隨著管道服役時間的增長，多種原因將導致管壁腐蝕增多，使管道的承壓能力降低而帶來安全隱患 。為了保證管道的安全高效運行，必須采用多種方法對管道進行檢測以及安全評價。目前廣泛使用的管道檢測方法主要有以陰極保護為主的管道外檢測技術和以漏磁檢測、超聲檢測為主的在役長輸油氣管道內檢測技術。根據管道檢測結果，采用 ＡＳＭＥ　Ｂ３１Ｇ 、 ＤＮＶ　ＲＰ － Ｆ１０１等標準對被測管道進行完整性評價，確定管道是否需要進行維修、降壓運行或者更換。每種檢測技術、評價方法均有優缺點，不能完全解決管道安全問題，只有對多種檢測數據進行綜合分析，才能全面掌握管道安全現狀；所以，對由管道基本數據、外檢測數據、內檢測數據、管道評價數據等數據組成的管道大數據的研究和分析，將成為管道安全高效運行新的發展方向。

    1、大數據概述

    隨著互聯網技術的迅猛發展，各行業和領域所產生的數據種類與數量飛速增長，以油氣管道為例，管道的生產、運營、維護都將產生大量數據，將數據整合處理并應用于管道管理必將是未來的發展趨勢，一個大規模生產、分享和應用數據的管道大數據時代正在開啟。

    大數據的概念

    世界上最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家維克托·邁爾舍恩伯格指出，大數據是指某個現象的全部數據，而不是部分抽樣數據。以管道安全為例，在信息處理能力受限的小數據時代，為提高數據分析效率，降低工作量，只對某一種檢測方法中部分超過報告閾值的缺陷進行分析和處理，希望通過最少的數據獲得最多的管道安全信息。而在大數據時代，隨著計算機技術的發展，數據處理能力的增強，管道大數據不是來源于某一種檢測方法，而是制管、焊接、鋪管等管道基本數據、歷史數據、多種檢測數據、完整性評價數據、風險評價數據等與管道 安 全相 關 的 所 有 數 據 的總和。對大數據的深入探討，能夠將影響管道安全的各類因素相結合，更準確地分析管道的安全狀況，并避免了因忽略細節信息，不能對某些問題深入研究的情況。

    大數據的混雜性

    大數據時代更注重數據的混雜性而不是精確性。小數據時代，信息量較少，任何數據都會影響結果，必須確保數據的精確性。大數據時代隨著數據量攀升，錯誤數據不可避免，但大量數據可以彌補數據中的誤差和錯誤；研究表明，對同一問題的分析，基于大量數據的簡單算法比基于小數據的復雜算法更高效，此外，大數據可以分析更多的研究對象。以管道內檢測器的里程輪裝置為例；如果內檢測器只安裝一個里程輪，為保證里程信息的精確性，必須確保該里程輪在檢測過程中不發生磨損等周長變化和打滑現象；如果內檢測器中安裝多個里程輪，當某個里程輪脈沖出錯時，可以切換信號通道，將正確的里程信息記錄到測量數據中。同時，對里程輪信號與管道中的實際情況進行綜合分析，還可以分析出里程輪磨損和打滑的原因。

    大數據的相關性分析

    大數據的核心是通過數據的相關關系預測事物的發展規律。大數據能夠預測未來的關鍵在于能夠準確找到關聯物，通過監測關聯物的變化，預測目標可能發生的變化。小數據時代，關聯物的選擇主要根據理想情況下的理論分析，將主要因素或是公眾普遍認為的因素作為關聯物，再收集數據對理論和關聯物進行驗證，通常存在理論驗證困難及對實際情況考慮不周等問題。大數據時代，關聯物是通過數學和統計學方法對大量實際數據進行相關關系分析的結果，可以分析出主要因素和不受公眾重視的或理論分析范圍外的非主要因素對被監測目標的影響，該 方 法更加準確、快捷、貼合 實際，不受傳統思維的影響，分析結果可以為理論研究提供參考依據。

