CCPP管線兩相流誘發震動之機理、流固耦合分析與智慧防治策略研究 (Research on the Mechanism, Fluid-Structure Interaction Analysis, and Intelligent Mitigation Strategies of Two-Phase Flow-Induced Vibration in CCPP Pipelines)

一、緒論與研究背景

在全球能源轉型的宏觀背景下，複循環發電廠（Combined Cycle Power Plant, CCPP）的角色正經歷著根本性的典範轉移。過去，複循環發電廠多半被設計為基載（Base-load）運轉設施，以追求最高的熱效率與最穩定的功率輸出。然而，隨著風能與太陽能等間歇性再生能源在現代電網中的併網比例大幅攀升，電網的供需平衡面臨前所未有的挑戰。為了填補再生能源發電量波動所造成的供電缺口，燃氣複循環機組憑藉其相對快速的反應能力，被迫頻繁地進行起停循環（Cyclic operations）、快速升降載以及長時間的低負載（Part-load）運轉 ¹。這種運轉模式的巨變，對於廠內的核心設備——特別是熱回收蒸汽產生器（Heat Recovery Steam Generator, HRSG）及其錯綜複雜的高溫高壓管線系統——帶來了極其嚴峻的熱力學與動力學挑戰 ¹。

在頻繁的瞬態操作條件下，管線系統內部流體的相態往往難以維持單一且穩定的狀態。當系統壓力與溫度偏離設計最佳效率點（Best Efficiency Point, BEP）時，液態水與氣態蒸汽會同時存在於管線中，形成高度複雜的兩相流（Two-phase flow）¹。兩相流中氣相與液相之間存在著巨大的密度差異與速度滑差（Slip velocity），這種物理特性的不均勻性會導致流場內部產生劇烈的動量波動（Momentum fluctuation）⁴。當這些動量波動以動態壓力的形式傳遞至管壁時，便會激發管線系統的結構響應，產生所謂的流致震動（Flow-Induced Vibration, FIV）⁴。

流致震動屬於流固耦合（Fluid-Structure Interaction, FSI）領域中最具挑戰性的基礎現象之一 ⁴。在過去的數十年間，學術界與產業界對於單相流（Single-phase flow）所引起的管線震動已有相當成熟的理論框架與預測模型。然而，多相流（Multiphase flow）誘發震動的機制極度依賴於流型（Flow regime）的演變，其高度的非線性與混沌特性使得現有的理解與預測工具仍顯得不夠成熟 ⁴。在工業實踐中，因兩相流誘發震動而導致的管線支撐斷裂、小口徑分支管疲勞破裂、焊縫撕裂甚至冷卻劑喪失等嚴重事故屢見不鮮，這不僅大幅增加了非計畫性停機的頻率，更對現場人員的安全構成直接威脅 ⁴。

本研究報告旨在全面且深入地剖析 CCPP 管線系統中兩相流誘發震動的物理機理。首先將從流體力學與熱力學的角度，探討兩相流型的演變特徵、激振力的頻譜分佈，以及極具破壞性的凝結誘發水錘（Condensation-Induced Water Hammer, CIWH）現象。接著，本報告將系統性地梳理國際間針對管線震動的主流評估標準與法規體系，包含美國機械工程師學會（ASME）與英國能源協會（Energy Institute, EI）的相關規範。隨後，將探討結合計算流體力學（CFD）與動態管線應力分析（如 CAESAR II）的數值模擬策略，以及在高溫環境下支撐系統設計的工程兩難。最後，本報告將引入最新的人工智慧（AI）與機器學習（Machine Learning）技術，展示其在流型識別與震動主動控制上的突破性應用，並透過多個真實的工業案例研究，為 CCPP 的管線完整性管理提供具備高度前瞻性與實用性的綜合防治策略。

二、兩相流物理機理與流場特徵分析

要深刻理解兩相流誘發震動的本質，必須先解構兩相流在管線內部流動時的流體力學特徵。與單相湍流（Single-phase turbulent flow）不同，單相流的動態力轉移至管壁時，其湍流能量通常集中在較低的頻率範圍內，並隨著頻率的增加而迅速衰減，這種現象被稱為流致湍流（Flow-Induced Turbulence, FIT）³。然而，在兩相流環境中，由於氣體與液體的密度、黏度與可壓縮性存在巨大差異，兩相交界面（Interface）的形變與持續的滑移現象會產生強大的流體動力學激發力，其對管線造成的震動嚴重程度往往遠大於單相流 ³。

2.1 流型（Flow Regimes）的空間分佈與分類

兩相流的空間分佈結構被稱為流型（Flow Regime）或流態（Flow Pattern）。流型是探討多相流 FIV 時最核心的參數，因為不同的流型會對管壁施加截然不同的激振力振幅與頻率特徵 ⁴。流型的形成受到多種物理變數的控制，包含氣相與液相的表觀速度（Superficial velocity）、流體黏度、密度、表面張力、管徑尺寸以及管線的傾斜角度 ¹¹。根據管線走向與重力（浮力）效應的交互作用，兩相流型可嚴格區分為水平流型與垂直流型兩大類別 ²。

