Сеоев Лазарь Валерьевич, соискатель кафедры транспорта углеводородных ресурсов
Тюмень
Lazar V. Seoev, Applicant of the Department of Transportation of Hydrocarbon Resources
Tyumen
Земенкова Мария Юрьевна, доктор технических наук, профессор кафедры транспорта углеводородных ресурсов
Тюмень
Maria Yu. Zemenkova, Doctor of of Engineering, Professor at the Department of Transportation of Hydrocarbon Resources
Tyumen
Подорожников Сергей Юрьевич, кандидат технических наук, доцент кафедры транспорта углеводородных ресурсов
Тюмень
Sergey Yu. Podorozhnikov, Сandidate of Engineering, Associate Professor at the Department of Transportation of Hydrocarbon Resources
Tyumen
Чижевская Елена Леонидовна, кандидат экономических наук, доцент кафедры транспорта углеводородных ресурсов
Тюмень
Elena L. Chizhevskaya, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor at the Department of Transportation of Hydrocarbon Resources
Tyumen
Современный трубопроводный транспорт углеводородов характеризуется широким спектром различных технологий и оборудования. Система магистральных нефтепродуктопроводов (МНПП) включает сборно-разборные трубопроводы (СРТ).
СРТ представляют собой мобильные инженерно-технические комплексы, предназначенные для временной транспортировки нефти, светлых нефтепродуктов и жидкого углеводородного сырья, используются при заполнении и опорожнении МНПП при проведении плановых ремонтных работ, а также при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на объектах нефтегазовой отрасли.
В процессе эксплуатации СРТ особое внимание уделяют обеспечению надежности и безопасности использования, реализуя поручение Президента Российской Федерации и распоряжение Правительства Российской Федерации о повышении эффективности системы транспортировки нефти и нефтепродуктов на основе внедрения передовых технологий. Тем не менее анализ опыта развертывания СРТ показывает, что общее количество потерь за период использования СРТ протяженностью 150 км может составить до 5,5 % (≈ 300 тыс. т) от общего количества поданных нефтепродуктов, а задачи предиктивного мониторинга и своевременного обнаружения аварий и повреждений трубопровода остаются нерешенными.
Согласно классификации потерь нефтепродуктов на СРТ одним из проблемных вопросов являются потери, связанные с нарушением герметичности линии трубопровода вследствие аварий и неисправностей. В целях сокращения потерь нефтепродуктов в результате утечек на объектах МНПП применяются различные системы и методы, основанные на вариативных принципах действия и физических явлениях.
Однако для мобильных сборно-разборных нефтепродуктотранспортных систем такие решения отсутствуют, а разработка прогрессивных способов и средств мониторинга состояния СРТ в процессе эксплуатации, реализованных в автоматизированных системах и программном обеспечении на основе искусственного интеллекта, актуальна.
В статье представлен параметрический метод обнаружения утечек нефтепродуктов на мобильных сборно-разборных трубопроводах, предложен прототип и архитектура системы мониторинга утечек нефтепродуктов, включающей программный уровень на основе искусственного интеллекта.
Modern pipeline systems for hydrocarbon transportation utilize a diverse array of technologies and equipment. The main oil product pipelines (MOPP) include modular (disassemblable) pipeline systems (MPS). MPS are mobile engineering complexes designed for the temporary transportation of crude oil, light petroleum products, and liquid hydrocarbons. These systems are utilized during the filling and emptying of MOPPs, as well as for scheduled maintenance and emergency response situations within the oil and gas sector.
During the operation of MPS, significant attention is focused on reliability and safety, in accordance with the directives from the President and Government of the Russian Federation aimed at improving the efficiency of oil and petroleum transport through advanced technologies. However, analyzing the experience of deploying the SRT indicate that, over distances of up to 150 km, losses can amount to 5, 5% (approximately 300,000 tons) of the total volume of transported oil products. Additionally, issues related to predictive monitoring and the timely detection of pipeline accident and damages remain largely unresolved.
One of the primary causes of product loss, as classified in MPS incidents, is the loss of pipeline integrity due to mechanical failures or operational accidents. To mitigate these losses, various monitoring systems and techniques are employed across MOPP facilities, relying on different operational principles and physical phenomena.
However, effective solutions for mobile modular pipeline systems are not available. Therefore, the development of advanced automated monitoring systems based on artificial intelligence is an urgent challenge. This paper presents a parameter-based method for detecting oil product leaks in modular pipeline systems and proposes a prototype and architecture of the oil product leakage monitoring system that incorporates a software layer powered by artificial intelligence.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.