Por L. Barton – Rosen
Resumen
Los operadores necesitan mantener sus oleoductos en buen estado, maximizar su vida útil y controlar los costes. La corrosión externa es una de las principales amenazas a las que se enfrentan los operadores, con un coste anual de millones en identificación, mitigación y reparación. Aunque existen muchos métodos para modelizar el crecimiento de las características de la corrosión, la situación suele ser más complicada en el caso de las tuberías no raspables (non – piggable).
Cuando la inspección en línea (ILI) no es posible, se utilizan modelos basados en el conocimiento que dependen de datos y suposiciones para múltiples variables. La combinación de las variables que se cree que contribuyen a la corrosión se conoce como evaluación directa de la corrosión externa (ECDA). Sin embargo, el ECDA puede requerir a menudo múltiples iteraciones de costosas excavaciones para llegar a buen puerto.
En este artículo se analiza el uso de la herramienta ROSEN Virtual-ILI (V-ILI) para mejorar el proceso ECDA y se demuestra dónde se utilizó V-ILI como arte del proceso ECDA para proporcionar datos de entrada adicionales y una mayor confianza sin necesidad de más excavaciones.
1. Introducción
El proceso ECDA se ha utilizado de muchas formas durante los últimos 30 años, pero no se incluyó en una norma reconocida internacionalmente hasta 2010 (ANSI/ NACE SP502). Esta norma formalizó el enfoque de ECDA en las cuatro etapas que reconocemos hoy en día, basadas en el sencillo bucle de gestión de la integridad de Planificar, Hacer, Comprobar, Actuar:
• Etapa 1 – Planificar – Preevaluación: Recopilación de datos y análisis inicial para decidir los métodos de inspección que se utilizarán y, lo que es más importante, si el enfoque ECDA es viable.
• Etapa 2 – Hacer – Inspección indirecta: Inspección indirecta de la tubería mediante estudio documental y estudios sobre el terreno para identificar y clasificar los puntos calientes de corrosión externos
• Etapa 3 – Comprobar – Examen directo: Excavación en los puntos calientes para confirmar o refutar la presencia de corrosión.
• Etapa 4 – Actuar – Evaluación posterior: Revisión de los resultados del proceso ECDA y de la evaluación de la idoneidad para el servicio/propósito para generar finalmente la definición del intervalo de reevaluación. La base del enfoque estándar ECDA es su dependencia de la cantidad de datos y, lo que es más importante, de la calidad de los datos, que es sin duda el eslabón débil de la cadena. Como en cualquier modelización predictiva, «malos datos de entrada = mala información de salida». De ahí que utilizar el factor de entrada de forma descuidada pueda inutilizar todo el ECDA a ojos de operadores y reguladores. Para mejorar la resolución de datos del proceso ECDA estándar, se utilizó la inspección virtual en línea (V-ILI) basada en el Almacén de Datos de Integridad (IDW) para incorporar los datos recogidos durante muchos años por ILI. V-ILI combina otros datos relevantes, como la pluviometría, el tipo de suelo y el revestimiento, con información sobre tendencias de corrosión en miles de segmentos de tuberías almacenados en el IDW. Mediante algoritmos de aprendizaje automático entrenados en estos datos históricos, la incorporación de V-ILI tiene el potencial de reducir sustancialmente la incertidumbre de ECDA al observar el comportamiento de la corrosión en miles de tuberías piggables similares. Este proceso amplía el horizonte de datos, ya que no sólo tiene en cuenta los resultados locales de la tubería en cuestión, sino también el comportamiento de todas las demás tuberías identificadas en el IDW.
