Recover Data about Detected Defects of Underground Metal Elements of Constructions in Amazon Elasticsearch Service

This paper examines data manipulation in terms of data recovery using cloud computing and search engine. Accidental deletion or problems with the remote service cause information loss. This case has unpredictable consequences, as data must be re-collected. In some cases, this is not possible due to system features. The primary purpose of this work is to offer solutions for received data on detected defects of underground metal structural elements using modern information technologies.The main factors that affect underground metal structural elements' durability are the soil environment's external action and constant maintenance-free use. Defects can usually occur in several places, so control must be carried out along the entire length of the underground network. To avoid the loss of essential data, approaches for recovery using Amazon Web Service and a developed web service based on the REST architecture are considered. The general algorithm of the system is proposed in work to collect and monitor data on defects of underground metal structural elements. The result of the study for the possibility of data recovery using automatic snapshots or backup data duplication for the developed system.

Розробка інформаційного забезпечення автоматизованої системи моніторингу стану промислової безпеки газотранспортної системи

The purpose of the article is to developing the information security of the automated system for monitoring the state of industrial safety of the gas transportation system within the framework of the safety management system, which will enable timely and objective detection of adverse accident hazards (hazardous events) and taking the necessary specific measures to eliminate them and operate the gas transport system safely. It is proved that the basis of the information provision of the automated system for monitoring the state of the industrial safety of the gas transmission system is a methodology that includes the following basic procedures: identifying hazards; qualitative and quantitative assessment of emergencies; establishing of unacceptable (unallowable) risks and their introduction to the information base (register) of unacceptable risks of objects of the gas transportation system; comprehensive assessment and certification of the state of industrial safety of objects of the gas transportation system; identification of effective, productive (efficient) risk management measures. The prospect of further research in this area is the development and implementation of an automated system for monitoring the state of industrial safety of the objects of the gas transmission system based on the results of the research (of the submitted information provision).Метою статті є розробка інформаційного забезпечення автоматизованої системи моніторингу стану промислової безпеки газотранспортної системи у рамках системи управління безпекою праці, яка дасть можливість своєчасно і об’єктивно виявляти несприятливі аварійні ризики (небезпечні події) та вжити необхідні конкретні заходи щодо їхнього усунення і безпечно експлуатувати газотранспортну систему. Доведено, що в основі інформаційного забезпечення автоматизованої системи моніторингу стану промислової безпеки газотранспортної системи лежить методика, яка включає такі основні процедури, як: ідентифікування небезпек; якісне та кількісне оцінювання аварійних ризиків; встановлення недопустимих (неприйнятних) ризиків та внесення їх до інформаційної бази (реєстру) недопустимих ризиків об’єктів газотранспортної системи; комплексне оцінювання та паспортизацію стану промислової безпеки об’єктів газотранспортної системи; визначення дієвих конкретних (ефективних, результативних) заходів управління ризиками. Перспективою подальших досліджень у даному напрямі є розроблення та впровадження автоматизованої системи моніторингу стану промислової безпеки на об’єктах газотранспортної системи на основі результатів дослідження (поданого інформаційного забезпечення)

Improvement of the Model for Calculating the Operating Profit of Industrial Enterprises Taking into Account the Problem of Optimal Distribution of Productive Resources

On the ground of the conducted research, based on the stated goals and objectives, the model of calculating the operating profit of industrial enterprises, which is based on economic and mathematical dependencies, and takes into account the problem of optimal distribution of production resources in the system of operational management has been improved. Great attention has been paid to the analysis of the cost factors in the system of analysis of the ratio of “costs – volume – profit”, the definition of the optimal distribution of productive resources from the set of possible (admissible) ones in the organization of labor and production, the difference between accounting and economic approaches to calculating profit, the difference in approaches to the classification of overhead costs in terms of activity-based costing.On the ground of the conducted research, based on the stated goals and objectives, the model of calculating the operating profit of industrial enterprises, which is based on economic and mathematical dependencies, and takes into account the problem of optimal distribution of production resources in the system of operational management has been improved. Great attention has been paid to the analysis of the cost factors in the system of analysis of the ratio of “costs – volume – profit”, the definition of the optimal distribution of productive resources from the set of possible (admissible) ones in the organization of labor and production, the difference between accounting and economic approaches to calculating profit, the difference in approaches to the classification of overhead costs in terms of activity-based costing

Determining the Place of Depressurization of Underground Pipelines (Gas Pipelines): New Solutions in Industry based on Thermal Image Analysis Using Computer Vision

