一种含缺陷管道的失效压力预测方法、装置及计算机设备

1.本发明涉及油气管道安全技术领域，尤其是一种含缺陷管道的失效压力预测方法、装置及计算机设备。


背景技术：

2.随着经济的快速发展，能源需求量逐年增加，具备大输量能力的管道已成为我国石油和天然气输送的首要选择。与此同时，油气管道运行过程中所面临的地质条件和腐蚀环境也更趋复杂化，这使得外部载荷作用下缺陷管道的失效压力评估逐渐成为管道完整性管理和可靠性评估的重要组成部分。因此需要准确以及高效地确定复杂载荷作用下含缺陷管的失效压力，并根据失效压力设置合理的运行压力，保证管道的油气输送安全以及油气输送效率。
3.在对单一缺陷管道极限失效压力进行评估时，现有的评估方法均是将管道材料的极限抗拉强度作为缺陷管道发生强度失效时的失效准则。而在对管道的极限失效压力进行计算时，现有的计算方法仅考虑了含缺陷管道的管道参数和缺陷处的缺陷参数，导致含缺陷管道的极限失效压力的理论计算值与实际值出入较大，误导管道管理人员采用较大的内压，增大了引发管道发生破裂失效的可能性。


技术实现要素：

4.针对现有技术的上述问题，本文的目的在于，提供一种含缺陷管道的失效压力预测方法、装置及计算机设备，以解决现有技术中仅考虑了含缺陷管道的管道参数和缺陷处的缺陷参数，导致含缺陷管道的极限失效压力的理论值与实际值出入较大，误导管道管理人员采用较大的内压，引发管道破裂的问题。
5.为了解决上述技术问题，本文的具体技术方案如下：
6.一方面，本文提供一种含缺陷管道的失效压力预测方法，包括：
7.获取含缺陷管道的管道参数、缺陷处的缺陷参数以及所述含缺陷管道所受外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩；
8.将所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数输入至预训练的失效压力预测模型中，以确定所述含缺陷管道达到失效强度时流体对应的失效压力；所述失效压力预测模型根据若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到。
9.作为本文的一个实施例，所述失效强度包括屈服失效强度、流动失效强度和极限失效强度；
10.所述失效压力包括与所述屈服失效强度对应的屈服失效内压、与所述流动失效强度对应的流动失效内压和与所述极限失效强度对应的极限失效内压。
11.作为本文的一个实施例，所述失效压力预测模型的预训练方法包括：
12.获取由若干含缺陷管道的管道参数、若干所述含缺陷管道上缺陷处的缺陷参数以及若干所述含缺陷管道所受外力的外力参数组成的数据集；
13.将所述数据集输入至调整完成的状态模拟模型中，得到与所述数据集中目标管道参数、目标缺陷参数和目标外力参数一一对应的若干失效压力；其中，所述状态模拟模型的边界条件根据所述含缺陷管道的爆破压力测试实验调整得到；
14.将若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及所述状态模拟模型计算得到的若干失效压力作为训练集导入至反向传播神经网络中进行训练，得到以所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数为输入，所述失效压力为目标输出的所述失效压力预测模型。
15.作为本文的一个实施例，所述获取由若干含缺陷管道的管道参数、若干所述含缺陷管道上缺陷处的缺陷参数以及若干所述含缺陷管道所受外力的外力参数组成的数据集，进一步包括：
16.根据美国石油学会标准确定所述管道参数的第一取值范围，并在所述第一取值范围内随机生成所述含缺陷管道的管道参数；
17.根据所述管道参数确定所述缺陷参数以及所述外力参数的第二取值范围，并在所述第二取值范围内随机生成所述含缺陷管道的所述缺陷参数和所述外力参数；
18.将随机生成的若干管道参数、若干缺陷参数和若干外力参数组成所述数据集。
19.作为本文的一个实施例，所述根据美国石油学会标准确定所述管道参数的第一取值范围，并在所述第一取值范围内随机生成所述含缺陷管道的管道参数，进一步包括：
20.根据美国石油学会标准中的管道材质以及屈服强度将所述管道分类，并在每一个分类中，分别确定该类含缺陷管道的管道参数的第一取值范围；
21.在该类管道的管道参数的第一取值范围内随机生成所述该类含缺陷管道的管道参数。
22.作为本文的一个实施例，所述将所述数据集导入至调整完成的状态模拟模型中，得到与所述数据集中目标管道参数、目标缺陷参数和目标外力参数一一对应的若干失效压力，进一步包括：
