CN113252544A - 一种炼油装置腐蚀监测***和方法 - Google Patents

一种炼油装置腐蚀监测***和方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种炼油装置腐蚀监测***，包括：数据获取模块，用于获取炼油装置的M个监测对象的腐蚀监测数据，包括介质腐蚀速率、介质pH值、介质中的腐蚀性物质含量和设备壁厚；数据处理模块，用于基于获取的腐蚀监测数据得到每个腐蚀回路的评估监测数据，包括评估腐蚀速率、评估壁厚和剩余寿命；数据分析模块，用于将每个监测对象的工艺监测数据和评估监测数据分别与预设的工艺相关腐蚀完整性操作窗口和预设的设备相关腐蚀完整性操作窗口进行比较，并在确定监测数据没有位于对应的完整性操作窗口内时，进行预警。本发明还提供了一种炼油装置腐蚀监测方法。本发明能够有效的对炼油装置的腐蚀情况进行监控，降低监控成本，排除腐蚀隐患和防止腐蚀泄漏事故发生。

Description

一种炼油装置腐蚀监测***和方法
技术领域
本发明属于石化领域，具体涉及一种炼油装置腐蚀监测***和方法。
背景技术
腐蚀是影响炼油设备安全运行最主要的因素，在炼油企业生产管理中，腐蚀管理是其中的重要组成部分。为全面管理和预防腐蚀，炼油企业开展了一系列有关材质升级、工艺防腐、化学分析和设备监检测相关的工作，并均建立了相应的腐蚀管理和防护***，有效提高防腐效果和指导防腐工作的开展，保障装置安全稳定运行。但是现有炼油装置腐蚀管理***主要是对在线监测、在线测厚、定点测厚、化学分析等方面的数据采集和数据管理，仅仅实现了基本统计分析和报警等功能，同时还存在各类***相互独立的情况，无法实现对各类腐蚀数据的综合分析、评估和科学腐蚀防控。
发明内容
针对上述技术问题，本发明实施例提供一种炼油装置腐蚀监测***，综合利用各类炼油过程腐蚀相关参量对炼油装置的腐蚀进行全面智能监控。
本发明采用的技术方案为：
本发明一实施例提供一种炼油装置腐蚀监测***，包括：
数据获取模块，用于获取炼油装置的M个监测对象的腐蚀监测数据，每个监测对象包括一个腐蚀回路和对应的工艺单元，所述腐蚀监测数据包括工艺监测数据和设备监测数据，所述工艺监测数据包括介质腐蚀速率、介质pH值和介质中的腐蚀性物质含量；所述设备监测数据包括设备壁厚；
数据处理模块，用于基于获取的腐蚀监测数据得到每个腐蚀回路的评估监测数据，包括评估腐蚀速率、评估壁厚和剩余寿命；
数据分析模块，用于将每个监测对象的工艺监测数据和评估监测数据分别与预设的工艺腐蚀完整性操作窗口和预设的设备腐蚀完整性操作窗口进行比较，并在确定监测数据没有位于对应的完整性操作窗口内时，进行预警。
本发明另一实施例提供一种炼油装置腐蚀监测方法，包括：
S200，获取炼油装置的M个监测对象的腐蚀监测数据，每个监测对象包括一个腐蚀回路和对应的工艺单元，所述腐蚀监测数据包括工艺监测数据和设备监测数据，所述工艺监测数据包括介质腐蚀速率、介质pH值和介质中的腐蚀性物质含量；所述设备监测数据包括设备壁厚；
S220，基于获取的腐蚀监测数据得到每个腐蚀回路的评估监测数据，包括评估腐蚀速率、评估壁厚和剩余寿命；
S230，将每个监测对象的工艺监测数据和评估监测数据分别与预设的工艺腐蚀完整性操作窗口和预设的设备腐蚀完整性操作窗口进行比较，并在确定监测数据没有位于对应的腐蚀完整性操作窗口内时，进行预警。
本发明另一实施例还提供一种炼油装置腐蚀监测***，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行前述的方法。
本发明实施例提供的炼油装置腐蚀监测***和方法，首先，获取炼油装置的M个监测对象的腐蚀监测数据，包括与工艺相关的介质腐蚀速率、介质pH值和介质中的腐蚀性物质含量以及和设备相关的设备壁厚和检测时间；接着，根据获取的腐蚀监测数据得到每个腐蚀回路的评估监测数据，包括评估腐蚀速率、评估壁厚和剩余寿命；然后，将每个监测对象的工艺监测数据和评估监测数据分别与预设的工艺腐蚀完整性操作窗口和预设的设备腐蚀完整性操作窗口进行比较，并在确定监测数据没有位于对应的腐蚀完整性操作窗口内时，进行预警。可知，本发明实施例面向工艺、设备两方面的建立了炼油装置综合腐蚀监测评估和智能预警方法，实现了基于完整性操作窗口原理，结合回路管理理念和设备可靠性评估方法，针对工艺和设备两方面的腐蚀影响关键因素的操作窗口建立，形成了腐蚀监测、腐蚀计算、寿命预测和智能预警等综合监管内容。
