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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