Методическое пособие 831
.pdf
Научный журнал строительства и архитектуры
|
|
|
|
|
Окончание табл. 1 |
|
|
|
|
|
|
Разряды интервалов, см |
Частота m |
Частость p = |
mi |
|
Накопленная частота |
n |
|
отказов |
|||
|
i |
i |
|
||
0,5—0,6 |
5 |
0,025 |
|
|
0,96 |
0,6—0,7 |
3 |
0,015 |
|
|
0,975 |
0,7—0,8 |
2 |
0,01 |
|
|
0,985 |
0,8—0,9 |
2 |
0,01 |
|
|
0,995 |
0,9—1,0 |
1 |
0,005 |
|
|
1,00 |
|
n=200 |
|
|
|
|
Для выявления соответствия между натурными значениями и их частотами по статистическим рядам построены статистические (эмпирические) функции распределения (рис. 3).
Рис 3. Статистическая функция распределения (16 лет эксплуатации)
В табл. 2 приведена статистическая обработка интервалов величин коррозии газопровода, показаны средние значения и квадратичные отклонения амплитуд зарастания.
|
Контроль статистической обработки интервалов величин зарастания трубы |
|
Таблица 2 |
||||||
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Разряды |
Середина |
Абсолют- |
Частич- |
Накоплен- |
Середина |
Произведения |
|||
интервалов, |
разряда, |
ная частота |
ная сумма |
ная частота |
условного |
lm ∙mi |
l2m |
l2m ∙mi |
|
см |
см |
mi |
Sm |
Т |
интервала lm |
|
|
|
|
0,0—0,1 |
0,05 |
49 |
49 |
49 |
-4 |
-196 |
16 |
784 |
|
0,1—0,2 |
0,15 |
64 |
113 |
162 |
-3 |
-192 |
9 |
576 |
|
0,2—0,3 |
0,25 |
39 |
152 |
314 |
-2 |
-78 |
4 |
156 |
|
0,3—0,4 |
0,35 |
27 |
179 |
493 |
-1 |
-27 |
1 |
27 |
|
0,4—0,5 |
0,45=xa |
8 |
187 |
680 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
0,5—0,6 |
0,55 |
5 |
192 |
872 |
1 |
5 |
1 |
5 |
|
0,6—0,7 |
0,65 |
3 |
195 |
1067 |
2 |
6 |
4 |
12 |
|
0,7—0,8 |
0,75 |
2 |
197 |
1264 |
3 |
6 |
9 |
18 |
|
0,8—0,9 |
0,85 |
2 |
199 |
1463 |
4 |
8 |
16 |
32 |
|
0,9—1,0 |
0,95=Uк |
1 |
200 |
1663 |
5 |
5 |
25 |
25 |
|
d=0,1 |
|
n=200 |
М=1663 |
ΣТ=8027 |
|
В=–463 |
|
А=1635 |
|
50
Выпуск № 3 (63), 2021 |
ISSN 2541-7592 |
Применяя к данным, представленным в табл. 2, метод суммирования, получим следующие значения требуемых параметров:
среднее значение высоты зарастания:
|
|
|
|
|
M |
1 |
0,95 0,3 |
1663 |
1 |
0,23 см; |
||
Х |
=h U |
|
d |
|||||||||
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
ср |
k |
|
n |
|
|
200 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
среднее квадратичное отклонение величин зарастания:
|
|
d |
2 |
|
|
|
M |
2 |
|
|
2 |
|
|
|
2 |
|
|
|
h |
|
|
|
|
2 T M |
|
|
|
0,1 |
|
|
2 8027 1663 |
1663 |
|
0,17 см. |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
n 1 |
n |
|
200 1 |
200 |
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
Применяя к данным, представленным в табл. 2, мультипликативный метод, получим:
среднее значение высоты зарастания:
hср |
xa |
|
d |
B 0,45 |
0,1 |
463 0,23 см; |
|
200 |
|||||
|
|
|
n |
|
||
среднее квадратичное отклонение величин зарастания:
|
|
|
d |
2 |
|
|
B |
2 |
|
|
2 |
|
|
|
463 |
|
2 |
|
h |
|
|
|
A |
|
|
|
0,1 |
|
1635 |
|
|
0,17 см. |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
n 1 |
|
n |
|
200 1 |
|
|
200 |
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
Стандартная мера дисперсии распределения вероятности для рассмотренного случая составляет 74 %, что свидетельствует о наибольшей степени разрушения и деградации газопровода.
