Resilient IoT-based Monitoring System for Crude Oil Pipelines

International audiencePipeline networks dominate the oil and gas mid-stream sector, and although the safest means of transportation for oil and gas products, they are susceptible to failures. These failures are due to manufacturing defects, environmental effects, material degradation, or third party interference through sabotage and vandalism. Internet of Things (IoT)-based solutions are promising to address these by monitoring and predicting failures. However, some challenges remain in the deployment of industrial IoT-based solutions, as the reliability, the robustness, the maintainability, the scalability, the energy consumption, etc. This paper is therefore aimed at highlighting potential solutions for detection and mitigation of pipeline failures while addressing the robustness, the cost and scalability issues of such approach efficiently across the network infrastructure, data and service layers

HyDiLLEch: a WSN-based Distributed Leak Detection and Localisation in Crude Oil Pipelines

International audienceOne of the major failures attributed to pipeline transportation of crude oil is oil leakages and spills. Hence, it is monitored via several classical leak detection techniques (LDTs), which are more recently implemented on centralised wireless sensor networks (WSN)-based leak detection and monitoring systems (LDMS). However, the LDTs are sometimes prone to high false alarms, and the LDMS are sensitive to single points of failure. Thus, we propose HyDiLLEch, a distributed leakage detection and localisation technique based on a fusion of several LDTs. In this work, we implemented HyDiLLEch and compared it to the individual LDTs in terms of communication efficiency and leakage detection and localisation accuracy. With HyDiLLEch, the number of nodes detecting and localising leakages increases by a maximum of four to six times, thereby eliminating single points of failures. In addition, we improve the accuracy of localisation in nodes physically-close to the leak and maintain an average of 96% accuracy with little to no communication overhead

R-MDP: A Game Theory Approach for Fault-Tolerant Data and Service Management in Crude Oil Pipelines Monitoring Systems

International audienceFailures in pipeline transportation of crude oil have numerous adverse effects, such as ecological degradation, environmental pollution and a decrease in revenue for the operators, to mention a few. Efficient data and service management can predict and prevent these failures, reducing the downtime of the pipeline infrastructure, among other benefits. Thus, we propose a two-stage approach to data and service management in Leakage Detection and Monitoring Systems (LDMS) for crude oil pipelines. It aims to maximise the accuracy of leakage detec- tion and localisation in a fault-tolerant and energy-efficient manner. The problem is modelled as a Markov Decision Process (MDP) based on the historical incident data from the Nigerian National Petroleum Corporation (NNPC) pipeline networks. Results obtained guarantee detection in at least two deployed nodes with a minimum localisation accuracy of 90%. Additionally, we achieved approximately 77% and 26% reduction in energy consumption compared to a pessimistic strategy and a globalised heuristic approach, respectively

Système de surveillance basé sur l'IoT résilient pour l'industrie pétrolière et gazière nigériane

