ガス幹線パイプラインの自動温度制御システムの開発

Oct 14, 2023

Scientific Reports volume 13、記事番号: 3092 (2023) この記事を引用

931 アクセス

1 引用

メトリクスの詳細

この記事では、ケーススタディのガスパイプラインで冷却要素を使用した温度場 (ガス用クーラー) の数値実験と解析の結果を紹介します。温度場の分析により、温度場の形成に関するいくつかの原理が実証され、ガスのポンピングのために相対温度を維持する必要があることが示されました。実験の本質は、ガスパイプラインに無制限の数の冷却要素を取り付けることでした。この研究の目的は、制御則の合成、最適な位置の決定、および冷却装置の位置に応じた制御誤差の評価に関して、最適なガスポンピングレジームを実現するために冷却要素をどの程度の距離に設置できるかを決定することでした。冷却要素。開発された技術により、開発された制御システムの調整誤差の評価が可能になります。

急速に成長する経済において、必要な数の原材料を消費者に提供するという問題は深刻です。主な原料の 1 つは、炭化水素、天然ガス、石油です。加工の過程で、さまざまな物質や石油製品が地球上の人々に必要な生産物を提供しているようです。極北地域（ロシア）の発展に伴い、パラフィンなどのさまざまな化合物の存在下で炭化水素原料を長距離にわたって抽出および輸送するための技術を探索する必要がある。このような種類の原材料の抽出はかなり骨の折れる作業です。もう一つの問題は、その後の輸送です。原材料を現場で完全に加工することはできません。したがって、原油生成物は現場のパイプラインに入ります。原材料中の不純物の存在は、パイプライン輸送の耐久性と耐摩耗性に大きな影響を与えます。

極北では気象条件が輸送プロセスに重要な役割を果たすことに注意することも重要です。年間平均気温が摂氏 -50 度から + 40 度まで変化する可能性がある地域では、パイプラインは金属の物理的特性の影響も受け、毎日のパイプ壁の伸縮によりパイプライン全体の変形や破壊が発生する可能性があります。。

石油とは異なり、問題の炭化水素原料が天然ガスであり、温度が上昇すると、ガスは粘稠になり、パイプラインを通ってさらに輸送することが困難になります。

一方では、これらの問題を解決するために、パイプライン上の自動加熱（オイルの場合）および所定の温度（ガスの場合）を維持する機能が開発されました。ただし、パイプラインのこのような加熱は本質的に局所的なものです。多くの場合、パイプラインの特定の部分に発熱体が設置され、パイプラインを高温に加熱します。そして長距離にわたって再加熱を行います。パイプラインを加熱するこの方法は、大量のエネルギーを使用し、製品のコストを押し上げるため、費用対効果が高くありません。

一方、代替用途には、パイプラインを地下に敷設することが含まれます。この方法は、温度バランスが長期間維持されるため、より効率的です。しかし、永久凍土地域があるため、地下埋設の実施は常に可能であるわけではなく、土壌のさらなる沈下につながります。加熱ケーブルを敷設する方法とパイプラインへの熱影響を測定する方法は長い間知られていました。

この方向の最初の研究は、石油地質学の著名な石油科学者であるガブキン IM の研究から始まりました。彼の研究では、彼は、油層とポンプとコンプレッサーのシステムに影響を与えて油層から超粘稠な油を抽出する方法について説明しました。彼の方法に基づいて、世界中の科学者は、抽出された原材料のレオロジー特性を改善するためにパイプラインに熱影響を与える別の方法を科学論文の中で説明しています。「計算方法とアルゴリズム (パイプラインガス輸送)」の著者であるサルダナシビリ SA は、天然ガス輸送のディスパッチ制御のためのコンピュータシステムの開発と運用における実際の応用に焦点を当てた形式で計算方法とアルゴリズムを説明し、問題を解決しました。ガス輸送システムの設計と再構築。 Lurie MV らは、「石油製品とガスのパイプライン輸送のモデリング」というタイトルの研究で、主要な石油とガスのパイプラインと、それらに対する熱影響の方法を検討しました1。しかし、文献を分析すると、タンク農場やポンプ場の熱状況を計算する方法はありません。

Lanzano、Erickson、Nikolaev が行った他の研究では、著者らはパイプラインのインフラを分析し、さまざまな運転条件下での計算方法を提示し、複雑なレオロジー特性を持つ高粘度の油を輸送する石油パイプラインの水力計算の依存性を実証しました2。 3、4。さらに、Chizhevskaya ら。は、石油およびガス輸送施設におけるディスパッチャーの業務分析に基づいた管理上の意思決定システムを提示しました。著者らは、石油およびガス貯蔵施設におけるニューラルネットワーク技術と機械学習を使用した安全監視および方法論的サポートにおける指令制御の有効性を監視するための新しい技術を開発しました5。別の研究では、Zolotov et al. センサー抵抗の比をガス濃度に変換するための補正係数を決定しました。彼らは、便利なデータ表示のためにセンサーから読み取ったパラメーターに基づいてグラフをプロットするプログラムを開発し、その後、センサーからデータを収集してファイルに保存するプログラムを開発しました6。さらに、Wu et al.7 は現場試験について説明し、せん断効果を考慮した Timoshenko ビーム理論と爆発応力波理論を使用した数値シミュレーションを提示しました。さらに、論文の著者8、9、10は、多孔質媒体中のアスファルテンの堆積を調査し、不確実性に基づいて生産プロファイルを予測し、これにより石油回収効率が向上しました。ゴリクら。著者の数学的モデルと、多層石油パイプラインの熱工学計算の方法論の承認を発表しました。困難な地質学的条件を通過する石油パイプラインのセクションがモデル化され、「パイプと土壌」系で発生する熱プロセスを計算する方法が説明され、得られた主な結果が説明されています11。これらの研究の著者らは、輸送および保管中の石油とガスの温度管理の重要性を示しました 12、13、14、15、16。 17、18、19 で、著者らは、現在の原材料の組成も温度領域に影響を与えることに注目しました。しかし、これらの研究は特定の鉱床に関連した局所的な性質のものでした。この研究の体系的な性質は、表 1 で最初に実証されました。この研究は、分散パラメータを持つシステムの理論を複雑なマルチパラメータシステムの解析に適用できる可能性を示しています。