Результаты последовательности вычисления ординат статистической плотности и функции эмпирического распределения показателей коррозии исследуемого газопровода сведены в табл. 3.
|
Выборочная функция распределения величин зарастания газопровода |
Таблица 3 |
||||||
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Границы |
Интервал |
|
|
|
Ординаты |
|
Эмпирическая |
|
Середина |
|
Частость |
эмпирической |
|
функция |
|
||
разрядов, |
в разряде |
Частота mi |
|
|
||||
разряда hi |
pi =mi /n |
плотности |
|
распределения |
|
|||
мм |
di |
|
|
|
||||
|
|
|
f*(hi)=mi /ndi |
|
F*(hi)=Σpi |
|
||
|
|
|
|
|
|
|
||
0,0—0,1 |
0,1 |
0,05 |
49 |
0,245 |
2,45 |
|
0,245 |
|
0,1—0,2 |
0,1 |
0,15 |
64 |
0,32 |
3,2 |
|
0,565 |
|
0,2—0,3 |
0,1 |
0,25 |
39 |
0,195 |
1,95 |
|
0,76 |
|
0,3—0,4 |
0,1 |
0,35 |
27 |
0,135 |
1,35 |
|
0,895 |
|
0,4—0,5 |
0,1 |
0,45 |
8 |
0,04 |
0,4 |
|
0,935 |
|
0,5—0,6 |
0,1 |
0,55 |
5 |
0,025 |
0,25 |
|
0,96 |
|
0,6—0,7 |
0,1 |
0,65 |
3 |
0,015 |
0,15 |
|
0,975 |
|
0,7—0,8 |
0,1 |
0,75 |
2 |
0,01 |
0,1 |
|
0,985 |
|
0,8—0,9 |
0,1 |
0,85 |
2 |
0,01 |
0,1 |
|
0,995 |
|
0,9—1,0 |
0,1 |
0,95 |
1 |
0,005 |
0,05 |
|
1,00 |
|
|
|
|
n=200 |
|
|
|
|
|
На основе экспериментальных данных были построены гистограммы распределения амплитуд, анализ которых подтверждает правильность заключения о смещении модальных значений высот (выступов) коррозии в область малых величин (рис. 4). В связи с этим эмпирические кривые распределения значений высот было решено проверить на соответствие распределению Шарлье [2], как наиболее адекватному для рассматриваемого случая (табл. 4). По-
51
Научный журнал строительства и архитектуры
лученная выборка представительна и ее объем достаточен для оценки параметров и проверки согласованности выбранного закона распределения.
Рис. 4. Гистограмма распределения выступов коррозии газопровода
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 4 |
|
Результаты сравнения эмпирического распределения величин зарастания в газопроводе |
||||||||
|
|
с распределением Шарлье |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Разряды |
|
Вероятность |
Теоретическое |
|
|
|
mi nt 2 |
|
интервалов |
Абсолютная |
попадания |
|
2 |
|
|||
величин |
частота mi |
измерений |
количество измерений |
|
|
|
|
|
|
nt |
|||||||
в разряде nt = Pi∙n |
|
|
|
|||||
обрастания, мм |
|
в разряд Pi |
|
|
|
|
|
|
0,0—0,1 |
49 |
0,233 |
46,6 |
|
|
0,12 |
|
|
0,1—0,2 |
64 |
0,293 |
58,6 |
|
|
0,50 |
|
|
0,2—0,3 |
39 |
0,206 |
40,6 |
|
|
0,06 |
|
|
0,3—0,4 |
27 |
0,141 |
28,6 |
|
|
0,05 |
|
|
0,4—0,5 |
8 |
0,048 |
9,6 |
|
|
0,27 |
|
|
0,5—0,6 |
5 |
0,032 |
6,4 |
|
|
0,34 |
|
|
0,6—0,7 |
3 |
0,019 |
3,8 |
|
|
0,17 |
|
|
0,7—0,8 |
2 |
0,016 |
3,2 |
|
|
0,45 |
|
|
0,8—0,9 |
2 |
0,014 |
2,8 |
|
|
0,23 |
|
|
0,9—1,0 |
1 |
0,007 |
1,4 |
|
|
0,11 |
|
|
> 1,0 |
0 |
0,003 |
— |
|
|
|
— |
|
|
|
|
|
|
2 2,3 |
|||
Оценка риска коррозии трубопроводов, являющаяся качественной инженерной характеристикой и основанная на распределении Шарлье, определяется по следующей формуле:
|
hкр |
hср |
|
|
1 |
|
|
r 0,5 Ф |
|
|
|
|
|
|
C×f |
|
|
|
|
6 |
|||
|
2 |
2 |
|
|
s |
||
|
|
кр ср |
|
|
|||
2 |
|
hкр |
hср |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
24 Eu f |
|||
|
|
2 |
2 |
|
|
||||
|
|
|
кр ср |
|
|
|
|||
|
h |
h |
|
|
|
|
3 |
|
ур |
ср |
|
, |
(7) |
|
|
|
|
|||
|
|
|
||||
|
2 |
2 |
|
|
|
|
|
|
кр |
ср |
|
||
где Cs, Eu — коэффициент асимметрии и эксцесс эмпирического распространения интервалов между величинами обрастаний; f (2), f (3) — вторая и третья производные нормального распределения; U — квантиль нормального распределения:
52
Выпуск № 3 (63), 2021 ISSN 2541-7592
|
h |
h |
|
|
|
U |
|
кр |
ср |
|
; |
|
|
|
|
||
|
|
|
|||
|
2 |
2 |
|
|
|
|
|
кр ср |
|||
hср, hкр — средняя и критическая величины обрастания; ср, кр — средние квадратичные отклонения величин обрастания.
