Достоверность оценки надежности магистральных труб
Голофаст С.Л., Шоцкий С.А.
ООО «Газпром проектирование»
ПАО «Транснефть»
ООО «Газпром проектирование»
ПАО «Транснефть»
Оценка надежности линейных участков магистральных трубопроводов выполняется на основе показателей надежности. Вероятностные модели, применяемые для вычисления данных показателей, содержат ряд параметров, которые при расчетах принимаются как случайные величины. Закономерности распределения и пределы рассеивания таких параметров оказывают значимое влияние на результаты расчета показателей надежности. Одним из параметров, который входит в вероятностные модели как детерминированная величина, но фактически имеет случайную природу, является толщина стенки трубы. В работе на примерах оценки прочностной надежности участков магистрального нефтепровода обоснована необходимость учета данного параметра
в расчетных моделях как случайной величины
в расчетных моделях как случайной величины
Введение
Вероятностные модели, на основе которых выполняется оценка уровня прочностной надежности участков линейной части (ЛЧ) магистральных трубопроводов (МТ), содержат параметры, которые условно можно разделить на 2 группы. К первой группе относятся параметры, которые при расчетах показателей надежности принимаются как случайные величины. Примером таких параметров являются избыточное внутреннее давление на обследуемом участке МТ, температура грунта вокруг трубопровода, силы морозного пучения, прочностные характеристики материала трубы и грунта. Во вторую группу входят параметры, которые при оценке прочностной надежности интегрируются в расчетные модели как детерминированные величины, например, геометрические характеристики трубы, размеры коррозионных дефектов и т.д. Одним из параметров, входящих во вторую группу, является толщина стенки трубы, которая оказывает существенное влияние на величину напряжений, возникающих в трубе под воздействием внешней нагрузки. В сложившейся практике расчетов показателей надежности данный параметр принимается как детерминированная величина. Однако результаты выполняемой в процессе диагностики технического состояния ЛЧ МТ толщинометрии свидетельствуют, что фактические значения толщины стенки трубы имеют разброс по отношению к сертификационным. Причем закономерности и пределы рассеивания фактических значений данного параметра отличаются в зависимости от номенклатуры трубной продукции, ее производителя и даты выпуска. Накопленный к настоящему времени опыт решения задач по оценке уровня надежности линейных участков МТ свидетельствует, что учет в расчетных моделях не только случайной природы, но и индивидуальных закономерностей и фактических пределов рассеивания любого из значимых параметров оказывает существенное влияние на результаты расчета показателей надежности [1–4]. Вследствие этого возникает правомерный вопрос об обоснованности принятия такого параметра, как толщина стенки трубы, детерминированной величиной при расчете показателей надежности. Учитывая высокую тяжесть последствий отказа на ЛЧ, актуальной является задача повышения достоверности результатов расчета показателей, позволяющих оценить надежность и риск эксплуатации МТ. Одним из этапов решения данной задачи является исследование влияния фактических закономерностей распределения толщины стенки трубы, в случае интеграции ее в расчетные модели как случайной величины, на результаты расчета показателей надежности. Сопоставление результатов расчета, полученных для данных показателей с учетом случайной природы и детерминированного значения толщины стенки, позволит корректно обосновать целесообразность принятия данного параметра в расчетных моделях в качестве детерминированной или случайной величины и, как следствие, повысить достоверность оценки фактического уровня надежности МТ.
Теоретическая часть
К основным показателям, позволяющим выполнить количественную оценку прочностной надежности участков линейной части МТ, относятся вероятность отказа Q и коэффициент запаса прочности К. В ПАО «Газпром» разработан отраслевой Стандарт [5], регламентирующий расчет значений данных показателей, на основе которых устанавливается класс безопасности обследуемого участка и определяется стратегия его дальнейшего технического обслуживания, ремонта или реконструкции на этапе эксплуатации магистрального газопровода (МГ). Аналогичные нормативные документы, определяющие порядок расчета показателей для оценки надежности участков магистральных нефтепроводов (МН), в настоящее время отсутствуют. Один из подходов к ранжированию вида отказа участка ЛЧ МН с учетом двух аспектов критичности — вероятности (или частоты) и тяжести последствий отказа — возможен на основе представленной в таблице 1 матрицы «частота — тяжесть последствий». Пример реализации данного подхода рассмотрен в работе [6]. Соотношение рассчитанных фактических значений вероятности отказа и тяжести его последствий для обследуемого участка позволяет определить уровни риска и в конечном итоге приоритетность мер безопасности для данного участка магистрального нефтепровода.