論文 23、24 では、石油およびガスのパイプラインの安全な運用を確保するタスクについて説明しています。学者によって行われた他の研究では、さまざまな動作条件およびパイプライン動作条件における熱場制御システムを開発する必要性が分析されました25、26、27、28、29、30、31、32、33。したがって、著者らは研究 34,35 で、パイプラインシステムの安全性に関する既存の問題を分析しました。これは、ベイジアンネットワーク構築と、幹線パイプラインの事故評価の代替方法であるデンプスター・シャイファー証拠理論の組み合わせに基づいており、提案された構造は、事故の影響についてより現実的な分析を提供できます。事故プロセスにおける条件依存性。記事 36 では、著者らは、前述の目標を達成し、ネットワークパイプの将来の動作を予測するために、この方法を判別分析および分類 (DAC) に使用できるかどうかを検証しようとしています。ケーススタディとして、著者らは、さまざまな種類の流体 (石油、ガス、水) を輸送する 3 つのパイプラインネットワークを使用しました。調査したネットワークごとに、DAC メソッドを使用して、単純な変数 (パイプ/ネットワークの特性) と無次元の接続変数に基づいてパイプを 2 つのグループ (失敗/成功) に分類し、いくつかのシナリオを分析しました。 37 年に、著者らは圧力下でのガスパイプラインの安全な運用の問題を分析しました。研究の結果は、天然ガスおよび石油ガスのパイプライン付近での安全な距離を決定する際の制約として、事故シナリオを考慮する必要があることを示しました。結果はさらに処理されて、事故を迅速に評価するための機能図が得られました。著者ら38は、その研究の中で、異なる要因間の相互依存性が分析結果にどのような影響を与えるかを調査しています。この調査は、輸送および配電パイプライン会社の所有者がリスク管理と意思決定において、パイプラインの障害によって生じる可能性のある多変量の影響を考慮できるようにすることを目的としています。 In39 では、石油およびガスのパイプラインの内部腐食の危険性を評価するためのベイジアンビリーフネットワーク (BBN) の確率的アプローチが提示されています。開発された BBN モデルは、パイプラインの脆弱なセクションを特定し、それに応じてランク付けすることで、情報に基づいた意思決定の効率を向上させることができます。研究40で、著者らは腐食以外の要因に基づいて石油パイプラインの故障の原因を予測する数学的モデルを開発した。回帰分析と人工ニューラルネットワークモデルは、過去のパイプライン事故データに基づいて開発されました。これらのモデルを使用すると、オペレーターは予想される故障原因の予測に基づいて意思決定を行い、事故を防ぐために必要な措置を講じることができます。

作品 41、42、43 もこれについて述べており、この研究により、この記事の著者は複雑な分析を実施し、効率的で安全な操作のための温度場を計算する数値的方法を開発するようになりました。そのため、作品44、45では、数学的依存関係の構築におけるファジィ複素推定の方法によるガスパイプラインの作業分析の研究について説明されています。それらは46,47に反映されています。熱流体解析とガスパイプラインの作業パターンの特定に基づいた著作 48,49 の著者は、ガスパイプラインのモデルを構築する際に雲理論の分析を実施しました。

表 2 は、分散システムの装置を使用して炭化水素輸送の問題を研究した著者らの研究を示しています。

この記事を執筆する際に、オフショアパイプラインの運用に関連する研究が分析されました。著者らは作品56、57、58で、海洋パイプラインの運用モデル、超高圧で生じるリスク、事故時の生態学的影響などを提案し、示している。ガスと石油のパイプライン運用の監視について説明した作品 32、59、60 は、生態学的な問題に特化しています。緊急事態におけるガスネットワークの機能を説明する研究61、62、63が提示され、漏れを評価するための事故の相関関係が開発されています。これらの研究は64、65、66の著者らによって継続されており、運用モード変更時のガスパイプライン運用のリスク評価の定性的および定量的方法を研究しています。事業所の調査67,68は、ガスパイプライン運用の計算の経済的要素、LNG供給に対するパイプラインによる天然ガス供給の利点、さらに事故時のガス漏洩の計算と最終的に天然ガスの価格に影響を与えるこの値の推定を示している。。作品 69、70、71 は、天然ガスパイプラインにおける過渡プロセスのモデル化を読者に紹介します。作品の著者は、数値シミュレーションとソフトウェアシミュレータでのシミュレーション結果を提示しました。これらの研究は、結果の比較と実際のパイプラインシステムでの実際の応用を読者に示すため、興味深いものです。同様の研究は論文 72、73、74 にも反映されており、そこで著者らは、パイプラインを通るガス流の研究における非線形双曲線微分方程式のスペクトル要素最小二乗法と、ガス流中の分散相の様子を提示しました。 75、76、77 の著者は、読者に 2 次元マクスウェル方程式、ナビエ・ストークス方程式のスペクトル最小二乗法を紹介し、地下パイプライン監視システムの開発を研究しています。

Seung-Mok Shin et al.78 の著者らは、ガスパイプライン上の無関係な損傷を検出するためのリアルタイム監視システムを開発しました。この目的のために、無線データ伝送方式が使用され、状況とセンサーを設置するコストによって検出場所が制限されました。著者らは、音響波伝播速度を利用したアルゴリズムを用いた計算・監視ソフトウェアと、無線通信とDSPシステムをベースとしたデータベースシステムを開発した。 Surana ら、および Cheng らの研究 79,80 では、高速気体力学のためのオイラー基準系における圧縮性流れの一次元非定常ナビエ・ストークス方程式の時空間有限要素定式化が開発されました。天然ガス輸送のためのガスパイプラインの安全な運用を確保します。著者の Yuhua ら、Francis ら、Girgin らは、ベイジアンビリーフネットワークとファジー故障ツリーを使用して故障確率を推定する際の流体輸送パイプラインのパフォーマンスを分析しました81、82、83。文献レビューの最後に、我々は、Guo ら、Han と Weng、Hossain、Muromachi 84、85、86 の著者らの著作を分析しました。これらの著者は、統合手法に基づくファジィペトリネットモデルを使用して幹線パイプラインの包括的なリスク評価を実証しています。ベイジアンネットワーク上で。研究中87,88では、著者らは、パイプラインのグリッドセクションの違いに基づく定量的リスク評価の方法を実証し、石油とガスの輸送中の地下ガスと石油パイプラインのセクションでの腐食の発生をレビューしています。

調査されたすべての研究は、原油と天然ガスの両方について、さまざまなレジームチェンジおよびさまざまな種類の炭化水素原料に応じてパイプライン温度フィールドを制御するための独自のシステムを開発する重要性を実証しました。

パイプラインの厚さを考慮して、温度場がパイプラインの全長に沿って伝播することを理解することが重要です。したがって、数学的モデルでは、パイプライン全体に沿った空間分布とパイプラインに対する熱の影響を考慮する必要があります。

この研究では、パイプラインのすべての点で熱場を形成する連続加熱要素の機能を実行する加熱要素（ヒーター）を使用することが提案されています。しかし、これはパイプラインの一部のセクションの過熱につながるわけではなく、これらの発熱体をインパルス式やセクション式などのより経済的で実用的なものに置き換えることが提案されており、最終的には経済的で実用的な効果が得られます。このような発熱体を設置すると、石油輸送中は一定温度を維持し、ガス輸送中は一定温度を維持できます。

