автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и методы анализа и прогнозирования технического состояния магистральных газопроводов

На правах рукописи

Жуков Александр Сергеевич

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ МАГИСТРАЛЬНЫХ ГАЗОПРОВОДОВ

Специальность 05.13.01 — «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 8 НОЯ 2010

Москва 2010

004612785

Работа выполнена в Московском государственном горном университете

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор ФЕДУНЕЦ НИНА ИВАНОВНА

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор РЕШЕТНИКОВ ВАЛЕРИЙ НИКОЛАЕВИЧ

кандидат технических наук, доцент БОЖКО ДМИТРИЙ ИЛЬИЧ

Ведущее предприятие:

Филиал ООО «Газпром-ВНИИГАЗ» в г. Ухта

Защита диссертации состоится /. 2010г. в 1}°' час. на заседании диссертационного совета Д 212.128.07 при Московском государственном горном университете по адресу: 119991, Москва, Ленинский проспект, д.6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного горного университета

Автореферат разослан V 9" 2010г.

Ученый секретарь диссертационного совета

докт.техн.наук., доц. Гончаренко С.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Единая газотранспортная система России (ЕСГ) - структурно сложная техническая система. В ней могут происходить отказы элементов и подсистем, связанные либо с нарушением условий безопасности (аварии), либо с недопустимым снижением эффективности или прерыванием газоснабжения.

Выбор оптимальных стратегий капитального ремонта и реконструкции всегда сопряжен с необходимостью затрат времени и средств на повышение надежности элементов линейной части газопроводов при условии минимизации аварий, обеспечивающей эффективность функционирования газопровода и поддерживающей её не ниже допустимого уровня. Для решения таких задач необходимо применять методы экономико-математического моделирования и использовать современные инструментальные средства.

С учетом указанной специфики функционирования системы газоснабжения при выборе стратегии планирования капитальных ремонтов и реконструкции возникают задачи:

• по выявлению в системе элементов, находящихся в наихудшем техническом состоянии в сочетании с наиболее тяжелыми условиями эксплуатации;

• анализу допустимости остановок перекачки газа и прогнозирования возможности возникновения аварийных ситуаций;

• планированию мероприятий по ремонту и реконструкции.

Первую задачу принято решать методами диагностики. В большинстве случаев диагностическая информация состоит из большого объёма данных, но является не полной, так как некоторые дефекты, находящиеся на трубопроводе, не выявляются. Вместе с тем даже при наличии исчерпывающих диагностических сведений о техническом состоянии трубопровода для полноценного прогноза аварийности требуется знание важности элементов в системе, условий их работы, возможных изменений техногенной обстановки и окружающей среды. Это требует, как показали исследования, применения современных экспертно-аналитических моделей и методов.

Немаловажным аргументом в пользу экспертно-аналитических методов является то, что затраты на аналитическую работу по обобщению имеющихся сведений о техническом состоянии объекта с применением той или иной экспертной системы несравнимо ниже по сравнению с затратами на практическую диагностику. Следует также учесть, что в настоящее время ведется целенаправленный мониторинг технического состояния опасных производственных объектов. Организованы электронные базы, в которых ведется сбор большого объема данных по различным технико-технологическим и природно-климатическим факторам, авариям, инцидентам и другим обстоятельствам, сопутствующим эксплуатации

1

трубопроводов. Поэтому разработка эффективных моделей и методов и необходимых инструментальных средств обработки больших объёмов такой информации и её дальнейшее использование для прогнозирования аварийности и планирования ремонтов - актуальная задача для систем магистральных газопроводов большого диаметра.

Большой вклад в исследование проблем обработки больших объёмов информации, прогнозирования аварийности, а также управления своевременным ремонтом трубопроводов внесли видные российские ученые, такие как В.В. Харионовский, Е.М. Гурленов, И.И. Вилиюлин, З.Т. Галлиулин, М.В. Лисанов, Т.С. Есиев, Н.И. Федунец, ВН. Решетников, Л.А. Бахвалов, Ф.Г. Тухбатуллин, В.Д. Шапиро, Чувильдеев В.Н. и др.

Цель данного научного исследования заключается в разработке комплексной методики прогнозирования технического состояния газопроводов, позволяющей определить не только аварийноопасные участки, но и возможные причины, и количество аварий.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ и исследование проблем технического состояния и возникающих дефектов линейной части газопроводов;

• разработка метода идентификации труб и дефектов, эксплуатирующегося газопровода и расчёта их основных технических характеристик по результатам внутритрубных диагностических обследований;

• выявление факторов, влияющих на развитие дефектов и возникновение аварий;

• исследование структуры взаимосвязей между различными факторами, влияющими на возникновение аварий;

• разработка модели прогнозирования типа аварий с учетом влияния природно-техногенных факторов и взаимосвязей между ними;

• разработка модели прогнозирования количества аварий на крупных элементах газотранспортной системы;

• разработка комплексной методики прогнозирования технического состояния и аварийности газопроводов, включающей в себя независимые модели прогноза;

• разработка инструментальных средств обработки эксплуатационных данных газопровода и прогнозирования технического состояния элементов газотранспортной системы.

Идея работы заключается в определении значимых природно-технологических факторов, анализе степени их влияния на техническое состояние газопроводов, системных связей между ними и использовании результатов обработки больших объёмов ретроспективных данных об авариях, а также текущих сведений об условиях функционирования трубопроводов, что впервые позволит осуществить прогноз типа и числа аварий газопроводов.

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1. Разработан метод обработки эксплуатационных данных, позволяющий впервые рассчитывать и анализировать технические характеристики труб газопроводов и возникающих на них дефектов по результатам внутритрубных диагностических обследований.

2. Выявлен ряд природно-климатических, технико-технологических и организационных факторов, оказывающих значимое влияние на развитие аварий, которые до настоящего времени не принимались во внимание при формировании прогнозов.

3. Разработана модель распознавания причины аварии по факторам, сопутствующим эксплуатации трубопровода.

4. Получены математические выражения позволяющие прогнозировать общее количество аварий на крупных фрагментах газотранспортной системы.

5. Разработана комплексная методика обработки эксплуатационных данных, включающая новые модели и методы, учитывающие особенности конкретных трубопроводов, и позволяющая в отличие от существующих определять не только аварийноопасные участки, но и прогнозировать возможные причины и количество аварий.

6. Разработаны инструментальные средства прогнозирования технического состояния газопроводов большого диаметра, позволяющие повысить точность прогноза на основе параметров природно-техногенных факторов.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций,

сформулированных в диссертации, подтверждается корректным использованием методов статистического анализа, теории многофакторной оптимизации, теории распознавания образов, численного анализа, компьютерного моделирования, теории восстановления, а также положительными результатами экспериментального моделирования разработанного пакета прикладных программ и внедрением его на ряде газотранспортных предприятий России и зарубежья.

Научная значимость диссертации состоит в разработке новой методики обработки эксплуатационных данных трубопроводов, полученных в результате мониторинга, внутритрубной дефектоскопии и ретроспективных сведений об авариях, позволяющей впервые комплексно анализировать динамику влияния совокупности наблюдаемых факторов, а также прогнозировать аварийность с учетом выявленных природно-техногенных факторов, не учитывавшихся ранее.

Практическая значимость диссертации заключается в создании методики позволяющей, определить как в краткосрочной, так и в среднесрочной перспективе, участки газопровода для обследования и ремонта, что позволяет предотвратить аварии, связанные с развитием дефектов, и планировать затраты на капитальный ремонт.

Реализация и внедрение результатов. Разработанный 111111 «Безопасный газопровод» применяется для прогнозирования технического состояния трубопровоов «Ухта-Торжок», «Пунга - Ухта - Грязовец» и др.

Разработанные модели и методы обработки данных используются в учебном процессе для подготовки специалистов и магистров по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника» специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» МГТУ, включены в разделы дисциплин «Методы оптимизации» и «Компьютерные системы поддержки принятия решений» по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника».

Апробация работы. Основные результаты диссертации и ее отдельные положения докладывались на семинарах кафедры АСУ МГГУ, международных симпозиумах «Неделя горняка» (2007 - 2010 гг., Москва) и отраслевых конференциях ОАО «Газпром».

Публикации. По теме диссертации опубликованы 4 научные работы и получено одно свидетельство №2010620553 о регистрации базы данных «Единый реестр по декларациям промышленной безопасности опасных производственных объектов и паспортам безопасности опасных объектов ОАО «Газпром».

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 68 наименований, содержит 16 таблиц и 48 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Обеспечение высокой надежности объектов газовой отрасли является важнейшей технико-экономической задачей ОАО «Газпром». Эта задача решается формированием комплекса мероприятий, включающих разработку прогрессивных технологий ремонта и диагностики технического состояния, а также решений по надежности и безопасности эксплуатации магистральных газопроводов. Необходимость совершенствования системы диагностического обслуживания, позволяющей обеспечить надежное функционирование ЕСГ, обусловлена прежде всего сроками эксплуатации газопроводов, качеством строительства, техническими метрами труб и изоляционных покрытий.

