管道保温层下腐蚀与检测

刘点玉，杨晓岩，常 青，李 磊，刘 权，陈少松

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

油气输送站场工艺管道的保温层对相关工艺过程控制、节能以及保护人员安全至关重要，但保温层下的管道也会发生腐蚀，导致运营维护费用的增加［1］。水侵入到保温层下是导致其下管道发生腐蚀的一个关键因素，因此，为了防止或者减少相关腐蚀的发生，有必要采取措施防止水直接或者间接侵入到保温层下。另外，与管道保温层直接接触的外部潮湿环境或者保温层内部潮湿也可以导致腐蚀的发生。

保温层下腐蚀会直接破坏内部管道，进而导致相关管道硬件设施的破坏，甚至对生产设施的完整性、生产工艺流程、作业人员生命及财产安全带来灾难性的后果。为了解决保温层下腐蚀问题，石油化工行业已经做了大量工作。2003年埃克森美孚在欧洲腐蚀联合会报道的相关研究表明，在所有导致泄漏事故发生的原因中，保温层下腐蚀导致的泄漏最为常见；40%～60%的管道维护花费都直接或者间接与保温层下腐蚀破坏有关，并且这种腐蚀在相关海上作业设施中的破坏更加严重［2］。事实上，保温层下腐蚀在2012年加拿大圣约翰召开的腐蚀会议上就被业界专家认为是管道腐蚀的首要问题［3］。因此，对保温层下腐蚀进行有效的监测、防护并进行全寿命周期的完整性管理是确保管道设施服役延长的重要措施。

1 保温层下腐蚀的机理

保温层下腐蚀的发生涉及三个主要要素：氧气、高温和溶液或者潮湿环境中参与反应的溶解物的浓度。当表面覆盖了保温层后，水分滞留在保温层和结构物表面之间，使整个系统成为一个封闭的系统。如果在保温层的腐蚀介质（水、潮湿空气）中有氯化物和硫酸盐，腐蚀会进一步加快。

保温层下腐蚀的具体表现形式包括：均匀腐蚀、点蚀、应力腐蚀开裂以及微生物腐蚀。文献［4］对这些腐蚀机理进行了论述。

1.1 点 蚀

点蚀是最常见的局部腐蚀，局限于一个较小的区域，而不是均匀地分布在材料表面。一些金属暴露在腐蚀性环境中，会由于盐颗粒或者其他污染物的存在而发生点蚀。其他导致点蚀的因素包括：夹杂物、保护性涂层的破损（包括自然破损和外力所导致）以及表面破损。点蚀是在涂层破损部位由电化学腐蚀引起的。由保温层下腐蚀引起点蚀的宏观形貌见图1。

1.2 应力腐蚀开裂

应力腐蚀开裂是一种工业界常见的问题，其发生所需的三种因素包括材料本身的电化学性质，残余或施加的拉伸应力以及腐蚀环境。目前有很多理论试图解释应力腐蚀开裂中裂纹扩展的原因，其中两种理论讨论了裂纹扩展的控制因素：基体应力集中（断裂力学）和电化学腐蚀。根据有关工艺管道保温层下应力腐蚀开裂情况，管道表面氯化物的集聚有助于形成应力腐蚀开裂的敏感环境。保温层下腐蚀引起的典型应力腐蚀开裂情况见图2。图2显示了从管道外表面向内延伸扩展的穿晶裂纹［5］。

图1 保温层下管线钢上发生的点蚀

图2 保温层下晶间应力腐蚀开裂

2 保温层下腐蚀的检测

保温层的隔离限制了对其包裹的管线钢腐蚀的直接检测，移除保温层再检测的操作也比较复杂，对于未能及时检测到的保温层下管线钢的腐蚀，其破坏作用会一直持续到材料失效。相关的标准检测技术和推荐做法在一些工业界标准中有详细介绍，ASTM相关标准介绍了如何使用非破坏性方法检查点蚀［6］，NACE标准则系统描述了保温层下腐蚀的检测和相关的材料维护方法［7］。