表 1 詳細整理了管線中常見的兩相流型及其對應的物理特徵與震動影響機制。

流向配置	流型分類 (Flow Regime)	物理特徵描述	流致震動影響機制
水平與微傾斜管線	分層平滑流 (Stratified Smooth Flow)	氣體流經管線上半部，液體流經下半部。受重力與液體高密度影響，兩相呈現完全的重力分離狀態 ¹¹。	激振力極低，流場相對穩定，不易引起嚴重的結構變形與震動 ¹¹。
	分層波浪流 (Stratified Wavy Flow)	當氣體流速增加時，交界面處的剪應力克服了重力穩定性，導致液體表面產生巨大的波浪 ¹¹。	波浪的生成與消散會引起中等程度的規律性壓力擾動，激發管壁的應力反應 ¹¹。
	段塞流 / 栓塞流 (Slug / Plug Flow)	液體波峰極度增長並接觸管頂，形成充滿整個管線截面積的高密度液柱（Slug），這些液柱與大體積的氣穴交替出現並高速前進 ³。	產生極大的非穩態衝擊力（Unbalanced forces）。當液柱流經彎管、三通等流向改變處時，動量瞬間改變，是導致管線破壞與低頻共振的主因 ³。
	環狀流 (Annular Flow)	氣體在管線中心區域高速流動，液體則受強大剪應力驅動，沿著管壁形成連續的液膜，或以離散液滴形式存在於氣核中 ¹¹。	產生高頻率的剪切力波動。流體與結構交互作用主要由介面摩擦力與二次流驅動 ¹¹。
垂直向上管線	氣泡流 (Bubble Flow)	氣相以離散的小氣泡形式均勻分佈於連續的液相中。由於浮力與「滑差（Slip）」效應，氣泡的上升速度高於液體 ³。	氣泡的隨機生成與聚合會產生微小的壓力脈動，通常不構成嚴重的低頻震動威脅 ¹¹。
	攪動流 (Churn Flow)	大型的泰勒氣泡（Taylor bubbles）變得不穩定並破裂，氣液兩相激烈混合，流場呈現高度混沌與紊亂狀態 ³。	流場極度不穩定，產生強烈且隨機的湍流激振力，具備寬頻（Broadband）的激發特徵 ³。

2.2 氣體體積分率與動力學穩定性

在兩相流系統中，改變氣體體積分率（Gas Volume Fraction）會從根本上重塑管線系統的動力學行為。研究指出，氣體體積分率的變化不僅影響流體的總體密度，更會改變管線內部離心力與科氏力（Coriolis forces）的空間分佈 ¹⁴。當氣體體積分率增加時，兩相流體的等效勁度與阻尼特性發生改變，導致管線的自然頻率與臨界流速（Critical velocity）同步下降。這種自然頻率的降低使得管線更容易與流場中的低頻擾動產生共振，進而導致系統整體的動力學穩定性顯著降低 ¹⁴。此外，在混合湍流區域中，流型的持續轉變與微弱的規律性波動會不斷刺激管壁，引發時間歷程上的巨大震動差異 ¹²。

三、兩相流誘發震動之流固耦合動力學分析

理解了兩相流的流場特徵後，必須將焦點轉移至流體動力如何轉換為管線結構的機械響應，即流固耦合（Fluid-Structure Interaction, FSI）分析。在 CCPP 的管線系統中，各種流動不連續處（如彎頭、漸縮管、閥門）會改變流體的動量方向與大小，根據動量定理，這些流體動量的時間變化率便等同於施加在管壁上的動態載荷 ¹⁵。

3.1 震動激發源分類與頻率特徵

根據英國能源協會（Energy Institute, EI）發布的指引與業界實務，製程管線中的震動激發源可依據其物理機制與頻率範圍進行嚴格的分類，這對於後續的診斷與防治至關重要 ⁹。

表 2 總結了工業管線系統中常見的誘發震動類型及其聲學與頻率特徵。

震動激發類型	物理機制與來源	頻率特徵與損壞風險
聲學誘發震動 (AIV)	在氣體或兩相系統中，流體流經具備巨大壓降的設備（如釋壓閥 PSV、控制閥、限流孔板）時產生的高能量聲波 ⁹。	產生極高頻且寬頻的激發（通常介於 500 至 2000 Hz）。因高頻特性，管線在數分鐘內即可累積數百萬次應力循環，導致小口徑分支管與支撐焊縫迅速發生高循環疲勞破裂 ¹⁷。
流致震動 / 流致湍流 (FIV / FIT)	高動能流體在流經彎頭、三通或半開閥門等流動不連續處時，產生強烈的湍流混合與邊界層分離 ⁹。	通常發生在較寬的低頻範圍（1 至 100 Hz）。若管線支撐剛度不足，極易激發管線的第一或第二自然頻率，導致大幅度的隨機震動 ³。
流致脈動 (FIP)	盲端側支管（Dead-end side branches）處的旋渦脫落頻率與管線系統的聲學共振模態發生耦合，形成強大的駐波（Standing wave）⁹。	產生特定頻率的強烈不平衡搖晃力（Shaking forces），引發類似樑結構的彎曲震動，常見於高速氣體系統 ¹⁷。
旋渦誘發震動 (VIV)	外部流體流經圓柱體（如暴露在外的管線、煙囪或熱電偶套管）時，在尾流區交替脫落旋渦（卡門渦街）¹⁷。	當旋渦脫落頻率（由 Strouhal 數決定）與結構自然頻率一致時，發生「頻率鎖定（Frequency locking）」，導致危險的結構共振 ¹⁷。

3.2 湍流與間歇性震動之訊號解析：峰度（Kurtosis）的應用

在處理兩相流 FIV 時，工程師必須精確區分震動是由「湍流（Turbulent）」機制還是「間歇性（Intermittent）」機制所引起，因為這決定了後續採取的補救策略 ³。

在隨機震動分析中，僅透過觀察頻譜圖往往難以察覺間歇性衝擊的嚴重性。此時，時間歷程訊號的「峰度（Kurtosis）」便提供了至關重要的診斷資訊 ³。由攪動流或高度混沌流動引起的湍流震動，其力學行為通常呈現近似高斯分佈（Gaussian behavior），其位移或加速度訊號的峰度值約為 3.0，且波幅變化相對平緩，沒有劇烈的突變 ³。

相反地，由段塞流或栓塞流引起的間歇性震動，是由於巨大質量的液柱以高速撞擊彎管或管線支撐所造成。這種強烈的機械衝擊會在時間歷程波形中產生極端的突波（Spikes），導致訊號呈現出強烈的非高斯行為，其峰度值往往顯著大於 3.0，在嚴重情況下甚至可高達 11 以上 ³。當系統表現出高峰度的非高斯震動時，傳統基於均方根（RMS）的疲勞評估方法將嚴重低估累積損傷的速率。因此，工程師必須針對波峰因數（Crest factors，即峰值與 RMS 值的比率）進行嚴格的修正，以確保高循環疲勞（High-cycle fatigue）壽命評估的準確性，避免管線在無預警的情況下發生破裂 ³。