Графическая интерпретация результатов сравнительного анализа гистограммы величин зарастания газопроводов с плотностью распределения Шарлье представлена на рис. 5.
Критическое зарастание газопровода можно определить из выражения:
h |
2 h |
|
|
hдоп2 |
25 Сvhrh 2 1 hдоп2 25 доп2 |
|
hдоп |
, |
(8) |
|
доп |
|
25 Сvhкр 2 |
|
|
|
|||||
кр |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
где Сvhrh Сv hдоп t /d — коэффициент вариации; t — срок службы; d — диаметр газопровода; α — коэффициент, характеризующий быстроту возрастания шероховатости; hдоп — абсолютная шероховатость для труб стальных сварных в зависимости от срока эксплуатации.
— фактичесоке распределение; 
— теоретическое распределение
Рис. 5. Гистограмма величин коррозии и плотность распределения Шарлье (газопровод после 16 лет эксплуатации)
Выводы. Анализ заключений экспертизы промышленной безопасности по результатам технической диагностики состояния подземных стальных газопроводов различных диаметров и условий эксплуатации свидетельствует о необходимости совершенствования методики оценки параметров зарастания (коррозии) и разработки соответствующих плановых и предупреждающих мероприятий для оптимизации затрат, определения сроков проведения ремонта и остаточного срока эксплуатации трубопроводов. Для решения задачи прогнозирования состояния газопроводов с учетом факторов, влияющих на работоспособность и надежность, на любой период времени предлагается использовать методику оценки по риску зарастания газопровода во времени и фактическому эксплуатационному сроку газопровода.
Анализ результатов исследований позволяет сделать вывод, что параметры зарастания адекватно согласуются с распределением Шарлье, которое можно использовать как для обработки статистических данных, так и для оценки риска коррозии. Полученное при обследовании газопровода диаметром 60 мм после 16 лет эксплуатации относительное стандартное
53
Научный журнал строительства и архитектуры
отклонение в размере 75,1 % указывает на уменьшение проходного сечения вследствие коррозионного зарастания, повышения шероховатости и, как следствие, низкое качество эксплуатационного и технического состояния газопровода.
Предложенная математическая модель дополнительно представляет возможность решения задачи рационального распределения выделенных средств на текущий и капитальный ремонт газораспределительных систем.
Библиографический список
1.Альтшуль, А. Д. Гидравлика и аэродинамика / А. Д. Альтшуль, Л. С. Животовский, Л. П. Иванов. — М.: Стройиздат, 1987. — 414 с.
2.Баясанов, А. Б. Расчет и проектирование городских газовых сетей среднего и высокого давления / Д. Б. Баясанов, З. Я. Быкова. — М.: Стройиздат, 1972. — 207 с.
3.Есин, А. И. Математическое моделирование возрастания шероховатости напорных трубопроводов в условиях длительной эксплуатации / А. И. Есин, Т. Н. Сауткина // Математические методы в технике и технологиях — ММТТ—27: сб. тр. XXVII междунар. науч. конф. — Тамбов, 2014. — Т. 8. — С. 31—34.
4.Есин, А. И. Вероятностная оценка состояния длительно работающих трубопроводов / А. И. Есин, Т. Н. Сауткина // Техническое регулирование в транспортном строительстве. — 2015. — № 6 (14). — С. 36—39.
5.Иоссель, Ю. Я. Математические методы расчета электрохимической коррозии и защиты металлов / Ю. Я. Иоссель, Г. Э. Кленов. — М.: Металлургия, 1984. — 272 с.
6.Калякин, А. М. Прогнозирование роста шероховатости внутренней поверхности водопроводных труб в начале процесса зарастания / А. М. Калякин, Т. Н. Сауткина, Е. В. Чеснокова // Международный научноисследовательский журнал. — 2014. — № 1 (20). — С. 55—57.
7.Кравцов, В. В. Комплексное обследование коррозионного состояния подземных трубопроводов / В. В. Кравцов, А. В. Старочкин, И. Г. Блинов. — Уфа: Уфим. гос. нефт. техн. ун-т, 2012. — 119 с.