附图说明
图1为本发明实施例提供的炼油装置腐蚀监测***的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的炼油装置腐蚀监测***的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明实施例提供的一种炼油装置腐蚀监测***，用于对石化企业的炼油装置的腐蚀情况进行综合智能监控。在监控过程中，炼油装置按照腐蚀机理划分为多个腐蚀回路以及按照工艺流程划分为多个工艺单元，本发明实施例中，将一个腐蚀回路和对应的工艺单元作为一个监测对象。本发明实施例提供的一种炼油装置腐蚀监测***通过分析炼油过程腐蚀管控所需要的数据内容，将各类腐蚀影响因素及结果综合管理；进而基于完整性操作窗口结合腐蚀防护、设备可靠性技术建立炼油装置典型回路腐蚀控制操作窗口；同时利用腐蚀预测方法和设备评估可靠性方法，建立综合腐蚀监控方法，将腐蚀分析、腐蚀控制、寿命计算、智能预警等统一、科学的管理，实现全面的、智能的腐蚀管控效果。以下参考图1对本发明实施例提供的炼油装置腐蚀监测***进行详细介绍。
如图1所示，本发明实施例提供的炼油装置腐蚀监测***包括：数据获取模块1、数据处理模块2和数据分析模块3。
其中，数据获取模块1用于获取炼油装置的M个监测对象的腐蚀监测数据，每个监测对象包括一个腐蚀回路和对应的工艺单元，腐蚀监测数据包括工艺监测数据和设备监测数据，工艺监测数据包括介质腐蚀速率、介质pH值和介质中的腐蚀性物质含量；设备监测数据包括设备壁厚和检测时间。
在本发明实施例中，腐蚀回路和工艺单元的划分可基于现有方法确定。介质腐蚀速率和介质pH值可通过安装在腐蚀回路的监测点上的监测装置例如腐蚀速率监测仪器和pH传感器等进行监测，数据获取模块1可与这些监测装置通信连接，获取相关的监测数据。介质中的腐蚀性物质含量可通过采样进行化学分析获取，可采用现有的任何方法获取。在本发明实施例中，设备壁厚可通过以下两种方式获取：
方式一，将腐蚀回路的多个关键部位作为监测点，通过在监测点上安装在线监测装置例如在线测厚传感器，获取对应位置的壁厚；在线测厚传感器会按照预设采样周期进行采样，并将采样数据和对应的采样时间即检测时间发送给数据获取模块1。
方式二，通过人工采用测厚仪等手动对腐蚀回路的关键部位的厚度进行测量，即定点测厚获取。定点测厚可按照预设周期进行，例如，预设周期可为几个月例如3个月左右。
数据处理模块2用于基于获取的腐蚀监测数据得到每个腐蚀回路的评估监测数据，包括评估腐蚀速率、评估壁厚和剩余寿命。
具体地，在本发明实施例中，腐蚀回路的评估腐蚀速率可通过下述步骤确定：
S100，计算腐蚀回路i中的各个监测点的长期腐蚀速率
Figure BDA0003077066400000041
得到监测点长期腐蚀速率序列
Figure BDA0003077066400000042
其中，T0为监测点的初始壁厚，Tn为距离当前评估时间最近的检测时间检测的监测点的壁厚，tn为距离当前时间最近的检测时间，Tu为腐蚀回路对应设备的投用时长；
Figure BDA0003077066400000046
为腐蚀回路i中的第j个监测点的长期腐蚀速率，j的取值为1到n，n为腐蚀回路i的监测点总数，i的取值为1到M。时间的单位可为天。T0可通过设备的基础数据获取，Tn可为在线监测装置检测的壁厚或者手动检测的壁厚，Tu可通过当前时间和设备的建设时间确定，建设时间也可通过设备的基础数据获取。
S110，获取VL-max＝max(VL)并将VL-max作为腐蚀回路i的长期腐蚀速率VLC。
S120，计算腐蚀回路i中的各个监测点的短期腐蚀速率
Figure BDA0003077066400000043
得到监测点短期腐蚀速率序列
Figure BDA0003077066400000044
其中，Tn1为距离当前时间次近的检测时间检测的监测点的壁厚，tn1为距离当前时间次近的检测时间；
Figure BDA0003077066400000045
为腐蚀回路i中的第j个监测点的短期腐蚀速率。
S130，获取VS-max＝max(VS)并将VS-max作为腐蚀回路i的短期腐蚀速率VSC；
