炼厂装置设备腐蚀速率预测算法的研究与应用

李启锐，黎贤娇，李剑彬，邱勃豪，林杰伸，叶至博

（1.广东石油化工学院计算机与电子信息学院，茂名 525000；2.西交利物浦大学国际商学院，苏州 215123）

炼厂装置设备腐蚀速率预测算法的研究与应用

李启锐1，黎贤娇1，李剑彬1，邱勃豪1，林杰伸1，叶至博2

（1.广东石油化工学院计算机与电子信息学院，茂名 525000；2.西交利物浦大学国际商学院，苏州 215123）

0　引言

设备或装置可靠性及使用寿命是我们一直关心问题的所在，而腐蚀是影响设备或装置可靠性及使用寿命的关键因素［1-2］。国内外有专家学者对装置腐蚀问题做了一些研究，对防腐工作提出了一些指导性意见，取得了一定的成效。但是腐蚀环境复杂且不断变化，目前的防腐可靠性不是很高。正因如此，腐蚀成为了制约炼厂装置设备长周期运行的重要原因［3］。虽然我国在GDP全球排名中位列第二，但国内的原油产量却远远没能满足快速发展的经济和社会的需要，这也导致了依赖于从外国大量进口，而其中的中东进口原油占很大比例［4］，2013年我国单从伊朗进口石油就达到2800万吨［5］。中东原油轻组分含量高，符合我国对燃料油的需求，但是硫含量高，对炼厂装置设备腐蚀严重［6］。腐蚀问题已经成为影响炼化企业装置设备安全运行的一个主要问题。

灰色理论对腐蚀速率的监控预测有着很好的效果。灰色系统理论的主要原理是以“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控［7］。近年来，灰色系统理论得到迅速发展和应用，引起了国内外人工智能学者的广泛关注。

对炼厂装置在不同环境条件中的腐蚀进行监测，采用灰色系统理论对监测数据进行分析，找到炼厂装置设备腐蚀速率的变化规律，对装置设备的剩余寿命进行预测，为制定炼厂装置设备的检修计划提供可靠的技术支持。本文所开展的理论研究和建立的分析预测模型为解决炼厂装置设备目前存在的腐蚀问题分析提供了有效的方法。

1　分析预测算法

（1）收集灰色数据序列

在装置设备的关键部位进行的监测，收集到的数据不一定符合灰色建模的条件，需要进行准光滑性检验和准指数规律检验。如果初始数据序列不符合建模条件，则要先进行数据预处理，例如变换等。

（2）建立G（1，1）模型

设有可延伸或准延伸原始非负数据序列｛x（0）（k）｝（k=1，2，3，…，n），即：

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

累加生成结果数据序列为：

通过累加生成的数据序列具有指数规律，可以弱化原始数据的随机性，增加其中的规律性。

对于具有指数规律的｛x（1）（k）｝，令X（1）为｛x（1）（k）｝上的等间隔子序列集，则X（1）上的灰微分方程为：

（3）对G（1，1）模型的改进

①腐蚀速率始数据一般比较小，累加生成的指数曲线距离坐标轴较近，造成较大的预测误差。在原始数据序列上增加一个正偏移量，使预测模型曲线偏离坐标轴，最后从预测结果数据序列加上负偏移，可以提高预测精度。

②GM（1，1）模型要求原始数据序列是等时距的。如果获得是没有按照相等的时间间隔排列的零散的数据，则需要研究建立不等时距灰色预测模型。

（4）预测模型的检验

预测结果的精度检验方法有很多，包括有后验差比值、小误差概率、相对误差检验、精度等。本文采用相对误差和精度检验法。

令Δe（0）（k）为预测模型的相对残差：

令Δe（0）（avg）为预测模型的平均相对残差：

计算得到预测模型的精度po：

2　预测算法在炼厂装置设备腐蚀综合分析系统中的应用

2.1腐蚀数据结构

系统具有自动进行腐蚀趋势预测的功能，由预测算法的分析过程可知，算法的输入是原始的腐蚀监测数据，输出为预测值。为了使预测算法方便编程实现和预测模块方便调用，也为了使系统具有良好的易用性和扩展性，系统要设计良好的腐蚀数据结构。经过详细的系统需求分析和系统设计，以使每个模块执行一个功能（坚持功能性内聚）、每个模块用过程语句（或函数方式等）调用其他模块以及模块间传送的参数作数据用与模块间共用的信息（如参数等）尽量少的设计原则来进行E-R模型的设计和数据表结构的搭建。设计的E-R模型如图1所示。

