关于堆积、磨损或腐蚀损害监测管道系统内状况的方法技术方案

本发明专利技术涉及关于堆积、磨损或腐蚀损害监测管道系统内状况的方法。包括：安装测量设备，其易受对应于管道系统内的状况的损害影响并测量指示损害的变量；至少两个变量呈现出对损害的不同依赖性；连续记录数据，包括变量测量值的时间序列；基于数据中的训练数据确定变量的动态参考性态，其对应于当测量设备未受损时预期变量值的时间相关分布；重复确定变量测量值的监测性态与参考性态间的偏差；基于偏差，通过下述至少一个，至少一次或重复确定并提供监测结果：a)当偏差超过第一偏差范围时检测受损状况，和b)通过预测直到偏差超过对应于预定极限的第二偏差范围为止的剩余时间的时间序列预测，确定直到状况的损害程度超过预定极限为止的剩余时间。止的剩余时间。止的剩余时间。

【技术实现步骤摘要】
关于堆积、磨损或腐蚀损害监测管道系统内状况的方法


[0001]本专利技术涉及一种关于由于由流过包括至少一个管的管道系统的一种或多种流体导致的堆积、磨损或腐蚀引起的损害监测在管道系统内占主导的状况的方法。

技术介绍

[0002]管道系统用在各种类型的工业，例如食品和饮料工业、化学工业以及石油和天然气工业，以将各种类型的流体(例如液体或气体)从一个位置输送到另一个位置。作为示例，它们被应用在例如执行生产过程的工业工厂或设施中。
[0003]在管道系统的操作期间，其内表面暴露于流过管道系统的(一种或多种)流体。由于这种暴露，管道系统内占主导的状况的损害可能由于堆积、磨损或腐蚀而随时间发展。堆积是由具有粘附到暴露于这些流体的(一个或多个)表面的趋势的流体的沉积物引起。在管道内部形成的堆积层减小了其管道的内径，从而增加了流动阻力。连续生长的堆积层可能最终导致管道堵塞。作为对策，例如定期清洁管道。磨损由磨料流体(例如包括砂或其他磨料颗粒的流体)引起。腐蚀是由腐蚀暴露于这些流体的表面的腐蚀性流体(例如盐或酸性液体)引起。磨损和腐蚀减小了管的壁厚，从而降低了它们的机械稳定性。因此，暴露于腐蚀性或磨蚀性流体的管应当定期更换。管的清洁和更换导致开销，并且通常需要中断在包括管道系统的现场执行的过程。
[0004]因为在管道系统的操作期间通常不可能目视检查管道系统内占主导的状况，所以连续清洁或更换之间的间隔应当保持短，使得确保管道系统的安全操作。因此，由于管道系统的真实状况，它们经常在需要之前很久就被执行。然而，应用较长的时间间隔可能导致清洁或更换执行得太晚。这可能对关于管道系统的安全性和可操作性产生严重后果，这又可能对人和/或环境造成伤害，导致管道系统的高附加成本和/或延长的停机时间。因此，在工业中需要在管道系统的操作期间监测管道系统内占主导的状况，例如，优化连续清洁或更换之间的时间间隔。
[0005]在许多应用中，管道系统配备有测量设备，该测量设备测量(一种或多种)流体的物理和/或化学性质，和/或调节和/或控制在包括管道系统的现场执行的过程所需的过程参数。这些测量设备中的许多设备易于由于堆积、磨损或腐蚀而受损，这又可能对其测量性质产生负面影响。
[0006]示例包括振动测量设备，例如密度测量设备，其基于被浸没在流体中的振荡元件的共振频率来测量流体的密度，以及液位开关，其基于当振动振荡元件被浸没在流体中时发生的振荡元件的共振频率的变化来监测流体的液位是否超过与液位开关的位置相对应的预定液位。沉积在振荡元件上的堆积层增强了振荡质量并因此降低了频率，并且振荡元件的腐蚀或磨损减少了振荡质量并因此增加了频率。因此，由堆积、腐蚀或磨损引起的振荡质量的变化损害了振动测量设备的测量能力和/或监测能力。