Pipeline failures in crude oil transportation occur due to ageing infrastructure, third-party interferences, equipment defects and naturally occurring failures. Consequently, hydrocarbons are released into the environment resulting in environmental pollution, ecological degradation, and unprecedented loss of lives and revenue. Hence, multiple leakage detection and monitoring systems (LDMS) are employed to mitigate such failures. More recently, these LDMS include Wireless Sensor Networks (WSN) and Internet of Things (IoT)-based systems. While they are proven more efficient than other LDMS, many challenges exist in adopting such systems for pipeline monitoring. These include fault tolerance, energy consumption, accuracy in leakage detection and localisation, and high false alarms, to cite a few. Therefore, our work seeks to address some challenges in implementing IoT-based systems for crude oil pipelines in a resilient end-to-end manner. Specifically, we consider the aspect of accurate leakage detection and localisation by introducing a unique node placement strategy based on fluid propagation for sensitive and multi-sized leakage detection. We also propose a new distributed leakage detection technique (HyDiLLEch) in the WSN layer. It is based on a fusion of existing leakage detection techniques such as the negative pressure wave method, gradient-based method, and pressure point analysis. With HyDiLLEch, we efficiently eliminate single points of failure. Furthermore, we implement fault-tolerant data and service management in the fog layer utilising the Nigerian National Petroleum Corporation (NNPC) pipeline network as a use case. The problem is modelled as a regionalised data-driven game against nature on the NNPC pipeline. Our proposed regionalised solution (R-MDP) using reinforcement learning optimises accuracy and fault tolerance while minimising energy consumption. Overall, our system guarantees resiliency to failures and efficiency in terms of detection and localisation accuracy and energy consumption.Les défaillances d'oléoducs dans le transport du pétrole brut se produisent en raison du vieillissement de l'infrastructure, des interférences de tiers, des défauts d'équipement et des défaillances naturelles. Par conséquent, des hydrocarbures sont rejetés dans l'environnement, entraînant une pollution de l'environnement, une dégradation écologique et des pertes de vies et de revenus sans précédent. Par conséquent, plusieurs systèmes de détection et de surveillance des fuites (LDMS) sont utilisés pour atténuer ces défaillances. Plus récemment, ces LDMS incluent les réseaux de capteurs sans fil (WSN) et les systèmes basés sur l'Internet des objets (IoT). Bien qu'ils se soient avérés plus efficaces que d'autres LDMS, de nombreux défis existent dans l'adoption de tels systèmes pour la surveillance des pipelines. Ceux-ci incluent la tolérance aux pannes, la consommation d'énergie, la précision de la détection et de la localisation des fuites et le nombre élevé de fausses alarmes, pour n'en citer que quelques-uns. Par conséquent, notre travail vise à relever certains défis dans la mise en œuvre de systèmes basés sur l'IdO pour les oléoducs de pétrole brut de bout en bout de manière résiliente. Plus précisément, nous considérons les aspects de détection et localisation précises des fuites en introduisant une stratégie de placement de nœud unique basée sur la propagation des fluides pour une détection de fuite sensible et multi-tailles. Nous proposons également une nouvelle technique de détection de fuite distribuée (HyDiLLEch) dans la couche WSN. Elle est basée sur une fusion des techniques de détection de fuites existantes telles que la méthode des ondes de pression négative, la méthode basée sur le gradient et l'analyse des points de pression. Avec HyDiLLEch, nous éliminons efficacement les points de défaillance uniques. En outre, nous mettons en œuvre une gestion des données et des services tolérante aux pannes dans la couche de inrastructure Edge en utilisant le réseau de oléoducs de la Nigerian National Petroleum Corporation (NNPC) comme cas d'utilisation. Le problème est modélisé par la théorie des jeux avec une approche régionalisée du réseaux NNPC contre la nature. Notre proposition de solution régionalisée (R-MDP) utilise l'apprentissage par renforcement et optimise la précision et la tolérance aux pannes tout en minimisant la consommation d'énergie. Dans l'ensemble, notre système garantit la résilience aux pannes et l'efficacité en termes de précision de détection et de localisation et de consommation d'énergie

Système de surveillance basé sur l'IoT résilient pour l'industrie pétrolière et gazière nigériane

