摘""""" 要： 針對埋地輸油管道剩余壽命預(yù)測問題，構(gòu)建基于ARIMA線性時(shí)間序列的埋地輸油管道剩余壽命預(yù)測模型。選用ARIMA方法，建立管道剩余壽命預(yù)測模型，并對輸油管道剩余壽命進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明：基于ARIMA模型預(yù)測出該段管道的剩余壽命為27年，與專業(yè)的壓力實(shí)驗(yàn)計(jì)算出的剩余使用壽命28年最為接近，與其他模型對比研究，ARIMA模型更為準(zhǔn)確地的預(yù)測出管道剩余壽命。

關(guān)" 鍵" 詞：輸油管道； 剩余壽命； ARIMA時(shí)間序列；

中圖分類號：TE988.2"""" 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A"""" 文章編號： 1004-0935（20202024）0×3-00000471-0×5

埋地輸油管道可以在地下延伸數(shù)千公里，面臨著極為復(fù)雜的環(huán)境。正是這種復(fù)雜的環(huán)境條件導(dǎo)致管道產(chǎn)生嚴(yán)重的腐蝕問題[1]。由于管道腐蝕，導(dǎo)致埋地管道系統(tǒng)的可靠性下降，中國的石油和天然氣埋地管道生產(chǎn)線在運(yùn)營了幾年后經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)腐蝕和穿孔問題?？偟膩碚f，這些數(shù)據(jù)表明管道腐蝕對于輸送系統(tǒng)的安全性具有重要影響，這不僅導(dǎo)致石油的泄漏，還有停工停產(chǎn)造成的損失[2， -3]。為了降低經(jīng)濟(jì)損失，企業(yè)需要確保埋地管道的安全運(yùn)作。因此，預(yù)測研究管道剩余壽命具有至關(guān)重要的價(jià)值。

管道使用量大增，導(dǎo)致腐蝕管道事故頻繁發(fā)生。管道使用量大增，導(dǎo)致腐蝕管道事故頻繁發(fā)生。針對此類事故，國內(nèi)外相關(guān)機(jī)構(gòu)開始展開研究，重點(diǎn)研究了腐蝕管道的剩余強(qiáng)度評價(jià)方法[4， -5]。20世紀(jì)70年代初，美國管道研究委員會(huì)（AGA）提出了B31G腐蝕管道評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，這一評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為管道行業(yè)提供了全新的解決方案，有助于更好地預(yù)防和應(yīng)對腐蝕管道相關(guān)事故；隨后，在1984年，美國機(jī)械師工程協(xié)會(huì)ASME將B31G評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行整合[6]，如今，B31G評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)成為一種廣泛應(yīng)用于管道行業(yè)的評估和預(yù)測腐蝕管道性能的重要工具；總體來說，自20世紀(jì)60年代以來，腐蝕管道事故的研究取得了顯著成果。在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)和學(xué)者的共同努力下，B31G腐蝕管道評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及其他相關(guān)及其它相關(guān)技術(shù)逐漸得到廣泛應(yīng)用，有力地提高了管道的安全水平[7]；SY/T 6151為我國石油行業(yè)推薦標(biāo)準(zhǔn)，中石油公司于1995年發(fā)布并實(shí)施了該方法，后經(jīng)國家能源局于2009年進(jìn)行修訂，該方法在國內(nèi)已經(jīng)普遍使用。管道剩余壽命受多種因素影響，這些因素之間存在相互作用，呈現(xiàn)出非線性特性，因此準(zhǔn)確預(yù)測腐蝕管道的剩余壽命是相當(dāng)復(fù)雜的[8， -9]。

綜上所述，剩余壽命預(yù)測研究對于確保管道安全運(yùn)行具有重要意義，考慮到輸油管道剩余壽命預(yù)測研究的需要，可以采用時(shí)間序列ARIMA模型并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)中使用的B31G方法，將其轉(zhuǎn)化為對管道剩余壽命重要影響因素的預(yù)測?？筛鶕?jù)ASME B31G標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步分析這些因素，對管道進(jìn)行剩余強(qiáng)度和適用性評估，從而得出該管道段預(yù)計(jì)使用壽命，該剩余壽命預(yù)測模型可以為企業(yè)在管道防護(hù)方面提供科學(xué)的、有效的指導(dǎo)意見。

