浅谈腐蚀数据的获取、处理和保存等工作
2022-05-24 16:50:55
作者：夸克能源工程实验室 来源：夸克能源工程实验室
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腐蚀数据是一切腐蚀控制活动实施的基础，有效的腐蚀数据对于监测、维护和管控活动的决策是非常有价值的。腐蚀数据的应用涉及数据类型、频率等。同时，如何能高效存储、检索、分析及制定科学措施都是非常重要的问题。
本文对腐蚀数据的获取、验证、分析及输出保存进行了梳理，旨在为腐蚀数据应用抛砖引玉，提供参考。
一、数据要求
并不是所有的腐蚀数据都是必须或者说有用的。数据的选择应基于数据的重要性、分析数据能力、腐蚀发展特征、基础设施的寿命评估以及成本效益分析等多方面考量来进行。
在开展腐蚀数据收集前，需要明确三个问题：
最重要的数据是什么？
数据需要达到的精确程度？
数据对设施状况是否具有代表性？
二、数据采集
腐蚀数据对腐蚀控制措施的重要性体现在其数据有效性，数据采集是决定腐蚀数据有效性的关键环节。
采集时效性：数据是否在时效期内进行采集，相应腐蚀管控措施调整是否存在滞后性；
数据代表性：取样位置、工况条件等各方面因素是否能代表设施的真实腐蚀状况；
数据准确性：数据是否依据标准方法进行获取，取样设备、测量精度等多方面因素是否达到标准要求；
数据频次和数据量：数据波动性决定需要一定量才能确认腐蚀数据的分布区间。
三、数据验证
在处理腐蚀数据之前，应验证数据的准确性和有效性。一般在三个层面进行验证：
由测试者或采集者验证：对数据获取过程进行查验，确认数据有效性；
由第三方人员验证：对数据的合理性和偏差性进行验证，判定正常数据或异常数据。可疑数据可返回至测试者进行重新查验；
由专业小组验证：对腐蚀数据的深层次信息进行挖掘，确认腐蚀数据重要性。
四、数据标准化对齐
数据的对齐化处理，包括数据名称，单位，格式，排列方式，录入标准化表格等。
五、数据处理
现场或直接获取的腐蚀数据往往为一次数据，如需为腐蚀控制活动提供依据，需要开展进一步数据处理和分析工作。
有以下多种方法可用于分析数据：
基于阈值的数据分析：这里的数据用于确定特定属性是否已达到预设阈值；
逻辑分析：基于知识、经验和对系统的熟悉程度而制定的；
统计分析：这里使用统计工具分析数据，包括方差分析（Anova）、相关性、协方差、描述性统计（均值、中位数、标准差、峰度、模式和偏度）、指数平滑、傅立叶分析、直方图、移动平均、随机数生成、回归、抽样，极值分析（Weibull和Gumble统计分析）等；
权重分析：也被称为半定量方法，对各种腐蚀数据打分，并计算权重。可根据数据和其他信息调整参数评分。总分用于对基础设施目前处在的状态阶段进行评估和分级；
模型分析：科学模型分析数据，用于确定设施状态。该方法必须掌握这些模型所需的腐蚀数据。石油和天然气行业越来越倾向于使用科学模型分析数据；
仿真与模拟分析：计算机进行模拟分析，了解独特的腐蚀特征，例如油气输送管道弯头的腐蚀等。
六、数据存储
腐蚀数据的获取是一项科学复杂的过程，通过长期反复的数据积累，需要已获取的数据需要进行分类和存储，便于下次的提取和参考。
腐蚀数据保存应遵循以下要求：
分类明确，路径清晰，便于查阅；
格式统一，合理命名，便于提取。
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