Figura 1: Fundamentos de Virtual-ILI
2. Virtual-ILI
Una tubería (o unión de tuberías) tiene una serie de parámetros que la describen, entre los que se incluyen información sobre el diseño, la construcción y la ubicación; se utilizan como variables predictoras y constituyen la base de las entradas para los modelos de aprendizaje automático. Estudios anteriores [1, 2, 3] han mostrado resultados positivos utilizando V-ILI para predecir daños a terceros, así como la densidad y profundidad máxima de las anomalías de corrosión externa. Además, también se han generado distribuciones generalizadas de la tasa de crecimiento de la corrosión que pueden aplicarse a tuberías con atributos similares de ubicación y construcción. Aprovechando el éxito de estos estudios, se ha adaptado el modelo V-ILI para utilizarlo en apoyo de ECDA. V-ILI [1] es el proceso de utilizar métodos de aprendizaje automático para aprender de una base de datos global de información de inspecciones de tuberías con el fin de predecir el estado probable de una tubería que no se ha visto, una que todavía tiene que inspeccionarse o que no puede inspeccionarse con herramientas ILI convencionales (Figura 1). La etapa final del ECDA (evaluación posterior) consiste en correlacionar los hallazgos esperados con los resultados del examen directo, es decir, ¿hemos encontrado lo que esperábamos: mucha corrosión o ninguna? Aunque encontrar lo que se espera es un signo positivo, sigue existiendo la incertidumbre con respecto a la cobertura de la inspección; por ejemplo, «si hubiera excavado 10 cm más, ¿habría encontrado un defecto en el espesor de la pared del 80%?».
Aquí es donde V-ILI pretende aportar confianza, especialmente a la hora de respaldar las expectativas del examen directo. Como tal, los modelos V-ILI han sido entrenados para predecir dos métricas relevantes del estado de corrosión externa: (i) profundidad máxima (% del espesor de la pared), y (ii) número de defectos de corrosión externa por metro cuadrado. Estas métricas de predicción proporcionan al equipo de verificación sobre el terreno una previsión de lo que es probable que encuentren, aliviando la preocupación de que puedan haber pasado algo por alto inadvertidamente.
Se utilizan tres variaciones de V-ILI para predecir la condición de la tubería objetivo. Estos modelos se definen en:
• Modelo A: Un modelo básico, entrenado con un número limitado de variables predictoras con la intención de ofrecer una visión general del estado de la tubería basada principalmente en tendencias relacionadas con el diseño y la construcción de la tubería.
• Modelo B: Un modelo más sofisticado, con variables de predicción medioambientales además de los datos básicos de diseño y construcción. Al igual que el modelo A, su objetivo es ofrecer una visión general del estado de las tuberías, pero más precisa que la obtenida únicamente a partir de la información sobre diseño y construcción.
• Modelo C: Una ampliación del modelo B que segmenta la tubería y proporciona una predicción del estado por segmento. Las variables de predicción son las mismas que en el modelo B, es decir, datos sobre diseño, construcción y medio ambiente. La intención es predecir qué segmentos es probable que estén en mejor o peor estado, reflejando la realidad de que muchas tuberías están en general en buen estado y algunas tienen algunos segmentos «malos».
Para que un modelo pueda ser entrenado y evaluado, debe disponerse de suficientes datos de inspección de ILI por pérdida de metal, representativos de la población objetivo que el V-ILI está intentando predecir. Por ejemplo, si intentamos predecir el estado de las tuberías no inspeccionadas instaladas durante un periodo determinado, es importante que el IDW disponga de un número suficiente de estos grupos para aprender de ellos. La misma lógica se aplica a otras categorías, como el revestimiento externo, el grado de la tubería, la ubicación, etc. Un reparto desequilibrado de los datos entre estos grupos (por ejemplo, si los datos están dominados por tuberías con un revestimiento concreto) puede dar lugar a sesgos, con efectos perjudiciales sobre la capacidad del modelo para realizar predicciones con éxito.
El IDW es un repositorio central que contiene datos de inspección en línea de decenas de miles de tuberías que ROSEN ha inspeccionado a lo largo de varias décadas, incluidos los metadatos de tuberías asociados. La tabla 1 resume el estado del IDW con respecto a las inspecciones de pérdida de metal en el momento de redactar este informe.
Tabla 1: Resumen del almacén de datos de integridad (2023)
Tabla 2: Resumen de los proyectos
3. Una aplicación de Virtual-ILI
El enfoque combinado ECDA y V-ILI se investigó para un oleoducto que consideramos típico para la aplicación de ECDA.
Se trata de un gasoducto relativamente corto, de sólo 7 km de longitud. Atraviesa terrenos agrícolas y es una sección de presión relativamente alta de un sistema de distribución de gas que toma gas natural de un sistema nacional de transporte y lo suministra a una pequeña ciudad. El gasoducto se instaló a mediados de los años 70 y, durante su vida útil, nunca se había sometido a inspecciones ni a actividades de limpieza. En el cuadro 2 se resumen los detalles de la tubería.