23.将所述数据集导入至状态模拟模型，构建含缺陷虚拟管道；
24.对所述含缺陷虚拟管道持续施加内压，并与所述数据集中的所述目标外力参数确定所述虚拟管道的缺陷处所受的三向应力；
25.根据所述三向应力确定所述缺陷处的综合等效应力；
26.当所述综合等效应力分别达到所述含缺陷管道的三种失效强度时，记录向所述含缺陷虚拟管道施加的三个内压，并将所述三个内压值记作所述含缺陷管道的所述失效压力。
27.作为本文的一个实施例，所述对所述含缺陷虚拟管道持续施加内压，并与所述数据集中的所述目标外力参数确定所述虚拟管道的缺陷处所受的等效三向应力，进一步包括：
28.将所述含缺陷虚拟管道的一侧管端节点施加完全约束；
29.将所述另一侧管端的中心位置设置参考点并根据所述目标外力参数施加外力；
30.使用耦合技术将所述另一侧管端上的管道节点与所述参考点连接，以使施加在所述参考点的外力施加在所述含缺陷虚拟管道上；
31.将所述另一侧管端的缺陷处所受的环向、径向和轴向的应力作为所述等效应力的
计算值。
32.作为本文的一个实施例，所述三向应力包括环向应力、径向应力和轴向应力；
33.所述根据所述三向应力确定所述缺陷处的等效应力，进一步包括：
34.根据公式：
[0035][0036]
得到所述等效应力σ，其中σh为所述环向应力；σr为所述径向应力；σ
l
为所述轴向应力。
[0037]
另一方面，本文还提供了一种含缺陷管道的失效压力预测装置，包括：
[0038]
获取单元，用于获取含缺陷管道的管道参数、缺陷处的缺陷参数以及所述含缺陷管道所受外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩；
[0039]
预测单元，用于将所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数输入至预训练的失效压力预测模型中，以确定所述含缺陷管道达到失效强度时流体对应的失效压力；所述失效压力预测模型根据若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到。
[0040]
另一方面，本文还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的含缺陷管道的失效压力预测方法。
[0041]
采用上述技术方案，通过获取含缺陷管道的管道参数、缺陷处的缺陷参数以及所述含缺陷管道所受外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩，可以实现获取到可以表征管道特征以及缺陷特征的管道参数和缺陷参数，还可以获取到管道所处区域对管道施加外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩，进而可以更全面的表征管道以及缺陷处的各项参数；通过将所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数输入至预训练的失效压力预测模型中，以确定所述含缺陷管道达到失效强度时流体对应的失效压力；所述失效压力预测模型根据若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到，可以实现以更加全面的表征管道以及缺陷处的各项参数为基础，较为精准的获取管道的失效压力，保证含缺陷管道的极限失效压力的理论值与实际值出入较少，进而指导管道管理人员采用合理的内压，避免管道破裂。
[0042]
为让本文的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
[0043]
为了更清楚地说明本文实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本文的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]
图1示出了本文实施例一种含缺陷管道的失效压力预测方法的整体系统图；
[0045]
图2示出了本文实施例一种含缺陷管道的失效压力预测方法的步骤示意图；
[0046]
图3示出了本文实施例失效压力预测模型的训练方法示意图；
[0047]
图4示出了本文实施例缺陷简化前后示意图；
[0048]
图5示出了本文实施例第一随机参数分布的散点图；
[0049]
图6示出了本文实施例第二随机参数分布的散点图；
[0050]
图7示出了本文实施例第三随机参数分布的散点图；
[0051]
图8示出了本文实施例状态模拟模型的网格划分情况示意图；
[0052]