S140，获取腐蚀回路i的最大腐蚀速率VC-max＝max(VL-max，VS-max)。
S150，计算调整因子
Figure BDA0003077066400000051
a为预设系数，可采用腐蚀回路中在线测厚的平均腐蚀速率与在线监测的腐蚀速率的比值获得，或依据腐蚀回路历史腐蚀现象经验获得，例如，取值范围可为[0,1]。
Figure BDA0003077066400000052
其中，Tloss为腐蚀回路i中所有监测点的壁厚损失量之和，ttotal为腐蚀回路i中所有监测点的投用时长之和。通过R可以观察到对应的腐蚀回路的腐蚀发生均匀性，值越大说明该回路腐蚀均匀性较差，局部腐蚀可能性增加。R不仅可以用于调整回路在线监测腐蚀速率，也可以通过定义R的范围，以此来增加或减少腐蚀监测点。
S160，计算腐蚀回路i的调整腐蚀速率VC-A＝Vm*F，Vm为腐蚀回路i对应的介质腐蚀速率。在线监测虽然直接反映材质在介质中的腐蚀速率，但其与设备本身发生的腐蚀速率还有一定差异，因此，可通过对介质腐蚀速率进行适应性调整，得到对应的设备的腐蚀速率。
S170，基于预设的腐蚀速率预测模型确定腐蚀回路i的预测腐蚀速率VC-F。由于布置大量的传感器会导致监控成本的增加，因此，一些没有安装在线监测装置的位置的腐蚀速率可通过预设的腐蚀速率预测模型获取腐蚀回路的预测腐蚀速率。预设的腐蚀速率预测模型主要通过大量历史腐蚀因素数据和对应的腐蚀速率数据的数据集，通过机器学习算法建立和测试模型，实现精确腐蚀速率预测模型的建立。在应用时只需要将腐蚀因素数据输入模型，可预测出对应腐蚀因素下的腐蚀速率结果。预设的腐蚀速率预测模型可为现有模型。
S180，确定腐蚀回路i的评估腐蚀速率VC-E＝max(VC-max，VC-A，VC-F)。
通过步骤S100～S180，可得到每个腐蚀回路的评估腐蚀速率。每个腐蚀回路的评估腐蚀速率综合考虑了三类腐蚀速率，分别为(1)通过在线监测装置检测的壁厚和定点测厚的厚度得到的最大腐蚀速率，(2)通过介质腐蚀速率得到的表征设备腐蚀速率的调整腐蚀速率以及(3)通过腐蚀速率预测模型预测得到的腐蚀速率，因此，将这三类腐蚀速率中最大值作为评估腐蚀速率能够使得用于评估的腐蚀速率更加准确，从而使得评估效果更准确。
进一步地，每个腐蚀回路的评估壁厚TE＝Tn-VC-E*(tpre-tn)，tpre为当前评估时间。
进一步地，每个腐蚀回路的剩余寿命
Figure BDA0003077066400000061
TL为腐蚀回路对应的设备的极限壁厚。极限壁厚可以采用腐蚀裕量为标准，以设备管道壁厚减去腐蚀裕量作为退役极限厚度进行计算；也可通过相关标准计算极限壁厚，如ASME31.3、31.4、31.8对管道的极限壁厚计算方法，API653中对储罐的极限壁厚计算方法，GB/T30513中对压力容器极限壁厚计算方法。
数据分析模块3用于将每个监测对象的工艺监测数据和评估监测数据分别与预设的工艺腐蚀完整性操作窗口和预设的设备腐蚀完整性操作窗口进行比较，并在确定监测数据没有位于对应的腐蚀完整性操作窗口内时，进行预警。
在本发明实施例中，预设的完整性操作窗口包括了各监测数据的上下限值，上下限值可基于实际情况确定。具体地，数据分析模块3会将每个腐蚀回路的介质腐蚀速率、介质pH值和介质中的腐蚀性物质含量分别与预设的工艺腐蚀完整性操作窗口进行比较，如果超出对应的上下限值，则进行预警并根据超限因素提出针对性的调整建议，执行调整以恢复正常状态。如果调整后未能缓解或长时间处于超限状态，则提出工艺防腐调整、检查等方面的建议，同时依据近期同一流程设备管线的定点测厚结果判断超限状态是否引起设备腐蚀发生，并提供设备管道检测和材质优化的综合决策建议。以及，数据分析模块3会将每个腐蚀回路的评估腐蚀速率、评估壁厚和剩余寿命分别与预设的设备腐蚀完整性操作窗口进行比较，如果超出对应的上下限值，则进行预警并给出对应的建议。
综上，本发明实施例提供的炼油装置腐蚀监测***，面向工艺、设备两方面的建立了炼油装置综合腐蚀评估和智能预警决策方法，实现了基于完整性操作窗口原理，结合回路管理理念和设备可靠性评估方法，针对工艺和设备两方面的腐蚀影响关键因素的操作窗口建立，形成了腐蚀诊断、寿命预测、智能预警和防腐决策等综合管理内容。通过数据综合利用，将腐蚀状态预测的结果用于腐蚀评估和管理，能有效减少监测检测成本的投入，为隐患识别提供支撑。建立了科学的炼油过程腐蚀监管、预测和决策方法体系，能有效提升装置安全全稳定长周期运行。