Antes de este estudio, existía cierta incertidumbre sobre el estado de la tubería. No se había realizado ninguna inspección interna y no se disponía de los resultados de ningún estudio histórico sobre el terreno, lo que no daba ninguna pista sobre el funcionamiento de las barreras de mitigación de la corrosión de la tubería, como la protección catódica (CP). Sin embargo, no había pruebas físicas o directas de que la tubería estuviera en mal estado o degradada. Para comprender mejor la tubería, se adoptó un enfoque por fases basado en ECDA en combinación con V-ILI para respaldar los hallazgos y priorizar los lugares de excavación y examen directo.
La preevaluación de la etapa 1 concluyó que, dado que la tubería transporta gas de venta en seco para uso de los clientes, era poco probable que la corrosión interna fuera significativa; por lo tanto, los esfuerzos deberían centrarse en un enfoque ECDA. Una brecha en el análisis mostró que no había datos suficientes para pasar inmediatamente a la Etapa 3 y seleccionar lugares para excavar y comprobar el estado. La combinación de la antigüedad de la tubería (> 40 años) y la falta de registros fiables indicaba que el estado de la tubería podía estar degradado. La experiencia indica que los operadores diligentes que mantienen sus tuberías en buen estado también llevan registros exhaustivos, por lo que la opinión de los expertos se inclina por la cautela cuando faltan registros.
En el siguiente paso, como parte de la Etapa 2, se llevaron a cabo un estudio de protección de intervalo cercano (CIPS) y un estudio de gradiente de tensión de corriente continua (DCVG) para recopilar información sobre el rendimiento de la polarización CP y el estado del recubrimiento. Aunque las inspecciones sobre el terreno suelen ser más fáciles de realizar que las ILI o las pruebas hidrotérmicas, no se trata de una tarea trivial, y para obtener resultados de alta calidad es necesario movilizar a un equipo experimentado y tener acceso para recorrer la ruta de la tubería, lo que también puede ser difícil de organizar y costoso.
En resumen, no se encontraron características significativas en las inspecciones CIPS y DCVG, y la mayoría de los defectos del recubrimiento se consideraron menores, mientras que todos los defectos satisfacían los criterios mínimos de protección de -850mVCSE. Sólo un defecto del recubrimiento se consideró significativo, pero de nuevo cumplía los criterios mínimos de protección. Por consiguiente, el proceso de evaluación indirecta no proporcionó muchas localizaciones de interés, aparte de la localización singular impulsada por la indicación DCVG significativa. En este tipo de situación, el número de excavaciones necesarias para demostrar el estado de la tubería puede ser considerable, especialmente cuando se trata de demostrar la ausencia de defectos de corrosión, lo que es intrínsecamente más difícil que demostrar la presencia de corrosión.
Con el fin de proporcionar un mayor contexto para el número de excavaciones necesarias y para obtener una mayor confianza en el alcance y la gravedad de la corrosión, se utilizó V-ILI. El objetivo era segmentar aún más la tubería para identificar cuántos segmentos posibles tendrían más probabilidades de contener corrosión, si se trata de segmentos concretos y cuál podría ser su gravedad basándose en los miles de tuberías similares presentes en el IDW. Este proceso aumenta la confianza en los resultados de la metodología de evaluación directa y proporciona una mayor justificación del estado de la tubería.
El modelo C (geoenriquecido y segmentado) identificó dos segmentos:
• Segmento 1, que va desde el inicio de la tubería hasta aproximadamente el punto de 6 km.
• Segmento 2, que comprende el resto de la tubería.
Los segmentos se muestran en un mapa a continuación en la Figura 2. Los colores azul y rojo corresponden a los segmentos 1 y 2. Dentro del IDW global de oleoductos, el conjunto de datos utilizado para este estudio comprendía datos de 1.868 oleoductos coincidentes, considerados un subconjunto con buena representación para el oleoducto objetivo. Se incluyeron oleoductos de Europa y Norteamérica con años de construcción comprendidos entre 1940 y 2020.
Utilizando los algoritmos de aprendizaje automático del conjunto de datos emparejados, se predijo que la densidad de características dentro de la tubería objetivo era de Clase 3 (≥ 0,001 – ≤ 0,03 defectos por m2) con una confianza del 80% tanto para el Segmento 1 como para el Segmento 2, lo que sugiere una distribución uniforme baja de características a lo largo de toda la longitud.