四、凝結誘發水錘（CIWH）與熱力學瞬態效應

在 CCPP 的熱回收蒸汽產生器（HRSG）系統中，除了一般的兩相流動力學問題外，伴隨熱力學相變（Phase change）而來的「凝結誘發水錘（Condensation-Induced Water Hammer, CIWH）」是極具毀滅性的極端現象 ²⁰。CIWH 的破壞力遠超一般的水錘效應，其在食品加工廠與發電廠中皆曾造成幫浦粉碎、管線爆裂甚至人員傷亡的嚴重事故 ²⁰。

4.1 蒸汽泡崩塌機制與 Joukowsky 壓力衝擊

CIWH 的發生需要特定的熱力學與流體力學條件。首先，管線內部必須存在一定體積的次冷凝結水（Sub-cooled condensate，通常溫度極低）。當高溫蒸汽被導入並流經這些次冷水表面時，兩相接觸面的巨大溫差會導致蒸汽瞬間劇烈凝結 ²¹。由於蒸汽凝結成水時體積會發生數百倍的急遽收縮，這會在局部區域產生極大的壓降。這種壓力差會如同真空吸塵器般，將後方更多的蒸汽高速吸入，同時在液體表面激起巨大的波浪 ²¹。

當這些被激起的波浪接觸到管線頂部時，會將一部分蒸汽完全封閉，形成一個孤立的「蒸汽泡（Steam pocket）」。被次冷水完全包圍的蒸汽泡會在極短的時間內（數毫秒）瞬間凝結並崩塌，造成局部的絕對真空。周圍的液體隨即以極高的速度向中心猛烈撞擊，這種類似內爆（Implosion）的過程會產生毀滅性的壓力衝擊波 ²¹。根據流體力學理論，這種衝擊波的最大理論壓力可由 Joukowsky 方程式預測：P=ρcΔυ，其中ρ 為液體密度，c 為聲速，Δυ 為液體柱撞擊時的瞬間速度變化量 ²¹。

然而，在實際管線系統中，量測到的水錘壓力往往低於 Joukowsky 方程式的極端預測值，這種現象在工程界被戲稱為「雪人效應（Yeti Effect）」，意指理論上存在但實務上難以完全觀測到 ²¹。造成壓力衰減的因素眾多，包含崩塌蒸汽泡的初始體積、蒸汽的初始壓力、凝結水中夾帶的非凝結氣體（產生緩衝作用）、蒸汽中夾帶的液滴，以及管壁摩擦力對液柱加速度的阻礙等 ²¹。

此外，流固耦合（FSI）在水錘事件中也扮演著調節壓力突波的關鍵角色。利用 FSI 數值模型進行的綜合研究表明，管線材料的特性會深刻影響壓力波與應力波的傳播行為。對於鋼管等高剛性材質，其壓力波速較快；而對於聚丙烯無規共聚物（PPR）或玻璃纖維強化塑膠（GRP）等彈性模數較低的材質，雖然壓力波速較低，但應力波速卻相對較高。增加管材的彈性模數、管壁厚度與管徑，會直接提升管線的整體剛性，進而改變壓力突波發生的時間點、峰值幅度以及引發管內空穴現象（Cavitation）的可能性 ⁷。值得注意的是，水錘衝擊波具有在管內長距離傳播且衰減極小的特性，因此管線破裂或發生嚴重形變的位置，往往並非蒸汽泡崩塌的初始事件中心，而是發生在結構最脆弱、無法承受該動態載荷的彎頭或盲端處 ²⁴。

4.2 HRSG 循環運轉中的系統性誘發因素

從電廠整體運轉的巨觀角度分析，HRSG 頻繁的起停循環（Cyclic operation）與低負載運轉，是誘發兩相流與 CIWH 的核心溫床 ¹。以下幾項系統性設計與操作問題，被廣泛認為是引發管線震動與疲勞破壞的主因：

減溫器（Desuperheater）過度噴水與控制震盪： 在現代 CCPP 中，特別是搭配 GE 7FA 等大型氣渦輪機的機組，其排氣溫度輪廓在部分負載時會出現難以處理的 1200°F 等溫線特徵。這迫使 HRSG 在啟動與低載期間，必須仰賴減溫器注入大量的噴水以控制最終蒸汽溫度 ¹。然而，當噴水與蒸汽的流量比例失衡，或者減溫器前後的直管段長度不足以讓水滴完全蒸發時，便會發生嚴重的「過度噴水（Overspray）」現象 ¹。大量未汽化的次冷液滴進入下游的過熱器管束與互連管線，強行塑造出兩相流場，導致段塞衝擊與熱機械疲勞 ¹。此外，在啟動階段，若控制邏輯調校不當或熱電偶位置設置錯誤，減溫器閥門會出現「控制震盪（Hunting）」現象。系統為了維持目標溫度而不斷大幅開關閥門，導致流量週期性劇烈波動，這不僅會對探針型噴嘴組件造成直接的熱疲勞，更會將低頻的壓力脈衝傳遞至整個管線系統中，激發結構共振 ¹。為緩解此問題，部分電廠開始考慮引入空氣減溫系統，利用外部冷空氣降低進入 HRSG 的燃氣溫度，從而減輕傳統水噴減溫器的負擔 ¹。
疏水系統效能不足與管排冷凝： 在燃氣渦輪機啟動前的吹掃（Purge）階段，冷空氣流經 HRSG，使得原本應處於高溫狀態的高壓過熱器（HPSH）與再熱器（RH）管束被迫扮演凝結器的角色，內部迅速積累大量冷凝水 ¹。若系統的疏水管線設計不良或疏水閥容量不足，無法在蒸汽建立流動前將這些凝結水徹底排空，後續導入的高溫蒸汽便會與這些滯留的次冷水發生劇烈交互作用，這是觸發 CIWH 的最典型情境 ¹。更甚者，若冷凝水滯留於特定的管排中，會造成管壁局部冷卻並形成「蒸汽鎖（Vapor locking）」，阻礙蒸汽的均勻分配。相鄰管排之間因溫度差異產生巨大的差異膨脹（Differential expansion），施加極大的拉伸與壓縮應力，最終導致管線彎曲（Bowed tubes）與焊縫撕裂 ¹。
蒸發器內的低循環疲勞（LCF）與流動加速腐蝕（FAC）： 自然循環蒸發器在冷態啟動初期，由於熱通量尚未穩定，管內尚未建立起平穩的兩相自然循環流動。此時，管內的水與蒸汽分佈極度混亂，流動不穩定性會導致傳熱機制在核沸騰與膜沸騰之間不斷切換，引發管壁溫度劇烈震盪（Swinging wall temperatures）。這種短時間內產生的大幅熱應變，極易在管線與聯箱（Header）連接處引發低循環疲勞（Low Cycle Fatigue, LCF）²。若管壁因冷卻不足而發生局部過熱，甚至會導致災難性的管壁燒毀（Burnout）²。同時，在低壓兩相流系統中，高流速的氣液混合物若伴隨不佳的水化學控制，會不斷沖刷管壁的保護性氧化膜，引發嚴重的流動加速腐蝕（Flow Accelerated Corrosion, FAC）與沖蝕（Erosion）問題，加速管壁減薄與破裂風險 ²⁵。