8.Марухин, Д. Н. Современные материалы и эффективное оборудование — основа надежной защиты газопроводов от коррозии / Д. Н. Марухин, О. И. Осипова, М. В. Павлутин // ГАЗ РОССИИ. — 2009. — № 1. — С. 38—41.
9.Медведева, О. Н. Использование вероятностного метода для прогноза состояния трубопроводов / О. Н. Медведева, Т. Н. Сауткина // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Сер.: Строительство и архитектура. — 2020. — № 3 (80). — С. 84—95.
10.Павлутин, М. В. Электрохимическая защита от коррозии подземных и подводных металлических конструкций / М. В. Павлутин, Н. Г. Петров, О. В. Вовк. — М.: СОПКОР, 2017. — 408 с.
11.Палашов, В. В. Расчет полной катодной защиты / В. В. Палашов. — М.: Недра, 1988. — 136 с.
12.Ткаченко, В. Н. Методы расчета и проектирования электрохимической защиты трубопроводных сетей от подземной коррозии / В. Н. Ткаченко. — М.: ВНИИОЭНГ. — Депо. 6.04.88. — № 1532-НГ. — 137 с.
13.Ткаченко, В. Н. Электрохимическая защита трубопроводных сетей / В. Н. Ткаченко. — М.: Стройиздат, 2004. — 320 с.
14.Хусу, А. П. Шероховатость поверхностей (теоретико-вероятностный подход) / А. П. Хусу, Ю. Р. Витенберг, В. А. Пальмов. — М.: Наука, 1975. — 344 с.
15.Чиликин, А. Ю. Критерии выявляемости дефектов в сварных соединениях газопроводов методами неразрушающего контроля как способ повышения надежности сетей газораспределения и газопотребления / А. Ю. Чиликин, Д. М. Едомин, Д. В. Корякин // Газовая промышленность. — 2018. — № 5. — С. 85—88.
16.Askari, M. A Comprehensive Review on Internal Corrosion and Cracking of Oil and Gas Pipelines / M. Askari, M. Aliofkhazraei, S. Afroukhteh // Journal of Natural Gas Science and Engineering. — 2019. — Vol. 71. — 102971. — https://doi.org/10.1016/j.jngse.2019.102971.
17.Brenna, A. Monitoring cathodic protection of buried pipeline by means of a potential probe with an embedded zinc reference electrode / A. Brenna, L. Lazzari, M. Pia Pedeferri, M. Ormellese // Materials & Design. — 2017. — Vol. 114. — P. 194—201. — https://doi.org/10.1016/j.matdes.2016.11.089.
18.Li, Ming-Jia. Gas-side fouling, erosion and corrosion of heat exchangers for middle/low temperature waste heat utilization: A review on simulation and experiment / Ming-Jia Li, Song-Zhen Tang, Fei-long Wang, Qin-Xin Zhao, Wen-Quan Tao // Applied Thermal Engineering. — 2017. — Vol. 126. — P. 737—761. — https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2017.07.095.
19.Samimi, A. Solousion for Corrosion Reducing Gas Pipe Line with Inspection for Preventing Fouling in Oil Exchangers / A. Samimi, A. Bagheri, S. Dohan // International Journal of Basic & Applied Sciences. — 2013. — Vol. 2, № 2. — P. 291—301.
20.Qian, Sh. Accelerated corrosion of pipeline steel and reduced cathodic protection effectiveness under direct current interference / Sh. Qian, Y. Frank Cheng // Construction and Building Materials. — 2017. — Vol. 148. — P. 675—685. — https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2017.05.024.
54
Выпуск № 3 (63), 2021 |
ISSN 2541-7592 |
21.Wang, W. A mathematical model of crevice corrosion for buried pipeline with disbonded coatings under cathodic protection / W. Wang, K. Shen, Ju. Yi, Q. Wang // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. — 2016. — Vol. 41. — P. 270—281. — https://doi.org/10.1016/j.jlp.2016.03.024.
22.Zettler, H. U. Modification of Carbon Steel Surfaces to Reduce Corrosion Fouling in Oil and Gas Industry / H. U. Zettler, H. Müller-Steinhagen, B. Hedges // Petroleum Science and Technology. — 2003. — Vol. 21. — Issue 3—4. — P. 681—698. — https://doi.org/10.1081/LFT-120018547.
References
1.Al'tshul', A. D. Gidravlika i aerodinamika / A. D. Al'tshul', L. S. Zhivotovskii, L. P. Ivanov. — M.: Stroiizdat, 1987. — 414 s.
2.Bayasanov, A. B. Raschet i proektirovanie gorodskikh gazovykh setei srednego i vysokogo davleniya / D. B. Bayasanov, Z. Ya. Bykova. — M.: Stroiizdat, 1972. — 207 s.
