煉廠裝置設備腐蝕速率預測算法的研究與應用

李啟銳，黎賢嬌，李劍彬，邱勃豪，林杰伸，葉至博

（1.廣東石油化工學院計算機與電子信息學院，茂名 525000；2.西交利物浦大學國際商學院，蘇州 215123）

煉廠裝置設備腐蝕速率預測算法的研究與應用

李啟銳1，黎賢嬌1，李劍彬1，邱勃豪1，林杰伸1，葉至博2

（1.廣東石油化工學院計算機與電子信息學院，茂名 525000；2.西交利物浦大學國際商學院，蘇州 215123）

0　引言

設備或裝置可靠性及使用壽命是我們一直關心問題的所在，而腐蝕是影響設備或裝置可靠性及使用壽命的關鍵因素［1-2］。國內外有專家學者對裝置腐蝕問題做了一些研究，對防腐工作提出了一些指導性意見，取得了一定的成效。但是腐蝕環(huán)境復雜且不斷變化，目前的防腐可靠性不是很高。正因如此，腐蝕成為了制約煉廠裝置設備長周期運行的重要原因［3］。雖然我國在GDP全球排名中位列第二，但國內的原油產量卻遠遠沒能滿足快速發(fā)展的經濟和社會的需要，這也導致了依賴于從外國大量進口，而其中的中東進口原油占很大比例［4］，2013年我國單從伊朗進口石油就達到2800萬噸［5］。中東原油輕組分含量高，符合我國對燃料油的需求，但是硫含量高，對煉廠裝置設備腐蝕嚴重［6］。腐蝕問題已經成為影響煉化企業(yè)裝置設備安全運行的一個主要問題。

灰色理論對腐蝕速率的監(jiān)控預測有著很好的效果?；疑到y(tǒng)理論的主要原理是以“小樣本”、“貧信息”不確定性系統(tǒng)為研究對象，通過對“部分”已知信息的生成、開發(fā)，提取有價值的信息，實現(xiàn)對系統(tǒng)運行行為、演化規(guī)律的正確描述和有效監(jiān)控［7］。近年來，灰色系統(tǒng)理論得到迅速發(fā)展和應用，引起了國內外人工智能學者的廣泛關注。

對煉廠裝置在不同環(huán)境條件中的腐蝕進行監(jiān)測，采用灰色系統(tǒng)理論對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，找到煉廠裝置設備腐蝕速率的變化規(guī)律，對裝置設備的剩余壽命進行預測，為制定煉廠裝置設備的檢修計劃提供可靠的技術支持。本文所開展的理論研究和建立的分析預測模型為解決煉廠裝置設備目前存在的腐蝕問題分析提供了有效的方法。

1　分析預測算法

（1）收集灰色數(shù)據(jù)序列

在裝置設備的關鍵部位進行的監(jiān)測，收集到的數(shù)據(jù)不一定符合灰色建模的條件，需要進行準光滑性檢驗和準指數(shù)規(guī)律檢驗。如果初始數(shù)據(jù)序列不符合建模條件，則要先進行數(shù)據(jù)預處理，例如變換等。

（2）建立G（1，1）模型

設有可延伸或準延伸原始非負數(shù)據(jù)序列｛x（0）（k）｝（k=1，2，3，…，n），即：

對（1）進行一次累加生成AGO（Accumulated Generating Operation），即：

累加生成結果數(shù)據(jù)序列為：

通過累加生成的數(shù)據(jù)序列具有指數(shù)規(guī)律，可以弱化原始數(shù)據(jù)的隨機性，增加其中的規(guī)律性。

對于具有指數(shù)規(guī)律的｛x（1）（k）｝，令X（1）為｛x（1）（k）｝上的等間隔子序列集，則X（1）上的灰微分方程為：

（3）對G（1，1）模型的改進

①腐蝕速率始數(shù)據(jù)一般比較小，累加生成的指數(shù)曲線距離坐標軸較近，造成較大的預測誤差。在原始數(shù)據(jù)序列上增加一個正偏移量，使預測模型曲線偏離坐標軸，最后從預測結果數(shù)據(jù)序列加上負偏移，可以提高預測精度。