图9示出了本文实施例使用状态模拟模型获取数据集的方法示意图；
[0053]
图10示出了本文实施例状态模拟模型中施加载荷和约束情况示意图；
[0054]
图11示出了本文实施例失效压力预测模型的网络结构；
[0055]
图12示出了本文实施例单一缺陷管道爆破试验数据图；
[0056]
图13示出了本文实施例详细的极限失效压力对比信息图；
[0057]
图14示出了本文实施例几种模型对比数据的散点图
[0058]
图15示出了本文实施例一种含缺陷管道的失效压力预测装置示意图；
[0059]
图16示出了本文实施例计算机设备示意图。
[0060]
附图符号说明：
[0061]
101、终端；
[0062]
102、计算服务器；
[0063]
1501、获取单元；
[0064]
1502、预测单元；
[0065]
1602、计算机设备；
[0066]
1604、处理器；
[0067]
1606、存储器；
[0068]
1608、驱动机构；
[0069]
1610、输入/输出模块；
[0070]
1612、输入设备；
[0071]
1614、输出设备；
[0072]
1616、呈现设备；
[0073]
1618、图形用户接口；
[0074]
1620、网络接口；
[0075]
1622、通信链路；
[0076]
1624、通信总线。
具体实施方式
[0077]
下面将结合本文实施例中的附图，对本文实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本文一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文保护的范围。
[0078]
需要说明的是，本文的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本文的实施例能够以除了在这里图示或描述
的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0079]
如图1所示一种含缺陷管道的失效压力预测方法的整体系统图，包括：终端101和计算服务器102。
[0080]
终端101，用于接收用户输入的待预测管道的管道参数、缺陷参数和外力参数。其中外力参数可以由待预测管道上的传感器获取，缺陷参数可以通过几何计算得到，管道参数可以通过使用手册查询得到。终端将接收到的管道参数、缺陷参数和外力参数发送至计算服务器，在本文中终端101可以与计算服务器102无线连接或者有线连接。
[0081]
计算服务器102，用于运行失效压力预测模型，并将接收到的管道参数、缺陷参数和外力参数输入到失效压力预测模型中，通过失效压力预测模型计算得到待预测管道的失效压力并防止终端101，本文中的失效压力预测模型输入为管道参数、缺陷参数和外力参数，输出为屈服失效内压、流动失效内压和极限失效内压。
[0082]
经发明人反复研究，管道在实际运行过程中通常会承受复杂的外部载荷，诸如土体沉降、山体滑坡、地震以及土体冻胀等。这些因素引起的管道轴向载荷和弯曲载荷是最为常见的外部载荷形式。除此之外，复杂的运行条件还会导致管道缺陷处产生裂纹、制造缺陷和夹杂等深度劣化现象，这些现象会导致管道在未达到极限失效压力时就出现破裂等安全问题。因此，现有技术中，仅使用管道参数、缺陷处的缺陷参数以及极限抗拉强度准则所确定的缺陷管道失效压力过于片面。
[0083]
为了解决上述问题，本文实施例提供了一种含缺陷管道的失效压力预测方法，能够全面地考量影响管道失效压力的诸多因素，进而得到与管道真实的失效压力较为接近的失效压力，并且增加了管道管理人员在缺陷管道失效压力评估过程中的选择性，图2是本文实施例提供的一种含缺陷管道的失效压力预测方法的步骤示意图，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。具体的如图2所示，所述方法可以包括：
[0084]
步骤201、获取含缺陷管道的管道参数、缺陷处的缺陷参数以及所述含缺陷管道所受外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩；
[0085]
步骤202、将所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数输入至预训练的失效压力预测模型中，以确定所述含缺陷管道达到失效强度时流体对应的失效压力；所述失效压力预测模型根据若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到。
[0086]