[0007]在US 7,665,357B2中解决了该问题，该US 7,665,357B2描述了一种振动设备，该振动设备被设计成当振荡元件的振荡频率下降到可调节极限以下时发出堆积警报，该可调
节极限基于振荡频率对过程条件的依赖性和/或要由振动设备监测和/或确定的过程变量加以确定。DE 102017102550 A1描述了一种基于振荡元件的共振频率来检测振荡元件的腐蚀或堆积的方法。
[0008]另一个示例是科里奥利测量设备，其包括连接到管道或插入管道中的管，使得流过管道系统的(一种或多种)流体的至少一部分流过管，以及使管振动的驱动系统。科里奥利测量设备例如被应用于基于在管的振动期间在管的入口附近发生的振动与在管的出口附近发生的振动的相位差来测量通过管的流量。此外，可以基于管的共振频率来测量流体的密度，并且可以基于振动管所需的功率来确定流体的粘度。与前面的示例一样，由管的堆积、腐蚀或磨损引起的管的振荡质量的变化损害了科里奥利测量设备的测量能力。
[0009]在这种情况下，DE 102005050898 A1描述了一种通过至少暂时激励直管的扭转振动并基于扭转振动的频率检测堆积来检测在科里奥利测量设备的直管内部积聚的堆积的方法。DE 102005050898 A1进一步公开了使用这种堆积检测方法来监测在连接到科里奥利测量设备的管的管道内相对于由堆积引起的损害占主导的状况。
[0010]WO 2014/056709 A1描述了一种测量流过管道的流体的体积流量的系统。在一个实施例中，该系统包括两个振动元件，例如连接到管道的管，使得至少一些流体流过管，以及被浸入流体中的振荡元件。该系统可在自诊断模式下操作，其中，当两个振动元件的共振频率之间的差超过预定极限时，系统发出警报，该警报指示两个振动元件中的至少一个由于磨损、腐蚀、塑性变形或破裂而导致的不可逆损害。此外，当引起振动元件振动的驱动信号的平均功率之间的偏差超过给定限制时，系统例如发出指示两个振动元件中的至少一个由于磨损、腐蚀、塑性变形或破裂而不可逆地损坏的警报。
[0011]US 8,046,194 B2描述了一种磁感应流量计，其基于在施加磁场期间由流过测量管的流体在测量电极之间感应的电压来测量流体的流量。流量计进一步被配置为基于在测量电极和参考电极之间测量的阻抗来确定流体的电导率和/或测量电极的表面的变化。
[0012]DE 102009002539 A1描述了一种磁感应流量计，该磁感应流量计被配置为测量流过其测量管的流体的电导率，该磁感应流量计可以被应用于检测在测量管内形成的导电堆积层。
[0013]由堆积、腐蚀或磨损导致的测量设备的损害是由于它们暴露于(一种或多种)流体。因此，由适于检测损害的测量设备测量的变量至少在某种程度上也受到其他影响因素的影响。这些影响因素例如包括(一种或多种)流体的密度、粘度、流量、电导率和/或其他性质、测量设备所暴露于的压力和/或温度和/或其他影响因素，例如与在测量现场处执行的动态过程相关联的影响因素。这些影响因素中的每一个使得更难以区分由损害引起的变量的变化和由其他影响因素引起的变量的变化。因此，在可以基于变量检测到损害之前，损害程度必须超过一定的大小。关于可以由测量设备测量的影响因素，可以通过应用补偿方法来获得一些改进。作为示例，上述DE 102005050898 A1描述了一种基于在直管的横向振动期间由科里奥利测量设备测量的密度和/或粘度来补偿扭转振动的频率对流体的密度和/或粘度的依赖性的方法。尽管如此，仍然存在大量影响因素，这些影响因素对被测量以检测损害的变量具有影响，这些影响因素不能被消除，例如，因为影响因素是未知的和/或因为影响因素的测量是不可能的或不可用的。因此，影响因素对被测量以检测损害的变量的影响降低了检测方法检测小损害的能力，并且还可能导致大量的错误检测。