В данной работе рассматривались и анализировались только те методики, которые не требуют вскрытия газопровода. Такое ограничение обусловлено тем, что методики, предусматривающие вскрытие газопровода, не могут быть повсеместно использованы из-за дороговизны и сложностей, связанных с их применением.

В системе диагностических работ магистральных газопроводов главная роль отводится внутритрубной диагностике (ВТД) с помощью внутритрубных снарядов дефектоскопов. Это обусловлено получением большого объёма данных по результатам сплошного контроля обследуемого участка газопровода на всем его протяжении.

По результатам проведённой диагностики на основании характеристик обнаруженных дефектов необходимо рассчитывать сроки

безопасной эксплуатации участков газопроводов для принятия эффективных решений по их обследованию и ремонту, а также определения возможных причин и количества аварий, для своевременного принятия мер по их предотвращению. Однако методики, применяемые в настоящее время для анализа результатов ВТД, позволяют лишь грубо оценить степень опасности дефекта и дать рекомендацию о необходимости вырезки трубы, содержащей дефект. Это является следствием того что результаты нескольких ВТД обрабатываются независимо друг от друга, а при выработке решений о необходимости ремонта не учитываются важные факторы, оказывающие влияние на техническое состояние трубопровода.

Анализ результатов различных ВТД и дополнительной эксплуатационной информации позволил разработать новую комплексную методику прогнозирования технического состояния и аварийности газопроводов, состоящую из 6 основных этапов (рис. 1).

^^ Обработка результатов внутритрубных диагностических обследований ]

V"

II этап

V

III этап

V

IV этап

V

Уэтап \/

Расчёт технических параметров труб газопроводов и их дефектов.

■ Анализ степени влияния различных факторов на техническое состояние трубопровода

Определение вероятных причин возможной аварии

Определение наиболее вероятного количества аварий для крупных фрагментов газотранспортной системы

Выработка комплексных рекомендаций о целесообразности ремонта участка ) трубопровода |

Рис.1 Основные этаны разработанной комплексной методики

Использование комплексной методики позволяет получить наиболее полное представление о техническом состоянии газопровода и анализировать результаты принципиально различных исследований, что позволяет впервые установить не только аварийноопасные участки, но и возможные причины и количество предполагаемых аварий.

Существуют методы, позволяющие определять и скорость роста дефектов, и остаточный безопасной срок эксплуатации, и некоторые другие немаловажные параметры дефектов. Однако до настоящего времени подобные методы не применялись для обработки результатов внутритрубной дефектоскопии, а использовались для расчёта параметров отдельных труб.

Этап I. Обработка результатов внутритрубных диагностических обследований. В отличие от существующих на сегодняшний день методик на данном этапе разработанной методики обрабатываются результаты не одного, а нескольких независимых внутритрубных обследований

5

(проведенных в разные годы). Для решения данной задачи был разработан алгоритм обработки результатов ВТД. Это позволяет впервые определить реальные скорости роста дефектов и изменение прочностных свойств труб газопровода по результатам внутритрубного обследования. Для решения данной задачи диагностические данные приводятся к единой системе координат по соответствующим реперным точкам. После этого сведения о каждой сваренной трубе сопоставляются по её физическим параметрам (длина, тип и угловая ориентация шва) со сведениями о трубе с такими же координатами последующего обследования, В случае если хотя бы один из этих параметров не совпадает, считается, что данная труба была заменена в ходе планового ремонта и сведения о её дефектах не сопоставляются.

Определение соответствия дефектов осуществляется независимо для каждой пары сопоставленных труб. Для этого экспериментальным путём были определены следующие параметры:

• расстояния от краев труб до дефектов;

• угловая ориентация дефекта;

• расстояние между центрами дефектов;

• расстояние между дефектами;

• заполнение одного дефекта другим.

Если значения хотя бы 4 параметров дефектов соответствуют друг другу (в пределах погрешности внутритрубного снаряда дефектоскопа), то считается что это один и тот же дефект, иначе дефект считается впервые выявленным.

Этап П. Расчёт технических параметров труб газопроводов и их дефектов. До настоящего времени ни в одной из известных методик технические параметры труб газопроводов не рассчитывались по результатам ВТД. Это вепревые стало возможным благодаря сопоставлению дефектов нескольких обследований. На данном этапе для каждой группы или отдельных дефектов определяются скорости их роста и предварительный срок безопасной эксплуатации труб, на которых они обнаружены. Это позволяет выявить наиболее аварийноопасные участки. Алгоритм расчета состоит из нескольких шагов:

Шаг 1. Определяются скорости роста дефектов между пропусками снаряда 1и2,2иЗ, 1иЗи принимается максимальная из трех скоростей. Шаг 2. Вычисляются математические ожидания для скоростей роста разных типов дефектов в пределах одной трубы. М[У] = ~£?=1 » где п-копинество ВТД, у-скорость роста дефекта между соответствующими ВТД. Шаг 3. Для каждой трубы газопровода вычисляется ряд важных эксплуатационных параметров , при этом в качестве значения скорости роста дефекта используется значение математического ожидания, что позволяет компенсировать погрешности внутритрубных дефектоскопов:

Предварительный срок безопасной эксплуатации трубы:

t К* 1

при Wt,k < V, Хэ 7J ,

м

где тзкс - время работы газопровода с момента его ввода в эксплуатацию до момента обследования, годы;

V, - скорость изменения глубины дефектов;

¡max ■ максимальная глубина дефекта, мм;

К„ор - пороговый коэффициент, зависящий от категории участка газопровода и принимаемый равным для участков: категории В - 1,5; категории I и II - 1,25; категории III и IV -1,1;

'раб " допустимая при рабочем давлении глубина прямоугольной аппроксимации дефекта.

Остаточная прочность трубы с несколькими дефектами:

Pe = 2¿ е R

к V i t

__п / í лефп maxn

M.

где Pc - расчетное давление разрушения трубы с несколькими дефектами, МПа (кгс/см2);

ас - напряжение течения, вычисляется для каждого дефекта; б - толщина стенки трубы, мм;

R = - внутренний радиус трубы, мм определяется по формуле D„/2 - 5 ;

1'дефп - длина п-го дефекта, мм;

tmam - максимальная глубина п-го дефекта, мм;

п - номер дефекта;

N - число дефектов в дефектной области;

Lnepm - длина т-й перемычки между дефектами, мм;

т - номер перемычки между дефектами;

М- число перемычек между дефектами, М = N-1;

Мс - коэффициент Фолиаса, рассчитанный для длины дефектной области по формуле

+2Х

M,=Vl + U2-

В случае если значения данных показателей оказываются ниже допустимого уровня, участок, на котором расположена данная труба, считается аварийноопасным. Полученные таким образом сведения позволяют сделать предварительные выводы о текущем и прогнозируемом техническом состоянии газопровода. Однако для решения задачи обеспечения возможности крупномасштабного прогноза технического состояния газопроводов в условиях изменения нагрузок, активных техногенных и природно-климатических воздействий на систему, физического старения системы и т.д. необходимо прежде всего обеспечить возможность прогнозирования аварийности.

Этап П1. Анализ степени влияния различных факторов на техническое состояние трубопровода. Проведенный обзор и анализ существующих исследований прогнозирования технического состояния

трубопроводов показали, что недостаточно глубоко изучено влияние различных факторов на развитие дефектов трубопроводов, приводящих к авариям. На данном этапе определяются наиболее значимые факторы, сопутствующие эксплуатации газопровода, и проводится анализ степени их влияния на техническое состояние трубопровода. В ходе работы были впервые проанализированы различные факторы, сопутствующие эксплуатации трубопроводов, значения которых были установлены при расследовании 381 аварий, произошедших в период с 1997 по 2009 год.

Так, например, было установлено, что аварийность газопроводов по причине стресс-коррозии - КРН (рис.2) существенно возрастает с увеличением сроков их эксплуатации. Следовательно, «возраст трубы» следует обязательно учитывать при анализе вероятности аварии. Более низкое значение относительного числа аварий газопроводов диаметром 1020 мм в интервале 2025 лет связано с заменой большого числа труб французского производства, изготовленных из некачественной стали контролируемой прокатки, на аварийных участках до достижения ими 20-летнего срока эксплуатации.

■ 1420 мм 01220мм Ш1020 мм

0-5 10-15 15-10 15-20 20-30

Срок эксплуатации газопроводов до аварии, годы

Рис.2 Зависимость числа аварий по причине КРН на 1000 км газопроводов от срока их эксплуатации

Исследование процесса «старения» газопроводов показало, что в период эксплуатации промышленного объекта на трубопровод оказывают влияние три больше группы факторов: природно-климатические, технико-технологические и организационные.