采用上述技术方案，通过获取含缺陷管道的管道参数、缺陷处的缺陷参数以及所述含缺陷管道所受外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩，可以实现获取到可以表征管道特征以及缺陷特征的管道参数和缺陷参数，还可以获取到管道所处区域对管道施加外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩，进而可以更全面的表征管道以及缺陷处的各项参数；通过将所述管道参数、所述缺陷参
数和所述外力参数输入至预训练的失效压力预测模型中，以确定所述含缺陷管道达到失效强度时流体对应的失效压力；所述失效压力预测模型根据若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到，可以实现以更加全面的表征管道以及缺陷处的各项参数为基础，较为精准的获取管道的失效压力，保证含缺陷管道的极限失效压力的理论值与实际值出入较少，进而指导管道管理人员设置合理的运行压力，避免管道发生破裂失效。
[0087]
作为本文的一个实施例，所述失效强度包括屈服失效强度、流动失效强度和极限失效强度；
[0088]
所述失效压力包括与所述屈服失效强度对应的屈服失效内压、与所述流动失效强度对应的流动失效内压和与所述极限失效强度对应的极限失效内压。
[0089]
在本步骤中，相比于现有技术仅可以得到含缺陷管道的极限失效内压，本文还可以得到含缺陷管道的屈服失效内压以及流动失效内压。因此可以更全面的表征管道在不同状态对应的内压，可以给予管道管理人员更多的选择，屈服失效内压小于流动失效内压，流动失效内压小于极限失效内压。
[0090]
在本文中，三个强度失效准则(以三个材料强度表征)对应了三个失效内压，三个材料强度分别是屈服强度、流动强度(介于屈服和极限抗拉强度之间)和极限抗拉强度，随着管道内压的不断增大，管道缺陷处的等效应力会先达到屈服应力、接着是达到流动应力，最后是极限抗拉应力(强度即应力)。
[0091]
在本文中，之所以定义了材料的屈服、流动和极限抗拉，是因为钢铁材料在受拉力过程中，首先是弹性变形，随着应力的增大材料会首先进入屈服状态，可以理解为材料由弹性变形转为塑性变形，接着材料发生塑性流动变形阶段，流动强度是人为的一个定义，不是材料本身的性质，一般将流动强度定义为屈服和极限抗拉强度的平均值(也有别的定义方法)，最后材料不再具有足够的塑性抵抗拉伸变形，在极限抗拉强度时基本已发生断裂破坏，被拉断，不再有协调变形的能力。
[0092]
如图3所示的失效压力预测模型的训练方法示意图，在本文中，失效压力预测模型使用若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到，具体的，所述失效压力预测模型的训练方法包括：
[0093]
步骤301、获取由若干含缺陷管道的管道参数、若干所述含缺陷管道上缺陷处的缺陷参数以及若干所述含缺陷管道所受外力的外力参数组成的数据集。
[0094]
在本步骤中，在本文中，数据集中包含了多组数据，每一组数据都包含了一个含缺陷管道的管道参数、该含缺陷管道的缺陷参数和该含缺陷管道当前环境下所受外力的外力参数，在本文中，含缺陷管道所受外力的来源包括土体沉降、山体滑坡、地震以及土体冻僵等。
[0095]
在本文中，含缺陷管道上的缺陷可能是由于外界腐蚀形成，缺陷的形状可以为不规则形状，为了简化后续的计算过程，在将数据集输入至状态模拟模型前，可以将不规则形状的缺陷简化为规则形状，如图4所示的缺陷简化前后示意图。在图4中，可以将缺陷简化为矩形，在记录缺陷的缺陷参数时，仅记录简化后矩形的长l、宽w和厚d即可。此外，图4中的d为含缺陷管道的直径，t为含缺陷管道的壁厚，通过这种方式，可以降低缺陷记录人员的记录时间，提升缺陷记录效率。
[0096]
具体的，在本步骤中，
[0097]
根据美国石油学会标准确定所述管道参数的第一取值范围，并在所述第一取值范围内随机生成所述含缺陷管道的管道参数；
[0098]
在本步骤中，根据api specification 5l(美国石油学会标准)标准中规定的x42-x80管道钢的管道外径、壁厚、屈服强度和抗拉强度取值范围，采用随机取值的方式生成管道参数。
[0099]
根据所述管道参数确定所述缺陷参数以及所述外力参数的第二取值范围，并在所述第二取值范围内随机生成所述含缺陷管道的所述缺陷参数和所述外力参数；
[0100]
在本步骤中，依据随机生成的管道参数，再按照0.2d≤l≤1.4d、2t≤w≤14t、0.1t≤d≤0.8t、-0.4f
