МУЛЬТИПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ …ogbus.ru/files/ogbus/authors/Strizhenko/Strizhenko_1.pdfНа рис. 3, 4 приведена статистика

УДК 622.692.4

МУЛЬТИПЛЕКСНЫЙ ПОДХОДК ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ

ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА

Стриженко О.П. Санкт-Петербургский государственный университет, Физический факультет,

Кафедра вычислительной физики, г. Санкт-Петербург, г. Петродворецe-mail: [email protected]

Аннотация. Ввиду общего старения фонда используемых трубопроводов в на-шей стране наблюдается устойчивая тенденция увеличения аварийности на трубопро-водном транспорте. Ввиду этого в настоящее время особенно актуальна проблема обес-печения трубопроводной сети надежными и высокочувствительными системами диа-гностирования, что подтверждается множеством нормативных отраслевых докумен-тов, правительственных постановлений и программ. В данной статье рассмотрены ос-новные проблемы трубопроводного транспорта и предложен вариант мультиплексной экспертной системы диагностирования трубопроводов, основанной на идее возраста-ния информативности отдельного диагностического признака в совокупности с другими диагностическими признаками.

Ключевые слова: экспертные системы, трубопроводный транспорт, техниче-ская диагностика, системы обнаружения утечек

Введение

Магистральный трубопроводный транспорт является одной из важнейших составляющих топливно-энергетического комплекса России. В стране создана раз-ветвленная сеть магистральных нефтепроводов, нефтепродуктопроводов и газо-проводов, которые проходят по территории большинства субъектов Российской Федерации.

Одной из насущных проблем данной отрасли является общее старение фонда используемых трубопроводов. Значительная часть нефте- и газопроводов имеют возраст, превышающий нормативный срок службы. В частности, из стати-стических данных на 2007 год более половины трубопроводов ООО «Газпром» имеет возраст более 20 лет, а степень изношенности достигает 70 % (рис. 1) [1].

Именно поэтому наблюдается устойчивая тенденция увеличения аварийно-сти на трубопроводном транспорте на 7 - 9 % в год и в связи с этим колоссальные потери энергоресурса, о чем свидетельствуют ежегодные Государственные докла-ды «О состоянии окружающей природной среды и промышленной опасности Рос-сийской Федерации», а также статистические данные Гринпис за последнее деся-тилетие (рис. 2) [2].

_____________________________________________________________________________ Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело», 2012, № 4 http://www.ogbus.ru

67

Рис. 1:a) Степень изношенности трубопроводов ООО «Газпром переработка»

b) Распределение трубопроводов ОАО «Газпром» по возрасту в 2007 году

Рис. 2. Количество порывов трубопроводов и объем добычи нефти в РФ [2]

Затруднительно заменить все старые трубопроводы в стране, ввиду затрат, связанных с прокладкой трубопроводов, поэтому необходимо принимать меры по увеличению сроков безопасной эксплуатации старых трубопроводов и разрабаты-вать новые методы предотвращения аварий и обнаружения утечек.

Определим основные причины возникновения порывов в трубопроводах. На рис. 3, 4 приведена статистика аварий на магистральных нефте- и газопроводах в зависимости от причин их возникновения, среди которых внешнее и природное воздействия, дефекты оборудования, коррозия и ошибочные действия персонала.

В случае возникновения утечки необходимы быстрое ее выявление и опе-ративная организация работ по ее устранению. Для диагностирования состояния трубопровода и своевременного предупреждения прорывов используют различ-ные автоматизированные системы обнаружения утечек (далее СОУ).


68

Рис. 3. Распределений аварий на магистральных газопроводахв зависимости от причин их возникновения по данным:

а – EGIG(1970 - 2008 гг); б – PHMSA (1988 - 2008 гг);в – UKOPA (1962 - 2008 гг); г – Ростехнадзора (2000 - 2008 гг).