1" 基于ARIMA的管道剩余壽命預(yù)測

1.1" 時(shí)間序列

時(shí)間序列分析處理是按照時(shí)間順序提取的記錄。重要的是數(shù)據(jù)的時(shí)間次序，記錄的從屬性是時(shí)間序列的一個(gè)重要特征[10]。時(shí)間序列的應(yīng)用背景范圍廣泛，根據(jù)應(yīng)用在不同的程序中，收集的數(shù)據(jù)可以為每小時(shí)、每天、每周、每月或每年等。我們用{Xt}或{Yt}（t=1，2，…，T）來表示長度為T的時(shí)間序列[11]。時(shí)間尺度的單位通常暗含在以上記號中。

時(shí)間序列在各個(gè)領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，例如天文學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析，可以設(shè)定一個(gè)隨機(jī)模型來解釋數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，并將其視為隨機(jī)過程的實(shí)現(xiàn)。時(shí)間序列分析有助于揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部的動(dòng)態(tài)變化特征，它能有效地解釋數(shù)據(jù)中的隨機(jī)過程，反映內(nèi)部動(dòng)態(tài)，并在適當(dāng)情況下用于預(yù)測和控制，從而為各類研究和應(yīng)用提供有力支持[12， -13]。建立這樣的模型可以用于多種目的，例如理解和解釋產(chǎn)生數(shù)據(jù)的機(jī)制等[14]。

1.2" ARIMA線性時(shí)間序列模型

通常線性時(shí)間序列模型包括自回歸平均（ARMA）模型，該模型包含了純自回歸（AR）和純滑動(dòng)平均（MA）模型作為其特殊情形。ARMA模型通常被用于對線性動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模，以表現(xiàn)變量之間的關(guān)系，并被廣泛用作預(yù)測線性現(xiàn)象的工具[15， -16]。另一種重要的時(shí)間序列模型是自回歸求和滑動(dòng)平均（ARIMA）模型，穩(wěn)定ARMA過程是他的子類別。

在實(shí)際生產(chǎn)過程中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)明顯的趨勢或周期性特點(diǎn)。但是，傳統(tǒng)的ARMA模型無法很好地滿足這些特性需求，因?yàn)槠渲饕m用于平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。鑒于實(shí)際生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)往往是不穩(wěn)定的，為消除這種不穩(wěn)定趨勢，通常會(huì)對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理能夠去除數(shù)據(jù)中的異常值，從而令數(shù)據(jù)更趨于穩(wěn)定[17， -18]。在去除異常值后，用ARMA模型建立新的模型，這個(gè)新模型被稱為ARIMA模型。它在很大程度上彌補(bǔ)了ARMA模型在處理非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面的局限性。因此，ARIMA模型在實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值，能夠?yàn)楦鞣N預(yù)測和分析任務(wù)提供有效的數(shù)據(jù)建模支持。

在建立ARIMA模型之后，利用ARIMA模型預(yù)測對管道剩余強(qiáng)度和壽命具有重要影響的d、A、L因素，結(jié)合B31G方法來確定管道的剩余使用壽命，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測埋地輸油管道剩余壽命的目標(biāo)。

2" 管道剩余壽命預(yù)測實(shí)例分析

利用某油田輸油管道31年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。該管道管徑是DN300（323.9×8.4），材質(zhì)為20#碳鋼；該管線的設(shè)計(jì)壓力是2.5 MPa··G，操作壓力是

1.0 MPa··G。待測量的數(shù)值涵蓋管道剩余壁厚d、軸向投影面積A和腐蝕缺陷的軸向長度L。根據(jù)現(xiàn)場使用情況，由專業(yè)的壓力實(shí)驗(yàn)計(jì)算出該管段的剩余使用壽命為28年。表1為某油田管道31年的相關(guān)數(shù)據(jù)。