3.Esin, A. I. Matematicheskoe modelirovanie vozrastaniya sherokhovatosti napornykh truboprovodov v usloviyakh dlitel'noi ekspluatatsii / A. I. Esin, T. N. Sautkina // Matematicheskie metody v tekhnike i tekhnologiyakh — MMTT—27: sb. tr. XXVII mezhdunar. nauch. konf. — Tambov, 2014. — T. 8. — S. 31—34.
4.Esin, A. I. Veroyatnostnaya otsenka sostoyaniya dlitel'no rabotayushchikh truboprovodov / A. I. Esin, T. N. Sautkina // Tekhnicheskoe regulirovanie v transportnom stroitel'stve. — 2015. — № 6 (14). — S. 36—39.
5.Iossel', Yu. Ya. Matematicheskie metody rascheta elektrokhimicheskoi korrozii i zashchity metallov / Yu. Ya. Iossel', G. E. Klenov. — M.: Metallurgiya, 1984. — 272 s.
6.Kalyakin, A. M. Prognozirovanie rosta sherokhovatosti vnutrennei poverkhnosti vodoprovodnykh trub v nachale protsessa zarastaniya / A. M. Kalyakin, T. N. Sautkina, E. V. Chesnokova // Mezhdunarodnyi nauchnoissledovatel'skii zhurnal. — 2014. — № 1 (20). — S. 55—57.
7.Kravtsov, V. V. Kompleksnoe obsledovanie korrozionnogo sostoyaniya podzemnykh truboprovodov / V. V. Kravtsov, A. V. Starochkin, I. G. Blinov. — Ufa: Ufim. gos. neft. tekhn. un-t, 2012. — 119 s.
8.Marukhin, D. N. Sovremennye materialy i effektivnoe oborudovanie — osnova nadezhnoi zashchity gazoprovodov ot korrozii / D. N. Marukhin, O. I. Osipova, M. V. Pavlutin // GAZ ROSSII. — 2009. — № 1. — S. 38—41.
9.Medvedeva, O. N. Ispol'zovanie veroyatnostnogo metoda dlya prognoza sostoyaniya truboprovodov / O. N. Medvedeva, T. N. Sautkina // Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo arkhitekturno-stroitel'nogo universiteta. Ser.: Stroitel'stvo i arkhitektura. — 2020. — № 3 (80). — S. 84—95.
10.Pavlutin, M. V. Elektrokhimicheskaya zashchita ot korrozii podzemnykh i podvodnykh metallicheskikh konstruktsii / M. V. Pavlutin, N. G. Petrov, O. V. Vovk. — M.: SOPKOR, 2017. — 408 s.
11.Palashov, V. V. Raschet polnoi katodnoi zashchity / V. V. Palashov. — M.: Nedra, 1988. — 136 s.
12.Tkachenko, V. N. Metody rascheta i proektirovaniya elektrokhimicheskoi zashchity truboprovodnykh setei ot podzemnoi korrozii / V. N. Tkachenko. — M.: VNIIOENG. — Depo. 6.04.88. — № 1532-NG. — 137 s.
13.Tkachenko, V. N. Elektrokhimicheskaya zashchita truboprovodnykh setei / V. N. Tkachenko. — M.: Stroiizdat, 2004. — 320 s.
14.Khusu, A. P. Sherokhovatost' poverkhnostei (teoretiko-veroyatnostnyi podkhod) / A. P. Khusu, Yu. R. Vitenberg, V. A. Pal'mov. — M.: Nauka, 1975. — 344 s.
15.Chilikin, A. Yu. Kriterii vyyavlyaemosti defektov v svarnykh soedineniyakh gazoprovodov metodami nerazrushayushchego kontrolya kak sposob povysheniya nadezhnosti setei gazoraspredeleniya i gazopotrebleniya / A. Yu. Chilikin, D. M. Edomin, D. V. Koryakin // Gazovaya promyshlennost'. — 2018. — № 5. — S. 85—88.
16.Askari, M. A Comprehensive Review on Internal Corrosion and Cracking of Oil and Gas Pipelines / M. Askari, M. Aliofkhazraei, S. Afroukhteh // Journal of Natural Gas Science and Engineering. — 2019. — Vol. 71. — 102971. — https://doi.org/10.1016/j.jngse.2019.102971.
17.Brenna, A. Monitoring cathodic protection of buried pipeline by means of a potential probe with an embedded zinc reference electrode / A. Brenna, L. Lazzari, M. Pia Pedeferri, M. Ormellese // Materials & Design. — 2017. — Vol. 114. — P. 194—201. — https://doi.org/10.1016/j.matdes.2016.11.089.