本发明另一实施例提供一种炼油装置腐蚀监测方法。如图2所示，该方法包括以下步骤：
S200，获取炼油装置的M个监测对象的腐蚀监测数据，每个监测对象包括一个腐蚀回路和对应的工艺单元，所述腐蚀监测数据包括工艺监测数据和设备监测数据，所述工艺监测数据包括介质腐蚀速率、介质pH值和介质中的腐蚀性物质含量；所述设备监测数据包括设备壁厚；
S220，基于获取的腐蚀监测数据得到每个腐蚀回路的评估监测数据，包括评估腐蚀速率、评估壁厚和剩余寿命；
S230，将每个监测对象的工艺监测数据和评估监测数据分别与预设的工艺腐蚀完整性操作窗口和预设的设备腐蚀完整性操作窗口进行比较，并在确定监测数据没有位于对应的工艺腐蚀完整性操作窗口内时，进行预警。
进一步地，腐蚀回路的评估腐蚀速率通过下述步骤确定：
S221，计算腐蚀回路i中的各个监测点的长期腐蚀速率
Figure BDA0003077066400000071
得到监测点长期腐蚀速率序列
Figure BDA0003077066400000072
其中，T0为监测点的初始壁厚，Tn为距离当前评估时间最近的检测时间检测的监测点的壁厚，tn为距离当前时间最近的检测时间，Tu为腐蚀回路对应设备的投用时长；vjL为腐蚀回路i中的第j个监测点的长期腐蚀速率，j的取值为1到n，n为腐蚀回路i的监测点总数，i的取值为1到M；
S222，获取VL-max＝max(VL)并将VL-max作为腐蚀回路i的长期腐蚀速率VLC；
S223，计算腐蚀回路i中的各个监测点的短期腐蚀速率
Figure BDA0003077066400000073
得到监测点短期腐蚀速率序列
Figure BDA0003077066400000074
其中，Tn1为距离当前时间次近的检测时间检测的监测点的壁厚，tn1为距离当前时间次近的检测时间；
Figure BDA0003077066400000075
为腐蚀回路i中的第j个监测点的短期腐蚀速率；
S224，获取VS-max＝max(VS)并将VS-max作为腐蚀回路i的短期腐蚀速率VSC；
S225，获取腐蚀回路i的最大腐蚀速率VC-max＝max(VL-max，VS-max)；
S226，计算调整因子
Figure BDA0003077066400000081
a为预设系数，
Figure BDA0003077066400000082
其中，Tloss为腐蚀回路i中所有监测点的壁厚损失量之和，ttotal为腐蚀回路i中所有监测点的投用时长之和；
S227，计算腐蚀回路i的调整腐蚀速率VC-A＝Vm*F，Vm为腐蚀回路i对应的介质腐蚀速率；
S228，基于预设的腐蚀速率预测模型确定腐蚀回路i的预测腐蚀速率VC-F；
S229，确定腐蚀回路i的评估腐蚀速率VC-E＝max(VC-max，VC-A，VC-F)。
进一步地，腐蚀回路的评估壁厚TE＝Tn-VC-E*(tpre-tn)，tpre为当前评估时间。
进一步地，腐蚀回路的剩余寿命
Figure BDA0003077066400000083
tpre为当前评估时间，TL为腐蚀回路对应的设备的极限壁厚。
上述各步骤可通过前述的各装置来实现，在此不再赘述。
本发明另一实施例还提供一种炼油装置腐蚀监测***，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行前述的方法。
以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种炼油装置腐蚀监测***，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取炼油装置的M个监测对象的腐蚀监测数据，每个监测对象包括一个腐蚀回路和对应的工艺单元，所述腐蚀监测数据包括工艺监测数据和设备监测数据，所述工艺监测数据包括介质腐蚀速率、介质pH值和介质中的腐蚀性物质含量；所述设备监测数据包括设备壁厚；
数据处理模块，用于基于获取的腐蚀监测数据得到每个腐蚀回路的评估监测数据，包括评估腐蚀速率、评估壁厚和剩余寿命；
