简介
“状态监测位置(CML)优化”是我们经常听到的一个术语，特别是对于管道电路。每个人都希望他们的电路是“CML优化的”，但这到底意味着什么呢?借用API RP 581的术语，基于风险的检查方法，CML优化的广义定义很容易，因为它涉及到内部细化:我们希望建立最小CML覆盖范围，以正确识别真实损伤状态．[1]注意，在传统的、时间的或基于条件的检查程序中，真正的损坏状态与剩余寿命有关。尽管我们有时会关注是否有足够的CML覆盖率来正确定义腐蚀环境，但腐蚀速率只是问题的一部分。当涉及到检查、维修和更换计划时，预计壁厚是最终目标。
虽然CML优化的广义定义很容易，但是将这个定义分解为特定的方法、算法和业务逻辑就不那么简单了。给定的“优化”的基础是什么?我们需要多精确地描述腐蚀环境，才能量化壁面损失的数量?CML的数量和选择是基于专家意见，统计方法，还是两者的混合?检验员、工厂、公司和行业经验如何纳入分析?我们是为及时的快照进行了优化，还是为未来的退化预留了余地?这些问题的答案和目前使用的方法一样多。
制定基本规则
为了本讨论的目的，我们将集中讨论在规定位置采集的壁厚数据，以监测内部腐蚀。在这种情况下，“cml”实际上是厚度监视位置。我们通常使用超声波厚度(斑点或扫描)和轮廓射线照相技术来生成这些数据。
至少，我们希望CML优化能够为正确的CML数量和位置提供指导。它必须与指定的内部细化破坏机制一致，同时也考虑到现场和行业经验。通过对历史厚度数据和检验实践进行专门的、有重点的审查，通常还可以获得以下好处:
- 对潜在的局部腐蚀区域进行识别和跟踪检查
- 建议建立新的cml或存档/灭活不需要的cml
- 识别和解决数据异常，并进行数据库“清理”
- 有机会减少测量误差和提高重复性
- 电路边界的调整:适当地合并、分割或移动边界
- 对100%组件检查的候选电路进行优先级排序
正如后面将讨论的那样，具体的效益将取决于许多因素，包括历史数据的质量和数量、腐蚀环境和数据分析过程的能力。
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