最简单且应用最广泛的检测方法是通过肉眼直接观察管线钢的表面状态。但这种方法要求检查前后分别需要移除和再安装保温层和防风雨罩，甚至需要暂时停产。因此尽管不依赖任何工具但成本并不低。所以，开发不需要移除保温层就可以直接检测保温层下管线钢腐蚀状态的方法显得尤为必要。一种主要的无损检测保温层下腐蚀的方法是脉冲涡流法，但是脉冲涡流对检测金属夹层的灵敏度有限［8］。其中，Lyft System最近开发了一种新的基于脉冲涡流技术的检测工具，能够快速地检测并收集到可重复的高质量数据［9］。其他检测技术包括使用背散射 X射线［10］、γ射线［11］、切线射线照相［12］及计算机断层扫描［13］。超声波检测则提供了一种快速筛选甄别长输管线钢腐蚀和缺陷状态的方法［14-16］。该技术尽管只需要一个很小的接入区域，但必须拆除部分保温层，并确保传感器阵列和管道之间的良好耦合。同时，该技术需要一个非常好的校准程序，并且在确定准确的壁损量和位置方面受到限制。此外，在非直管段使用该技术也很复杂［17］。超声波检测的一种变体是使用电磁脉冲而不是声波脉冲来产生弹性波，该弹性波可以通过第二个环绕线圈进行分析。这种技术在检测时不需要耦合剂，它也能实质性地提升检测精度，但这项技术仅在实验室装置中得到应用。其他检测方法，比如中子背散射［18］和微波辐射，可以直接检测到保温层下的水并且定位到腐蚀发生的位置，其缺点则是必须要通过水的含量间接检测，而且检测面积有限。

以下详细介绍了高效且无损伤的代表性检测方法及其相关实例。

2.1 脉冲涡流检测

脉冲涡流技术广泛应用于无损测试和识别金属构件中的腐蚀状态，比如局部腐蚀和开裂［19］。其原理是通过外部系统提供的交流电在要测试的构件内部激发涡流。构件的腐蚀缺陷通常会引起电导率和磁导率的变化，进而导致涡流和电流的变化，磁场的相位和振幅也会相应发生变化。相对于其他无损检测方法，脉冲涡流法有很多优点，比如这种方法对局部缺陷有很高的灵敏度，并且不需要检测探针和管线钢表面相接触等。脉冲涡流法的这些优点使其特别适用于管线钢中腐蚀缺陷形成和扩展过程的连续性监测，尤其适用于保温层下腐蚀的监测［20］。

很少有其他保温层下腐蚀的电磁检测技术可用于实际生产，磁饱和涡流技术［21］基本上是脉冲涡流技术的唯一替代方法。但是这些技术都不能提供比脉冲涡流技术更大改进的检测效果，而且都有其局限性，例如，无法有效地用于具有保温层的厚壁部件，在镀锌钢上的检测能力非常有限，不适用于亚表面探伤等。

2.2 GMR增强脉冲涡流技术

巨磁电阻（GMR）传感器具有非常低的频率噪声，因此可以最大化信噪比，并且能够使用低激发频率。由于这些固态薄膜磁传感器体积小、能耗低，还可以制造出紧凑的传感器阵列，实现高空间分辨率扫描。GMR传感器现在广泛应用于涡流无损检测，并用于检测飞机结构中的小裂纹和次表面裂纹，混凝土中的钢筋或桥梁中的钢支撑结构。

GMR传感器也用于检测管道中的缺陷和腐蚀。利用漏磁激发和靠近管道表面的传感器，GMR传感器阵列已经成功应用于检测管道生产过程中的裂纹和缺陷［22］。基于旋转磁场激发方案的系统，采用6个GMR传感器可在直径70 mm的管道上检测到体积小至1.5 mm×13.5 mm×5 mm的缺陷。

GMR传感器作为信号接收器的应用提高了脉冲涡流技术检测微小缺陷的灵敏度。GMR磁传感器直接测量磁场变化，增加了探头探测材料次表层缺陷的灵敏度，因此，GMR传感器在无损检测中的应用研究一直是业界关注的焦点。

2.3 脉冲涡流检测法案例分析

Lyft System公司的Eddyfi的脉冲涡流技术用于检测管线钢保温层下腐蚀，能够快速检测并收集到可重复的高质量数据，在动态扫描模式下以更快的检测速度获取分辨率更高的管线钢表面形貌，识别出保温层下通常情况下难以检测到的腐蚀区域，比如鞍座处（此类腐蚀的相关参数和图片检测结果见图3）。

