Моделирование процессов коррозионных повреждений магистральных трубопроводов для оценки технического и техногенного рисков

Прикладная и теоретическая актуальность темы исследований.

Интенсивная зксплуаыция iaiисгральных фубонроводов России с ежегодной транспортировкой более 500 млн. гонн неф ж [36] привела к юм>, чю основная час1Ь магистральных нефтепроводов требует выполнения значи ильного объема работ по реконструкции. Средняя стоимость ремонта составляет $ 140−150 тыс./км. Практика показала, что выборочным ремонтом на предприятиях «Газпрома» и «Транснефти» охвачено около 1,5% от общего числа обнаруженных дефектов. Таким образом, основная масса обнаруженных дефектов не ремонтируется. В основном, ло коррозионные дефекгы [61,97] Дпя ремонт-но-восс1анови1ельных pa6oi всех эксплуатируемых неф1епроводов потребуег-ся свыше 30 лет. В 2001 году на долю коррозии приходилось до 40% аварийных сигуаций 01 всех аварий на российских газопроводах [36] Из-за опасное in серьезных аварий в связи с развивающейся коррозией производительность газотранспортной системы уже уменьшилась на 60 млрд. кубических метров газа в год. Очевидно, что для устойчивого функционирования и развития нефтегазовой промышленности необходимо в кратчайшие сроки восстановить проекшую производительность магистралей Для этого требуется провести ремонт и реконструкцию действующих фубонроводов. На большинстве предприятий неф-гегазового комплекса не представляется возможным проведение сплошною ремонта участков магистральных фубонроводов В сложившихся условиях крайне важно иметь достоверную оценку коррозионных повреждений и скорости распространения коррозии трубопроводов. Необходимо создание научной основы определения остаточного ресурса трубопроводов, выбора оптимальных технологий ремонтных работ в различных природно-климатических условиях. В гакой си1уации представляется единственно возможным классификация дефектов по степени их «опасности» для принятия оптимальных решений приоритетного, последовательного устранения наиболее опасных учааков с учетом технических и финансовых возможностей Таким образом, прогнозирование остаточного ресурса жен iwuiuni фубонроводов и соилвгение графиков ремонтных работ является важной научно-технической проблемой, требующей разрешения в ближайшее время. Вопросы оценки осматочного ресурса участков трубопроводов рассмофены в работах [36,64,77,93,97]. Рабо1Ы [64,65,68,77] отражают различные аспекты технической диагносшки трубопроводов Работы [46,49,77] посвящены численному моделированию и информационным 1е-нологиям режимов эксплуатции ма1 истральных трубопроводов Однако вопросы оперативного приняшя решений по соствлеиию планов выборочною ремонта участков трубопроводов не являются достаточно широко рассмотренными. В настоящей работе предлагается на основе прогнозных оценок, полученных в результате нейросетевою моделирования коррозионных дефекюв, ранжировать участки нефтепроводов для определения очередности их вывода в ремонт. Поскольку в литера! уре нет публикаций по созданию динамических многофакторных нелинейных протозных моделей коррозионных разрушений подземных фубопроводов, имеющих каюдную запит. ]ема рабшы аыуа п.нл.

Цель и задачи исследования

Целью исследования являегся оценка технического и гехногенною рисков на основе динамической многофакторной магематической модели коррозионных повреждений участков магисфальных фубопроводов.

Для достижения этих целей были поставлены и решены следующие задачи:

1. Провести анализ условий возникновения и развшия коррозионных повреждений участков магистральных трубопроводов и выяви п> факюры, описывающие коррозионную сшуацию на моделируемом объеме.

2. Разработать специальные методы преди постпроцессорной обработки данных и на их основе создав нейросе1евые динамические многофакюрные модети относительной глубины коррозионных повреждений участков магисфальных трубопроводов, которые должны обладать высоким качеством (адекватностью и точностью) в условиях сильного зашумления данных.

3. Разработать вероятностную модель для оценки технического риска аварии участка ма! истрального трубопровода на основе взвешенною показа[еля, содержащею свертку прогнозной величины глубины коррозии и расчешой скорости коррозии.

4. Разработать оптимизационную модель определения наиболее опасных учаа-ков трубопровода.

5. Разработать на основе применения нечеткой лошки модель ранжирования участков ма! истральных трубопроводов с учеюм обобщенного показателя технического и 1ехногеннот рисков и син1езирова! ь на ее основе п ын вывода в ремонг учасшж.

6. Провести апробацию разработанных моделей и оцени 1ь их эффекшвность на основе натурных экспериментов для отдельных участков трубопроводов.

