研究人员希望利用大数据来提高管道的安全性林埈永
2022-11-09 21:41:39
研究人员希望利用大数据来提高管道的安全性
石油和天然气管道在加拿大已成为两极分化的问题,但支持者和反对者都可以同意,越安全越好。
不幸的是,完整性和健康状况一直是北美管道基础设施面临的严重问题。根据美国运输部的数据,自2002年以来,仅该国就发生了10,000多个管道故障复杂的安全措施是监视数千公里的健康状况所需的成本和劳动强度-横跨加拿大和美国。
在《管道系统工程与实践》杂志的最新论文中,Concordia和香港理工大学的研究人员研究了行业和学者目前用于预测管道故障的方法及其局限性。
吉娜·科迪工程与计算机学院建筑,土木与环境工程系副教授Fuzhan Nasiri表示:“在许多现有的规范和实践中,重点在于发生问题时发生的后果”。科学。
“每当发生故障时,调查人员都会查看管道的设计标准。但是,他们经常忽略运营方面以及如何维护管道以最大程度地降低风险。”
负责可持续能源和基础设施系统工程实验室的Nasiri与他的博士生Kimiya Zakikhani和香港理工大学教授Tarek Zayed共同撰写了该论文。
防腐蚀
研究人员确定了五种故障类型:机械故障,设计结果,材料或结构缺陷;机械故障,材料缺陷或结构缺陷。由于错误和故障而处于运行状态;自然灾害,例如地震,侵蚀,霜冻或闪电;第三方,是指个人或团体意外或有意造成的损害;腐蚀,环境因素对管道材料的影响以及油气杂质的酸度导致管道金属变质。这最后一个是最常见且最直接的缓解方法。
Nasiri和他的同事发现,有关管道故障的现有学术文献和行业惯例需要围绕可用的维护数据进一步发展。他们认为,可以通过DOT的管道和危险材料安全管理局获得的大量管道故障数据可以在评估过程中用作手动在线检查的补充。
这些预测模型基于数十年的数据价值,涵盖了从管道直径到金属厚度,压力,平均温度变化,故障位置和时机的所有方面,可以提供故障模式。这些可用于简化总体安全评估流程并显着降低成本。
Nasiri说:“我们可以根据过去发生的情况确定趋势和模式。” “而且您可以假设将来会遵循这些模式,但是需要针对气候和运行条件进行某些调整。这将是一个基于机会的模型:给定变量,例如位置和运行参数以及预期的气候特征,我们可以预测在设定的时间范围内发生腐蚀的总体机会。”
他补充说,理想情况下,这些模型将是一致的并且在整个行业范围内,并且在管道所有权发生变化的情况下可以转移-并且像他这样的研究可能会影响行业实践。
他说:“基于可靠性理论开发的故障预测模型应该是现实的。使用历史数据可以使您更接近现实中的实际情况。”
“他们可以缩小期望的差距,因此计划人员和运营商都可以更好地了解他们在整个结构生命周期中可以看到的内容。”
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