技术实现思路

[0014]因此，本专利技术的目的是提供一种在管道系统的操作期间监测管道系统内占主导的状况的方法，该方法呈现出改善的检测能力，特别是关于当受损程度小时，在早期阶段检测受损状况，和/或关于检测的可靠性。
[0015]为此，本专利技术包括一种方法，特别是计算机实现的方法，用于关于由于流过所述管道系统的一种或多种流体引起的堆积、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于关于损害监测在包括至少一个管道(1)的管道系统内的占主导的状况的方法，特别是计算机实现的方法，所述损害归因于流过所述管道系统的一种或多种流体引起的堆积、磨损或腐蚀；所述方法包括以下步骤：在所述管道系统上安装至少两个测量设备(Mi)；其中，每个测量设备(Mi)：为不同类型、易受与所述管道系统内占主导的状况的损害相对应的损害的影响，并且被配置为测量指示所述损害的一个或多个变量(Vi)；以及其中，由不同测量设备(Mi)测量的变量(Vi)包括至少两个或至少三个变量(Vi)，每个变量(Vi)呈现出对所述损害的不同依赖性；在所述管道系统的操作期间，连续地记录数据(D)，所述数据(D)包括由所述测量设备(Mi)测量的变量(Vi)的测量值(vi)的时间序列以及其测量时间(t)；基于包括在所述数据(D)中的训练数据，确定所述变量(Vi)的动态参考性态(BR)，所述动态参考性态(BR)与当所述测量设备(Mi)未受损时所述测量值(vi)的预期的变量(Vi)的值的时间相关分布相对应；重复地确定与基于在监测期间记录的数据(D)确定的变量(Vi)的测量值(vi)的时间相关分布相对应的监测的性态(BM)与所述参考性态(BR)之间的偏差(ΔB)；以及基于所述偏差(ΔB)，通过执行以下中的至少一个，至少一次或重复地确定并提供监测结果(MR)：a)当所述偏差(ΔB)超过第一偏差范围(R1)时，检测受损状况，并提供通知所述受损状况的输出，以及b)通过执行预测直到所述偏差(ΔB)将超过对应于预定极限的第二偏差范围(R2)为止剩余的时间的时间序列预测以及提供通知由所述时间序列预测所预测的时间给出或对应于由所述时间序列预测所预测的时间的剩余时间(RT)的输出，确定直到所述管道系统内占主导的状况的损害程度将超过所述预定极限为止的剩余时间(RT)。2.根据权利要求1所述的方法，其中：a)所述变量(Vi)是平稳的，并且所述参考性态(BR)包括描述所述变量(Vi)的线性或非线性时间依赖性的变量(Vi)的平稳性态以及相互依存的变量(Vi)之间的固定相关性；或者b)所述变量(Vi)在特定可识别阶段期间是平稳的，所述特定可识别阶段特别是基于所述特定阶段的测量值(vi)特性的性质可识别和/或识别的阶段和/或特别是由以下时间间隔给出的阶段：在所述时间间隔期间所述管道系统以特定操作模式操作或者在所述时间间隔期间执行在所述管道系统上或利用所述管道系统执行的过程的特定过程步骤，以及所述参考性态(BR)包括描述在这些阶段期间所述变量(Vi)的时间依赖性和所述相互依存的变量(Vi)之间的相关性的变量(Vi)的平稳性态；以及基于在监测期间发生的特定阶段期间记录的数据(D)中包括的数据集来确定所监测的性态(BM)；或者c)所