    以陰極保護為例，理論研究表明高壓輸電線路、交流電氣化鐵路會使管道產生交流干擾，但根據對多處管道維護經驗，地面運行的地鐵對管道的影響較小，而地鐵維修基地因鐵軌絕緣不良、接地不良、觸網絕緣不良等問題，附近管道交流干擾腐蝕嚴重 。大數據的相關性分析找到了導致管道交流干擾腐蝕的主要原因是管道與地鐵平行或就近敷設，也找到了不受公眾重視的鐵軌絕緣不良、接地不良、觸網絕緣不良等非主要因素，根據分析結果，可以對受交流干擾的管段進行風險排序，預測其他受交流干擾管段的腐蝕情況，同時也為研究鐵軌絕緣不良、接地不良、觸網絕緣不良會導致交流干擾的原因奠定基礎。明確大數據的應用價值，需要根據管道運行的實際情況，分析建立管道大數據的可行性。

    2、建立管道大數據的可行性分析

    管道大數據主要包括管道基本數據、外檢測數據、內檢測數據、管道評價數據等。

    管道基本數據

    管道基本數據包括管道材質、生產工藝、連接方式、渡涂特征、內／外徑、壁厚等管道制造參數，輸送介質、設計壓力、最大允許操作壓力、工作壓力／溫度范圍、彎頭、三通、閥門等管道設計參數，焊接方法、埋深、管道穿／跨越情況等鋪設數據，管道是否進行過清管／檢測、檢測設備、檢測時間、是否進行維修、維修情況等管道歷史數據以及其他與管道安全相關的基礎數據。筆者目前已開展鋼管生產和海底管道鋪設業務，可以提供管道制造和鋪設數據，管道設計參數、歷史數據可以在開展管道內檢測的基本信息調查時獲取，因此，管道基本數據可以收集。

    管道外檢測數據

    管道外檢測主要包括防腐層檢測、陰極保護效果檢測及管道附近環境監控。外檢測技術可應用于長輸油氣管道和城市管網等多種類型管線的檢測。

    （１）防腐層檢測

    防腐層地面檢漏包括電流衰減法、電位梯度法，其中電流衰減法的原理是：對管道施加交流信號，在管道周圍形成感應電磁場，通過接收機測量管道中的等效電流大小；當管道防腐層存在破損或缺陷時，電流因從破損或缺陷處流失而衰減，磁場強度急劇減小，接收機信號發生變化，實現對破損點的定位。電位梯度法原理是向管道施加特定檢測信號，當管道防腐層存在破損或缺陷時，破損點與土壤之間會形成電壓差，且在接近破損點時電壓差最大。

    防腐層破損易造成管體腐蝕，對防腐層進行檢測、維修可有效防止腐蝕繼續發展，對防腐層破損處進行土壤腐蝕性檢測，可以監測管道附近環境情況，為管道評價提供參考。

    （２）管道陰極保護

    陰極保護是防止管道在電解質中發生腐蝕的電化學保護技術，主要分為犧牲陽極陰極保護和強制電流陰極保護，犧牲陽極陰極保護輸出電流較小，只適用于保護電流在１Ａ 以下、土壤電阻率小于１００Ω · ｍ 的埋地管道；強制電流陰極保護輸出電流可調，有效保護范圍大，保護裝置壽命長，是油田管線和長輸干線電化學保護的主要選擇，管道的陰極保護系統還能有效彌補防腐層存在的缺陷。管道防腐層和陰極保護系統會受到復雜干擾因素的影響，降低管道防護的能力。

    （３）雜散電流排流技術

    油氣管道與高壓輸電線路、交流電氣化鐵路平行或接近敷設時，管道上會因為靜電場、地電場、磁感應耦合的存在產生交流雜散電流干擾，使管道發生交流腐蝕，增加陰極保護難度 。

    雜散電流可通過檢測交流干擾電壓進行測量，其中遠程遙測技術可實現２４ｈ實時連續監測，可及時、有效地發現管線中受到雜散電流干擾等電位異常情況，并根據雜散電流的運行規律查找雜散電流干擾源。當交流干擾電壓超過 ４Ｖ 時，必須采取干擾防護措施。筆者采用角鋼接地、屏蔽線、犧牲陽極帶、固態去耦合器聯合使用的方法對上海某天然氣管道進行雜散電流排流保護，排流效果按正電位平均值下降程度進行評定。