An analysis of the analytical ratios of the mathematical model, which characterizes the development processes of a corrosion cavern on the surface of an underground metal pipeline, which is placed in the environment of moist soil with an electrolyte solution, is performed. A neural network method for estimating the main informative parameters for determining the place of gas depressurization on the surface of an underground pipe and an expression for calculating the change in gas pressure around a crack after its formation have been developed. The principles of determining the limit values of the parameters of the “pipe-cathodic protection” system are formulated, considering the metal's quality and strength criteria at the top of the cavern.Depressurization causes fluid to flow from the pipeline to the surface. Thermal imaging devices make it possible to detect the place of damage to the pipeline based on the temperature properties of the surrounding objects. Thermal imaging can be used to analyze the location of a fluid leak or warn of it using computer vision. Thus, preventing an accident or even a catastrophe in the pipeline. In the work, the colour gamuts of the thermal image in the places of depressurization are considered, and the regularities of detecting damaged sections of the pipeline are established.An analysis of the analytical ratios of the mathematical model, which characterizes the development processes of a corrosion cavern on the surface of an underground metal pipeline, which is placed in the environment of moist soil with an electrolyte solution, is performed. A neural network method for estimating the main informative parameters for determining the place of gas depressurization on the surface of an underground pipe and an expression for calculating the change in gas pressure around a crack after its formation have been developed. The principles of determining the limit values of the parameters of the “pipe-cathodic protection” system are formulated, considering the metal's quality and strength criteria at the top of the cavern.Depressurization causes fluid to flow from the pipeline to the surface. Thermal imaging devices make it possible to detect the place of damage to the pipeline based on the temperature properties of the surrounding objects. Thermal imaging can be used to analyze the location of a fluid leak or warn of it using computer vision. Thus, preventing an accident or even a catastrophe in the pipeline. In the work, the colour gamuts of the thermal image in the places of depressurization are considered, and the regularities of detecting damaged sections of the pipeline are established

Визначення економічних втрат газотранспортних підприємств від виникнення аварійних ситуацій на магістральних газопроводах

Selection of information was conducted to streamline the theoretical provisions and develop practical recommendations for determining the economic losses of gas transportation companies from accidents and failures on gas transmission pipelines, caused, in particular, by corrosion damage to a pipeline.The classification of losses due to the influence of corrosion on the linear part of gas transmission pipelines was considered. It was clarified that the structure of losses of gas transportation enterprises from corrosion during the operation of the linear part of gas transmission pipelines includes the cost of protecting the elements of structures from corrosion; losses from corrosion of metals. It was proved that the size of economic losses from accidents and failures on gas transmission pipelines to a large extent depends on the quality of the anti-corrosion protection system (measures, methods, ways and means of control), and also on observance of the rules of safe operation.The method of calculating economic losses, caused by accidents and failures on gas pipelines (taking into account the cost of compensation for losses from environmental pollution) is proposed, which takes into account the approach of neural networks and has advantages over the existing ones, as it characterizes: nonlinear quality criterion; the influence of  energy characteristics of the interphase layers and aggressive agents on the corrosion processes in metal; nonlinear character of the monitoring system.On the basis of neural networks, a method of controlling the parameters, characterizing the technical state of steel structures in the oil and gas industry was developed, taking into account the nonlinear model for optimizing information and financial flows. The approach of neural networks can reduce errors in estimating the parameters of a nonlinear model that describes the system for monitoring underground pipelines.Проведено відбір інформації для впорядкування теоретичних положень та розробки практичних рекомендацій щодо визначення економічних втрат газотранспортних підприємств від виникнення аварій та відмов на магістральних газопроводах, спричинених зокрема корозійним руйнуванням трупроводу.Розглянуто класифікацію втрат, які зумовлені впливом корозії на лінійну частину магістральних газопроводів.З’ясовано, що структуру втрат газотранспортних підприємств від корозії при експлуатації лінійної частини магістральних газопроводів складають: витрати на захист елементів конструкцій від корозії; втрати від корозії металів.Доведено, що розмір економічних втрат від аварії та відмов на магістральних газопроводах значною мірою залежить від якості застосовуваної системи протикорозійного захисту (заходів, методів, способів і засобів контролю), а також від дотримання правил безпечної експлуатації.Запропоновано методику розрахунку економічних втрат, викликаних аваріями та відмовами на газопроводах (з урахуванням вартості компенсації втрат від забруднення навколишнього середовища), яка враховує підхід нейронних мереж і має переваги над існуючими, оскільки характеризує: нелінійний критерій якості; вплив енергетичних характеристик міжфазних шарів і агресивного середовища на корозійні процеси в металі; нелінійний характер системи моніторингу.На основі нейронних мереж розроблено метод контролю параметрів, що характеризують технічний стан металоконструкцій в нафтогазовій промисловості, з урахуванням нелінійної моделі для оптимізації інформаційних та фінансових потоків. Підхід нейронних мереж дозволяє зменшити похибки щодо оцінювання параметрів нелінійної моделі, яка описує систему моніторингу підземних трубопроводів