ref
≤f≤0、0≤m≤0.4m
ref
的规则随机生成缺陷参数和外力参数。在本文中，缺陷参数包括缺陷长度、缺陷宽度和缺陷深度。外力参数包括轴向力和弯矩参数。
[0101]
为了防止随机参数范围过大造成管径、壁厚等参数不匹配现象发生，本文还可以根据美国石油学会标准中的管道材质以及屈服强度将所述管道分类，并在每一个分类中，分别确定该类含缺陷管道的管道参数的第一取值范围；
[0102]
在该类管道的管道参数的第一取值范围内随机生成所述该类含缺陷管道的管道参数。
[0103]
在本文中，以x60管道为分界，设置x42-x60和x60-x80两个大组，保证参数随机化的同时防止取值过度不匹配现象。在本文中，将上述获取的各组随机参数输入到经过验证的状态模拟模型中进行计算，最终获取了354组x42-x60管道失效压力数据、234组x60-x80管道失效压力数据以及100组x42-x80仅内压载荷管道失效压力数据，随机参数及模拟结果基本覆盖了现役大部分油气管道类型。因此，本文中的数据足够全面，可以被后续的预测模型进行训练。
[0104]
将随机生成的若干管道参数、若干缺陷参数和若干外力参数组成所述数据集。
[0105]
如图5—图7所示的随机参数分布的散点图，其中管径取值范围为219.34～963.68mm，管道壁厚取值范围为9.01～19.99mm，屈服强度取值范围为290.1～705mpa，抗拉强度的取值范围为400.3～855.6mpa，缺陷长度的取值范围为50.45～1300.24mm，缺陷宽度的取值范围为18.95～228.91mm，缺陷深度的取值范围为1.023～15.465mm，轴向压缩应力的取值范围为-9599.294～0kn，闭合型弯矩的取值范围为0～1278.826kn
·
m，基本覆盖了现役大部分油气管道类型。
[0106]
本步骤可以采用数值模拟方法获取数据集，也可以通过物理模拟实验方法获取。本文对此不进行限定。
[0107]
步骤302、将所述数据集输入至调整完成的状态模拟模型中，得到与所述数据集中目标管道参数、目标缺陷参数和目标外力参数一一对应的若干失效压力；其中，所述状态模拟模型的边界条件根据所述含缺陷管道的爆破压力测试实验调整得到。
[0108]
在本步骤中，首先建立状态模拟模型：
[0109]
采用有限元软件ansys的apdl编程语言建立了模拟含缺陷管道在内压、轴向力和弯矩共同作用下的爆破失效过程的三维状态模拟模型。通过将状态模拟模型编程化后，可以方便快捷地进行参数的修改，实现不同参数下的快速建模过程。
[0110]
如图8所示的状态模拟模型的网格划分情况示意图，在有限元软件中，由于二十节
点六面体单元在模拟大塑性变形时表现出的优异性能，因此选取二十节点六面体单元(solid186)建立含缺陷管道的主体部分。在本文中可以综合考虑缺陷位置在外力作用下出现的应力集中现象和计算效率，在状态模拟模型建立过程中对缺陷处的网格进行了加密处理，对远离缺陷位置的网格进行了稀疏处理，以保证状态模拟模型模拟效果较好的同时减少计算时间。
[0111]
选取14组公开文献中的爆破压力测试数据对本文建立的状态模拟模型进行验证，这14组数据包含了x46、x52和x60三种钢级，包含了三种不同载荷情形：仅内压作用、内压和轴向压力联合作用以及内压和弯矩联合作用，可以很好地代表本发明中所涉及到的复杂载荷问题，详细信息如表1所示的实际爆破试验和有限元模拟极限爆破压力对比信息表。
[0112]
表1实际爆破试验和有限元模拟极限爆破压力对比信息表
[0113][0114]
根据比较结果可以看出，无论哪种载荷情形，所建立的状态模拟模型在实际爆破试验对应参数下都能够获得较好的模拟结果，证明该状态模拟模型中设定的包含网格、边界条件以及载荷施加方式等方面是合理可靠的。因此，采用该状态模拟模型进行变参数下的含缺陷管道失效压力研究具有较高的可靠性，可以为人工神经网络训练和验证提供便捷、可靠的数据库信息。
[0115]
在建立完成状态模拟模型后，如图9所示的使用状态模拟模型获取数据集的方法示意图。
[0116]
步骤901、将所述数据集导入至状态模拟模型，构建含缺陷虚拟管道；
[0117]
步骤902、对所述含缺陷虚拟管道持续施加内压，并与所述数据集中的所述目标外力参数确定所述虚拟管道的缺陷处所受的三向应力；
[0118]
步骤903、根据所述三向应力确定所述缺陷处的综合等效应力；
[0119]
步骤904、当所述综合等效应力分别达到所述含缺陷管道的三种失效强度时，记录
向所述含缺陷虚拟管道施加的三个内压，并将所述三个内压值记作所述含缺陷管道的所述失效压力。
[0120]