②GM（1，1）模型要求原始數(shù)據(jù)序列是等時距的。如果獲得是沒有按照相等的時間間隔排列的零散的數(shù)據(jù)，則需要研究建立不等時距灰色預測模型。

（4）預測模型的檢驗

預測結果的精度檢驗方法有很多，包括有后驗差比值、小誤差概率、相對誤差檢驗、精度等。本文采用相對誤差和精度檢驗法。

令Δe（0）（k）為預測模型的相對殘差：

令Δe（0）（avg）為預測模型的平均相對殘差：

計算得到預測模型的精度po：

2　預測算法在煉廠裝置設備腐蝕綜合分析系統(tǒng)中的應用

2.1腐蝕數(shù)據(jù)結構

系統(tǒng)具有自動進行腐蝕趨勢預測的功能，由預測算法的分析過程可知，算法的輸入是原始的腐蝕監(jiān)測數(shù)據(jù)，輸出為預測值。為了使預測算法方便編程實現(xiàn)和預測模塊方便調用，也為了使系統(tǒng)具有良好的易用性和擴展性，系統(tǒng)要設計良好的腐蝕數(shù)據(jù)結構。經過詳細的系統(tǒng)需求分析和系統(tǒng)設計，以使每個模塊執(zhí)行一個功能（堅持功能性內聚）、每個模塊用過程語句（或函數(shù)方式等）調用其他模塊以及模塊間傳送的參數(shù)作數(shù)據(jù)用與模塊間共用的信息（如參數(shù)等）盡量少的設計原則來進行E-R模型的設計和數(shù)據(jù)表結構的搭建。設計的E-R模型如圖1所示。

在E-R概念模型的基礎上，應用E-R模型轉換為關系模型的規(guī)則，可將E-R模型轉換為關系數(shù)據(jù)模型，從而得到數(shù)據(jù)表結構如表1-表3所示：

表1　測厚點（shihua_dcehou）

表2　定點測厚信息（shihua_dcehouinfo）

圖1　腐蝕數(shù)據(jù)E-R圖

表3　測厚點圖片（shihua_chimages）

2.2預測算法流程

本文所提算法流程如圖2所示。首先，對采取的數(shù)據(jù)序列化的預處理，減少對不符合建模條件的數(shù)據(jù)序列的產生；然后針對原始數(shù)據(jù)進行G（1，1）模型建立，弱化原始數(shù)據(jù)的的隨機性，增加其中的規(guī)律性，建立灰微分方程并得到求解；接著對G（1，1）模型進行改進，本文主要從兩方面進行優(yōu)化改進，一個就是預測模型曲線偏離坐標軸改進，二則是對不等距時間取值的改進，通過這兩方面的有效改進運用，從而減少預測誤差，提高精確度；最后對預測模型的檢驗，本文采用相對誤差和精度檢驗法。

圖2　預測模型的建立

2.3預測算法實現(xiàn)

在項目中建一個class GM11類，類里面定義了幾個私有變量，分別有原始數(shù)列的長度leng、原始數(shù)列array、原始數(shù)列累加后的結果x1、白化背景值z1、4個二級參數(shù)包CDEF、2個發(fā)展系數(shù)與灰作用量ab；另外還定義了構造函數(shù)function GM11（$x）用于初始化變量，還有初始化原始數(shù)列；定義函數(shù)function AGO（）原始數(shù)列累加器，目的在于得到原始數(shù)列累加后的結果x1；函數(shù)function getZ1（）用于求白化背景值z1；function getC（）、function getD（）、function getE（）、function getF（）這幾個函數(shù)分別用于求二級參數(shù)包CDEF；而函數(shù)function getA（）、function getB（）則用來分別求發(fā)展系數(shù)與灰作用量ab；最后是求預測值的方法function getForecastedValue（$n，$x），在該函數(shù)中就是運用了以上的分析預測方法來計算所得出往后的數(shù)值還有走勢。

2.4實驗結果

測厚點的厚度趨勢圖。

從圖中可以看出管道厚度在這幾年的大小變化，在12-03跨越到15-03的時候厚度在不斷地減小而且在根據(jù)預測走勢中將一直處于低勢，也就是說持續(xù)減小厚度，從這一連串的數(shù)據(jù)還有曲線圖我們可以看出，如果在12-03跨越到15-03的時候沒能好好地保護好設備措施，做好相關的防護措施，那結果將會是厚度急劇減小，給設備以及石化產業(yè)帶來不可預計的后果。