したがって、炭化水素原料を輸送するパイプラインの温度場の空間分散制御システムの開発に関する問題ステートメントが生成され、フーリエ級数とグリーン関数に基づいて数学的依存性が提示されます。

この記事は「数学モデル」セクションに続き、数学モデルの簡単なレビュー、初期条件と境界条件を伴う問題ステートメントの数値例を示します。さらに、2 つの簡略化されたモデルが元のモデルから派生します。「数値的解決」セクションでは、パフォーマンスモデリング手法の数値的解決策と、これらのモデルを統合するために提案されたシステム定式化を、それぞれの場合のコンピュータ実装に使用されるメッシュとともに示します。「結果」セクションでは研究の結果が示され、最後に研究の結果が「結論」セクションで示されます。

材料 a2 の熱拡散率によって特徴付けられる材料で作られた、内径 R と長さ L のパイプラインを考えてみましょう。パイプライン内の原料はパイプラインの内壁と接触しており、その熱がパイプラインの内壁に伝わるため、パイプラインの壁の温度は原料の温度と等しくなります。したがって、パイプラインの直径はゼロに近づく傾向にあると考えることができますが、ゼロに等しくはありません。したがって、パイプラインは図 1 にグラフで表すことができます。

パイプラインの概略図。

R はパイプの内径です。 \(\xi\) は発熱体の位置の点 (X 軸に沿った座標)、\(x\) は温度センサーの位置の点 (X 軸に沿った座標) です。 L はパイプラインの長さです。

静的モードでは、パルスセクションクーラーを備えたガスパイプラインは電源に接続されません。このモードでは、冷却器に電流は供給されず、温度場も生成されません。金属パイプ上にあるすべての構造要素は、輸送される媒体の温度で静止しています。コンプレッサーステーションでガスを圧縮すると、コンプレッサーステーションの出口でのガスの温度が上昇します。ガス温度の初期値とパイプライン内の圧力容積によって、ガス温度の値が決まります。コンプレッサーステーションの出口でのガス温度が高すぎると、パイプラインの断熱コーティングの破壊などの悪影響が生じる可能性があり、またパイプ壁に高い応力が発生する可能性があります。ただし、プロセスガス圧力を過度に下げると、（ガス消費量の増加により）ガス圧縮のためのエネルギー消費が増加します。

寒冷地や地面が凍った地域では、ガスを氷点下まで冷却する対策が重要です。これは、パイプライン壁の周囲に溶けた土壌が形成されるのを防ぐために必要です。この地面貫通はパイプラインの位置ずれを引き起こし、事故を引き起こす可能性があるからです。ガスが冷却されていない場合、ガスは膨張し始め、粘性が高くなります。輸送するには追加のエネルギーが必要になります。動的モードでは、冷媒が入ったセクションクーラーが設置されているガスパイプラインが電力網に接続されます。このモードでは、パルス電流が X1、X2、X3…X8 冷却要素に適用されます。体温が下がります。時間の経過とともに、パイプセクションとパイプライン全体の温度が低下し始めます。ガスは追加のエネルギーなしで輸送され続け、地上の温度場の影響を受けません。現在使用されている土壌安定剤と比較して、温度形成領域とエネルギーコストが削減されます。このようなヒーターの設置数と長さには制限がないことに注意することが重要です。

冷却要素とセンサーは効率を確保するために直列に配置されます。システムが設計されると、温度を維持するためにこれほど多くの冷却要素を設けるのは現実的ではないことは明らかです。したがって、この研究では、必要な温度維持を提供する最適な (最小の) ガス冷却要素の数を決定する方法を取得します。これは、T(x,t) を Tzad 内に維持することによって行われます。この場合、パイプラインの初期温度場 φ(x) は、時間 t における点 x での入力衝撃 U として表され、次の式で記述されます。

ここで \(\partial U\) は点 x での入力アクション U です。 \(\partial t\) は時間です。 \(\varphi (x)\) はパイプラインの初期温度フィールドです。

そして：

次のように結論付けることができます。

ここで、G は点 y、x、t における寸法バランスの離散値です。

結果として得られる関数により、パイプラインの直径を考慮せずに、固定時点でのパイプライン内の温度フィールドの値を決定できます。直径を考慮するために、次の形式の数学モデルを考えてみましょう。

ここで、T は時間 t における点 0、l、r の温度です。

同様の変換を適用すると、パイプラインポイントの温度を計算する式が得られます。

ここで、n はフーリエ級数の項番号です。 l はロッドの長さです。それは時間です。 x は温度センサーの位置の点 (X 軸に沿った座標) です。 ξ は、冷却要素の位置の点 (X 軸に沿った座標) です。 τ は点光源のスイッチを入れた瞬間です。ａ２は制御対象の材質の熱拡散率である。

形成された温度場は時間の経過とともに一定に保たれないことを理解することが重要です。測定点の動的特性を考慮するには、以前に形成されたインパルスを考慮する必要があります。

各冷却要素のパルスは、隣接する冷却要素とセンサーに影響を与えます。最初の温度パルスが次の、たとえば 3 つの冷却要素に及ぼす影響は、次のように表されます。

そして、センサーに対する指定されたインパルスの影響は次のように表されます。

または：

ここで、 \(j = 1,2,...d\) です。

依存関係は、現在の状態を考慮して、最初の影響が後続の各影響に及ぼす影響を表します。

初期段階では、指定された最大出力により均質な物体が急速に冷却され、温度は最大値になります。ただし、時間の経過とともに、温度は t = τi で T = const に達します。この時点で、レギュレーターが作動し、冷却要素 ξi がオンになり、天然ガス温度を維持するために必要な設定モードまで温度を上昇させます。この場合、冷却要素の位置はセンサー ξi の座標に対応します。時刻 t = τi における ξi を表しましょう。

または：

または、一般的な見方では次のようになります。

冷却要素の力率を考慮し、それをフーリエ級数に展開すると、次のようになります。

ここで \(n -\) は奇数です。

つまり \(S_{2} = \frac{1}{3}S_{1} ;\)\(S_{3} = \frac{1}{5}S_{1} ;\)\(.. ..;S_{n} = \frac{1}{n}S_{1}\)、

それから：

または \(x = \frac{l}{4}\): \(\sin \frac{\pi }{l}x = \frac{\sqrt 2 }{2}\), \(\sin \frac {3\pi }{l}x = \frac{\sqrt 2 }{2}\), \(\sin \frac{5\pi }{l}x = - \frac{\sqrt 2 }{2} \）、 …、それから

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

結果として：

調整の精度は、制御オブジェクトに配置された冷却要素の数によって決まります。したがって、可能な最大数の冷却要素を設定することにより、システムには必要なものだけが含まれます。システムが定常状態になると、関与していなかった冷却要素は必要なくなります。したがって、残りの要素の数は最小、つまり最適になります。

