Определение технического состояния линейной части технологических трубопроводов дожимной насосной станции
Рассматриваются цели экспертизы промышленной безопасности, а так же методы для обследования трубопровода. Рассматривается актуальность создания интеллектуальных систем выявления различного рода закономерностей и принятия решений в области диагностики технического состояния. Показывается целесообразность построения интеллектуальной системы диагностики технического состояния трубопровода на основе интеллектуально инструментального средства ИИС ИМСЛОГ, предназначенного для выявления различного рода закономерностей в данных и знаниях, принятия и обоснования решений с использованием когнитивных средств. Приводится матричная модель представления данных и знаний в рассматриваемой проблемной области и основные этапы конструирования интеллектуальной системы.
Введение ……………………………………………………………………………………………………… 19
Обзор литературы………………………………………………………………………………………… 23
1. Объекты и методы исследования ……………………………………………………………… 24
2. Анализ методов определения технического состояния трубопроводов ……… 26
2.1 Анализ документации ………………………………………………………………………….. 26
2.2 Проведение очистки ……………………………………………………………………………. 27
2.3 Обследования геометрических параметров трубопровода. Пропуск
диагностического снаряда …………………………………………………………………………. 33
2.4 Методы неразрушающего контроля. ……………………………………………………. 41
3. Конструирование интеллектуальной системы для диагностики технического
состояния трубопровода ………………………………………………………………………………. 53
3.1 Матричное представление данных и знаний. Выявление закономерностей.
…………………………………………………………………………………………………………………. 53
3.2 Структуризация данных и знаний. Иллюстрирующий пример данных и
знаний по диагностике технического состояния трубопровода ………………….. 53
4. Результаты проведенного исследования …………………………………………………… 54
5. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение …… 55
5.1 Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения
научных исследований с позиции ресурсоэффективности и
ресурсосбережения …………………………………………………………………………………… 55
5.2 Планирование научно-исследовательских работ ………………………………….. 57
6.1 Производственная безопасность ………………………………………………………….. 65
6.2 Экологическая безопасность………………………………………………………………… 72
6.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………………….. 76
6.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ………. 79
Заключение …………………………………………………………………………………………………. 82
Список публикаций студента ……………………………………………………………………….. 84
Список Литературы……………………………………………………………………………………… 86
Приложение А …………………………………………………………………………………………….. 92
Приложение Б ……………………………………………………………………………………………… 93
Интеллектуальный анализ данных и Машинное обучение уже давно
вышли из чисто научного окружения и перешли непосредственно в бизнес: на
данный момент существует большое количество компаний, планирующие свое
развитие на основе машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
Безусловно, разработка интеллектуальных систем диагностики технического
состояния трубопровода, актуально направление в целях обеспечения
надежности и безопасности при транспортировке нефти и нефтепродуктов. Эти
исследования включены в приоритетное направление инновационного развития
нефте- и газодобывающих компаний. Правильно подобранный метод
диагностики технического состояния, точное определение остаточного ресурса,
обоснованное составление плана-графика производства работ на трубопроводе,
а также формирование прогнозов дефектов и отказов и поведения трубопровода
в целом позволяет избежать ряда проблем, к которым относятся, инциденты,
аварии, остановки в процессе транспортировки углеводородов и исключить
нежелательные финансовые затраты [1-4].
Для принятия и обоснования решения по выбору метода диагностики
технического состояния предлагается использовать тестовые методы
распознавания образов и создать на их основе интеллектуальную систему (ИС)
по диагностике технического состояния трубопровода (ДТСТ),
предназначенную для выявления различного рода закономерностей между
параметрами, влияющими на техническое состояние трубопровода. Для
конструирования ИС ДТСТ целесообразно использовать, разработанное в
лаборатории интеллектуальных систем ТГАСУ, интеллектуальное
инструментальное средство (ИИС) ИМСЛОГ, на базе которого разработано
более 30 ИС для решения различного рода задач в междисциплинарных и
Произведен анализ эффективности методов диагностики технического
состояния. Произведен теоретический обзор процесса проведения очистки
трубопровода, внутритрубной диагностики, а также методов дополнительного
диагностического контроля. Проанализирована и обоснована необходимость
применения каждого процесса при проведении экспертизы промышленной
безопасности для обеспечения безопасности и надежности при
транспортировки нефти и нефтепродуктов на месторождениях, расположенных
на территории Ханты-Мансийского автономного округа. Проанализирован
метод обнаружения дефектов, с применением двух приборов в комплексе.
Предложено использование матричной модели представления данных и
знаний в области обеспечения надежности и безопасности при транспортировке
нефти и нефтепродуктов для диагностики технического состояния и
конструирование прикладной интеллектуальной системы диагностики
технического состояния трубопровода на основе ИИС ИМСЛОГ. Произведена
систематизация и структуризация данных для формирования матричной модели
представления данных и знаний. Сформировано характеристическое и
классификационное признаковое пространство для исследуемой проблемной
области. Обосновано решения с использованием средств когнитивной графики
для динамического процесса. Конструируемая интеллектуальная система,
позволит осуществить постоянный контроль состояния исследуемого объекта;
Возможность формирования прогнозов преждевременных отказов.