18.Li, Ming-Jia. Gas-side fouling, erosion and corrosion of heat exchangers for middle/low temperature waste heat utilization: A review on simulation and experiment / Ming-Jia Li, Song-Zhen Tang, Fei-long Wang, Qin-Xin Zhao, Wen-Quan Tao // Applied Thermal Engineering. — 2017. — Vol. 126. — P. 737—761. — https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2017.07.095.
19.Samimi, A. Solousion for Corrosion Reducing Gas Pipe Line with Inspection for Preventing Fouling in Oil Exchangers / A. Samimi, A. Bagheri, S. Dohan // International Journal of Basic & Applied Sciences. — 2013. — Vol. 2, № 2. — P. 291—301.
20.Qian, Sh. Accelerated corrosion of pipeline steel and reduced cathodic protection effectiveness under direct current interference / Sh. Qian, Y. Frank Cheng // Construction and Building Materials. — 2017. — Vol. 148. — P. 675—685. — https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2017.05.024.
55
Научный журнал строительства и архитектуры
21.Wang, W. A mathematical model of crevice corrosion for buried pipeline with disbonded coatings under cathodic protection / W. Wang, K. Shen, Ju. Yi, Q. Wang // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. — 2016. — Vol. 41. — P. 270—281. — https://doi.org/10.1016/j.jlp.2016.03.024.
22.Zettler, H. U. Modification of Carbon Steel Surfaces to Reduce Corrosion Fouling in Oil and Gas Industry / H. U. Zettler, H. Müller-Steinhagen, B. Hedges // Petroleum Science and Technology. — 2003. — Vol. 21. — Issue 3—4. — P. 681—698. — https://doi.org/10.1081/LFT-120018547.
EXPERIMENTAL DETERMINATION OF THE CORROSION ENCRUSTATION
VALUE IN STEEL GAS PIPELINES
O. N. Medvedeva 1, A. Yu. Chilikin 2, T. N. Sautkina 3
Yuri Gagarin State Technical University of Saratov 1, 2, 3
Russia, Saratov
1D. Sc. in Engineering, Prof. of the Dept. of Heat and Gas Supply, Ventilation, Water Supply and Applied Hydro and Gas Dynamics, tel.: (8452)99-88-93, e-mail: medvedeva-on@mail.ru
2PhD student of the Dept. of Heat and Gas Supply, Ventilation, Water Supply and Applied Hydro and Gas Dynamics, tel.: (8452)99-88-93
3PhD in Engineering, Assoc. Prof. of the Dept. of Heat and Gas Supply, Ventilation, Water Supply
and Applied Hydro and Gas Dynamics, tel.: (8452)99-88-93, e-mail: angelanddiman@mail.ru
Statement of the problem. The operating experience of gas pipelines and gas distribution networks shows that despite the almost complete protection of gas pipelines from corrosion by passive and active methods, more than 55—60 % of the damage detected during the diagnostics process is caused by damage of various corrosive nature. Finding the residual resource of pipelines is a pressing issue in the context of limited funding. The aim of the study is to conduct a detailed analysis of statistical data on internal corrosion of gas pipelines and to assess the magnitude of corrosion overgrowth of used gas pipelines using the developed method of diagnostics and assessment of the condition of pipes using a probabilistic approach to risk assessment.
Results. The article presents the results of experimental measurement of the magnitude of corrosion overgrowth of steel gas pipelines, the regularities of changes in the diameter of the gas pipeline, the values of corrosion protrusions are obtained, the probability of their occurrence and their repeatability are numerically estimated. The processing of the measurement results of the overgrowth of steel gas pipelines was carried out using the methods of mathematical statistics, as a result, the probabilistic numerical characteristics of the investigated parameters of the gas pipeline were obtained.
Conclusions. The histograms of the distribution of amplitudes, built on the basis of experimental data, confirm that the modal values of the heights of corrosion protrusions are shifted to the region of small values. Analysis of the results obtained allows us to conclude that the corrosion parameters are consistent with the Charlier probability distribution. When inspecting gas pipelines, the coefficient of variation exceeding 75 % indicates a decrease in the flow area of the pipe, a decrease in the quality of operation and the condition of gas pipelines.
Keywords: steel gas pipeline, internal corrosion, experimental studies, corrosion fouling, corrosion protrusions, Charlier distributions.
ПОДВЕДЕНЫ ИТОГИ ВТОРОГО ЭТАПА КОНКУРСА НА ИЗДАНИЕ ЛУЧШИХ НАУЧНЫХ ТРУДОВ 2021ГОДА
(ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ)
На II этап конкурса «д» 2021 года было подано 120 заявок. По результатам проведенной экспертизы финансовую поддержку получили 46 проектов.
Посмотреть список поддержанных проектов можно на официальном сайте РФФИ: https://www.rfbr.ru/rffi/ru/rffi_contest_results/o_2122997.