Научная новизна.

1 Новизна предложенной экспершой процедуры формирования пространства входных факторов заключаемся в том, чю в этой процедуре спецификация модели связывается с показателями качества обучения вспомокиельных нейросе1ей (субмоделей), чю позво 1яе1 управ шь качеспзом моде ш уже на стадии постановки задачи прогнозирования технического риска разрушения трубопровода.

2. Новизна построенной нейросетевой динамической многофакторной модели (НСМ) оценки относительной 1лубины коррозионных повреждений состойI во введении оригинальной итерационной процедуры очистки кластера базы данных от аномальных точек, что предопределяет требуемое качество аппроксимацииа 1акже процедуры модифицированною обобщенною перекрестного подтверждения резулыаюв моделирования, чю позволяй получить количественную оценку доверительною интервала прогноза.

3. Новизна вероятностной модели технического риска состоит в выборе его числовой меры в виде взвешенною кршерия, первая составляющая ко юрою равна коэффициенту риска превышения прогнозной глубиной коррозионного разрушения заданного уровня, а вторая — равна относительной скорости развития коррозии, что позволяет приблизить оценку технического риска к реальным условиям.

4. Новизна от имитационной модели определения наиболее опасных учасчков трубопроводов заключается во введении веморною критерия оптимизации, равного взвешенной сумме глубины коррозии и ее скорости, а также в применении метода ЛПт-поиска, обеспечивающего равномерное зондирование многомерной области поиска пробными точками.

5. Новизна модели ранжирования учасчков трубопроводов сосюиг во введении в процедуру ранжирования комплексною показателя, учитывающего как технический, 1ак и техногенный риски. Это позволяет количественно учесть факторы неопределенноеIи при планировании ремонтных работ.

Научная новизна раСнны иод1вер/идае1ся приоритетными публикациями автора [6−8,23−31].

Практическая значимость работы.

I. Нейросетевая динамическая модель коррозионных повреждений позволяе1 получать прогнозное значение 1лубины коррозии учасчков магистральных трубопроводов, что необходимо для оценки остаточного ресурса учаечка трубопровода.

2 Предложенная методика ранжирования учасчков по степени оиасносчи аварии позволявI составить план выборочного ремоша нефтепроводных учасчков, имеющих коррозионные повреждения.

3.Разработанный подход к моделированию коррозионных повреждении может использоваться при построении моделей других прикладных объекчов и процессов (коррозионных процессов подземных и надземных хранилищ, стальных строительных конструкций и др.).

Практическая значимость рабогы подтверждается актом об использовании результатов диссертации в НИР № 0134/11Р-03, а 1акже одобрением доклада автора на Международной научно-практической конференции «Трубопроводный транспорт -2005» в г. Уфе (8−9 декабря 2005 I.).

Научные положения, выносимые на защиту 1. Итерационная процедура формирования пространства входных факторов для нейросетевои модели оценки глубины коррозии.

2. Нейросетевая динамическая многофаморная модель оценки оI ностельнои глубины коррозионных повреждений магистральных трубопроводов.

3. Вероятностная модель оценки технического риска аварии на участке магистрального трубопровода.

4. Ошимизационная модель определения наиболее опасных учас1ков трубопровода.

5. Модель ранжирования участков трубопроводов по векюрному критерию технического и техногенной) рисков.

6. Результаты апробации разработанных моделей и мегодов и оценка их зф-фективносш.

Использованные методы При решении поставленных в работе задач использовались: теория вероятностей и математическая сгагистика, методы нейросегевого моделирования, меюды системного анализа, методы нечеткой логики, методы прогнозирования, методы корреляционного и регрессионного анализа, методы имитационного моделирования, методы ошимизации.

Апробация работы Работа апробировалась в процессе выполнения прикладной научно-исследоватепьской рабош на тему «Методики прове гения факюрною ана пил коррозионных повреждений магистральных нефтепроводов, выявление причин возникновения и развития коррозии и выработка рекомендаций по ее предотвращению», которая была выполнена с участием автора в Башкирском государ-С1 венном университет в 2004 г. (Заказчик — Всероссийский научно-исследовательский институт строительства трубопроводов, г. Москва) Технический отчет принят и одобрен Заказчиком (см. копию акта-приемки сдачи НИР). В материалах диссертации имеется акт о внедрении результатов диссертации в исследовательской деятельности ООО «Инсшг>т В1ШИСI».