Конструируемая ИС позволит выявить наиболее эффективные методы
диагностики трубопровода, а также наиболее целесообразный метод ремонта.
На основе анализа современного состояния исследований в области
диагностики технического состояния трубопровода впервые предложено
использование матричной модели представления данных и знаний в области
Определение технического состояния линейной части
Изм. Лист № докум. Подпись Дата технологических трубопроводов дожимной насосной станции
Разраб. Травков А.Ю. Лит. Лист Листов
Руковод. Антропова Н.А. 79 88
Консульт.
Заключение
Рук-ль ООП Бурков П.В. Отделение нефтегазового дела
Группа 2БМ6Б
обеспечения надежности и безопасности при транспортировке нефти и
нефтепродуктов, сформировано характеристическое и классификационное
признаковое пространство и рекомендовано создание ИС ДТСТ,
предназначенной для выявления различного рода закономерностей между
параметрами трубопровода, гидродинамики транспортируемого в нём вещества
и окружающей среды, влияющими на техническое состояние, а также для
принятия и обоснования решения по диагностике технического состояния
трубопровода. Для конструирования ИС ДТСТ обоснована целесообразность
использования ИИС ИМСЛОГ [4], основанного на матричном представлении
данных и знаний и предназначенного для выявления закономерностей и
принятия решений. Разрабатываемая ИС ДТСТ позволит оперативно и при
меньших стоимостных затратах продиагностировать состояние трубопровода,
определить эффективные мероприятия по результатам диагностики
технического состояния. Это позволит компании, обслуживающей
трубопровод, оперативно реагировать на любые изменения в нём при принятии
диагностических решений по диагностике технического состояния и
исключению возможных аварийных ситуаций.
Создаваемая ИС ДТСТ может быть применена на предприятиях, а также
использована в целях обучения специалистов в области обеспечения
надежности и безопасности трубопроводного транспорта.
Лист
Заключение 80
Изм. Лист № докум. Подпись Дата
Список публикаций студента
1. Демченко Е. В. Подготовка газа на промысле. Принцип расчета
вертикального масляного пылеуловителя. Циклонный пылеуловитель
(конструкция, принцип действия, алгоритм расчета) / Е. В. Демченко, А. Ю.
Травков ; науч. рук. С. Н. Харламов // Проблемы геологии и освоения недр :
труды XXI Международного симпозиума имени академика М. А. Усова
студентов и молодых ученых, посвященного 130-летию со дня рождения
профессора М. И. Кучина, Томск, 3-7 апреля 2017 г. : в 2 т. — Томск : Изд-во
ТПУ, 2017. — Т. 2. — С. 707-708
2. Янковская А.Е. Травков А.Ю. Матричная модель представления данных и
знаний для выявления закономерности режима течения жидкости в
трубопроводе в зависимости от параметров гидродинамики// III международная
конференция и молодежная школа «информационные технологии и
нанотехнологии» ИТНТ – 2017, г. Самара. 25-27 апреля 2017 г. – С. 1826-1830
2. Травков А. Ю. Основы построения интеллектуальной системы диагностики
режимов течения жидкости в трубопроводе / А. Ю. Травков ; науч. рук. А. Е.
Янковская // Перспективы развития фундаментальных наук : сборник научных
трудов XIV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых
ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2017 г. : в 7 т. — Томск : Изд-во ТПУ, 2017. —
Т. 3 : Математика. — С. 95-97
3. Yankovskaya A., Travkov A. Matrix model of data and knowledge presentation to
revealing regularities of the fluid flow regime in a pipeline based on hydrodynamics
parameters //CEUR Workshop Proceedings. 2017. Т. 1903. С. 54-58.
Определение технического состояния линейной части
Изм. Лист № докум. Подпись Дата технологических трубопроводов дожимной насосной станции
Разраб. Травков А.Ю. Лит. Лист Листов
Руковод. Антропова Н.А. 81 88
Консульт.
Список публикаций
Рук-ль ООП Бурков П.В. студента Отделение нефтегазового дела
Группа 2БМ6Б
4. Травков А. Ю. Основы построения интеллектуальной системы диагностики
технического состояния трубопроводов// А. Ю. Травков ; науч. рук. А. Е.
Янковская // Перспективы развития фундаментальных наук : сборник научных
трудов XV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых
ученых, г. Томск, 24-27 апреля 2018 г. — Томск : Изд-во ТПУ, 2018. — Т. 3 :
Математика.
5. Yankovskaya A., Travkov A bases of intelligent system construction of the
pipeline technical condition diagnostics// Journal of Physics: Conference Series.
Лист
Список публикаций студента 82
Изм. Лист № докум. Подпись Дата
Последние выполненные заказы
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!