Les défaillances d'oléoducs dans le transport du pétrole brut se produisent en raison du vieillissement de l'infrastructure, des interférences de tiers, des défauts d'équipement et des défaillances naturelles. Par conséquent, des hydrocarbures sont rejetés dans l'environnement, entraînant une pollution de l'environnement, une dégradation écologique et des pertes de vies et de revenus sans précédent. Par conséquent, plusieurs systèmes de détection et de surveillance des fuites (LDMS) sont utilisés pour atténuer ces défaillances. Plus récemment, ces LDMS incluent les réseaux de capteurs sans fil (WSN) et les systèmes basés sur l'Internet des objets (IoT). Bien qu'ils se soient avérés plus efficaces que d'autres LDMS, de nombreux défis existent dans l'adoption de tels systèmes pour la surveillance des pipelines. Ceux-ci incluent la tolérance aux pannes, la consommation d'énergie, la précision de la détection et de la localisation des fuites et le nombre élevé de fausses alarmes, pour n'en citer que quelques-uns. Par conséquent, notre travail vise à relever certains défis dans la mise en œuvre de systèmes basés sur l'IdO pour les oléoducs de pétrole brut de bout en bout de manière résiliente. Plus précisément, nous considérons les aspects de détection et localisation précises des fuites en introduisant une stratégie de placement de nœud unique basée sur la propagation des fluides pour une détection de fuite sensible et multi-tailles. Nous proposons également une nouvelle technique de détection de fuite distribuée (HyDiLLEch) dans la couche WSN. Elle est basée sur une fusion des techniques de détection de fuites existantes telles que la méthode des ondes de pression négative, la méthode basée sur le gradient et l'analyse des points de pression. Avec HyDiLLEch, nous éliminons efficacement les points de défaillance uniques. En outre, nous mettons en œuvre une gestion des données et des services tolérante aux pannes dans la couche de inrastructure Edge en utilisant le réseau de oléoducs de la Nigerian National Petroleum Corporation (NNPC) comme cas d'utilisation. Le problème est modélisé par la théorie des jeux avec une approche régionalisée du réseaux NNPC contre la nature. Notre proposition de solution régionalisée (R-MDP) utilise l'apprentissage par renforcement et optimise la précision et la tolérance aux pannes tout en minimisant la consommation d'énergie. Dans l'ensemble, notre système garantit la résilience aux pannes et l'efficacité en termes de précision de détection et de localisation et de consommation d'énergie.Pipeline failures in crude oil transportation occur due to ageing infrastructure, third-party interferences, equipment defects and naturally occurring failures. Consequently, hydrocarbons are released into the environment resulting in environmental pollution, ecological degradation, and unprecedented loss of lives and revenue. Hence, multiple leakage detection and monitoring systems (LDMS) are employed to mitigate such failures. More recently, these LDMS include Wireless Sensor Networks (WSN) and Internet of Things (IoT)-based systems. While they are proven more efficient than other LDMS, many challenges exist in adopting such systems for pipeline monitoring. These include fault tolerance, energy consumption, accuracy in leakage detection and localisation, and high false alarms, to cite a few. Therefore, our work seeks to address some challenges in implementing IoT-based systems for crude oil pipelines in a resilient end-to-end manner. Specifically, we consider the aspect of accurate leakage detection and localisation by introducing a unique node placement strategy based on fluid propagation for sensitive and multi-sized leakage detection. We also propose a new distributed leakage detection technique (HyDiLLEch) in the WSN layer. It is based on a fusion of existing leakage detection techniques such as the negative pressure wave method, gradient-based method, and pressure point analysis. With HyDiLLEch, we efficiently eliminate single points of failure. Furthermore, we implement fault-tolerant data and service management in the fog layer utilising the Nigerian National Petroleum Corporation (NNPC) pipeline network as a use case. The problem is modelled as a regionalised data-driven game against nature on the NNPC pipeline. Our proposed regionalised solution (R-MDP) using reinforcement learning optimises accuracy and fault tolerance while minimising energy consumption. Overall, our system guarantees resiliency to failures and efficiency in terms of detection and localisation accuracy and energy consumption

Système de surveillance basé sur l'IoT résilient pour l'industrie pétrolière et gazière nigériane

