腐蚀数据：有效资产完整性管理的关键 

腐蚀数据在资产腐蚀和完整性管理中发挥着关键作用。它为确保资产的安全性和使用寿命提供了重要信息。尤其是在使用挥发性材料的加工密集型行业，如石油和天然气或石化行业，腐蚀是常见的损害来源。  

有效的腐蚀管理需要高质量的腐蚀数据。但要将这些数据转化为有用的信息，首先必须对其进行分析和解读。使用数据分析和可视化工具可以使设备剩余寿命的估算过程更加准确，并增强数据驱动决策的信心，从而实现潜在的成本节约。 

在这篇博文中，我们将探讨准确腐蚀数据的价值，并讨论腐蚀分析和可视化如何在腐蚀检测管理中发挥作用。  

腐蚀数据是与金属因暴露于环境因素和工艺流体而产生的化学或电化学腐蚀有关的信息。这些数据可以让我们深入了解任何特定资产的当前状态，并有助于预测和预防未来的腐蚀。  

基于风险的检查 (RBI)或腐蚀研究的时间间隔和结果也被视为腐蚀数据。逾期检查计划和目视检查期间收集的数据也可用作腐蚀数据。  

为确保从腐蚀检查和监测中获得相关的腐蚀数据，您需要了解系统中的预期情况和降解机制。您可以利用这些信息制定良好的检查计划，并收集准确可靠的腐蚀数据，这将有助于您发现潜在的损坏，并在其变成更大的问题之前进行修复。  

例如，如果您预计应力腐蚀开裂是系统的退化机制，但却只关注壁厚损失，那么您可能会错过可能影响资产完整性的宝贵信息。  

在资产的设计阶段，您可以根据理论研究来考虑潜在的降解机制。这可能包括对温度、湿度、机械应力和化学作用等因素影响的预测。 

此外，您还可以使用理论方法来估算资产的使用寿命和降解的长期影响。但只有当资产投入使用时，您才能通过检查收集到真实的腐蚀数据。  

一旦资产开始运行，您就可以开始从各种来源收集腐蚀数据，其中最重要的是腐蚀环路。腐蚀环路将具有类似降解机制的设备和管道归类为易于管理的部分，并对其进行监控和分析，以确定发生故障的可能性。  

腐蚀循环可用于改进检查策略，并在一份文件中收集所有相关信息。通常情况下，该文件采用工艺流程图的格式，包括结构材料、介质、运行条件和预期降解机制。这构成了所有腐蚀管理框架的基础，因为一旦定义了降解机制，您就可以考虑要实施哪些障碍来避免这些机制在其流程中发生。 

要实现成功的腐蚀管理，就必须建立监测结果的历史记录，并将这些数据关联起来，以确定趋势和模式。您可以使用可视化元素以有意义的方式表示数据，以确定和监控资产的性能和状况。数据可视化工具提供了一种便捷的方式来查看和了解数据集中的趋势、模式和异常值，从而帮助您找出需要改进或需要关注的领域。 

让我们来看看理想的腐蚀数据管理流程应该是什么样的： 

收集数据的方法取决于所需的数据类型，可以通过检查表，甚至通过测量组来完成。虽然您可以随时打印检查表，然后将采集到的腐蚀数据导入检测软件，但这样做肯定会增加工作量，而且容易出现人为错误。  

因此，带有可简化个性化检查单配置的集成工具的检测软件就显得尤为重要。例如，IMS 软件中的动态表格就是一种通过标准化检查清单来优化检查工作流程的工具。 

要简化检查流程，首先需要为特定场所创建数字化标准化检查表。考虑使用允许离线使用的检查软件。有了这种软件，您就可以在现场使用平板电脑或移动设备直接在数字检查表中实时记录检查结果。这样可以确保捕获的数据自动提交到检查数据管理系统中，以便随时进行分析。  

处理和分析腐蚀数据主要有两种方法：  

KPI 控制面板是压缩数据和了解趋势的标准化方法。它们提供了一种可配置的格式，可以触发额外的操作以防止失败。将所有关键绩效指标整合到仪表盘中，您就能获得一个可视化的数据概览。 

通过 KPI 控制面板管理腐蚀数据并使其可视化的一个例子就是完整性操作窗口 (IOW)。通过监控缓蚀剂注入率，您可以检测到与规格的偏差。然后，您就可以利用这些信息来解决问题，以免影响资产的完整性。  

另一个例子是在进行变更管理 (MOC) 或操作风险评估时。如果用于注入缓蚀剂或杀菌剂的泵出现问题，您可以评估这种情况的风险，并决定如何处理。通过在一个地方获取所有信息，您可以做出更好的决策，并采取积极措施来防止与腐蚀相关的故障。 

异常检测用于数据出现故障或异常时。您需要从不同角度分析数据，并将其与外部来源关联起来。这种方法有助于识别潜在风险，并采取积极措施防止与腐蚀相关的故障。 

收集和分析数据后，您还需要计算资产的剩余寿命 (RL)。RL 计算相当简单，因为 RL 是通过腐蚀率计算出来的。不过，计算时需要精确的腐蚀率，这也是需要良好数据的地方。  

一旦计算出设备的剩余寿命，这些数据就能帮助您决定是增加还是减少检查频率。此外，您还可以利用这些数据就哪些部件需要检查以及检查的程度做出明智的决定。 

资产完好性管理是一个不断改进的过程，它是一个循环往复的过程，只有在设备报废时才会结束。在每个阶段，拥有的高质量腐蚀数据越多，流程就越顺畅。  

该循环以基本要素为起点，如工程数据、建筑材料、启动日期、工艺条件、材料和 RBI 数据，用于制定设备维护计划，确定检查的频率和范围。 

在资产维护战略阶段，您将通过分析不同学科针对该设备以及受影响和影响设备的数据来优化计划。 

在下一阶段，您将执行优化计划，并从 IOW、壁厚测量、目视检查、无损检测等各种来源收集数据。 

在这一阶段，您将通过关键绩效指标、异常分析和根本原因分析对收集到的数据进行分析，以评估设备状态并改进基本要素。然后，循环再次开始。
 

正如我们现在所看到的，在资产完整性管理的整个过程中保持良好的腐蚀数据非常重要，以确保有效的腐蚀趋势和数据分析，从而发现任何类型的老化退化。但是，未经处理和分析的数据是没有用的，因为它无法帮助决策。数字检查表等技术的使用有助于以结构化的格式输入数据，使其更易于管理、可视化和分析腐蚀研究和一般退化情况。  

有了 IMS，就可以开发一个腐蚀管理框架，对腐蚀数据进行全面管理。IMS 集成了多种完整性分析工具，包括基于风险的检查模块和 S-IDAP 等分析工具，用于可视化和腐蚀管理。此外，IMS 还提供了与 CMMS 和企业资产管理的接口，使现场数据与现有维护系统的集成变得更加容易。通过让所有团队随时了解设备的最新情况，您可以将 IMS 作为一个完整的资产完整性管理工具。