Причины возникновения:1 – внешнее воздействие; 2 – дефекты оборудования (материала);

3 – коррозия; 4 – природное воздействие; 5 – ошибочные действия персонала; 6 – другие [3]

Рис. 4. Распределений аварий на магистральных нефте- и нефтепродуктопроводах в зависимости от причин их возникновения по данным: а – CONCAVE(1971 - 2007 гг); б – PHMSA (1988 - 2008 гг);

в – Ростехнадзора (1996 - 2008 гг).Причины возникновения:

1 – внешнее воздействие; 2 – дефекты оборудования (материала);3 – коррозия; 4 – природное воздействие;

5 – ошибочные действия персонала; 6 – другие [3]

Большинство установленных на российских магистральных нефтепроводах и нефтепродуктопроводах СОУ работает на принципе измерения расхода и давле-ния или регистрации волн давления. Такие системы обнаруживают утечки с ин-тенсивностью около 1 % от производительности трубопровода, развивающиеся за относительно короткое время (несколько секунд). Для магистрального нефтепро-вода с производительностью 10000 куб. м /час этот предел чувствительности сос-тавляет 100 куб. м /час или 2400 тыс. литров в сутки (40 железнодорожных цис-терн). Как видно, при такой чувствительности СОУ не смогут зарегистрировать, например, несанкционированные врезки нелегальных мини-НПЗ, постоянно пот-ребляющих для переработки нефть с интенсивностью для каждой из врезок не более 40 ж/д цистерн в сутки.


69

Уместно сравнить приведённые цифры с утечкой нефти в аварии на нефтя-ной плавучей платформе Deepwater Horizon в Мексиканском заливе, арендован-ной BP у фирмы Transocean, которая произошла 20 апреля 2010 г. Интенсивность утечки из скважины 3 мая 2010 г. оценивалась здесь как 760 тыс. литров в сутки, позже от 5500 до 9500 тыс. литров в сутки).

Если Мексиканский залив – это огромные пространства с выходом в океан, где природа имеет больше возможностей для восстановления, то в закрытых водо-емах авария с таким масштабом приведёт к гораздо более значительным послед-ствиям для экологии. Так, например, утечка из Трансаляскинского нефтепровода в США 2 марта 2006 г. привела к одному из крупнейших разливов нефти. Уста-новленная на нефтепроводе, эксплуатируемом фирмой BP, полностью исправная система обнаружения утечек с чувствительностью 1 % от производительности нефтепровода не позволила зарегистрировать разгерметизацию. За 5 суток разли-ва нефти экологии был нанесён катастрофический ущерб [4].

Приведенные выше примеры показывают, что необходимы оперативные действия по модернизации существующих систем обнаружения утечек, направ-ленные на устранение основных проблем:

– повышение надежности, чувствительности и быстродействия СОУ;– уменьшение частоты ложных срабатываний.Актуальность проблемы безопасного использования трубопроводного

транспорта подтверждается множеством правительственных постановлений, нор-мативных отраслевых документов, направленных на решение задач обеспечения безопасности объектов, непрерывного мониторинга показателей их надежности систем и охраны окружающей среды при эксплуатации нефтепродуктопроводов и хранилищ.

В России действует комплекс Правительственных программ, направлен-ных на создание централизованной системы оперативного мониторинга, управле-ния и обеспечения надежности, безопасности промышленных объектов: феде-ральный закон «О магистральном трубопроводе», «Энергетическая стратегия Рос-сии до 2020 года», «Федеральная целевая программа информационных и комму-никационных технологий «Электронная Россия»; «Концепция федеральной систе-мы мониторинга потенциально опасных грузов и объектов инфраструктуры РФ» и т.д. [5].

В рамках Энергетической стратегии России до 2020 года [6] одним из при-оритетных направлений научно-технического развития в области повышения энергоэффективности и энергосбережения в сфере трубопроводного транспорта является разработка новых технических средств обнаружения, локализации и лик-видации аварий на трубопроводном транспорте.

Таким образом, для предприятий трубопроводного транспорта – как опас-ных производственных объектов и стратегически важных с экономической и со-


70

циальной точки зрения для РФ, проблема модернизации и внедрения новых современных технологий мониторинга и управления надежностью является акту-альной и требует безотлагательных мер по ее решению.