開発したガス輸送パイプラインの制御システムのモデリングを実行してみましょう。パイプラインセクションの長さが 10 m であるとします。シミュレーション結果を表 3 および (補足 1 パイプライン温度フィールド (3D ケース)) に示します。

表のデータからわかるように、セクターのピークが観察されます。これは、一部の冷却要素がオフになる可能性を示しています。冷却要素が吸引される場所と時間を計算します。同様の方法で、2 次元方程式を取得します。

そこから、付属の冷却要素の位置の座標を表します。

同じ条件で実験研究を行ってみましょう。結果を表 4 に示します。

得られたデータに基づいて、次の結論を導き出すことができます。長さ 10 m のセクションでパイプライン内の温度を 25 度に維持しながら、制御システムによって作動したのは一部のヒーターだけでした。 5 台のヒーターを設置した実験では、クーラー番号 2、3、4 のみを使用しました。 6 台のヒーターが設置されているシステムでは、クーラー番号 1、8、6、9 のみが使用されました。したがって、開発された技術の経済的実現可能性が実験的に証明されました（補足 2 プログラム 42 クーラーセクション）。

実験の本質は、研究対象の物体に無制限の数の冷却要素を取り付けることであり、制御則の合成と最適な制御則の決定の条件下でガスパイプラインで使用される場合、冷却要素の役割も果たすことができます。冷却要素の位置。使わない要素を取り除けばシステムの構築は可能です。この方法論に基づいて構築された自動化スキームは、制御システムに必要な定性的および定量的特性に準拠する必要があります。このシステムの品質をチェックするために、いくつかの方法が開発されています。

複合制御オブジェクト内の衝撃冷却または冷却要素の最適な位置を見つけるための手法。この手法を使用すると、複合および多層制御オブジェクトの最適な離散化ステップを決定できます。

開発された技術を使用した加熱要素または冷却要素の位置に応じた制御誤差の評価。これにより、開発された制御システムの調整誤差の評価が可能になります。

研究作業の目的は、長距離輸送中のガス温度の損失の問題、ガスパイプラインに冷却センサーを設置することによる天然ガス流のパルス冷却のための制御システムの利用可能性に関する一般的な文献レビューを行うことでした。

データの分析により、パイプラインの長さに沿った熱とエネルギーの損失を計算するための提案された方法や、長距離輸送中の天然ガスの温度体制を維持するために適用できる技術は、現在まで提案されていないことがわかりました。著者らは、パイプラインの長さに沿ってガス温度を低下させることなくガス媒体の輸送を改善し、ハイドレートの形成を防ぎ、輸送を複雑にするガスの膨張を防ぐことを目的とした加熱要素と冷却要素のシステムを開発した。著者らは、パルスセクションヒーターによって生成される動的温度場の解析を実行しました。彼らは、パイプの空間構成を考慮した、複数セクションの加熱冷却器の壁のグリーン関数に基づく温度場制御システムの合成を発表しました。彼らは、パルス加熱要素を備えた制御可能な温度場の 1 次元、2 次元、および 3 次元の解析モデルを提示しました。このモデルは、有限差分モデルと比較してプロセスを加速するためにグリーン関数を使用することで区別されます。このモデルは、階層構造、入力、内部、測定可能および制御可能な量の合理的な選択によって特徴づけられ、制御された空間加熱プロセスの数学的モデルの開発を可能にします。

この研究では、ケーススタディのガスパイプラインで冷却要素を使用した温度場 (ガス用クーラー) の数値実験と解析の結果を示します。温度場の分析により、温度場の形成に関するいくつかの原理が実証され、ガスのポンピングのために相対温度を維持する必要があることが示されました。実験の本質は、ガスパイプラインに無制限の数の冷却要素を取り付けることでした。この研究の目的は、制御則の合成、最適な位置の決定、および冷却装置の位置に応じた制御誤差の評価に関して、最適なガスポンピングレジームを実現するために冷却要素をどの程度の距離に設置できるかを決定することでした。冷却要素。開発された技術により、開発された制御システムの調整誤差の評価が可能になります。開発された技術には、冷却要素の位置の座標とそれらの位置が異なるという事実によって与えられる誤差を推定する機能が含まれています。研究の主な結果は以下のとおりです。

パイプラインの数学的モデルが得られ、これにより、動的に変化する状態を考慮してパイプの温度場をいつでも決定できるようになります。

指定された温度レジームを考慮して、冷却要素の設置位置を計算できる、冷却要素の設置位置を決定するための技術が得られました。

10 km の区間でガスパイプラインの設定温度を 25 度に維持するために、制御システムは 6 つの冷却要素のうち 4 つだけを作動させました。したがって、主要パイプラインを通って天然ガスを輸送するための最適温度を決定するために開発された方法の経済的実現可能性が実験的に証明されました。

得られた結果は、さまざまな配管スキームを使用して検証されました。このシステムの機能の品質を向上させるには、冷却要素のオン時間を決定することが役立ちます。これにより、パイプラインシステムのオーバーシュート時間が大幅に短縮され、コンプレッサーステーションの動作エネルギーが節約されます。ただし、これはさらなる研究の対象です。

この研究中に生成または分析されたすべてのデータは、この公開された論文とその補足情報ファイルに含まれています。詳細については責任著者に問い合わせてください。

Lurie、石油製品およびガスパイプライン輸送の MV モデリング、ブック 8、1–214、オンライン ISBN:9783527626199 https://doi.org/10.1002/9783527626199 (2008)。

Lanzano, G.、Salzano, E. & de Magistris, FS Giovanni Fabbrocino 天然ガスパイプラインの地震の脆弱性。安心。工学システム。サフ。 117 、 73–80 。 https://doi.org/10.1016/j.ress.2013.03.019 (2013)。

記事 Google Scholar

Erickson, P. & Lazarus, M. Keystone XL パイプラインが世界の石油市場と温室効果ガス排出量に与える影響。ナット。登る。 4、778–781 を変更します。 https://doi.org/10.1038/nclimate2335 (2014)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Nikolaev, AK & Zaripova, NA 高粘度オイル輸送の水力計算における解析依存性の実証。 J. ミン研究所 252、885–895。 https://doi.org/10.31897/PMI.2021.6.10 (2021)。

記事 Google Scholar

チジェフスカヤ、EL、ゼメンコフ、ユウ。 D.、グラデンコ、AA、ゼメンコワ、MYu。 & バージニア州ザヴァルジン輸送および炭化水素貯蔵施設における配車制御のための革新的なテクノロジー。 AIP会議手順 2412、060003。https://doi.org/10.1063/5.0075957 (2021)。

記事 Google Scholar

Zolotov、OI、Ilyushina、AN、Novozhilov、IM 鉱物資源分野におけるフィールドの技術的状態をモニタリングするための空間分散システム、2021 年第 24 回ソフトコンピューティングと測定に関する国際会議議事録、SCM、93 ～ 95、9507141。 https://doi .org/10.1109/SCM52931.2021.9507141 (2021)。

