Ссылка для цитирования : Корнеев Р. В., Скотникова М. А., Альхименко А. А. Совершенствование метода автоматизации мониторинга износа газопровода с использованием данных вибрации // Изв. вузов. Приборостроение. 2024. Т. 67, № 12. С. 1065–1072. DOI: 10.17586/0021-3454-2024-67-12-1065-1072.

Аннотация. Рассмотрены особенности мониторинга износа поверхности трубопровода и рулевой тяги оборудования. Предложен простой в применении алгоритм автоматического обнаружения повреждений магистрального трубопровода на основе вибрационных данных. П рименение метода модального анализа, процедуры очистки данных, алгоритма обнаружения повреждений, основанного на методе квадрата расстояния Махаланобиса, построения логистических кривых (регрессии) ROC позволило автоматизировать процесс мониторинга рулевой тяги. Показано, что с увеличением площади повреждения и возрастанием коэффициента модального затухания от 5/8L до 8/10L доля истинно положительных результатов составляет 100 %, а предсказательная способность модели возрастает с использованием скользящего среднего значения модального затухания.

Ключевые слова: моделирование, автоматизация, мониторинг износа, газопровод, метод модального анализа

Благодарность: исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-19-00178, https://rscf.ru/project/22-19-00178/.

Список литературы:

1. Медведева М. Л. Основы электрохимической коррозии и защиты оборудования при транспорте и хранении нефти и газа. М.: Металлургия, 2004. 102 с.
2. Герасимов В. В. Прогнозирование коррозии металлов. М.: Металлургия, 1989. 151 с.
3. Мустафин Ф. М. и др. Защита трубопровода от коррозии: учеб. пос. для вузов. Т. 1. СПб: Недра, 2005. 617 с.
4. Воробьева Г. Я. Коррозионная стойкость материалов в коррозионных средах химических производств. М.: Химия, 1975. 300 с.
5. Шумайлов А. С., Гуменов А. Г., Молдованов О. И. Диагностика магистральных трубопроводов. М.: Недра, 1992. 251 с.
6. Анализ аварий и несчастных случаев на трубопроводном транспорте России: учеб. пос. для вузов / Под ред. Б. Е. Прусенко, В. Ф. Мартынюка. М.: Технонефтегаз, 2003. 351 с.
7. Lucà F., Manzoni S., Cigada A., Barella S., Gruttadauria A., and Cerutti F. Automatic Detection of Real Damage in Operating Tie-Rods // Sensors. 2022. Vol. 22, N 4. Р. 1370.
8. Awadallah O., Sadhu A. Automated multiclass structural damage detection and quantification using augmented reality // Journal of Infrastructure Intelligence and Resilience. 2023. Vol. 2, N 1. Р. 100024.
9. El Mountassir M., Mourot G., Yaacoubi S., Maquin D. Damage Detection and Localization in Pipeline Using Sparse Estimation of Ultrasonic Guided Waves Signals // IFAC-PapersOnLine. 2018. Vol. 51, N 24. P. 941–948.
10. Eybpoosh M., Bergés M., & Noh H. Y. Sparse representation of ultrasonic guided waves for robust damage detection in pipelines under varying environmental and operational conditions // Structural Control and Health Monitoring. 2016. Vol. 23, N 2. P. 369–391.
11. Eybpoosh M., Bergés M., & Noh H. Y. An energybased sparse representation of ultrasonic guided-waves for online damage detection of pipelines under varying environmental and operational conditions // Mechanical Systems and Signal Processing. 2017. Vol. 82. P. 260–278.
12. Farrar C. R., & Worden K. An introduction to structural health monitoring // Philosophical Transactions of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2007. Vol. 1851, N 365. P. 303–315.
13. Davis J., Goadrich M. The Relationship between Precision-Recall and ROC Curves // Proc. of 23 Intern. Conf. on Machine Learning. Pittsburgh, PA, 2006.
14. Lowe M. J., Alleyne D. N., & Cawley P. Defect detection in pipes using guided waves // Ultrasonics. 1998. Vol. 36, N 1-5. P. 147–154.
15. Kharrat M., Zhou W., Bareille O., Ichchou M. Defect detection in pipes by torsional guided-waves: a tool of recognition and decision-making for the inspection of pipelines // Proc. of the 8th Intern. Conf. on Structural Dynamics, EURODYN 2011. Leuven, Belgium, 4–6 July 2011. P. 2272–2279.