РОЗВИТОК МЕТОДІВ, ЗАСОБІВ ТА ТЕХНОЛОГІЙ БАГАТОПАРАМЕТРОВОГО КОНТРОЛЮ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ МАГІСТРАЛЬНИХ ТРУБОПРОВОДІВ

summary

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертації, сформульовано мету та задачі досліджень, викладено наукову новизну та практичну значущість отриманих результатів дисертаційних досліджень, їх апробацію та публікації.

У першому розділі досліджено сучасні досягнення та тенденції досліджень зарубіжних та вітчизняних вчених, організацій та фірм у галузі  контролю якості металоконструкцій довготривалої експлуатації, у тому числі магістральних газопроводів, а також стан методичного, технічного та нормативного забезпечення проведення технічного діагностування.

Виконаний аналіз дозволяє стверджувати, що, не дивлячись на велику кількість публікацій та технічних засобів, існуючий стан розвитку  методів та засобів контролю технічного стану металоконструкцій довготривалої експлуатації характеризується цілим рядом недоліків, що потенційно можуть призвести до загроз технологічній безпеці в нафтогазовому комплексі. Зокрема, було встановлено недостатній розвиток теорії і практики технічної діагностики магістральних трубопроводів за фізико-механічними характеристиками, геометричними характеристиками та результатами дефектоскопії лінійної частини магістральних трубопроводів.

На підставі проведеного аналізу були сформовані основні завдання дисертаційної роботи.

Другий розділ присвячений розробленню теоретичних основ багатопараметрової технічної діагностики лінійної частини магістральних  трубопроводів методами неруйнівного контролю, суть якої полягає у використанні новітніх генетичних методів, зокрема алгоритмів штучних нейронних мереж для пошуку, вибору та нелінійної апроксимації інформативних параметрів, які раніше для цієї цілі не використовувались. Означена вище проблема характеризується наступними особливостями, що повинні бути враховані під час її вирішення:

- переважна нелінійність зв’язків між інформативними параметрами та цільовими характеристиками;

- значення інформативних параметрів та цільових характеристик можуть різнитись за точністю, достовірністю та ступенями довіри;

- можливі комплекси інформативних параметрів можуть бути взаємнокорельованими. 

Найбільшу складність вирішення цієї проблеми становить саме задача вибору інформативних параметрів. Ця задача, здебільшого, не може бути вирішена аналітично. Тому було запропоновано використовувати новітні генетичні методи для вирішення означеної вище проблеми в галузі технічної діагностики та неруйнівного контролю – алгоритми штучних нейронних мереж.

На базі досвіду, накопиченого вітчизняними та закордонними вченими , можна стверджувати про можливість вирішення наступних задач у галузі технічної діагностики систем нафтогазопостачання:

- розпізнавання образів виявлених дефектів;

- підвищення чутливості, завадостійкості контролю, виділення корисного сигналу із зашумленого;

- співставлення результатів застосування різних методів контролю.

Останнє дуже важливе, оскільки  неспівпадіння результатів неруйнівного контролю різними методами спричиняє зниження достовірності обстежень в цілому. Застосування нейронних мереж у цьому випадку може забезпечити відображення технічного стану об’єкта в багатомірному просторі результатів різних методів неруйнівного контролю.

На підставі виконаних досліджень та враховуючи світовий та вітчизняний досвід було розроблено методологію відбирання оптимального комплексу інформативних параметрів, що дала б змогу розробити нову методологію контролю цільових параметрів, що характеризують технічний стан трубопроводів. Запропонована методологія полягає у послідовному виконанні таких кроків (рисунок 1). Особливий інтерес для наукових досліджень складають кроки 3 і 5.

Крок 3. Формування та підготовлення наборів комплексів інформативних параметрів. Як було зазначено вище, на цьому етапі особливу увагу звернено на формування наборів даних якнайбільшої розмірності, забезпечивши при цьому дотримання наступних обмежень:

1) розмірності груп інформативних та цільових параметрів повинні бути рівними;

2) статистичний розкид значень всіх параметрів повинен бути максимальним;

3) розподіл значень параметрів, особливо цільових, повинен бути максимально наближеним до однорідного.