2.1" 數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

這些歷史數(shù)據(jù)涵蓋了土壤參數(shù)，比如pH值、O2、水溶性氯離子、Ca2+、硫酸根離子等；以及工藝參數(shù)，如操作壓力和操作溫度等。為了更好地理解和利用這些數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)，并且降低其維度。

Pearson相關(guān)系數(shù)是數(shù)據(jù)相關(guān)性分析中的一種，被用于衡量兩個(gè)固定距離變量之間的線性關(guān)系[19，-20]，給出 ， 兩個(gè)樣本，則X和Y之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為：

。"""" （1）（1）

式中是X和Y的樣本平均值，是X和Y的的變量值。當(dāng)Pearson相關(guān)系數(shù)r的絕對值升高時(shí)，表示自變量與因變量間的相互關(guān)聯(lián)加強(qiáng)： 為高度相關(guān)、 為顯著相關(guān)、 為低度相關(guān)、 為微弱相關(guān)。

根據(jù)相關(guān)性分析，H2S含量呈現(xiàn)出較低的相關(guān)性，而d、A、L與目標(biāo)變量具有較高的相關(guān)性，其他因素的相關(guān)性較低。在構(gòu)建模型時(shí)，通常會(huì)忽略具有微弱相關(guān)性的因素。表2展示了數(shù)據(jù)相關(guān)性分析的結(jié)果。

2.2" 建立ARIMA模型

對于埋地管道而言，L、d、A等這些數(shù)據(jù)難以實(shí)時(shí)獲取。這類信息不容易直接獲取，同時(shí)，它們在判斷管道剩余強(qiáng)度和壽命方面具有重大影響。因此，預(yù)測剩余壽命的問題將轉(zhuǎn)化為預(yù)測對管道剩余強(qiáng)度和使用壽命產(chǎn)生關(guān)鍵影響的因素。管道的腐蝕速率是隨時(shí)間的推移而不斷加快的，且總體又呈現(xiàn)一種線性的關(guān)系[21， -22]。因此，把時(shí)間因素融入到預(yù)測影響管道剩余強(qiáng)度和壽命的關(guān)鍵因素中是非常重要的。

2.2.1" 建立L的ARIMA模型

以L作為因變量，H2S含量、d、A作為自變量，構(gòu)建ARIMA模型。圖1展示了0.5至31年期間，腐蝕缺陷軸向長度L的實(shí)際值和預(yù)測值之間的對比。

2.2.2nbsp; 建立d的ARIMA模型

以d作為因變量，H2S含量、L、A作為自變量，構(gòu)建ARIMA模型。圖2展示了0.5至31年期間，腐蝕管道剩余壁厚d的實(shí)際值和預(yù)測值之間的對比。

2.2.3" 建立A的ARIMA模型

以A作為因變量，H2S含量、L、d作為自變量，構(gòu)建ARIMA模型。圖3展示了0.5至31年期間，缺陷投影面積A的實(shí)際值和預(yù)測值之間的對比。

2.3" 基于ARIMA模型管道剩余壽命預(yù)測

將L、A、d三個(gè)影響因子分別視為因變量，構(gòu)建時(shí)間序列ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測分析，從而獲得L、A、d這三個(gè)參數(shù)的預(yù)測結(jié)果，表3為其參數(shù)預(yù)測值。

2.3" 基于ARIMA模型管道剩余壽命預(yù)測

將L、A、d三個(gè)影響因子分別視為因變量，構(gòu)建時(shí)間序列ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測分析，從而獲得L、A、d這三個(gè)參數(shù)的預(yù)測結(jié)果，表3為其參數(shù)預(yù)測值。