图3 鞍座附近缺陷及脉冲涡流扫描示意

脉冲涡流检测技术可以在预先未知缺陷类型、缺陷深度和位置的情况下成功检测并定位保温层内部管线钢上腐蚀缺陷、提供缺陷信息，见图4和表1。此外，该技术可以检测出管线钢表面的起泡腐蚀状态和尺寸大小，而在这之前这种腐蚀的检测一直是困扰传统无损检测技术的一个难题，见表2和图5。

图4 保温层下的管线钢表面状态

表1 保温层下的管线钢样品的参数

表2 保温层下的管线钢样品的参数

图5 管线表面起泡及动态C-scan结果

2.4 保温层下腐蚀的概率模型

检验工作的最终目标是确定是否可以为保温层下腐蚀检验和维护开发腐蚀概率模型。Melchers等［23-24］建立了海洋环境（浸没和大气）中腐蚀的模型。该模型显示了不同阶段的腐蚀基于不同的驱动机制（见图6）。该模型表明，传统的腐蚀损失模型C（t）＝AtB，不适用于构件的寿命预测。传统的模型是基于氧气通过越来越厚的腐蚀层的扩散，并未考虑腐蚀机制随时间的变化。因此，需要通过实验室和现场试验收集腐蚀有关的信息并加以分析，以建立概率模型来评估保温层下腐蚀速率和腐蚀深度。绝缘层下腐蚀通常表现为材料的离散、非均匀退化状态，因此，使用概率方法研究保温层下腐蚀建模更为实用。

图6 腐蚀过程相的变化行为

运行温度、保温类型、管道复杂度、环境类型和保温条件是导致保温层下腐蚀的主要因素［25］。通过关注保温层下腐蚀的变化，研究开发了基于模糊逻辑的预测模型。模糊逻辑模型包括上述提到的五个关键因素，即运行温度、绝缘类型、管道复杂度、环境类型和保温条件，将随机的腐蚀速率作为输入参数，而最终计算出保温层下真实腐蚀速率作为输出结果。该模型可以对影响保温层下腐蚀的五大因素进行敏感性分析，以确定各个腐蚀因素对生成腐蚀三维曲面的贡献百分比。预测的保温层下腐蚀速率（见图7），保温层下腐蚀产生因素的敏感性和腐蚀三维曲面都有助于监检测作业以维护管道的安全运行。因此，所建立的模糊逻辑模型将有助于油气行业开展基于风险的检测活动。

图7 模糊逻辑模型预测结果

3 展 望

保温层下腐蚀很难被检测到是因为腐蚀发生在保温层下，去除保温层将花费极大的时间和精力。因此，业界认为开发一种无损、高效且经济的检测方法十分必要，期望及时定位和处理保温层下腐蚀，从而避免因腐蚀造成的巨大损失。近年来，GMR传感器辅助脉冲涡流检测方法，为高精度、高效率的检测提供了可靠的手段。Lyft System，包含许多技术创新，使其能够以更快的速度获得可重复的高质量数据。然而，这些方法和手段仍处于不同的成熟阶段，仍需付出巨大的投入使之成为更可靠实用的技术。

预测保温层下腐蚀是一项艰巨的任务，主要原因之一在于油气管道行业腐蚀数据没有共享。现有主要的可靠数据是API 581提供，该标准提供了在有限工作范围内（-12～176℃）保温层下腐蚀的腐蚀速率。由于保温层下腐蚀速率数据的缺乏，针对该情况的预测模型研究有限，因此，可靠的数据采集和数据共享对于有效预测和准确检测腐蚀速率十分重要。

4 结束语

在收集到大量数据后，可以对收集的数据进行分析，建立保温层下腐蚀的预测模型。实验室和现场的实际数据有望对概率和统计模型的建立提供基础，以此评估保温层下腐蚀的缺陷率和缺陷深度。使用极值概率方法对其进行建模，所建立的模型应根据实验室和现场采集的数据进行测试和验证。此外，保温层下腐蚀速率模型可被纳入损伤评估系统和／或用于使用评价，例如评估剩余寿命、确定计划检查和维护间隔等。