基于两轮内检测数据挖掘的管道完整性评价技术

作者：刘国荣

来源：世界石油工业, 2023, 30(05): 62-68.

DOI：10.20114/j.issn.1006-0030.20230627001

• 管道完整性
• 内检测
• 数据挖掘
• 数据对齐
• 正态分布
• 管道检测

随着智慧油田和智慧管道的发展，深入整合和挖掘管道基础数据已成为大势所趋。针对两轮内检测数据对齐和剩余寿命计算中存在的问题，利用Kullback-Leibler(KL)散度实现分段管节各项分布特征的对齐，基于误差来源和正态分布，利用非活性缺陷点的特征，对内检测中存在的系统误差进行消除，选择90%分位数的腐蚀速率作为预测剩余寿命的基础，得到差异化的全线腐蚀速率，通过实例分析制定更加合理的维护响应计划，形成一套基于数据挖掘的管道完整性评价技术。结果表明，通过KL散度的数据对齐后，阀门、三通和绝缘接头的对齐比例为100%，其余特征的对齐比例均在90%以上；误差消除后，两轮内检测的非活性缺陷深度差值服从均值为0，标准差一定的正态分布；通过开挖验证证实方法的维修点大部分实际腐蚀深度大于30%，属于计划响应的范围，其余方法增加了不必要的维修点。研究结果可为管道完整性管理水平的提升提供实际参考。