Оценка полезности диагностических признаков

Диагностику состояния объектов часто рассматривают с позиции теории распознавания образов. Предполагается, что объект находится в одном из М воз-можных состояний V 1 ,... ,V M множества V =V 1 , ... ,V M . Имеется совокупность

характеристик объекта x (N )=(x1 ,... , xN ) , которые могут быть использованы в ка-честве диагностических признаков, позволяющих отличить одно состояние от другого. Требуется построить решающее правило D( x( N )) : X (N ) →M , которое отображает множество X (N )=x(N ) возможных значений признаков x1 , ... , xN на множество М →1,... ,M номеров возможных состояний (диагнозов) V 1 ,... ,V M .

Выбор адекватного множества диагностических признаков представляет собой одну из наиболее трудных проблем, с которой приходится сталкиваться конструктору систем, ориентированных на решение задач медицинской и техни-ческой диагностики. Главная цель селекции признаков X (N 0 ) к подмножеству X (N )⊂X (N 0) из N признаков ( N<N 0 ) без уменьшения достоверности диагностики.

Для оценки эффективности признаков при статистической постановке за-дачи распознавания получил известность информационный подход, в соответст-вии с которым полезность признака связывают с уменьшением неопределенности (шенноновской энтропии). При этом различают информативность отдельного признака и информативность признака в совокупности с другими.

Будем считать, что признак xn ,1≤n≤N информативен сам по себе, если I (V , X n)=H (V )−H (V | X n)>0 , (1)

где I (V , X n) – количество информации, содержавшееся во множестве X n=xn : p (xn)>0 относительно множества V =V 1, V 2 ,

H (V )=−∑m=1,2P (V m) log P (V m) (2)

иH (V | X n)=−∑xn∈X n

p (xn)∑m=1,2P (V m | xn) log P (V m | xn) (3)

соответственно начальная и средняя условная энтропии по Шеннону.С другой стороны, признак xn ,1≤n≤N информативен в совокупности с

другими признаками, если при его исключении из x (N )=(x1 ,... , xN ) происходит изменение средней условной энтропии, т.е.

H (V | X (N −1))−H (V | X (N ))>0 , (4)где

H (V | X (N ))=−∑x( N)∈X ( N ) p (x(N ))∑m=1,2 P(V m | x( N )) log P (V m | x (N )) , (5)


71

H (V | X (N −1))=−∑x (N −1)∈X ( N −1) p( x( N −1 ))∑m=1,2P (V m | x(N −1))log P (V m | x(N −1)) ,(6)

здесь $ x(N −1) – сокращенный вектор признаков, который не включает xn , а X (N −1)=x( N −1): p( x(N −1)>0) .

Аналогичным образом, можно ввести понятие полезности отдельного диа-гностического признака и полезность признака в совокупности с другими. Будем, как это принято в теории статистических решений, характеризовать возможные потери платежной матрицей вида:

L=[L11 L12

L21 L22] , (7)

где L11 и L22 – потери, связанные с правильными решениями, а L12 и L21 – потери, связанные с ошибками пропуска цели и ложной тревоги. Тогда мате-матическое ожидание потерь (средний риск) определяет взвешенная сумма ука-занных потерь с учетом вероятностей их появления:

R=∑k=1

2 ∑ j=1

2Lkj P (V k ,δ = j) (8)

где величина P (V k ,δ= j) обозначает вероятность совместного выполнения двух случайных событий: Z находится в состоянии V k (k=1, 2) , а алгоритм принял решение δ= j , отнесся его к классу $V j , j=1,2 .

Тогда будем считать, что диагностический тест полезен, если средний риск R принимаемых на его основе решений меньше риска R0 априорных решений,

принимаемых по вероятностям P (V 1) и P (V 2) :R<R0 . (9)

Для оценки полезности признаков в совокупности с остальными n−1 приз-наками введем следующее определение. Диагностический признак uk полезен в совокупности с остальными n−1 признаками, если его исключение из описания U =(u1 , u2 , ... , un) приводит к увеличению среднего риска, т. е.

Rn−1>Rn , (10)где Rn и Rn−1 – средний риск диагностики по описанию U n и сокращенному описанию U n−1 , которое не содержит uk .

