2411-3336 2541-9404 Записки Горного института Journal of Mining Institute Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины ΙΙ Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University 10.31897/PMI.2022.105 pmi-15950 https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/15950 Intelligent monitoring of the condition of hydrocarbon pipeline transport facilities using neural network technologies Интеллектуальный мониторинг состояний объектов трубопроводного транспорта углеводородов с применением нейросетевых технологий Zemenkova Mariia Yu. Земенкова М. Ю. Zemenkova Mariia Yu. muzemenkova@mail.ru 0000-0002-8106-0683 Тюменский индустриальный университет (Россия) Tyumen Industrial University (Russia) Chizhevskaya Elena L. Чижевская Е. Л. Chizhevskaya Elena L. chizhevskajael@tyuiu.ru 0000-0003-0158-3538 Тюменский индустриальный университет (Россия) Tyumen Industrial University (Russia) Zemenkov Yury D. Земенков Ю. Д. Zemenkov Yury D. yd_zemenkov@mail.ru 0000-0002-8784-4163 Тюменский индустриальный университет (Россия) Tyumen Industrial University (Russia) 29 12 2022 2022 258 933 944 30 09 2022 28 11 2022 29 12 2022 © 2022 М. Ю. Земенкова, Е. Л. Чижевская, Ю. Д. Земенков © 2022 Mariia Yu. Zemenkova, Elena L. Chizhevskaya, Yury D. Zemenkov 2022 М. Ю. Земенкова, Е. Л. Чижевская, Ю. Д. Земенков Mariia Yu. Zemenkova, Elena L. Chizhevskaya, Yury D. Zemenkov Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/15950

Государственной стратегической целью Российской Федерации является обеспечение безопасности критических технологий и отраслей, имеющих важное значение для развития нефтегазовой промышленности страны. Работа посвящена созданию отечественной технологии интеллектуального мониторинга состояния промышленных объектов транспорта и хранения нефти и газа. Разработана концепция современной системы мониторинга и управления безопасностью, ориентированная на обеспечение комплексного инжинирингового контроля с применением интегрированных автоматизированных систем управления, для создания интеллектуального методологического обеспечения импортозамещающих технологий. Предложен комплекс апробированных алгоритмов для мониторинга и управления процессами и состоянием технических систем с применением модульных управляющих роботизированных комплексов. Разработаны оригинальные интеллектуальные модели для мониторинга безопасности и классификации техногенных событий и состояний. В качестве примера представлены алгоритмы мониторинга интеллектуального критерия безопасности для объектов и процессов трубопроводного транспорта углеводородов. В разработке учтены требования федерального законодательства и потребности отрасли.

The national strategic goal of the Russian Federation is to ensure the safety of critical technologies and sectors, which are important for the development of the country's oil and gas industry. The article deals with development of national technology for intelligent monitoring of the condition of industrial facilities for transport and storage of oil and gas. The concept of modern monitoring and safety control system is developed focusing on a comprehensive engineering control using integrated automated control systems to ensure the intelligent methodological support for import-substituting technologies. A set of approved algorithms for monitoring and control of the processes and condition of engineering systems is proposed using modular control robotic complexes. Original intelligent models were developed for safety monitoring and classification of technogenic events and conditions. As an example, algorithms for monitoring the intelligent safety criterion for the facilities and processes of pipeline transport of hydrocarbons are presented. The research considers the requirements of federal laws and the needs of the industry.