Se predijo que la profundidad máxima de las características era de Clase 2 (0% – 25% de espesor de pared) para el Segmento 1 con una confianza del 32%, y de Clase 3 (entre 25% y 50% de pérdida de metal en profundidad) para el Segmento 2 con una confianza del 39%. Esto sugiere que se prevé que los defectos más profundos se encuentren en el tramo 2, el último 1 km de la tubería. Obsérvese que la confianza en esta predicción de pérdida de pared es baja.
En este estudio no se investigaron las razones de esta baja confianza, pero podrían ser:
• Los datos de entrenamiento no eran lo suficientemente representativos como para proporcionar una coincidencia de alta confianza.
• El estado de los segmentos coincidentes en los datos IDW puede haber sido muy variable.
• Segmentos similares en los datos IDW pueden estar cerca del borde de los umbrales definidos.
Tras un análisis de los datos de la prospección sobre el terreno y de los resultados del V-ILI, se eligieron cuatro lugares de excavación que ofrecían las mayores posibilidades de encontrar corrosión significativa y representaban mejor la posible dispersión de los datos. La combinación de los estudios V-ILI y sobre el terreno sugería que era poco probable encontrar corrosión significativa en ninguna de las localizaciones, pero que los defectos más profundos deberían estar presentes en el Tramo 2. Se consideró que las localizaciones 1, 2 y 4, todas ellas en el Tramo 2, tenían la mayor probabilidad de presentar corrosión significativa, mientras que la localización 3 era necesaria para realizar la validación en el Tramo 1, donde se consideraba que la probabilidad de corrosión profunda era menor.
Las distancias y criterios se resumen en la Tabla 3.
Cuadro 3: Excavaciones resultantes de la prospección sobre el terreno y del V-ILI – ID de localización, distancias asociadas y criterios.
4. Resultados sobre el terreno
4.1 Ubicación 1
Contrariamente al diseño previsto, se comprobó que el revestimiento era una cinta de polietileno (PE) de una sola capa, no bituminosa (según los datos facilitados), lo que arroja más dudas sobre los registros del sistema. Se observó un único defecto en el revestimiento debido a la carga de tierra de la envoltura junto con una mala adherencia, ya que el revestimiento se despegaba con facilidad; también se apreciaba una ligera corrosión superficial en la superficie de la tubería, probablemente como resultado de una mala preparación de la superficie durante el proceso de envoltura, ya que la cascarilla de laminación se desprendía y quedaba impregnada en el adhesivo. Se confirmó que el sistema CP funcionaba, como demostraban los depósitos de hidróxido blanco bajo el revestimiento. Y lo que es más importante, no había indicios de corrosión de profundidad significativa en el emplazamiento, lo que cumplía las expectativas.
Figura 2: Mapa que muestra el trazado de la tubería con el tramo 1 en azul y el tramo 2 en rojo, además de los lugares de excavación
4.2 Ubicación 2
El revestimiento era de nuevo una cinta de PE de una sola capa, no bituminosa. De nuevo, se observaron pequeños defectos en el revestimiento. Se encontró un único defecto de revestimiento debido a un solapamiento insuficiente de la envoltura en la posición de las 6 en punto, junto con una adhesión deficiente atribuida a una mala preparación de la superficie durante la aplicación del revestimiento. Se confirmó que el sistema CP funcionaba, como demostraban los depósitos de hidróxido blanco bajo el revestimiento. Y lo que es más importante, una vez más no había indicios de corrosión de profundidad significativa en el lugar.
Figura 3: Resultados generales en el emplazamiento 1
Figura 4: Resultados generales en el emplazamiento 2
Figura 5: Resultados generales en el emplazamiento 3
Figura 6: Resultados generales en el emplazamiento 4
4.3 Ubicación 3
El recubrimiento en esta ubicación era un sistema de envoltura de goma, no el bituminoso esperado ni la cinta de PE vista en las ubicaciones 1 y 2, lo que arroja más dudas sobre los registros del sistema. Se descubrieron defectos menores en el recubrimiento, además de pruebas de una adhesión deficiente, ya que el revestimiento se desprendía con facilidad y se apreciaba una ligera corrosión superficial en la superficie de la tubería en las zonas de solapamiento. El sistema CP funcionaba; sin embargo, era evidente que se había producido cierto apantallamiento, lo que había dado lugar a la formación de algunas pequeñas picaduras de corrosión de < 1 mm de profundidad (< 11% del peso).