Каждая факторная группа описывает влияние факторов на развитие дефектов, приводящих к авариям. Также внутри каждой группы существует регрессионная взаимосвязь между ее элементами. Определить её структуру позволяют информация об исследуемом процессе и значения факторных нагрузок элементов факторной группы.

Общее число проанализированных факторов составляет 61. По результатам статистического анализа основных характеристик факторов была выявлена неоднородность представления данных в виде качественных и количественных показателей. Для формализации.. исходных данных и

представления статистической информации в едином унифицированном формате была проведена оцифровка качественных факторов.

В результате проведенной оцифровки качественных значений некоторых факторов все виды факторов приведены в единый формат, благодаря чему был проведен многофакторный анализ, позволивший выявить значимые факторы и взаимосвязи между ними.

По результатам факторного анализа в трёх группах факторов было выявлено 12 значимых показателей (табл. 1), факторная нагрузка которых оказалась выше пороговой, значение которой равно 0,5: а^а^^О^.

Таблица 1

Факторы, влияющие на развитие дефектов и происхождение аварий

№ п\л Группа факторов Название фактора Факторная нагрузка

1. природно-климатическая группа (Тпрд) Возраст газопровода 0,654

2. Влагонасыщснность грунта 0,713

3. Температура воздуха 0,608

4. Время выполнения укладки газопровода(мссяц) 0,209

5. Потенциал ЭХЗ в точке отказа 0,571

28.

29. технико-техналогическа я группа (Ттхщ Расстояние до нагнетающей КС 0,601

30. Марка стали 0,854

31. Наружный диаметр 0,659

32. Толщина стенки 0,934

39. Категория участка фактическая 0,407

....

52.

53. Органицационн ая группа (Г(,Р,) Простой без включения ЭХЗ 0,661

54. Температура продукции 0,700

55. Давление в точке отказа 0,788

56. Глубина заложения 0,519

57. Метод испытания на прочность 0,375

Так, руководствуясь априорной информацией из природно-климатической факторной группы, мы получили следующие регрессионные зависимости:

Хпрд 1.2 1 1з , 14,),

где Х- развивающиеся дефекты газопроводов; г, - значения природных факторов, входящих в первую факторную группу.

Из технико-технологической факторной группы были получены следующие регрессионные зависимости: Х-гкн -/2(1.5, z¿, г?, г* А

где Х-развивающиеся дефекты газопроводов; г, - значения технологических факторов, входящих во вторую факторную группу.

Регрессионные зависимости, полученные из организационной факторной группы, имеют следующий вид: ш > гю, 1п, га),

где X - развивающиеся дефекты газопроводов; г/- значения организационных факторов, входящих в третью факторную группу.

Для регрессионных зависимостей были определены параметры моделей линейного вида с использованием метода пошагового регрессионного анализа. Соответствующие разработанные модели оценивались с помощью критерия Фишера (Р), коэффициента корреляции и средней квадратичной ошибки (СКО). Кроме того, каждый параметр моделей оценивался с помощью критерия Стьюдента (Ч). Значения соответствующих критериев для разработанных моделей приведены в табл. 2.

Таблица 2

Модели влияния природных, технологических и организационных факторов

на возникновение

Внд априорной математической модели м Регрессионная модель Коэф. корреляции * a S »&§ S g f SH Я ? - 2 S * S* pu <д а «Г Э о С х ё СКО

Факторы - в." ь. о."1

1111 X =f(z z ,z z ) ПРД 1 12 3 4 хтп=о,оз+1Д-г - ПРД 1 0,83 г, 0,47 0,012 0,48 0,02 0,01

ъ., -0,72 0,01

ъ., 0,53 0,012

г. 0,68 0,01

2 2 2 2 X = f (z , z , z , z ) ТХН 2 5 6 7 8 х =4,зз+о, ьг - ТХП ^ ' 5 о,57-г -0,6 г -0,14-г 6 7 а 0,59 ъ. 0,72 0,006 1,8 0,01 0,11

Ъь -1,6 0,003

Т* 1,71 0,008

г> -0,26 0,011

3 3 3 3 X =f(z ,z z z ) ОРГ Эч 9 ' 10 " 11 ' 12 ' X =6,4- ОРГ ' 0,08-7, +о,9-г -озм - 9 10 11 0,07-г ' 12 0,6 г, -0,02 0,0б5 0,13 0,03 0,08

ZuJ -0,17 0,004

г„ 0,56 0,003

-0,31 0,002

Этап IV. Определение вероятных причин возможной аварии. На

данном этапе в отличие от всех существующих методик определяется не просто опасность дефектов, но и возможные причины предполагаемой аварии на аварийноопасных участках, выявленных на Этапе П. Это впервые стало возможным, так как определены технико-технологические, природно-климатические и организационные факторы, влияющие на возникновение аварии. Данная задача решается с применением метода теории распознавания образов. При этом данный статистический метод при необходимости может также применяться для установления причины уже произошедших аварий.

Так, например, при расследовании аварии трубопровода 25-летнего «возраста», работающего на давлении 7,5 МПа, не оказалось возможным по виду разрушения установить, что явилось причиной этой аварии: обычная («классическая») коррозия или стресс-коррозия. Сопутствующим признаком является запись о величине рабочего давления в момент аварии.

Необходимо построить решающее байесовское правило так, чтобы обеспечить минимум математического ожидания потерь (минимум среднего риска).

Индексом «1» обозначим событие, заключающееся в реализации аварии по причине обычной («классической») коррозии; индексом «2» обозначим событие, заключающееся в реализации аварии по причине стресс-коррозии.

Кроме конкретной записи о величине рабочего давления при разрыве, есть еще наблюдения, накопившиеся за срок эксплуатации трубопроводов данного региона, работающих на давлении 7,5 Мпа:

• о количестве аварий по причине коррозии (3 аварии) и стресс-коррозии (55 аварий) и соответственно о соотношении (частости) аварий того и другого вида:

> Р1 - частость (априорная безусловная вероятность) коррозионных

аварий (0,052),

> Рг - частость (априорная безусловная вероятность) стресс-

коррозионных аварий (0,948);

• о величине рабочих давлений в точке отказа при всех наблюдаемых авариях обоих типов и соответствующих значениях, т.е. наблюдения о распределении рабочих давлений в момент аварий каждого типа и соответственно величинах:

> Р(р/1) - частость (апостериорная условная вероятность) любого

значения давления при наблюдавшихся коррозионных авариях;

> Р(р/2) - частость (апостериорная условная вероятность) любого

значения давления при наблюдавшихся стресс-коррозионных авариях.

Плотности соответствующих распределений Г(рЛ) и Др/2), полученные в результате реальной обработки сведений о значениях давления при авариях по причине коррозии и стресс-коррозии газопроводов, представлены на рис. 3. Обработка произведена распределением Крицкого -Менкеля (проверка по критерию Колмогорова - Смирнова). Точка пересечения распределений - 6,75 МПа. Были рассмотрены все случаи аварий по указанным причинам газопроводов с рабочим давлением 7,5 Мпа.

Выработанная модель процесса распознавания представляет собой зависимость оценки 1о, 2о,... номера класса образов 1, 2,... от конкретного значения х наблюдаемой случайной величины X. Наблюдаемая величина X представляет собой конечномерный случайный вектор, компонентами которого являются различные дискретные и непрерывные распределения случайных факторов (таких, как класс материала трубы, параметры режима

эксплуатации, свойства грунтов, их влажность, состояние изоляционного покрытия, тип изоляции и другие). Случайный характер наблюдаемых величин X приводит к тому, что одно и то же значение х может наблюдаться при разных классах образов (разных значениях номеров классов (1,2,...10). Построение модели распознавания сводится к определению этой зависимости. Эту зависимость следует определить так, чтобы число ошибок при применении модели распознавания было как можно меньше.

Яр)

~Xi Хо Хг

ПЪЯПа)

РисЗ Плотности распределения сл. величины давления при авариях из-за обычной коррозии (слева) и стресс-коррозии (справа) Такое решающее правило в теории распознавания образов определяется соотношением: Р1 f(p/l) = Р2 f(p/2).

Графическое изображение области значений признака в виде кривых распределения P(Ai) = Р1 f(p/l) и Р(А2) = Р2 í(p/2) показало (рис.3), что оптимальная граница разбиения этих областей (значение давления ро) находится на пересечении кривых распределения, а вероятность ошибки отнесения аварии к несоответствующему классу измеряется площадью зачерненного криволинейного треугольника. При значении ро площадь заштрихованного треугольника наименьшая. Если граница областей ро смещается влево или вправо, то вероятность ошибки увеличивается соответственно на величину площади заштрихованного криволинейного треугольника ABC или треугольника CDE.