ウー、T.ら。表面爆発荷重下でのせん断効果を考慮した鋼製ガス管の変形の理論解析。科学。議員 12、8658。https://doi.org/10.1038/s41598-022-12698-0 (2022)。

論文 ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tananykhin, DS、Struchkov, IA、Khormali, A. & Roschinp, V. 油田シミュレーションを使用した油田開発に対するアスファルテン堆積の影響の調査。ガソリン。探検してください。開発者 49(5)、1138–1149。 https://doi.org/10.1016/S1876-3804(22)60338-0 (2022)。

記事 Google Scholar

MY州ゼメンコバ、ELチジェフスカヤ、YDゼメンコフニューラルネットワーク技術を使用した炭化水素パイプライン輸送施設の状態のインテリジェント監視。 J. ミン研究所 258、933–944。 https://doi.org/10.31897/PMI.2022.105 (2022)。

記事 Google Scholar

Van、TN、Aleksandrov、AN、Rogachev、MK ガスリフト井でのワックスの堆積形成を防止する広範なソリューション。Ｊ．Ａｐｐｌ．工学科学。 20(1)、264–275。 https://doi.org/10.5937/jaes0-31307 (2022)。

記事 Google Scholar

Golik, VV、Zemenkova, MYu.、ZemenkovYu, D. & Ponomareva, TG 北極および陸棚上の石油パイプラインの土壌基礎におけるプロセスの熱物理モデリング。 NeftyanoeKhozyaystvo Oil Ind. 2021(6)、102–1072021。 https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-6-102-107 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

Mohammadi Amir, H. & Richon, D. 水-炭化水素系の液体の水-水和物平衡を推定するための人工ニューラルネットワーク技術に基づく数学的モデル。工業工学化学。解像度 47(14)、4966–4970。 https://doi.org/10.1021/ie800235m (2008)。

記事 CAS Google Scholar

Martirosyan、KV、Chernyshev、AB、Martirosyan、AV、Tatyana、KV 均一に分布したソースの作用による前方加熱機能の形成、2020 IEEE 電気電子工学若手研究者会議予稿集、EIConRus、755–760 、9038947、(2020)。

Civan, F. 天然ガスの輸送と貯蔵、編集者: Cutler J. Cleveland、エネルギー百科事典、エルゼビア、273–282、ISBN 9780121764807、https://doi.org/10.1016/B0-12-176480-X /00276-X、(2004)。

Wang, X.、Michael Economides、第 5 章 - 天然ガス輸送 - パイプラインと圧縮天然ガス、編集者: 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 第 16 章 - 天然ガス測定、編集者: Mokhatab, S.、Poe, WA、Mak, JY、Handbook of Natural Gas Transmission and Processing (Fourth Edition)、Gulfプロフェッショナル出版、489–508、ISBN 9780128158173;

Gendler、SG、Gabov、VV、Babyr、NV、Prokhorova、EA 石炭ロングウォールにおける労働外傷の軽減に関するエンジニアリングソリューションの正当性、Min. 知らせる。アナル。ブル。 1、1～8。 https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_1_0_5 (2022)。

記事 Google Scholar

イン、Ｘら。配管流量の迅速な制御のための機械学習ベースの代理モデル: 天然ガス流量計校正システムへの応用。 J.ナット。ガス科学工学 98、104384。https://doi.org/10.1016/j.jngse.2021.104384 (2022)。

記事 Google Scholar

Grigoriev, VV、Bystrov, SV、Mansurova, OK、Bushuev, AB、Petrov, VA 非線形力学システムの指数安定領域推定。 Mekhatronika、Avtomatizatsiya、Upravlenie 21(3)、131–135。 https://doi.org/10.17587/mau.21.131-135 (2020)。

記事 Google Scholar

IM ペルシン、テレビのクハロバ、バーモント州ツァプレバ水石層プロセスの分散システムの設計では、水力鉱物原料を効率的に抽出するためのパラメータ制御を行っています。 J. Phys.: Conf. シリーズ 1728(1)、012017。https://doi.org/10.1088/1742-6596/1728/1/012017 (2021)。

記事 Google Scholar

Pershin、IM、Malkov、AM、Drovosekova、TI 加水分解圏プロセスのパラメーターに対する周期的影響の研究、2019 年国際科学技術会議「EastConf」、EastConf 2019、2019、8725353。 https://doi.org/10.1109/eastconf .2019.8725353（2019年）。

Rapoport, EY 分散パラメータを使用した自動制御システムの構造パラメトリック合成。Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．システム。科学。内部。 45、553–566。 https://doi.org/10.1134/S1064230706040071 (2006)。

記事 MathSciNet MATH Google Scholar

Vasiliev, GG、Dzhaljabov, AA & Leonovich, IA 永久凍土帯のガス産業施設における工学構造の変形原因の分析。 J. ミン研究所 249、377–385。 https://doi.org/10.31897/PMI.2021.3.6 (2021)。

記事 Google Scholar

Vasilyev, GG、Vasilyev, GG、Leanovich, IA & Latifov, KA ガスおよび石油パイプラインの設計および建設における安全パラメータのリスク指向の標準化の方法論について。ベゾパスノストルーダ対プロミシュレンノスティ 2、84–90。 https://doi.org/10.24000/0409-2961-2019-2-84-90 (2019)。

記事 Google Scholar

Bolobov, V.、Martynenko, YV、Voronov, V.、Latipov, I. & Popov, G. ガスエジェクターを使用した液化天然ガス蒸気利用システムの改良。インベンション 7、14。https://doi.org/10.3390/inventions7010014 (2022)。

記事 Google Scholar

Belousov Artem, E. & Ovchinnikov, ES 小型ガス減圧ステーションの非定常状態における膨張機/発電機圧力調整器の動作の数学的モデリング。数学 10(3)、393。https://doi.org/10.3390/math10030393 (2022)。

記事 Google Scholar

Alobaidi, MH、Meguid, MA、Zayed, T. 石油およびガスのパイプライン障害検出のための半教師あり学習フレームワーク。科学。議員 12、13758。https://doi.org/10.1038/s41598-022-16830-y (2022)。

論文 ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

HA 州 Kishawy および HA ガバールパイプラインの整合性管理実践のレビュー。内部。 J. を押します。血管ピップ。 87(7)、373–380。 https://doi.org/10.1016/j.ijpvp.2010.04.003 (2010)。

記事 Google Scholar

Thompson, I. & Saithala, JR オペレーターの視点から見たパイプラインコーティングシステムのレビュー。コロス。工学科学。テクノロジー。内部。 J.コロス。プロセス。コロス。コントロール 51、118 ～ 135。 https://doi.org/10.1179/1743278215Y.0000000038 (2016)。