数据分析模块，用于将每个监测对象的工艺监测数据和评估监测数据分别与预设的工艺腐蚀完整性操作窗口和预设的设备腐蚀完整性操作窗口进行比较，并在确定监测数据没有位于对应的腐蚀完整性操作窗口内时，进行预警。
2.根据权利要求1所述的炼油装置腐蚀监测***，其特征在于，腐蚀回路的评估腐蚀速率通过下述步骤确定：
S100，计算腐蚀回路i中的各个监测点的长期腐蚀速率
Figure FDA0003077066390000011
得到监测点长期腐蚀速率序列
Figure FDA0003077066390000012
其中，T0为监测点的初始壁厚，Tn为距离当前评估时间最近的检测时间检测的监测点的壁厚，tn为距离当前时间最近的检测时间，Tu为腐蚀回路对应设备的投用时长；
Figure FDA0003077066390000013
为腐蚀回路i中的第j个监测点的长期腐蚀速率，j的取值为1到n，n为腐蚀回路i的监测点总数，i的取值为1到M；
S110，获取VL-max＝max(VL)并将VL-max作为腐蚀回路i的长期腐蚀速率VLC；
S120，计算腐蚀回路i中的各个监测点的短期腐蚀速率
Figure FDA0003077066390000014
得到监测点短期腐蚀速率序列
Figure FDA0003077066390000015
其中，Tn1为距离当前时间次近的检测时间检测的监测点的壁厚，tn1为距离当前时间次近的检测时间；
Figure FDA0003077066390000016
为腐蚀回路i中的第j个监测点的短期腐蚀速率；
S130，获取VS-max＝max(VS)并将VS-max作为腐蚀回路i的短期腐蚀速率VSC；
S140，获取腐蚀回路i的最大腐蚀速率VC-max＝max(VL-max，VS-max)；
S150，计算调整因子
Figure FDA0003077066390000021
a为预设系数，
Figure FDA0003077066390000022
其中，Tloss为腐蚀回路i中所有监测点的壁厚损失量之和，ttotal为腐蚀回路i中所有监测点的投用时长之和；
S160，计算腐蚀回路i的调整腐蚀速率VC-A＝Vm*F，Vm为腐蚀回路i对应的介质腐蚀速率；
S170，基于预设的腐蚀速率预测模型确定腐蚀回路i的预测腐蚀速率VC-F；
S180，确定腐蚀回路i的评估腐蚀速率VC-E＝max(VC-max，VC-A，VC-F)。
3.根据权利要求1或2所述的炼油装置腐蚀监测***，其特征在于，所述设备壁厚通过在线监测装置获取或者通过手动检测获取。
4.根据权利要求2所述的炼油装置腐蚀监测***，其特征在于，腐蚀回路的评估壁厚TE＝Tn-VC-E*(tpre-tn)，tpre为当前评估时间。
5.根据权利要求2所述的炼油装置腐蚀监测***，其特征在于，腐蚀回路的剩余寿命
Figure FDA0003077066390000023
tpre为当前评估时间，TL为腐蚀回路对应的设备的极限壁厚。
6.一种炼油装置腐蚀监测方法，其特征在于，包括：
S200，获取炼油装置的M个监测对象的腐蚀监测数据，每个监测对象包括一个腐蚀回路和对应的工艺单元，所述腐蚀监测数据包括工艺监测数据和设备监测数据，所述工艺监测数据包括介质腐蚀速率、介质pH值和介质中的腐蚀性物质含量；所述设备监测数据包括设备壁厚；
S220，基于获取的腐蚀监测数据得到每个腐蚀回路的评估监测数据，包括评估腐蚀速率、评估壁厚和剩余寿命；
S230，将每个监测对象的工艺监测数据和评估监测数据分别与预设的工艺腐蚀完整性操作窗口和预设的设备腐蚀完整性操作窗口进行比较，并在确定监测数据没有位于对应的腐蚀完整性操作窗口内时，进行预警。
7.根据权利要求6所述的炼油装置腐蚀监测方法，其特征在于，腐蚀回路的评估腐蚀速率通过下述步骤确定：
S221，计算腐蚀回路i中的各个监测点的长期腐蚀速率
Figure FDA0003077066390000031
得到监测点长期腐蚀速率序列
Figure FDA0003077066390000032
其中，T0为监测点的初始壁厚，Tn为距离当前评估时间最近的检测时间检测的监测点的壁厚，tn为距离当前时间最近的检测时间，Tu为腐蚀回路对应设备的投用时长；
Figure FDA0003077066390000033
为腐蚀回路i中的第j个监测点的长期腐蚀速率，j的取值为1到n，n为腐蚀回路i的监测点总数，i的取值为1到M；