Модель распознавания, используя статистический метод распознавания, вырабатывает конкретное (опытное) значение 10„ или 20П по следующему байесовскому решающему правилу:

Ion - при

f(p|l) Pz f(p|2) Р/

f(plD „ Р2

при1Ш<^

Отношение

flpID f(p|2)

носит название «отношение правдоподобия».

Отсюда видно, что критерием распознавания в построенной модели является

отношение условных плотностей распределения признаков - в данном случае плотностей распределения признака (р), т.е. f(p/l) и f(p/2).

Определяя по имеющемуся значению давления в момент конкретной аварии ординату плотности распределения f(pK/l) и ординату плотности í"(Pk/2), получаем конкретные результаты распознавания, т.е. решение 1оп (коррозия) или решение 20п (КРН).

Например, если по записи о величине рабочего давления в момент конкретной аварии получено значение Раа=7,4 Мпа, то описанная процедура распознавания относит эту аварию к стресс-коррозионным, и т.д.

Чтобы оценить мощность выбранного критерия распознавания и вероятности ошибок, отношение правдоподобия было заменено строго возрастающей функцией, взяв логарифм от обеих частей указанных

неравенств: inMH > .

1 f(pl2) Рл

Это дает возможность перейти к линейной операции суммирования плотностей распределения случайных величин, используя байесовское правило: lon - In f(p/l) + (- In f(p/2)) > (In Р2 - In P,),

2„„ - In fljj/l) + (- In f(p/2))< (In P2 - In P,).

Охарактеризованная выше модель обеспечивает максимум правильного распознавания используя критерий максимума апостериорной вероятности события (появления того или иного номера класса образов при реализации случайного вектора признаков), поскольку произведения P¡ f(x|i) представляют собой переменную часть (делимое) в формуле вычисления апостериорных вероятностей появления образов разных классов:

Поэтому при произвольном числе классов образов области математическая модель распознавания представляется в виде:

Ак = {*: тахРг f(x\í) = Pkf(x\k)}, (к = 1.......Ю

i

а вероятность правильного решения - условием:

Р = I max{Pt f(x\i)}dx.

Соответственно скорректируются решающее правило и отношение правдоподобия. Графически это будет означать, что оптимальная граница (точка хо) определяется на линии пересечения распределений шах Р: и РкВДк).

Принципиально не меняет дела и то, что наблюдаемая величина X представляет собой конечномерный случайный вектор. Используя отобранные в ходе факторного анализа независимые рассматриваемые признаки (составляющие случайного вектора ХЬХ2,...Х„), совместную плотность распределения случайного вектора X определим по формуле:

ФО = Г(Х,)1-(Х2)....(ХП).

Для определения причины гипотетической аварии, когда нас интересует вопрос, какая авария (какого класса) может «скорее всего» произойти в определенном конкретном сечении по трассе трубопровода, разработанная модель распознавания обрабатывает сведения о сопутствующих факторах в этом конкретном месте и с определенной вероятностью даёт решение о наиболее возможной причине аварии. Повторяя указанную процедуру на различных участках трубопровода, получаем сведения о наиболее отказоопасных местах, например, с позиций стресс-коррозии для газотранспортной системы в целом, и для укрупненных фрагментов газотранспортной системы.

Этап V. Определение наиболее вероятного количества аварий для крупных фрагментов газотранспортной системы. Как показали проведённые расчёты на подавляющем большинстве конкретных участков газотранспортной системы, в том числе аварийноопасных, показатели аварийности линейной части близки к 0 (нулю). В действительности авария газопровода с точки зрения теории и практики надежности является «редким событием», соответственно и прогнозируемые по конкретным участкам удельные показатели аварийности (т.е. количество возможных аварий) также в большинстве случаев близки нулю. Поэтому для обеспечения полноценного комплексного прогноза технического состояния необходимо также прогнозировать количество аварий для крупных фрагментов газотранспортной системы, что невозможно в других методиках.

Для крупных фрагментов ЕСГ вычисляются фактические, имеющие место за период с 1997 по 2009 год удельные показатели аварийности и с учетом динамики этого показателя по годам экстраполируются на ближайший период, например до 2012-2015 гг.

Однако для возможности прогнозирования аварийности ЕСГ как восстанавливаемого объекта, на котором реализуется поток отказов (аварий) и восстановлений, необходимо было ввести следующие ограничения:

• Газотранспортная система или фрагмент системы рассматривается как единый восстанавливаемый объект без рассмотрения его элементной структуры.

• На газотранспортной системе или её фрагменте, как восстанавливаемом объекте, реализуется процесс отказов (аварий) -восстановлений, причем восстановление работоспособности объекта рассматривается как мгновенное. Наработки (времена безаварийной работы объекта) между авариями независимы и одинаково распределены.

Определив по статистическим данным характеристики случайной величины т - наработки системы между авариями, функцию распределения, среднее значение, дисперсию и плотность распределения, обозначим (Р[ r<(t)]=F(t), Мтк = Т, D тк = a2, f(t) = F'(t)), для данного

процесса восстановления вычисляются все основные характеристики надежности ЕСГ как восстанавливаемого объекта.

Фактический уровень безопасности системы магистральных газопроводов в целом отражают абсолютный и, если речь идет о линейной части, приведенный (на единицу протяженности газопровода) показатель частоты аварий в единицу времени. Для линейной части газопроводов используется показатель числа аварий за 1 год, приводимый к 1 тысяче км протяженности газопроводов, называемый частотой аварий (или приведенной аварийностью) и обозначаемый X (^-характеристика), с размерностью аварий в год/тыс.км.

Среднее количество аварий восстанавливаемого объекта до момента времени t характеризуется функцией восстановления H(t),:

Функция восстановления H(t) вычисляется по формуле:

H(t) = Mv( 0 = 2>„(<)- (1)

л-1

Дифференциальная характеристика h(t) = #'(/), т.е. плотность восстановления h(t), определяющая среднее число отказов (аварий) за

единицу времени равна: А(/) = ^/„(г), где f„(t) = F^(t) (2)

Вероятность того что случайное число отказов (аварий) составляет более и, вычисляется из условия:

P[v(t)>n] = P{în<t}= Р{(г, +т2 +т3 +т4 + ... + т„) <г} = F„ (t) , (3)

где v(l) случайная величина числа аварий за время t, т.е. выражаться функцией распределения суммы независимых одинаково распределенных случайных величин наработок между авариями ть Т2,..д„.

Вероятность того что число отказов (аварий) составит точно п, определяется соотношением:Р^(/)=и7 = Fn (t) - Fn+](t). (4)

Случайная величина v(t) является важной характеристикой надежности. Зная ее, рассчитываются необходимые запасы труб, возможные потери газа, вычисляются финансовые затраты на предстоящие ремонты и другие важные для практики показатели.

Анализ и обработка статистических данных об авариях позволили установить, что распределение наработки между отказами (авариями) является экспоненциальным с параметром b , т.е. имеет плотность:

х

F'(t) =f(t) = - е ь = 1 е где À = - . (5)

b b

При этом проверка по критерию х2 показала, что вероятность согласования теоретического (экспоненциального) распределения с опытными наблюдениями составляет Рхг - 0,7, т.е. является достаточно высокой.

Таким образом, сумма « независимых экспоненциально распределенных случайных величин с параметром b будет иметь

распределение Эрланга с параметрами 6 и и, т.е. имеет плотность распределения:

1== (г/А)-'*'-""

К (0 =№-

6[(«-1)!]

(6)

(7)

' и - I

и функцию распределения: (/) = ] - е 4 £

; = о

где п = 1, 2...... - целое положительное число (число участков

работоспособности).

Поскольку распределение Эрланга порождено суммированием наработок, одинаково распределенных по экспоненциальному закону, то

параметрами распределения Эрланга являются:

1 1 А= ->' п,

b

т.е. А-характеристика экспоненциального распределения (величина, обратная среднему значению) и число периодов работоспособности объекта.

Иначе, в вышеуказанных формулах для плотности и функции распределения Эрланга при достаточно больших п параметр фланга", 1

эрланга

стремится к параметру X исходного экспоненциального распределения случайной величины наработки между отказами, т.е. величине, обратной математическому ожиданию случайной величины г. Из рис. 3 видно, что уже при л>200 параметр ^рланга—* ЯэКСП. При этом ХэрЛанга вычисляется по

КО

методу моментов как Эрланга" '■> ■ (8)

О 25 50 75 100 125 150 175 200 225 250 275 300 325 350 375 Число аварий

Рис„3 Динамика изменения параметра к с учетом накопления числа аварий, произошедших в период с 1997 по 2009 гг.

