Научная статья на тему 'Использование параметрических методов статистики при диагностике нефтепромыслового оборудования'

Использование параметрических методов статистики при диагностике нефтепромыслового оборудования Текст научной статьи по специальности «Технологии материалов»

CC BY
87
21
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ДИАГНОСТИКА / НЕФТЕПРОМЫСЛОВОЕ ОБОРУДОВАНИЕ / ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА / ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ / ПОГРЕШНОСТЬ ИЗМЕРЕНИЙ / МЕХАНИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА / МИКРОАНАЛИЗ / DIAGNOSTICS / OIL FIELD EQUIPMENT / PARAMETRIC STATISTICS / VARIANCE ANALYSIS / PRECISION OF MEASUREMENTS / MECHANICAL PROPERTIES / MICROANALYSIS

Аннотация научной статьи по технологиям материалов, автор научной работы — Балина О.В., Нассонов В.В., Балин Д.В.

В работе рассмотрены методы повышения достоверности диагностики и анализа состояния объектов нефтяной и газовой промышленности, основанные на использовании параметрических методов статистики. Рассчитаны средние значения и коэффициенты вариации механических свойств в пределах марки стали, позволяющие рассчитать величины статистически значимых изменений механических характеристик. Получены корреляционные зависимости между твердостью и пределами прочности и текучести при растяжении, позволяющие определять по значению твердости прочностные характеристики с относительной погрешностью 12%. Установлена величина систематической погрешности определения содержания углерода в стали при помощи микрозонда. Использование полученных результатов позволит повысить обоснованность выводов при оценке состояния диагностируемых объектов и определении условий их дальнейшей эксплуатации.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по технологиям материалов , автор научной работы — Балина О.В., Нассонов В.В., Балин Д.В.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The usage of the parametric methods of statistics in the oil field equipment diagnostics

The methods of the diagnostics and oil-and-gas installations state analysis reliability increasing based on usage of the parametric methods of statistics are discussed in this paper. The variance analysis of the mechanical properties of the pump rods made of normalized steel is given in this paper (according to the data of the manufacturing plant for the period of 10 years). It is found that breaking point and yield stress are distributed with the truncated normal laws in the region of minimum values. The obtained average values and variation coefficients of the mechanical properties within the steel grade permit to calculate the statistically significant changes of the mechanical characteristics. The correlations between Vickers hardness and breaking point (Vickers hardness and yield stress) in the case of steels produced in the Russian Federation for the pressure-operated vessels are also presented in this paper. These correlations permit to determine the strength characteristics with the relative error of 12% according to the hardness value. In the case of transferring the obtained correlations on the steels produced in Japan the systematic underestimation of the yield stress is 0,85 fold with respect to the value given in the certificate. The factors that influence on the microanalysis sensitivity and accuracy are revealed, the optimal scanning electron microscope mode and research conditions for the chosen patterns are also determined. Evaluation of the systematic inaccuracy of determining the carbon content in the steel is obtained in this paper. It is found that the measurement error for the scan area from 3 x 3 to 20 x 20 mm and accelerating voltage from 10 to 15 kv is minimal. The usage of the obtained results permits to increase the validity of the findings in the diagnosed installations condition evaluation and determining the conditions of their further exploitation.

Текст научной работы на тему «Использование параметрических методов статистики при диагностике нефтепромыслового оборудования»

Использование параметрических методов статистики при диагностике

нефтепромыслового оборудования

1 12 О.В. Балина , В.В. Нассонов , Д.В. Балин

1 Тюменский государственный нефтегазовый университет 2Национальный исследовательский Томский политехнический университет

Аннотация: В работе рассмотрены методы повышения достоверности диагностики и анализа состояния объектов нефтяной и газовой промышленности, основанные на использовании параметрических методов статистики. Рассчитаны средние значения и коэффициенты вариации механических свойств в пределах марки стали, позволяющие рассчитать величины статистически значимых изменений механических характеристик. Получены корреляционные зависимости между твердостью и пределами прочности и текучести при растяжении, позволяющие определять по значению твердости прочностные характеристики с относительной погрешностью 12%. Установлена величина систематической погрешности определения содержания углерода в стали при помощи микрозонда. Использование полученных результатов позволит повысить обоснованность выводов при оценке состояния диагностируемых объектов и определении условий их дальнейшей эксплуатации.

