Desarrollo del sistema automatizado de control de temperatura del gasoducto principal

Oct 14, 2023

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 3092 (2023) Citar este artículo

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Este artículo presenta los resultados de un experimento numérico y un análisis de campos de temperatura (enfriadores para gas) utilizando elementos de enfriamiento en el gasoducto de estudio. Un análisis de los campos de temperatura demostró varios principios para la formación de un campo de temperatura, lo que indica la necesidad de mantener una temperatura relativa para el bombeo de gas. La esencia del experimento era instalar una cantidad ilimitada de elementos de enfriamiento en la tubería de gas. El propósito de este estudio fue determinar a qué distancia es posible instalar elementos de enfriamiento para el régimen óptimo de bombeo de gas, en cuanto a la síntesis de la ley de control y la determinación de la ubicación óptima y evaluación del error de control dependiendo de la ubicación del elementos de enfriamiento La técnica desarrollada permite evaluar el error de regulación del sistema de control desarrollado.

En una economía en rápido crecimiento, la cuestión de proporcionar la cantidad necesaria de materias primas a los consumidores es aguda. Una de las principales fuentes de materias primas son los hidrocarburos, el gas natural y el petróleo. En el curso de su procesamiento, aparecen diversos materiales y productos derivados del petróleo para proporcionar a la población del planeta los productos necesarios para la producción. Con el desarrollo de las regiones del Extremo Norte (Rusia), surge la necesidad de buscar tecnologías para la extracción y transporte a largas distancias de materias primas hidrocarbonadas en presencia de diversos compuestos químicos, como las parafinas. La extracción de este tipo de materias primas es una tarea bastante laboriosa. Otro problema es su posterior transporte. Las materias primas no se pueden procesar completamente en el sitio. Por lo tanto, el producto crudo ingresa a la tubería de campo. La presencia de impurezas en la materia prima tiene un impacto significativo en la durabilidad y resistencia al desgaste del transporte por tuberías.

También es importante señalar que las condiciones climáticas juegan un papel importante en el proceso de transporte en el extremo norte. En áreas donde la temperatura promedio anual puede variar de -50 a + 40 grados centígrados, la tubería se ve afectada adicionalmente por las propiedades físicas del metal, cuyo estiramiento y compresión diarios en las paredes de la tubería pueden provocar la deformación y destrucción de toda la tubería. .

A diferencia del petróleo, si la materia prima de hidrocarburo en cuestión es gas natural y la temperatura aumenta, el gas se vuelve viscoso, lo que dificulta su transporte a través de la tubería.

Por un lado, para eliminar estos problemas, se han desarrollado el calentamiento automático (para el petróleo) y el mantenimiento de una temperatura predeterminada (para el gas) en la tubería. Sin embargo, dicho calentamiento de la tubería es de naturaleza local. A menudo, se instala un elemento calefactor en una determinada parte de la tubería, calentándolo a un valor alto. Y luego se aplica recalentamiento a larga distancia. Este método de calentamiento de tuberías no es rentable porque utiliza mucha energía, lo que eleva el costo del producto.

Por otro lado, una aplicación alternativa consiste en tender la tubería bajo tierra. Este método es más eficiente ya que el equilibrio de temperatura se mantiene durante un período más largo. Pero la implementación de la colocación subterránea no siempre es posible debido a las áreas de permafrost, lo que conduce a un mayor hundimiento del suelo. Durante mucho tiempo, se conocen el método de tender el cable calefactor y el método de medir el impacto térmico en la tubería.

El primer estudio en esta dirección comenzó con el trabajo del conocido científico petrolero en geología del petróleo, Gubkin IM. En sus estudios, describió métodos para influir en el yacimiento y el sistema bomba-compresor para extraer petróleo extraviscoso del yacimiento. Con base en su método, científicos de todo el mundo han descrito en sus artículos científicos métodos alternativos de impacto térmico en la tubería para mejorar las propiedades reológicas de las materias primas extraídas. El autor de "Métodos y algoritmos de cálculo (transporte de gas por gasoducto)", Sardanashvili SA, describió métodos y algoritmos de cálculo en un formulario enfocado a su aplicación práctica en el desarrollo y operación de sistemas informáticos para el control de despacho de transporte de gas natural, resolviendo problemas de diseño y reconstrucción de sistemas de transmisión de gas. Lurie MV et al., en un estudio titulado "Modelización del transporte de productos petrolíferos y gasoductos", consideró los principales oleoductos y gasoductos y los métodos de influencia térmica sobre ellos1. Sin embargo, al analizar la literatura, no existen métodos para calcular el régimen térmico de parques de tanques y estaciones de bombeo.

En otros estudios, realizados por Lanzano, Erickson y Nikolaev, los autores analizaron las infraestructuras de los oleoductos, presentaron sus métodos de cálculo en diversas condiciones de operación y corroboraron las dependencias del cálculo hidráulico de oleoductos que transportan aceites de alta viscosidad con propiedades reológicas complejas2, 3,4. Además, Chizhevskaya et al. presentó un sistema de decisiones gerenciales basado en el análisis del trabajo de los despachadores en las instalaciones de transporte de petróleo y gas. Los autores han desarrollado una nueva tecnología para monitorear la efectividad del control de despacho en el monitoreo de seguridad y soporte metodológico utilizando tecnologías de redes neuronales y aprendizaje automático en instalaciones de almacenamiento de petróleo y gas5. En otro estudio, Zolotov et al. determinó un factor de corrección para convertir la relación de resistencia del sensor a la concentración de gas. Desarrollaron un programa para trazar gráficos basados ​​en parámetros leídos de sensores para una presentación de datos conveniente, y luego desarrollaron un programa para recopilar y almacenar datos de sensores en un archivo6. Además, Wu et al.7 describieron pruebas de campo y presentaron simulaciones numéricas utilizando la teoría del haz de Timoshenko y la teoría de ondas de tensión de explosión, que tienen en cuenta los efectos de cizallamiento. Además, los autores del artículo8,9,10 investigaron la deposición de asfaltenos en medios porosos y predijeron perfiles de producción basados ​​en la incertidumbre, lo que mejoró la eficiencia de recuperación de petróleo. Golik et al. presentó el modelo matemático del autor y la aprobación de la metodología para los cálculos de ingeniería térmica de oleoductos multicapa. Se modela un tramo de un oleoducto que pasa en condiciones geocriológicas difíciles, se describe un método de cálculo de los procesos térmicos que ocurren en el sistema "tubo-suelo" y se describen los principales resultados obtenidos11. Los autores de estos trabajos12,13,14,15,16 mostraron la importancia del control de la temperatura del petróleo y el gas durante el transporte y almacenamiento. En17,18,19, los autores notaron que la composición actual de las materias primas también afecta el campo de la temperatura. Sin embargo, estos estudios fueron de carácter local en relación con un yacimiento en particular. La naturaleza sistemática del estudio se demostró por primera vez en la Tabla 1. Este trabajo muestra la posibilidad de aplicar la teoría de sistemas con parámetros distribuidos al análisis de sistemas multiparamétricos complejos.