Таким образом можно оценить полезность каждого из возможных диагно-стических признаков в отдельности и в совокупности с другими. Последние ис-следования показали, что нельзя пренебрегать неинформативными в отдельности признаками. Доказано, что совокупность неинформативных в отдельности при-знаков может быть полезна не только в случае, если они статистически связаны в классах, но даже тогда, когда такая связь отсутствует [7].


72

Мультиплексная система контроля и диагностики

Существующие и используемые в настоящее время при техническом обслуживании и мониторинге нефтепромысловых трубопроводов компоненты средств контроля и диагностики можно разделить на следующие группы (рис. 5):

Рис. 5. Компоненты средств контроля и диагностики

Несмотря на достаточно большое разнообразие, на практике в существую-щих системах мониторинга промысловых трубопроводов используются только отдельные компоненты. Комбинация в рамках одной системы нескольких подси-стем (обычно не превышающих две-три) встречается крайне редко. Примером может служить система обнаружения утечек LeakSpy, в которой контроль утечек осуществляется на основе измерения технологических параметров, получаемых от системы телемеханики, а окончательное решение принимает экспертная систе-ма, в рамках которой осуществляется процедура голосования алгоритма диагно-стики [8].

Используя идеи полезности совокупности диагностических признаков, в рассмотрение может быть введена следующая комплексированная система контроля и диагностики состояния трубопроводного транспорта (рис. 6).

Экспертная система работает в двух режимах: приобретения знаний и ре-шения задач (называемом также режимом консультации или режимом использо-вания ЭС).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляется через пос-редничество инженера по знаниям. Эксперт описывает проблемную область в ви-де совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристи-ки и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют спосо-бы манипулирования данными, характерные для рассматриваемой проблемной области. Эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без экспер-та) решать задачи из проблемной области.


73

Рис. 6. Общая структура экспертной системы

Рассмотрим возможную структуру базы знаний для системы диагностики: – База данных обнаруженных дефектов и выполненных эксплуатаци-

онных работ на трубопроводе – в настоящее время данные сведения используют для организации анализа жизненного цикла трубопровода, планирования работ по замене и ремонту трубопроводов. Информация может быть, например:

– о состоянии изоляционного покрытия, получаемая электрометрически-ми измерениями;

– о дефектах труб вдоль трубопровода, получаемая при внутритрубных обследованиях;

– о коррозионном состоянии поверхности труб, получаемая при шурфо-вых обследованиях

– База данных текущих измерений с детекторов – основной источник данных, хранящая данные с детекторов о текущем состоянии трубопровода. Будет использоваться большинством модулей экспертной системы как источник основ-ных наиболее достоверных данных для мониторинга.

– База данных об авариях на трубопроводах в прошлом – информация о поведении трубопровода при утечки в прошлом, позволит выявить некоторые шаблонные изменения в показаниях датчиков и использовать методику распозна-


74

вания образов, а также осуществлять тестирование методов обнаружения утечек и их модификаций на реальных данных.

– База экспертных правил – знания экспертов могут быть формализованы в виде набора правил. Правило – это какой-то объем знаний, в котором говорится, какие предпринимать действия при выполнении определенных условий.

В целях создания комплексированной системы диагностики, в экспертную систему должны быть включены модули, использующие различные методики для диагностирования и прогнозирования состояния трубопровода и выдающие на выходе некоторую количественную оценку вероятности возникновения утечки в том или ином месте трубопровода. Рассмотрим идеи некоторых контрольных модулей, которые могут быть использованы для этих целей:

– Экспертные знания. Традиционные методы управления промысловыми и магистральными системами сбора (распределения), подготовки и транспорта нефти, газа и газового конденсата (УГВ) основаны на уникальных знаниях патри-архов нефтегазовой отрасли России, на глазах которых произошло зарождение, становление и развитие народнохозяйственных объектов энергетического комп-лекса в 60-90-х годах XX столетия. Практически в штате каждого предприятия можно найти такого гуру технологических сетей, обладающего феноменальным набором конкретных управленческих решений для большинства ситуаций, возни-кающих на производстве. Принципиально иные возможности для диагностирова-ния состояния трубопроводов открывают методологии мягких вычислений и экс-пертных систем.