Однако такое утверждение не всегда верно для вычисляемых по выборкам значений Х-характеристк. При малом числе наблюдений расхождение значительно, при этом, чем меньше п, тем расхождение значительнее. Поскольку в нашем случае мы имеем большую выборку

(и-381), то в вышеуказанных формулах имеем право принимать значение , I

эрланга

С учетом изложенного функция восстановления (среднеожидаемое число аварий до момента /) вычисляется по формуле

1

(9)

Среднеожидаемое число аварий на интервале времени - /[) будет

равно

(10)

В случае необходимости плотность восстановления рассчитывается по формуле

¿"О)

= 1

(¡/Ь) е

п-11-Ш)

% ¿[(«-1)!] •

Для доказательства возможности такого прогноза случайный процесс чередования участков работоспособности и аварий представляется совокупностью реализаций (частными потоками) аварий по предприятиям за рассматриваемый период. При этом, чтобы «уравнять» значимость показателей аварийности по предприятиям, используются показатели аварийности, приведенные к протяженности сети газопроводов каждого предприятия. Таким образом, поток аварий за период наблюдений (12 лет) рассматривался в виде системы 19 реализаций процесса изменения приведенной аварийности (по числу предприятий), значение каждой из которых отвечает сечениям 1=1; 2; ... 12 лет.

На рис. 4 приведена построенная нормированная корреляционная функция Г[(Лг), показывающая степень ослабления корреляционной связи при увеличении промежутка времени А1, т.е. при отдалении прогноза (от 1 до 12 лет).

г (годы)

Рис. 4. Нормированная корреляционная функция случайного процесса аварийности и о газотранспортным предприятиям ОАО "Газпром" за период с

1997 по 2009 гг.

Из полученного вида нормированной корреляционной функции были сделаны следующие выводы:

• Стремление нормированной корреляционной функции к нулю с увеличением промежутка времени Ах свидетельствует о стационарности изучаемого процесса.

•Слабое затухание г,(Д1) в первые 5 лет свидетельствует о том, что корреляционная связь между наблюдаемыми значениями процесса в этот период времени сохраняется достаточно сильной, поэтому прогноз аварийности на 4-5 лет с вероятностных позиций вполне допустим.

Проверка правильности вычислений осуществлялась по асимптотическим соотношениям.

Поскольку порождающий процесс восстановления закон является, экспоненциальным, то такой процесс восстановления образовывает пуассоновский поток, для которого вероятность того что число отказов (аварий) составит точно и, определяется соотношением:

(ло"

; (12)

а вероятность того, что число отказов (аварий) будет не более определенного числа п:

(13)

о

кроме того, основные характеристики - функция и плотность восстановления - выразятся простыми соотношениями:

Н(0=М, (14) и , (15)

где А - ранее вычисленная по методу моментов характеристика экспоненциального распределения, равная Х=0,0869.

Применение указанных формул, характеризующих пуассоновский поток, в случае использования выборочных оценок параметров может давать существенные погрешности, если объемы выборок невелики. Хотя в нашем случае выборка аварий весьма представительна, основной расчет был сориентирован на применение распределения Эрланга, для которого функция восстановления Н(0 зависит не только от I, но и от объема выборки п.

Асимптотические соотношения (12)-(15), характеризующие процесс восстановления как пуассоновский поток, использовались для проверки полученных выше результатов. На рис. 5,6 представлены вероятность получения ровно и аварий (аналог плотности распределения) и вероятность получения не более п аварий (аналог функции распределения) для пуассоновского потока аварий. Функция восстановления соответствующая средневероятному значению числа аварий, составляет примерно 32, т.е. соответствует ранее полученному уточненным методом значению.

-м

Преимущество более грубого представления процесса восстановления пуассоновским потоком (по рис. 5,6) состоит в возможности быстрого прогноза реализации любого числа аварий с заранее заданной вероятностью.

Ряс. 5. Плотность вероятности возникновения прогнозируемого числа аварий на магистральных газопроводах ОАО "Газпром" в 2009 г.

Рис. 6. Интегральная функция вероятности возникновения прогнозируемого числа аварий на магистральных газопроводах ОАО "Газпром" в 2009 г.

Вместе с тем анализ Я-характеристики порождающего процесса восстановления выявил, что значение Я во времени не является постоянным (см. рис 6). Данный факт указывает на нестационарность пуассоновского процесса.

Структура потока аварий за рассматриваемый период такова, что аварии по причине стресс-коррозии имеют ярко выраженную тенденцию роста, в отличие от аварий, не носящих стресс-коррозионный характер, которые имеют тенденцию к снижению Я-характеристики (рис. 7).

Наметившаяся тенденция к нестационарности потока отказов (аварий) по причине стресс-коррозии учитывается при прогнозировании поведения потока на ближайшие годы «снятием» с потока требования к его стационарности. При этом поток останется пуассоновским (в силу экспоненциалыюсти распределения наработки), но с переменным во времени параметром ХМ. Применение полиномиальной аппроксимации второй степени по методу наименьших квадратов средствами дало

значения тренда на прогнозный период. Уравнение тренда Л-характериетики для аварий, произошедших по причине стресс-коррозии, имеет вид:

= 0,0004^+0,0031+0,0151, а для аварий, произошедших не по причине стресс-коррозии, уравнение тренда соответственно имеет вид:

X йпкр» - - 0,001 Н2+0,00431+0,0675,

где I является координатой оси абсцисс с ценой деления равной двухгодичному периоду с точкой отсчета в начале периода рассмотрения - 1997 год.

Показатель определенности аппроксимации К2 имеет значение для каждой линии тренда соответственно К2*р„ = 0,9786,112£„ кри = 0,6753, что достаточно хорошо согласуется с фактическими данными.

Рис. 7. Динамика параметра X при авариях tía газопроводах ОАО "Газпром" по двухгодичным периодам с 1997 по 2009 г.

Несмотря на то что аварии, не носящие стресс-коррозионного характера, имеют тенденцию к снижению, мы не можем утверждать, что эта тенденция будет сохраняться в дальнейшем. Поэтому в рамках принятой модели предполагается пессимистичное развитие событий для аварий не стресс-коррозионного характера и исходя из этого предположения рассматривается тренд не стресс-коррозионных аварий в прогнозируемый период времени с запасом по аварийности и постоянным значением i-характеристики от точки пересечения линий тренда (рис. 7). На основе вышеизложенного значения ^.-характеристик для каждого года соответственно равны Х2оп = 0,089607, Ъ2пи ~ 0,093982, Хгш = 0,098607, ^2015 - 0,103482.

Таким образом, с учетом тренда среднеожидаемое число Hfa-ti) при определении по формулам (9)-(10), либо по формуле (14), что, как доказано выше, дает один и тот же результат, для каждого прогнозного года и для t2 =2012, 2013, 2014 и 2015 гг. составило:

Я2Ш = 32,802; J/,WJ=34,301; tfJ0/,=35,862; /W=37,371.

Этап VI. На данном этапе обобщаются результаты всех предыдущих этапов методики и представляются в графическом виде. При необходимости полученные сведения дополняются информацией о нарушениях, выявленных

20

при эксплуатации газопровода. Впервые, получая настолько полную картину о текущем и прогнозируемом техническом состоянии линейной части газопровода, а также о возможных причинах и количестве аварий ЛПР, может принять решение о мерах по предотвращению возможных аварий и планировании затрат для ремонта аварийноопасных труб.

Разработанная в рамках диссертационной работы методика впервые позволяет определить потенциально опасные участки газопровода, ряд технических параметров, таких как срок безопасной эксплуатации труб, минимальное давление разрушения и наиболее вероятную причину возможной аварии. Также данная методика используется для прогнозирования количества аварий на таких крупных фрагментах газотранспортной системы, как газотранспортное предприятие или регион.

Практическая реализация разработанной методики, моделей, методов и алгоритма обработки большого объёма эксплуатационных данных и прогнозирования технического состояния аварийности была осуществлена при помощи специально разработанного пакета прикладных программ ППП «Безопасный газопровод», реализованного в интегрированной среде разработки Delphi 7. Результаты расчётов и прогнозирования ППП «Безопасный газопровод» экспортируются в Microsoft Excel для их последующей обработки и визуализации.

Функциональная схема ППП «Безопасный газопровод» включает в себя интерфейс взаимодействия с пользователем, 8 программных модулей и

Проведена апробация функционирования ППП «Безопасный газопровод» для газопроводов ООО «Газпром трансгаз Ухта» с использованием результатов мониторинга аварийности в период 1997-2009гг.

В результате расчета временных характеристик дефектов и анализа произошедших аварий определены аварийноопасные участки трубопровода, а также наиболее вероятное количество аварий магистральных газопроводов.

21

В результате работы модуля определения аварийноопасных участков выявлено 18 участков, на 12 из которых наиболее вероятна авария по причине КРН и на 6 - по причине обычной коррозии. Результаты анализа представляются в виде графиков, приведённых к единой системе координат пикетажем газопровода (рис.9).

------г-.....f -

-------, .

1

■ 1 ! ■

! ; ; , 1

i 1 i n и] (нЛ. i it < 1

Рис.9. Графическое представление результата

Полученные сведения вносятся в специальную базу данных, содержащую сведения из деклараций и паспортов опасных производственных объектов.

