基于物理机制与数据驱动融合的少样本裂纹深度数据下管道剩余使用寿命概率预测

《Journal of Pipeline Science and Engineering》：Prediction of pipeline remaining useful life based on few-shot crack depth data

　　

裂纹扩展是导致结构失效的主要因素之一，而在实际工程中常面临裂纹检测数据稀缺、扩展机制复杂及存在不确定性等挑战。研究人员提出一种融合物理机制与数据驱动方法的混合方法，用于在少样本裂纹深度数据条件下对管道剩余使用寿命进行概率预测。首先，基于Paris裂纹扩展方程在物理约束下对裂纹深度历史趋势进行逆向内插，并构建长短期记忆（LSTM）神经网络对未来演化路径进行时域外推，从而构造完整的裂纹扩展序列。其次，利用断裂力学中失效评估图（FAD）的安全因子评估裂纹深度数据，建立管道裂纹状态空间。最后，采用二阶马尔可夫链描述裂纹状态转移过程，实现剩余使用寿命分布的概率预测。结果表明，该方法能有效克服少样本数据下的数据稀疏问题，二阶马尔可夫链对裂纹扩展的路径依赖性具有较强刻画能力，预测结果兼具物理可解释性与统计可靠性，为实际工程中管道剩余使用寿命预测提供了可行方案。

研究背景方面，管道作为油气能源运输的关键基础设施，在长期复杂环境与循环载荷下结构完整性面临严峻挑战，其中裂纹因其隐蔽性强、扩展突发而成为泄漏爆炸等重大事故的主要诱因。当前管道剩余使用寿命预测研究分为基于断裂力学的物理模型与基于机器学习的数据驱动两类：前者依赖大量实验或有限元模拟，难以快速获取扩展特性；后者高度依赖缺陷尺寸数据质量，而管道内检测通常每3至5年一次，2015年后投运管道检测次数有限，导致少样本裂纹深度数据下预测困难。为此，研究人员以中国北方旱区一条X70钢天然气长输管道（设计压力10 MPa、管径1016 mm、壁厚17.6 mm，2020与2024年两轮内检测发现11条危险扩展裂纹）为对象，开展少样本条件下的剩余使用寿命概率预测研究，相关成果发表于《Journal of Pipeline Science and Engineering》。

关键技术方法上，研究人员采用三阶段混合框架：其一，基于Paris疲劳裂纹扩展方程在物理约束下逆推2021至2023年历史裂纹深度，按各年运行天数比例分配扩展量并叠加正态误差（均值0对应内检测精度0.1 mm标准差）；其二，以LSTM神经网络（2层堆叠、6神经元、遗忘门参数0.15、循环丢弃率0.23）递归外推未来裂纹深度，限定年最大扩展速率不超过历史最大值；其三，用FAD安全因子S_F（极限点到原点距离与评估点到原点距离之比）将裂纹离散为4态空间（S_F≥2正常、[1.33,2)关注、[1,1.33)需修复、<1失效），再以二阶马尔可夫链构建16×4转移概率矩阵预测剩余寿命分布。

研究结果部分，第一章裂纹深度数据扩充中，1.1节通过Paris方程（da/dN=C(ΔK)^m，ΔK=K_max?K_min，K=G₀[p/(R_o²?R_i²)+F/(π(R_o²?R_i²))]√(πa/Q)）积分得日扩展量Δa，结合2020与2024检测值及逐年运行天数（263、196、285、331天）反演中间年深度，见表3所示11条裂纹2021至2023年扩展值；1.2节用LSTM外推未来深度，以2020至2023年数据预测2024年检测值平均误差6.55%、最大8.9%，优于RBF神经网络与随机森林。第二章失效评估图中，2.1至2.3节给出评估点坐标L_r=σ_ref/σ_ys、K_r=K/K_mat，失效评估曲线f(L_r)分段表达式及极限线L_r,max=(σ_ys+σ_μ)/(2σ_ys)；2.4节定义S_F并依表1划分4态，S_F<1判定为寿命终止。第三章基于二阶马尔可夫链的剩余寿命预测模型中，以X_t∈{1,2,3,4}表示年第t年裂纹态，转移概率p(X_t=s_k|X_t?1=s_j,X_t?2=s_i)纳入前两态，构建如式18的16行4列转移矩阵，取最高概率态为预测结果。第四章案例分析中，4.1节完成11条裂纹历史与未来深度扩充；4.2节据S_F绘出逐年裂纹态演变（图4）；4.3节由二阶马尔可夫链得出各裂纹剩余寿命概率分布，证实方法在少样本下克服稀疏性且路径依赖刻画优于于一阶链。

讨论与结论部分，研究人员指出物理模型与数据驱动各有局限，所提混合路径以Paris方程保物理可解释、LSTM补未来序列、FAD安全因子建离散态空间、二阶马尔可夫链捕路径依赖，形成少样本下可概率输出剩余寿命分布的完整链条。结论为：该方法有效克服少样本数据稀疏问题；二阶马尔可夫链对裂纹扩展路径依赖性表征能力强；预测结果兼具物理可解释性与统计可靠性，为在役管道结构完整性评价提供理论与方法支撑。