 Ключевые слова интеллектуальный мониторинг управление нефтепровод газопровод надежность безопасность система управления Keywords intelligent monitoring control pipeline gas pipeline reliability safety control system Махутов Н.А., Черепанов А.П., Лисанов М.В. Задачи разработки и реализации системы управления промышленной безопасностью предприятия при эксплуатации технических устройств // Безопасность труда в промышленности. 2021. № 2. С. 15-19. DOI: 10.24000/0409-2961-2021-2-15-19 Makhutov N.A., Cherepanov A.P., Lisanov M.V. Tasks of the development and implementation of enterprise industrial safety management system when operating technical devices. Occupational Safety in Industry. 2021. N 2, p. 15-19 (in Russian). DOI: 10.24000/0409-2961-2021-2-15-19 Лисин И.Ю., Короленок А.М., Колотилов Ю.В. Системный подход к формированию интегрированных энергетических систем на платформе интеллектуальных информационно-технологических решений // Нефтяное хозяйство. 2020. № 3. С. 36-40. DOI: 10.24887/0028-2448-2020-3-36-40 Lisin I.Yu., Korolenok A.M., Kolotilov Yu.V. System approach to the formation of integrated energy systems on the platform of intelligent information technology solutions. Neftyanoye khozyaystvo. 2020. N 3, p. 36-40 (in Russian). DOI: 10.24887/0028-2448-2020-3-36-40 Ревазов А.М., Лежнев М.А. Влияние аварий на объектах трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов на окружающую среду // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2021. № 6 (303). С. 12-17.DOI: 10.33285/2411-7013-2021-6(303)-12-17 Revazov A.M., Lezhnev M.A. The impact of accidents at the facilities of pipeline transport of oil and petroleum products on the environment. Environmental protection in oil and gas complex. 2021. N 6 (303), p. 12-17 (in Russian). DOI: 10.33285/2411-7013-2021-6(303)-12-17 Махутов Н.А., Гаденин М.М., Иванов В.И. Научно-методическая база технического диагностирования потенциально опасных промышленных объектов // Безопасность труда в промышленности. 2021. № 6. С. 7-14.DOI: 10.24000/0409-2961-2021-6-7-14 Makhutov N.A., Gadenin M.M., Ivanov V.I. Scientific and methodological base for technical diagnostics of potentially ha-zardous production facilities. Occupational Safety in Industry. 2021. N 6, p. 7-14 (in Russian). DOI: 10.24000/0409-2961-2021-6-7-14 Лисанов М.В., Сумской С.И., Швыряев А.А. Неопределенности количественной оценки риска аварий на нефтегазовых объектах // Вести газовой науки. 2018. № 2 (64). С.125-134. Lisanov M.V., Sumskoy S.I., Shvyryayev A.A. Uncertainties of the quantitative emergency risk assessment at oil-gas facilities. Vesti gazovoy nauki. 2018. N 2 (64), p.125-134 (in Russian). Huai Su, Jinjun Zhang, Enrico Zio et al. An integrated systemic method for supply reliability assessment of natural gas pipeline networks // Applied Energy. 2018. Vol. 209. P. 489-501. DOI: 10.1016/j.apenergy.2017.10.108 Huai Su, Jinjun Zhang, Enrico Zio et al. An integrated systemic method for supply reliability assessment of natural gas pipeline networks. Applied Energy. 2018. Vol. 209, p. 489-501. DOI: 10.1016/j.apenergy.2017.10.108 Qian Chen, Lili Zuo, Changchun Wu et al. Short-term supply reliability assessment of a gas pipeline system under demand variations // Reliability Engineering & System Safety. 2020. Vol. 202. № 107004. DOI: 10.1016/j.ress.2020.107004 Qian Chen, Lili Zuo, Changchun Wu et al. Short-term supply reliability assessment of a gas pipeline system under demand variations. Reliability Engineering & System Safety. 2020. Vol. 202. N 107004. DOI: 10.1016/j.ress.2020.107004 Wan Yong,Wang Yongzhi,Yang Yong et al. Intelligent identification and classification methods of oil and gas pipeline defects by fluxgate magnetometry // Journal of Harbin Engineering University. 2021. Vol. 42. Iss. 9. P. 1321-1329. DOI: 10.11990/jheu.202005049 Wan Yong,Wang Yongzhi, Yang Yong et al. Intelligent identification and classification methods of oil and gas pipeline defects by fluxgate magnetometry. Journal of Harbin Engineering University. 