Pipeline failures in crude oil transportation occur due to ageing infrastructure, third-party interferences, equipment defects and naturally occurring failures. Consequently, hydrocarbons are released into the environment resulting in environmental pollution, ecological degradation, and unprecedented loss of lives and revenue. Hence, multiple leakage detection and monitoring systems (LDMS) are employed to mitigate such failures. More recently, these LDMS include Wireless Sensor Networks (WSN) and Internet of Things (IoT)-based systems. While they are proven more efficient than other LDMS, many challenges exist in adopting such systems for pipeline monitoring. These include fault tolerance, energy consumption, accuracy in leakage detection and localisation, and high false alarms, to cite a few. Therefore, our work seeks to address some challenges in implementing IoT-based systems for crude oil pipelines in a resilient end-to-end manner. Specifically, we consider the aspect of accurate leakage detection and localisation by introducing a unique node placement strategy based on fluid propagation for sensitive and multi-sized leakage detection. We also propose a new distributed leakage detection technique (HyDiLLEch) in the WSN layer. It is based on a fusion of existing leakage detection techniques such as the negative pressure wave method, gradient-based method, and pressure point analysis. With HyDiLLEch, we efficiently eliminate single points of failure. Furthermore, we implement fault-tolerant data and service management in the fog layer utilising the Nigerian National Petroleum Corporation (NNPC) pipeline network as a use case. The problem is modelled as a regionalised data-driven game against nature on the NNPC pipeline. Our proposed regionalised solution (R-MDP) using reinforcement learning optimises accuracy and fault tolerance while minimising energy consumption. Overall, our system guarantees resiliency to failures and efficiency in terms of detection and localisation accuracy and energy consumption.Les défaillances d'oléoducs dans le transport du pétrole brut se produisent en raison du vieillissement de l'infrastructure, des interférences de tiers, des défauts d'équipement et des défaillances naturelles. Par conséquent, des hydrocarbures sont rejetés dans l'environnement, entraînant une pollution de l'environnement, une dégradation écologique et des pertes de vies et de revenus sans précédent. Par conséquent, plusieurs systèmes de détection et de surveillance des fuites (LDMS) sont utilisés pour atténuer ces défaillances. Plus récemment, ces LDMS incluent les réseaux de capteurs sans fil (WSN) et les systèmes basés sur l'Internet des objets (IoT). Bien qu'ils se soient avérés plus efficaces que d'autres LDMS, de nombreux défis existent dans l'adoption de tels systèmes pour la surveillance des pipelines. Ceux-ci incluent la tolérance aux pannes, la consommation d'énergie, la précision de la détection et de la localisation des fuites et le nombre élevé de fausses alarmes, pour n'en citer que quelques-uns. Par conséquent, notre travail vise à relever certains défis dans la mise en œuvre de systèmes basés sur l'IdO pour les oléoducs de pétrole brut de bout en bout de manière résiliente. Plus précisément, nous considérons les aspects de détection et localisation précises des fuites en introduisant une stratégie de placement de nœud unique basée sur la propagation des fluides pour une détection de fuite sensible et multi-tailles. Nous proposons également une nouvelle technique de détection de fuite distribuée (HyDiLLEch) dans la couche WSN. Elle est basée sur une fusion des techniques de détection de fuites existantes telles que la méthode des ondes de pression négative, la méthode basée sur le gradient et l'analyse des points de pression. Avec HyDiLLEch, nous éliminons efficacement les points de défaillance uniques. En outre, nous mettons en œuvre une gestion des données et des services tolérante aux pannes dans la couche de inrastructure Edge en utilisant le réseau de oléoducs de la Nigerian National Petroleum Corporation (NNPC) comme cas d'utilisation. Le problème est modélisé par la théorie des jeux avec une approche régionalisée du réseaux NNPC contre la nature. Notre proposition de solution régionalisée (R-MDP) utilise l'apprentissage par renforcement et optimise la précision et la tolérance aux pannes tout en minimisant la consommation d'énergie. Dans l'ensemble, notre système garantit la résilience aux pannes et l'efficacité en termes de précision de détection et de localisation et de consommation d'énergie

Development and Analysis of a Distributed Leak Detection and Localisation System for Crude Oil Pipelines

Crude oil leakages and spills (OLS) are some of the problems attributed to pipeline failures in the oil and gas industry’s midstream sector. Consequently, they are monitored via several leakage detection and localisation techniques (LDTs) comprising classical methods and, recently, Internet of Things (IoT)-based systems via wireless sensor networks (WSNs). Although the latter techniques are proven to be more efficient, they are susceptible to other types of failures such as high false alarms or single point of failure (SPOF) due to their centralised implementations. Therefore, in this work, we present a hybrid distributed leakage detection and localisation technique (HyDiLLEch), which combines multiple classical LDTs. The technique is implemented in two versions, a single-hop and a double-hop version. The evaluation of the results is based on the resilience to SPOFs, the accuracy of detection and localisation, and communication efficiency. The results obtained from the placement strategy and the distributed spatial data correlation include increased sensitivity to leakage detection and localisation and the elimination of the SPOF related to the centralised LDTs by increasing the number of node-detecting and localising (NDL) leakages to four and six in the single-hop and double-hop versions, respectively. In addition, the accuracy of leakages is improved from 0 to 32 m in nodes that were physically close to the leakage points while keeping the communication overhead minimal