S222，获取VL-max＝max(VL)并将VL-max作为腐蚀回路i的长期腐蚀速率VLC；
S223，计算腐蚀回路i中的各个监测点的短期腐蚀速率
Figure FDA0003077066390000034
得到监测点短期腐蚀速率序列
Figure FDA0003077066390000035
其中，Tn1为距离当前时间次近的检测时间检测的监测点的壁厚，tn1为距离当前时间次近的检测时间；
Figure FDA0003077066390000036
为腐蚀回路i中的第j个监测点的短期腐蚀速率；
S224，获取VS-max＝max(VS)并将VS-max作为腐蚀回路i的短期腐蚀速率VSC；
S225，获取腐蚀回路i的最大腐蚀速率VC-max＝max(VL-max，VS-max)；
S226，计算调整因子
Figure FDA0003077066390000037
a为预设系数，
Figure FDA0003077066390000038
其中，Tloss为腐蚀回路i中所有监测点的壁厚损失量之和，ttotal为腐蚀回路i中所有监测点的投用时长之和；
S227，计算腐蚀回路i的调整腐蚀速率VC-A＝Vm*F，Vm为腐蚀回路i对应的介质腐蚀速率；
S228，基于预设的腐蚀速率预测模型确定腐蚀回路i的预测腐蚀速率VC-F；
S229，确定腐蚀回路i的评估腐蚀速率VC-E＝max(VC-max，VC-A，VC-F)。
8.根据权利要求7所述的炼油装置腐蚀监测方法，其特征在于，腐蚀回路的评估壁厚TE＝Tn-VC-E*(tpre-tn)，tpre为当前评估时间。
9.根据权利要求7所述的炼油装置腐蚀监测方法，其特征在于，腐蚀回路的剩余寿命
Figure FDA0003077066390000039
tpre为当前评估时间，TL为腐蚀回路对应的设备的极限壁厚。
10.一种炼油装置腐蚀监测***，其特征在于，包括：至少一个处理器；
以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行前述权利要求6至9任一项所述的方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI787971B (zh) * 2021-08-24 2022-12-21 台灣化學纖維股份有限公司 腐蝕率預測裝置、方法及其電腦程式產品
CN115879379A (zh) * 2023-02-16 2023-03-31 北京华科仪科技股份有限公司 一种设备的腐蚀智能监测预警方法及***
TWI810634B (zh) * 2021-08-24 2023-08-01 台灣化學纖維股份有限公司 腐蝕監測裝置、方法及其電腦程式產品
CN117078003A (zh) * 2023-07-20 2023-11-17 山东特检科技有限公司 一种用于静设备腐蚀的风险评估方法

Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61230042A (ja) * 1985-04-04 1986-10-14 Nippon Steel Corp 鋼構造物の腐食診断方法
US4935195A (en) * 1988-08-29 1990-06-19 Westinghouse Electric Corp. Corrosion-erosion trend monitoring and diagnostic system
US6047241A (en) * 1997-10-23 2000-04-04 Sparago; Michael T. Method of selective corrosion rate analysis for a fluid processing plant
US20010032064A1 (en) * 2000-03-31 2001-10-18 Kenji Araki Method of offering wall-thickness thinning prediction information, and computer-readable recording medium storing wall-thickness thinning prediction program, and method of planning piping work plan