2021. Vol. 42. Iss. 9, p. 1321-1329. DOI: 10.11990/jheu.202005049 Hayward N., Portugal M. Machine Learning Image Analysis for Asset Inspection // SPE Offshore Europe Conference and Exhibition, 3-6 September 2019, Aberdeen, UK. SPE-195773-MS. DOI: 10.2118/195773-MS Hayward N., Portugal M. Machine Learning Image Analysis for Asset Inspection. SPE Offshore Europe Conference and Exhibition, 3-6 September 2019, Aberdeen, UK. SPE-195773-MS. DOI: 10.2118/195773-MS Wasim M., Djukic M.B. External corrosion of oil and gas pipelines: A review of failure mechanisms and predictive preventions // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2022. Vol. 100. № 104467. DOI: 10.1016/j.jngse.2022.104467 Wasim M., Djukic M.B. External corrosion of oil and gas pipelines: A review of failure mechanisms and predictive preventions. Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2022. Vol. 100. N 104467. DOI: 10.1016/j.jngse.2022.104467 Stubelj I.R., Ruschmann H., Wold K., Gomnaes J.O. Pipeline Predictive Analitics Trough On-Line Remote Corrosion Monitoring // Corrosion 2019, 24-28 March 2019, Nashville, Tennessee, USA. № NACE-2019-12899. Stubelj I.R., Ruschmann H., Wold K., Gomnaes J.O. Pipeline Predictive Analitics Trough On-Line Remote Corrosion Monitoring. Corrosion 2019, 24-28 March 2019, Nashville, Tennessee, USA. N NACE-2019-12899. Brünenberg K., Vogt D., Ihring M. Additional Functionalities Of Model Based Leak Detection Systems To Improve Pipeline Safety And Efficiency // Pipeline Technology Journal. 2020. Iss. 1. P. 38-44. Brünenberg K., Vogt D., Ihring M. Additional Functionalities Of Model Based Leak Detection Systems To Improve Pipeline Safety And Efficiency. Pipeline Technology Journal. 2020. Iss. 1, p. 38-44. Ghorbani B., Ziabasharhagh M., Amidpour M. A hybrid artificial neural network and genetic algorithm for predicting viscosity of Iranian crude oils // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2014. Vol. 18. P. 312-323. DOI: 10.1016/j.jngse.2014.03.011 Ghorbani B., Ziabasharhagh M., Amidpour M. A hybrid artificial neural network and genetic algorithm for predicting viscosity of Iranian crude oils. Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2014. Vol. 18, p. 312-323. DOI: 10.1016/j.jngse.2014.03.011 Hankun Wang, Yunfei Xu, Bowen Shi et al. Optimization and intelligent control for operation parameters of multiphase mixture transportation pipeline in oilfield: A case study // Journal of Pipeline Science and Engineering. 2021. Vol. 1. Iss. 4. P. 367-378. DOI: 10.1016/j.jpse.2021.07.002 Hankun Wang, Yunfei Xu, Bowen Shi et al. Optimization and intelligent control for operation parameters of multiphase mixture transportation pipeline in oilfield: A case study. Journal of Pipeline Science and Engineering. 2021. Vol. 1. Iss. 4, p. 367-378. DOI: 10.1016/j.jpse.2021.07.002 Tao Zhang, Hua Bai, Shuyu Sun. Intelligent Natural Gas and Hydrogen Pipeline Dispatching Using the Coupled Thermodynamics-Informed Neural Network and Compressor Boolean Neural Network // Processes. 2022. Vol. 10. № 2. DOI: 10.3390/pr10020428 Tao Zhang, Hua Bai, Shuyu Sun. Intelligent Natural Gas and Hydrogen Pipeline Dispatching Using the Coupled Thermodynamics-Informed Neural Network and Compressor Boolean Neural Network. Processes. 2022. Vol. 10. N 2. DOI: 10.3390/pr10020428 Kraidi L., Shah R., Matipa W., Borthwick F. An investigation of mitigating the safety and security risks allied with oil and gas pipeline projects // Journal of Pipeline Science and Engineering. 2021. Vol. 1. Iss. 3. P. 349-359. DOI: 10.1016/j.jpse.2021.08.002 Kraidi L., Shah R., Matipa W., Borthwick F. An investigation of mitigating the safety and security risks allied with oil and gas pipeline projects. Journal of Pipeline Science and Engineering. 2021. Vol. 1. Iss. 3, p. 349-359. DOI: 10.1016/j.jpse.2021.08.002 Li Xin, Bai Mingzhou, He Bohu et al. Safety analysis of landslide in pipeline area through field monitoring // Journal of Testing and Evaluation. 2022. Vol. 50. Iss. 6. DOI: 10.1520/JTE20200751 Li Xin, Bai Mingzhou, He Bohu et al. Safety analysis of landslide in pipeline area through field monitoring. Journal of Testing and Evaluation. 