3" 預(yù)測模型的對比研究

通過研究管道剩余壽命預(yù)測方法，采用改進(jìn)的B31G準(zhǔn)則和SY/T 6151標(biāo)準(zhǔn)的評估方法，對腐蝕缺陷管道進(jìn)行剩余強(qiáng)度評估，預(yù)測得到該管段的剩余使用壽命分別為26.5年和24.5年。然而，利用時(shí)間序列ARIMA模型并結(jié)合B31G評價(jià)方法預(yù)測得到的該管段剩余壽命為27年，這個(gè)結(jié)果與基于專業(yè)壓力實(shí)驗(yàn)計(jì)算的剩余使用壽命（28年）較為相近，圖4展示了利用4種不同預(yù)測方法得到的管道剩余壽命的對比情況。

利用表格中的數(shù)據(jù)，結(jié)合B31G方法進(jìn)行壽命預(yù)測。在第27.5年之后，p'小于等于操作壓力，因此可以認(rèn)定該管道已經(jīng)失效，建議進(jìn)行維修更換。通過以上綜合分析，該管道的實(shí)際使用壽命為27年。

利用表格中的數(shù)據(jù)，結(jié)合B31G方法進(jìn)行壽命預(yù)測。在第27.5年之后，p'小于等于操作壓力，因此可以認(rèn)定該管道已經(jīng)失效，建議進(jìn)行維修更換。通過以上綜合分析，該管道的實(shí)際使用壽命為27年。

通過分析圖4，可知加入時(shí)間因素的ARIMA模型與B31G方法相結(jié)合，在預(yù)測含腐蝕缺陷埋地輸油管道剩余壽命方面比其他方法效果更優(yōu)，更適用于這類預(yù)測場景。

4" 結(jié) 論（結(jié)束語）

（1）對ARIMA線性時(shí)間序列方法進(jìn)行分析，并選取國內(nèi)某油田一段管道不同時(shí)間段的歷史數(shù)據(jù)，利用ARIMA線性時(shí)間序列方法對重要作用因素L、d、A進(jìn)行線性時(shí)間序列預(yù)測，創(chuàng)建ARIMA模型，用于預(yù)測影響管道剩余強(qiáng)度和剩余壽命的關(guān)鍵因素。

（2）利用改進(jìn)的ASME B31G方法、SY/T 6151方法和ARIMA模型對管道進(jìn)行剩余強(qiáng)度評估，得出了這段管道在三種方法下的建議使用壽命。將三種方法的預(yù)測結(jié)果對比可知，通過ARIMA模型可以較為準(zhǔn)確地的預(yù)測管道剩余壽命，因此ARIMA模型更適合對該管段進(jìn)行剩余強(qiáng)度評價(jià)，在管道安全防護(hù)中具有實(shí)際意義，同時(shí)為企業(yè)在管道防護(hù)方面提供科學(xué)的、有效的指導(dǎo)意見。

參考文獻(xiàn)：

[1]""" 吳忠. 在役輸油管道剩余壽命的預(yù)測 [J]. 江西化工， 2019， No.141（01）： 98-101.

[2]""" 李顏， 謝飛. 基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)腐蝕管線剩余壽命預(yù)測 [J]. 當(dāng)代化工， 2020， 49（11）： 2629-32.

[3]""" 張維. 多因素綜合作用下高寒地區(qū)輸油管道剩余壽命的預(yù)測 [J]. 遼寧化工， 2022， 51（11）： 1556-60+64.

[4]""" ZHOU W G， LIU D J， WANG H， et al. Remaining-Life Prediction and Reliability Assessment of Buried Gas Pipelines under Corrosion and Alternating Loads [J]. Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice， 2015， 6（1）.

[5]""" 劉承磊， 楊靜， 祝明， 等. 基于正態(tài)分布的腐蝕管道剩余壽命預(yù)測方法 [J]. 腐蝕與防護(hù)， 2023， 44（03）： 100-6+18.

[6]""" MA B， SHUAI J， WANG J， et al. Analysis on the Latest Assessment Criteria of ASME B31G-2009 for the Remaining Strength of Corroded Pipelines [J]. Journal of Failure Analysis amp; Prevention， 2011， 11（6）： p.666-71.