五、工業標準、規範與管線完整性評估

面對機理複雜且深具破壞力的流致震動與熱力學瞬態現象，國際工程界經過長期的實證數據積累，發展了多套嚴謹的篩選與評估標準。這些法規體系為工程師提供了量化震動風險、判定系統安全裕度（Safety margin）以及指導後續改造的具體依據。目前產業界在評估 CCPP 與核電廠管線震動時，最廣泛依循的標準涵蓋了美國機械工程師學會（ASME）的 OM-3 規範與 B31 系列管線守則，以及英國能源協會（Energy Institute, EI）發布的防制指南 ²⁷。

5.1 ASME OM-3 震動量測與速度篩選準則

美國機械工程師學會發布的 ASME OM Part 3（Vibration Testing of Piping Systems）標準，為核能與常規發電廠提供了系統性的管線穩態與瞬態震動量測方法與資格審查準則 ²⁸。該標準的核心邏輯是建立「震動速度（Vibration Velocity）」與「管線動態應力（Dynamic Stress）」之間的線性比例關係。根據這套線性應力-速度關聯理論，最大動態應力等於最大震動速度除以材料聲速，再乘以材料彈性模數及一個比例常數。基於此理論，ASME OM-3 定義了一個極具指標性的第一階段篩選閾值：零至峰值速度（Zero-to-peak velocity） 0.5 in/s（約 12.7 mm/s）²⁸。

實務上，檢測人員會沿著管線路線，使用資料收集器在垂直於管線走向的兩個正交方向上量測震動速度。一旦量測到的最大峰值速度超過 0.5 in/s 這一篩選標準，即代表管線的動態應力可能逼近或超過材料的疲勞耐久極限，此時必須啟動更詳盡的第二階段評估，包括利用有限元素模型計算實際的容許震動速度極限 ²⁸。

然而，全球核能與電力機構對於 ASME OM-3 篩選極限的適用性與保守程度存在不同見解。經濟合作暨發展組織核能署（OECD/NEA）旗下委員會（CSNI）的調查報告指出，各國在震動篩選準則上的差異極大。許多國家認為 ASME 的 12.7 mm/s 峰值標準過於保守，嚴格遵守可能導致廠方投入大量資源進行不必要的管線支撐改造，反而因過度束縛管線而引發更危險的熱膨脹應力問題 ³³。

為此，法國電力公司（EDF）提出了一套基於大量現場實證數據的替代方案。EDF 的統計數據與中國大亞灣核電廠的實測結果（涵蓋 926 根小口徑管線）顯示，對於直徑小於 2 英吋的小口徑分支管（Small bore piping），單純考量「峰值速度（Peak velocity）」往往無法準確反映長期穩態震動所累積的疲勞損傷。EDF 建議採用「有效速度（Effective Velocity, 即 RMS 均方根速度）」作為評估指標，並主張在某些幾何配置下，12 mm/s 的有效速度極限可能還不夠保守，必須結合動態應力分析與特定的監控計畫，才能確實防止高循環疲勞裂紋的萌生 ³¹。

表 3 彙整了業界常見的管線震動嚴重度篩選指標與建議限制值 ³⁵。

震動性質分類	頻率範圍	推薦量測物理量	建議篩選極限值 (參考指引)
低頻震動	≤ 300 Hz	震動速度 (RMS)	≤ 20 mm/s ³⁵
		位移 (RMS)	0.3 mm ³⁵
		震動速度 (Peak)	≤ 12.7 mm/s (ASME OM-3 嚴格標準) ²⁸
		震動速度 (Peak)	≤ 60 mm/s (寬鬆經驗值) ³⁵
高頻震動 (AIV)	> 300 Hz	聲壓級 (SPL, C加權)	≤ 130 dB ³⁵

5.2 ASME B31 管線設計守則之差異探討

在管線本體的設計與建造階段，CCPP 開發商通常會面臨選擇 ASME B31.1（動力管線）或 B31.3（製程管線）設計守則的決策，這兩個守則對於防範震動具有間接但深遠的影響 ³⁶。

ASME B31.1 在技術與行政上隸屬於 ASME 鍋爐與壓力容器法規 Section I 的管轄範圍，其設計哲學以極度保守著稱。相對而言，B31.3 的規定較具彈性。在相同的設計高溫下，B31.3 允許材料（例如 ASTM A106 Gr. B 碳鋼）承受較高的容許應力（約 20.0 ksi），而 B31.1 的容許應力極限則被嚴格限制在較低的水準（約 15.0 ksi）³⁶。這導致在相同的內部壓力需求下，依循 B31.3 設計的管線可能只需使用 Schedule 80 的壁厚，但若依循 B31.1，則必須增加壁厚至 Schedule 100 甚至 120 以滿足更嚴苛的安全裕度 ³⁶。