CN105676807A (zh) * 2015-12-29 2016-06-15 中国石油化工股份有限公司 炼化装置设备完整性操作窗口的优化***及优化方法
US20170030850A1 (en) * 2014-04-15 2017-02-02 Homero Castaneda-Lopez Methods for evaluation and estimation of external corrosion damage on buried pipelines
US9766175B1 (en) * 2012-03-05 2017-09-19 Vista Precision Solutions, Inc. Method and apparatus for in-service measurement of the bottom thickness and corrosion rate of a tank bottom
CN108918405A (zh) * 2018-09-11 2018-11-30 中国石油集团川庆钻探工程有限公司工程技术研究院 一种油井管线防腐蚀效果在线监测***及方法
CN110082287A (zh) * 2019-06-10 2019-08-02 中石化炼化工程（集团）股份有限公司 腐蚀监测预警方法、装置及服务器
CN110082285A (zh) * 2019-05-17 2019-08-02 中石化炼化工程（集团）股份有限公司 一种设备腐蚀评估和寿命预测方法及装置
US20190316902A1 (en) * 2018-04-11 2019-10-17 Michael T. Sparago Failure Prediction and Analysis Techniques
CN110751339A (zh) * 2019-10-24 2020-02-04 北京化工大学 管道腐蚀速率预测的方法、装置和计算机设备
CN110793058A (zh) * 2019-10-28 2020-02-14 江苏方天电力技术有限公司 一种锅炉水冷壁高温腐蚀预测及寿命评估方法
CN111122423A (zh) * 2018-10-31 2020-05-08 中国石油化工股份有限公司 基于可靠性的储罐底板腐蚀剩余寿命评价方法及装置
CN112014303A (zh) * 2020-08-28 2020-12-01 中国石油化工股份有限公司 设备部件腐蚀预警方法和装置
CN112464489A (zh) * 2020-12-07 2021-03-09 上海安恪企业管理咨询有限公司 炼化装置压力管道均匀腐蚀剩余寿命的预测方法及***
CN112633540A (zh) * 2019-09-20 2021-04-09 中国石油化工股份有限公司 炼油静设备智能腐蚀预警方法及预警***

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61230042A (ja) * 1985-04-04 1986-10-14 Nippon Steel Corp 鋼構造物の腐食診断方法
US4935195A (en) * 1988-08-29 1990-06-19 Westinghouse Electric Corp. Corrosion-erosion trend monitoring and diagnostic system
US6047241A (en) * 1997-10-23 2000-04-04 Sparago; Michael T. Method of selective corrosion rate analysis for a fluid processing plant
US20010032064A1 (en) * 2000-03-31 2001-10-18 Kenji Araki Method of offering wall-thickness thinning prediction information, and computer-readable recording medium storing wall-thickness thinning prediction program, and method of planning piping work plan