Ключевые слова: диагностика, нефтепромысловое оборудование, параметрическая статистика, дисперсионный анализ, погрешность измерений, механические свойства, микроанализ.

При оценке состояния диагностируемых объектов необходимо определить соответствие - несоответствие контролируемых параметров (твердость, прочность, толщина стенки, хим. состав материала) критериям отбраковки. Учитывая вероятностный характер распределения исследуемых параметров, для выбранного уровня значимости проводится дисперсионный анализ результатов измерений, что позволяет использовать среднее значение и среднеквадратичные отклонения в качестве диагностических признаков. Использование параметрических оценок и моделирования при оценке состояния технических систем повышает достоверность контроля [1-3].

Выполнен дисперсионный анализ механических свойств нормализованных штанг из стали 20Н2М. Источниками изменчивости являются: плавка металла, линия (цех), год выпуска. Установлено, что распределение пределов прочности и текучести описываются усеченными в области минимальных значений нормальными законами [4].

Объем выборки в пределах плавки равен 25 - 30 единиц. Для уровня значимости 0,05 установлено, что для всех механических характеристик (предел прочности ов, предел текучести о02, твердость НУ, относительное удлинение 5, сужение у и ударная вязкость КСи+18) дисперсии не зависят от номера плавки, а средние значения указанных величин зависят, и их нельзя рассматривать как одну совокупность. Год выпуска и технологическая линия не вносят значимых изменений в средние значения и дисперсии механических свойств.

После объединения результатов испытаний различных плавок по годам получены средние значения и коэффициенты вариации (У) механических свойств в пределах марки стали: ов-680 МПа, У=10%; о02-480 МПа, У=19%; НУ-180, У=20%; 5-25%, У=23%; у-65%, У=15%; КСи+18-19 кгм/см2, У=30%. Распределение КСи+18 усечено слева при 12 кгм/см . Для подтверждения корректности использованной методики статистического анализа проведено сравнение полученных коэффициентов вариации с аналогичными величинами из источников, рекомендованных Государственной службы стандартных справочных данных (ГСС) [5,6] (для стали 15Х2МФА: ов-У=6,9%, 00,2- У=12,8%, 00,02- У=14,6%; для стали 45: ов-У=9,5%, 00,2 - У=16%, 00,02- У=16%).

Полученные результаты позволяют рассчитать величины статистически значимых изменений механических характеристик. Например, при использовании данных твердости для контроля эксплуатационных повреждений в штангах изменение НВ от 183 до 190 будет значимо при среднеквадратической ошибке - 13,2 и 60 измерениях.

Далее были изучены зависимости между твердостью и показателями прочности при растяжении некоторых сталей. Как правило, в нормативных документах по техническому диагностированию рекомендуется дюрометрический метод оценки характеристик прочности материала и

указываются допустимые приделы значений твердости, однако, отсутствуют данные о погрешностях выполнения измерений.

Нами получены корреляционные зависимости между твердостью по Виккерсу и пределами прочности и текучести при растяжении сталей марок 09Г2С, 17ГС и 16ГС (отечественного производства) толщиной до 32 мм для сосудов, работающих под давлением. Измерения твердости производились переносным твердомером УЗИТ - 2М со стандартной пирамидой Виккерса и усилием внедрения индентора порядка 10 Н.

Нами получены уравнения регрессии для определения пределов прочности и текучести (коэффициенты корреляции равны 0,94 и 0,82 для предела прочности и предела текучести соответственно): ов = 0,335 НУ + 21,13 оТ = 0,342 НУ - 188, где НУ - твердость по Виккерсу, МПа; оВ; оТ - пределы прочности и текучести соответственно, МПа.