– Экспертная система – это система искусственного интеллекта, использу-ющая знания из сравнительно узкой предметной области для решения возникаю-щих задач и объединяющая возможности компьютера со знаниями эксперта в такой форме, что может предложить разумный совет или осуществить решение поставленной задачи. В большинстве случаев эти знания организуются в виде некоторой совокупности правил, позволяющих делать заключения на основе исходных данных или предположений. Представление элементов трубопровод-ных систем адаптивными моделями, основанными на нечетких множествах и ней-росетевом подходе позволяют синтезировать глобальную модель сколь угодно сложной технологической системы и на базе колоссальных знаний экспертов создать набор правил, описывающих поведение трубопровода при тех или иных происшествиях, эксплуатационных работ и т.д. Данный подход уже успешно при-меняется для диагностирования сложного технологического оборудования во многих отраслях производства и разработанные методики могут быть использова-ны при создании экспертной системы для трубопроводного транспорта.

– Анализ жизненного цикла и поведения трубопровода. В ходе жизненного цикла трубопровод претерпевает ряд эксплуатационных работ: ус-тановка, диагностические операции по выявлению коррозии, ремонтные работы и


75

др (рис. 7). Анализируя жизненный цикл трубопровода, можно сделать некоторые выводы о его текущем состоянии и оценить вероятность возникновения утечки в нем, выявить самые проблемные зоны трубопровода и т.д. на основе ряда правил.

Рис. 7. Зависимость вероятности отказа трубопровода

от длины L реальной трещины [9]

Рассмотрим следующий пример. По статистике прорыв в трубопроводе часто возникает на месте сварного шва, сделанного в прошлом. Разумно предпо-ложить, что мы можем использовать информацию о предыдущих ремонтных ра-ботах и локализации созданного шва в случае нового прорыва для определения места возникновения утечки.

На основе экспертных знаний могут быть созданы правила и модели, опи-сывающие влияние различных эксплуатационных работ на состояние трубопрово-да, соответствие поведения трубопроводов (скачки давлений, повышение темпе-ратуры) различным его состояниям и оценить вероятность возникновения порыва в нем.

При подборе качественных правил и моделей, данный блок может повы-сить эффективность работы всей комплексированной экспертной системы, а также избежать игнорирования и потери ценной информации об эксплуатацион-ных работах, что зачастую происходит в настоящее время.

– Модуль прогнозирования развития коррозии. Коррозия является од-ной из основных причин возникновения прорывов в трубопроводах (рис. 3, 4). Данный факт ставит перед исследователями в качестве первоочередной задачи развитие научно-обоснованных методов долгосрочного прогнозирования измене-ния защитных свойств покрытий во времени на основе краткосрочных лаборатор-ных и натурных испытаний (рис. 8). Решение этой серьезной научной задачи поз-


76

воляет создать необходимые предпосылки для выбора из множества вновь разра-батываемых систем наиболее эффективных покрытий, обеспечить количествен-ную оценку продолжительности защитного действия изоляционных покрытий [11], разработать план ремонтных работ и оценить вероятность прорыва трубо-провода; уже на стадии проектирования предусмотреть рациональное планирова-ние ввода мощностей электрохимической защиты и т.д.

Рис. 8. График прогноза глубины коррозионного поврежденияпо результатам внутритрубной диагностики [12]

– Модуль обнаружения утечек. В данном функциональном блоке пред-ставлены только алгоритмические методы обнаружения утечек, которые активно используются в настоящее время в различных системах обнаружения утечки. Ал-горитмы могут быть основаны на анализе показаний давлений и расходов, темпе-ратуры, спектров акустических и ультразвуковых сигналов и др. В данном блоке так же возможно использовать несколько диагностических признаков для контро-ля. Например, совокупность метода баланса массы, который может обнаружить небольшие утечки флюида, и метода волны давления, который может обнаружить большие утечки очень быстро, будет сочетать в себе чувствительность, быстро-действие и возможность локализации утечки.