US9766175B1 (en) * 2012-03-05 2017-09-19 Vista Precision Solutions, Inc. Method and apparatus for in-service measurement of the bottom thickness and corrosion rate of a tank bottom
US20170030850A1 (en) * 2014-04-15 2017-02-02 Homero Castaneda-Lopez Methods for evaluation and estimation of external corrosion damage on buried pipelines
CN105676807A (zh) * 2015-12-29 2016-06-15 中国石油化工股份有限公司 炼化装置设备完整性操作窗口的优化***及优化方法
US20190316902A1 (en) * 2018-04-11 2019-10-17 Michael T. Sparago Failure Prediction and Analysis Techniques
CN108918405A (zh) * 2018-09-11 2018-11-30 中国石油集团川庆钻探工程有限公司工程技术研究院 一种油井管线防腐蚀效果在线监测***及方法
CN111122423A (zh) * 2018-10-31 2020-05-08 中国石油化工股份有限公司 基于可靠性的储罐底板腐蚀剩余寿命评价方法及装置
CN110082285A (zh) * 2019-05-17 2019-08-02 中石化炼化工程（集团）股份有限公司 一种设备腐蚀评估和寿命预测方法及装置
CN110082287A (zh) * 2019-06-10 2019-08-02 中石化炼化工程（集团）股份有限公司 腐蚀监测预警方法、装置及服务器
CN112633540A (zh) * 2019-09-20 2021-04-09 中国石油化工股份有限公司 炼油静设备智能腐蚀预警方法及预警***
CN110751339A (zh) * 2019-10-24 2020-02-04 北京化工大学 管道腐蚀速率预测的方法、装置和计算机设备
CN110793058A (zh) * 2019-10-28 2020-02-14 江苏方天电力技术有限公司 一种锅炉水冷壁高温腐蚀预测及寿命评估方法
CN112014303A (zh) * 2020-08-28 2020-12-01 中国石油化工股份有限公司 设备部件腐蚀预警方法和装置
CN112464489A (zh) * 2020-12-07 2021-03-09 上海安恪企业管理咨询有限公司 炼化装置压力管道均匀腐蚀剩余寿命的预测方法及***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈伟庆等: "炼化装置腐蚀监控分析***设计及应用", 《北京化工大学学报》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI787971B (zh) * 2021-08-24 2022-12-21 台灣化學纖維股份有限公司 腐蝕率預測裝置、方法及其電腦程式產品
TWI810634B (zh) * 2021-08-24 2023-08-01 台灣化學纖維股份有限公司 腐蝕監測裝置、方法及其電腦程式產品
CN115879379A (zh) * 2023-02-16 2023-03-31 北京华科仪科技股份有限公司 一种设备的腐蚀智能监测预警方法及***
CN117078003A (zh) * 2023-07-20 2023-11-17 山东特检科技有限公司 一种用于静设备腐蚀的风险评估方法
CN117078003B (zh) * 2023-07-20 2024-02-27 山东特检科技有限公司 一种用于静设备腐蚀的风险评估方法

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