56
Выпуск № 3 (63), 2021 |
ISSN 2541-7592 |
УДК 697.33:697.34
DOI 10.36622/VSTU.2021.63.3.005
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАИЛУЧШЕГО ВАРИАНТА ТРАССЫ ТЕПЛОВОЙ СЕТИ НА НАЧАЛЬНОМ ЭТАПЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
А. А. Чуйкина 1
Воронежский государственный технический университет 1 Россия, г. Воронеж
1 Ассистент кафедры проектирования зданий и сооружений им. Н. В. Троицкого, e-mail: a.a.chuykina@mail.ru
Постановка задачи. Выбор наилучшего варианта трассы тепловой сети на начальном этапе проектирования является сложной многофакторной задачей, кроме того, ввиду отсутствия ряда необходимых конструктивных расчетов ее решение сопровождается ограниченностью набора исходных данных. Таким образом, становится актуальной разработка новой методики проектирования оптимальной трассы системы теплоснабжения, учитывающей качественные и количественные характеристики рассматриваемого объекта.
Результаты. Разработана математическая модель обобщенного аддитивного векторного критерия оптимальности, учитывающая материалоемкость тепловой сети, ее надежность, время строительства, годовые тепловые потери, оборот теплоты и дисперсию температуры у потребителя. Предложен способ определения наилучшего варианта трассы тепловой сети на начальном этапе проектирования путем совместного решения задачи оптимизации методами векторной оптимизации и матричного обобщения. Отмечена целесообразность совместного применения методов попарного сравнения и векторной оптимизации при решении рассматриваемой задачи.
Выводы. Важной характеристикой разработанной математической модели обобщенного критерия является возможность получения более точного решения рассматриваемой оптимизационной задачи при неравномерным распределении тепловой нагрузки посредством смещенной оценки дисперсии температуры у потребителей. Совместное применение методов матричного обобщения, попарного сравнения и векторной оптимизации позволяет повысить точность расчета при решении оптимизационной задачи выбора наилучшей трассы тепловой сети.
Ключевые слова: тепловые сети, нормируемые критерии оптимальности, наилучший вариант трассы, многокритериальная оптимизация, попарное сравнение.
Введение. В работах [7, 11, 12] отмечалось, что выбор лучшего или нескольких равноценных вариантов трассировки тепловой сети является частным случаем многокритериальной задачи оптимизации. Решение данной задачи сопровождается необходимостью определения некоторого числа критериев сравнения рассматриваемых вариантов. Ошибка при выборе данных критериев может привести к некорректному решению.
Входе исследований, результаты которых были приведены в работах [11, 13,14], было обосновано применение укрупненных параметров материальной характеристики М, фактического оборота тепла Zф, времени строительства Тстр, годовых тепловых потерь Qт. п, надежности Rсист и дисперсии температуры у потребителя σ в качестве критериев сравнения. Это позволяет получить более точное решение рассматриваемой оптимизационной задачи на начальном этапе проектирования, когда наблюдается недостаток исходных данных для расчета.
Внастоящее время существует множество методов решения задач оптимизации. Так,
в[7] рассматривается метод обобщенного аддитивного векторного критерия оптимальности,
вработе [12] метод на базе матричного обобщения. Недостатком первого метода является вы-
© Чуйкина А. А., 2021
57
Научный журнал строительства и архитектуры
сокая степень субъективности получаемого решения, связанная с необходимостью назначения весов выбранным частным критериям оптимальности, производимой, как правило, с помощью экспертных оценок. Недостатком второго метода является то, что при его применении (в случае большого числа критериев сравнения) возможно получение только ограниченного набора вариантов, без выделения одного наилучшего. Таким образом, становится актуальной разработка методики выбора наилучшего варианта трассы тепловой сети, лишенной упомянутых недостатков.
1. Нормирование частных критериев выбора наилучшего решения. Поскольку вы-
бранные в качестве критериев оптимальности укрупненные параметры имеют различную размерность, а их величины могут равняться единицам, десятками, сотням и даже тысячам, для корректного применения рассматриваемых критериев необходимо провести их нормирование и приведение к безразмерному виду. Для этого существует несколько способов [10], рассмотрим наиболее распространенные.
Директивное значение частных критериев. Эту величину рекомендуется применять в качестве нормирующего делителя, она задается экспертом. В данном случае преобразованный критерий будет определяться по формуле
|
|
x |
Fi x |
|
|
f |
|
|
, |
(1) |
|
|
|
||||
|
i |
|
Fнорм x |
|
|
|
|
|
i |
|
|
где Fi(x) — критерий оптимальности до нормирования; Fiнорм(x) — i-й нормируемый делитель; fi(x) — нормированное значение критерия оптимальности.