4.4 Ubicación 4
En la ubicación final, se confirmó que el recubrimiento era el bituminoso original de la década de 1970. Dada la edad relativa del recubrimiento y las apariencias iniciales, se comprobó que estaba en buenas condiciones, sin defectos en el recubrimiento. El bituminoso se mostró quebradizo y fácil de retirar; sin embargo, esto es lo que cabe esperar de los recubrimientos bituminosos. Tras retirar una pequeña sección del recubrimiento para confirmar su estado, se comprobó que el sistema CP funcionaba correctamente, con una fina capa de carbonato en la superficie y sin indicios de corrosión de profundidad significativa.
En resumen, los defectos de corrosión medibles eran mínimos en cualquiera de los cuatro lugares excavados. Tres de los lugares de excavación se encontraban en el segmento de la tubería que V-ILI predijo que se encontraba en peor estado, y dos se encontraban en las ubicaciones de las zonas más significativas derivadas de los estudios sobre el terreno, es decir, CIPS y DCVG.
Tabla 4: Resumen de los resultados de la excavación
5. Conclusiones
La tubería, a pesar de su antigüedad y de la falta de registros de datos históricos, se encuentra en buen estado y es apta para el servicio futuro, con el apoyo de evaluaciones posteriores para controlar los cambios.
La opinión de los expertos por sí sola habría llegado a la conclusión de que el estado era incierto y que podía haber una pérdida de metal potencialmente significativa debido a la antigüedad de la tubería y a la falta de datos pertinentes sobre el sistema CP y el revestimiento. A falta de datos históricos pertinentes y fiables, la opinión de los expertos era limitada y, por tanto, conservadora.
El modelo V-ILI desarrollado mediante aprendizaje automático basado en un conjunto de datos de casi 2.000 tuberías predijo que el estado era aceptable. Es decir, se predijo cierta corrosión (de 0,001 a 0,03 rasgos por m2, o hasta 1 rasgo cada 2,5 juntas de tubería), y se predijeron profundidades máximas del 25% al 50% del grosor de la pared para el último 1 km de la tubería. En las excavaciones realizadas en los lugares en los que la corrosión era más probable (según los modelos V-ILI y ECDA), aunque la probabilidad seguía siendo baja, se encontraron algunos defectos en el recubrimiento y en la superficie. Sin embargo, no se observaron rasgos de corrosión significativos, siendo el máximo < 11% en peso. Por lo tanto, se espera que el estado general de la tubería sea bueno, evaluación respaldada por la correlación con las excavaciones sobre el terreno de las predicciones tanto de ECDA como de V-ILI.
Los modelos para predecir el estado de la tubería desarrollados mediante Machine Learning y una muestra adecuada tomada del IDW resultaron útiles para apoyar el proceso ECDA, sobre todo como parte de la evaluación previa con datos iniciales mínimos, mediante la interpretación de los resultados de la inspección sobre el terreno y la selección y realización de las excavaciones pertinentes. De este modo, la V-ILI demostró ser una herramienta útil para mejorar la confianza en los resultados del examen, por ser representativos de la tubería.
La integración de V-ILI en un proceso ECDA proporciona datos para respaldar la experiencia y las opiniones de los expertos en integridad/corrosión de tuberías, reforzando la posición de los expertos y proporcionándoles una aportación adicional que puede utilizarse cuando los datos históricos de inspección o estudio son escasos. Esto es especialmente cierto en el caso de tuberías en las que la corrosión puede ser mínima, ya que demostrar la ausencia de corrosión puede ser más difícil que identificar su presencia.
6. Trabajo adicional
Los resultados iniciales de la integración de V-ILI en el proceso ECDA como herramienta de cribado son prometedores, especialmente en lo que se refiere a aumentar la confianza en los resultados ECDA cuando se dispone de datos limitados. La integración de datos adicionales de ILI en el IDW aumenta la variedad y la cantidad de datos de canalización relevantes de casos diferentes y similares, ampliando también la capacidad de V-ILI para ofrecer predicciones más precisas. ROSEN seguirá desarrollando no sólo los algoritmos del modelo, sino también el modo en que V-ILI puede integrarse en el núcleo del proceso ECDA.
