ОЦЕНОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕНИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ТРУБОПРОВОДА ДО ОТКАЗА НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА

С. М. Кадысев, П. С. Скоромный, А. В. Старочкин, В. В. Кравцов

Аннотация


В ряде случаев продукты растворения протекторной втулки имеют объем намного больший объема исходного металла протектора, что приводит к деформации наконечника. В результате происходит разрыв наконечника, схлопывание внутренней полиэтиленовой оболочки и перекрывание проходного сечения трубопровода. По этой причине, проводится ингибирование в системе ППД. В этих условиях особое значение имеют плановая реконструкция и капитальный ремонт трубопроводов, которые позволяют заблаговременно снизить вероятность аварийных разливов нефти, подтоварной воды. Планирование реконструкции, как правило, связано с трудностью достоверного расчета допустимых сроков службы трубопроводов из-за большого количества существенных факторов, из которых наиболее важными являются диаметр трубопровода, толщина стенки трубопровода, давление в трубопроводе и тип используемого ингибитора коррозии. Таким образом, исследование защитной способности ингибиторов коррозии и разработка программного средства, которое позволит спрогнозировать время наработки трубопровода до отказа, представляется задачей актуальной и востребованной. Целью работы явилась оценка эффективности ингибирования и точности прогноза продолжительности эксплуатации металлопластмассовых трубопроводов до отказа.

Ключевые слова


металлопластмассовый трубопровод;отказ;безопасность;коррозия;прогнозирование;нейронная сеть;web;metal-plastic pipeline;failure;safety;corrosion;predicting;neural network;web;

Полный текст:

PDF

Литература


Абдуллин Р.М., Бугай Д.Е., Лаптев А.Б. Повышение безопасности эксплуатации футерованных трубопроводов для перекачивания углеводородных сред на нефтяных промыслах. // Актуальные вопросы нефтегазовой отрасли в области добычи и трубопроводного транспорта углеводородного сырья: материалы науч.-техн. семинара. Уфа: ИПТЭР, 2009. С. 24-26.

Проблемы эксплуатации футерованных трубопроводов на нефтяных промыслах / Абдуллин Р.М. [и др.] // Актуальные проблемы технических, естественных и гуманитарных наук: материалы международ. науч.-техн. конф. Уфа: УГНТУ, 2008. Вып. 3. С. 5-8.

Вартанова О.В. Методические подходы к оценке надежности и экологической безопасности промысловых трубопроводов. // Нефтяное хозяйство. 1998. № 11. С.47-49.

Вахитов А.Г., Щепин Л.C. Прогнозирование коррозии под напряжением оборудования и трубопроводов./ Под ред. проф. Зайнуллина Р.С. // Безопасность сосудов и трубопроводов: сб. науч.. тр. М.: Недра, 2003. С. 47-52.

Волохов Г.М. Использование моделей теории катастроф для исследования остаточного ресурса металлоконструкций.// Безопасность труда в промышленности. 2004. № 11. С. 47-51.

Гоник А.А. Коррозия нефтепромыслового оборудования и меры ее предупреждения. М.: Недра, 1976. 192 с.

Димов Л.A. Напряженно-деформированное состояние и надежность подземного нефтепровода. // Нефтяное хозяйство. 1995. № 9. С. 42-44.

Димов Л.A. Оценка опасности коррозионных дефектов в стенке эксплуатируемого магистрального трубопровода.// Нефтегазовые технологии. 1999. №6. С. 16-17.

Завьялов В.В. Проблемы эксплуатационной надежности трубопроводов на поздней стадии разработки месторождений. М.: ОАО «ВНИИОЭНГ, 2005. 332 с.

Короткий С.В. Нейронные сети: алгоритм обратного распределения.// http://ai.obrazec.ru/neur-2.html

Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. 2-е изд. М.: Горячая линия Телеком, 2002. 382 с.: ил.

Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М: Горячая линия Телеком. 2002. 192с.

Мостовой А.В. Методы оценки остаточного ресурса магистральных газопроводов ООО «Пермтрансгаз» // Проблемы нефтегазового комплекса России. Материалы междунар. научн.-техн. конф. Уфа: изд-во УГНТУ, 1998. С. 197-200.

Осовский С. Нейронные сети для обработки информации /Пер. с пол. Рудинского И.Д. М.: Финансы и статистика, 2002. С. 12-24.

Проект, реализующий топологию нейронной сети, под названием многослойного персептрона для PHP 5.x сред. [Электронный ресурс] . http://ann.thwien.de/index.php/Main_Page. (дата обращения: 23.09.2013).

Терехов С.А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей.// http://alife.narod.ru/lectures/neural/Neu_index.htm.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2013 С. М. Кадысев, П. С. Скоромный, А. В. Старочкин, В. В. Кравцов

УФА, УГНТУ, 2020