Оптимизация управления целостностью трубопроводов с помощью индивидуального моделирования рисков: тематическое исследование в Казахстане

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В настоящее время лучшие мировые практики демонстрируют, что оценка рисков трубопроводной системы позволяет более эффективно распределять ресурсы, особенно за счет сосредоточения усилий на критических областях. В результате анализ техногенных рисков, связанных с эксплуатацией объектов нефтегазовой промышленности, следует рассматривать как фундаментальную предпосылку для принятия решений по управлению целостностью трубопроводной системы. В Республике Казахстан действующая система принятия решений основана на модели управления техническим состоянием, которая существенно отличается от подхода, основанного на оценке рисков, распространённого в международной практике. Отсутствие всеобъемлющей статистики аварий на объектах нефтяной промышленности Республики Казахстан затрудняет проведение надлежащей количественной оценки рисков.

Цель. Цель статьи – продемонстрировать существенные преимущества интеграции количественной оценки рисков для повышения эффективности стратегий, используемых инженерами в сфере трубопроводного транспорта для предотвращения аварийных выбросов и снижения связанных с ними расходов на ремонт.

Материалы и методы. QPRAM (количественная модель оценки риска трубопровода), промышленные данные для данного трубопровода X.

Результаты. Модель демонстрирует фундаментальные и наиболее важные факторы риска в определённых интервалах вдоль сети трубопроводов, она была откалибрована с использованием реальных отраслевых данных для обеспечения адекватности полученных профилей рисков, берущих в расчёт возможные угрозы и существующий опыт эксплуатации в данном регионе.

Заключение. Путем принятия концепций и методов QPRAM, вовлечённые в отрасль лица могут укрепить операционную устойчивость и стандарты безопасности относительно потенциальных угроз, обеспечивая долгосрочную стабильность и надежность критически важных инфраструктурных сетей.

Об авторах

Диана Адилова

Казахстанско-Британский Технический Университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: d_adilova@kbtu.kz
ORCID iD: 0009-0005-9703-9087
Казахстан, Алматы

Абдугаффор Мирзоев

ROSEN Europe B.V.

Email: gmirzoev@rosen-group.com
Казахстан, Алматы

Список литературы

  1. The American Society of Mechanical Engineers. Managing system integrity of gas pipelines, B31.8S-2022. New York : ASME, 2022. 80 p.
  2. American Petroleum Institute. Managing System Integrity for Hazardous Liquid Pipelines. Washington D.C. : API, 2019.
  3. Результаты внедрения и перспективы развития системы управления целостностью МТ ККТ, KKT. Алматы : 2018. Доступ по ссылке: https://kcp.kz/corporate/ekspluataciya
  4. safety.ru [интернет]. Промышленная безопасность. Реестр аварий на промышленных объектах [дата обращения 11.11.2023]. Доступ по ссылке: https://safety.ru/accidents/#/.
  5. PECB. ISO 31000 Risk Management – Principles and Guidelines. Professional Evaluation and Certification Board. Montreal, Quebec : PECB, 2015.
  6. IGEM. IGEM/TD/2 Edition 2, Transmission and Distribution (TD) – Assessing the risks from high pressure natural gas pipelines. Derbyshire : IGEM, 2015.
  7. DNV. DNV RP F116, Integrity Management of submarine pipeline systems. Høvik, Norway : DNV, 2021.
  8. Philip N.S., Balmer D. Risk Based Pipeline Integrity Management System – A Case Study. Berlin : OnePetro, 2016.
  9. Stephens M.J. A Model for Sizing High Consequence Areas associated with Natural Gas Pipelines. C-FER Technologies; Oct 2000. Topical report. Report No.: 99068. Contract No. 8174.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Таблица 5. Распределение индекса риска R вдоль трубопровода

Скачать (67KB)
3. Рисунок 1. Рабочий процесс QPRAM – схема

Скачать (184KB)
4. Рисунок 2. Распределение вероятностей отказов из-за внешней коррозии (EC)

Скачать (335KB)
5. Рисунок 3. Распределение вероятности отказа из-за ущерба третьей стороне (TPD)

Скачать (291KB)
6. Рисунок 4. Распределение социально-экономического воздействия по количеству сегментов (PPLE)

Скачать (175KB)
7. Рисунок 5. Средние значения CoF

Скачать (249KB)
8. Рисунок 6. Распределение индекса риска R вдоль трубопровода

Скачать (332KB)

© Адилова Д., Мирзоев А., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».