Табл. 1. Матрица «вероятность — тяжесть последствий»
Реализация такого подхода определяет необходимость расчета только одного из показателей надежности — вероятности отказа Q. Для его вычисления используется, например, зависимость [1, 6, 7]:
(1)
где fσ(σ) — функция плотности распределения напряжений σ, возникающих в стенке трубы под действием случайного спектра внешней нагрузки;
fs(s) — функция плотности распределения предельных для материала трубы напряжений s, имеющих случайную природу.
Напряжения σ , возникающие в стенке трубы, связаны на основе известных функциональных зависимостей [8, 9] со следующими значимыми параметрами:
fs(s) — функция плотности распределения предельных для материала трубы напряжений s, имеющих случайную природу.
Напряжения σ , возникающие в стенке трубы, связаны на основе известных функциональных зависимостей [8, 9] со следующими значимыми параметрами:
(2)
где р — избыточное внутреннее давление; ∆T — температурный перепад; Dn — наружный диаметр трубы; δ — толщина стенки трубы; h — глубина дефекта; L — длина дефекта; ψ — коэффициент концентрации напряжений.
Из зависимости (2) следует, что если параметры, входящие в ее правую часть, имеют случайную природу, то напряжения σ также будут являться случайной величиной. При этом выборка значений σi, i = 1,m, необходимая для аппроксимации функции fσ(σ), формируется на основании выражения (2) и фактических выборок тех параметров, которые учитываются в функциональных зависимостях (2) как случайные величины.
Решение задачи аппроксимации функции плотности вероятности fσ(σ) напряжений σ при случайном характере изменения таких параметров, как избыточное внутреннее давление (p) и температурный перепад (∆T), которые заданы выборками их значений (pi , ∆Ti, i = 1,m, m — длина выборки), подробно рассмотрено в работах [1, 2, 10]. Опыт решения данных задач показывает, что распределения величин (р) и (∆T), входящих в зависимость (2) и определяющих итоговую закономерность изменения напряжений σ, являются специфическими и не унимодальными [1, 2, 10], что не позволяет отнести их ни к одному из известных в теории математической статистики законов. Вследствие этого для аппроксимации функций плотности распределения вероятности применяются методы непараметрической статистики [11, 12]. Следуя одному из них, получившему название «метод аппроксимации Розенблатта — Парзена», оценка искомой функции fσ(σ) представляется в виде разложения:
Из зависимости (2) следует, что если параметры, входящие в ее правую часть, имеют случайную природу, то напряжения σ также будут являться случайной величиной. При этом выборка значений σi, i = 1,m, необходимая для аппроксимации функции fσ(σ), формируется на основании выражения (2) и фактических выборок тех параметров, которые учитываются в функциональных зависимостях (2) как случайные величины.
Решение задачи аппроксимации функции плотности вероятности fσ(σ) напряжений σ при случайном характере изменения таких параметров, как избыточное внутреннее давление (p) и температурный перепад (∆T), которые заданы выборками их значений (pi , ∆Ti, i = 1,m, m — длина выборки), подробно рассмотрено в работах [1, 2, 10]. Опыт решения данных задач показывает, что распределения величин (р) и (∆T), входящих в зависимость (2) и определяющих итоговую закономерность изменения напряжений σ, являются специфическими и не унимодальными [1, 2, 10], что не позволяет отнести их ни к одному из известных в теории математической статистики законов. Вследствие этого для аппроксимации функций плотности распределения вероятности применяются методы непараметрической статистики [11, 12]. Следуя одному из них, получившему название «метод аппроксимации Розенблатта — Парзена», оценка искомой функции fσ(σ) представляется в виде разложения:
(3)
где h — параметр «размытости», определяющий гладкость получаемой оценки, значение которого определяется в результате поиска максимума информационного функционала:
(4)
Отличием настоящей работы по отношению к предыдущим исследованиям [1, 2, 3, 4, 9, 10, 15] является учет при формировании выборки возникающих в стенке трубы напряжений σi, i = 1,m, необходимой для аппроксимации функции fσ(σ), не только случайной природы давления (p) и температурного перепада (δ), но и толщины стенки трубы (δ) на обследуемом участке МН. Для этого параметр (δ) задается выборкой значений δi, i = 1,m, полученной в результате толщинометрии труб, а функциональная зависимость (2) для формирования выборки напряжений σ, возникающих в стенке трубы, будет иметь вид:
(5)
В качестве предельных напряжений s при оценке прочностной надежности линейных участков МТ принимают предел текучести материала трубы σТ . Функция плотности вероятности предельных напряжений fs(s), входящая в зависимости 1 и 2, аппроксимируется в результате статистической обработки выборки случайных значений sj, j = 1,m, где sj = σТj Данные выборки формируются по результатам механических испытаний образцов (m — количество испытаний), вырезанных из материала труб [13], которые применялись на этапе строительства обследуемого участка. Примеры решения данной задачи для различных трубных сталей рассмотрены в работах [1, 2, 4, 9, 14, 15].