    可見，管道外檢測可以得出土壤腐蝕性數據、管道防腐層數據、陰極保護數據、第三方破壞情況及管道周邊的干擾情況等數據，這些數據是影響管道安全的非主要因素的重要來源。

    管道內檢測數據

    （１）漏磁檢測技術

    漏磁檢測技術根據磁感線在存在缺陷的管壁分界面上會發生“折射”產生漏磁通的原理，采用霍爾元件測量軸向、徑向、周向漏磁通的大小，判斷管壁缺陷的類型及尺寸。漏磁檢測器采用里程輪跟蹤系統和地面標記對缺陷進行定位。

    管道漏磁檢測與超聲波檢測相比具有檢測速度快，不限制介質種類，對管道內清潔度要求低等優點。與漏磁內檢測相比，超聲波檢測具有檢測精度高，可靠度高，機械靈活性好，適用壁厚范圍大等優點，可以彌補漏磁檢測不能識別裂紋、軸向溝槽缺陷及管壁中存在的缺陷等缺點，可以避免因漏磁檢測精度低造成的誤開挖問題。管道漏磁內檢測器與超聲波檢測器配合使用，可以為管道大數據提供更加精確的腐蝕缺陷數據和裂紋數據。管道基本數據、變形檢測數據、內檢測數據共同構成了管道大數據的主體。

    管道評價數據

    管道評價主要包括完整性評價和風險評價。完整性評價主要根據管道的腐蝕缺陷參數及管道參數，采用某種評價標準，計算出被檢測管道的剩余強度、金屬腐蝕生長率、剩余壽命、再檢測周期等參數，并根據評價結果確定管道是否需要維修以及采用何種維修方法 。管道完整性評價可以確定管道是否可以繼續使用，做出運行、修補及更換的決定，從而確保含有缺陷的管道能繼續安全運行。風險評價是根據管道的運行情況，分析管道中可能出現的問題、出現問題的概率、出現問題的后果及風險水平，是石油天然氣管線安全管理、檢測技術選擇的前提，是確定檢測重點的基本方法。對管道進行評價需要收集的管道數據種類繁多，數量龐大，評價結果對管道的安全高效運行意義重大，目前管道評價技術已經廣泛應用于我國油氣管道的安全管理中。

    ３、管道大數據應用

    （1）克服完整性評價標準的保守性。完整性評價標準的評價結果與爆破試驗相比更加保守，造成管道輸送效率降低，維修成本增大。管道大數據可以通過數據的相關性分析，找出完整性評價結果與管道安全狀況之間的關系，以及影響評價標準保守性的因素。根據相關性分析結果，修正評價結果，調整維修策略，節約維修成本。通過對影響因素進行理論分析，對評價標準進行修正，從理論上克服評價標準的保守性。

    （2）提高風險評價準確度。管道風險評價常采用專家打分和失效風險樹等方法，這些方法可以在一定程度上預測管道存在的風險情況，但在評價過程中將部分風險項理想化，評價結果在一定程度上依賴于評價人員的主觀意識和經驗。基于管道大數據的風險評價建立在實際數據基礎上，能夠克服理想情況與實際情況之間的誤差，克服主觀意識對評價結果的影響。

    （３）預測管道未來安全狀況。管道大數據可以準確分析影響管道安全的主要因素及次要因素，通過對管線中各類影響因素的分布情況進行分析，可以實現對整條管線安全狀況的預測和排序。管道大數據的應用可以克服完整性評價標準的保守性，修正管道評價標準，提高風險評價準確度、預測管道未來安全狀況，為管道的安全與防護開啟新的篇章。未來管道安全防護方面思維的轉變、商業價值的推動、管道數據的公開以及數據統計分析技術的發展將是管道大數據應用過程中亟待解決的關鍵問題。

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責任編輯：王元

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