Los documentos23,24 describen las tareas para garantizar la operación segura de los oleoductos y gasoductos. En los otros estudios realizados por académicos, analizaron la necesidad de desarrollar un sistema de control de campo térmico en diversas condiciones de operación y condiciones de operación de la tubería25,26,27,28,29,30,31,32,33. Así, en los trabajos34,35 los autores analizaron el problema existente de la seguridad de los sistemas de tuberías. La cual se basa en una combinación de construcción de red bayesiana y teoría de evidencia de Dempster-Scheifer, que es un método alternativo de evaluación de accidentes en tuberías troncales, y la estructura propuesta puede proporcionar un análisis más realista de las consecuencias de los accidentes, porque puede considerar la dependencia condicional en el proceso de accidente. En el artículo36, los autores intentan verificar si se puede utilizar el método de Clasificación y Análisis Discriminante (DAC) para lograr los objetivos antes mencionados y predecir el comportamiento futuro de las tuberías de la red. Como casos de estudio, los autores utilizaron tres redes de tuberías que transportaban diferentes tipos de fluidos (petróleo, gas y agua). Para cada red investigada, se utilizó el método DAC para clasificar las tuberías en dos grupos (fallido/exitoso) en función de variables simples (características de tubería/red) y variables de conexión adimensionales, y se analizaron varios escenarios. En37, los autores analizaron el problema de la operación segura de gasoductos bajo presión. Los resultados del trabajo mostraron que el escenario del accidente debe ser considerado como una limitante para determinar las distancias seguras en las inmediaciones de gasoductos de gas natural y petróleo. Los resultados se procesaron posteriormente para obtener diagramas funcionales para la evaluación rápida de accidentes. Los autores38 en su trabajo investigan cómo las interdependencias entre diferentes factores pueden afectar los resultados del análisis. Esta investigación tiene como objetivo ayudar a los propietarios de empresas de ductos de transporte y distribución en la gestión de riesgos y la toma de decisiones para considerar las consecuencias multivariadas que pueden resultar de fallas en los ductos. En39, se presenta un enfoque probabilístico de la red de creencias bayesianas (BBN) para la evaluación del riesgo de corrosión interna en oleoductos y gasoductos. El modelo BBN desarrollado puede identificar secciones vulnerables de la tubería y clasificarlas en consecuencia para mejorar la eficiencia de la toma de decisiones informada. En un estudio40, los autores desarrollaron modelos matemáticos que predicen la causa de la falla de un oleoducto basándose en factores distintos a la corrosión. Se han desarrollado análisis de regresión y modelos de redes neuronales artificiales basados ​​en datos históricos de accidentes de tuberías. Con estos modelos, los operadores pueden tomar decisiones basadas en las predicciones de las causas de falla esperadas y tomar las medidas necesarias para prevenir accidentes.

De esto también hablan los trabajos41,42,43, cuyo estudio llevó a los autores de este artículo a realizar un análisis complejo y desarrollar un método numérico para el cálculo del campo de temperatura para una operación eficiente y segura. Así en los trabajos44,45 se describen las investigaciones del análisis del trabajo de los gasoductos por medio del método de la estimación difusa compleja en la construcción de las dependencias matemáticas. Se reflejan en 46,47. Los autores de los trabajos48,49 sobre la base del análisis termohidráulico y la identificación de patrones en el trabajo de los gasoductos realizaron un análisis de la teoría de la nube en la construcción de un modelo de gasoductos.

La Tabla 2 presenta el trabajo de los autores que estudiaron el problema del transporte de hidrocarburos utilizando el aparato de sistemas distribuidos.

Al escribir este artículo se han analizado los estudios relacionados con la operación de oleoductos marinos. En los trabajos56,57,58 los autores proponen y muestran el modelo de la explotación de las tuberías marinas, los riesgos que surgen a la presión ultraalta, también las consecuencias ecológicas de los accidentes. Los trabajos32,59,60, que describen el seguimiento de la operación de gasoductos y oleoductos, están dedicados al problema ecológico. En los trabajos61,62,63 se presentan investigaciones que describen el trabajo de las redes de gas en situación de emergencia, se desarrolla la correlación de accidentes para evaluar fugas. Estas investigaciones son continuadas por los autores de 64,65,66, quienes investigan métodos cualitativos y cuantitativos de evaluación de riesgos de operación de gasoductos al cambiar sus modos de operación. Las investigaciones de obras67,68 muestran el componente económico de los cálculos de operación de gasoductos, la ventaja del suministro de gas natural por gasoductos sobre el suministro de GNL, así como el cálculo de fugas de gas en accidentes y la estimación de este valor, que finalmente influye en el precio del gas natural. . Los trabajos69,70,71 introducen al lector en el modelado de procesos transitorios en gasoductos de gas natural. Los autores de los trabajos presentaron simulación numérica y resultados de simulación en simuladores de software. Estos estudios son interesantes porque muestran al lector la comparación de resultados y su aplicación práctica en sistemas de tuberías reales. Estudios similares se reflejan en artículos72,73,74, en los que los autores presentaron métodos de mínimos cuadrados de elementos espectrales para ecuaciones diferenciales hiperbólicas no lineales en el estudio del flujo de gas a través de tuberías, así como la aparición de la fase dispersa en el flujo de gas. Los autores de 75, 76, 77 presentan a los lectores el método espectral de mínimos cuadrados para ecuaciones bidimensionales de Maxwell, ecuaciones de Navier-Stokes e investigan el desarrollo de un sistema de monitoreo de tuberías subterráneas.

Los autores de Seung-Mok Shin et al.78 desarrollaron un sistema de monitoreo en tiempo real para detectar daños extraños en un gasoducto. Para ello, se utilizó un método de transmisión de datos inalámbrico y las ubicaciones de detección se limitaron según las circunstancias y el costo de instalación de los sensores. Los autores desarrollaron un software de cálculo y monitoreo utilizando un algoritmo que utiliza la velocidad de propagación de ondas acústicas y un sistema de base de datos basado en comunicación inalámbrica y sistemas DSP. En los trabajos de Surana et al., y Cheng et al., 79,80, se desarrolló una formulación de elementos finitos espaciotemporales de ecuaciones unidimensionales inestables de Navier-Stokes para flujo compresible en un marco de referencia euleriano para dinámica de gases de alta velocidad para garantizar la operación segura de los gasoductos para el transporte de gas natural. Los autores Yuhua et al., Francis et al., Girgin et al. analizaron el rendimiento de las tuberías de transporte de fluidos en la estimación de las probabilidades de falla utilizando redes de creencias bayesianas y un árbol de falla difusa81,82,83. Al concluir la revisión de la literatura, analizamos los trabajos de los autores Guo et al., Han y Weng, Hossain y Muromachi84,85,86 quienes demuestran una evaluación integral del riesgo de las tuberías troncales utilizando el modelo de red de Petri difuso, un método integrado basado en en la red bayesiana. En los trabajos87,88, los autores demuestran el método de evaluación cuantitativa del riesgo, que se basa en la diferencia de las secciones de la red de la tubería y revisan la aparición de corrosión en las secciones de gasoductos y oleoductos subterráneos durante el transporte de petróleo y gas.

Todos los trabajos examinados demostraron la importancia de desarrollar un sistema propio para controlar el campo de temperatura de la tubería con diferentes cambios de régimen y diferentes tipos de materias primas de hidrocarburos, tanto para petróleo crudo como para gas natural.