Известные функции fσ(σ) и fs(s) позволяют на основе зависимости (1) вычислить вероятность отказа Q с учетом фактического спектра изменения предельных s и возникающих в стенке трубы σ напряжений на обследуемом участке ЛЧ МН, на основании таблицы 1 оценить для него текущий уровень риска и необходимость принятия соответствующих мер безопасности
Известные функции fσ(σ) и fs(s) позволяют на основе зависимости (1) вычислить вероятность отказа Q с учетом фактического спектра изменения предельных s и возникающих в стенке трубы σ напряжений на обследуемом участке ЛЧ МН, на основании таблицы 1 оценить для него текущий уровень риска и необходимость принятия соответствующих мер безопасности
Пример расчета
Рассмотрим пример расчета вероятности отказа Q для двух различных участков ЛЧ магистрального нефтепровода, проложенного на территории Западной Сибири и Урала. Обозначим их условно как Участок 1 и Участок 2.
Выборки значений рi, i = 1,m избыточного внутреннего давления р для каждого участка сформированы на основании данных, соответствующих 2010 г. эксплуатации МН. Гистограммы (в виде столбчатых диаграмм) плотности распределения случайных значений давления (р) и функции плотности вероятности fр(р), полученные в результате решения задачи (3)–(4) применительно к параметру р, представлены на рисунке 1.
Выборки значений рi, i = 1,m избыточного внутреннего давления р для каждого участка сформированы на основании данных, соответствующих 2010 г. эксплуатации МН. Гистограммы (в виде столбчатых диаграмм) плотности распределения случайных значений давления (р) и функции плотности вероятности fр(р), полученные в результате решения задачи (3)–(4) применительно к параметру р, представлены на рисунке 1.
Рис. 1. Гистограмма и функция плотности f p(p) распределения избыточного внутреннего давления р
Значения температурного перепада (∆T) примем соответствующими нормативным, которые были заложены на этапе проектирования и приведены в соответствующей технической документации.
Расчеты показателя надежности Q для каждого из участков произведем для двух вариантов. В первом варианте толщина стенки трубы (δ) принята величиной постоянной, значение которой соответствует техническим условиям на трубную продукцию и составляет δ = 9 мм. Второй вариант расчета выполним исходя из условия, что толщина стенки трубы является случайной величиной и имеет полученную в результате измерений выборку значений δi , i = 1,m (где m — количество замеров, выполненных с помощью толщиномера DM2). Гистограмма плотности распределения значений параметра δ и функция плотности вероятности fδ (δ) (рис. 2).
Расчеты показателя надежности Q для каждого из участков произведем для двух вариантов. В первом варианте толщина стенки трубы (δ) принята величиной постоянной, значение которой соответствует техническим условиям на трубную продукцию и составляет δ = 9 мм. Второй вариант расчета выполним исходя из условия, что толщина стенки трубы является случайной величиной и имеет полученную в результате измерений выборку значений δi , i = 1,m (где m — количество замеров, выполненных с помощью толщиномера DM2). Гистограмма плотности распределения значений параметра δ и функция плотности вероятности fδ (δ) (рис. 2).
