本文提供了一种含缺陷管道的失效压力预测方法、装置及计算机设备，包括：获取含缺陷管道的管道参数、缺陷处的缺陷参数以及所述含缺陷管道所受外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩；将所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数输入至预训练的失效压力预测模型中，以确定所述含缺陷管道达到失效强度时流体对应的失效压力；所述失效压力预测模型根据若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到，可以实现全面的表征管道以及缺陷处的各项参数，并获取较为精确的管道的失效压力，进而指导管道管理人员设置合理的运行压力，避免管道发生破裂失效。道发生破裂失效。道发生破裂失效。
【技术实现步骤摘要】
一种含缺陷管道的失效压力预测方法、装置及计算机设备
[0001]本专利技术涉及油气管道安全
，尤其是一种含缺陷管道的失效压力预测方法、装置及计算机设备。
技术介绍
[0002]随着经济的快速发展，能源需求量逐年增加，具备大输量能力的管道已成为我国石油和天然气输送的首要选择。与此同时，油气管道运行过程中所面临的地质条件和腐蚀环境也更趋复杂化，这使得外部载荷作用下缺陷管道的失效压力评估逐渐成为管道完整性管理和可靠性评估的重要组成部分。因此需要准确以及高效地确定复杂载荷作用下含缺陷管的失效压力，并根据失效压力设置合理的运行压力，保证管道的油气输送安全以及油气输送效率。
[0003]在对单一缺陷管道极限失效压力进行评估时，现有的评估方法均是将管道材料的极限抗拉强度作为缺陷管道发生强度失效时的失效准则。而在对管道的极限失效压力进行计算时，现有的计算方法仅考虑了含缺陷管道的管道参数和缺陷处的缺陷参数，导致含缺陷管道的极限失效压力的理论计算值与实际值出入较大，误导管道管理人员采用较大的内压，增大了引发管道发生破裂失效的可能性。
技术实现思路
[0004]针对现有技术的上述问题，本文的目的在于，提供一种含缺陷管道的失效压力预测方法、装置及计算机设备，以解决现有技术中仅考虑了含缺陷管道的管道参数和缺陷处的缺陷参数，导致含缺陷管道的极限失效压力的理论值与实际值出入较大，误导管道管理人员采用较大的内压，引发管道破裂的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本文的具体技术方案如下：
[0006]一方面，本文提供一种含缺陷管道的失效压力预测方法，包括：
[0007]获取含缺陷管道的管道参数、缺陷处的缺陷参数以及所述含缺陷管道所受外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩；
[0008]将所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数输入至预训练的失效压力预测模型中，以确定所述含缺陷管道达到失效强度时流体对应的失效压力；所述失效压力预测模型根据若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到。
[0009]作为本文的一个实施例，所述失效强度包括屈服失效强度、流动失效强度和极限失效强度；
[0010]所述失效压力包括与所述屈服失效强度对应的屈服失效内压、与所述流动失效强度对应的流动失效内压和与所述极限失效强度对应的极限失效内压。
[0011]作为本文的一个实施例，所述失效压力预测模型的预训练方法包括：
[0012]获取由若干含缺陷管道的管道参数、若干所述含缺陷管道上缺陷处的缺陷参数以及若干所述含缺陷管道所受外力的外力参数组成的数据集；
[0013]将所述数据集输入至调整完成的状态模拟模型中，得到与所述数据集中目标管道参数、目标缺陷参数和目标外力参数一一对应的若干失效压力；其中，所述状态模拟模型的边界条件根据所述含缺陷管道的爆破压力测试实验调整得到；
[0014]将若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及所述状态模拟模型计算得到的若干失效压力作为训练集导入至反向传播神经网络中进行训练，得到以所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数为输入，所述失效压力为目标输出的所述失效压力预测模型。
[0015]作为本文的一个实施例，所述获取由若干含缺陷管道的管道参数、若干所述含缺陷管道上缺陷处的缺陷参数以及若干所述含缺陷管道所受外力的外力参数组成的数据集，进一步包括：
[0016]根据美国石油学会标准确定所述管道参数的第一取值范围，并在所述第一取值范围内随机生成所述含缺陷管道的管道参数；
[0017]根据所述管道参数确定所述缺陷参数以及所述外力参数的第二取值范围，并在所述第二取值范围内随机生成所述含缺陷管道的所述缺陷参数和所述外力参数；
[0018]将随机生成的若干管道参数、若干缺陷参数和若干外力参数组成所述数据集。
[0019]作为本文的一个实施例，所述根据美国石油学会标准确定所述管道参数的第一取值范围，并在所述第一取值范围内随机生成所述含缺陷管道的管道参数，进一步包括：
[0020]根据美国石油学会标准中的管道材质以及屈服强度将所述管道分类，并在每一个分类中，分别确定该类含缺陷管道的管道参数的第一取值范围；
[0021]在该类管道的管道参数的第一取值范围内随机生成所述该类含缺陷管道的管道参数。