Es importante entender que el campo de temperatura se propaga en la tubería a lo largo de toda su longitud, teniendo en cuenta el espesor de la tubería. Por lo tanto, en el modelo matemático es necesario considerar la distribución espacial a lo largo de toda la tubería, así como el efecto térmico sobre la misma.

En este estudio se propone el uso de elementos calefactores (heaters) que realizan la función de un elemento calefactor continuo que forma un campo térmico en todos los puntos de la tubería. Sin embargo, esto no conduce al sobrecalentamiento de algunas secciones de la tubería, y se propone reemplazar estos elementos calefactores por otros más económicos y prácticos, como los de impulso y seccionales, que finalmente tendrán un efecto económico y práctico. La instalación de tales elementos calefactores ayudará a mantener una temperatura constante durante el transporte de petróleo y una temperatura constante durante el transporte de gas.

Por lo tanto, se genera un enunciado del problema para el desarrollo de un sistema de control distribuido espacialmente para el campo de temperatura de un oleoducto que transporta materias primas hidrocarburíferas, y con base en la serie de Fourier y la función de Green, se presenta una dependencia matemática.

El artículo continúa en la Sección "El modelo matemático" con una breve revisión del modelo matemático, un ejemplo numérico del enunciado de un problema con condiciones iniciales y de contorno. Además, dos modelos simplificados se derivan del original. En el apartado "Resolución numérica" ​​se muestra la solución numérica del método de modelado del rendimiento y la formulación del sistema propuesto para la integración de estos modelos, junto con la malla a utilizar para la implementación informática en cada caso. La sección "Resultados" presenta los resultados del estudio y, finalmente, los hallazgos del estudio se presentan en la sección "Conclusiones".

Considere una tubería con un radio interior R y una longitud L hecha de un material caracterizado por la difusividad térmica del material a2. Dado que la materia prima en la tubería está en contacto con la pared interna de la tubería y le transfiere su calor, la temperatura de la pared de la tubería será igual a la temperatura de la materia prima. Así, se puede considerar que el diámetro de la tubería tiende a cero, pero no igual a cero. Por lo tanto, la tubería se puede representar gráficamente en la Fig. 1.

Representación esquemática de la tubería.

R es el radio interior de una tubería; \(\xi\) es el punto (coordenada a lo largo del eje X) de la ubicación del elemento calefactor;\(x\) es el punto (coordenada a lo largo del eje X) de la ubicación del sensor de temperatura; y L es la longitud de la tubería.

En modo estático, la tubería de gas con enfriadores de sección de pulso no está conectada a un suministro eléctrico. En este modo, no se suministra corriente eléctrica a los enfriadores y no se genera ningún campo de temperatura. Todos los elementos estructurales ubicados sobre la tubería metálica están en reposo a la temperatura del medio transportado. El resultado de comprimir gas en estaciones compresoras es un aumento de su temperatura a la salida de la estación compresora. El valor inicial de la temperatura del gas y los volúmenes de presión en la tubería determinan el valor de la temperatura del gas. Una temperatura del gas demasiado alta en la salida de la estación compresora puede tener consecuencias negativas: la destrucción del revestimiento aislante de la tubería y también provocar grandes tensiones en la pared de la tubería. Sin embargo, la reducción excesiva de la presión del gas de proceso conduce a un mayor consumo de energía para la compresión de gas (debido al mayor consumo de gas).

En climas fríos, en áreas con suelo congelado, las medidas para enfriar el gas a temperaturas bajo cero son importantes. Esto es necesario para evitar la formación de suelos derretidos alrededor de las paredes de la tubería, ya que esta penetración en el suelo puede provocar el desplazamiento de la tubería y provocar un accidente. Si el gas no se enfría, comenzará a expandirse, se volverá más viscoso. Se necesitará energía adicional para transportarlo. En modo dinámico, la tubería de gas en la que se instalan los enfriadores seccionales con el refrigerante se conecta a la red eléctrica. En este modo, se aplica una corriente de pulso a los elementos de refrigeración X1,X2,X3…X8. Su temperatura disminuye. Con el tiempo, comienzan a reducir la temperatura de la sección de la tubería y de la tubería en su conjunto. El gas continúa siendo transportado sin energía adicional y no hay influencia del campo de temperatura en el suelo. En comparación con los estabilizadores de suelos que se utilizan hoy en día, se reducen el campo de formación de temperatura y los costes energéticos. Es importante tener en cuenta que la cantidad y la duración de la instalación de tales calentadores no están limitadas.

Los elementos de refrigeración y los sensores se colocarán en serie para garantizar la eficiencia. Una vez que se ha diseñado el sistema, es obvio que tener tantos elementos de enfriamiento no es práctico para mantener la temperatura. Por lo tanto, en este estudio obtendremos un método para determinar el número óptimo (menor) de elementos de enfriamiento de gas que proporcionarán el mantenimiento de temperatura requerido. Esto se hará manteniendo T(x,t) dentro de Tzad. En este caso, el campo de temperatura inicial de la tubería φ(x), expresado como el impacto de entrada U en el punto x en el tiempo t, se describirá mediante la siguiente expresión:

donde \(\U parcial\) es una acción de entrada U en el punto x; \(\t parcial\) es el tiempo; \(\varphi (x)\) es el campo de temperatura inicial de la tubería.

Y:

Podemos concluir que:

donde G son los valores discretos del balance dimensional en el punto y, x, t.

La función resultante le permite determinar el valor del campo de temperatura en la tubería en un punto fijo en el tiempo sin considerar el diámetro de la tubería. Para tener en cuenta el diámetro, considere un modelo matemático de la siguiente forma:

donde T es la temperatura en el punto 0, l, r, en el tiempo t.

Aplicando transformaciones similares, obtenemos una fórmula para calcular la temperatura en un punto de la tubería:

donde n es el número del término de la serie de Fourier; l es la longitud de la barra; es tiempo; x es el punto (coordenada a lo largo del eje X) de la ubicación del sensor de temperatura; ξ es el punto (coordenada a lo largo del eje X) de ubicación del elemento de refrigeración; τ es el momento de encendido de la fuente puntual; ya2 se le da el coeficiente de difusividad térmica del material del objeto de control.

Es fundamental comprender que el campo de temperatura formado no permanece constante a lo largo del tiempo. Para considerar las características dinámicas del punto medido, es necesario considerar el impulso previamente formado.

El pulso de cada elemento de enfriamiento afectará a los sensores y elementos de enfriamiento vecinos. El efecto del primer pulso de temperatura en los siguientes, digamos, tres elementos de enfriamiento se expresará como:

Y la influencia del impulso especificado en los sensores se expresa como:

o:

donde \(j = 1,2,...d\).

La dependencia describe la influencia del primer impacto en cada uno posterior, considerando el estado actual:

En la etapa inicial, la potencia máxima especificada enfría rápidamente el objeto homogéneo y la temperatura está en su valor máximo. Sin embargo, con el tiempo, la temperatura alcanza T = constante en t = τi. En este momento, se activa el regulador, que enciende el elemento de enfriamiento ξi y eleva la temperatura al modo establecido necesario para mantener la temperatura del gas natural. En este caso, la ubicación del elemento de enfriamiento corresponderá a las coordenadas del sensor ξi. Expresemos ξi en el tiempo t = τi.

o:

O en una vista general:

Al considerar el factor de potencia del elemento de enfriamiento y expandirlo en una serie de Fourier, obtenemos:

donde \(n -\) números impares.