作为本文的一个实施例，如图10所示的状态模拟模型中施加载荷和约束情况示意图，步骤904、所述对所述含缺陷虚拟管道持续施加内压，并与所述数据集中的所述目标外力参数确定所述虚拟管道的缺陷处所受的等效三向应力，进一步包括：
[0121]
将所述含缺陷虚拟管道的一侧管端节点施加完全约束；
[0122]
将所述另一侧管端的中心位置设置参考点并根据所述目标外力参数施加外力；
[0123]
使用耦合技术将所述另一侧管端上的管道节点与所述参考点连接，以使施加在所述参考点的外力施加在所述含缺陷虚拟管道上；
[0124]
将所述另一侧管端的缺陷处所受的环向、径向和轴向的应力作为所述等效应力的计算值。
[0125]
其中a截面(外侧界面)上的所有节点施加完全约束，b截面(内侧截面)自由，并且在其中心位置设置一个参考点c用以施加轴向载荷f和弯曲载荷m，采用耦合技术将内侧截面上的管道节点与参考点c连接，使得施加在参考点c上的力学作用通过连接特性施加到内侧截面的管道单元上，实现管道受外力作用的模拟，其中p代表管道内压、f代表轴向力、m代表弯矩作用。由于有限元模拟的最终目标是确定含缺陷管道的失效压力，因此在施加载荷时，首先在参考点c上同时施加轴向力f和弯矩m，接着在管道内表面施加单调增加的内压载荷，直到管道发生失效情形。
[0126]
所述根据所述三向应力确定所述缺陷处的综合等效应力，进一步包括：
[0127]
根据公式：
[0128][0129]
得到所述等效应力σ，其中σh为所述环向应力；σr为所述径向应力；σ
l
为所述轴向应力。
[0130]
所述当所述综合等效应力分别达到所述含缺陷管道的三种失效强度时，记录向所述含缺陷虚拟管道施加的三个内压，并将所述三个内压记作所述含缺陷管道的所述失效压力，进一步包括：
[0131]
当所述综合等效应力达到所述含缺陷管道的所述屈服失效强度时，记录向所述含缺陷虚拟管道施加的内压，并将该内压记作所述含缺陷管道的所述屈服失效内压；
[0132]
当所述综合等效应力达到所述含缺陷管道的所述流动失效强度时，记录向所述含缺陷虚拟管道施加的内压，并将该内压记作所述含缺陷管道的所述流动失效内压；
[0133]
当所述综合等效应力达到所述含缺陷管道的所述极限失效强度时，记录向所述含缺陷虚拟管道施加的内压，并将该内压记作所述含缺陷管道的所述极限失效内压。
[0134]
步骤303、将若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及所述状态模拟模型计算得到的若干失效压力作为训练集导入至反向传播神经网络中进行训练，得到以管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数为输入，所述失效压力为目标输出的所述失效压力预测模型。
[0135]
在失效压力预测模型的超参数选取方面，激活函数和隐藏层结构(层数和每层节点数)的选取尤为重要。针对8种常用的激活函数(sigmoid function、swish function、
relu function、leakyrelu function、elu function、tanh function、softmax function和softplus function)，分别代入到初步搭建的反向传播神经网络模型中，采用通过状态模拟模型得到的688组数据对反向传播神经网络模型进行训练。通过观察8种激活函数在训练过程中的训练集损失值和验证集损失值的变化规律，最终选取了收敛速度快、训练集损失值和验证集损失值较为接近、波动小的elu激活函数作为本方法中失效压力预测模型的激活函数。
[0136]
确定激活函数后，保持elu激活函数、用于验证的测试集选取率为10％、迭代次数为2200次、每次进入训练的数据数量为156组等参数不变，仅改变模型中隐藏层和各层节点数量。隐藏层层数从2层到11层进行间隔为1的变化，在每一个隐藏层层数设置的基础上节点数从20到200进行间隔为20的变化，通过比较模型训练过程中验证集损失值的大小对隐藏层结构进行评估，最终确定了7层隐藏层，每层具有180个节点的隐藏层结构具有最好的预测效果。因为目前超参数设置情况下的失效压力预测模型无论是在训练集损失还是测试集损失均已达到较低水平，因此可以认为其他超参数的设置情况基本落入了最优范围，不再详细讨论。
[0137]
如图11所示的失效压力预测模型的网络结构，至此，一个完备的能够预测各种管道及管道缺陷情况在复杂载荷作用下的失效压力的失效压力预测模型已完全建立起来，该失效压力预测模型输入层具备9个输入向量，具体为管道外径、壁厚、屈服强度、抗拉强度、缺陷长度、缺陷宽度、缺陷深度、轴向力和弯矩。隐藏层设置为7层，每层具有180个节点，输出层具备3个输出向量，具体为极限失效压力、流动失效压力和屈服失效压力。