Удосконалення діагностування підземних трубопроводів нафтогазових підприємств на основі визначення водневого показника pH ґрунтових середовищ з використанням нейронних мереж

A set of key parameters and information flows has been formed to simulate stages of probing the outside surface of underground metal pipelines (UMP) taking into account pH of the soil contacting with the pipe metal.Specimens of 17G1S steel placed in acid, alkaline and neutral media were examined using a polarization potential meter in a complex with a contactless current meter. Principles of application of neural networks (NN) in processing experimental results were formulated. A database has been developed. It meets the initial conditions for controlling the soil pH at the boundary with the metal under real conditions.Elements of the optimization approach for assessing pH of a coated UMP in the soil medium were proposed. The approach is based on the multiplicative qualimetric criterion of quality for the UMP section taking into account two groups of coefficients. The first group of coefficients refers to the internal coefficients and characterizes the metal pipeline and the second group refers to the external medium (i.e., soil electrolyte). Elements of the optimization approach for assessing pH of the coated pipeline in the soil medium were proposed.An NN was presented for the "pipeline-coating" system, which:1) is capable of solving the problem of cluster analysis and image classification;2) makes it possible to process data without their prior spectral transformation operating with discrete counts of information signals.The proposed NN type allows it to dynamically expand its own knowledge base of possible types of defects in controlled objects (pipelines) in the process of operation. With the help of the NN, soil pH was assessed for an UMP of 17G1S steel for three situations.The above information is important for improving the methods for controlling oil-and-gas enterprise UMPs, in particular, the methods for a correct assessment of anode current density in metal defects taking into account nonlinear character of informative parameters.Сформировано множество определяющих параметров и информационных потоков для моделирования этапов зондирования внешней поверхности подземного металлического трубопровода (ПМТ) с учетом водородного показателя (ВП) почвы, которая контактирует с металлом трубы.Проведено обследование образцов стали 17Г1С, помещенных в кислые, щелочные и нейтральные среды. Обследование осуществлено с помощью измерителя поляризационного потенциала в комплексе с бесконтактным измерителем тока. Сформулированы принципы использования нейронной сети (НС) для обработки результатов эксперимента. Разработана база данных, которая соответствует начальным условиям для контроля ВП почвы на границе с металлом в реальных условиях.Предложено элементы оптимизационного подхода к оценке ВП ПМТ с покрытием в почвенном среде. В основе подхода лежит мультипликативный квалиметрический критерий качества для участка трубопровода с учетом двух групп коэффициентов. Первая группа коэффициентов касается внутренних коэффициентов и характеризует металл трубопровода, а вторая – внешней среды (почвенного электролита). Предложено элементы оптимизационного подхода к оценке ВП трубопровода с покрытием в почвенном среде.Представлена НС для системы “трубопровод – покрытие”, которая:1) способна содействовать решению задачи кластерного анализа и классификации образов;2) позволяет выполнять обработку данных без предварительного спектрального преобразования, оперируя с дискретными отсчетами информационных сигналов.Предложенный тип НС позволяет ей динамично расширять собственную базу знаний о возможных типах дефектов контролируемых объектов (трубопроводов) в процессе работы. С помощью НС для ПМТ (из стали 17Г1С) проведена оценка ВП почвы для трех ситуаций.Отмечена информация является важной для совершенствования методов контроля ПМТ нефтегазовых предприятий, в частности, методик корректного оценивания плотности анодного тока в дефектах металла с учетом нелинейного характера информативных параметровСформовано множину визначальних параметрів та інформаційних потоків для моделювання етапів зондування зовнішньої поверхні підземного металевого трубопроводу (ПМТ) з урахуванням водневого показника (ВП) ґрунту, який контактує з металом труби.Проведено обстеження зразків сталі 17Г1С, поміщених у кислі, лужні та нейтральні середовища. Обстеження здійснено за допомогою вимірювача поляризаційного потенціалу у комплексі з безконтактним вимірювачем струму. Сформульовано принципи використання нейронної мережі (НМ) для опрацювання результатів експерименту. Розроблено базу даних, яка відповідає початковим умовам для контролю ВП ґрунту на межі з металом в реальних умовах.Запропоновано елементи оптимізаційного підходу щодо оцінювання ВП ПМТ з покриттям у ґрунтовому середовищі. В основі підходу лежить мультиплікативний кваліметричний критерій якості для ділянки ПМТ з урахуванням двох груп коефіцієнтів. Перша група коефіцієнтів стосується внутрішніх коефіцієнтів і характеризує метал трубопроводу, а друга – зовнішнього середовища (ґрунтового електроліту). Запропоновано елементи оптимізаційного підходу щодо оцінювання ВП трубопроводу з покриттям у ґрунтовому середовищі.Представлено НМ для системи “трубопровід – покриття”, яка:1) датна сприяти розв’язуванні задачі кластерного аналізу і класифікації образів;2) дозволяє виконувати обробку даних без попереднього спектрального перетворення, оперуючи з дискретними відліками інформаційних сигналів.Запропонований тип НМ дозволяє їй динамічно розширювати власну базу знань про можливі типи дефектів контрольованих об’єктів (трубопроводів) у процесі роботи. З допомогою НМ для ПМТ (зі сталі 17Г1С) проведено оцінювання ВП ґрунту для трьох ситуацій.Відзначена інформація є важливою для удосконалення методів контролю ПМТ нафтогазових підприємств, зокрема, методик коректного оцінювання густини анодного струму у дефектах металу з урахуванням нелінійного характеру інформативних параметрі