Así como \(S_{2} = \frac{1}{3}S_{1} ;\)\(S_{3} = \frac{1}{5}S_{1} ;\)\(.. ..;S_{n} = \frac{1}{n}S_{1}\),

entonces:

o \(x = \frac{l}{4}\): \(\sin \frac{\pi }{l}x = \frac{\sqrt 2 }{2}\), \(\sin \frac {3\pi }{l}x = \frac{\sqrt 2 }{2}\), \(\sin \frac{5\pi }{l}x = - \frac{\sqrt 2 }{2} \), …, entonces

o \(x = \frac{l}{6}\):\(\sin \frac{\pi }{l}x = \frac{1}{2}\), \(\sin \frac{3 \pi }{l}x = 1\), \(\sin \frac{5\pi }{l}x = \frac{1}{2}\), \(\sin \frac{7\pi } {l}x = - \frac{1}{2}\), \(\sin \frac{9\pi}{l}x = - 1\),…,

Como resultado:

La precisión de la regulación estará determinada por el número de elementos de refrigeración ubicados en el objeto de control. Así, al establecer el máximo número posible de elementos de refrigeración, el sistema incluirá solo los necesarios. Después de que el sistema entre en estado estable, no se necesitarán los elementos de enfriamiento que no estaban involucrados. Por lo tanto, el número de elementos restantes será el más pequeño, es decir, óptimo.

Realicemos el modelado del sistema de control desarrollado para la tubería de transporte de gas. Digamos que la longitud de la sección de la tubería es de 10 m. El resultado de la simulación se presenta en la Tabla 3 y (Suplementario 1 Campo de temperatura de la tubería (caso 3D)).

Como puede verse en los datos de la tabla, se observan picos sectoriales. Esto indica la posibilidad de apagar algunos elementos de refrigeración. Calcular el lugar y tiempo de atracción de los elementos refrigerantes. De manera similar, obtenemos una ecuación bidimensional.

De donde expresamos las coordenadas de ubicación del elemento de refrigeración incluido.

Realicemos un estudio experimental en las mismas condiciones. El resultado se presenta en forma de la Tabla 4.

Con base en los datos obtenidos, se puede sacar la siguiente conclusión: mientras se mantenía la temperatura en la tubería a 25 grados en una sección de 10 m de largo, solo algunos calentadores fueron activados por el sistema de control. En el experimento donde se instalaron cinco calentadores, solo se usaron los enfriadores números 2, 3 y 4. En el sistema donde se instalaron seis calentadores, solo se utilizaron los enfriadores números 1, 8, 6 y 9. Por lo tanto, la viabilidad económica de la técnica desarrollada se probó experimentalmente (Suplementario 2 Programa 42 secciones más frías).

La esencia del experimento fue instalar una cantidad ilimitada de elementos de enfriamiento en el objeto de estudio, que también pueden desempeñar el papel de elementos de enfriamiento si se usan en un gasoducto en las condiciones de síntesis de la ley de control y determinación de la óptima Ubicación de los elementos de refrigeración. La construcción de un sistema es posible si se eliminan los elementos no utilizados. El esquema de automatización construido en base a esta metodología debe cumplir con las características cualitativas y cuantitativas requeridas para los sistemas de control. Para comprobar la calidad de este sistema, se han desarrollado varios métodos:

Técnica para encontrar la ubicación óptima de enfriamiento por impulso o elementos de enfriamiento en objetos de control compuestos. Esta técnica nos permite determinar el paso óptimo de discretización para objetos de control compuestos y multicapa.

Evaluación del error de control en función de la ubicación del elemento de calefacción o refrigeración mediante la técnica desarrollada, que permite evaluar el error de regulación del sistema de control desarrollado.

El trabajo de investigación tuvo como propósito realizar una revisión bibliográfica generalizada sobre el problema de la pérdida de temperatura del gas durante el transporte de larga distancia, disponibilidad de un sistema de control para el enfriamiento por pulsos del flujo de gas natural mediante la instalación de sensores de enfriamiento en gasoductos.

El análisis de los datos mostró que hasta la fecha no existe un método propuesto para calcular las pérdidas de calor y energía a lo largo de la tubería, así como tecnologías que podrían aplicarse para mantener el régimen de temperatura del gas natural durante el transporte de larga distancia. Los autores desarrollaron un sistema de elementos de calefacción y refrigeración destinados a mejorar el transporte del medio gaseoso sin pérdida de temperatura del gas a lo largo de la tubería para evitar la formación de hidratos, así como para evitar la expansión del gas que complicaría su transporte. Los autores llevaron a cabo un análisis de los campos dinámicos de temperatura generados por calentadores de sección de pulso. Presentaron una síntesis del sistema de control de campo de temperatura basado en la función de Green de la pared de un calentador-enfriador multisección, teniendo en cuenta la configuración espacial de la tubería. Presentaron modelos analíticos unidimensionales, bidimensionales y tridimensionales de campo de temperatura controlable con elementos calefactores pulsados, que se distinguen por el uso de la función de Green para acelerar los procesos en comparación con los modelos de diferencias finitas. Este modelo se caracteriza por una estructura jerárquica, una elección razonable de cantidades de entrada, internas, medibles y controlables, lo que hace posible desarrollar un modelo matemático del proceso de calentamiento espacial controlado.

Este estudio presenta los resultados de un experimento numérico y un análisis de campos de temperatura (enfriadores para gas) utilizando elementos de enfriamiento en el gasoducto de estudio. Un análisis de los campos de temperatura demostró varios principios para la formación de un campo de temperatura, lo que indica la necesidad de mantener una temperatura relativa para el bombeo de gas. La esencia del experimento era instalar una cantidad ilimitada de elementos de enfriamiento en la tubería de gas. El propósito de este estudio fue determinar a qué distancia es posible instalar elementos de enfriamiento para el régimen óptimo de bombeo de gas, en cuanto a la síntesis de la ley de control y la determinación de la ubicación óptima y evaluación del error de control dependiendo de la ubicación del elementos de enfriamiento La técnica desarrollada permite evaluar el error de regulación del sistema de control desarrollado. La técnica desarrollada incluye la capacidad de estimar el error dado por las coordenadas de ubicación de los elementos de refrigeración y el hecho de que sus ubicaciones difieren. Los principales resultados del estudio incluyen los siguientes:

Se ha obtenido un modelo matemático de la tubería, que permite determinar el campo de temperatura de la tubería en cualquier momento, considerando el estado dinámicamente cambiante.

Se ha obtenido una técnica para determinar el lugar de instalación de los elementos de refrigeración que permite calcular los lugares de instalación de los elementos de refrigeración teniendo en cuenta el régimen de temperatura especificado.

Para mantener la temperatura establecida en el gasoducto a 25 grados en un tramo de 10 km, el sistema de control solo activó 4 de los 6 elementos de enfriamiento. Por lo tanto, se probó experimentalmente la viabilidad económica del método desarrollado para determinar la temperatura óptima para transportar gas natural a través de la tubería principal.

Los resultados obtenidos se validaron utilizando varios esquemas de tuberías. Para mejorar la calidad del funcionamiento de este sistema, sería útil determinar el tiempo de encendido de los elementos de refrigeración. Esto reducirá significativamente el tiempo para sobrepasar el sistema de tuberías y ahorrará energía en la operación de la estación compresora. Sin embargo, este es tema de futuras investigaciones.