述变量(Vi)是非平稳变量，其描述在特定可识别阶段期间的可再现模式，所述特定可识别阶段特别是基于所述特定阶段的测量值(vi)特性的性质可识别和/或识别的阶段，和/或特别是由以下时间间隔给出的阶段：在所述时间间隔期间所述管道系统以特定操作模式操作或者在所述时间间隔期间执行在管道系统上或利用管道系统执行的过程的特定过程步骤，并且所述参考性态(BR)包括在这些阶段期间由所述非平稳变量(Vi)描述的模式的特性以及所述相互依存的变量(Vi)之间的相关性；以及基于在监测期间发生的特定阶段期间记录的数据(D)中包括的数据集来确定所监测的性态(BM)。
3.根据权利要求1至2所述的方法，包括以下步骤：对于每个变量(Vi)，基于所述训练数据，确定相应变量(Vi)改变的时间尺度；基于所述时间尺度，过滤所述数据(D)，使得所过滤的数据(FD)仅包括在以下时间间隔期间记录的数据(D)：在所述时间间隔期间，所述变量(Vi)中的每一个的测量值(vi)根据针对相应变量(Vi)确定的时间尺度在时间上改变；以及基于所过滤的数据(FD)来执行对所述参考性态(BR)和每个所监测的性态(BM)的确定。4.根据权利要求1至3所述的方法，包括至少一次或重复地执行以下步骤：对于所述变量(Vi)中的至少两个或每一个，基于在监测期间记录的数据(D)中包括的相应变量(Vi)的测量值(vi)或通过过滤在监测期间记录的数据(D)获得的过滤的数据(FB)，执行预测预测直到所述相应变量(Vi)的测量值(vi)将超过预定的变量特定范围为止剩余的变量特定剩余时间(RTvi)的时间序列预测；将所述变量特定剩余时间(RTvi)中最短的一个确定为直到所述管道内占主导的状况的损害程度将超过所述预定极限为止剩余的最小时间(RTmin)；以及执行以下各项中的至少一项：提供通知所述最小时间(RTmin)、确定了所述变量特定剩余时间(RTvi)中的最短一个的变量(Vi)和/或测量确定了所述变量特定剩余时间(RTvi)中的最短一个的变量(Vi)的测量设备(Mi)的输出；基于所述最小时间(RTmin)，执行基于所述偏差(ΔB)确定的剩余时间(RT)的似然性检查；以及当所述剩余时间(RT)与所述最小时间(RTmin)之间的差超过预定阈值时，发出警告。5.根据权利要求1至4所述的方法，包括以下步骤：确定标记的训练数据，所述标记的训练数据包括已经在受损时间间隔期间记录的记录的数据(D)的数据集或由所述数据集组成，在所述受损时间间隔中的每一个期间，所述测量设备(Mi)遭受与所述管道系统内占主导的状况的已知或随后确定的损害类型相对应的损害；其中，所述标记的训练数据包括针对至少两种不同类型的损害的标记的训练数据；以及执行以下各项中的至少一项：a)基于用于所述不同类型的损害中的每一种的标记的训练数据，确定用于基于所述记录的数据(D)确定是否存在所述相应损害类型的标准，当在监测期间记录的数据(D)满足针对所述相应损害类型确定的标准时，基于所述标准至少一次或重复地确定所述至少两种不同类型的损害中的一种的存在，并且提供通知所确定的损害类型的输出；以及b)对于不同类型的损害中的每一种，基于标记的训练数据确定当存在相应损害类型时所监测的性态(BM)将偏离参考性态(BR)的类型特定方向(dj)，其中，以在包括用于每个变量(Vi)的坐标轴的多维坐标系中定义的向量的形式确定每个类型特定方向(dj)，对于基于所述记录的数据(D)或通过过滤所述记录的数据(D)获得的过滤的数据(FD)确定的监测的性态(BM)中的至少一个，确定在多维坐标系中相应的监测的性态(BM)偏离所述参考性态(BR)的监测的方向(dm)，基于所述监测的方向(dm)和所述类型特定方向(di)，确定损害在所述管道系统内占主导的状况的损害类型，并提供由此确定的损害类型。6.根据权利要求1至5所述的方法，另外包括以下步骤：执行以下各项中的至少一项：
