Методологія багатопараметрового діагностування технічного стану трубопроводів довгортривалої експлуатації

Abstract

Завдання забезпечення промислової безпеки в умовах зростаючого фізичного та морального зношення обладнання на небезпечних виробничих об’єктах України зумовлює підвищення ролі методів і засобів неруйнівного контролю та технічної діагностики. Використання обладнання нафтохімічних, нафтопереробних промислів, об’єктів теплової та ядерної енергетики, яке працює із вибухо- та пожежонебезпечними і токсичними середовищами при надлишкових тисках та температурах, строк експлуатації якого значно перевищує нормативний, є потенційно небезпечне і збільшує ймовірність виникнення аварійних ситуацій. Ресурс безпечної експлуатації металоконструкцій визначається в тому числі фізико-механічними характеристиками металу. Враховуючи сказане вище, визначення механічних характеристик конструкційних сталей та ступеню їх зміни, є важливою та актуальною науково-практичною задачею. В статті подано підхід до вирішення задач визначення параметрів, що характеризують технічний стан металоконструкцій довготривалої експлуатації на прикладі газопроводів. Запропоновано підхід до розроблення методів контролю цих характеристик, що полягає у врахуванні кількох інформативних параметрів за допомогою штучних нейронних мереж, а також визначено напрямки застосування методології для контролю технічного стану трубопроводів (товщина стінки, наявність дефектів типу порушення суцільності, фізико-механічні характеристики та тип мікроструктури).

The safe operating life of metal structures is determined by physico-mechanical characteristic of metal. Determination of mechanical characteristics and degree of their variation in structural steels, which are applied as material in a wide range of structures in industry, is an important and urgent scientifi c-practical task. The paper presents an approach to solution of the problems of determination of parameters, which characterize technical condition of metal structures in long-term service, for the case of gas pipelines. An approach to development of the method of monitoring these characteristics is proposed that consists in allowing for several informative parameters using artifi cial neural networks, and directions of application of the methodology for monitoring technical condition of pipelines (wall thickness, presence of defects of the type of discontinuities, physico-mechanical characteristics and type of microstructure) are outlined.