Todos los datos generados o analizados durante este estudio se incluyen en este artículo publicado y sus archivos de información complementaria. Solicitud de más detalles al autor de correspondencia.

Lurie, MV Modeling of Oil Product and Gas Pipeline Transportation, libro 8, 1–214, ISBN en línea: 9783527626199 https://doi.org/10.1002/9783527626199 (2008).

Lanzano, G., Salzano, E. & de Magistris, FS Giovanni Fabbrocino Vulnerabilidad sísmica de gasoductos de gas natural. confiable Ing. sist. seguro 117 , 73–80 . https://doi.org/10.1016/j.ress.2013.03.019 (2013).

Artículo Google Académico

Erickson, P. & Lazarus, M. Impacto del oleoducto Keystone XL en los mercados mundiales de petróleo y las emisiones de gases de efecto invernadero. Nat. Clima Cambio 4, 778–781. https://doi.org/10.1038/nclimate2335 (2014).

Artículo ADS CAS Google Académico

Nikolaev, AK & Zaripova, NA Justificación de las dependencias analíticas para el cálculo hidráulico del transporte de petróleo de alta viscosidad. J. min. Inst. 252, 885–895. https://doi.org/10.31897/PMI.2021.6.10 (2021).

Artículo Google Académico

Chizhevskaya, EL, Zemenkov, Yu. D., Gladenko, AA, Zemenkova, MYu. & Zavarzin, VA Tecnologías innovadoras para el control de despacho en instalaciones de transporte y almacenamiento de hidrocarburos. Conferencia AIP proc. 2412, 060003. https://doi.org/10.1063/5.0075957 (2021).

Artículo Google Académico

Zolotov, OI, Ilyushina, AN, Novozhilov, IM Sistema distribuido espacialmente para el monitoreo de las condiciones técnicas de los campos en el sector de los recursos minerales, Actas de la 24.ª Conferencia internacional sobre computación y mediciones blandas de 2021, SCM, 93–95, 9507141. https://doi .org/10.1109/SCM52931.2021.9507141 (2021).

Wu, T. et al. Análisis teórico de la deformación de tuberías de gas de acero teniendo en cuenta los efectos cortantes bajo cargas de explosión superficial. ciencia Rep. 12, 8658. https://doi.org/10.1038/s41598-022-12698-0 (2022).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tananykhin, DS, Struchkov, IA, Khormali, A. & Roschinp, V. Investigación de las influencias de la deposición de asfaltenos en el desarrollo de yacimientos petrolíferos mediante simulación de yacimientos. Gasolina. Explorar desarrollo 49(5), 1138–1149. https://doi.org/10.1016/S1876-3804(22)60338-0 (2022).

Artículo Google Académico

Zemenkova, MY, Chizhevskaya, EL & Zemenkov, YD Supervisión inteligente del estado de las instalaciones de transporte de oleoductos de hidrocarburos utilizando tecnologías de redes neuronales. J. min. Inst. 258, 933–944. https://doi.org/10.31897/PMI.2022.105 (2022).

Artículo Google Académico

Van, TN, Aleksandrov, AN y Rogachev, MK Una solución integral para evitar la formación de depósitos de cera en pozos de levantamiento artificial por gas. Aplicación J. Ing. ciencia 20(1), 264–275. https://doi.org/10.5937/jaes0-31307 (2022).

Artículo Google Académico

Golik, VV, Zemenkova, MYu., ZemenkovYu, D. & Ponomareva, TG Modelado termofísico de procesos en los cimientos del suelo de oleoductos en el Ártico y en la plataforma. NeftyanoeKhozyaystvo Oil Ind. 2021(6), 102–1072021. https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-6-102-107 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Mohammadi Amir, H. & Richon, D. Un modelo matemático, basado en la técnica de redes neuronales artificiales para estimar el equilibrio de hidratos de agua líquida del sistema agua-hidrocarburos. Ing. Ind. química Res. 47(14), 4966–4970. https://doi.org/10.1021/ie800235m (2008).

Artículo CAS Google Académico

Martirosyan, KV, Chernyshev, AB, Martirosyan, AV, Tatyana, KV Formación de la función de calentamiento anterior bajo la acción de fuentes uniformemente distribuidas, Actas de la Conferencia IEEE 2020 de jóvenes investigadores rusos en ingeniería eléctrica y electrónica, EIConRus, 755–760 , 9038947, (2020).

Civan, F. Transporte y almacenamiento de gas natural, Editor(es): Cutler J. Cleveland, Encyclopedia of Energy, Elsevier, 273–282, ISBN 9780121764807, https://doi.org/10.1016/B0-12-176480-X /00276-X, ​​(2004).

Wang, X., Michael Economides, Capítulo 5: Transporte de gas natural: gasoductos y gas natural comprimido, Editor(es): Xiuli Wang, Michael Economides, Advanced Natural Gas Engineering, Gulf Publishing Company, 171–208, ISBN 9781933762388, https: //doi.org/10.1016/B978-1-933762-38-8.50012-5 (2009).

Mokhatab, S., Poe, WA, Mak, JY Capítulo 16: Medición de gas natural, Editor(es): Mokhatab, S., Poe, WA, Mak, JY, Handbook of Natural Gas Transmission and Processing (Cuarta edición), Gulf Publicaciones profesionales, 489–508, ISBN 9780128158173;

Gendler, SG, Gabov, VV, Babyr, NV y Prokhorova, EA Justificación de soluciones de ingeniería para la reducción del traumatismo ocupacional en tajos largos de carbón, mín. Informar. Anal. Toro. 1, 1–8. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_1_0_5 (2022).

Artículo Google Académico

Yin, X. et al. Un modelo sustituto basado en el aprendizaje automático para el control rápido del flujo de tuberías: aplicación a un sistema de calibración de caudalímetros de gas natural. J.Nat. ciencia del gas Ing. 98, 104384. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2021.104384 (2022).

Artículo Google Académico

Grigoriev, VV, Bystrov, SV, Mansurova, OK, Bushuev, AB & Petrov, VA Estimación de regiones de estabilidad exponencial de sistemas dinámicos no lineales. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie 21(3), 131–135. https://doi.org/10.17587/mau.21.131-135 (2020).

Artículo Google Académico

Pershin, IM, Kukharova, TV & Tsapleva, VV Diseño de sistemas distribuidos de control de parámetros de procesos de hidrolitosfera para la extracción eficiente de materias primas hidrominerales. J. Phys.: Conf. Serie 1728(1), 012017. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1728/1/012017 (2021).

Artículo Google Académico

Pershin, IM, Malkov, AM, Drovosekova, TI El estudio de los efectos periódicos en los parámetros de los procesos hidrolitosféricos, Conferencia Internacional de Ciencia y Tecnología de 2019 "EastConf", EastConf 2019, 2019, 8725353. https://doi.org/10.1109/eastconf .2019.8725353 (2019).

Rapoport, EY Síntesis paramétrica estructural de sistemas de control automático con parámetros distribuidos. J. Cómputo. sist. ciencia En t. 45, 553–566. https://doi.org/10.1134/S1064230706040071 (2006).