Рис. 2. Гистограмма и функция плотности fδ (δ) распределения толщины стенки трубы δ
Для возможности корректного сопоставления результатов оценки прочностной ЛЧ МН критерием выбора принятых в примере расчета участков было условие, что они построены из труб одного сортамента. В соответствии с данными трубного журнала и схемой раскладки труб выбраны участки, при строительстве которых применялась одинаковая труба диаметром Dн = 720 мм, изготовленная из стали 17ГС на Челябинском трубопрокатном заводе в 1979 г. В качестве предельных для материала трубы напряжений s примем предел текучести σТ данной стали. Результаты механических испытаний образцов [13], вырезанных из труб, изготовленных из стали 17ГС, представлены в работах [1, 9]. Для описания распределения предельных напряжений s (предела текучести σТ) авторами принят закон Грамма — Шарлье:
(6)
где
где ; X и S — среднее значение и среднеквадратичное отклонение случайной величины s; ; — асимметрия и эксцесс случайной величины s;
— асимметрия и эксцесс случайной величины s;
Параметры X, S, λ1 и λ2, которые входят в выражение (6), рассчитаны в работе [9] на основе полученной в результате экспериментов выборки значений sj = σТj , j = 1,m (табл. 2).
Табл. 2. Параметры закона Грамма — Шарлье для распределения предела текучести
Следует отметить, что согласно данным (табл. 2) все значения выборки предела текучести σТ находятся в диапазоне от σТmin = 345 MPa до σТmax = 455 MPa, то есть распределение случайной величины σТ фактически является усеченным как слева, так и справа. В работах [7, 14, 15] показано, что результаты расчета вероятности отказа Q при усеченных распределениях могут существенно отличаться от результатов расчета Q полученных при отсутствии ограничений к интервалу возможных значений предела текучести σТ. Вследствие этого в каждом из принятых выше вариантов 1 и 2 расчета вероятности отказа рассмотрим по 2 расчетных случая. В первом случае при определении показателя Q будем учитывать, что ограничения к пределам изменения напряжений σ и s отсутствуют, а во втором — распределения возникающих в стенке трубы σ и предельных s напряжений являются усеченными.
Результаты расчета вероятности отказа Q для Участка 1 и соответствующие графические иллюстрации функций fσ(σ) (обозначены синим цветом) и fs(s) (обозначены красным цветом), возникающих в стенке трубы σ и предельных для ее материала s напряжений для каждого варианта и расчетного случая, представлены в таблице 3, а для Участка 2 — в таблице 4 соответственно.
Результаты расчета вероятности отказа Q для Участка 1 и соответствующие графические иллюстрации функций fσ(σ) (обозначены синим цветом) и fs(s) (обозначены красным цветом), возникающих в стенке трубы σ и предельных для ее материала s напряжений для каждого варианта и расчетного случая, представлены в таблице 3, а для Участка 2 — в таблице 4 соответственно.
Табл. 3. Графическая иллюстрация и результаты расчета вероятности отказа Q для линейного Участка 1
Табл. 4. Графическая иллюстрация и результаты расчета вероятности отказа Q для линейного Участка 2
Анализ полученных результатов
Анализ информации (табл. 3–4) показывает, что учет случайной природы и фактического закона распределения толщины стенки трубы δ оказывает значимое влияние на результаты расчета вероятности отказа Q. Для каждого из рассмотренных в примере участков ЛЧ МН значения показателя надежности Q, рассчитанные для Варианта 1 при условии, что параметр δ является детерминированной величиной, практически на порядок отличаются от результатов расчета для Варианта 2, когда параметр δ принят случайной величиной. Так, например, для Участка 1 в расчетном случае 1 значения данного показателя для рассматриваемых вариантов составляют
Q11 = 3,9 × 10-4 и Q12 = 2,92 × 10-3 соответственно. Если обратится к матрице (табл. 1), то выявленная разница в значениях вероятности отказа позволяет констатировать возможные изменения в уровнях риска для данного участка в случае учета параметра δ случайной величиной при расчете показателя Q. К примеру, если тяжесть последствий отказа для данного участка определена как некритическая, то в соответствии с матрицей (табл. 1) и полученными значениями Q11 и Q12 следует отметить повышение уровня риска для данного участка с уровня «С» до уровня «В». Следует отметить, что аналогичные данные о существенном различии в результатах расчета вероятности отказа Q получены в работе [16] при оценке надежности и ранжировании классов безопасности для участков линейной части магистральных газопроводов. Данный факт подтверждает необходимость учета случайной природы толщины стенки трубы при расчете показателей надежности линейных участков магистральных нефте- и газопроводов. Результаты расчетов вероятности отказа Q с учетом того, что фактические распределения возникающих в стенке трубы σ и предельных s напряжений являются усеченными исходя из физического смысла данных величин, также существенно отличаются от значений данного показателя, расчет которых выполнен при условии отсутствия ограничений на распределения случайных величин σ и s. Например, для Участка 2 в Варианте 2, когда толщина стенки принята случайной величиной, значения вероятности отказа составляют Q22 = 1,11 × 10-4 и Q12 = 3,14 × 10-3 для усеченных и не имеющих ограничений распределений соответственно. Полученная разница в значениях показателя Q на основании матрицы «вероятность — тяжесть последствий» также позволяет отметить возможное изменение уровня риска для данного участка в зависимости от принятого вида распределения случайных величин σ и s.