記事 CAS Google Scholar

L. Chio、(2015) 陸上天然ガス輸送パイプラインのリスク評価への応用を伴う歴史的パイプライン事故データの統計分析、電子論文および論文リポジトリ。西オンタリオ大学。 1-86。 https://ir.lib.uwo.ca/cgi/viewcontent.cgi?article=4525&context=etd (2015)。

Lam, C. & Zhou, W.PHMSA データベースに基づく陸上ガス輸送パイプラインの事故の統計分析。内部。 J. を押します。血管ピップ。 145、29-40。 https://doi.org/10.1016/j.ijpvp.2016.06.003 (2016)。

記事 Google Scholar

Brito、AJ & de Almeida、AT 天然ガスパイプラインのリスクランク付けのための多属性リスク評価。安心。工学システム。サフ。 94(2)、187–198。 https://doi.org/10.1016/j.ress.2008.02.014(2009) (2009)。

記事 Google Scholar

Naeini, SA、Mahmoudi, E.、Shojaedin, MM、Misaghian, M. 通常の断層運動下での埋設された高密度ポリエチレンパイプラインの機械的応答。 KSCE J. Civ. 工学 20、2253–2261。 https://doi.org/10.1007/s12205-015-0695-3 (2016)。

記事 Google Scholar

Chen, C.、Li, C.、Reniers, G. & Yang, F. 石油およびガスのパイプライン輸送の安全性とセキュリティ: WoS を使用した研究動向と将来のニーズの体系的な分析。 J. クリーン。製品。 279、123583。https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123583 (2021)。

記事 Google Scholar

Jiansong、Wu、Zhou、R.、Shengdi、Xu。 & 鄭偉、呉。ベイジアンネットワークに基づく天然ガスパイプラインネットワーク事故の確率解析。 J. ロス前プロセスInd. 46、126–136。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2017.01.025(2017) (2017)。

記事 Google Scholar

Tsitsifli, S.、Kanakodis, V.、Bakouros, I. 生存分析に基づくパイプネットワークのリスク評価。水資源。管理 25、3729。https://doi.org/10.1007/s11269-011-9881-3 (2011)。

記事 Google Scholar

Fetisov、V.、Shalygin、AV、Modestova、SA、Tyan、VK、Shao、C。熱負荷の変化期間中のガス供給システムを計算するための数値手法の開発。エネルギー 16、60。https://doi.org/10.3390/en16010060(2023) (2023)。

記事 CAS Google Scholar

Shahriar, A.、Sadiq, R.、Tesfamariam, S. 石油・ガスパイプラインのリスク分析: ファジーベースのボウタイ分析を使用した持続可能性評価アプローチ。 J. 損失の防止。プロセスInd. 25(3)、505–523。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2011.12.007 (2012)。

記事 Google Scholar

Shabarchin, O. および Tesfamariam, S. ベイジアンビリーフネットワークモデルを使用した石油およびガスパイプラインの内部腐食の危険性評価。 J. 損失の防止。プロセスInd. 40、479–495。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2016.02.001 (2016)。

記事 Google Scholar

Senouci, A.、Elabbasy, M.、Elwakel, E.、Abdrabou, B.、Zayed, T. 石油パイプラインの故障を予測するためのモデル。構造体。インフラストラクチャ。工学 10(3)、375–387。 https://doi.org/10.1080/15732479.2012.756918 (2014)。

記事 Google Scholar

Rezazadeh, A.、Talarico, L.、Reniers, G.、Cozzani, V. & Zhang, L. 石油とガスのパイプラインをテロリズムから守るためのゲーム理論の適用。安心。工学システム。サフ。 191、106140。https://doi.org/10.1016/j.ress.2018.04.021 (2019)。

記事 Google Scholar

レン、L.ら。分散型光ファイバーセンシング技術に基づいたパイプラインの腐食と漏れの監視。測定 122、57 ～ 65。 https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.03.018(2018) (2018)。

記事 ADS Google Scholar

パーク、K.-S.、リー、J.-H. & ジョー、Y.-D. 都市ガス導管のリスク管理への取り組み。プロセスセーフ。環境。守る。 82(6)、446–452。 https://doi.org/10.1205/psep.82.6.446.53210 (2004)。

記事 CAS Google Scholar

ムーア、DA 石油および石油化学産業向けのセキュリティリスク評価方法。 J. ロス前 Process Ind. 26(6)、1685 ～ 1689 年。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2013.10.012 (2013)。

記事 CAS Google Scholar

Miao, C. & Zhao, J. ファジィ総合評価法による都市埋設ガスパイプラインのリスク分析。私のように。 J. を押します。ベッセルテクノロジー 134(2)、021702。https://doi.org/10.1115/1.4004625 (2012)。

記事 MathSciNet Google Scholar

Ma, L.、Cheng, L.、Li, M. 地理情報システムを使用した都市天然ガスパイプラインネットワークの定量的リスク分析。 J. ロス前 Process Ind. 26(6)、1183–1192。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2013.05.001(2013) (2013)。

記事 Google Scholar

Li, X.、Chen, G.、Khan, F.、Xu, C. 前兆データを使用した海底パイプライン漏洩の動的リスク評価。海洋工学 178、156–169。 https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2019.02.009 (2019)。

記事 Google Scholar

タオ、H. et al. タービュレーターを取り付けた円管内の共有結合および非共有結合で官能化されたグラフェンナノプレートレットの熱水力学的分析。科学。議員 12、17710。https://doi.org/10.1038/s41598-022-22315-9 (2022)。

論文 ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu、X.ら。雲理論に基づく石油・ガスパイプラインの黄土崩壊性の包括的評価。科学。議員 11、15422。https://doi.org/10.1038/s41598-021-94882-2 (2021)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Martirosyan、AV、Martirosyan、KV、Chernyshev、AB 分散オブジェクトの制御アクションの最初のスイッチオン時間の計算、電気電子工学におけるロシア若手研究者の 2020 IEEE 会議議事録、EIConRus 2020、750–754、9039348。 https://doi.org/10.1109/EIConRus49466.2020.9038947 (2020)。

Shammazov, I.、Dzhemilev, E.、Sidorkin, D. レーザースキャンデータを使用して主要な石油およびガスパイプラインの欠陥セクションを交換する方法の改善。応用サイエンス、13、(48)。 1～27。 https://doi.org/10.3390/app13010048 (2023)。

Kukharova, TV、Ilyushin, YV & Asadulagi, M.-AM 冶金生産における OA-300M 電解セルの温度領域の調査。エネルギー 15、9001。https://doi.org/10.3390/en15239001 (2022)。

記事 CAS Google Scholar

Pershin、IM、Kukharova、TV、Tsapleva、VV 水石層プロセスの分散システムの設計、水力鉱物原料の効率的な抽出のためのパラメータ制御 Journal of Physs: Conference Series (JPCS)。 No 1728。1 ～ 6 ページ。 https://doi.org/10.1088/1742-6596/1728/1/012017 (2021)。