– Модуль распознавания образов. Кибернетическая задача распознавания образов сильно связана с диагностикой (в некотором смысле эти две задачи могут показаться идентичными), т.к. задачи диагностики и распознавания образов в


77

сущности имеют одну и ту же цель – это распознавание и выбор. На основе алго-ритмов распознавания образов может быть создан контрольный блок для нашей экспертной системы, анализирующий текущие данные с детекторов и базу дан-ных о происшествиях в прошлом и позволяющий выявить поведение трубопрово-да, похожее на утечку и информировать об этом пользователя.

Каждый контрольный блок экспертной системы получает на вход необхо-димую информацию из существующих баз данных, анализирует на основе алго-ритмов, физических моделей или некоторых правил, и на выходе может выдать следующую информацию:

– вероятность обнаружения утечки;– вес данного критерия.Модуль анализа результатов и поддержки принятия решений анализи-

рует информацию с контрольных модулей и передает ее конечному пользователю в виде:

– рекомендаций по необходимым эксплуатационным работам; – рекомендаций по экстренным мерам по устранению существующих уте-

чек в настоящий момент; – назначение дополнительных диагностических процедур при недостаточ-

ном количестве или качестве существующей информации о состоянии трубопро-вода;

– графиков, таблиц, карт и т.д., понятных пользователю о текущем состоя-нии и прогнозах будущего состояния трубопроводной системы

Данная система предназначена для упрощения анализа получаемой инфор-мации, представления ее в виде, понятном и очевидном для пользователя и позво-лит сократить число ошибок персонала.

Будем различать 2 вида пользовательских интерфейсов с разными уровня-ми доступа к данным:

– Интерфейс пользователя – данный интерфейс открывает доступ только к результатам работы модуля поддержки решений. Соответственно, пользователь может анализировать основные данные о состоянии трубопровода и получает ре-комендации по действиям, которые необходимо совершить для устранения теку-щей проблемы или предотвращения прогнозируемой.

– Интерфейс эксперта – данный интерфейс обладает расширенными воз-можностями получения информации о данных, приходящих в систему, результа-тах работы каждого из алгоритмов, возможности для создания экспертных правил и корректировки имеющихся, а также объяснения и решения исключительных ситуаций, непонятных для текущей реализации экспертной системы для ее после-дующего обучения.

Выделим еще один функциональный блок в работе систем диагностики трубопроводного транспорта: модуль валидации данных с датчиков.


78

Как правило, автоматизированные системы диагностики имеют множество датчиков, регистрирующих различные физические параметры. С течением време-ни датчики имеют тенденцию выходить из строя, давая при этом некорректные показания. Незамеченная поломка датчика может нарушить логику работы систе-мы управления, что, в свою очередь, негативно отразится на работе всего обору-дования. Существуют различные методы детектирования сбоев датчиков на осно-ве нейронных сетей, вейвлет-преобразований, различных статистических методов [13], которые могут быть внедрены в современные СОУ для повышения эффек-тивности их работы и помогут определить сбои показаний с датчиков, например, в суровых условиях Севера.

Заключение

В ходе исследования была выявлена необходимость и возможность повы-шения эксплуатационной безопасности использования трубопроводного транс-порта. Были выявлены проблема старения и износа трубопроводных сетей и в связи с этим проблема возрастающего количества прорывов на трубопроводах.

Автором был предложен вариант мультиплексной экспертной системы ди-агностирования трубопроводов, основанной на идее возрастания информативно-сти отдельного диагностического признака в совокупности с другими диагности-ческими признаками.

Данный проект стал призером программы «Энергоэффективность и энерго-сбережение. Системы управления в электроэнергетике» в рамках молодежной программы Russia Power 2012.

Литература

1. Москалюк Д.А., Анализ и прогноз затрат на диагностику и устранение дефектов трубопроводов в ООО «Газпром переработка» // I научно-практическая конференция молодых специалистов ООО «Газпром переработка», 2008. 4 с.