[0138]
在建立完成失效压力预测模型后，可以对预测模型进行精度验证，具体过程包括模型自验证和模型外部验证。
[0139]
模型自验证：
[0140]
自验证阶段，基本策略为：从688组总样本数据库中随机选取673组作为训练数据，剩余15组作为验证数据，为了消除主管因素的影响，无论是训练数据还是验证数据均采用随机取样的方法。在这里共进行了6组失效压力预测模型自验证工作，每组验证均随机从总库中选取673组训练数据和15组验证数据，对极限失效压力、流动失效压力和屈服失效压力分别进行了精度验证工作，共获取了90组预测结果和fea结果的对比信息。经过计算，90个数据失效压力预测结果的相对误差平均值分别为2.23％、2.14％和3.12％，说明所建立的失效压力预测模型不论是在准确性还是稳定性方面均具有较高的可靠度，基本可以替代有限元方法来快速获取管道外径、壁厚、屈服强度、抗拉强度、缺陷长度、缺陷宽度、缺陷深度、轴向力和弯矩条件下的含缺陷管道失效压力数据。
[0141]
模型外部验证：
[0142]
外部验证阶段，采用所建立的失效压力预测模型对文献资料中搜集到的实际爆破试验数据进行验证工作。由于实际爆破试验中所采用的含缺陷钢管基本是在严密的机加工条件下制作的缺陷，缺陷处基本不会出现裂纹等劣化失效压力的情况，因此，在使用失效压力预测模型进行预测时，将应用失效压力中的极限失效压力结果对两者进行对比。
[0143]
如图12所示的单一缺陷管道爆破试验数据图，搜集到的27组(按直径由小到大排序)，与此同时，选取了几种常用的极限失效压力预测经验公式对27组爆破试验失效压力进行预测，用以和所建立的失效压力预测模型预测结果进行对比，如图13所示的详细的极限
失效压力对比信息图。需要注意的是，采用本发明中建立的bpnn模型不但能够进行实际缺陷管道常规的极限失效内压预测，还能够同时进行相应的流动失效内压和屈服失效内压的快速预测，具体数据体现在表3的第3和第4列。如图14所示的几种模型对比数据的散点图，可以看出b31g模型、mod b31g模型以及shell 92模型在这27组数据中具有较差的预测精度，从平均相对误差情况来看，本方法中的bpnn模型具有最小的平均相对误差，仅为7.45％，而如shell 92、mod b31g、b31g模型平均相对误差均超出10％，最大为19.11％。虽然pcorrc、cup模型具有相对较高的精度，但是两者不具备预测承受外界载荷情况下的含缺陷管道极限失效内压条件。
[0144]
如图15所示的一种含缺陷管道的失效压力预测装置示意图，包括：
[0145]
获取单元1501，用于获取含缺陷管道的管道参数、缺陷处的缺陷参数以及所述含缺陷管道所受外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩；
[0146]
预测单元1502，用于将所述管道参数、所述缺陷参数和所述外力参数输入至预训练的失效压力预测模型中，以确定所述含缺陷管道达到失效强度时流体对应的失效压力；所述失效压力预测模型根据若干管道参数、若干缺陷参数、若干外力参数以及对应的失效压力训练得到。
[0147]
采用上述技术方案，通过获取单元，可以实现获取到可以表征管道特征以及缺陷特征的管道参数和缺陷参数，还可以获取到管道所处区域对管道施加外力的外力参数，所述外力参数包括所述缺陷处所受的轴向力和弯矩，进而可以更全面的表征管道以及缺陷处的各项参数；通过预测单元，可以实现以更加全面的表征管道以及缺陷处的各项参数为基础，较为精准的获取管道的失效压力，保证含缺陷管道的极限失效压力的理论值与实际值出入较少，进而指导管道管理人员采用合理的内压，避免管道破裂。
[0148]
如图16所示，为本文实施例提供的一种计算机设备，所述计算机设备1602可以包括一个或多个处理器1604，诸如一个或多个中央处理单元(cpu)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备1602还可以包括任何存储器1606，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的，比如，存储器1606可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的ram，任何类型的rom，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