Удосконалення діагностування підземних трубопроводів нафтогазових підприємств на основі визначення водневого показника pH ґрунтових середовищ з використанням нейронних мереж

A set of key parameters and information flows has been formed to simulate stages of probing the outside surface of underground metal pipelines (UMP) taking into account pH of the soil contacting with the pipe metal.Specimens of 17G1S steel placed in acid, alkaline and neutral media were examined using a polarization potential meter in a complex with a contactless current meter. Principles of application of neural networks (NN) in processing experimental results were formulated. A database has been developed. It meets the initial conditions for controlling the soil pH at the boundary with the metal under real conditions.Elements of the optimization approach for assessing pH of a coated UMP in the soil medium were proposed. The approach is based on the multiplicative qualimetric criterion of quality for the UMP section taking into account two groups of coefficients. The first group of coefficients refers to the internal coefficients and characterizes the metal pipeline and the second group refers to the external medium (i.e., soil electrolyte). Elements of the optimization approach for assessing pH of the coated pipeline in the soil medium were proposed.An NN was presented for the "pipeline-coating" system, which:1) is capable of solving the problem of cluster analysis and image classification;2) makes it possible to process data without their prior spectral transformation operating with discrete counts of information signals.The proposed NN type allows it to dynamically expand its own knowledge base of possible types of defects in controlled objects (pipelines) in the process of operation. With the help of the NN, soil pH was assessed for an UMP of 17G1S steel for three situations.The above information is important for improving the methods for controlling oil-and-gas enterprise UMPs, in particular, the methods for a correct assessment of anode current density in metal defects taking into account nonlinear character of informative parameters.Сформировано множество определяющих параметров и информационных потоков для моделирования этапов зондирования внешней поверхности подземного металлического трубопровода (ПМТ) с учетом водородного показателя (ВП) почвы, которая контактирует с металлом трубы.Проведено обследование образцов стали 17Г1С, помещенных в кислые, щелочные и нейтральные среды. Обследование осуществлено с помощью измерителя поляризационного потенциала в комплексе с бесконтактным измерителем тока. Сформулированы принципы использования нейронной сети (НС) для обработки результатов эксперимента. Разработана база данных, которая соответствует начальным условиям для контроля ВП почвы на границе с металлом в реальных условиях.Предложено элементы оптимизационного подхода к оценке ВП ПМТ с покрытием в почвенном среде. В основе подхода лежит мультипликативный квалиметрический критерий качества для участка трубопровода с учетом двух групп коэффициентов. Первая группа коэффициентов касается внутренних коэффициентов и характеризует металл трубопровода, а вторая – внешней среды (почвенного электролита). Предложено элементы оптимизационного подхода к оценке ВП трубопровода с покрытием в почвенном среде.Представлена НС для системы “трубопровод – покрытие”, которая:1) способна содействовать решению задачи кластерного анализа и классификации образов;2) позволяет выполнять обработку данных без предварительного спектрального преобразования, оперируя с дискретными отсчетами информационных сигналов.Предложенный тип НС позволяет ей динамично расширять собственную базу знаний о возможных типах дефектов контролируемых объектов (трубопроводов) в процессе работы. С помощью НС для ПМТ (из стали 17Г1С) проведена оценка ВП почвы для трех ситуаций.Отмечена информация является важной для совершенствования методов контроля ПМТ нефтегазовых предприятий, в частности, методик корректного оценивания плотности анодного тока в дефектах металла с учетом нелинейного характера информативных параметровСформовано множину визначальних параметрів та інформаційних потоків для моделювання етапів зондування зовнішньої поверхні підземного металевого трубопроводу (ПМТ) з урахуванням водневого показника (ВП) ґрунту, який контактує з металом труби.Проведено обстеження зразків сталі 17Г1С, поміщених у кислі, лужні та нейтральні середовища. Обстеження здійснено за допомогою вимірювача поляризаційного потенціалу у комплексі з безконтактним вимірювачем струму. Сформульовано принципи використання нейронної мережі (НМ) для опрацювання результатів експерименту. Розроблено базу даних, яка відповідає початковим умовам для контролю ВП ґрунту на межі з металом в реальних умовах.Запропоновано елементи оптимізаційного підходу щодо оцінювання ВП ПМТ з покриттям у ґрунтовому середовищі. В основі підходу лежить мультиплікативний кваліметричний критерій якості для ділянки ПМТ з урахуванням двох груп коефіцієнтів. Перша група коефіцієнтів стосується внутрішніх коефіцієнтів і характеризує метал трубопроводу, а друга – зовнішнього середовища (ґрунтового електроліту). Запропоновано елементи оптимізаційного підходу щодо оцінювання ВП трубопроводу з покриттям у ґрунтовому середовищі.Представлено НМ для системи “трубопровід – покриття”, яка:1) датна сприяти розв’язуванні задачі кластерного аналізу і класифікації образів;2) дозволяє виконувати обробку даних без попереднього спектрального перетворення, оперуючи з дискретними відліками інформаційних сигналів.Запропонований тип НМ дозволяє їй динамічно розширювати власну базу знань про можливі типи дефектів контрольованих об’єктів (трубопроводів) у процесі роботи. З допомогою НМ для ПМТ (зі сталі 17Г1С) проведено оцінювання ВП ґрунту для трьох ситуацій.Відзначена інформація є важливою для удосконалення методів контролю ПМТ нафтогазових підприємств, зокрема, методик коректного оцінювання густини анодного струму у дефектах металу з урахуванням нелінійного характеру інформативних параметрі