Для получения прогноза технического состояния на конец 2012 года, если это необходимо, запускается модуль прогнозирования количества аварий.

В результате опытной эксплуатации 1ИШ «Безопасный газопровод» ошибки определения аварийноопасных участков и возможного количества аварий составили не более 10-15%. Подобный уровень точности прогнозирования является достаточно высоким и превосходит существующие методики.

Сформированы управляющие рекомендации для эксплуатационных служб ООО «Газпром трансгаз Ухта» по капитальному ремонту.

Таким образом, реализовано инструментальное средство, позволяющее всесторонне проанализировать техническое состояние трубопровода, при этом достигается более наглядная и информативная, чем раньше, визуализация текущего и прогнозируемого состояния трубопровода для оперативного решения задач капитального ремонта, снижения риска и уменьшения последствий аварий природного и техногенного характера.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе содержится теоретическое и практическое решение актуальной научной задачи разработки новой методики обработки ретроспективных данных об авариях и текущих сведений о газопроводе, с

целью контроля и прогнозирования технического состояния магистральных газопроводов, что вносит существенный вклад в исследование системных связей и закономерностей функционирования газотранспортных систем и методов обработки больших объёмов информации.

Основные научные и практические выводы, полученные автором в ходе выполнении работы:

1. Определены технико-технологические, природно-климатические и организационные факторы, оказывающие существенное влияние на развитие дефектов трубопроводов и возникновение аварийных ситуаций, которые до настоящего времени не принимались во внимание при формировании прогноза технического состояния магистральных газопроводов.

2. Разработан метод и сформулированы математические выражения, позволяющие впервые определить степень влияния различных групп факторов на развитие различных типов аварий.

3. Разработаны математические модели и алгоритмы прогнозирования типа и количества аварий газопроводов, которые в отличие от существующих позволяют прогнозировать количество и типы аварий не только для участков трубопровода, но и для всего магистрального газопровода в границах газотранспортного предприятия в целом.

4. Разработан ППП «Безопасный газопровод», использующий современные методы теорий восстановления, распознавания образов и многофакторной оптимизации для обработки больших объемов диагностических и эксплуатационных данных, а также графические и мультимедийные технологии для визуализации полученных результатов.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Жуков A.C. Прогнозирование технического состояния газопроводов большого диаметра на основе результатов обследований // Горный информационно-аналитический бюллетень.- 2008 - №2-1.- С. 262-267.

2. Федунец Н.И., Жуков A.C. Прогнозирование технического состояния газопроводов большого диаметра на основе анализа произошедших аварий // Горный информационно-аналитический бюллетень.- 2010. - Отдельный выпуск № ОВ5. - С. 305-311.

3.Жуков A.C. Долгосрочное прогнозирование технического состояния газопроводов большого диаметра // Сборник научных трудов студентов магистратуры Московского государственного гарного университета. -МГТУ 2007.-Вып. 7. - С 155-159.

4. Жуков A.C. Применение теории распознавания образов при определении причин аварийности трубопроводов // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. - 2010. -№ 9..- С.102-105.

Подписано в печать26 .10.2010. Формат 60x90/16 Объем 1.0 печл._Тираж 100 экз. Заказ №

Отдел печати МГГУ, Москва, Ленинский пр., 6

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Исследование проблем диагностики технического состояния и эксплуатации магистральных газопроводов.

1.1 Исследование проблем функционирования Единой системы газоснабжения России.

1.2 Исследование типов дефектов возникающих на теле труб газопроводов.

1.3 Анализ существующих методик диагностики и прогнозирования технического состояния трубопроводных систем.

1.4 Актуальность разработки новой методики анализа и прогнозирования технического состояния магистральных трубопроводов.

Выводы по ГЛАВЕ 1.

ГЛАВА 2. Разработка модели и метода определения технического состояния магистральных газопроводов.

2.1 Исследование существующих методов анализа технического состояния магистральных газопроводов.

2.2 Разработка метода классификации дефектов по степени их опасности.

2.2.1 Анализ существующих методов классификации дефектов.

2.2.2. Разработка метода и алгоритма обработки результатов внутритрубных диагностических обследований.

2.3 Разработка метода расчёта технических параметров труб газопроводов и их дефектов.

Выводы по ГЛАВЕ 2.

ГЛАВА 3. Разработка моделей и алгоритмов прогнозирования технического состояния и аварийности магистральных трубопроводов.

3.1 Выявление факторов способствующих возникновению аварий магистральных газопроводов.

3.2 Определение степени влияния различных факторов на техническое состояние трубопроводов.

3.3 Разработка модели и алгоритма определения вероятных причин возможной аварии.

3.4 Прогнозирование наиболее вероятного количества аварий для крупных фрагментов газотранспортной системы.

3.4.1 Разработка вероятностной модели прогнозирования количества аварий.

3.4.2 Обоснование допустимой глубины вероятностного прогнозирования аварийности.

3.4.3 Проверка правильности вычислений по асимптотическим соотношениям.139'

3.4.4. Разработка алгоритма прогнозирования вероятного количества аварий.

3.5. Выработка комплексных рекомендаций о целесообразности ремонта участка газопровода.

Выводы по ГЛАВЕ 3.

ГЛАВА 4. Разработка алгоритма и инструментальных средств для реализации комплексной методики анализа и прогнозирования технического магистральных газопроводов.

4.1. Разработка ГШПч<Безопасный газопровод».

4.2. Разработка алгоритма реализации ШШ «Безопасный газопровод».

4.3. Описание прецедентов ШШ «Безопасный газопровод».

4.4 Моделирование процесса обработки эксплуатационных данных магистральных газопроводов.

Выводы по ГЛАВЕ 4.

Актуальность работы

Единая газотранспортная система России (ЕСГ) - структурно сложная техническая система. В ней могут происходить отказы элементов и подсистем, связанные либо с нарушением условий безопасности (аварии), либо с недопустимым снижением эффективности или прерыванием газоснабжения.

Выбор оптимальных стратегий капитального ремонта и реконструкции всегда сопряжен с необходимостью затрат времени- и средств на повышение надежности элементов линейной части газопроводов при условии минимизации аварий, обеспечивающей' эффективность функционирования газопровода и поддерживающей её не ниже допустимого уровня. Для решения таких задач необходимо применять методы экономико-математического моделирования и использовать современные инструментальные средства.

С учетом указанной специфики* функционирования системы газоснабжения при выборе стратегии планирования капитальных ремонтов и реконструкции возникают задачи::

• по выявлению в системе элементов, находящихся в! наихудшем техническом состоянии в сочетании с наиболее тяжелыми' условиями эксплуатации;

• анализу допустимости остановок перекачки газа и прогнозирования возможности возникновения аварийных ситуаций;

• планированию мероприятий по ремонту и реконструкции.

Первую задачу принято решать методами* диагностики. В большинстве случаев диагностическая информация состоит из большого объёма данных, но является не полной, так как некоторые дефекты, находящиеся на трубопроводе, не выявляются. Вместе с тем даже при наличии исчерпывающих диагностических сведений о техническом состоянии трубопровода для полноценного прогноза аварийности требуется знание важности элементов в системе, условий их работы, возможных изменений техногенной обстановки и окружающей среды. Это требует, как показали исследования, применения современных экспертно-аналитических моделей и методов.

Немаловажным аргументом в пользу экспертно-аналитических методов является то, что затраты на аналитическую работу по обобщению имеющихся сведений о техническом состоянии объекта с применением той или иной экспертной системы несравнимо ниже по сравнению с затратами на практическую диагностику. Следует также учесть, что в настоящее время ведется целенаправленный мониторинг технического состояния опасных производственных объектов. Организованы электронные базы, в которых ведется сбор большого объема, данных по различным технико технологическим и природно-климатическим факторам, авариям, инцидентам и другим обстоятельствам, сопутствующим эксплуатации трубопроводов. Поэтому разработка эффективных моделей и методов и необходимых инструментальных средств обработки больших объёмов такой-информации и её дальнейшее использование для прогнозирования-аварийности и планирования ремонтов* - актуальная задача для систем магистральных газопроводов большого диаметра.

Большой вклад в исследование проблем обработки больших объёмов информации, прогнозирования аварийности, а также управления своевременным ремонтом трубопроводов внесли видные российские ученые, такие как В.В. Харионовский, Е.М. Гурленов, И.И. Вилиюлин, З.Т. Галлиулин, М.В. Лисанов, Т.С. Есиев, Н.И. Федунец, В.Н. Решетников, Л.А. Бахвалов, Ф.Г. Тухбатуллин, В.Д. Шапиро, Чувильдеев В.Н. и др.