储器都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储器可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储器可以表示计算机设备1602的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理器1604执行被存储在任何存储器或存储器的组合中的相关联的指令时，计算机设备1602可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备1602还包括用于与任何存储器交互的一个或多个驱动机构1608，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。
[0149]
计算机设备1602还可以包括输入/输出模块1610(i/o)，其用于接收各种输入(经由输入设备1612)和用于提供各种输出(经由输出设备1614)。一个具体输出机构可以包括呈现设备1616和相关联的图形用户接口(gui)1618。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出模块1610(i/o)、输入设备1612以及输出设备1614，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备1602还可以包括一个或多个网络接口1620，其用于经由一个或多个通信链路1622与其他设备交换数据。一个或多个通信总线1624将上文所描述的部件耦合在一起。
[0150]
通信链路1622可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路1622可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线
链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。
[0151]
对应于图2至图14中的方法，本文实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。
[0152]
本文实施例还提供一种计算机可读指令，其中当处理器执行所述指令时，其中的程序使得处理器执行如图2至图14所示的方法。
[0153]
应理解，在本文的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本文实施例的实施过程构成任何限定。
[0154]
还应理解，在本文实施例中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0155]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本文的范围。
[0156]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0157]
在本文所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
[0158]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本文实施例方案的目的。
[0159]
另外，在本文各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0160]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本文的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本文各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、
随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0161]
本文中应用了具体实施例对本文的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本文的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本文的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本文的限制。