Результаты и положения исследовательской рабош докладыва шсь и обсуждались на следующих научно-технических и научно-практических конференциях:

1. XIV Международная конференция, но нейрокибернегике, i. Ростов-на-Дону, 2005.

2. Международная учебно-научно-пракшческая конференция «I psó-onpo-водный транспорт — 2005», г. Уфа, 2005.

3. VIII Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформа-тика — 2006», г. Москва, 2006.

По теме диссертационного исследования опубликовано 11 печатных рабок.

Объем и структура работы.

Диссертационная работа включает в себя Введение, четыре главы, Заключение, список литературы и Приложение и содержит 152 с границы сквозной нумерации, из коюрых 9 стр. списка лигературы, 3 ci р. Приложении.

4.6. Основные результаты и выводы по главе 4.

1. Решена методом ЛПХ — поиска с использованием результатов нейросетевого моделирования задача многокритериальной оптимизации нахождения участков трубопроводов, кригичных по взвешенному кригерию, учитывающем) как относительную глубину коррозионного дефекга, так и скорость коррозии.

2. Рассмотрена постановка задачи выбора, каковой является задача по составлению плана выборочного ремоша участков трубопроводов Намечены пуш ее решения.

3. Предложена схема реализации рабочего алгоритма по построению прогнозной нейросетевой модели коррозионных разрушений, надстраиваемой нечеткой моделью лот ического вывода.

4. Проведена декомпозиция общего риска аварии утастка на технический и техногенный риски, рассмотрены способы числовой оценки обоих видов риска.

5. Рассмотрены возможные числовые меры в качестве измерителей техническою риска. Предложено в качестве меры техническою риска использовав коэффициент риска. 1ехногеиныи риск предложено в задаче оценивать экспертно.

6. Проведено ранжирование участков трубопроводов по степени их опасности с учетом технического и техногенного рисков. Для этого использованы алгоритмы нечеткой ло! ики.

заключение

.

1. В работе показано, что условия построения динамической нейросетевои прогнозной модели глубины коррозионных повреждений оказались сложными из-за: 1) сильной зашумленности исходных данных, 2) невозможнос]и введения лаговых переменных- 3) наличием большого числа качественных переменных 3) необходимостью создания новой методики проверки адеквашости модели, поскольку традиционные способы проверки не применимы в силу нарушения предпосылок ре! рессионного анашза 1яже1ые ус ювия моделирования дополнительно осложняются требованиями к обеспечению гочности моде ш на уровне 5. 10%, поскольку ошибка в прогнозе увеличивает технический и техногенный риски аварии. При этом показано, что сложные условия моделирования могут быть ослаблены за счсч проведения зффекшвных процедур преди постобработки данных.

2. Для ослабления негативных последствий тяжелых условий моделирования разработн концептуальный базис по построению неиросе1евы мо! е 1еи. содержащий оригинальные предложения решения задачи простого синтеза для очистки кластера си аномальных наблюдений.

3. На этапе спецификации модели предложено использовать итерационную процедуру «дообучения эксперюв» При коррек! ировке экспер! ами состава переменных модели ючность модели существенно повысилась, огносшельная ошибка модели снизилась со 150% до 20%.

4. Показано, что возможно управление качеством модели на ранних стадиях моделирования с помощью образования «русел». Величина нормированной среднеквадратической ошибки существенно снпзпмсь с 0,01 (в первой итерации) до 0,0016 (в последней итерации), г. е. в 23,5 раза, что свидетельствует об эффективное! и итерационной процедуры формирования «русел».

5. С помощью метода У///гпоиска осуществлено нахождение наиболее информативных участков «русел», в которых досшгается максимальное значение векюрного критерия.

6. Показано, чю оценка адекважости полученных нейросегевых зависимое 1еи глубины коррозии от выбранных факторов (таких как длительность эксплуатации участка трубопровода, глубина залегания фубы, диаметр трубы, разность потенциалов труба-земля, тип фунта, марка с шли трубы, удельное сопрошвление грунта) может быть усыновлена на основе обобщенною перекрестного подтверждения нейросетевых моделей.

7. Предложенная функциональная информационная схема ИСДКП позволила создать рабочий алгориш по построению эффективной иро1 нозной НСМ.

8. На этапе син1еза плана ремонжых работ проведена декомпозиция общего риска на техническую и техногенную сосгав шющие 1акая декомпозиция позволяет разработать нечеткую модель определения опасности участка. Данная оптимизационная модель служит основой поддержки принятия решении ЛПР по составлению графика вывода в ремонт учасгков магистральных трубопроводов и открывает принципиальную возможность учсма экономических показакмеи. связанных с технотенным риском, в принимаемых ЛПР решениях.