這種壁厚的增加，直接提升了管線系統的截面慣性矩與整體剛度矩陣（Stiffness matrix）。從動力學特徵方程的角度來看，系統質量的增加雖會降低自然頻率，但剛度的增加往往更為顯著，總體效應通常是提升了管線的自然頻率，使其更容易避開兩相流所產生的低頻（1-10 Hz）強烈激振區 ¹³。然而，如前文所述，管線越厚重僵硬，其吸收熱膨脹位移的能力越差。研究報告指出，採用 B31.1 設計的系統雖在疲勞分析中表現優異，但其高疲勞使用率（High fatigue usage）的區域往往集中在幾何不連續處（如承插焊縫），且伴隨嚴重的階梯式熱瞬態變化 ³⁷。這再次印證了管線設計必須在「抗震剛度」與「熱柔性（Thermal flexibility）」之間取得精準的平衡。

5.3 英國能源協會（EI）指引與破壞機率評估

除了 ASME 標準，英國能源協會（EI）出版的《製程管線震動誘發疲勞破壞防制指南》（Guidelines for the Avoidance of Vibration Induced Fatigue Failure in Process Pipework）已成為油氣與石化產業應對管線 FIV 的權威參考 ⁹。該指南的誕生，源於北海油田高達 20% 的碳氫化合物洩漏事故皆由管線震動引起，凸顯了傳統設計僅考量靜態載荷的巨大盲點 ²⁷。

EI 指南提供了一套系統化的定量與定性評估流程，特別適用於直徑小於 750 mm 的管線系統 ⁴⁰。該方法的核心在於計算各管段的「破壞機率（Likelihood of Failure, LOF）」指標。對於聲學誘發震動（AIV），指南建議計算管內的聲功率級（Sound Power Level, PWL），若 PWL 過高（例如大於 155 dB），則必須對閥門下游的焊縫與分支管進行補強，或將小口徑連接點移至聲能已大幅衰減的下游區域 ¹⁷。對於流致震動（FIV），指南建議分析流動不連續處（如彎頭、三通、閥門）的距離分佈。一條實用的經驗法則是：在設計階段，應盡量使各個流體擾動源之間保持至少 10 倍管徑的直線距離，以避免湍流能量的疊加與放大 ⁴⁰。若管段的 LOF 值評估過高，工程師必須在設計階段即調整管線佈局或製程參數，將震動風險降至可接受的範圍 ¹⁷。

六、數值模擬與支撐系統之最佳化設計

當廠區內的 CCPP 管線發生兩相流 FIV 時，傳統的試誤法（Trial and error）往往曠日廢時且成效不彰。現代工業標準解決方案必須依賴高度整合的計算流體力學（CFD）與管線應力分析數值模擬，進行深度的流固耦合（FSI）評估 ¹⁷。

6.1 CFD 流場解析與 CAESAR II 動力學建模

評估流程的首要步驟是精確掌握流體激振力的時間歷程。工程師會利用 BOSfluids 或高階 CFD 軟體模擬管內的兩相流瞬態行為 ¹⁷。以段塞流為例，分析師會設定不同的液柱剖面與時間間隔（例如模擬 1 秒間隔的小體積液柱，以及 10 秒間隔的大質量液柱），讓虛擬流場通過真實管線的三維幾何模型，並擷取出流體在每個彎頭或管徑變化處對管壁施加的「不平衡力（Unbalanced forces）」時間歷程數據 ¹⁷。

獲取動態載荷後，下一步是將其導入 CAESAR II 等專用的有限元素分析（FEA）軟體中進行動力學求解。這個階段包含兩個關鍵運算：

特徵值求解與模態分析（Modal Analysis）： 系統會建立管線的質量與剛度矩陣，求解出管線系統的固有自然頻率（Eigenfrequencies）與對應的振型（Mode shapes）。由於兩相段塞流的衝擊能量多集中在極低頻段，工程師會特別關注系統中是否存在 10 Hz 以下的低頻模態 ¹³。
受迫振動與時程積分（Forced Mechanical Response）： 將 CFD 計算出的非穩態不平衡力作為激勵源，進行時間歷程動態分析。透過比對數位模型計算出的運行撓度振型（Operating Deflection Shape, ODS）與現場實際量測到的位移，可以微調模型的阻尼與邊界條件，使其與現實完全吻合 ³。最終，軟體會輸出每個節點的動態交變應力，並與材料的耐久極限（Endurance limit）進行比對，標定出即將發生疲勞破壞的熱點 ¹⁷。

6.2 高溫管線支撐設計的熱與動力兩難

在精確定位出應力超標的管段後，解決方案看似簡單：增加支撐以抑制震動。然而，在 CCPP 高達攝氏 500 度（約 932 華氏度）甚至更高溫的蒸汽管線系統中，這卻是一個極度棘手的工程兩難（Dilemma）³。

若為了徹底消除震動而採用剛性錨固（Rigid anchors）將管線死死鎖住，雖然能有效提升系統自然頻率並抵抗動態力，但當管線受熱膨脹時，受阻的熱位移會在管壁內部產生極其巨大的熱膨脹應力（Thermal expansion stresses）。這種靜態應力一旦超過材料的降伏強度，將導致管線發生不可逆的塑性變形甚至挫曲（Buckle）³。反之，若為了容許熱膨脹而廣泛使用傳統的彈簧吊架（Spring hangers），這些吊架雖然能完美承載管線的靜重（Deadweight），但其對抗側向或軸向動態衝擊的剛度幾乎為零，管線將如同懸吊的麵條般在兩相流衝擊下劇烈搖晃，迅速死於高循環疲勞 ³。