Baksh, AA、Khan, F.、Gadag, V.、Ferdous, R. 事故予測モデリングのためのネットワークベースのアプローチ。サフ。科学。 80、274–287。 https://doi.org/10.1016/j.ssci.2015.08.003 (2015)。

記事 Google Scholar

Bañuls, VA、Turoff, M. & Hiltz, SR 相互影響を通じた緊急事態管理における共同シナリオモデリング。テクノロジー。予報。社会変更 80(9)、1756 ～ 1774 年。 https://doi.org/10.1016/j.techfore.2012.11.007 (2013)。

記事 Google Scholar

ジョー、Y.-D. & Crawl、DA 高圧天然ガスパイプラインの個別リスク分析。 J. 損失の防止。 Process Ind. 21(6)、589–595。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2008.04.006 (2008)。

記事 Google Scholar

Aljaroudi, A.、Khan, F.、Akinturk, A.、Haddara, M.、Thodi, P. オフショア原油パイプライン障害のリスク評価。 J. 損失の防止。プロセスInd. 37、101–109。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2015.07.004 (2015)。

記事 Google Scholar

Arzaghi, E.、Abbassi, R.、Garaniya, V.、Binns, J. & Khan, F. 海底パイプラインからの北極の石油流出の生態学的リスク評価モデル。 3月汚染。ブル。 135、1117–1127。 https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2018.08.030 (2018)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Kukharova、TV、イリュキナ、YA、シェストパロフ、ミシガン州系統的炉内で金属ブランクを加熱するプロセスを制御する方法論の開発、2022 年ロシア電気電子工学若手研究者会議議事録、ElConRus、718 ～ 721 ページ。 https://doi.org/10.1109/ElConRus54750.2022.9755574 (2022)

Caputo, AC & Pelagagge, PM 配管ネットワーク監視のための逆アプローチ。 J. 損失の防止。 Process Ind. 15(6)、497–505。 https://doi.org/10.1016/S0950-4230(02)00036-0 (2002)。

記事 Google Scholar

Chen, C.、Reniers, G.、Khakzad, N. プロセス産業におけるドミノ効果のモデリングと管理のためのアプローチの徹底的な分類と議論。サフ。科学。 125、104618。https://doi.org/10.1016/j.ssci.2020.104618 (2020)。

記事 Google Scholar

Ebrahimi-Moghadam, A.、Farzaneh-Gord, M.、Arabkoohsar, A.、Moghadam, AJ 損傷したパイプラインからの天然ガス排出の CFD 分析: 漏洩推定のための相関関係の開発。 J. クリーン。製品。 199、257–271。 https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.07.127 (2018)。

記事 CAS Google Scholar

Fazzini、PG & Otegui、JL 調整所のパイプ内の天然ガスの自己発火。工学失敗した。アナル。 16(1)、187–199。 https://doi.org/10.1016/j.english.2008.02.015 (2009)。

記事 Google Scholar

Han, ZY & Weng, WG 都市天然ガスパイプラインネットワークの定性的および定量的リスク評価手法に関する比較研究。 J.ハザード。メーター。 189(1-2)、509-518。 https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2011.02.067 (2011)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Ali, J.、Yazdani-Chamzini, A.、Yakhchali, SH、Khaleghi, S. パイプラインのリスク評価のための新しいファジィ推論システムの開発。 J. 損失の防止。プロセスInd. 26(1)、197–208。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2012.10.010 (2013)。

記事 Google Scholar

ジョー、Y.-D. & Ahn, BJ 高圧天然ガスパイプラインに関連する危険区域の分析。 J. 損失の防止。プロセスInd. 15(3)、179–188。 https://doi.org/10.1016/S0950-4230(02)00007-4 (2002)。

記事 Google Scholar

Nikolaev, AK & Lykov, YV ガス輸送システムの数学モデルを実装するための集約シミュレーション手法。 IOP カンファレンスシリーズ: 材料科学と工学、327(2)、22 ～ 33。 https://doi.org/10.1088/1757-899X/327/2/022033 (2018)。

記事 Google Scholar

Schipachev、A.、Fetisov、V.、Nazyrov、A.、Donghee、L.、Khamrakulov、A. 緊急運用中のパイプラインの研究とガス漏れの規模の評価。エネルギー 15(14)、5294。https://doi.org/10.3390/en15145294 (2022)。

記事 Google Scholar

ガス供給パイプラインネットワークのモデリングとシミュレーション。応用数学。モデル。 33(3)、1584–1600。 https://doi.org/10.1016/j.apm.2008.02.012 (2009)。

記事 MATH Google Scholar

Dorao, CA & Fernandino, M. 天然ガスパイプラインにおける過渡状態のシミュレーション。 J.ナット。ガス科学工学 3(1)、349–355。 https://doi.org/10.1016/j.jungse.2011.01.004 (2011)。

記事 CAS Google Scholar

Bisgaard, C.、Sørensen, HH、Spangenberg, S. 過渡圧縮性流れパイプラインの有限要素法。内部。 J.Num. メソッド流体 7(3)、291 ～ 303。 https://doi.org/10.1002/fld.1650070308 (2005)。

記事 Google Scholar

De Maerschalck, B. & Gerritsma, MI 非線形双曲線微分方程式の最小二乗スペクトル要素法。Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．応用数学。 215(2)、357–367。 https://doi.org/10.1016/j.cam.2006.03.060 (2008)。

記事 ADS MathSciNet MATH Google Scholar

Dorao, CA、Lucas, D. & Jakobsen, HA 気泡流問題における分散相の発展の予測。応用数学。モデル。 32(9)、1813 ～ 1833 年。 https://doi.org/10.1016/j.apm.2007.06.030 (2008)。

記事 MATH Google Scholar

Gato、LMC、Henriques、JCC パイプライン内の高圧天然ガス流の動的挙動。内部。 J. 熱流体の流れ 26(5)、817–825。 https://doi.org/10.1016/j.ijheatfluidflow.2005.03.011 (2005)。

記事 CAS Google Scholar

Hoitinga, W.、de Groot, R.、Kwakkel, M. & Gerritsma, M. 最小二乗スペクトル要素関数の直接最小化 – パート I: 直接ソルバー。Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．物理学。 227(4)、2411–2429。 https://doi.org/10.1016/j.jcp.2007.10.022 (2008)。

記事 ADS MathSciNet MATH Google Scholar

Maggio, F.、Mazzarella, G. & Pitzianti, C. 周波数領域における 2D マクスウェル方程式の最小二乗スペクトル要素法。内部。 J.Num. モデル。 17(6)、509–522。 https://doi.org/10.1002/jnm.552 (2004)。

