斜逆断层作用下的油气管道应变极值表征方法

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2025.11.039

中国机械工程 ›› 2025, Vol. 36 ›› Issue (11): 2801-2809.DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2025.11.039

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斜逆断层作用下的油气管道应变极值表征方法

高祥冲¹(), 刘培君², 陈换过¹(), 彭程程³, 宋树家¹, 林子竣¹

^1.浙江理工大学机械工程学院, 杭州, 310018
^2.杭州励贝电液科技有限公司, 杭州, 310013
^3.杭州聆为信息技术有限公司, 杭州, 311215

收稿日期:2024-12-09 出版日期:2025-11-25 发布日期:2025-12-09
通讯作者: 陈换过
作者简介:高祥冲，男，1998年生，硕士研究生。研究方向为埋地油气管道的在线监测与安全预警。E-mail：chacegao@qq.com
陈换过^*（通信作者），女，1977年生，教授、博士研究生导师。研究方向为机械零部件可靠性、结构健康监控、故障诊断等。E-mail： hgchen@zstu.edu.cn。
第一联系人：李成展，男，1999年生，硕士研究生。研究方向为整车性能优化和车身钢镁连接技术。E-mail： lichengzhan12@163.com。郭鹏程^*（通信作者），男，1985年生，副教授。研究方向为整车多学科多目标优化设计及车身用高强钢和铝镁合金成形技术。发表论文80余篇。E-mail： gpch860429@163.com。
基金资助:
国家自然科学基金(51975535);国家重点研发计划项目(2021YFB3301601)

Strain Extremum Characterization Method for Oil and Gas Pipelines under Oblique Reverse Faults

Xiangchong GAO¹(), Peijun LIU², Huanguo CHEN¹(), Chengcheng PENG³, Shujia SONG¹, Zijun LIN¹

^1.College of Mechanical Engineering，Zhejiang Sci-Tech University，Hangzhou，310018
^2.Hangzhou Libei Electro-Hydraulic Technology Co. ，Ltd. ，Hangzhou，310013
^3.Hangzhou Lingwei Information Technology Co. ，Ltd. ，Hangzhou，311215

Received:2024-12-09 Online:2025-11-25 Published:2025-12-09
Contact: Huanguo CHEN

摘要/Abstract

摘要：

长输管道在斜逆断层作用下更易发生较大变形，并且其应变极值难以精确表征，无法准确反映管道真实变形情况。针对这一问题，提出了一种基于应变传感器监测的管道应变极值表征方法，以提高埋地长输管道应变监测的精度和预警能力。构建了管-土耦合有限元模型，分析斜逆断层作用下管道的变形规律，并对模型的准确性进行验证；基于Stacking集成学习构建了高精度的拉压应变极值表征模型；最后建立管道应变数据集，将管道3、9、12点钟方向沿断层两侧各20倍管径的应变数据用于训练模型，该模型能够在多维非线性条件下精确拟合管道的应变特性，有效捕捉斜逆断层作用下管道的应力集中与变形模式。研究结果表明，所提出的应变极值表征方法能准确反映斜逆断层作用下管道的最大拉压应变，对管道变形监测与预警具有重要的工程应用价值。

关键词: 斜逆断层, 油气管道, 大应变, 监测, 有限元仿真

Abstract:

Long-distance pipelines were more susceptible to significant deformation under the influences of oblique reverse faults， and their strain extremums were difficult to accurately characterize， making it challenging to reflect the actual deformation states of the pipelines. To address this issue， a strain extremum characterization method for pipelines was proposed based on strain sensor monitoring to enhance the accuracy and early warning capability of buried long-distance pipeline strain monitoring. A pipe-soil coupling finite element model was established to analyze the deformation behavior of pipelines under oblique reverse faults， and the accuracy of the model was validated. Then， a high-precision tensile and compressive strain extremum characterization model was constructed using Stacking ensemble learning. Finally， a pipeline strain dataset was established， the strain data from the 3， 9 and 12 o' clock positions along the pipelines within 20 times the pipe diameter on both sides the fault was utilized to train the model. This model accurately fits the strain characteristics of the pipelines under multidimensional nonlinear conditions， effectively capturing stress concentration and deformation patterns induced by oblique reverse faults. The results show that the proposed strain extremum characterization method may precisely reflect the maximum tensile and compressive strains of pipelines under oblique reverse faults， providing significant engineering value for pipeline deformation monitoring and early warning systems.

Key words: oblique reverse fault, oil and gas pipeline, large strain, monitoring, finite element simulation

中图分类号:

TE88

高祥冲, 刘培君, 陈换过, 彭程程, 宋树家, 林子竣. 斜逆断层作用下的油气管道应变极值表征方法[J]. 中国机械工程, 2025, 36(11): 2801-2809.

Xiangchong GAO, Peijun LIU, Huanguo CHEN, Chengcheng PENG, Shujia SONG, Zijun LIN. Strain Extremum Characterization Method for Oil and Gas Pipelines under Oblique Reverse Faults[J]. China Mechanical Engineering, 2025, 36(11): 2801-2809.

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图/表 15

图1 传感器位置和各断层极值点及破坏形式

Fig.1 Sensor locations， fault extremum points， and failure modes

图2 基于应变设计的预警法

Fig.2 Strain-based early warning method

图3 管-土耦合模型

Fig.3 Pipe-soil coupling model

图4 X80管道Ramberg-Osgood模型本构关系

Fig.4 Ramberg-Osgood model constitutive relation for X80 pipeline

表1 土体物理参数

Tab.1 Soil physical properties

密度/

（kg·m^-3）

剪胀角/

（°）

压缩模量/

MPa

黏聚力/

kPa

摩擦角/

（°）

泊松比

1950

0.4

图5 走滑断层试验装置及应变传感器件布设示意图

Fig.5 Schematic diagram of strike-slip fault test device and strain sensor layout

图6 传感器安装及回填土

Fig.6 Sensor installation and backfill soil

图7 0.75、1.00、1.50 m位置对应应变数据验证

Fig.7 Strain data verification at positions of 0.75， 1.00， and 1.50 m

图8 断层位错量3 m作用下的管道应变响应

Fig.8 Pipeline strain response under fault displacement of 3 m

图9 管道3、9、12点钟方向监测应变随位错量变化

Fig.9 Variation of monitoring strain at 3， 9， and 12 o' clock positions with fault displacement

图10 通过三点监测值公式计算应变

Fig.10 Strain calculation by using the three-point monitoring value formula

图11 Stacking集成学习基本框架

Fig.11 Basic framework of Stacking ensemble learning

图12 基于Stacking集成学习的应变表征流程图

Fig.12 Strain characterization flowchart based on Stacking ensemble learning

表2 性能指标比较表

Tab.2 Performance metrics comparison table

模型	RMSE	MAE	R²
DNN	0.0009	0.0189	0.8536
MLP	0.0005	0.0078	0.9299
XGBoost	0.0007	0.0157	0.8723
Stacking 集成模型	0.0002	0.0035	0.9899

图13 基于Stacking模型预测管道应变极值

Fig.13 Prediction of pipeline strain extremum based on Stacking model

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