2022. Vol. 50. Iss. 6. DOI: 10.1520/JTE20200751 Suzhen Li, Chen Wei, Xinghua Peng. Safety Monitoring of Buried Pipeline with Socket Joints Subjected to Ground Deformation Using MEMS Inclinometers // Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice. 2019. Vol. 10. Iss. 2. № 04019008. DOI: 10.1061/(ASCE)PS.1949-1204.0000380 Suzhen Li, Chen Wei, Xinghua Peng. Safety Monitoring of Buried Pipeline with Socket Joints Subjected to Ground Deformation Using MEMS Inclinometers. Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice. 2019. Vol. 10. Iss. 2. N 04019008. DOI: 10.1061/(ASCE)PS.1949-1204.0000380 Mohd Nazmi bin Mohd Ali Napiah, Hambali bin Chik. Revolutionising Pipeline Safety: Intelligent Weldment Inspection Decision Support System // Pipeline Technology Journal. 2019. Vol. 2. P. 38-42. Mohd Nazmi bin Mohd Ali Napiah, Hambali bin Chik. Revolutionising Pipeline Safety: Intelligent Weldment Inspection Decision Support System. Pipeline Technology Journal. 2019. Vol. 2, p. 38-42. Гражданкин А.И., Печёркин А.С., Самусева Е.А. и др. О фоновых уровнях аварийных опасностей на опасных производственных объектах // Безопасность труда в промышленности. 2019. № 10. С. 50-56. Grazhdankin A.I., Pecherkin A.S., Samuseva E.A. et al. On the background levels of emergency hazards at hazardous production facilities. Occupational Safety in Industry. 2019. N 10, p. 50-56 (in Russian). Ревазов А.М., Савушкина В.Н. Совершенствование методов обеспечения антитеррористической безопасности магистральных трубопроводов // Труды Российского государственного университета нефти и газа имени И.М.Губкина. 2019. № 4 (297). С. 127-137. DOI: 10.33285/2073-9028-2019-4(297)-127-137 Revazov A.M., Savushkina V.N. Improving methods of trunk pipelines anti-terrorist security. Proceedings of Gubkin University. 2019. N 4 (297), p. 127-137 (in Russian). DOI: 10.33285/2073-9028-2019-4(297)-127-137 Белостоцкий М.А., Куньлинь Л., Короленок А.М., Короленок В.А. Формирование интеллектуальной системы управления ремонтом на линейной части магистральных нефтепроводов // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. 2022. Т. 12. № 4. С. 368-375. DOI: 10.28999/2541-9595-2022-12-4-368-375 Belostotsky M.A., Kunlin Li, Korolenok A.M., Korolenok V.A. Formation of intelligent repair management system on the linear part of main oil pipelines. Science & Technologies: Oil and Oil Products Pipeline Transportation. 2022. Vol. 12. N 4, p. 368-375 (in Russian). DOI: 10.28999/2541-9595-2022-12-4-368-375 Васильев Г.Г., Джалябов А.А., Леонович И.А. Деформационный мониторинг строительных конструкций площадочных объектов нефтегазового комплекса на многолетнемерзлых грунтах // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2020. № 5-6. С. 34-39. DOI: 10.24411/0131-4270-2020-6-34-39 Vasilyev G.G., Dzhalyabov A.A., Leonovich I.A. Deformation monitoring of oil and gas construction structures on permafrost soils. Science & Technologies: Oil and Oil Products Pipeline Transportation. 2020. N 5-6, p. 34-39 (in Russian). DOI: 10.24411/0131-4270-2020-6-34-39 Рудианов Г.В., Крапивский Е.И., Данильев С.М. Оценка характеристик сигналов при поиске пустот в грунте под бетонными плитами радиолокационными станциями подповерхностного зондирования // Записки Горного института. 2018. Т. 231. С. 245-253. DOI: 10.25515/PMI.2018.3.245 Rudianov G.V., Krapivsky E.I., Daniliev S.M. Evaluation of Signal Properties When Searching for Cavities in Soil Under Concrete Slabs by Radio Detection Stations of Subsurface Investigation. Journal of Mining Institute. 2018. Vol. 231, p. 245-253. DOI: 10.25515/PMI.2018.3.245 Усманов Р.Р., Чучкалов М.В., Романов И.А. и др. Практические аспекты применения мобильных систем цифровой радиографии // Газовая промышленность. 2022. № 8 (836). С. 66-74. Usmanov R.R., Chuchkalov M.V., Romanov I.A. et al. Practical aspects of using the mobile digital radiography systems. Gazovaya promyshlennost. 2022. N 8 (836), p. 66-74 (in Russian). Горбань Н.Н., Васильев Г.Г., Сальников А.П., Шитов С.И. Разработка схемы размещения сканерных станций при наземном лазерном сканировании резервуаров с учетом требований к погрешности результатов измерений // Нефтяное хозяйство. 