Artículo MathSciNet MATEMÁTICAS Google Académico

Vasiliev, GG, Dzhaljabov, AA & Leonovich, IA Análisis de las causas de las deformaciones de las estructuras de ingeniería en las instalaciones de la industria del gas en la zona de permafrost. J. min. Inst. 249, 377–385. https://doi.org/10.31897/PMI.2021.3.6 (2021).

Artículo Google Académico

Vasilyev, GG, Vasilyev, GG, Leonovich, IA & Latifov, KA Sobre la metodología de estandarización orientada al riesgo de los parámetros de seguridad en el diseño y construcción de gasoductos y oleoductos. Bezopasnost' Truda v Promyshlennosti 2, 84–90. https://doi.org/10.24000/0409-2961-2019-2-84-90 (2019).

Artículo Google Académico

Bolobov, V., Martynenko, YV, Voronov, V., Latipov, I. y Popov, G. Mejora del sistema de utilización de vapor de gas natural licuado mediante un eyector de gas. Invenciones 7, 14. https://doi.org/10.3390/inventions7010014 (2022).

Artículo Google Académico

Belousov Artem, E. & Ovchinnikov, ES Modelado matemático del funcionamiento de un regulador de presión de generador de expansión en condiciones no estacionarias de pequeñas estaciones de reducción de presión de gas. Matemáticas 10(3), 393. https://doi.org/10.3390/math10030393 (2022).

Artículo Google Académico

Alobaidi, MH, Meguid, MA & Zayed, T. Marco de aprendizaje semisupervisado para la detección de fallas en oleoductos y gasoductos. ciencia Rep. 12, 13758. https://doi.org/10.1038/s41598-022-16830-y (2022).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kishawy, HA & Gabbar, HA Revisión de prácticas de gestión de integridad de tuberías. En t. J. Prensa. Vasijas Pip. 87(7), 373–380. https://doi.org/10.1016/j.ijpvp.2010.04.003 (2010).

Artículo Google Académico

Thompson, I. & Saithala, JR Revisión de los sistemas de revestimiento de tuberías desde la perspectiva de un operador. Corro. Ing. ciencia Tecnología En t. J. Corros. Proceso. Corro. Control 51, 118–135. https://doi.org/10.1179/1743278215Y.0000000038 (2016).

Artículo CAS Google Académico

L. Chio, (2015) Análisis estadísticos de datos históricos de incidentes de tuberías con aplicación a la evaluación de riesgos de tuberías de transmisión de gas natural en tierra, depósito electrónico de tesis y disertaciones. La Universidad del Oeste de Ontario. 1–86. https://ir.lib.uwo.ca/cgi/viewcontent.cgi?article=4525&context=etd (2015).

Lam, C. & Zhou, W. Análisis estadísticos de incidentes en gasoductos de transmisión de gas en tierra basados ​​en la base de datos de PHMSA. En t. J. Prensa. Vasijas Pip. 145, 29–40. https://doi.org/10.1016/j.ijpvp.2016.06.003 (2016).

Artículo Google Académico

Brito, AJ & de Almeida, AT Evaluación de riesgos de atributos múltiples para la clasificación de riesgos de gasoductos de gas natural. confiable Ing. sist. seguro 94(2), 187–198. https://doi.org/10.1016/j.ress.2008.02.014(2009) (2009).

Artículo Google Académico

Naeini, SA, Mahmoudi, E., Shojaedin, MM y Misaghian, M. Respuesta mecánica de tuberías de polietileno de alta densidad enterradas bajo movimientos de falla normales. KSCE J. Civ. Ing. 20, 2253–2261. https://doi.org/10.1007/s12205-015-0695-3 (2016).

Artículo Google Académico

Chen, C., Li, C., Reniers, G. y Yang, F. Seguridad y protección del transporte por oleoductos y gasoductos: un análisis sistemático de las tendencias de investigación y las necesidades futuras utilizando WoS. J. Limpio. Pinchar. 279, 123583. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123583 (2021).

Artículo Google Académico

Jiansong, Wu., Zhou, R., Shengdi, Xu. y Zhengwei, Wu. Análisis probabilístico de accidentes en la red de gasoductos de gas natural basado en la red bayesiana. J. Pérdida anterior. Proceso Ind. 46, 126–136. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2017.01.025(2017) (2017).

Artículo Google Académico

Tsitsifli, S., Kanakoudis, V. & Bakouros, I. Evaluación de riesgos de redes de tuberías basada en análisis de supervivencia. Recurso de agua. Gerencia 25, 3729. https://doi.org/10.1007/s11269-011-9881-3 (2011).

Artículo Google Académico

Fetisov, V., Shalygin, AV, Modestova, SA, Tyan, VK & Shao, C. Desarrollo de un método numérico para calcular un sistema de suministro de gas durante un período de cambio en las cargas térmicas. Energías 16, 60. https://doi.org/10.3390/en16010060(2023) (2023).

Artículo CAS Google Académico

Shahriar, A., Sadiq, R. y Tesfamariam, S. Análisis de riesgos para oleoductos y gasoductos: un enfoque de evaluación de la sostenibilidad mediante análisis de corbata de moño basado en fuzzy. J. Prevención de pérdidas. Proceso Ind. 25(3), 505–523. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2011.12.007 (2012).

Artículo Google Académico

Shabarchin, O. & Tesfamariam, S. Evaluación del riesgo de corrosión interna de oleoductos y gasoductos utilizando el modelo de red de creencias bayesianas. J. Prevención de pérdidas. Proceso Ind. 40, 479–495. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2016.02.001 (2016).

Artículo Google Académico

Senouci, A., Elabbasy, M., Elwakil, E., Abdrabou, B. y Zayed, T. Un modelo para predecir fallas en oleoductos. Estructura. Infraestructura Ing. 10(3), 375–387. https://doi.org/10.1080/15732479.2012.756918 (2014).

Artículo Google Académico

Rezazadeh, A., Talarico, L., Reniers, G., Cozzani, V. y Zhang, L. Aplicación de la teoría de juegos para proteger los oleoductos y gasoductos contra el terrorismo. confiable Ing. sist. seguro 191, 106140. https://doi.org/10.1016/j.ress.2018.04.021 (2019).

Artículo Google Académico

Ren, L. et al. Monitoreo de fugas y corrosión de tuberías basado en la tecnología de detección de fibra óptica distribuida. Medida 122, 57–65. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.03.018(2018) (2018).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Park, K.-S., Lee, J.-H. & Jo, Y.-D. Una aproximación a la gestión de riesgos del gasoducto de la ciudad. Proceso seguro. Reinar. Proteger. 82(6), 446–452. https://doi.org/10.1205/psep.82.6.446.53210 (2004).

Artículo CAS Google Académico

Moore, DA Metodología de evaluación de riesgos de seguridad para las industrias petrolera y petroquímica. J. Pérdida anterior. Proceso Ind. 26(6), 1685–1689. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2013.10.012 (2013).

Artículo CAS Google Académico

Miao, C. & Zhao, J. Análisis de riesgo para el gasoducto subterráneo urbano con método de evaluación integral borrosa. COMO YO. J. Prensa. Tecnología del buque. 134(2), 021702. https://doi.org/10.1115/1.4004625 (2012).

Artículo MathSciNet Google Académico

Ma, L., Cheng, L. & Li, M. Análisis de riesgo cuantitativo de las redes urbanas de tuberías de gas natural utilizando sistemas de información geográfica. J. Pérdida anterior. Proceso Ind. 26(6), 1183–1192. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2013.05.001(2013) (2013).