Determination of the Place Depressurization of Underground Pipelines in the Monitoring of Oil and Gas Enterprises

Analytical correlations of mathematical model that characterizes the processes of development of corrosive cavity on the surface of underground metallic pipeline are analysed. A pipeline in the environment of moist soil with solution of electrolyte is placed. In the top of cavity a crack appears and translates the system “underground pipeline (UP) – pumping station (PS)” in the state of depressurization. A new approach is proposed for diagnosing places of underground pipeline depressurization on the basis of two types of devices: pressure sensors and non-destructive testing devices, with the help of which we measure potentials and corrosion currents in surface defects. The presence of only pressure sensors makes it possible to set the coordinates of depressurization with a large error – 20…25%. Diagnosis of the pipeline only by devices BVS-K, VPP-M (at the first stage) allows to reveal surface defects. But this information is not enough for a qualitative experiment, as shown by the qualimetric quality criterion. Taking into account the pressure data in the second stage allows to determine which of the defects is the leakage point. A test example for the distance L1 = 6km from the pumping station of the pipeline is considered. The results of the experiment are used for the example and the growth time of the corrosion crack t* = 0.62 year is established. On the basis of computational experiment the errors of estimating of crack growth time t* and coordinates of the leakage points was established. They present 5…7 %. Based on the method of neural networks, the main informative parameters for determining the places of depressurization on the surface of the underground pipe are estimated. A method for estimating the gas pressure change in the vicinity of the crack after depressurization of the pipeline was proposed. The principles of determining the limit values of the parameters of the system “pipeline – pumping station” taking into account the criteria of quality and strength of the metal are formulated

Виявлення особливостей функціонування системи протикорозійного захисту підземних трубопроводів нафтогазових підприємств з використанням нейронних мереж

