|сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Совершенствование метода автоматизации мониторинга износа газопровода с использованием данных вибрации
https://doi.org/10.17586/0021-3454-2024-67-12-1065-1072
Аннотация
Рассмотрены особенности мониторинга износа поверхности трубопровода и рулевой тяги оборудования. Предложен простой в применении алгоритм автоматического обнаружения повреждений магистрального трубопровода на основе вибрационных данных. Применение метода модального анализа, процедуры очистки данных, алгоритма обнаружения повреждений, основанного на методе квадрата расстояния Махаланобиса, построения логистических кривых (регрессии) ROC позволило автоматизировать процесс мониторинга рулевой тяги. Показано, что с увеличением площади повреждения и возрастанием коэффициента модального затухания от 5/8L до 8/10L доля истинно положительных результатов составляет 100 %, а предсказательная способность модели возрастает с использованием скользящего среднего значения модального затухания.
Ключевые слова
При поддержке: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-19-00178, https://rscf.ru/project/22-19-00178/.
Об авторах
Р. В. Корнеев
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия
Россия
Роман Викторович Корнеев - аспирант, Институт машиностроения, материалов и транспорта, Международный научно-образовательный центр „BaltTribo-Polytechnic“
Санкт-Петербург
М. А. Скотникова
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия
Россия
Маргарита Александровна Скотникова - д-р техн. наук, профессор, Институт машиностроения, материалов и транспорта, Международный научно-образовательный центр „BaltTribo-Polytechnic“; руководитель, профессор МНОЦ „BaltTribo-Polytechnic“
Санкт-Петербург
А. А. Альхименко
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия
Россия
Алексей Александрович Альхименко - канд. техн. наук, Высшая школа передовых цифровых технологий; доцент; Научно-технологический комплекс „Новые технологии и материалы“; директор
Санкт-Петербург
Список литературы
1. Медведева М. Л. Основы электрохимической коррозии и защиты оборудования при транспорте и хранении нефти и газа. М.: Металлургия, 2004. 102 с.
2. Герасимов В. В. Прогнозирование коррозии металлов. М.: Металлургия, 1989. 151 с.
3. Мустафин Ф. М. и др. Защита трубопровода от коррозии: учеб. пос. для вузов. Т. 1. СПб: Недра, 2005. 617 с.
4. Воробьева Г. Я. Коррозионная стойкость материалов в коррозионных средах химических производств. М.: Химия, 1975. 300 с.
5. Шумайлов А. С., Гуменов А. Г., Молдованов О. И. Диагностика магистральных трубопроводов. М.: Недра, 1992. 251 с.
6. Анализ аварий и несчастных случаев на трубопроводном транспорте России: учеб. пос. для вузов / Под ред. Б. Е. Прусенко, В. Ф. Мартынюка. М.: Технонефтегаз, 2003. 351 с.
7. Lucà F., Manzoni S., Cigada A., Barella S., Gruttadauria A., and Cerutti F. Automatic Detection of Real Damage in Operating Tie-Rods // Sensors. 2022. Vol. 22, N 4. Р. 1370.
8. Awadallah O., Sadhu A. Automated multiclass structural damage detection and quantification using augmented reality // Journal of Infrastructure Intelligence and Resilience. 2023. Vol. 2, N 1. Р. 100024.
9. El Mountassir M., Mourot G., Yaacoubi S., Maquin D. Damage Detection and Localization in Pipeline Using Sparse Estimation of Ultrasonic Guided Waves Signals // IFAC-PapersOnLine. 2018. Vol. 51, N 24. P. 941–948.
10. Eybpoosh M., Bergés M., & Noh H. Y. Sparse representation of ultrasonic guided waves for robust damage detection in pipelines under varying environmental and operational conditions // Structural Control and Health Monitoring. 2016. Vol. 23, N 2. P. 369–391.
11. Eybpoosh M., Bergés M., & Noh H. Y. An energybased sparse representation of ultrasonic guided-waves for online damage detection of pipelines under varying environmental and operational conditions // Mechanical Systems and Signal Processing. 2017. Vol. 82. P. 260–278.
12. Farrar C. R., & Worden K. An introduction to structural health monitoring // Philosophical Transactions of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2007. Vol. 1851, N 365. P. 303–315.
13. Davis J., Goadrich M. The Relationship between Precision-Recall and ROC Curves // Proc. of 23 Intern. Conf. on Machine Learning. Pittsburgh, PA, 2006.
14. Lowe M. J., Alleyne D. N., & Cawley P. Defect detection in pipes using guided waves // Ultrasonics. 1998. Vol. 36, N 1-5. P. 147–154.
15. Kharrat M., Zhou W., Bareille O., Ichchou M. Defect detection in pipes by torsional guided-waves: a tool of recognition and decision-making for the inspection of pipelines // Proc. of the 8th Intern. Conf. on Structural Dynamics, EURODYN 2011. Leuven, Belgium, 4–6 July 2011. P. 2272–2279.
Рецензия
Для цитирования:
Корнеев Р.В., Скотникова М.А., Альхименко А.А. Совершенствование метода автоматизации мониторинга износа газопровода с использованием данных вибрации. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2024;67(12):1065-1072. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2024-67-12-1065-1072
For citation:
Korneev R.V., Skotnikova M.A., Alkhimenko A.A. Impr ovement of the method of automation of monitoring of gas pipeline wear using vibration data. Journal of Instrument Engineering. 2024;67(12):1065-1072. (In Russ.) https://doi.org/10.17586/0021-3454-2024-67-12-1065-1072
Просмотров:
8
Послать статью по эл. почте 