Artículo Google Académico

Li, X., Chen, G., Khan, F. y Xu, C. Evaluación dinámica del riesgo de fugas en tuberías submarinas utilizando datos precursores. Ing. del océano. 178, 156–169. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2019.02.009 (2019).

Artículo Google Académico

Tao, H. et al. Análisis termohidráulico de nanoplaquetas de grafeno funcionalizado covalente y no covalente en tubo circular equipado con turbuladores. ciencia Rep. 12, 17710. https://doi.org/10.1038/s41598-022-22315-9 (2022).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu, X. et al. Evaluación integral de la colapsabilidad de loess de oleoductos y gasoductos basada en la teoría de la nube. ciencia Rep. 11, 15422. https://doi.org/10.1038/s41598-021-94882-2 (2021).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Martirosyan, AV, Martirosyan, KV, Chernyshev, AB Cálculo del primer tiempo de encendido de la acción de control de objetos distribuidos, Actas de la Conferencia IEEE 2020 de jóvenes investigadores rusos en ingeniería eléctrica y electrónica, EIConRus 2020, 750–754, 9039348. https://doi.org/10.1109/EIConRus49466.2020.9038947 (2020).

Shammazov, I., Dzhemilev, E. y Sidorkin, D. Mejora del método de reemplazo de las secciones defectuosas de los principales oleoductos y gasoductos utilizando datos de escaneo láser. aplicación Sci., 13, (48). 1–27. https://doi.org/10.3390/app13010048 (2023).

Kukharova, TV, Ilyushin, YV & Asadulagi, M.-AM Investigación del campo de temperatura de la celda de electrólisis OA-300M de producción metalúrgica. Energías 15, 9001. https://doi.org/10.3390/en15239001 (2022).

Artículo CAS Google Académico

Pershin, IM, Kukharova, TV, Tsapleva, VV Diseño de sistemas distribuidos de control de parámetros de procesos de hidrolitosfera para la extracción eficiente de materias primas hidrominerales Journal of Physics: Conference Series (JPCS). n.° 1728, págs. 1 a 6. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1728/1/012017 (2021).

Baksh, AA, Khan, F., Gadag, V. y Ferdous, R. Enfoque basado en redes para el modelado predictivo de accidentes. seguro ciencia 80, 274–287. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2015.08.003 (2015).

Artículo Google Académico

Bañuls, VA, Turoff, M. & Hiltz, SR Modelado colaborativo de escenarios en la gestión de emergencias mediante impacto cruzado. Tecnología Pronóstico. Soc. Cambio 80(9), 1756–1774. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2012.11.007 (2013).

Artículo Google Académico

Jo, Y.-D. & Crowl, DA Análisis de riesgo individual de tuberías de gas natural de alta presión. J. Prevención de pérdidas. Proceso Ind. 21(6), 589–595. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2008.04.006 (2008).

Artículo Google Académico

Aljaroudi, A., Khan, F., Akinturk, A., Haddara, M. y Thodi, P. Evaluación de riesgos de fallas en los oleoductos de crudo en alta mar. J. Prevención de pérdidas. Proceso Ind. 37, 101–109. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2015.07.004 (2015).

Artículo Google Académico

Arzaghi, E., Abbassi, R., Garaniya, V., Binns, J. y Khan, F. Un modelo de evaluación de riesgos ecológicos para los derrames de petróleo en el Ártico de un oleoducto submarino. Contaminación de marzo. Toro. 135, 1117-1127. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2018.08.030 (2018).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Kukharova, TV, Ilyukhina, YA, Shestopalov, MY Desarrollo de una metodología para controlar el proceso de calentamiento de piezas metálicas en un horno metódico, Actas de la Conferencia de Jóvenes Investigadores Rusos en Ingeniería Eléctrica y Electrónica de 2022, ElConRus, págs. 718–721 . https://doi.org/10.1109/ElConRus54750.2022.9755574 (2022)

Caputo, AC & Pelagagge, PM Un enfoque inverso para el monitoreo de redes de tuberías. J. Prevención de pérdidas. Proceso Ind. 15(6), 497–505. https://doi.org/10.1016/S0950-4230(02)00036-0 (2002).

Artículo Google Académico

Chen, C., Reniers, G. & Khakzad, N. Una clasificación y discusión exhaustivas de los enfoques para modelar y gestionar los efectos dominó en las industrias de procesos. seguro ciencia 125, 104618. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2020.104618 (2020).

Artículo Google Académico

Ebrahimi-Moghadam, A., Farzaneh-Gord, M., Arabkoohsar, A. & Moghadam, AJ Análisis CFD de emisiones de gas natural de tuberías dañadas: desarrollo de correlación para la estimación de fugas. J. Limpio. Pinchar. 199, 257–271. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.07.127 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Fazzini, PG & Otegui, JL Autoencendido de gas natural en el interior de tuberías en una estación de regulación. Ing. Fallido. Anal. 16(1), 187–199. https://doi.org/10.1016/j.english.2008.02.015 (2009).

Artículo Google Académico

Han, ZY & Weng, WG Estudio comparativo sobre métodos de evaluación de riesgos cualitativos y cuantitativos para la red urbana de gasoductos de gas natural. J. Peligro. Mate. 189(1–2), 509–518. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2011.02.067 (2011).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Ali, J., Yazdani-Chamzini, A., Yakhchali, SH y Khaleghi, S. Desarrollo de un nuevo sistema de inferencia difusa para la evaluación de riesgos de tuberías. J. Prevención de pérdidas. Proceso Ind. 26(1), 197–208. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2012.10.010 (2013).

Artículo Google Académico

Jo, Y.-D. & Ahn, BJ Análisis de áreas de riesgo asociadas con tuberías de gas natural de alta presión. J. Prevención de pérdidas. Proceso Ind. 15(3), 179–188. https://doi.org/10.1016/S0950-4230(02)00007-4 (2002).

Artículo Google Académico

Nikolaev, AK & Lykov, YV Método de simulación agregativa para implementar modelos matemáticos para sistemas de transmisión de gas. Serie de conferencias IOP: Ciencia e ingeniería de materiales, 327(2), 22–33. https://doi.org/10.1088/1757-899X/327/2/022033 (2018).

Artículo Google Académico

Schipachev, A., Fetisov, V., Nazyrov, A., Donghee, L. & Khamrakulov, A. Estudio de la tubería en operación de emergencia y evaluación de la magnitud de la fuga de gas. Energías 15(14), 5294. https://doi.org/10.3390/en15145294 (2022).

Artículo Google Académico

Modelado y simulación de una red de gasoductos de distribución de gas. aplicación Matemáticas. Modelo. 33(3), 1584–1600. https://doi.org/10.1016/j.apm.2008.02.012 (2009).

Artículo MATEMÁTICAS Google Académico

Dorao, CA & Fernandino, M. Simulación de transitorios en gasoductos de gas natural. J.Nat. ciencia del gas Ing. 3(1), 349–355. https://doi.org/10.1016/j.jungse.2011.01.004 (2011).

Artículo CAS Google Académico

Bisgaard, C., Sørensen, HH y Spangenberg, S. Un método de elementos finitos para tuberías de flujo comprimible transitorio. En t. Núm. J. Métodos Fluidos 7(3), 291–303. https://doi.org/10.1002/fld.1650070308 (2005).