Q11 = 3,9 × 10-4 и Q12 = 2,92 × 10-3 соответственно. Если обратится к матрице (табл. 1), то выявленная разница в значениях вероятности отказа позволяет констатировать возможные изменения в уровнях риска для данного участка в случае учета параметра δ случайной величиной при расчете показателя Q. К примеру, если тяжесть последствий отказа для данного участка определена как некритическая, то в соответствии с матрицей (табл. 1) и полученными значениями Q11 и Q12 следует отметить повышение уровня риска для данного участка с уровня «С» до уровня «В». Следует отметить, что аналогичные данные о существенном различии в результатах расчета вероятности отказа Q получены в работе [16] при оценке надежности и ранжировании классов безопасности для участков линейной части магистральных газопроводов. Данный факт подтверждает необходимость учета случайной природы толщины стенки трубы при расчете показателей надежности линейных участков магистральных нефте- и газопроводов. Результаты расчетов вероятности отказа Q с учетом того, что фактические распределения возникающих в стенке трубы σ и предельных s напряжений являются усеченными исходя из физического смысла данных величин, также существенно отличаются от значений данного показателя, расчет которых выполнен при условии отсутствия ограничений на распределения случайных величин σ и s. Например, для Участка 2 в Варианте 2, когда толщина стенки принята случайной величиной, значения вероятности отказа составляют Q22 = 1,11 × 10-4 и Q12 = 3,14 × 10-3 для усеченных и не имеющих ограничений распределений соответственно. Полученная разница в значениях показателя Q на основании матрицы «вероятность — тяжесть последствий» также позволяет отметить возможное изменение уровня риска для данного участка в зависимости от принятого вида распределения случайных величин σ и s.
ИТОГИ
Сложившаяся на сегодняшний день практика оценки уровня прочностной надежности и риска для линейных участков магистральных трубопроводов предполагает расчет показателей надежности на основе вероятностных моделей, в которых случайными величинами принимаются только два параметра, такие как избыточное внутреннее давление и температурный перепад. Представленные в статье результаты исследований свидетельствуют, что расширение перечня этих параметров за счет включения в него еще одной случайной величины, которой является толщина стенки трубы, позволяет повысить достоверность результатов расчета показателей надежности и более корректно ранжировать уровень риска для обследуемого участка магистрального нефтепровода.
ВЫВОДЫ
1. Расчет вероятности отказа линейных участков магистральных нефтепроводов без учета статистического разброса значений толщины стенки трубы является необоснованным допущением. Принятие данного параметра в вероятностных моделях как детерминированной величины приводит к существенному занижению значений показателей надежности и некорректной оценке уровня риска обследуемого участка магистрального нефтепровода.
2. Фактические распределения напряжений, которые возникают в стенке трубы, а также предельных для материала трубопровода напряжений являются усеченными в силу физического смысла данных случайных величин. Вследствие этого значения вероятности отказа, рассчитанные на основе неусеченных распределений указанных величин, оказываются завышенными и не позволяют достоверно оценивать и ранжировать риски.
3. Для реализации единого подхода к оценке надежности и уровня риска линейных участков магистральных нефтепроводов требуется формирование соответствующей нормативной базы. Такая база должна не только регламентировать перечень параметров, которые при расчетах принимаются как случайные величины, но и содержать массивы значений таких параметров. Для трубной продукции к таким массивам должны относиться выборки значений геометрических и механических характеристик труб, которые применялись на этапе строительства, ремонта и реконструкции линейной части магистральных нефтепроводов.
