管道保溫層下腐蝕與檢測

劉點玉，楊曉巖，常 青，李 磊，劉 權，陳少松

（1.中石油北京天然氣管道有限公司，北京100020；2.北京安科管道工程科技有限公司，北京100803）

油氣輸送站場工藝管道的保溫層對相關工藝過程控制、節能以及保護人員安全至關重要，但保溫層下的管道也會發生腐蝕，導致運營維護費用的增加［1］。水侵入到保溫層下是導致其下管道發生腐蝕的一個關鍵因素，因此，為了防止或者減少相關腐蝕的發生，有必要采取措施防止水直接或者間接侵入到保溫層下。另外，與管道保溫層直接接觸的外部潮濕環境或者保溫層內部潮濕也可以導致腐蝕的發生。

保溫層下腐蝕會直接破壞內部管道，進而導致相關管道硬件設施的破壞，甚至對生產設施的完整性、生產工藝流程、作業人員生命及財產安全帶來災難性的后果。為了解決保溫層下腐蝕問題，石油化工行業已經做了大量工作。2003年?？松梨谠跉W洲腐蝕聯合會報道的相關研究表明，在所有導致泄漏事故發生的原因中，保溫層下腐蝕導致的泄漏最為常見；40%～60%的管道維護花費都直接或者間接與保溫層下腐蝕破壞有關，并且這種腐蝕在相關海上作業設施中的破壞更加嚴重［2］。事實上，保溫層下腐蝕在2012年加拿大圣約翰召開的腐蝕會議上就被業界專家認為是管道腐蝕的首要問題［3］。因此，對保溫層下腐蝕進行有效的監測、防護并進行全壽命周期的完整性管理是確保管道設施服役延長的重要措施。

1 保溫層下腐蝕的機理

保溫層下腐蝕的發生涉及三個主要要素：氧氣、高溫和溶液或者潮濕環境中參與反應的溶解物的濃度。當表面覆蓋了保溫層后，水分滯留在保溫層和結構物表面之間，使整個系統成為一個封閉的系統。如果在保溫層的腐蝕介質（水、潮濕空氣）中有氯化物和硫酸鹽，腐蝕會進一步加快。

保溫層下腐蝕的具體表現形式包括：均勻腐蝕、點蝕、應力腐蝕開裂以及微生物腐蝕。文獻［4］對這些腐蝕機理進行了論述。

1.1 點 蝕

點蝕是最常見的局部腐蝕，局限于一個較小的區域，而不是均勻地分布在材料表面。一些金屬暴露在腐蝕性環境中，會由于鹽顆?；蛘咂渌廴疚锏拇嬖诙l生點蝕。其他導致點蝕的因素包括：夾雜物、保護性涂層的破損（包括自然破損和外力所導致）以及表面破損。點蝕是在涂層破損部位由電化學腐蝕引起的。由保溫層下腐蝕引起點蝕的宏觀形貌見圖1。

1.2 應力腐蝕開裂

應力腐蝕開裂是一種工業界常見的問題，其發生所需的三種因素包括材料本身的電化學性質，殘余或施加的拉伸應力以及腐蝕環境。目前有很多理論試圖解釋應力腐蝕開裂中裂紋擴展的原因，其中兩種理論討論了裂紋擴展的控制因素：基體應力集中（斷裂力學）和電化學腐蝕。根據有關工藝管道保溫層下應力腐蝕開裂情況，管道表面氯化物的集聚有助于形成應力腐蝕開裂的敏感環境。保溫層下腐蝕引起的典型應力腐蝕開裂情況見圖2。圖2顯示了從管道外表面向內延伸擴展的穿晶裂紋［5］。

圖1 保溫層下管線鋼上發生的點蝕

圖2 保溫層下晶間應力腐蝕開裂

2 保溫層下腐蝕的檢測

保溫層的隔離限制了對其包裹的管線鋼腐蝕的直接檢測，移除保溫層再檢測的操作也比較復雜，對于未能及時檢測到的保溫層下管線鋼的腐蝕，其破壞作用會一直持續到材料失效。相關的標準檢測技術和推薦做法在一些工業界標準中有詳細介紹，ASTM相關標準介紹了如何使用非破壞性方法檢查點蝕［6］，NACE標準則系統描述了保溫層下腐蝕的檢測和相關的材料維護方法［7］。

