海上鑽井立管系統用於海上勘探，作為連接鑽井船和海底井口的管道。它是一個複雜的海底管道系統，通常由75至90英尺長的接頭組成，這些接頭通常按順序組裝，直到到達井口，有時水深超過10000英尺。
在一次旨在確保符合監管要求的立管系統再認證項目中，檢查結果強烈顯示該系統曾遭受加速腐蝕。碳鋼在海水浸沒應用中的腐蝕速率通常為每年0.1-0.4毫米。檢查數據顯示，局部腐蝕速率超過每年4毫米。 30個立管接頭完全拆卸並進行了檢查。然而，由於65個立管接頭位於海上且已投入使用，因此無法進行檢查。為了量化運作風險並估算不符合相關規範的機率，迫切需要將30個已檢查單元的腐蝕數據外推至這65個無法檢查的單元。
利用30個立管接頭樣本的資料分佈，透過蒙特卡羅模擬進行計算。模擬採用快速靈活填充設計實驗（FFSFD）模型建立傳遞方程，並透過確定性計算機模擬產生響應值。模擬結果表明，如果系統在其設計極限下運行，則不合規風險不可接受；但即使略微降低管道壓力，也能將不合規風險降低到可接受的水平。
大家好，我叫大衛‧斯卡斯喬（David Skaarsjoe），來自瑞典。過去十年，我一直生活和工作在巴西。我負責HMH公司在巴西的一個工程團隊。今天我將分享一個與我們專案相關的案例研究，但首先我會介紹一下公司。然後，我們會探討問題及其定義、背景、我們所使用的流程和方法，以及最終的結論。
HMH是一家相當年輕的公司，實際上成立於2021年，但其歷史可追溯至125年前，旗下擁有許多不同行業的知名企業。例如，您可以提到貝克休斯（Baker Hughes）、MHWirth、Aker Solutions、GE Oil and Gas，以及我們大部分產品所屬的[聽不清楚 00:00:53]、MH、[聽不清楚 00:00:55]等公司。我們為海上鑽井、建築和採礦業提供設備。我們擁有全套海上鑽井設備，所有設備都整合在一個上部模組中，包括頂部驅動裝置（鑽機本身）、鑽頭、泥漿處理系統、泥漿泵、壓力控制裝置（例如防噴器）和井口連接器。在船舶和海底之間（防噴器所在的位置），我們使用名為立管的產品，本次示範將展示此類設備所需的各種產品。
海洋立管本質上是一種用於深水海上鑽井的管道系統。它是連接鑽井船和海底防噴器（BOP）的管道。它由多個不同的接頭組成，通常長75到90英尺（約23到27米），並按順序組裝，直至到達約10,000英尺（約3,000米）的深度。整個系統重約2,000到3,000公噸，因此是一個相當大的系統。每個接頭都由一系列不同的管線組成。中心是主管道，鑽井作業（聽不清楚 00:02:14）和下放工具都透過它進行。此外，還有負責為水下設備提供壓力的液壓管線、用於井控的節流管線和壓井管線，以及用於將泥漿流量提升至立管處理裝置並返回鑽井平台的增壓管線。立管兩側亦設有陰陽接頭。本次報告將重點介紹主線，儘管本次調查對所有線路都進行了評估。
但主線才是最重要的，同時也要將演示控制在合理的範圍內。
主管道的主要載重工況是爆破載重，這也是我們評估的重點。主管道的典型直徑約為21英寸，壁厚為0.75至1英寸，方便您理解。背景是這樣的：我們為一個客戶完成了一個項目，並檢查了30個陸上立管接頭。在檢查過程中，我們發現了電偶腐蝕的跡象，測量結果顯示每年材料損失約4毫米。所有這些缺陷都基於計算進行了評估，但有些缺陷雖然已獲批准，但仍處於限值範圍內。整個立管系統由95個接頭組成。我們在船上發現了65個海上接頭。這些接頭無法進行檢查，因此，問題就出現了：這65個立管接頭的狀況如何？我們如何才能做出工程處置或評估這些接頭的狀況？答案基本上是統計數據。那時我就開始深入研究，分析我們在 30 個關節上發現的情況，以及如何將其應用於我們無法接觸到的 65 個關節。
我們採用的流程相當簡單。我們收集了30個可存取接頭的資料。我們運行篩選程序，檢查相關性、交互作用，並識別分佈。我們基於確定性計算進行了實驗設計（DOE），以建立數學模型。我們將此模型與分佈情況結合，運行蒙特卡羅模擬，從而得出不合規機率的結論。第一步，我們透過傳統方法（例如測量、目視檢查等）收集資料。我們將所有資料以及每個接頭的運行資料輸入到JMP的資料表中。我們使用圖形生成器來獲得清晰的概覽。在此圖中，您可以看到每個立管接頭都已表示出來。底部的X軸表示旋轉位置（以度為單位），此處表示沿管道的位置，每個點代表一定的腐蝕損傷程度，並標明了深度、點的大小以及立管上不同線條的顏色。我們執行篩選程序來檢查相關性。
當變異數不齊時，我們使用了相關矩陣、單因子變異數分析和非參數比較。我們得出了一些結論。其中一些結論是確定性的，與實際問題無關，但我們仍然有一些結論需要在模擬中單獨處理。