2. Фактические распределения напряжений, которые возникают в стенке трубы, а также предельных для материала трубопровода напряжений являются усеченными в силу физического смысла данных случайных величин. Вследствие этого значения вероятности отказа, рассчитанные на основе неусеченных распределений указанных величин, оказываются завышенными и не позволяют достоверно оценивать и ранжировать риски.
3. Для реализации единого подхода к оценке надежности и уровня риска линейных участков магистральных нефтепроводов требуется формирование соответствующей нормативной базы. Такая база должна не только регламентировать перечень параметров, которые при расчетах принимаются как случайные величины, но и содержать массивы значений таких параметров. Для трубной продукции к таким массивам должны относиться выборки значений геометрических и механических характеристик труб, которые применялись на этапе строительства, ремонта и реконструкции линейной части магистральных нефтепроводов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Филатов А.А., Георге М.С. Влияние условий эксплуатации газопровода на показатели его прочностной надежности // Наука и техника в газовой промышленности. 2013. № 2. С. 75–82.
2. Голофаст С.Л. Влияние статистического разброса предела текучести трубной стали марки 17Г1С на прочностную надежность магистральных газопроводов // Безопасность труда в промышленности. 2019. № 2. С. 42–47.
3. Филатов А.А., Новоселов В.В. Влияние прочностных свойств материала трубы на вероятностные характеристики коэффициента запаса прочности в условиях эксплуатации газопровода // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2014. № 4. С. 80–85.
4. Голофаст С.Л. Влияние фактических закономерностей распределения предела текучести стали 17Г1С на коэффициент запаса прочности участков магистрального газопровода // Экспозиция Нефть Газ. 2019. № 3. С. 58–64.
5. СТО Газпром 2-2.3-184-2007. Методика по расчету и обоснованию коэффициента запаса прочности и устойчивости магистральных газопроводов на стадии эксплуатации и технического обслуживания. Введен с 14.05.2008.
6. Шоцкий С.А. Влияние величины температурного перепада на уровень риска магистрального нефтепровода на стадии эксплуатации // Экспозиция Нефть Газ. 2020. № 2. С. 50–54.
7. Филатов А.А., Голофаст С.Л. Проблемы оценки прочностной надежности газопроводов // Газовая промышленность. 2015. № 7. С. 45–48.
8. СНиП 2.05.06-85*. Магистральные трубопроводы. М.: ФГУП ЦПП, 2005. 60 с.
9. Бирилло И.Н., Яковлев А.Я., Теплинский Ю.А., Быков И.Ю., Воронин В.Н. Оценка прочностного ресурса газопроводных труб с коррозионными повреждениями. М.: ЦентрЛитНефтеГаз, 2008. 168 с.
10. Голофаст С.Л., Владова А.Ю. Влияние температурного поля трассы магистрального нефтепровода на прочностную надежность линейных участков // Безопасность труда в промышленности. 2019. № 11. С. 24–33.
11. Maritz J.S. Distribution-free statistical methods. 2nd Ed. London: Chapman & Hall, 1995, 255 p.
12. Симахин В.А. Робастные непараметрические оценки: адаптивные оценки взвешенного максимального правдоподобия в условиях статистической априорной неопределенности. Saarbrucken: Lambert Academic Publishing, 2011. 292 c.
13. ГОСТ1497-84. Металлы. Методы испытаний на растяжени.: Стандартинформ, 2005.
14. Голофаст С.Л. Оценка влияния механических свойств трубной стали 17Г1С различных производителей на прочностную надежность магистральных трубопроводов // Экспозиция Нефть Газ. 2018. № 7. С. 67–72.
15. Давыдов А.Н. Сопоставление надежности линейных участков с учетом изменения свойств трубной стали 14ХГС длительно эксплуатируемых нефтепроводов // Экспозиция Нефть Газ. 2019. № 4. С. 103–107.
16. Голофаст С.Л. Оценка прочностной надежности магистрального газопровода с учетом фактических закономерностей распределения толщины стенки трубы // Безопасность труда в промышленности. 2020. № 6. С. 21–28.
2. Голофаст С.Л. Влияние статистического разброса предела текучести трубной стали марки 17Г1С на прочностную надежность магистральных газопроводов // Безопасность труда в промышленности. 2019. № 2. С. 42–47.