a)定义至少一个损害类别，其中，每个损害类别包括至少一种损害类型并且由类别变量(Vk)指定，所述类别变量(Vk)由所测量的、能够最早检测包括在相应的损害类别中的一种或多种损害类型的损害的变量(Vi)之一给出；以及b)确定至少一个子类别，其中，每个子类别包括至少一种损害类型并且由类别变量(Vk)和用于一组至少一个子类别变量(Vn)中的每一个的参考方式指定，所述类别变量(Vk)由能够最早检测包括在相应子类别中的一种或多种损害类型的损害的变量(Vi)之一给出，其中，每个子类别变量(Vn)由所测量的变量(Vi)之一给出并且不同于类别变量(Vk)，以及其中，每个参考方式表示相应子类别变量(Vn)受到包括在相应子类中的一种或多种损害类型的损害影响的方式，特别是由损害给出的使得相应子类别变量(Vn)增加、减少、高于或低于参考值或者高于或低于给定阈值的方式；所述方法进一步包括以下步骤：基于在监测期间记录的数据(D)，确定所测量的变量(Vi)中的哪一个使得能够最早检测在所述管道系统内发展的损害，其中，使得能够最早检测的变量(Vi)可被确定为所测量的变量(Vi)中、首先超过或下降到低于为相应变量(Vi)定义的变量特定阈值的一个和/或由所测量的变量(Vi)中、首先超过或下降到低于为相应变量(Vi)定义的变量特定阈值的一个给出，或者可被确定为以下变量(Vi)中的一个和/或由变量(Vi)中的一个给出：对于所述变量(Vi)，预测直到相应变量(Vi)的测量值(vi)将超过预定变量特定范围为止剩余的变量特定剩余时间(RTvi)的时间序列预测显现最短变量特定剩余时间(RTvi)；以及执行以下各项中的至少一项：a)将该损害确定为包括在由所述类别变量(Vk)指定的损害类别中的损害，并且提供通知该损害类别的输出，所述类别变量(Vk)等于使得能够进行最早检测的变量(Vi)；以及b)对于由等于能够进行最早检测的变量(Vi)的类别变量(Vk)指定的至少一个或每个子类别的每个子类别变量(Vn)，确定所述子类别变量(Vn)的测量值(vn)受到所述损害影响的方式；在该特定子类别的子类别变量(Vn)的测量值(vn)符合相应参考方式的情况下，将所述损害确定为属于所述子类别的特定子类别的损害，并提供通知所述子类别的特定子类别的输出。7.根据权利要求6所述的方法，包括以下步骤：执行以下各项中的至少一项：a)基于所测量的变量(Vi)预定义至少一个损害类别；以及b)通过以下方式确定所述子类别中的至少一个：b1)基于在监测期间记录的数据(D)，对于在监测期间发生的损害中的至少一些或每个损害，确定由所述测量设备(Mi)测量的变量(Vi)中的哪一个能够最早检测相应损害，并且确定其他变量(Vi)的测量值(vi)已经受到该损害影响的方式；以及b2)基于能够进行最早检测的连续确定的变量(Vi)和已经影响其他变量(Vi)的对应方式，确定至少一个子类别；以及随后执行以下各项中的至少一项：a)应用一个或多个所述损害类别和/或一个或多个所述子类别以对检测到的损害进行分类；以及b)在至少一次或重复地确定检测到的损害属于包括在所述损害类别之一和/或...

【专利技术属性】
技术研发人员：迪米特里，
申请(专利权)人：恩德莱斯和豪斯集团服务股份公司，
类型：发明
国别省市：