但總的來說，腐蝕過程具有高度隨機性的假設得到了證實。它主要取決於諸如隨機性很強的電接觸、塗層損傷發生的位置和時間等因素。我們需要追蹤的分佈基本上來自我們用於計算的程式碼，即DNV腐蝕管道代碼，該代碼可以評估管道的腐蝕損傷。通常，可變變數包括壁厚。我們還有腐蝕坑的延伸範圍、損傷的大小、損失量以及與其他損傷的接近程度。最終，這一點被證明非常重要，您將在後續的演示中看到。我們使用JMP及其分佈平台識別了這些分佈。 CFD圖是一個很好的工具，可以用來檢驗分佈與經驗分佈的適合度。我們檢查了許多不同的分佈，並發現了許多不同的分佈，因此我們必須非常謹慎地工作，以確保所有步驟的保守性。
例如，我們在這裡就遇到了這種情況，腐蝕損傷的位置並不符合常態分佈，但這是可以理解的，因為立管的某些區域暴露在外，容易受到損傷，而有些區域則不會。
我們設計的DOE（實驗設計）的反應基本上是確定性計算的結果。我們採用了靈活的快速填充設計。它旨在優化設計空間的覆蓋率並最大限度地減少迭代次數。我們使用的連續因子包括：腐蝕坑內的壁厚（即腐蝕去除部分材料後的剩餘壁厚）、最大損傷擴展範圍（即腐蝕區域的大小）以及管道周圍未受影響的壁厚。我們使用檢測結果的機率密度函數來定義因子水準。為了確保能夠捕捉到罕見事件並保證良好的可靠性，我們對這些因子水平進行了略微擴展。我們使用Graph Builder中的密度函數來檢查覆蓋率，這對我作為工程師來說是一個非常好的工具，可以檢查覆蓋率不足的區域以及這些區域是否至關重要。正如我所說，響應是確定性計算的結果，基本上是允許利用率。
我們運行了實驗設計（DOE）。它對所有不同的運行進行了確定性計算。擬合高斯過程模型，結果與我們的計算結果非常吻合。結果表明，對主管影響最大的主要因素是周圍壁厚。損傷擴展的影響最小。但是，坑壁厚度與損傷擴展之間的交互作用占主導地位，達到16.5%。當然，由於這裡存在許多交互作用，我們也必須將這種交互作用保留在模型中。蒙特卡羅模擬是透過將高斯過程模型的預測公式複製到DOE表中來完成的，並根據檢查過程中發現的分佈產生不同因素的分佈，然後我們得到了此處所示的每種損傷的允許利用率預測值。我們還在此表中添加了其他內容。其中一個亮點是，我們基於隨機整數分佈模擬了一個數值。
我們為每個接頭分配了一個介於 1 到 285 之間的數字。這是調查的一部分，我們需要知道每個接頭有多少個凹坑。我們發現平均每個接頭有七個凹坑是一個非常保守的估計。基本上，我們將這個數字應用到每個管道上。
當我們再次執行分析程式時，我們可以繪製出這285個接頭上不同凹坑的位置。您可以看到，下方顯示了每個接頭的位置，而這裡則顯示了管道上損傷的位置。您可以看到，這種二項分佈的影響在於，腐蝕機率較高的區域會聚集在一起，彼此距離更近。我們使用能力分析法對所有單獨的損傷進行了分析，但發現每個損傷單獨超過允許使用量的機率都極低。這意味著我們需要考慮當損傷彼此靠近時，需要根據規範將它們合併，而我們正是這樣做的。經過調查，我們發現了大約177個案例。這裡只是一個例子，主管道上有177個案例需要合併，因為它們不符合缺陷間距的要求。我們對這177個案例進行了重新建模，賦予它們新的延伸範圍、深度和管道周圍的厚度。
我們使用相同的預測公式來產生新的機率和新的分佈。
我們利用這些分佈，透過能力分析來檢驗利用率超過 1、1.1、1.2 直至 1.5 的可能性。這樣，我們就可以繪製出圖表，顯示超過每個利用率的機率。有趣的是下一步，因為當我們將此結果外推到整個系統層面時，我們需要從單一缺陷入手，綜合考慮其影響。我們需要從單一接頭開始，因為每個接頭連接多根管道，然後我們需要擴展到 65 個接頭。我們基本上是基於獨立事件的乘法規則來計算的。但有趣的是，利用率與管道內的壓力呈線性關係。這意味著我們可以轉換座標軸，將壓力值放在 X 軸上，而不是利用率，從而在 Y 軸上建立不合規機率。我們發現，在這個壓力範圍內（約 3950 PSI），主管道完全主導了不合規機率。
低於這個數值，即使我們降低主管道壓力，也不會對不合規的機率產生太大影響。
我們必須降低節流和滅井管線的壓力。您可以看到，圖中的紅線代表節流和滅井管線的壓力，當其降低約 30% 時，主管線的壓力也隨之降低，不合規的機率呈對數線性下降。結論是，我們可以使用 JMP 進行分析，量化客戶面臨的風險。透過將節流和滅井管線的壓力降低 10%，主管線的壓力降低 30%，風險可以接受。由於計劃作業的壓力低於此值，因此不會對客戶的營運造成任何影響。透過這種方式，我們可以爭取更多時間來處理問題，從而為客戶節省了數週的停機時間。
謝謝。