最簡單且應用最廣泛的檢測方法是通過肉眼直接觀察管線鋼的表面狀態。但這種方法要求檢查前后分別需要移除和再安裝保溫層和防風雨罩，甚至需要暫時停產。因此盡管不依賴任何工具但成本并不低。所以，開發不需要移除保溫層就可以直接檢測保溫層下管線鋼腐蝕狀態的方法顯得尤為必要。一種主要的無損檢測保溫層下腐蝕的方法是脈沖渦流法，但是脈沖渦流對檢測金屬夾層的靈敏度有限［8］。其中，Lyft System最近開發了一種新的基于脈沖渦流技術的檢測工具，能夠快速地檢測并收集到可重復的高質量數據［9］。其他檢測技術包括使用背散射 X射線［10］、γ射線［11］、切線射線照相［12］及計算機斷層掃描［13］。超聲波檢測則提供了一種快速篩選甄別長輸管線鋼腐蝕和缺陷狀態的方法［14-16］。該技術盡管只需要一個很小的接入區域，但必須拆除部分保溫層，并確保傳感器陣列和管道之間的良好耦合。同時，該技術需要一個非常好的校準程序，并且在確定準確的壁損量和位置方面受到限制。此外，在非直管段使用該技術也很復雜［17］。超聲波檢測的一種變體是使用電磁脈沖而不是聲波脈沖來產生彈性波，該彈性波可以通過第二個環繞線圈進行分析。這種技術在檢測時不需要耦合劑，它也能實質性地提升檢測精度，但這項技術僅在實驗室裝置中得到應用。其他檢測方法，比如中子背散射［18］和微波輻射，可以直接檢測到保溫層下的水并且定位到腐蝕發生的位置，其缺點則是必須要通過水的含量間接檢測，而且檢測面積有限。

以下詳細介紹了高效且無損傷的代表性檢測方法及其相關實例。

2.1 脈沖渦流檢測

脈沖渦流技術廣泛應用于無損測試和識別金屬構件中的腐蝕狀態，比如局部腐蝕和開裂［19］。其原理是通過外部系統提供的交流電在要測試的構件內部激發渦流。構件的腐蝕缺陷通常會引起電導率和磁導率的變化，進而導致渦流和電流的變化，磁場的相位和振幅也會相應發生變化。相對于其他無損檢測方法，脈沖渦流法有很多優點，比如這種方法對局部缺陷有很高的靈敏度，并且不需要檢測探針和管線鋼表面相接觸等。脈沖渦流法的這些優點使其特別適用于管線鋼中腐蝕缺陷形成和擴展過程的連續性監測，尤其適用于保溫層下腐蝕的監測［20］。

很少有其他保溫層下腐蝕的電磁檢測技術可用于實際生產，磁飽和渦流技術［21］基本上是脈沖渦流技術的唯一替代方法。但是這些技術都不能提供比脈沖渦流技術更大改進的檢測效果，而且都有其局限性，例如，無法有效地用于具有保溫層的厚壁部件，在鍍鋅鋼上的檢測能力非常有限，不適用于亞表面探傷等。

2.2 GMR增強脈沖渦流技術

巨磁電阻（GMR）傳感器具有非常低的頻率噪聲，因此可以最大化信噪比，并且能夠使用低激發頻率。由于這些固態薄膜磁傳感器體積小、能耗低，還可以制造出緊湊的傳感器陣列，實現高空間分辨率掃描。GMR傳感器現在廣泛應用于渦流無損檢測，并用于檢測飛機結構中的小裂紋和次表面裂紋，混凝土中的鋼筋或橋梁中的鋼支撐結構。

GMR傳感器也用于檢測管道中的缺陷和腐蝕。利用漏磁激發和靠近管道表面的傳感器，GMR傳感器陣列已經成功應用于檢測管道生產過程中的裂紋和缺陷［22］?；谛D磁場激發方案的系統，采用6個GMR傳感器可在直徑70 mm的管道上檢測到體積小至1.5 mm×13.5 mm×5 mm的缺陷。

GMR傳感器作為信號接收器的應用提高了脈沖渦流技術檢測微小缺陷的靈敏度。GMR磁傳感器直接測量磁場變化，增加了探頭探測材料次表層缺陷的靈敏度，因此，GMR傳感器在無損檢測中的應用研究一直是業界關注的焦點。

2.3 脈沖渦流檢測法案例分析

Lyft System公司的Eddyfi的脈沖渦流技術用于檢測管線鋼保溫層下腐蝕，能夠快速檢測并收集到可重復的高質量數據，在動態掃描模式下以更快的檢測速度獲取分辨率更高的管線鋼表面形貌，識別出保溫層下通常情況下難以檢測到的腐蝕區域，比如鞍座處（此類腐蝕的相關參數和圖片檢測結果見圖3）。