記事 MATH Google Scholar

Pontaza, JP & Reddy, JN 非圧縮性ナビエ・ストークス方程式の時空間結合スペクトル/馬力最小二乗有限要素定式化。Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．物理学。 197(2)、418–459。 https://doi.org/10.1016/j.jcp.2003.11.030 (2004)。

記事 ADS MathSciNet MATH Google Scholar

シン、S.-M.、ソ、J.-H.、イム、J.-S.、キム、S.-B. & ユ、H.-R. 天然ガスパイプラインの第三者による損傷監視システムの開発。 KSMEインターナショナル J. 17(10)、1423–1430。 https://doi.org/10.1007/BF02982321 (2003)。

記事 Google Scholar

Surana, KS & Van Dyne, DG 気体力学における非弱/強解: r、u、p 原始変数を使用したオイラー座標系での C11 変換 STLSFEF。内部。 J.Num. メソッド工学 https://doi.org/10.1002/nme.328 (2002)。

記事 Google Scholar

Cheng, L.、Li, S.、Ma, L.、Li, M.、Ma, X. GIS を用いた延焼シミュレーション：都市部の天然ガスパイプラインを目指して。サフ。科学。 75、23〜35。 https://doi.org/10.1016/j.ssci.2015.01.002 (2015)。

記事 Google Scholar

Yuhua, D. & Datao, Y. ファジィフォールトツリー解析による石油およびガス輸送パイプラインの故障確率の推定。 J. 損失の防止。プロセスInd. 18(2)、83–88。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2004.12.003 (2005)。

記事 Google Scholar

飲料水配水システムのパイプ破損を予測するための Francis, RA、Guikema, SD & Henneman, L. Bayesian Belief Networks。安心。工学システム。サフ。 130、1-11。 https://doi.org/10.1016/j.ress.2014.04.024 (2014)。

記事 Google Scholar

Girgin, S. & Krausmann, E. 自然災害によって引き起こされた米国陸上の危険な液体パイプライン事故の歴史的分析。 J. 損失の防止。 Process Ind. 40、578–590。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2016.02.008 (2016)。

記事 Google Scholar

Guo、Y.ら。ファジィペトリネットモデルを使用した長距離石油およびガス輸送パイプラインの包括的なリスク評価。 J.ナット。ガス科学工学 33、18–29。 https://doi.org/10.1016/j.jngse.2016.04.052 (2016)。

記事 Google Scholar

Han, ZY & Weng, WG 天然ガスパイプラインネットワークの統合定量的リスク分析手法。 J. 損失の防止。プロセスInd. 23(3)、428–436。 https://doi.org/10.1016/j.jlp.2010.02.003 (2010)。

記事 Google Scholar

Hossain, M. &muromachi, Y. 都市高速道路の基本的な高速道路セグメントでのリアルタイム衝突予測のためのベイジアンネットワークベースのフレームワーク。酸性。アナル。防ぐ。 45、373–381。 https://doi.org/10.1016/j.aap.2011.08.004 (2012)。

記事 Google Scholar

Ma, L.、Li, Y.、Liang, L.、Li, M.、Cheng, L. パイプラインセクションのグリッドの違いに基づく定量的リスク評価の新しい方法。サフ。科学。 59、219–226。 https://doi.org/10.1016/j.ssci.2013.04.012 (2013)。

記事 Google Scholar

Wasim, M.、Djukic, MB 石油およびガスパイプラインの外部腐食: 故障メカニズムと予測予防策のレビュー。 J.ナット。ガス科学工学 100、104467。https://doi.org/10.1016/j.jngse.2022.104467 (2022)。

リファレンスをダウンロードする

この研究は、実験に参加した著者らの個人的な取り組みでした。研究にご協力いただいた皆様、ありがとうございました。

サンクトペテルブルク鉱業大学、石油工学科、サンクトペテルブルク、ロシア

ヴァディム・フェティソフ

サンクトペテルブルク鉱業大学、システム分析管理学部、サンクトペテルブルク、ロシア

ユーリー・V・イリューシン

ロシア、モスクワのグブキンロシア国立石油ガス大学（国立研究大学）、ガスおよび石油パイプラインおよび貯蔵施設の建設および修理部門

ゲンナディ・G・ヴァシリエフ

ロシア、モスクワのグブキンロシア国立石油ガス大学（国立研究大学）、ガスおよび石油パイプラインおよび貯蔵施設の建設および修理部門

イーゴリ・A・レオノヴィッチ

ライプツィヒ大学、04109、ライプツィヒ、ドイツ

ジョン・ミュラー

シラーズ大学、シラーズ、イラン

マスード・リアジ

クワズールナタール大学工学部化学工学分野、ハワードカレッジキャンパス、キングジョージ V アベニュー、ダーバン、4041、南アフリカ

アミール・H・モハマディ

PubMed Google Scholar でこの著者を検索することもできます

YVI、VF 方法論、概念化、調査。 YVI の視覚化。 VF ライティング - 原案の準備。 YVI ソフトウェア、検証; GGV、IAL データキュレーション。 AHM、JM、MR編集。著者全員が原稿を批判的にレビューし、承認しました。

Vadim Fetisov または Yury V. Ilyushin への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

オープンアクセスこの記事はクリエイティブコモンズ表示 4.0 国際ライセンスに基づいてライセンスされており、元の著者と情報源に適切なクレジットを表示する限り、あらゆる媒体または形式での使用、共有、翻案、配布、複製が許可されます。クリエイティブコモンズライセンスへのリンクを提供し、変更が加えられたかどうかを示します。この記事内の画像またはその他のサードパーティ素材は、素材のクレジットラインに別段の記載がない限り、記事のクリエイティブコモンズライセンスに含まれています。素材が記事のクリエイティブコモンズライセンスに含まれておらず、意図した使用が法的規制で許可されていない場合、または許可されている使用を超えている場合は、著作権所有者から直接許可を得る必要があります。このライセンスのコピーを表示するには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ にアクセスしてください。

転載と許可

Fetisov、V.、Ilyushin、YV、Vasiliev、GG 他。主要ガスパイプラインの自動温度制御システムの開発。 Sci Rep 13、3092 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-29570-4

引用をダウンロード

受信日: 2022 年 6 月 7 日

受理日: 2023 年 2 月 7 日

公開日: 2023 年 2 月 22 日

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

次のリンクを共有すると、誰でもこのコンテンツを読むことができます。

申し訳ございませんが、現在この記事の共有リンクは利用できません。

Springer Nature SharedIt コンテンツ共有イニシアチブによって提供

コメントを送信すると、利用規約とコミュニティガイドラインに従うことに同意したことになります。虐待的なもの、または当社の規約やガイドラインに準拠していないものを見つけた場合は、不適切としてフラグを立ててください。

前: 地球外大気中の酸素を濃縮するための熱化学プロセスとコンパクトな装置: 実現可能性研究次: 量子活性化因子のチューリング不安定性

お問い合わせを送信

送信