Artículo Google Académico

De Maerschalck, B. & Gerritsma, MI Método de elementos espectrales de mínimos cuadrados para ecuaciones diferenciales hiperbólicas no lineales. J. Cómputo. aplicación Matemáticas. 215(2), 357–367. https://doi.org/10.1016/j.cam.2006.03.060 (2008).

Artículo ADS MathSciNet MATH Google Scholar

Dorao, CA, Lucas, D. & Jakobsen, HA Predicción de la evolución de la fase dispersa en problemas de flujo burbujeante. aplicación Matemáticas. Modelo. 32(9), 1813–1833. https://doi.org/10.1016/j.apm.2007.06.030 (2008).

Artículo MATEMÁTICAS Google Académico

Gato, LMC & Henriques, JCC Comportamiento dinámico del flujo de gas natural a alta presión en tuberías. En t. J. Flujo de fluido térmico 26(5), 817–825. https://doi.org/10.1016/j.ijheatfluidflow.2005.03.011 (2005).

Artículo CAS Google Académico

Hoitinga, W., de Groot, R., Kwakkel, M. & Gerritsma, M. Minimización directa del elemento funcional espectral de mínimos cuadrados - Parte I: Solucionador directo. J. Cómputo. física 227(4), 2411–2429. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2007.10.022 (2008).

Artículo ADS MathSciNet MATH Google Scholar

Maggio, F., Mazzarella, G. & Pitzianti, C. Método de elementos espectrales de mínimos cuadrados para ecuaciones 2D de Maxwell en el dominio de la frecuencia. En t. Núm. J. Modelo. 17(6), 509–522. https://doi.org/10.1002/jnm.552 (2004).

Artículo MATEMÁTICAS Google Académico

Pontaza, JP & Reddy, JN Formulación de elementos finitos de mínimos cuadrados espectrales/hp acoplados espacio-tiempo para las ecuaciones incompresibles de Navier-Stokes. J. Cómputo. física 197(2), 418–459. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2003.11.030 (2004).

Artículo ADS MathSciNet MATH Google Scholar

Shin, S.-M., Suh, J.-H., Im, J.-S., Kim, S.-B. y Yoo, H.-R. Desarrollo de sistema de monitoreo de daños de terceros para gasoducto de gas natural. Internacional de KSME J. 17(10), 1423–1430. https://doi.org/10.1007/BF02982321 (2003).

Artículo Google Académico

Surana, KS & Van Dyne, DG Soluciones no débiles/fuertes en dinámica de gases: A C11 p eversión STLSFEF en el marco de referencia euleriano usando variables primitivas r, u, p. En t. Núm. J. Métodos Ing. https://doi.org/10.1002/nme.328 (2002).

Artículo Google Académico

Cheng, L., Li, S., Ma, L., Li, M. & Ma, X. Simulación de propagación de incendios usando GIS: Apuntando a gasoductos urbanos de gas natural. seguro ciencia 75, 23–35. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2015.01.002 (2015).

Artículo Google Académico

Yuhua, D. & Datao, Y. Estimación de la probabilidad de falla de las tuberías de transmisión de petróleo y gas mediante el análisis del árbol de fallas difusas. J. Prevención de pérdidas. Proceso Ind. 18(2), 83–88. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2004.12.003 (2005).

Artículo Google Académico

Francis, RA, Guikema, SD & Henneman, L. Bayesian Belief Networks para predecir roturas de tuberías en sistemas de distribución de agua potable. confiable Ing. sist. seguro 130, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.ress.2014.04.024 (2014).

Artículo Google Académico

Girgin, S. & Krausmann, E. Análisis histórico de los accidentes de tuberías de líquidos peligrosos en tierra de EE. UU. provocados por peligros naturales. J. Prevención de pérdidas. Proceso Ind. 40, 578–590. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2016.02.008 (2016).

Artículo Google Académico

Guo, Y. et al. Evaluación integral de riesgos de oleoductos de transporte de petróleo y gas de larga distancia utilizando un modelo de red de Petri difusa. J.Nat. ciencia del gas Ing. 33, 18–29. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2016.04.052 (2016).

Artículo Google Académico

Han, ZY & Weng, WG Un método de análisis de riesgo cuantitativo integrado para la red de gasoductos de gas natural. J. Prevención de pérdidas. Proceso Ind. 23(3), 428–436. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2010.02.003 (2010).

Artículo Google Académico

Hossain, M. & Muromachi, Y. Un marco basado en una red bayesiana para la predicción de choques en tiempo real en los segmentos básicos de las autopistas urbanas. Ácido. Anal. Prevenir. 45, 373–381. https://doi.org/10.1016/j.aap.2011.08.004 (2012).

Artículo Google Académico

Ma, L., Li, Y., Liang, L., Li, M. y Cheng, L. Un método novedoso de evaluación de riesgos cuantitativos basado en la diferencia de red de las secciones de tuberías. seguro ciencia 59, 219–226. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2013.04.012 (2013).

Artículo Google Académico

Wasim, M., Djukic, MB Corrosión externa de oleoductos y gasoductos: una revisión de los mecanismos de falla y las prevenciones predictivas. J.Nat. ciencia del gas Ing. 100, 104467. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2022.104467 (2022).

Descargar referencias

Esta investigación fue una iniciativa personal de los autores que participaron en los experimentos. Gracias a todos los participantes en la investigación.

Departamento de Ingeniería del Petróleo, Universidad de Minería de San Petersburgo, San Petersburgo, Rusia

Vadim Fetisov

Departamento de Análisis y Gestión de Sistemas, Universidad Minera de San Petersburgo, San Petersburgo, Rusia

Yuri V. Ilyushin

Departamento de Construcción y Reparación de Gasoductos y Oleoductos e Instalaciones de Almacenamiento, Universidad Estatal Rusa de Petróleo y Gas Gubkin (Universidad Nacional de Investigación), Moscú, Rusia

Gennadii G. Vasiliev

Departamento de Construcción y Reparación de Gasoductos y Oleoductos e Instalaciones de Almacenamiento, Universidad Estatal Rusa de Petróleo y Gas Gubkin (Universidad Nacional de Investigación), Moscú, Rusia

Ígor A. Leonovich

Universidad de Leipzig, 04109, Leipzig, Alemania

Juan Mueller

Universidad de Shiraz, Shiraz, Irán

Masud Riazi

Disciplina de Ingeniería Química, Escuela de Ingeniería, Universidad de KwaZulu-Natal, Campus de Howard College, King George V Avenue, Durban, 4041, Sudáfrica

Amir H. Mohammadi

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YVI, VF Metodología, Conceptualización, Investigación; Visualización YVI; VF Redacción-Preparación del borrador original; Software YVI, Validación; Curación de datos GGV, IAL; AHM, JM, MR Edición. Todos los autores revisaron críticamente y aprobaron el manuscrito.

Correspondencia a Vadim Fetisov o Yury V. Ilyushin.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Fetisov, V., Ilyushin, YV, Vasiliev, GG et al. Desarrollo del sistema automatizado de control de temperatura del gasoducto principal. Informe científico 13, 3092 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-29570-4

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Recibido: 07 junio 2022

Aceptado: 07 febrero 2023

Publicado: 22 febrero 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-29570-4

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