2. Блоков И.П., Краткий обзор о порывах нефтепроводов и объемах разли-вов нефти в России. Гринпис России, 2011. 12 с. URL: http://www.greenpeace.org/russia/Global/russia/report/Arctic-oil/Oil_spills.pdf

3. Лисанов М.В., Савина А.В., Дегтярев Д.В., Самусева Е.А. Анализ рос-сийских и зарубежных данных по аварийности на объектах трубопроводного транспорта // Безопасность труда в промышленности. № 7. 2010. С. 16 - 22.

4. Безопасность эксплуатации трубопроводов в 2010 году // Публикации ООО НПФ «ТОРИ». 13 c. URL: http://www.torinsk.ru/publication/29-bt2010.html

5. Земенкова М.Ю., Бабичев Д.А., Земенков Ю.Д., Методы системного ана-лиза в решении задач управления сложными техническими системами // Элек-


79

http://www.greenpeace.org/russia/Global/russia/report/Arctic-oil/Oil_spills.pdf

http://www.torinsk.ru/publication/29-bt2010.html

тронный научный журнал «Нефтегазовое дело», 2007. № 2. 12 с. URL: http://www.ogbus.ru/authors/Zemenkova/Zemenkova_1.pdf

6. Энергетическая стратегия России на период до 2020 года. Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации № 1234-р от 28 августа 2003 года // Проекты – Энергетическая стратегия России. Москва: Институт энер-гетической стратегии, 2003. URL: http://www.energystrategy.ru/projects/es-2020.htm (дата обращения: 04.07.2011).

7. Файнзильберг Л.С. Условия полезности диагностических тестов с пози-ции теории статистических решений // Проблемы управления и информатики. 2003. № 2. c. 100 - 111.

8. Забелин К.Л., Комплексный подход при создании автоматизированных систем мониторинга нефтепромысловых трубопроводов // Ростехнадзор. Наш ре-гион. Июнь 2009. 5 c.

9. Сызранцев В.Н., Голофаст С.Л., Невелев Я.П. Влияние типа коррозийно-го дефекта на вероятность отказа трубопровода в условиях эксплуатации // Без-опасность критичных инфраструктур и территорий. 2010. № 2. С. 101 - 104.

10. Anthony Veder, Final Public Report. Safety study for Liquid Logistics Shipping Concept, 2011, Det Norske Veritas, Report No./DNV Reg No.: / 12TUIBY-3, 128 p.

11. Зиневич А.М., Глазков В.И., Котик В.Г. Защита трубопроводов и ре-зервуаров от коррозии. М.: Недра, 1975. 288 c.

12. Кадакин В.П. Контроль коррозионного состояния магистральных неф-тепроводов на основе внутритрубной диагностики // Территория Нефтегаз. № 10. 2008. С. 32 - 43.

13. Калинкин М.А., Натёкин А.Г., Логинов А.В., Детектирование сбоев сигналов датчиков промышленного оборудования с помощью методов робастной статистики // 4-ая Всероссийская конференция по проблемам управления (МКПУ), 2011.


80

UDC 622.692.4

MULTIPLEX APPROACH TO THE DESIGNOF PIPELINES DIAGNOSTIC SYSTEM

O.P. Strizhenko Saint-Petersburg State University, Saint-Petersburg, Petrodvorets

e-mail: [email protected]

Abstract. In view of the pipelines stock aging in our country one can observe stable trend of pipeline accidents growth. Due to above reason the problem of provision of pipeline transport with reliable and extremely sensitive diagnostic systems is of interest to our country at present that is proved by many industry standards, executive orders and government pro-grams. In the given paper author considers the key problems in the scope of pipeline transport and suggests the concepts of the multiplex expert system for pipeline diagnostics which is based on principle of information capability growth of the separate diagnostic indicator in conjunc-tion with another diagnostic indicators.

Keywords: expert systems, pipeline transport, technical diagnostics, leakage detection systems

References

1. Moskalyuk D.A., Analiz i prognoz zatrat na diagnostiku i ustranenie defektov truboprovodov v OOO «Gasprom pererabotka» (Cost analysis and forecasting for pipe-line diagnostics and defects elimination at the OOO «Gasprom pererabotka»), I the-oretical and practical conference of young specialists OOO «Gasprom pererabotka», 2008. 4 p.