The information was reviewed to orderly arrange theoretical provisions and to devise practical recommendations for the diagnostic examination of a system for the anti-corrosion protection of underground metal oil and gas pipelines.A set of informative parameters for modeling functional relations and determining polarization potential in the system "underground metal structure – cathodic protection plant" was formed.It was proposed to apply the algorithm of prediction of corrosive current, the approach of non-linear programming, as well as the neural network, including the corresponding methods of learning, for a pipeline section, taking into account the polarization potential on the outer surface. The test set to evaluate the effectiveness of a neural network was formed.The above-mentioned information is essential for the improvement of the equipment of distant control of metal structures of oil and gas enterprises, that is, the procedures for correct measuring and evaluating direct and alternating voltages, as well as polarization potential in a pipeline.The methods and algorithms of neural networks, which are used to control the anticorrosive protection of underground pipelines, were explored. The study of the effectiveness of artificial neural networks, specifically, a two-layer network of direct propagation with the function of prediction of the resource of metal pipes. Using the polarization potential, we detected the capability of neural networks to perform inaccessible for conventional mathematics operations of processing, comparison, classification of images, capability of self-learning and self-organization relative to underground pipelines. The qualimetric quality criterion for a pipeline section, taking into consideration the optimal range of polarization potential was improved.We developed the method for prediction of the polarization potential of a cathodic protection plant and transitional specific resistance of the insulating coating on the surface of an underground metal structure using a neural network. Taking into consideration the results of analysis of polarization potential and transitional specific resistance, the methodology of formation of information support for procedures of degradation of anticorrosive dielectric coating and metal on the outer surface of an underground metal structure, as well as for predicting its resource, was designedПроведен отбор информации для упорядочения теоретических положений и разработки практических рекомендаций для диагностических обследований системы противокоррозионной защиты подземных металлических нефтегазовых трубопроводов.Сформировано множество информативных параметров для моделирования функциональных связей и определения поляризационного потенциала в системе “подземная металлоконструкция – установка катодной защиты”.Для участка трубопровода с учетом поляризационного потенциала на наружной поверхности предложено применить алгоритм прогнозирования коррозионного тока, подход нелинейного программирования, а также нейронную сеть, включающую соответствующие методы обучения. Сформировано тестирующее множество для оценки эффективности нейронной сети.Отмеченная информация является важной для совершенствования аппаратуры дистанционного контроля металлических конструкций нефтегазовых предприятий, то есть методик корректного измерения и оценки постоянных и переменных напряжений, а также поляризационного потенциала на трубопроводе.Рассмотрены методы и алгоритмы нейронных сетей, которые применяют для управления антикоррозийной защитой подземных трубопроводов. Проведено исследование эффективности искусственных нейронных сетей, в частности двухслойной сети прямого распространения с функцией прогнозирования ресурса металлических труб. С использованием поляризационного потенциала обнаружена способность нейронных сетей выполнять недоступные для традиционной математики операции обработки, сравнения, классификации образов, возможность самообучения и самоорганизации относительно подземных трубопроводов. Усовершенствован квалиметрический критерий качества для участка трубопровода с учетом оптимального диапазона поляризационного потенциала.Разработан метод прогнозирования поляризационного потенциала установки катодной защиты и переходного удельного сопротивления изоляционного покрытия на поверхности подземной металлоконструкции с использованием нейронной сети. С учетом результатов анализа поляризационного потенциала и переходного удельного сопротивления конструкции разработана методология формирования информационного обеспечения для методик деградации антикоррозионной диэлектрического покрытия и металла на наружной поверхности подземной металлоконструкции, а также для прогнозирования ее ресурсаПроведен отбор информации для упорядочения теоретических положений и разработки практических рекомендаций для диагностических обследований системы противокоррозионной защиты подземных металлических нефтегазовых трубопроводов.