含腐蚀缺陷套管剩余使用寿命预测评价
Prediction and evaluation of remaining useful life of casing with corrosion defects
- 机械强度 2026年48卷第2期 页码：47-55
- 作者机构：
1.长江大学 机械工程学院，荆州 434023
2.中国石油长庆油田分公司第四采气厂，西安 710021
- 作者简介：
贾澳银，男，1999年生，湖北襄阳人，在读硕士研究生；主要研究方向为石油钻采管柱力学；E-mail：210385175@qq.com。
钱利勤，女，1982年生，江苏苏州人，博士，副教授；主要研究方向为电动汽车锂离子电池组热管理系统、井下工具的设计与仿真研究；E-mail：441573083@qq.com。
- 基金信息：国家自然科学基金项目(52204001);湖北省重点研发计划项目(2021BAA053)
DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.006
中图分类号： X937收稿：2024-05-13，
修回：2024-05-24，
纸质出版：2026-02-15
- 稿件说明：
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贾澳银，钱利勤，王杰，等. 含腐蚀缺陷套管剩余使用寿命预测评价［J］. 机械强度，2026，48（2）：47-55.
JIA Aoyin，QIAN Liqin，WANG Jie，et al. Prediction and evaluation of remaining useful life of casing with corrosion defects［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（2）：47-55.
贾澳银，钱利勤，王杰，等. 含腐蚀缺陷套管剩余使用寿命预测评价［J］. 机械强度，2026，48（2）：47-55. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.006.
JIA Aoyin，QIAN Liqin，WANG Jie，et al. Prediction and evaluation of remaining useful life of casing with corrosion defects［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（2）：47-55. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.006.
摘要
目的
2
针对油田开发中套管腐蚀损坏严重、影响安全作业的问题，建立了一种套管剩余使用寿命预测方法，实现对含腐蚀缺陷套管剩余使用寿命的精准预测与安全性评估。
方法
2
首先，基于von Mises等效应力屈服准则，建立了套管-水泥环-地层三维耦合有限元模型，分析了腐蚀坑深度、角度对套管应力分布及挤毁外载荷的影响规律。其次，结合现场实测数据，利用粒子群算法优化高斯过程回归，构建了套管腐蚀速率预测模型。
结果
2
结果表明，套管Mises应力随腐蚀深度增加而增大，随腐蚀坑角度增大而减小；当腐蚀坑角度为20°时，应力集中效应最显著。所提模型对腐蚀速率的预测具有极高精度，平均相对误差仅为0.78%。通过整合有限元力学分析与人工智能速率预测，提出了一种定量评估套管剩余使用寿命的方法，为老油田套管的预防与治理提供了指导。
Abstract
Objective
2
Aiming at the problem of severe corrosion damage to casing during oilfield development
which compromises safe operation
a method for predicting the remaining useful life of casing was established to realize accurate prediction of the remaining useful life and safety assessment of casing with corrosion defects.
Methods
2
Based on the von Mises equivalent stress yield criterion
a 3D coupled finite element model of the casing-cement sheath-formation system was established. The influence of corrosion pit depth and angle on stress distribution and collapse external load was systematically analyzed. Furthermore
a particle swarm optimization-Gaussian process regression (PSO-GPR) model was developed to predict casing corrosion rates using field data.
Results
2
The results indicate that the Mises stress of the casing increases with corrosion depth and decreases as the corrosion pit angle enlarges due to the mitigation of stress concentration. The PSO-GPR model demonstrates superior prediction performance for corrosion rates
with an average fractional error of 0.78%. By integrating numerical mechanical analysis with artificial intelligence prediction
a comprehensive remaining useful life evaluation framework for corroded casings was established
providing a foundation for risk prevention in oilfield operations.
关键词
Keywords
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