УДК 622.691.4
Новые подходы к контролю безопасности газопроводов
Ежкова Татьяна Валентиновна – магистрант Муромского института (филиала) Владимирского государственного университета имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых.
Аннотация: В статье проведен обзор новых технологий в области обеспечения безопасности газопроводов. Был проведен краткий анализ литературы по темам: оценка рисков, промышленный интернет вещей, прогнозирование с помощью нейронных сетей, аналитика данных в тех областях, где они соприкасаются с проблемами, описанными в статье. Описаны подходы, позволяющие прогнозировать возможные отказы и аварийные ситуации. Перечислены факторы, использующиеся для анализа состояния газопроводной системы. Приведены численные данные, доказывающая эффективность использования нейросетей для анализа рисков.
Ключевые слова: газопроводы, промышленный интернет вещей, промышленная безопасность, оценка рисков.
Нефть и газ являются основными источниками энергии во всем мире. По данным Международного энергетического агентства, из всех потребностей в энергии 63 % обеспечивается нефтью и природным газом [1].
Для природного газа трубопроводная система считается наиболее предпочтительным и безопасным способом транспортировки для конечных пользователей [2]. Надежность этих трубопроводных систем имеет первостепенное значение для операторов трубопроводов.
Газопроводы часто подвергаются различным видам повреждений, таким как коррозия, нарушение сварки и повреждения при земляных работах; из-за суровых условий окружающей среды: экстремально высокая или низкая температура, давление и влажность. Выход из строя газопроводов может привести к катастрофическим последствиям: загрязнению окружающей среды, гибели людей, экономическому ущербу и т. д. Чтобы избежать таких повреждений, крайне важно прогнозировать состояние трубопровода.
Поэтому правильное понимание аварий на трубопроводах, прогнозирование и предупреждение аварий, является основой обеспечения безопасной эксплуатации трубопроводов.
Современный комплексный подход к повышению надежности и безопасности газовой магистрали кроме консервативных методов включает удаленный мониторинг и использование нейросетей для анализа данных и прогнозов.
Система удаленного мониторинга трубопроводов может быть проводной, беспроводной или их комбинацией для передачи данных с трубопроводов на станцию управления. Удаленный мониторинг можно разделить также на мобильный и статический [3].
Под статическим подразумевается система стационарных датчиков, собирающих данные о состоянии трубопровода и передающие их периодически пакетно либо в реальном времени оператору и/или автоматической станции.
К мобильному мониторингу относятся роботизированные датчики или мини-станции, а также квадрокоптеры, способные перемещаться вдоль трубопровода либо непосредственно по нему [4]. Такая станция может быть дополнительно оснащена камерой и управляться оператором. Это помогает проводить инспекцию в труднодоступных местах.
Особое внимание уделяется контролю сварных соединений – самых уязвимых частей трубопровода. Как правило, датчики проводят неразрушающий контроль с использованием ультразвуковой фазированной решетки. Такое исследование может указать на скрытые дефекты и выявить трещины на ранних стадиях.
Такие датчики составляют сложную систему по типу интернета вещей, в последние годы даже выделилось отдельное направление развития технологии – промышленный интернет вещей. В этой области упор делается на безопасность передачи данных: защита от перехвата третьими лицами и вмешательства в передачу с ложными данными; на работу в тяжелых условиях внешней среды; а также передачи сигналов на большие расстояния.
Кроме наблюдения и контроля необходимо уметь рационально оценивать полученные данные и по результатам такой оценки предпринимать меры.
Известно, что оценка риска является очень важным инструментом повышения безопасности при эксплуатации трубопровода. Это помогает операторам трубопроводов рационально управлять трубопроводами посредством проверок и профилактического обслуживания, а также распределять ресурсы.
Существует два метода оценки риска: качественный метод и количественный метод. Качественный метод использует систему индексов для оценки рисков и дает на выходе качественное значение риска. Базовые данные, которые обычно используются для построения прогноза [5]:
- Внутренние
- длина трубопровода,
- возраст отдельных частей,
- скорость потока,
- степень коррозии,
- давление.
- Внешние
- количество осадков,
- скорость ветра,
- температура,
- сейсмическая активность.
Количественный метод оценивает риски путем численного моделирования, включая количественный расчет возможности и последствий различных аварий.
Также существуют подход к прогнозу аварий с помощью статистических данных о предыдущих инцидентах. Как правило, они анализируют, при каких обстоятельствах произошла авария, в каком состоянии была система на момент происшествия, каковы были последствия. Так выясняются основные предикторы и триггеры, приводящие к катастрофам, также это даёт понять, какие из мер (если они были предприняты) не принесли положительных результатов.
В последнее десятилетие также стали популярны методы, использующие нейросети. Например, мало обнаружить коррозию – трубопроводы подвергаются ей перманентно, и лишь дойдя до критической точки конструкция разрушается. Хорошо натренированные нейросети при получении достаточного количества данных с различных датчиков способны распознавать угрожающие состояния с очень высокой эффективностью. Метод предложенный в исследовании 2017 года сообщает о точности обнаружения и классификации коррозии до 99,45 % [6]. Нейросеть для прогнозирования аварий, описанная в другой работе[5], дает точность до 74,8% в предсказании уже непосредственно аварий.
В заключение можно сказать, что в настоящее время поддержание целостности трубопроводной системы посредством упреждающего осмотра и технического обслуживания является основным интересом каждой нефтегазовой компании, государственных учреждений и других заинтересованных сторон.
Внедрение новейших технологий в этой области неизбежна, так как объемы поставляемого сырья и протяженность газопроводов в ближайшие годы будет только расти.
Список литературы
- Feng Qingshan. Pipeline Failure Cause Theory: A new accident characteristics, quantification, and cause theory// Failure analysis. IntechOpen, 2019. Crossref. doi:10.5772/intechopen.80572.
- Tervonen T., Juscelino F., José L., Risto S., SMAA-TRI: A parameter stability analysis method for ELECTRE TRI. NATO Security through Science Series C: Environmental Security.
- Abdul Manan et al. Failure classification in natural gas pipe-lines using artificial intelligence: A case study, Energy Reports. 2021. Volume p. 7640-7647. ISSN2352‑4847.
- Chen, Y., Xie, Y., Wang, W. et al. Failure analysis of weld cracking of gas gathering pipeline in dewatering station// Journal of Engineering and Applied Science. 2022. Volume 69. doi:10.1186/s44147-022-00131-2.
- Nauman Aziz, Shujaat Ali Khan Tanoli, Faiza Nawaz, A programmable logic controller based remote pipeline monitoring system// Process Safety and Environmental Protection. 2021. Volume 149. P. 894‑904. ISSN 0957‑5820.
- Naga Venkata Saidileep Korlapati, Faisal Khan, Quddus Noor, Saadat Mirza, Sreeram Vaddiraju. Review and analysis of pipeline leak detection methods// Journal of Pipeline Science and Engineering. 2022. Volume 2, Issue 4. ISSN 2667‑1433.