為了突破此僵局，管線工程師必須採用特殊設計的動態抑制硬體，並在模型中反覆迭代，以尋求最佳的支撐配置位置與形式。

表 4 整理了針對高溫管線 FIV 問題常用的專業硬體解決方案。

支撐硬體類型	運作機制與力學特性	適用情境與優缺點
防震拉桿 / 阻尼支柱 (Sway Struts / Sway Braces)	內部包含預載的重型彈簧，平時如同避震器般提供持續的反向阻力來對抗震動擾動力。當受力未超過設定閾值時表現為剛性，超過時則允許位移 ³。	優點：能在大幅提升系統剛性（抗震）的同時，容許一定程度的緩慢熱膨脹位移 ³。缺點：安裝角度與預載設定必須極度精確，否則仍會引發熱應力過載 ³。
液壓 / 機械阻尼器 (Snubbers)	具備速度感應機制。在極低速運動（如管線隨爐溫緩慢膨脹或收縮）時，阻尼器內部閥門開啟，允許自由滑動；當偵測到高速動態位移（如水錘、段塞衝擊或地震）時，內部機構會瞬間鎖死，形成剛性支撐 ⁸。	優點：完美解決熱膨脹與抗震的矛盾，專門用於吸收瞬間的巨大動能 ⁸。缺點：結構複雜，造價高昂，且需要定期的維護與流體補充（液壓型）。
帶間隙的軸向擋塊 (Axial Stops with Gaps)	在特定的熱膨脹方向上預留計算好的間隙（例如 20 mm）。在正常熱膨脹範圍內不接觸管線；當發生大震幅位移時則發揮限制作用 ¹⁷。	優點：結構簡單，不干擾初期的熱膨脹行為 ¹⁷。缺點：管線撞擊擋塊的瞬間會產生二次衝擊力，設計不當可能導致擋塊本身破壞。

七、人工智慧與機器學習在流型識別與主動控制之應用

儘管 CFD 與 FEA 提供了強大的分析能量，但這些技術本質上屬於「事後診斷」與「離線模擬」工具。傳統基於經驗關聯式（Empirical correlations）或機械模型（Mechanistic models）來預測兩相流特徵的方法，在面臨工業現場管徑放大、流動邊界條件多變時，往往會產生巨大的誤差，難以實現實時的流況監測 ¹⁰。近年來，人工智慧（AI）與機器學習（Machine Learning, ML）技術的突飛猛進，為兩相流型別的即時精準識別與管線震動的早期主動預警帶來了典範轉移 ¹¹。

7.1 巨量數據特徵工程與模型演算法優化

建立一個穩健且具備泛化能力（Generalization）的機器學習模型，首要關鍵在於高品質的數據庫與精確的特徵工程。在一項針對兩相流型分類的指標性研究中，研究人員摒棄了以往依賴單一或小規模數據的侷限，大規模整合了全球 12 個獨立實驗室的資料庫，總計高達 9,029 個樣本資料 ¹¹。其中，最核心的訓練基底來自著名的 Shoham (1982) 資料庫，該資料庫包含了 5,675 個涵蓋六種不同經典流型的高品質樣本 ¹¹。

透過嚴謹的相關性分析與降維技術，研究團隊發現，儘管影響兩相流的變數眾多（包括黏度、表面張力等），但真正主導流型演變的四個核心特徵（Features）為：氣相表觀速度（Gas superficial velocity）、液相表觀速度（Liquid superficial velocity）、管線傾斜角度（Angle of inclination，涵蓋 -90° 到 90°），以及管徑尺寸（Diameter）¹¹。這四個變數解釋了數據集中高達 95% 的變異性。

由於工程數據往往存在嚴重的類別不平衡（Class imbalance）問題（例如氣泡流的樣本極多，而過渡流型的樣本極少），演算法極易產生偏誤。為此，研究導入了合成少數類過採樣技術（SMOTE）與自適應合成抽樣（ADASYN），在特徵空間中人工生成稀少流型的虛擬樣本，強行平衡資料分佈，確保模型不會對多數類別產生過度擬合 ¹¹。

研究團隊評估了包含深度學習（CNN, ANN）與多種樹狀模型（Random Forest, Gradient Boosting）在內的先進演算法。結果顯示，極端隨機樹（Extra Trees, ET）模型在所有指標上取得了壓倒性的勝利。ET 模型不僅實現了高達 98.8% 的分類準確率（Accuracy），更憑藉其高度平行的架構優勢，將訓練收斂時間壓縮至僅僅 2 秒鐘 ¹¹。相較之下，為了適應相同資料集而特別設計的卷積神經網路（CNN）需要經過 700 個回合（Epochs）的迭代才能穩定，而全連接的人工神經網路（ANN）更需要高達 1,200 個 Epochs，這突顯了機器學習樹狀模型在處理具備明確物理特徵的流體分類問題上，擁有無可比擬的計算效率與現場部署可行性 ¹¹。

表 5 展示了研究團隊利用網格搜索（Grid search）與 10 折交叉驗證（10-fold cross-validation）找出的各模型最佳超參數（Hyperparameters）設定 ¹¹。

演算法模型	核心超參數 (Hyperparameter)	測試範圍區間	最佳化設定值
Extra Trees (ET)	n_estimators (決策樹總量)	1 – 150	112
	min_samples_split (節點分裂所需最少樣本)	2 – 100	5
	random_state (隨機種子)	10^6 – 10^8	28,000,001
Random Forest (RF)	n_estimators	50 – 100,000	95
	cc_alpha (剪枝複雜度參數)	10^-4 – 7×10^-4	46 x 10^-5
Gradient Boosting	learning_rate (學習率)	0.01 – 0.11	0.1
	max_depth (決策樹最大深度)	1 – 10	4
Support Vector Machine (SVM)	C (懲罰係數)	1 – 10^5	59,000
	gamma (核函數係數)	10^-3 – 1	0.0302

7.2 基於 AI 預測的閉環控制與 FIV 主動防治

人工智慧技術的真正價值，在於將高準確度的離線預測轉化為具備即時反應能力的「主動防禦系統」。在一項針對離岸碳捕捉與封存（CCS）計畫中二氧化碳兩相輸送管線的前沿研究中，科學家成功開發出了一套整合 AI 預測與硬體作動的閉環控制架構 ⁴²。

該系統的運作邏輯如下：首先，在管線系統的關鍵脆弱點（例如上升立管或主要彎頭）安裝高頻率的壓力感測器與加速規。這些感測器實時擷取流場的微幅壓力波動與初期的低振幅震動數據，並將資料串流回饋至已訓練好的 ANN 控制中心。ANN 模型會在極短的時間內分析這些動態特徵，一旦識別出流場的軌跡正逐漸脫離穩定邊界，即將演變為極具破壞力的「兩相不穩定流（Unstable Flows, USF）」（如段塞流的成形前兆），系統的內部控制邏輯（Internal Model Control Logic）便會立即被觸發 ⁴²。