Сформировано множество информативных параметров для моделирования функциональных связей и определения поляризационного потенциала в системе “подземная металлоконструкция – установка катодной защиты”.Для участка трубопровода с учетом поляризационного потенциала на наружной поверхности предложено применить алгоритм прогнозирования коррозионного тока, подход нелинейного программирования, а также нейронную сеть, включающую соответствующие методы обучения. Сформировано тестирующее множество для оценки эффективности нейронной сети.Отмеченная информация является важной для совершенствования аппаратуры дистанционного контроля металлических конструкций нефтегазовых предприятий, то есть методик корректного измерения и оценки постоянных и переменных напряжений, а также поляризационного потенциала на трубопроводе.Рассмотрены методы и алгоритмы нейронных сетей, которые применяют для управления антикоррозийной защитой подземных трубопроводов. Проведено исследование эффективности искусственных нейронных сетей, в частности двухслойной сети прямого распространения с функцией прогнозирования ресурса металлических труб. С использованием поляризационного потенциала обнаружена способность нейронных сетей выполнять недоступные для традиционной математики операции обработки, сравнения, классификации образов, возможность самообучения и самоорганизации относительно подземных трубопроводов. Усовершенствован квалиметрический критерий качества для участка трубопровода с учетом оптимального диапазона поляризационного потенциала.Разработан метод прогнозирования поляризационного потенциала установки катодной защиты и переходного удельного сопротивления изоляционного покрытия на поверхности подземной металлоконструкции с использованием нейронной сети. С учетом результатов анализа поляризационного потенциала и переходного удельного сопротивления конструкции разработана методология формирования информационного обеспечения для методик деградации антикоррозионной диэлектрического покрытия и металла на наружной поверхности подземной металлоконструкции, а также для прогнозирования ее ресурсаПроведено відбір інформації для впорядкування теоретичних положень та розробки практичних рекомендацій щодо діагностичних обстежень системи протикорозійного захисту підземних металевих нафтогазових трубопроводів.Сформовано множину інформативних параметрів для моделювання функціональних зв’язків та визначення поляризаційного потенціалу у системі “підземна металоконструкція – установка катодного захисту”.Для ділянки трубопроводу з урахуванням поляризаційного потенціалу на зовнішній поверхні запропоновано застосувати алгоритм прогнозування корозійного струму, підхід нелінійного програмування, а також нейронну мережу, що включає відповідні методи навчання. Сформовано тестуючу множину для оцінювання ефективності нейронної мережі.Відзначена інформація є важливою для удосконалення апаратури дистанційного контролю металевих конструкцій нафтогазових підприємств, тобто методик коректного вимірювання та оцінювання постійних і змінних напруг та поляризаційного потенціалу на трубопроводі.Розглянуто методи та алгоритми нейронних мереж, які застосовують для керування протикорозійним захистом підземних трубопроводів. Проведено дослідження ефективності штучних нейронних мереж, зокрема двошарової мережі прямого розповсюдження з функцією прогнозування ресурсу металевих труб. З використанням поляризаційного потенціалу виявлено здатність нейронних мереж виконувати недоступні для традиційної математики операції обробки, порівняння, класифікації образів, можливість самонавчання та самоорганізації стосовно підземних трубопроводів. Удосконалено кваліметричний критерій якості для ділянки трубопроводу з урахуванням оптимального діапазону поляризаційного потенціалу.Розроблено метод прогнозування поляризаційного потенціалу установки катодного захисту і перехідного питомого опору ізоляційного покриття на поверхні підземної металоконструкції з використанням нейронної мережі. За результатами аналізу поляризаційного потенціалу і перехідного питомого опору конструкції розроблено методологію формування інформаційного забезпечення для методик деградації антикорозійного діелектричного покриття та металу на зовнішній поверхні підземної металоконструкції, а також для прогнозування її ресурс