3. Филатов А.А., Новоселов В.В. Влияние прочностных свойств материала трубы на вероятностные характеристики коэффициента запаса прочности в условиях эксплуатации газопровода // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2014. № 4. С. 80–85.
4. Голофаст С.Л. Влияние фактических закономерностей распределения предела текучести стали 17Г1С на коэффициент запаса прочности участков магистрального газопровода // Экспозиция Нефть Газ. 2019. № 3. С. 58–64.
5. СТО Газпром 2-2.3-184-2007. Методика по расчету и обоснованию коэффициента запаса прочности и устойчивости магистральных газопроводов на стадии эксплуатации и технического обслуживания. Введен с 14.05.2008.
6. Шоцкий С.А. Влияние величины температурного перепада на уровень риска магистрального нефтепровода на стадии эксплуатации // Экспозиция Нефть Газ. 2020. № 2. С. 50–54.
7. Филатов А.А., Голофаст С.Л. Проблемы оценки прочностной надежности газопроводов // Газовая промышленность. 2015. № 7. С. 45–48.
8. СНиП 2.05.06-85*. Магистральные трубопроводы. М.: ФГУП ЦПП, 2005. 60 с.
9. Бирилло И.Н., Яковлев А.Я., Теплинский Ю.А., Быков И.Ю., Воронин В.Н. Оценка прочностного ресурса газопроводных труб с коррозионными повреждениями. М.: ЦентрЛитНефтеГаз, 2008. 168 с.
10. Голофаст С.Л., Владова А.Ю. Влияние температурного поля трассы магистрального нефтепровода на прочностную надежность линейных участков // Безопасность труда в промышленности. 2019. № 11. С. 24–33.
11. Maritz J.S. Distribution-free statistical methods. 2nd Ed. London: Chapman & Hall, 1995, 255 p.
12. Симахин В.А. Робастные непараметрические оценки: адаптивные оценки взвешенного максимального правдоподобия в условиях статистической априорной неопределенности. Saarbrucken: Lambert Academic Publishing, 2011. 292 c.
13. ГОСТ1497-84. Металлы. Методы испытаний на растяжени.: Стандартинформ, 2005.
14. Голофаст С.Л. Оценка влияния механических свойств трубной стали 17Г1С различных производителей на прочностную надежность магистральных трубопроводов // Экспозиция Нефть Газ. 2018. № 7. С. 67–72.
15. Давыдов А.Н. Сопоставление надежности линейных участков с учетом изменения свойств трубной стали 14ХГС длительно эксплуатируемых нефтепроводов // Экспозиция Нефть Газ. 2019. № 4. С. 103–107.
16. Голофаст С.Л. Оценка прочностной надежности магистрального газопровода с учетом фактических закономерностей распределения толщины стенки трубы // Безопасность труда в промышленности. 2020. № 6. С. 21–28.
Голофаст С.Л., Шоцкий С.А.
ООО «Газпром проектирование», Санкт-Петербург, Россия,
ПАО «Транснефть», Москва, Россия
trasser@inbox.ru
ООО «Газпром проектирование», Санкт-Петербург, Россия,
ПАО «Транснефть», Москва, Россия
trasser@inbox.ru
Материалы и методы
Ключевые слова
Для цитирования
Поступила в редакцию
УДК и DOI
Замеры фактических значений толщины стенки трубы выполнены с помощью ультразвукового толщиномера модели DM2 производства фирмы "Kräutkramer GmbH & CO" (Германия), обработка результатов замеров и расчет значений вероятности отказа выполнены на основе методов непараметрической статистики и теории надежности.
магистральный нефтепровод, линейная часть, надежность, вероятность отказа, уровень риска
Голофаст С.Л., Шоцкий С.А. Обоснование прочностной надежности и уровня риска для линейных участков магистрального нефтепровода с учетом статистического разброса толщины стенки трубы // Экспозиция Нефть Газ. 2021. № 1. С. 62–66. DOI: 10.24412/2076-6785-2021-1-62-66
29.07.2020
УДК 621.6+539.2/6+519.2
DOI: 10.24412/2076-6785-2021-1-62-66
DOI: 10.24412/2076-6785-2021-1-62-66
© Экспозиция Нефть Газ. Научно-технический журнал. Входит в перечень ВАК
+7 (8552) 92-38-33