控制中心會迅速發送指令給管線上游的數位控制閥，主動且精準地調變閥門開度（Valve opening）。透過改變流通面積，強制改變流體的局部速度與壓力，進而將流型強行拉回穩定的兩相流動區間（例如環狀流或波浪流）。實驗室的流路測試與韓國東海 CCS 計畫的海海上模擬結果均證實，這套基於機器學習的早期預警與控制系統，能夠極大幅度地降低管線內出現的最大瞬態衝擊壓力，並將不穩定流的持續時間壓縮至最短 ⁴²。這種「主動將風險消滅於萌芽階段」的技術突破，徹底顛覆了過去只能依靠加厚管壁或增加支撐來「硬扛」震動的被動設計思維，大幅提升了現有基礎設施的經濟可行性與運行安全性 ⁴²。

八、工業案例分析與實證研究

從理論推導到數值模擬，最終都必須落實為解決現場問題的具體工程方案。以下透過四個極具代表性的真實工業案例，展示不同形式的兩相流 FIV 發生情境、工程團隊的診斷思路以及最終的實體改造成果 ³。

8.1 案例一：化學廠 16 英吋主配管段塞流震動消除

某大型化學廠內一條連接低溫分離器與熱交換器的 16 英吋主配管，在運轉期間發生了劇烈的低頻寬帶（Broadband）搖晃，肉眼可見的大幅位移引發了強烈的工安疑慮，並已導致數個管線支撐嚴重受損變形 ¹⁷。

Dynaflow 團隊介入調查後，透過流場數據確認水平管段內正處於典型的段塞流（Slug flow）狀態。工程師利用 CAESAR II 軟體建立了管線的空間模型，並導入了兩種極端工況的動態載荷進行壓力測試：一種是間隔 1 秒的高頻小體積液柱衝擊，另一種是間隔 10 秒的低頻大質量液柱衝擊。時程分析結果明確指出，在 10 秒間隔的重型段塞衝擊下，分離器的 3 號管嘴（Nozzle 3）承受了毀滅性的靜態與動態疊加彎矩，系統內多處節點的應力遠超法規容許極限 ¹⁷。

面對此困境，工程團隊並未選擇修改製程參數以改變流型，而是針對支撐配置進行了外科手術般的精準改造：

軸向位移管制： 在既有的導向器旁，增設一個帶有 20 mm 間隙的軸向擋塊（Axial stop）。此間隙允許管線順利完成開機階段的熱膨脹，但在受到液柱強力衝擊時，能立即擋下超限的軸向位移。
垂直載荷分擔： 於主集管（Header）處增加一組獨立的垂直支撐，重新分配重量分佈。
設備管嘴卸載： 為了解除 3 號管嘴的致命負載，在鄰近位置新增一個帶有 1 mm 微小間隙的導向器，並搭配一組垂直吊架，將靜態重力與動態剪力轉移至周邊鋼構上。
衝擊動能吸收： 在管線與新設的側向斜撐鋼構之間，安裝了一具專用的機械阻尼器（Snubber）。此設備專門負責吸收液柱撞擊彎頭瞬間產生的龐大動能，化解快速動態位移。經過上述四項硬體優化，再次運轉時的管線動態應力振幅被成功壓制在材料耐久極限以下，徹底排除了系統破裂的風險 ¹⁷。

8.2 案例二：加熱器入口管徑縮減引發的流致湍流（FIT）反噬

當確認管線震動源自於間歇性的段塞流時，流體力學直覺上的解法是「縮小管徑」。根據質量守恆定律，減小管徑會強迫流體的表觀流速（Superficial velocity）大幅提升，這通常能將流態從不穩定且具破壞力的段塞流，強行跨越邊界進入相對穩定、連續的高速環狀流或霧狀流（Mist flow），從源頭消除巨大的液體柱質量 ³。

然而，某設施一條操作溫度高達 800°F（約 427°C）的加熱器入口管線改造案，卻成了這種策略潛在風險的經典負面教材。該廠基於消除段塞流的考量，將一段 NPS 8（8 英吋）的管線縮減為 NPS 6（6 英吋）³。流速的飆升確實消滅了段塞流，但高速流體流經彎管與內壁不平整處時產生了極其猛烈的邊界層分離與擾動，引發了嚴重的「流致湍流（Flow-Induced Turbulence, FIT）」。強大的寬頻湍流能量直接激發了管線的自然頻率，導致一個假腿支撐（Dummy leg support）在短時間內連續發生兩次嚴重的疲勞斷裂 ³。

工程團隊重新介入，利用頻譜分析儀量測出系統的主導共振頻率為 3.2 Hz 與 5.5 Hz。將這些數據反饋至動態分析模型中，發現管線上有高達八個位置的應力超過了材料的無限壽命疲勞極限（Endurance limit）³。為了解決這個因流速過快而引發的新問題，同時兼顧 800°F 高溫帶來的巨大熱膨脹量，工程師最終在精確計算的節點上安裝了兩組剛性防震拉桿（Rigid sway struts），將管線固定於結構鋼上。透過精確微調支撐剛度，成功地將 3.2 Hz 與 5.5 Hz 的自然頻率移出流體激發區，在維持熱應力於容許範圍內的前提下，將震動幅度壓制回安全標準 ³。此案例深刻證明：改變流型參數的任何決策，都必須與結構剛性評估同步進行，絕不可偏廢。

8.3 案例三：HRSG 給水泵引發之 137 Hz 非同步高頻震動

在 1990 年代初期，天然氣與電力產業的解除管制引發了燃氣 CCPP 的建設熱潮。為了因應當時新型 HRSG 對高壓給水的嚴苛要求，幫浦製造商對既有的分段環式幫浦（Segmental ring pumps）進行了改造，將其封裝於加工過的耐高壓筒體（Barrel）內 ⁴³。