Данный способ возможно применять, например, для показателя фактического оборота тепла. В качестве нормируемого делителя может служить теоретический оборот ZT, который является показателем неизбежного транзита тепловой энергии и минимально возможной величиной. При неизменном расположении источника и потребителей для всех схем этот показатель будет одинаковым, что удобно при нормировании критерия. Главным недостатком данного варианта является предположение того, что задаваемое значение делителя будет образцовым, — выбор данного значения не всегда возможен, особенно в задачах, подобных рассматриваемой.
Максимальное значение частных критериев. В качестве нормирующего делителя пред-
лагается применять максимальное значение величины, которое достигается в области существования проектных решений. Тогда преобразованный критерий будет определяться по формуле
|
|
x |
Fi x |
|
|
f |
|
|
, |
(2) |
|
|
|
||||
|
i |
|
Fmax x |
|
|
где Fmax (x) — максимальное значение критерия оптимальности. Подобный вариант был рассмотрен в работе [7] для удобства представления критериев в графической форме.
Разность между максимальным и минимальным значениями частного критерия в об-
ласти компромисса. Тогда преобразованный критерий оптимальности будет определяться как
|
x 1 |
Fi x Fmax x |
|
|
f |
|
, |
(3) |
|
|
||||
i |
|
Fmin x Fmax x |
|
|
где Fmin (x) — минимальное значение частного критерия оптимальности. В работе [9] этот метод называется наиболее удобным.
Выбор одного из методов является ответственной задачей, влияющей на результат расчета. Например, для показателя надежности первый способ подходит меньше, поскольку сложно определить в каждом конкретном случае требуемую надежность, в связи с этим це-
58
Выпуск № 3 (63), 2021 |
ISSN 2541-7592 |
лесообразно применять третий способ. Поскольку на сегодняшний момент принято считать, что в зависимости от показателя надежности системы теплоснабжения делятся на несколько групп: системы с высокой надежностью (или высоконадежные) — Rсист более 0,9; системы надежные — Rсист от 0,89 до 0,75; системы малонадежные — Rсист от 0,5 до 0,75; системы ненадежные — Rсист менее 0,5, — то в качестве минимального значения можно принять величину 0,5, а в качестве максимального 0,9. Зависимость (3) также целесообразно применить и для оставшихся частных критериев оптимальности рассматриваемой задачи. В качестве Fmax (x) необходимо принять максимальное значение частного критерия в области рассматриваемого решений, а в качестве Fmin (x) минимальное значение.
2. Разработка методики выбора наилучшего варианта трассы тепловой сети. Как отмечалось выше, существует множество методов решения задач оптимизации, выбор одного из них может оказать определяющее влияние на конечный результат. Рассмотренные ранее в работах [7, 11, 12] модели, построенные на методе свертывания частных критериев, базировались на условии наличия качественной информации о множестве частных критериев [1, 2], задаваемой в виде ряда приоритетов одного критерия над другим.
Существует множество способов учета важности частных критериев, например [1, 12]: а) способ последовательной оптимизации критериев с учетом жесткого приоритета — характеризуется тем, что минимизация n-го критерия осуществляется только после получения минимального значения всех предыдущих (n– 1)-х критериев. Недостаток данного метода заключается в возможности вырождения в точку области удовлетворительных решений R; б) способ последовательных уступок — модификация способа последовательной оптимизации: проводится последовательное введение на каждом шаге оптимизации уступки Fn–1,
которая характеризует допустимое отклонение (n–1)-го критерия;
в) способ выделения главного критерия — осуществляется поиск минимума наиболее важного или главного критерия оптимальности F1(x), а значения других критериев — F2(x), F3(x) и т. д. — не должны превышать определенных пороговых значений:
min F x , |
(4) |
|||||
|
1 |
|
|
|
||
|
x R' |
|
||||
R' R R0 ;R0 |
x |
|
gi x gi0 ,i |
|
; |
(5) |
|
2,N |
|||||
г) способ гарантированного результата — проводится изменение наихудшего критерия до уровня основных критериев, в результате данная задача эквивалентна задаче, решаемой с помощью уступок;
д) способ идеальной точки — задается дополнительная информации в виде идеального решения, а исходная задача решается путем построения обобщенного критерия и однокритериальной задачи оптимизации;
е) способ равенства частных критериев — в данном случае наблюдается равнозначность важности критериев:
min F x , |
(6) |
k |
|
x R |
|
R1(x) R2 (x) ... Rk (x) ; |
(7) |
ж) способ свертывания векторного критерия — наиболее распространенный способ для рассматриваемой задачи. Осуществляется объединение частных критериев в один интегральный критерий. В данном случае важность критерия учитывается за счет функции S:
min x R S p,F x , |
(8) |
где р — вес критериев.
59