Полученные зависимости позволяют отбраковывать материал с учетом требований нормативов. При переносе полученных зависимостей на аналогичные стали японского производства обнаружено систематическое занижение предела текучести в 0,85 раза относительно указанных в сертификатах данных.

Погрешность определения механических свойств зависит от качества подготовки поверхности. Необходимо удалить поверхностный слой толщиной «0,2 мм и обеспечить шероховатость не более ^ 40. Например, при 120 измерениях распределение данных близко к нормальному, среднее значение твердости равно 137,8, а среднеквадратическое отклонение - 13,7. Относительная погрешность определения предела прочности при НУ 140 равна ± 4% за счет погрешности нахождения средней линии регрессии и ±

12% за счет разброса экспериментальных данных, использованных для получения уравнения регрессии.

При использовании уравнения регрессии, полученных на других марках сталей (проанализировано 9 зависимостей) относительная погрешность при НУ 140 достигает ± 25%.

Полученные результаты показывают, что при определении механических свойств дюрометрическим методом необходима количественная оценка возможных погрешностей измерений и использование корреляционных зависимостей для определенного состава и структуры сталей.

При исследовании структуры и свойств сталей без повреждения диагностируемых объектов используются микрообразцы. В работе [7] приведены сведения о диффузии легирующих элементов под влиянием различных факторов. Наиболее сложным является измерение содержания углерода [8-10] с использованием микрозонда, т.к. из-за химических реакций неустойчивых гидрокарбонатов под действием пучка электронов происходит углеродное загрязнение поверхности.

В ходе проведения работ выявлены факторы, влияющие на чувствительность и точность микроанализа, определены оптимальные для выбранных образцов режимы растрового электронного микроскопа (РЭМ) и условия исследования. Установлено, что при площади сканирования от 3 х 3 до 20 х 20 мкм и ускоряющем напряжении 10 - 15 кВ погрешность измерения минимальна. Должны быть соблюдены одинаковые условия процедуры подготовки поверхности, геометрическое положение относительно датчика калибровочных и исследуемых образцов.

Исследованы образцы: армко-железо, отожженная сталь 15 (зерна феррита, перлита (рис. 1), закаленная сталь 40, закаленная сталь 12Х18Н10Т и сталь 15Х11МФ после закалки и низкого отпуска. Среднее содержание

легирующего элемента (хср), среднеквадратическое отклонение (б), количество измерений (п) приведены в таблице 1.

Рис. 1. - Микроанализ (РЭМ) стали 15 в отожженном состоянии:

(001, 005, 006, 007 - феррит; 002, 003, 004, 008 -перлит) По результатам дисперсионного анализа определения содержания углерода была определена систематическая погрешность для выборки более 100 единиц различных марок сталей.

Приняв систематическую погрешность содержания углерода 1,78% , получаем содержание углерода: сталь 40 - 0,34%; 12Х18Н10Т - 0,08%; 15Х11МФ - 0,17%, что совпадает с марочным содержанием углерода в данных сталях. Концентрация остальных легирующих элементов также соответствует марочному составу сталей.

Применение статистических методов обработки данных позволяет аккумулировать информацию о свойствах диагностирумых объектов на

различных этапах эксплуатации, что значительно повышает достоверность оценки их состояния.

Таблица № 1

Результаты рентгеновского микроанализа

Образец Легирующие элементы, % масс

С Si Cr Ni Mo

армко-железо хср=1,84 s=0,29 n=14 - - - -

Сталь 15, отж. (феррит) хср=1,72 s=0,17 n=6 - - - -

Сталь 15, отж. (перлит) хср=6,48 s=0,27 n=6 - - - -

Сталь 40, зак. хср 2,12 s=0,26 n=14 - - - -

12Х18Н10Т, зак. Хср=1,86 s=0,25 n=8 хср=0,68 s=0,15 n=8 хср=18,96 s=0,35 n=8 хср=10,8 s=0,46 n=8 -

15Х11МФ, зак., отп. хср=1,95 s=0,44 n=38 - хср=11,12 s=0,53 n=38 хср=0,7 s=0,29 n=38

Литература

1. Лобач И.А. Проведение внутритрубной диагностики промыслового конденсатопровода в условиях отсутствия основного перекачиваемого продукта // Инженерный вестник Дона, 2014, №2 URL: ivdon.ru/magazine/archive/n2y2014/2449.