[7]""" VERITAS D N. DNV-RP-F101 Recommend practice corroded pipelines， ed [J]. Oslo： DNV， 2004.

[8]""" 史博， 王彥， 孫煊. 油氣管道腐蝕檢測及剩余壽命預(yù)測 [J]. 山東工業(yè)技術(shù)， 2015， No.201（19）： 4.

[9]""" WASIM M， DJUKIC M B B. External corrosion of oil and gas pipelines： A review of failure mechanisms and predictive preventions [J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering， 2022， 100.

[10]" 錢嫣然， 何慧之， 仇海英， 等. 基于ARIMA模型的區(qū)域用電量預(yù)測方法 [J]. 信息技術(shù)， 2023， 47（01）： 180-5.

[11]" 王斌. 基于時(shí)間序列ARIMA模型的電力負(fù)荷短期預(yù)測分析 [J]. 石河子科技， 2019， No.245（03）： 43-7.

[12]" DAWOUD I， KACIRANLAR S. An optimal k of kth MA-ARIMA models under a class of ARIMA model [J]. Communications in Statistics-Theory and Methods， 2017， 46（12）： 5754-65.

[13]" LI X S， LIN J， ZHAO L. Time series clustering in linear time complexity [J]. Data Mining and Knowledge Discovery， 2021， 35（6）： 2369-88.

[14]" 張雅麗. 非線性時(shí)間序列的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和相關(guān)性研究 [D]; ]. 北京交通大學(xué)， 2022.

[15]" LI S Y， LI R R. Comparison of Forecasting Energy Consumption in Shandong， China Using the ARIMA Model， GM Model， and ARIMA-GM Model [J]. Sustainability， 2017， 9（7）.

[16]" LOMADZE V. State representations of ARMA-models [J]. International Journal of Control， 2010， 83（10）： 2091-7.

[17]" FAN D Y， SUN H， YAO J， et al. Well production forecasting based on ARIMA-LSTM model considering manual operations [J]. Energy， 2021， 220.

[18]" FARUK D O. A hybrid neural network and ARIMA model for water quality time series prediction [J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence， 2010， 23（4）： 586-94.

[19]" 張建勇， 高冉， 胡駿， 等. 灰色關(guān)聯(lián)度和Pearson相關(guān)系數(shù)的應(yīng)用比較 [J]. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2014， 30（21）： 1-2.

[20]" 張占陽， 周銘輝， 高艷龍， 等. 基于Pearson相關(guān)系數(shù)分析唐山臺(tái)斷層CO2濃度與地溫相關(guān)性及其與地震的關(guān)系 [J]. 內(nèi)陸地震， 2022， 36（03）： 227-36.

[21]" 鄧霄， 白天陽， 崔宇翔， 等. 含腐蝕缺陷管道剩余壽命預(yù)測方法評述 [J]. 油氣與新能源， 2021， 33（05）： 28-32.

[22]" 李晗， 高濤. 油氣管道腐蝕因素及剩余壽命預(yù)測研究 [J]. 石化技術(shù)， 2018， 25（06）： 93.

Residual Life Prediction of Buried Oil Pipeline

Based on ARIMA Linear Time Series

Sun JianBo2

（1. Wuchang Natural Gas Center Station of Xinjiang Oilfield Oil and Gas Storage and Transportation Branch，

Xinjiang Urumqi 830000，China）

Abstract：" The ARIMA linear time series approach is used to build a residual life prediction model for underground oil pipelines. To create a pipeline remaining life prediction model and predict the remaining life of oil pipelines， the ARIMA approach was chosen. The results show that the ARIMA model predicts the remaining life of this section of the pipeline to be 27 years， which is close to the remaining life of 28 years calculated by professional pressure experiments， and that the ARIMA model is more accurate in predicting the remaining life of the pipeline when compared to other models.

Key words：" Oil pipelines;" Remaining service life;" ARIMA time-series