长周期运行下压力容器损伤模式识别与安全保障技术研究

李攀锋

（中海石油（中国）有限公司海南分公司，海南 海口 570100）

摘   要：针对长周期运行下压力容器面临的多种损伤模式，开展了系统的损伤机理识别与安全保障技术研究。通过集成机器学习、数字孪生和多源信息融合等先进技术，构建了压力容器损伤识别、安全评价与风险预警的完整技术体系。研究表明，基于数据驱动的损伤模式识别方法能够有效解决传统经验依赖性强的问题，提高损伤预测的准确性和效率；数字孪生技术可实现压力容器服役状态的实时映射与安全预警；多技术融合的安全保障体系为压力客器长周期安全运行提供了全面解决方案。研究成果对提升压力容器安全管理水平、预防重大事故具有重要理论意义和工程应用价值。

关键词：压力客器;长周期运行;损伤模式识别;数字李生;机器学习；安全保障技术

压力容器作为石油、化工、能源等领域的关键设备，通常在高温、高压及腐蚀性介质等苛刻环境下运行，不可避免地承受着腐蚀、应力腐蚀、疲劳、蠕变等多种损伤模式的威胁。这些损伤的积累和发展可能导致设备性能退化甚至失效，引发严重事故。

长期以来，压力容器的损伤模式识别主要参照《承压设备损伤模式识别》，依赖评估者经验进行筛查，识别准确性受技术人员水平影响较大。而腐蚀速率、应力腐蚀开裂敏感性等损伤速率的预测，则主要通过API581等标准进行逻辑计算或通过实际监检测结果进行分析。前者在预测复杂介质环境的损伤速率时精度有限，后者成本高、周期长，且无法预估工艺参数变化后的损伤速率变化情况。随着设备运行时间的增长，这些问题日益突出，特别是对于超过设计使用年限的“高龄”压力容器，其安全状况更加复杂多变。

近年来，人工智能、数字李生、先进传感等技术的发展为压力容器安全保障提供了新的解决方案）。数据驱动的方法可通过机器学习算法从大量历史数据中学习损伤规律，实现损伤模式的智能识别和预测；数字李生技术能够构建压力容器的虚拟镜像，实现实时安全评价与风险预警；多种无损检测技术的进步则提高了损伤检测的精度和效率。

本文针对长周期运行下压力容器损伤模式识别与安全保障技术展开研究，整合多种先进技术方法，构建了一套完整的安全保障技术体系，并通过工程应用案例验证了其有效性，为压力容器的长周期安全运行提供了技术支持和理论指导。

1 压力容器典型损伤机理及演化规律

长周期运行下压力容器损伤模式多样，机理复杂，其主要损伤类型包括腐蚀减薄、环境开裂、材质劣化和机械损伤等，见表1。

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