用局部管段观测数据来预测整段管段的最大腐蚀深度，然后根据整段管段的最大腐蚀深度分析腐蚀油气管道的剩余寿命。根据整段管段的最大腐蚀深度分析腐蚀油气管道的剩余寿命的具体过程为：21)计算回归期T(y)，其中，回归期T(y)为整段管段的长度L与单位抽取管段的样本数量G之比；22)根据回归期T(y)预测整段管段的最大腐蚀深度GEV(y)，其中，则整条管段最大腐蚀深度xm为：xm＝σy+μ＝(-lnGEV(y))-1/ησ+μ；23)由利用管线所在地区的目标可靠度得腐蚀裕量Δ的预测模型；24)计算管段的设计寿命td，其中，得腐蚀油气管道的剩余寿命ts为ts＝td-t。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术所述的基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法在具体操作时，不是利用传统的Gumbel分布或Frechet分布，而是在其基础上利用广义极值分布，针对观测数据自动选取合适的极值分布类型来预测其最大腐蚀深度，然后根据其最大腐蚀深度预测其剩余寿命，从而克服单一分布局限性所带来的误差问题，解决预测油气管道最大腐蚀深度单一分布的局限性问题，实现腐蚀油气管道剩余寿命的高精度预测。进一步，针对不同地区的腐蚀油气管道利用相应的目标可靠度来预测其腐蚀裕量，最后将其腐蚀裕量与其最大腐蚀深度相结合来预测管道的剩余寿命，预测结果较为准确。附图说明图1a为得到位置参数μ的统计参量值时位置参数μ的迭代轨迹图；图1b为得到尺度参数σ的统计参量值时尺度参数σ的迭代轨迹图；图1c为得到阈值参数η的统计参量值时阈值参数η的迭代轨迹图；图2a为得到位置参数μ的统计参量值时位置参数μ的迭代历史图；图2b为得到尺度参数σ的统计参量值时尺度参数σ的迭代历史图；图2c为得到阈值参数η的统计参量值时阈值参数η的迭代历史图；图3a为位置参数μ的自相关函数图；图3b为尺度参数σ的自相关函数图；图3c为阈值参数η的自相关函数图；图4为最大腐蚀深度累积概率分布图；图5为管道设计寿命预测图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步详细描述：本专利技术所述的基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法包括以下步骤：1)获取腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列X(i)＝(x1,x2,Λ,xG)，再根据腐蚀油气管道上坑深的大小对腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列进行排序；2)将腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列输入至改进GEV分布模型中，再利用MCMC方法对改进GEV分布模型的参数进行模拟预测，得到阈值参数η、位置参数μ及尺度参数σ的统计参量值；3)根据阈值参数η的大小判断腐蚀油气管道的最大腐蚀深度所属极值分布类型，然后根据腐蚀油气管道的最大腐蚀深度所属极值分布类型分析腐蚀油气管道的剩余寿命。当阈值参数η>0时，则表示腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Frechet分布；当阈值参数η0时，则表示腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Weibull分布；当η→0时，则表示腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Gumbel分布。当阈值参数η>0时，根据实例验证，分析腐蚀油气管道的剩余寿命本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列X(i)＝(x1,x2,Λ,xG)，再根据腐蚀油气管道上坑深的大小对腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列进行排序；2)将腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列输入至改进GEV分布模型中，再利用MCMC方法对改进GEV分布模型的参数进行模拟预测，得到阈值参数η、位置参数μ及尺度参数σ的统计参量值；3)根据阈值参数η的大小判断腐蚀油气管道的最大腐蚀深度所属极值分布类型，然后根据腐蚀油气管道的最大腐蚀深度所属极值分布类型分析腐蚀油气管道的剩余寿命。

【技术特征摘要】
1.一种基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列X(i)＝(x1,x2,Λ,xG)，再根据腐蚀油气管道上坑深的大小对腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列进行排序；2)将腐蚀油气管道的最大腐蚀深度数据序列输入至改进GEV分布模型中，再利用MCMC方法对改进GEV分布模型的参数进行模拟预测，得到阈值参数η、位置参数μ及尺度参数σ的统计参量值；3)根据阈值参数η的大小判断腐蚀油气管道的最大腐蚀深度所属极值分布类型，然后根据腐蚀油气管道的最大腐蚀深度所属极值分布类型分析腐蚀油气管道的剩余寿命。2.根据权利要求1所述的基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法，其特征在于，当阈值参数η>0时，则表示腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Frechet分布；当阈值参数η0时，则表示腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Weibull分布；当η→0时，则表示腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Gumbel分布。3.根据权利要求1所述的基于改进自适应GEV分布的腐蚀油气管道剩余寿命分析方法，其特征在于，当阈值参数η>0时，分析腐蚀油气管道的剩余寿命的具体过程为：11)由腐蚀油气管道的最大腐蚀深度符合Frechet分布，得腐蚀油气管...

【专利技术属性】
技术研发人员：张新生，西忠山，吕品品，迟依涵，高腾，张玥，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61