priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2024-67-12-1065-1072pribor-325Research ArticleКОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯCOMPUTER MODELING AND DESIGN AUTOMATIONСовершенствование метода автоматизации мониторинга износа газопровода с использованием данных вибрацииImpr ovement of the method of automation of monitoring of gas pipeline wear using vibration dataКорнеевР. В.KorneevR. V.

Роман Викторович Корнеев - аспирант, Институт машиностроения, материалов и транспорта, Международный научно-образовательный центр „BaltTribo-Polytechnic“

Санкт-Петербург

Roman V. Korneev - Post-Graduate Student; Institute of Mechanical Engineering, International Scientific-Educational Center BaltTribo-Polytechnic

St. Petersburg

krvthecreator@gmail.comСкотниковаМ. А.SkotnikovaM. A.

Маргарита Александровна Скотникова - д-р техн. наук, профессор, Институт машиностроения, материалов и транспорта, Международный научно-образовательный центр „BaltTribo-Polytechnic“; руководитель, профессор МНОЦ „BaltTribo-Polytechnic“

Санкт-Петербург

Margarita A. Skotnikova - Dr. Sci., Professor; Institute of Mechanical Engineering,  International Scientific-Educational Center BaltTribo-Polytechnic; Head of the Center

St. Petersburg

skotnikova@mail.ruАльхименкоА. А.AlkhimenkoA. A.

Алексей Александрович Альхименко - канд. техн. наук, Высшая школа передовых цифровых технологий; доцент; Научно-технологический комплекс „Новые технологии и материалы“; директор

Санкт-Петербург

Alexey A. Alkhimenko - PhD, Associate Professor, Higher School of Advanced Digital Technologies, Scientific and Technological Complex New Technologies and Materials; Director of the Complex

St. Petersburg

9586435@mail.ruСанкт-Петербургский политехнический университет Петра ВеликогоPeter the Great St. Petersburg Polytechnic University202424012025671210651072Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20252025Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/325

Рассмотрены особенности мониторинга износа поверхности трубопровода и рулевой тяги оборудования. Предложен простой в применении алгоритм автоматического обнаружения повреждений магистрального трубопровода на основе вибрационных данных. Применение 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.

The features of monitoring the wear of gas pipeline surface and the steering rod of the equipment are considered. An easy-to-use algorithm for automatic detection of damage to the main pipeline based on vibration data is proposed. The use of the modal analysis method, data cleaning procedure, damage detection algorithm based on the Mahalanobis distance squared method, and construction of logistic curves allow for automation of the process of steering rod monitoring. It is shown that with an increase in the damage area and an increase in the modal attenuation coefficient from 5/8L to 8/10L, the proportion of true positive results is 100%, and the predictive ability of the model increases with the use of a moving average of the modal attenuation.

моделированиеавтоматизациямониторинг износагазопроводметод модального анализаmodelingautomationwear monitoringgas pipelinemodal analysis methodИсследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-19-00178, https://rscf.ru/project/22-19-00178/.The study was supported by the Russian Science Foundation Grant No. 22-19-00178, https://rscf.ru/project/22-19-00178/.ReferencesМедведева М. Л. Основы электрохимической коррозии и защиты оборудования при транспорте и хранении нефти и газа. М.: Металлургия, 2004. 102 с.Medvedeva M.L. Osnovy elektrokhimicheskoy korrozii i zashchity oborudovaniya pri transporte i khranenii nefti i gaza (Fundamentals of Electrochemical Corrosion and Equipment Protection During Transportation and Storage of Oil and Gas), Moscow, 2004, 102 р. (in Russ.)Герасимов В. В. Прогнозирование коррозии металлов. М.: Металлургия, 1989. 151 с.Gerasimov V.V. Prognozirovaniye korrozii metallov (Forecasting of Metal Corrosion), Moscow, 1989, 151 р. (in Russ.)Мустафин Ф. М. и др. Защита трубопровода от коррозии: учеб. пос. для вузов. Т. 1. СПб: Недра, 2005. 617 с.Mustafin F.M. et al. Zashchita truboprovoda ot korrozii (Pipeline Corrosion Protection), Vol. 1, St. Petersburg, 2005, 617 р. (in Russ.)Воробьева Г. Я. Коррозионная стойкость материалов в коррозионных средах химических производств. М.: Химия, 1975. 300 с.Vorobyeva G.Ya. Korrozionnaya stoykost’ materialov v korrozionnykh sredakh khimicheskikh proizvodstv (Corrosion Resistance of Materials in Corrosive Environments of Chemical Industries), Moscow, 1975, 300 р. (in Russ.)Шумайлов А. С., Гуменов А. Г., Молдованов О. И. Диагностика магистральных трубопроводов. М.: Недра, 1992. 251 с.Shumaylov A.S., Gumenov A.G., Moldovanov O.I. Diagnostika magistral’nykh truboprovodov (Diagnostics of Main Pipeline), Moscow, 1992, 251 р. (in Russ.)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.Prusenko B.E., Martynyuk V.F., eds., Analiz avariy i neschastnykh sluchayev na truboprovodnom transporte Rossii (Analysis of Accidents and Incidents in Pipeline Transport in Russia), Moscow, 2003, 351 р. (in Russ.)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.Lucà F., Manzoni S., Cigada A., Barella S., Gruttadauria A., and Cerutti F. Sensors, 2022, no. 4(22), pp. 1370.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.Awadallah O., Sadhu A. Journal of Infrastructure Intelligence and Resilience, 2023, no. 1(2), pp. 100024.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.El Mountassir M., Mourot G., Yaacoubi S., Maquin D. IFAC-PapersOnLine, France, 2018, no. 24(51), pp. 941–948.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.Eybpoosh M., Bergés M., & Noh H.Y. Structural Control and Health Monitoring, 2016, no. 2(23), pp. 369–391.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.Eybpoosh M., Bergés M., & Noh H.Y. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017, vol. 82, рр. 260–278.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.Farrar C.R., & Worden K. Philosophical Transactions of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2007, no. 365(1851), pp. 303–315.Davis J., Goadrich M. The Relationship between Precision-Recall and ROC Curves // Proc. of 23 Intern. Conf. on Machine Learning. Pittsburgh, PA, 2006.Davis J., Goadrich M. Proc. of 23 Intern. Conf. on Machine Learning, Pittsburgh, PA, 2006.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.Lowe M.J., Alleyne D.N., & Cawley P. Ultrasonics, 1998, no. 1-5(36), pp. 147–154.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.Kharrat M., Zhou W., Bareille O., Ichchou M. Proc. of the 8th Intern. Conf. on Structural Dynamics, EURODYN 2011, Leuven, Belgium, 4–6 July 2011, рр. 2272–2279.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.