2. Клевцов С.И., Клевцова А.Б., Буринов С.В. Модель параметрической качественной иерархической оценки состояния технической системы // Инженерный вестник Дона, 2015, №3 URL: ivdon.ru/magazine/archive/n3y2015/3088.

3. Балина О.В., Нассонов В.В., Нассонова Л.Н. Экспертиза технических устройств: методы диагностики и анализа состояния трубопроводов // Научно-технический вестник Поволжья, 2014. №5. С. 112-115.

4. Степнов М.Н. Статистические методы обработки результатов механических испытаний. Справочник. М.: Машиностроение, 1985. 231 с.

5. Статистические закономерности малоциклового разрушения: Справочник / Под общ. ред. Н.А. Махутова, А.Н. Романова. М.: Наука, 1989. 252 с.

6. Ашкенази Е.К., Ганов Э.В. Анизотропия конструкционных материалов. Справочник. Л.: Машиностроение, 1972. 246 с.

7. Терентьев В.Ф. Усталостная прочность металлов и сплавов. М.: Интермет Инжиниринг, 2002. 288 с.

8. Brandon D., Kaplan W.D. Microstructural characterization of materials. 2nd edition. Chichester: John Wiley & Sons Ltd., 2008. 536 p.

9. Goldstein J.I., Yakowitz H. Practical scanning electron microscopy. New York: Plenum Press, 1975. 582 p.

10. Goldstein J.I., Newbury D.E., Echlin P., Joy D.C., Lyman C.E., Lifshin E., Sawyer L., Michael J.R. Scanning electron microscopy and X-ray microanalysis. Third edition. New York: Kluwer Academic/Plenum Publishers, 2003. 689 p.

References

1. Lobach I.A. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2014, №2 URL: ivdon.ru/magazine/archive/n2y2014/2449.

2. Klevtsov S.I., Klevtsova A.B. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №3 URL: ivdon.ru/magazine/archive/n3y2015/3088.

3. Balina O.V., Nassonov V.V., Nassonova L.N. Nauchno-tehnicheskij vestnik Povolzh'ja, 2014. №5. pp. 112-115.

4. Stepnov M.N. Statisticheskie metody obrabotki rezultatov mechanicheskih ispyitaniy. Spravochnik. [Statistical methods of the mechanical tests results processing. Reference book.] M.: Mashinostroenie, 1985. 231 p.

5. Statisticheskie zakonomernosti malotsiklovogo razrusheniya: Spravochnik. Pod obsch. red. N.A. Mahutova, A.N. Romanova. [Statistical regularities of the low-cycle failure. Reference book. Edited by N.A. Mahutova, A.N. Romanova.] M.: Nauka, 1989. 252 p.

6. Ashkenazi E.K., Ganov E.V. Anizotropiya konstruktsionnyh materialov. Spravochnik. [Construction materials anisotropy. Reference book.] L.: Mashinostroenie, 1972. 246 p.

7. Terentev V.F. Ustalostnaya prochnost metallov i splavov. [Fatigue strength of metals and alloys.] M.: Intermet Inzhiniring, 2002. 288 p.

8. Brandon D., Kaplan W.D. Microstructural characterization of materials. 2nd edition. Chichester: John Wiley & Sons Ltd., 2008. 536 p.

9. Goldstein J.I., Yakowitz H. Practical scanning electron microscopy. New York: Plenum Press, 1975. 582 p.

10. Goldstein J.I., Newbury D.E., Echlin P., Joy D.C., Lyman C.E., Lifshin E., Sawyer L., Michael J.R. Scanning electron microscopy and X-ray microanalysis. Third edition. New York: Kluwer Academic/Plenum Publishers, 2003. 689 p.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.