2020. № 2. С. 74-78. DOI: 10.24887/0028-2448-2020-2-74-78 Gorban N.N., Vasiliev G.G., Salnikov A.P., Shitov S.I. Development of a layout of scanner stations for ground-based laser scanning of tanks, taking into account the requirement; for the deviation in measurement results. Neftyanoye khozyaystvo. 2020. N 2, p. 74-78 (in Russian). DOI: 10.24887/0028-2448-2020-2-74-78 Васильев Г.Г., Леонович И.А., Левин С.Н., Писаревский В.М. Потенциальные риски потерь нефтепродуктов при хранении и анализ путей их снижения // Безопасность труда в промышленности. 2020. № 5. С. 87-93. DOI: 10.24000/0409-2961-2020-5-87-93 Vasilyev G.G., Leonovich I.A., Levin S.N., Pisarevskiy V.M. Potential Risks of Oil Product Losses during Storage and Analysis of Ways for Reducing Them. Occupational Safety in Industry. 2020. N 5, p. 87-93 (in Russian). DOI: 10.24000/0409-2961-2020-5-87-93 Лурье М.В. Математическое моделирование процессов трубопроводного транспорта нефти, нефтепродуктов и газа. М.: Нефть и Газ, 2003. 336 с. Lure M.V. Mathematical modelling of the processes of pipeline transport of oil, oil products and gas. Moscow: Neft i Gaz, 2003, p. 336 (in Russian). Николаев А.К., Фетисов В.Г., Лыков Ю.В. Экспериментальные исследования определения расхода газа при аварийной утечке на линейном участке газопровода // Трубопроводный транспорт: теория и практика. 2017. № 2 (60). С. 14-17. Nikolaev A.K., Fetisov V.G., Lykov Y.V. Application investigation of gas flotation metering during emergency leak at a segment of line pipe. Truboprovodnyy transport: teoriya i praktika. 2017. N 2 (60), p. 14-17 (in Russian). Алекперова С.Т., Ревазов А.М. Практика применения технологий искусственного интеллекта при планировании мероприятий по обеспечению безопасности объектов добычи и транспорта углеводородов // Территория Нефтегаз. 2022. № 1-2. С. 40-44. Alekperova S.T., Revazov A.M. Practical Application of Artificial Intelligence Technologies in Planning Measures to Ensure the Safety of Hydrocarbon Production and Transportation Facilities. Oil and Gas Territory. 2022. N 1-2, p. 40-44. Шаммазов И.А. Определение показателей технического состояния газоперекачивающих агрегатов с применением нейронных сетей // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2012. № 2. С. 34-37. Shammazov I.A. Determination of indicators of technical condition of gas compressor units using neural networks. Transport i khranenie nefteproduktov i uglevodorodnogo syrya. 2012. N 2, p. 34-37 (in Russian). Токарев Д.В. Развитие теории и методов управления промышленной безопасностью на предприятиях трубопроводного транспорта углеводородов: Автореф. дис. … д-ра техн. наук. Уфа: Институт проблем транспорта энергоресурсов, 2011. 46 с. Tokarev D.V. Development of the theory and methods of industrial safety control at hydrocarbon pipeline transport facilities: Avtoref. dis. … d-ra tekhn. nauk. Ufa: Institut problem transporta energoresursov, 2011, p. 46 (in Russian). Земенкова М.Ю. Методы снижения технологических и экологических рисков при транспорте и хранении углеводородов. Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2019. 397 с. Zemenkova M.Yu. Methods for reducing technological and environmental risks in transport and storage of hydrocarbons. Tyumen: Tyumenskii industrialnyi universitet, 2019, p. 397 (in Russian). Моисеев Б.В., Земенков Ю.Д., Чекардовский М.Н. и др. Аспекты надежности и диагностики нефтегазовых объектов. Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2019. 423 с. Moiseev B.V., Zemenkov Yu.D., Chekardovskii M.N. et al. Aspects of reliability and diagnostics of oil-and-gas facilities. Tyumen: Tyumenskii industrialnyi universitet, 2019, p. 423 (in Russian). Земенкова М.Ю. Системный анализ и технологический мониторинг надежности и безопасности при транспорте и хранении углеводородов. Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2017. 252 с. Zemenkova M.Yu. System analysis and technological monitoring of reliability and safety in transport and storage of hydrocarbons. Tyumen: Tyumenskii industrialnyi universitet, 2017, p. 252 (in Russian). Хайкин С. Нейронные сети. М.: Вильямс, 2018. 1104 с. Khaikin S. Neural networks. Moscow: Vilyams, 2018, p. 1104 (in Russian).