2. Blokov I.P., Kratkii obzor o poryvakh nefteprovodov i ob"emakh razlivov nefti v Rossii (Short review of oil pipeline failures and leakages in Russia), Greenpeace Russia, 2011, 12 p. http://www.greenpeace.org/russia/Global/russia/report/Arctic-oil/Oil_spills.pdf

3. Lisanov M.V., Savina A.V., Degtyarev D.V., Samuseva E.A. Analiz rossiis-kikh i zarubezhnykh dannykh po avariinosti na ob"ektakh truboprovodnogo transporta (Russian and western pipelines accident data analysis), Bezopasnost truda v promysh-lennosti - Occupational Safety in Industry, Issue 7, 2010, pp. 16 - 22.

4. Bezopasnost' ekspluatatsii truboprovodov v 2010 godu (Pipeline safety in 2010), TORI publications, 2010. 13 p. http://www.torinsk.ru/publication/29-bt2010.html

5. Zemenkova M.Yu., Babichev D.A., Zemenkov Yu.D., Metody sistemnogo analiza v reshenii zadach upravleniya slozhnymi tekhnicheskimi sistemami (Methods of the system analysis in the decision of problems of management of complex technical systems), Electronic scientific journal “Neftegazovoe delo - Oil and Gas Business”, 2007, 12 p. http://www.ogbus.ru/authors/Zemenkova/Zemenkova_1.pdf

6. Energy Strategy of Russia for the period up to 2020 (ES-2020). Approved by decree №1234-r of the Government of the Russian Federation on 28 August 2003. URL: http://www.energystrategy.ru/projects/es-2020.htm.


http://www.torinsk.ru/publication/29-bt2010.html

http://www.greenpeace.org/russia/Global/russia/report/Arctic-oil/Oil_spills.pdf

7. Fainzilberg L.S. Conditions of utility of diagnostic tests from the point of view of the statistical theory of decision making, Journal of Automation and Informa-tion Sciences, 2003, Volume 35, Issue 4, pp. 63 - 73.

8. Zabelin K.L., Kompleksnyi podkhod pri sozdanii avtomatizirovannykh sistem monitoringa neftepromyslovykh truboprovodov (The complex approach to creation of oil-field pipelines automated monitoring systems), Rostekhnadzor. Nash region, June 2009, 5 p.

9. Syzrantsev V.N., Golofast S.L., Nevelev Ya.P. Vliyanie tipa korroziinogo defekta na veroyatnost' otkaza truboprovoda v usloviyakh ekspluatatsii (Effect of the corrosion defect type on the probability pipeline failure in operating conditions), ezopasnost' kritichnykh infrastruktur i territorii, 2010, Issue 2, pp. 101 - 104.

10. Anthony Veder, Final Public Report. Safety study for Liquid Logistics Shipping Concept, 2011, Det Norske Veritas, Report No./DNV Reg No.: / 12TUIBY-3, 128 p.

11. Zinevich A.M., Glazkov V.I., Kotik V.G. Zashchita truboprovodov i rezervuarov ot korrozii (Corrosion protection of pipelines and reservoirs), Moscow, Nedra, 1975. 288 p.

12. Kadakin V.P. Kontrol' korrozionnogo sostoyaniya magistral'nykh neftepro-vodov na osnove vnutritrubnoi diagnostiki (Corrosion status control for main pipelines based on intratubal diagnostics), Territoriya Neftegaz, Issue 10, 2008, pp. 32 - 43.

13. Kalinkin M.A., Natekin A.G., Loginov A.V., Detektirovanie sboev signalov datchikov promyshlennogo oborudovaniya s pomoshch'yu metodov robastnoi statistiki (The failures detection of sensor signals in industrial equipment with the robust statist-ics methods), 4 Vserossiiskaya konferentsiya po problemam upravleniya MKPU (4th All-Russian Management Control Conference), 2011.


Documents

МУЛЬТИПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ …ogbus.ru/files/ogbus/authors/Strizhenko/Strizhenko_1.pdfНа рис. 3, 4 приведена статистика