Цель- данного научного исследования- заключается, в разработке комплексной методики прогнозирования технического состояния ос газопроводов, позволяющей определить не только аварийноопасные участки, но и возможные причины, и количество аварий.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ и исследование проблем технического состояния^ и возникающих дефектов линейной части газопроводов;

• разработка метода идентификации труб и дефектов, эксплуатирующегося газопровода и расчёта их основных технических характеристик по результатам внутритрубных диагностических обследований;

• выявление факторов; влияющих на развитие дефектов и возникновение аварий;

• исследование структуры взаимосвязей между различными: факторами, влияющими нашозникновение аварий;

• разработка; модели прогнозирования;типа аварий; с учетом влияния; природно-техногенных факторов и взаимосвязей между ними;

• разработка модели прогнозирования количества аварий на крупных элементах газотранспортной системы;

• разработка комплексной; методики прогнозирования технического состояния и аварийности газопроводов, включающей в себя независимые модели прогноза;

• разработка инструментальных средств обработки^ эксплуатационных данных газопровода; и прогнозирования? технического состояния элементовгазотранспортнойсистемы.

Идея; работы заключается в определении значимых природно-технологических факторов, анализе степени их влияния; на техническое состояние газопроводов; системных связей; между ними * и использовании результатов обработки больших объёмов ретроспективных данных об авариях, а также текущих сведений об условиях функционирования г трубопроводов, что впервые позволит осуществить прогноз типа и числа аварий газопроводов.

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1. Разработан* метод обработки эксплуатационных данных, позволяющий впервые рассчитывать и анализировать технические характеристики труб газопроводов и возникающих на них дефектов по результатам внутритрубных диагностических обследований.

2. Выявлен ряд природно-климатических, технико-технологических и организационных факторов, оказывающих значимое влияние на развитие аварий, которые до настоящего времени не принимались во внимание при формировании прогнозов.

3. Разработана модель распознавания причины аварии по факторам, сопутствующим эксплуатации трубопровода.

4. Получены математические выражения позволяющие прогнозировать общее количество аварий на крупных фрагментах газотранспортной системы.

5. Разработана комплексная методика обработки эксплуатационных данных, включающая новые модели и методы, учитывающие особенности конкретных трубопроводов, и позволяющая в отличие от существующих определять не только аварийноопасные участки, но и прогнозировать возможные причины и количество аварий.

6. Разработаны инструментальные средства прогнозирования технического состояния газопроводов большого диаметра, позволяющие повысить точность прогноза на основе параметров природно-техногенных факторов.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждается корректным использованием методов статистического анализа, теории многофакторной оптимизации, теории распознавания образов, численного анализа, компьютерного моделирования, теории восстановления, а также положительными результатами экспериментального моделирования разработанного пакета прикладных программ и внедрением его на ряде газотранспортных предприятий России и зарубежья.

Научная значимость диссертации состоит в разработке новой методики обработки эксплуатационных данных трубопроводов, полученных в результате мониторинга, внутритрубной дефектоскопии и ретроспективных сведений об авариях, позволяющей впервые комплексно анализировать динамику влияния совокупности наблюдаемых факторов, а также прогнозировать аварийность с учетом выявленных природно-техногенных факторов, не учитывавшихся ранее.

Практическая значимость диссертации заключается в создании методики позволяющей, определить как в краткосрочной, так и в среднесрочной перспективе, участки газопровода для обследования и ремонта, что позволяет предотвратить, аварии, связанные с развитием дефектов, и планировать затраты на капитальный ремонт.

Реализация. и внедрение результатов. Разработанный 111111 «Безопасный газопровод» применяется для» прогнозирования технического состояния трубопровоов «Ухта-Торжок», «Пунга - Ухта -Грязовец» и др.

Разработанные модели и методы обработки данных используются- в учебном процессе для- подготовки специалистов и магистров по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника» специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» МГГУ, включены в разделы дисциплин «Методы оптимизации» и «Компьютерные системы поддержки принятия решений» по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника».

Апробация, работы: Основные результаты диссертации и ее отдельные положения докладывались на семинарах кафедры АСУ МГТУ, международных симпозиумах «Неделя горняка» (2007 - 2010 гг., Москва) и отраслевых конференциях ОАО «Газпром».

Публикации. По теме диссертации опубликованы 4 научные работы и получено одно свидетельство №2010620553 о регистрации базы данных «Единый реестр по декларациям промышленной безопасности опасных производственных объектов и паспортам безопасности опасных объектов ОАО «Газпром».

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 68 наименований, содержит 32 таблицы и 52 рисунка.

Выводы по ГЛАВЕ 4

1. Разработан пакет прикладных программ «Безопасный газопровод», реализующий новую методику обработки и анализа эксплуатационных данных и прогнозированию технического состояния магистральных газопроводов. Разработанный пакет принят в эксплуатацию ООО НТЦ «Транскор-К» в рамках внедрения «Комплексной программы диагностирования и прогнозирования технического состояния газотранспортных систем». Кроме того разработанные модели и методы использованы при разработке 2 стандартов организаций ООО Севергазпром» и ООО «Каспийгазпром - «Комплексная оценка технического состояния магистральных газопроводов».

2. Проведённое моделирование работы 111111 «Безопасный газопровод» доказало работоспособность разработанных моделей, методов и алгоритмов анализа эксплуатационной и ретроспективной информации о магистральных газопроводах и прогнозирования их технического состояния.

3. Результаты моделирования выявили, что получаемый прогноз совпадает с реальными показателями аварийности, с ошибкой прогноза не более 15% от фактической ситуации, что является весьма хорошим результатом для таких пространственно распределённых и технологически сложных объектов, как магистральные газопроводы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе содержится теоретическое и практическое решение актуальной научной задачи разработки новой методики обработки ретроспективных данных об авариях и текущих сведений о газопроводе, с целью контроля и прогнозирования технического состояния магистральных газопроводов, что вносит существенный вклад в исследование системных связей и закономерностей функционирования газотранспортных систем и методов обработки больших объёмов информации.

Основные научные и практические выводы, полученные автором в ходе выполнения'работы:

1. Определены технико-технологические, природно-климатические и организационные факторы, оказывающие существенное влияние на развитие дефектов трубопроводов и возникновение аварийных ситуаций, которые до настоящего времени не принимались во внимание при формировании прогноза технического состояния магистральных газопроводов.

2. Разработан метод и сформулированы математические выражения, позволяющие впервые определить степень влияния различных групп факторов на-развитие различных типов аварий.

3. Разработаны математические модели и алгоритмы прогнозирования типа и количества аварий газопроводов, которые в отличие от существующих позволяют прогнозировать количество и типы аварий не только для участков трубопровода, но и для всего магистрального газопровода в границах газотранспортного предприятия в целом.

4. Разработан ППП «Безопасный газопровод», использующий современные методы теорий! восстановления, распознавания образов и* многофакторной оптимизации для обработки больших объемов* диагностических и эксплуатационных данных, а также графические и мультимедийные технологии для визуализации полученных результатов.

На основании полученных результатов разработано 2 стандарта организаций - «Комплексная оценка технического состояния магистральных газопроводов ООО «Каспийгазпром» и «Комплексная оценка технического состояния магистральных газопроводов ООО «Севергазпром», а также Комплексная программа диагностирования и прогнозирования технического состояния газотранспортных систем научно-технического центра ООО «НТЦ «Транскор-К».

1. Б.В. Гнеденко, Ю.К. Беляев, А.Д. Соловьев. Математические методы в теории надежности. «Наука». М., 1965 г .-с. 110-113.

2. А.Д. Соловьев. Основы математической теории надежности. Вып.2,3. «Знание». М., 1975 г.-с. 15-16.

3. А.Д. Соловьев. Математические методы анализа восстанавливаемых систем. «Знание». М., 1982 г.-с. 23-29.

4. Б.Р. Левин. Теория надежности радиотехнических систем. «Советское радио». М., 1978 г.-с. 156-158.

5. Н. Хастингс, Дж. Пикок. Справочник по статистическим распределениям. «Статистика». М., 1980 г.-с. 302-303.

6. Е.С. Вентцель. Теория вероятностей. «Наука». М., 1969 г.-с. 119-129.

7. Дедешко В.Н. «Техническое состояние магистральных трубопроводов РАО "Газпром" и организация работ по внутритрубной диагностике». Сб. трудов международной деловой встречи "Диагностика-98".- М., ИРЦ Газпром, 1998. С. 3-31

8. Стратегия развития газовой промышленности России. Под общей редакцией Вяхирева Р.И. и Макарова A.A. // М: Энергоатомиздат, 1997.

9. A.JI. Горелик, В.А. Скрипкин «Об одном методе решения задачи классификации объектов и явлений» Техническая кибернетика №1 Известия Академии наук СССР. М. 1965

10. Абрамов JIM., Капустин В.Ф. "Математическое программирование", изд. ЛГУ, Л., 1981 г.

11. Большаков В.Д., Клюшин Е.Б., Васютинский И.Ю. Геодезия. Изыскания и проектирование инженерных сооружений: Справ.пособие -М.: Недра, 1991,-238с.

