淺談腐蝕數據的獲取、處理和保存等工作
2022-05-24 16:50:55
作者：夸克能源工程實驗室 來源：夸克能源工程實驗室
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腐蝕數據是一切腐蝕控制活動實施的基礎，有效的腐蝕數據對于監測、維護和管控活動的決策是非常有價值的。腐蝕數據的應用涉及數據類型、頻率等。同時，如何能高效存儲、檢索、分析及制定科學措施都是非常重要的問題。
本文對腐蝕數據的獲取、驗證、分析及輸出保存進行了梳理，旨在為腐蝕數據應用拋磚引玉，提供參考。
一、數據要求
并不是所有的腐蝕數據都是必須或者說有用的。數據的選擇應基于數據的重要性、分析數據能力、腐蝕發展特征、基礎設施的壽命評估以及成本效益分析等多方面考量來進行。
在開展腐蝕數據收集前，需要明確三個問題：
最重要的數據是什么？
數據需要達到的精確程度？
數據對設施狀況是否具有代表性？
二、數據采集
腐蝕數據對腐蝕控制措施的重要性體現在其數據有效性，數據采集是決定腐蝕數據有效性的關鍵環節。
采集時效性：數據是否在時效期內進行采集，相應腐蝕管控措施調整是否存在滯后性；
數據代表性：取樣位置、工況條件等各方面因素是否能代表設施的真實腐蝕狀況；
數據準確性：數據是否依據標準方法進行獲取，取樣設備、測量精度等多方面因素是否達到標準要求；
數據頻次和數據量：數據波動性決定需要一定量才能確認腐蝕數據的分布區間。
三、數據驗證
在處理腐蝕數據之前，應驗證數據的準確性和有效性。一般在三個層面進行驗證：
由測試者或采集者驗證：對數據獲取過程進行查驗，確認數據有效性；
由第三方人員驗證：對數據的合理性和偏差性進行驗證，判定正常數據或異常數據?？梢蓴祿煞祷刂翜y試者進行重新查驗；
由專業小組驗證：對腐蝕數據的深層次信息進行挖掘，確認腐蝕數據重要性。
四、數據標準化對齊
數據的對齊化處理，包括數據名稱，單位，格式，排列方式，錄入標準化表格等。
五、數據處理
現場或直接獲取的腐蝕數據往往為一次數據，如需為腐蝕控制活動提供依據，需要開展進一步數據處理和分析工作。
有以下多種方法可用于分析數據：
基于閾值的數據分析：這里的數據用于確定特定屬性是否已達到預設閾值；
邏輯分析：基于知識、經驗和對系統的熟悉程度而制定的；
統計分析：這里使用統計工具分析數據，包括方差分析（Anova）、相關性、協方差、描述性統計（均值、中位數、標準差、峰度、模式和偏度）、指數平滑、傅立葉分析、直方圖、移動平均、隨機數生成、回歸、抽樣，極值分析（Weibull和Gumble統計分析）等；
權重分析：也被稱為半定量方法，對各種腐蝕數據打分，并計算權重?？筛鶕祿推渌畔⒄{整參數評分?？偡钟糜趯A設施目前處在的狀態階段進行評估和分級；
模型分析：科學模型分析數據，用于確定設施狀態。該方法必須掌握這些模型所需的腐蝕數據。石油和天然氣行業越來越傾向于使用科學模型分析數據；
仿真與模擬分析：計算機進行模擬分析，了解獨特的腐蝕特征，例如油氣輸送管道彎頭的腐蝕等。
六、數據存儲
腐蝕數據的獲取是一項科學復雜的過程，通過長期反復的數據積累，需要已獲取的數據需要進行分類和存儲，便于下次的提取和參考。
腐蝕數據保存應遵循以下要求：
分類明確，路徑清晰，便于查閱；
格式統一，合理命名，便于提取。
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