圖3 鞍座附近缺陷及脈沖渦流掃描示意

脈沖渦流檢測技術可以在預先未知缺陷類型、缺陷深度和位置的情況下成功檢測并定位保溫層內部管線鋼上腐蝕缺陷、提供缺陷信息，見圖4和表1。此外，該技術可以檢測出管線鋼表面的起泡腐蝕狀態和尺寸大小，而在這之前這種腐蝕的檢測一直是困擾傳統無損檢測技術的一個難題，見表2和圖5。

圖4 保溫層下的管線鋼表面狀態

表1 保溫層下的管線鋼樣品的參數

表2 保溫層下的管線鋼樣品的參數

圖5 管線表面起泡及動態C-scan結果

2.4 保溫層下腐蝕的概率模型

檢驗工作的最終目標是確定是否可以為保溫層下腐蝕檢驗和維護開發腐蝕概率模型。Melchers等［23-24］建立了海洋環境（浸沒和大氣）中腐蝕的模型。該模型顯示了不同階段的腐蝕基于不同的驅動機制（見圖6）。該模型表明，傳統的腐蝕損失模型C（t）＝AtB，不適用于構件的壽命預測。傳統的模型是基于氧氣通過越來越厚的腐蝕層的擴散，并未考慮腐蝕機制隨時間的變化。因此，需要通過實驗室和現場試驗收集腐蝕有關的信息并加以分析，以建立概率模型來評估保溫層下腐蝕速率和腐蝕深度。絕緣層下腐蝕通常表現為材料的離散、非均勻退化狀態，因此，使用概率方法研究保溫層下腐蝕建模更為實用。

圖6 腐蝕過程相的變化行為

運行溫度、保溫類型、管道復雜度、環境類型和保溫條件是導致保溫層下腐蝕的主要因素［25］。通過關注保溫層下腐蝕的變化，研究開發了基于模糊邏輯的預測模型。模糊邏輯模型包括上述提到的五個關鍵因素，即運行溫度、絕緣類型、管道復雜度、環境類型和保溫條件，將隨機的腐蝕速率作為輸入參數，而最終計算出保溫層下真實腐蝕速率作為輸出結果。該模型可以對影響保溫層下腐蝕的五大因素進行敏感性分析，以確定各個腐蝕因素對生成腐蝕三維曲面的貢獻百分比。預測的保溫層下腐蝕速率（見圖7），保溫層下腐蝕產生因素的敏感性和腐蝕三維曲面都有助于監檢測作業以維護管道的安全運行。因此，所建立的模糊邏輯模型將有助于油氣行業開展基于風險的檢測活動。

圖7 模糊邏輯模型預測結果

3 展 望

保溫層下腐蝕很難被檢測到是因為腐蝕發生在保溫層下，去除保溫層將花費極大的時間和精力。因此，業界認為開發一種無損、高效且經濟的檢測方法十分必要，期望及時定位和處理保溫層下腐蝕，從而避免因腐蝕造成的巨大損失。近年來，GMR傳感器輔助脈沖渦流檢測方法，為高精度、高效率的檢測提供了可靠的手段。Lyft System，包含許多技術創新，使其能夠以更快的速度獲得可重復的高質量數據。然而，這些方法和手段仍處于不同的成熟階段，仍需付出巨大的投入使之成為更可靠實用的技術。

預測保溫層下腐蝕是一項艱巨的任務，主要原因之一在于油氣管道行業腐蝕數據沒有共享?，F有主要的可靠數據是API 581提供，該標準提供了在有限工作范圍內（-12～176℃）保溫層下腐蝕的腐蝕速率。由于保溫層下腐蝕速率數據的缺乏，針對該情況的預測模型研究有限，因此，可靠的數據采集和數據共享對于有效預測和準確檢測腐蝕速率十分重要。

4 結束語

在收集到大量數據后，可以對收集的數據進行分析，建立保溫層下腐蝕的預測模型。實驗室和現場的實際數據有望對概率和統計模型的建立提供基礎，以此評估保溫層下腐蝕的缺陷率和缺陷深度。使用極值概率方法對其進行建模，所建立的模型應根據實驗室和現場采集的數據進行測試和驗證。此外，保溫層下腐蝕速率模型可被納入損傷評估系統和／或用于使用評價，例如評估剩余壽命、確定計劃檢查和維護間隔等。