圖3　測厚點的厚度趨勢圖

3　結語

灰色系統(tǒng)理論主要通過對“部分”已知的腐蝕監(jiān)測數(shù)據(jù)進行生成、開發(fā)，提取有價值的信息，有效地找到運行環(huán)境對煉廠裝置設備腐蝕影響規(guī)律。在煉廠裝置設備腐蝕與防護中，運用灰色理論來預測腐蝕速率，對裝置設備使用壽命進行預測，以制定相應的煉化裝置的檢修計劃，會大大提高腐蝕防護工作的效率。

［1］趙敏，康強利，周三平.石化公司腐蝕數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)［J］.腐蝕與防護，2008，29（7）：424-428.

［2］喬寧，陶正道，王光耀.大型石化企業(yè)設備防腐信息管理系統(tǒng)［J］.腐蝕科學與防護技術，2001，3（3）：177-179.

［3］阮曉剛.常減壓裝置腐蝕機理研究與可靠性分析［D］.成都：西南石油大學，2005.

［4］王正方，王勇，曲大偉.低壓加熱器換熱管的腐蝕破壞原因分析［A］.第六屆全國壓力容器使用管理學術會議論文集［C］.南京：壓力容器雜志社，2006：64-67.

［5］岳來群.2013年中東地緣政治與油氣形勢分析［N］.中國石油報，2014.02.11.

［6］王正方.基于灰色系統(tǒng)理論的壓力容器安全運行研究［D］.東營：中國石油大學，2008.

［7］謝乃明.灰色系統(tǒng)建模技術研究［D］.南京：南京航空航天大學，2008.

Corrosion；Gray Theory；Prediction Algorithm；Modeling

Research and Application of Refinery Plant Equipment Corrosion Rate Prediction Algorithm

LI Qi-rui1，LI Xian-jiao1，LI Jian-bin1，QIU Bo-hao1，LIN Jie-shen1，YE Zhi-bo2
（1.College of Computer&Electronic Information，Guangdong Institute of Petrochemical Technology，Maoming 525000；2.School of International Business，Xi'an Jiaotong-liverpool University，Suzhou 215123）

1007-1423（2015）20-0024-05

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.20.006

李啟銳（1982-），男，廣西玉林人，碩士研究生，研究方向為石油化工智能信息系統(tǒng)

黎賢嬌（1991-），女，廣東湛江人，本科，研究方向為石油化工智能信息系統(tǒng)

李劍彬（1993-），男，廣東五華人，本科，研究方向為石油化工智能信息系統(tǒng)

邱勃豪（1993-），男，廣東普寧人，本科，研究方向為石油化工智能信息系統(tǒng)

林杰伸（1992-），男，廣東五華人，本科，研究方向為石油化工智能信息系統(tǒng)

2015-05-01

2015-07-06

隨著煉制各種高酸值和高含硫量的劣質原油比例的增加，煉廠裝置設備的腐蝕較以前有明顯的加劇。應用灰色系統(tǒng)理論對腐蝕數(shù)據(jù)進行分析，提出腐蝕預測算法，建立灰色預測模型，并對預測模型進行改進，提高預測模型的精度。對預測算法進行實現(xiàn)，成功應用到煉廠裝置設備腐蝕綜合分析系統(tǒng)中。應用效果表明，該算法可以有效分析腐蝕趨勢，有助于制定合理的檢修周期，保障設備的安全運行。

腐蝕；灰色理論；預測算法；建模

2014年大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目（No.201411656049）

As a variety of high quality crude oil refining ratio acid value and high sulfur content increased，the corrosion of refinery plant equipment is more serious than before.Analyzes the corrosion data by gray theory，and proposes the predicted algorithm.Establishes a gray prediction model，improves the model to increase the accuracy of prediction.Implements the algorithm and applies it in the refinery plant equipment corrosion comprehensive analysis system.Application shows that the trend of corrosion is efficiently analyzed by the algorithm，and it can help to make a reasonable plan of maintenance and guarantee the safe operation of the equipment.