12. Буланже Ю.Д. К вопросу об исследовании современных движений земной коры // Современные движения земной коры:. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность.- М.:. Наука, 1987.-е. 6-9.

13. Бурденкова Т.Н. "Разработка и исследование методики геодезических наблюдений за осадками и деформациями сухих доков", М., МИИГАиК, 1992г.

14. Валлнер JI.A., Торим A.A. 0 влиянии внешних условий на точность прецизионного нивелирования //Современные движения земной коры:. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность. М.:. Наука, 11987.- с. 155-160.

15. Веселов ВВ., Пастушков С.А. О возможностях исследований динамических характеристик турбоагрегатов типа К-229-44/3000 ХТГЗ в процессе «пуска» и «останова». Тезисы докладов конференции, поев. 69-летию ВИСИ, Воронеж, 1991.

16. Веселов В.В., Пастушков С.А. О некоторых аспектах интерпретации вертикальных деформаций крупных инженерных сооружений. //Тез. докладов IX съезда ВАГО.:. BATO.- Новосибирск,- 1990.

17. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Нейрокомпьютеры и их применение. Книга 1. М.гИПЖИР, 2000:

18. Галушкин А.И., Судариков В.В., Шабанов Е.В. Нейроматематика: методы решения задач на нейрокомпьютерах. //Математическое моделирование, №8,- М.:Наука, 1971;

19. Галушкин А.И;, Фомин Ю.И. Нейронные сети, как линейные последовательностные машины. М.:МАИ, 1991;24; Гантмахер Ф.Р. "Теория матриц", изд. "Наука", М., 1967 г.

20. Джонстон Дж. "Эконометрические методы", "Статистика" М., 1980г.

21. Дубров A.M. "Последовательный анализ в статистической обработке информации", "Статистика", М., 1976 г.

22. Езекиэл М:, Фокс К.А. "Методы анализа корреляций; и регрессий",

23. Статистика" М., 1966 г. (пер. с англ.)

24. Есиков Н.П. Тектонофизические . аспекты анализа современных движений земной поверхности. / Сиб.отд.АН СССР.- Новосибирск.- Наука, 1979.- 264с.

25. Ефимов Н.В. "Квадратичные формы и матрицы", изд."Наука",М, 1964.

26. Жуков Б.Н. Влияние продолжительности измерений осадок и деформаций на точность нивелирования при их контроле. // Межвуз.сб.

27. НИИГАиК, 1985. - N27/67.- с. 23-31.

28. Зацепина Р.К. Устойчивость стенных реперов, выявленная по результатам повторного нивелирования. //Геодезические методы контроля качества строительства.- Куйбышев, 1987,- с. 56-58.

29. Королев Ю.Г. "Метод наименьших квадратов в социально- экомических исследованиях", М., " Статистика", 1980 г.

30. Крылов В.И., Бобков В.В., Моностырный П.И. "Вычислительные высшей математики" т. I, изд. "Вышэйшая школа". Минск, 1972 г.

31. Кузьмич А.Н., Кацавец СИ. О влиянии некоторых факторов :на точность геодезических измерений в условиях вибрации. // Инж. :геодезия. /Киев/- 1988.- N31.- с. 38-41.

32. Левчук Г.П., Новак В.Е., Конусов В.Г. Прикладная геодезия. Основные методы и принципы инженерно-геодезических работ. -;М., Недра, 1981,- 438с.

33. Лилиенберг Д.А. Актуальные проблемы современной геодинамики рельефа //Современные движения земной коры:. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность.- М., Наука, 1987.- с. 17-23.

34. Методические указания по организации и проведению наблюдений за осадками фундаментов и деформациями зданий и сооружений строящихся и эксплуатируемых тепловых электростанций СО 15334.21.322-2003. ЦПТИЭ и ТО ОРГРЭС- Москва, 2005.

35. Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное пособие/Г.Э.Яхъяева.-М. :Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006.-316 е.: ил., табл.

36. Оллиер К. Тектоника и рельеф./ Пер. с англ. В.В.Середина. М., Недра, 1984,- 369с- Пер. изд.:. Великобритания, 1981.

37. Панкрушин В.К. и др. Автоматизация математической обработки и интерпретации геодезических наблюдений за движениями и деформациями. НИИГАиК.- Новосибирск, 1989.- 88с.

38. Правила наблюдений за осадками зданий и сооружений тепловых электростанций. РТМ 34-001-73. -М., Энергия,- 1973.- 18с.

39. Ретхати Л. Грунтовые воды в строительстве./ Пер.с англ. В.З.Махлина и Н.А.Ярцева / Под. ред. В. А.Кирюхина. М., Стройиздат, 1989.- 432с.

40. Саяпова А.Р., Шамуратов Н.М., Гусельникова Е.А., Лакман И.А. Математические методы прогнозирования экономических показателей. Учебное пособие. Уфа:БашГУ, 2000;

41. Смоляк С. А., Титаренко Б.П. "Устойчивые методы оценивания", «Статистика"^ М., 1980 г.

42. Гуляев Ю.П. "Алгоритм оценивания параметров динамической модели и прогнозирования процесса, перемещений наблюдаемых точек сооружения". «Известия ВУЗов", "Геод. и аэрофотосъемка" № 3, М., 1984 г.

43. Езекиэл М., Фокс К.А. "Методы анализа корреляций и регрессий",

44. Статистика" М., 1966 г. (пер. с англ.)

45. Есиков Н.П. Тектонофизические аспекты анализа современных движений земной поверхности. / Сиб.отд.АН СССР.- Новосибирск.- Наука, 1979.- 264с.

46. Ефимов Н.В. "Квадратичные формы и матрицы", изд."Наука",М., 1964.

47. Ефимов Н.В., Розендорн Э.Р. "Линейная алгебра и многомерная геометрия», изд. "Наука", М., 1970 г.

48. Терцаги.К. Теория механики грунтов. -М.,Госстройиздат.- 1961.-с.59.

49. Тихонов А.Н. и др. "Численные методы решения некорректных задач", изд. «Наука», М., 1990 г.

50. Уилкисон Дж. X. "Алгебраическая проблема собственных значений", изд. "Наука", М., 1970 г. (пер. с англ.)

51. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Пер. с английского Ю.А. Зуев. М.: Мир, 1992.

52. Фильчаков П.Ф.-"Численные и графические методы прикладной математики" АН УССР, изд. "Наукова думка", К., 1970 г.

53. Хаин В.Е. Ломизе М.Г. Геотектоника с основами геодинамики. Учебник. 2-ое издание, испр. и доп. — Издательство «КДУ», М, 2005.

54. Цытович Н. А., Тер-Мартиросян З.Г. Основы прикладной геомеханики в строительстве.- М., Высш. школа, 1981.- с.31

55. Цюнько В.И., Скопин B.C. Корреляционный анализ факторов, влияющих на вертикальные смещения глубинных марок в условиях набухающих грунтов. // Геодезическое обеспечение строительства. М. 1987.- с. 83-88.

56. Яцкив Я. С. Современные проблемы глобальной геодинамики. //Современные движения земной коры:. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность.- М., Наука, 1987.- с.43-51.

57. F. Rosenblatt. Principles of neurodynamics. Spartan Books, Washington, 1962. Русский перевод: Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. -М.:Мир, 1964.

58. Grossberg S. The Adaptive Brain, Т. 1,2, Advances in psychology, 1987.

59. Hagan M. Т., H. B. Demuth, M. H. Beale Neural Networks Design. Boston, MA: PWS Publishing, 1996.

60. Minsky M., Papert S. Perceptrons. An introduction to computational geometry, MIT Press, 1969. Русский перевод: Минский M., Пайперт С. Персептроны. -М., Мир, 1971.

61. Nillson N.J. Leaning Machines. McGraw-Nill Book Company, 1965; Русский перевод: Нильсон H. Обучающиеся машины. -М.:Мир, 1967.

62. Shumsky, S.A., Yarovoy, A.V. Kohonen Atlas of Russian Banks, in: Deboeck, G. and Kohonen, T. Visual Explorations in Finance with Self-Organizing Maps. Springer, 1998.

63. Trippi, R., and Turban, E. Neural Networks in Finance and Investing. -Probus Publishing, 1998.вшгайежАж ФВДЖАЩШШшшшшшш ш ш ш ш ш тшшш т т ш т ш ш5т ш ш ж ш ш й ж ш т1. СВИДЕТЕЛЬСТВОо государственной регистрации базы данных2010620553

64. Единый реестр ОАО «Газпром* по декларациям промышленной безопасности опасных производственных объектов и паспортам безопасности опасных объектов

65. Правообладателей): Общество с ограниченной ответственностью «Газпром газнадзор$> (Я11)

66. Дата поступления 5 августа 2010 Г. Зарегистрировано в Реестре баз данных27 сентября 2010 г.

67. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам1. Б.П. Симонов