[0022]作为本文的一个实施例，所述将所述数据集导入至调整完成的状态模拟模型中，得到与所述数据集中目标管道参数、目标缺陷参数和目标外力参数一一对应的若干失效压力，进一步包括：
[0023]将所述数据集导入至状态模拟模型，构建含缺陷虚拟管道；
[0024]对所述含缺陷虚拟管道持续施加内压，并与所述数据集中的所述目标外力参数确定所述虚拟管道的缺陷处所受的三向应力；
[0025]根据所述三向应力确定所述缺陷处的综合等效应力；
[0026]当所述综合等效应力分别达到所述含缺陷管道的三种失效强度时，记录向所述含缺陷虚拟管道施加的三个内压，并将所述三个内压值记作所述含缺陷管道的所述失效压力。
[0027]作为本文的一个实施例，所述对所述含缺陷虚拟管道持续施加内压，并与所述数据集中的所述目标外力参数确定所述虚拟管道的缺陷处所受的等效三向应力，进一步包括：
[0028]将所述含缺陷虚拟管道的一侧管端节点施加完全约束；
[0029]将所述另一侧管端的中心位置设置参考点并根据所述目标外力参数施加外力；
[0030]使用耦合技术将所述另一侧管端上的管道节点与所述参考点连接，以使施加在所述参考点的外力施加在所述含缺陷虚拟管道上；
[0031]将所述另一侧管端的缺陷处所受的环向、径向和轴向的应力作为所述等效应力的
计算值。
[0032]作为本文的一个实施例，所述三向应力包括环向应力、径向应力和轴向应力；
[0033]所述根据所述三向应力确定所述缺陷处的等效应力，进一步包括：
[0034]根据公式：
[0035][0036]得到所述等效应力σ，其中σ
h
为所述环向应力；σ
r
为所述径向应力；σ
l
为所述轴向应力。
[0037]另一方面，本文还提供了一种含缺陷管道的失效压力预测装置，包括：
[0038]获取单元，用于获取含缺陷管道的管道参数、缺陷处的缺陷参数以及所述含缺陷管道所受外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩；
[0039]预测单元，用于将所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数输入至预训练的失效压力预测模型中，以确定所述含缺陷管道达到失效强度时流体对应的失效压力；所述失效压力预测模型根据若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到。
[0040]另一方面，本文还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种含缺陷管道的失效压力预测方法，其特征在于，包括：获取含缺陷管道的管道参数、缺陷处的缺陷参数以及所述含缺陷管道所受外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩；将所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数输入至预训练的失效压力预测模型中，以确定所述含缺陷管道达到失效强度时流体对应的失效压力；所述失效压力预测模型根据若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到。2.根据权利要求1所述的含缺陷管道的失效压力预测方法，其特征在于，所述失效强度包括屈服失效强度、流动失效强度和极限失效强度；所述失效压力包括与所述屈服失效强度对应的屈服失效内压、与所述流动失效强度对应的流动失效内压和与所述极限失效强度对应的极限失效内压。3.根据权利要求2所述的含缺陷管道的失效压力预测方法，其特征在于，所述失效压力预测模型的预训练方法包括：获取由若干含缺陷管道的管道参数、若干含缺陷管道上缺陷处的缺陷参数以及若干所述含缺陷管道所受外力的外力参数组成的数据集；将所述数据集输入至调整完成的状态模拟模型中，得到与所述数据集中目标管道参数、目标缺陷参数和目标外力参数一一对应的若干失效压力；其中，所述状态模拟模型的边界条件根据所述含缺陷管道的爆破压力测试实验调整得到；将若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及所述状态模拟模型计算得到的若干失效压力作为训练集导入至反向传播神经网络中进行训练，得到以所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数为输入，所述失效压力为目标输出的所述失效压力预测模型。4.根据权利要求3所述的含缺陷管道的失效压力预测方法，其特征在于，所述获取由若干含缺陷管道的管道参数、若干所述含缺陷管道上缺陷处的缺陷参数以及若干所述含缺陷管道所受外力的外力参数组成的数据集，进一步包括：根据美国石油学会标准确定所述管道参数的第一取值范围，并在所述第一取值范围内随机生成所述含缺陷管道的管道参数；根据所述管道参数确定所述缺陷参数以及所述外力参数的第二取值范围，并在所述第二取值范围内随机生成所述含缺陷管道的所述缺陷参数和所述外力参数；将随机生成的若干管道参数、若干缺陷参数和若干外力参数组成所述数据集。5.根据权利要求4所述的含缺陷管道的失效压力预测方法，其特征在于，所述根据美国石油学会标准确定所述管道参数的第一取值范围，并在所述第一取值范围内随机生成所述含缺陷管道的管道参数，进一步包括：根据美国石油学会标准中的管道材质以及屈服强度将所述管道分类，并在每一个分类中，分别确定该类含缺陷管道的管道参数的第一取值范围；在该类管...
【专利技术属性】
技术研发人员：帅健，张铁耀，帅义，李云涛，吕志阳，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。