在E-R概念模型的基础上，应用E-R模型转换为关系模型的规则，可将E-R模型转换为关系数据模型，从而得到数据表结构如表1-表3所示：

表1　测厚点（shihua_dcehou）

表2　定点测厚信息（shihua_dcehouinfo）

图1　腐蚀数据E-R图

表3　测厚点图片（shihua_chimages）

2.2预测算法流程

本文所提算法流程如图2所示。首先，对采取的数据序列化的预处理，减少对不符合建模条件的数据序列的产生；然后针对原始数据进行G（1，1）模型建立，弱化原始数据的的随机性，增加其中的规律性，建立灰微分方程并得到求解；接着对G（1，1）模型进行改进，本文主要从两方面进行优化改进，一个就是预测模型曲线偏离坐标轴改进，二则是对不等距时间取值的改进，通过这两方面的有效改进运用，从而减少预测误差，提高精确度；最后对预测模型的检验，本文采用相对误差和精度检验法。

图2　预测模型的建立

2.3预测算法实现

在项目中建一个class GM11类，类里面定义了几个私有变量，分别有原始数列的长度leng、原始数列array、原始数列累加后的结果x1、白化背景值z1、4个二级参数包CDEF、2个发展系数与灰作用量ab；另外还定义了构造函数function GM11（$x）用于初始化变量，还有初始化原始数列；定义函数function AGO（）原始数列累加器，目的在于得到原始数列累加后的结果x1；函数function getZ1（）用于求白化背景值z1；function getC（）、function getD（）、function getE（）、function getF（）这几个函数分别用于求二级参数包CDEF；而函数function getA（）、function getB（）则用来分别求发展系数与灰作用量ab；最后是求预测值的方法function getForecastedValue（$n，$x），在该函数中就是运用了以上的分析预测方法来计算所得出往后的数值还有走势。

2.4实验结果

测厚点的厚度趋势图。

从图中可以看出管道厚度在这几年的大小变化，在12-03跨越到15-03的时候厚度在不断地减小而且在根据预测走势中将一直处于低势，也就是说持续减小厚度，从这一连串的数据还有曲线图我们可以看出，如果在12-03跨越到15-03的时候没能好好地保护好设备措施，做好相关的防护措施，那结果将会是厚度急剧减小，给设备以及石化产业带来不可预计的后果。

图3　测厚点的厚度趋势图

3　结语

灰色系统理论主要通过对“部分”已知的腐蚀监测数据进行生成、开发，提取有价值的信息，有效地找到运行环境对炼厂装置设备腐蚀影响规律。在炼厂装置设备腐蚀与防护中，运用灰色理论来预测腐蚀速率，对装置设备使用寿命进行预测，以制定相应的炼化装置的检修计划，会大大提高腐蚀防护工作的效率。

［1］赵敏，康强利，周三平.石化公司腐蚀数据管理系统的设计与实现［J］.腐蚀与防护，2008，29（7）：424-428.

［2］乔宁，陶正道，王光耀.大型石化企业设备防腐信息管理系统［J］.腐蚀科学与防护技术，2001，3（3）：177-179.

［3］阮晓刚.常减压装置腐蚀机理研究与可靠性分析［D］.成都：西南石油大学，2005.

［4］王正方，王勇，曲大伟.低压加热器换热管的腐蚀破坏原因分析［A］.第六届全国压力容器使用管理学术会议论文集［C］.南京：压力容器杂志社，2006：64-67.

［5］岳来群.2013年中东地缘政治与油气形势分析［N］.中国石油报，2014.02.11.

［6］王正方.基于灰色系统理论的压力容器安全运行研究［D］.东营：中国石油大学，2008.

［7］谢乃明.灰色系统建模技术研究［D］.南京：南京航空航天大学，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

李启锐（1982-），男，广西玉林人，硕士研究生，研究方向为石油化工智能信息系统

黎贤娇（1991-），女，广东湛江人，本科，研究方向为石油化工智能信息系统

李剑彬（1993-），男，广东五华人，本科，研究方向为石油化工智能信息系统

邱勃豪（1993-），男，广东普宁人，本科，研究方向为石油化工智能信息系统

林杰伸（1992-），男，广东五华人，本科，研究方向为石油化工智能信息系统

2015-05-01

2015-07-06

随着炼制各种高酸值和高含硫量的劣质原油比例的增加，炼厂装置设备的腐蚀较以前有明显的加剧。应用灰色系统理论对腐蚀数据进行分析，提出腐蚀预测算法，建立灰色预测模型，并对预测模型进行改进，提高预测模型的精度。对预测算法进行实现，成功应用到炼厂装置设备腐蚀综合分析系统中。应用效果表明，该算法可以有效分析腐蚀趋势，有助于制定合理的检修周期，保障设备的安全运行。

腐蚀；灰色理论；预测算法；建模

2014年大学生创新创业训练计划项目（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.