Формування інструментарію розвитку системи контролю якості функціонування підземних трубопроводів нафтогазових підприємств з використанням нейронних мереж

A set of defining parameters for modeling stages of a surface defect propagation in the outer surface of a metal pipeline taking into consideration fatigue strength has been formed.For a section of a pipeline with a surface defect, it was proposed to use an algorithm of forecasting polarization potentials using means of neural networks. A procedure of functioning of the testing set was elaborated for estimating efficiency of neural networks. The procedure includes appropriate training methods.According to the results of analysis of interconnected deformation and corrosion processes, elements of a methodology of formation of information support for forecasting service life of a linear part of underground metal pipelines taking into consideration corrosion fatigue have been developed.Known results of estimation of service life of underground metal pipelines assumed linear nature of corrosion rate. Relevant information was presented in international and national standards. Recent experimental studies have shown that it is advisable to take into consideration nonlinear nature of corrosion rate in the outer surface of underground metal pipelines (BMP).A BMP section was inspected with the aid of a polarization potential meter together with a contactless current meter and principles of using neural networks for processing experimental results were formulated. An example of actual BMP was considered and analyzed for metal of a pipe of 17G1S grade steel with a corrosion defect in its outer surface. This analysis has resulted in estimation of metal service life and revealed nonlinearity characterized by magnitude of d=1.136.A control method and procedures for estimating polarization potentials with the help of neural networks were proposed. They make it possible to describe the process of corrosion defect propagation into the depth of the pipe wall physically sound and mathematically more correct in contrast to the standard procedures.The information presented is important for improving methods of control of underground metal pipelines operated by oil and gas enterprises, in particular, methods of correct measurement and evaluation of polarization potentials and anode currents in insulation defects taking into consideration nonlinearity of informative parametersСформировано множество определяющих параметров для моделирования этапов развития поверхностных дефектов на внешней поверхности металлического трубопровода с учетом усталостной прочности.Для участка трубопровода с поверхностным дефектом предложено использовать алгоритм прогнозирования поляризационного потенциала с использованием средств нейронной сети. Сформирована методика функционирования тестирующего множества для оценивания эффективности нейронной сети, включающая соответствующие методы обучения. По результатам анализа взаимосвязанных деформационных и коррозионных процессов разработаны элементы методологии формирования информационного обеспечения прогнозирования ресурса линейной части подземного металлического трубопровода с учетом коррозионной усталости.Известные результаты оценивания ресурса подземного металлического трубопровода (ПМТ) предусматривали линейный характер скорости коррозии. Соответствующая информация представлена в международных и национальных стандартах. Проведенные в последнее время экспериментальные исследования показали, что целесообразно учитывать нелинейный характер скорости коррозии на внешней поверхности ПМТ.Проведено обследование участка ПМТ с помощью измерителя поляризационного потенциала (ВПП) в комплексе с бесконтактным измерителем тока (БВС) и сформулированы принципы использования нейронной сети для обработки результатов эксперимента. Рассмотрен конкретный пример для ПМТ, в результате анализа которого с помощью нейронной сети для подземной трубы (из стали 17Г1С) с коррозийным дефектом на внешней поверхности проведено оценивание ресурса металла и выявлена нелинейность, величину которой характеризует отношение d=1,136.Предложен метод контроля и методики оценивания поляризационного потенциала с помощью нейронной сети. Они позволяют физически обоснованно и математически более корректно в отличие от стандартных описать процедуру распространения коррозионных дефектов в глубину трубы.Отмеченная информация является важной для усовершенствования методов контроля подземных металлических труб нефтегазовых предприятий, в частности, методик корректного измерения и оценивания поляризационных потенциалов и анодных токов в дефектах изоляционных покрытий с учетом нелинейности информативных параметровСформовано множину визначальних параметрів для моделювання етапів розвитку поверхневого дефекту на зовнішній поверхні металевого трубопроводу з урахуванням втомної міцності.Для ділянки трубопроводу з поверхневим дефектом запропоновано застосувати алгоритм прогнозування поляризаційного потенціалу з використанням засобів нейронної мережі. Сформовано методику функціонування тестуючої множини для оцінювання ефективності нейронної мережі, що включає відповідні методи навчання. За результатами аналізу взаємозв’язаних деформаційних та корозійних процесів розроблено елементи методології формування інформаційного забезпечення прогнозування ресурсу лінійної частини підземного металевого трубопроводу з урахуванням корозійної втоми.Відомі результати оцінювання ресурсу підземного металевого трубопроводу (ПМТ) передбачали лінійний характер швидкості корозії. Відповідна інформація представлена в міжнародних та національних стандартах. Проведені в останній час експериментальні дослідження показали, що доцільно враховувати нелінійний характер швидкості корозії на зовнішній поверхні ПМТ.Проведено обстеження ділянки ПМТ за допомогою вимірювача поляризаційного потенціалу (ВПП) у комплексі з безконтактним вимірювачем струму (БВС) і сформульовано принципи використання нейронної мережі для опрацювання результатів експерименту. Розглянуто конкретний приклад для ПМТ, в результаті аналізу якого з допомогою нейронної мережі для підземної труби (зі сталі 17Г1С) з корозійним дефектом на зовнішній поверхні проведено оцінювання ресурсу металу і виявлено нелінійність, величину якої характеризує відношення d=1,136.Запропоновано метод контролю і методики оцінювання поляризаційного потенціалу з допомогою нейронної мережі. Вони дозволяють фізично обґрунтовано та математично більш коректно на відміну від стандартних описати процедуру поширення корозійних дефектів у глибину труби.Відзначена інформація є важливою для удосконалення методів контролю підземних металевих труб нафтогазових підприємств, зокрема, методик коректного вимірювання та оцінювання поляризаційних потенціалів та анодних струмів у дефектах ізоляційних покрить з урахуванням нелінійності інформативних параметрі