然而，某電廠在商業運轉不到一年的時間內，維護人員便觀察到該高壓給水泵的軸位移數據呈現異常的上升趨勢。更致命的是，軸震動頻譜圖中突出了一個高達 137 Hz 的強烈新頻率成分，這在過往的基準測試中從未出現過 ⁴³。一般而言，離心泵浦所產生的同步頻率（Synchronous frequencies）多源自於葉輪與導葉交互作用產生的葉片通過頻率（Vane-pass frequency）。但這個 137 Hz 屬於非同步頻率（Nonsynchronous frequency），其源頭並非純粹的機械旋轉，而是由幫浦內部複雜的兩相流場與幾何結構交互作用所引發的高強度流體共振 ⁴³。

這個強烈的高頻激發力不但加速了幫浦軸承的磨損，其高頻震動波更沿著管壁傳遞至周邊附屬系統，導致極具關鍵性的小口徑配管（Small bore piping）連續發生嚴重的疲勞斷裂，迫使電廠必須降載甚至限制運轉 ⁴³。工程團隊透過非破壞檢測（NDT）技術與高階振動頻譜分析，精確鎖定了 137 Hz 激發源的物理位置與流場成因，並隨即對幫浦的內部流道幾何進行了針對性的修正。此舉成功消除了該流致震動頻率，恢復了機組的滿載運行能力 ⁴³。此案例高度呼應了美國電力研究所（EPRI）長期的統計結論：在發電廠中，直徑小於 2 英吋的小口徑分支管在面臨高頻震動時極度脆弱，是廠內流致震動疲勞防護的最前線 ³³。

8.4 案例四：燃料碼頭之兩相流虛驚事件與決策優化

某燃料碼頭營運商在進行卸載作業時，對管線潛在的兩相流問題表達了高度擔憂。由於卸載程序要求使用惰性氣體（氮氣）對空船艙與管線進行吹掃（Purging），這些滯留的氮氣會無可避免地與後續卸載的液態燃料混合，形成氣液兩相流場 ¹⁷。營運商擔心這種操作會引發強烈的段塞流，進而摧毀現有管線上使用較薄、較窄的 DIN3567 規格管夾所構成的軸向擋塊 ¹⁷。

工程團隊隨即展開了全面的兩相流與動態載荷評估。流體力學計算結果證實了營運商的擔憂：在氮氣與液體燃料混合的條件下，管線內部的確滿足了形成段塞流的邊界條件 ¹⁷。然而，進一步計算這些液柱流經彎管時所產生的實際不平衡衝擊力後，工程師發現，由於液體流速與比重並未達到極端狀態，該段塞流所產生的激振力屬於「輕微（Mild）」等級 ¹⁷。

將這些動態載荷輸入結構模型進行驗證後，數據顯示現場所安裝的 DIN3567 規格管夾，其承載能力完全足以應付這些輕微的段塞衝擊力，無須進行任何降級（Derating）或昂貴的硬體更換作業 ¹⁷。這項工程分析不僅排除了營運商基於不完整觀察所產生的恐慌，避免了無謂的設備改造開銷，同時工程師也強烈建議營運商應將注意力轉移至執行全面的水錘突波分析（Surge analysis），以防範其他潛在且更具殺傷力的動態效應 ¹⁷。

九、結論與未來展望

複循環發電廠（CCPP）在現代能源網絡中肩負著穩定電網的重責大任。為配合再生能源而頻繁進行的負載變化與起停循環，使熱回收蒸汽產生器（HRSG）及其附屬管線系統不可避免地暴露於嚴苛的兩相流與熱力學瞬態挑戰之中。本研究報告針對管線系統中的兩相流誘發震動（FIV）與相關動力學現象進行了詳盡且深度的剖析，並得出以下核心結論：

物理機理與流型主導的損傷模式：
兩相流誘發震動並非單一的物理現象，必須嚴格從頻譜特徵上區分「呈高斯分佈的低頻湍流激振」與「峰度大於0 的強烈非高斯段塞流衝擊」。段塞流所帶來的非穩態動量轉移，以及由次冷凝結水引發的極端凝結誘發水錘（CIWH），是導致管壁高循環疲勞、小口徑管線斷裂與支撐結構崩潰的首要元凶。這要求在系統設計階段即須透過嚴謹的熱力學管理（如避免減溫器過度噴水與優化疏水系統）來遏止破壞性兩相流的形成。
標準評估體系與高溫剛性設計之精準平衡：
面對流致震動，國際標準（如 ASME OM-3 與 EI Guidelines）提供了科學量化的篩選極限與破壞機率（LOF）評估架構。然而，在減振硬體設計上，工程師必須在「抗震所需的剛性」與「高溫熱膨脹所需的柔性」之間進行極其精細的微調。盲目增加剛性支撐或縮減管徑往往會引發災難性的熱應力或流致湍流反噬；合理運用防震拉桿（Sway struts）與動態阻尼器（Snubbers），並輔以 CAESAR II 模態分析，才是達成系統長期運行可靠性的正途。
人工智慧賦能的早期預警與主動防禦：
傳統的計算流體力學（CFD）與有限元素分析（FEA）雖然精確，但受限於龐大的運算成本，僅能作為事後診斷工具。基於巨量資料庫訓練的極端隨機樹（Extra Trees）與神經網路演算法，已證明能以高達8% 的準確率與極短的延遲時間實現流型的即時識別。結合邊緣運算與內部控制邏輯（IMC）的 AI 防禦系統，能夠在破壞性兩相流成形前主動介入並調變閥門，將管線完整性管理從「被動承受破壞並維修」推向「主動預測並化解危機」的全新境界。

展望未來，隨著 CCPP 運轉模式的持續極端化，產業界與學術界應致力於將高頻次的聲學誘發震動（AIV）、低頻的流致震動（FIV）、水錘現象與機器學習預測模型進行無縫融合。透過建立電廠專屬的兩相流與結構振動「數位分身（Digital Twin）」，整合各類型感測器數據進行全天候的壽命衰退監控，將是確保 CCPP 在充滿變數的能源轉型時代下，維持高度可用性、經濟效益與絕對安全性的最終解方。

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一、 緒論與研究背景

二、 兩相流物理機理與流場特徵分析