Россия занимает лидирующую позицию среди стран по протяженности действующих трубопроводов и многие еще находятся на стадии проектирования. Это ставит перед предприятиями задачу по разработке и внедрению более совершенных методов контроля, повышающих технологическую и экологическую эффективность и безопасность инженерных сетей.
По-прежнему остаются актуальными вопросы непрерывного мониторинга состояния трубопроводных линий, необходимости оперативного обнаружения утечек, предотвращения несанкционированных врезок в нефте-, газо- и продуктопроводы и пр. — важно постоянно держать на контроле состояние всей инфраструктуры сети.
Аварии на серьезных технологических объектах могут наносить вред окружающей среде, людям и животным, загрязнять атмосферу и почву при утечке опасных химических жидкостей или газов, что также может повлечь за собой масштабные катастрофы. Ко всему прочему стоит прибавить потерю ресурсов, простой работы трубопровода, повышение расходов на его эксплуатацию и снижение износоустойчивости инфраструктуры.
Самое масштабное экологическое бедствие, связанное с прорывом на трубопроводе, произошло летом 1994 года в Республике Коми. Событие вошло в книгу рекордов Гиннесса как самый крупный разлив нефтепродуктов на суше.
Площадь загрязнения составила порядка 79 га, слой нефти в некоторых местах доходил до 1 метра. В месте катастрофы были почти полностью уничтожены флора и фауна, отравлены многочисленные притоки рек, лесные болота и озера.
Работы по ликвидации последствий аварии заняли почти 15 лет, а естественное восстановление природы по оценкам экологов займет не менее 100 лет.
Ежегодно в республике происходят неоднократные случаи разлива нефти.
Для исключения подобных ситуаций и повышения эффективности и безопасности работы путепроводов в последние десятилетия разрабатываются и внедряются автономные мониторинговые системы с искусственным интеллектом (ИИ).
Как правило, существующие комплексные системы мониторинга дополняют программным обеспечением с машинным интеллектом — нейросетью, результативность предопределения аварийных мест которой в среднем достигает 95%. Это значение на порядок выше существующих методов поиска и идентификации дефектов.
Программное обеспечение с внедренным ИИ обучается на основе заданных ей параметров, используя базу данных, которая содержит множество примеров негативных ситуаций и их последствий. Это позволяет программе понять взаимосвязь между входными данными и ожидаемыми результатами.
Затем она использует эту информацию для создания модели, которая помогает решать поставленные задачи — заметить вовремя или предсказать потенциальные проблемы до того, как они приведут к серьезным последствиям. Например, программа может с высокой точностью определить признаки износа или повреждение оборудования и далее рекомендовать план действий.
Информацию о текущем состоянии трубопровода ИИ получает из центра сбора данных, сигналы в который поступают с контрольных точек трубопроводов. Искусственный интеллект обрабатывает и расшифровывает полученные сведения и выдает ответ, содержащий оценку текущего состояния сети.
Ремонт городского водопровода (здесь и далее опубликованы изображения, сгенерированные нейросетью)
Существует несколько подходов к мониторингу трубопроводов:
1. Основанные на анализе фото и видео изображений, получаемых с беспилотных летательных аппаратов или дронов со встроенным программным обеспечением. Также ПО способно обрабатывать тепловизионные и спутниковые фотографии изучаемых участков теплотрасс. Полученные изображения передаются и обрабатываются программой в режиме реального времени, позволяя распознавать любые нештатные ситуации и контролировать состояние инфраструктуры предприятия.
2. Основанные на сборе данных с датчиков, установленных на трубопроводе. Например, точечные виброакустические датчики, которые монтируются на определенных участках трубопровода или на заданном расстоянии друг от друга.
Такие устройства улавливают и регистрируют акустические ультразвуковые волны, которые создаются транспортируемой по трубам средой, в том числе в местах утечек жидкости или газа и обнаруживают участки деформации трубного материала — искусственный интеллект анализирует все звуки и колебания и определяет наличие проблем и слабых мест задолго до их разрушения.
Датчики, чувствительные к изменениям давления, отслеживают появление ударных волн разрежения, возникающих при повреждении трубопровода и распространяющихся от места повреждения в разные стороны.
Измерительные устройства также могут быть предустановлены на запорной арматуре, расходомерах, клапанах, насосах и прочих устройствах трубопровода, дистанционно связанных с компьютером центрального диспетчерского пункта. Машинный интеллект с их помощью собирает данные, анализирует баланс объема, скорости и давления внутри сети и помогает в оптимизации работы и контроля трубопроводов, используя адаптивное управление, либо администрирование оборудования берет на себя оператор дистанционно.
Так, по мнению ИСН, выглядит мониторинг систем коммуникаций
3. Основанный на использовании оптоволоконных материалов с ИИ. В данном случае оптический кабель выступает в качестве чувствительного элемента, проложенного непосредственно на трубопроводе или рядом с ним.
Этот метод на текущий момент является наиболее эффективным способом удаленного мониторинга состояния трубопроводных сетей, позволяющий в реальном времени и с высокой точностью обнаруживать одновременно сотни событий различного характера, будь то нарушение целостности трубопровода, утечка, сверление трубы, движение автотранспорта или пешехода, работа землеройной техники, движение снаряда внутритрубной диагностики и очистки и прочие потенциальные опасности.
Программа постоянно самообучается в процессе мониторинга, поэтому способна отсеивать малозначимые, случайные «помехи», позволяя снизить количество ложных срабатываний системы до 5 раз.
За один только год волоконно-оптические системы контроля и мониторинга в местах их использованиях позволили сократить количество аварий на нефтепроводах и водоводах почти на тысячу случаев.
Принцип работы оптоволоконного мониторинга с использованием искусственного интеллекта основан на применении волоконно-оптического кабеля в качестве виртуально-измерительного микрофона, который улавливает и передает записи колебаний в логические модули по огромному количеству виртуальных каналов одновременно.
Также стоит отметить, что система работает незаметно для нарушителей, может функционировать автономно, без подключения к электросети, и не подвержена влиянию магнитных полей и радиации. Использование оптоволоконной системы для контроля трубопроводов гораздо более экономично по сравнению с установкой большого количества датчиков на длинных участках.
Искусственный интеллект внедряют также в сферу коммунального тепло- и водоснабжения и отведения, используют в развитии металлургии для контроля качества продукции и производственных процессов. Нейронные сети применяют и при ремонте трубопроводов в специальных программно-аппаратных комплексах, управляющих процессами сварки и пайки составных частей трубопроводной системы, повышая их надежность.
Зарубежные инженеры предложили другой подход к контролю состояния трубопроводных сетей — они создали миниатюрного робота с искусственным интеллектом, который может перемещаться внутри трубопровода в поисках повреждений и засоров. Снабженный множеством датчиков, он самостоятельно исследует трубопровода, обнаруживает и собирает изображения повреждений и засоров, попутно измеряют расстояние до стен, стыков труб и углов.
- оптимизировать проектирование, строительство, обслуживание и мониторинг инженерных сетей;
- диагностировать состояние и производительность магистральных линий, прогнозировать, обнаруживать и предотвращать утечки, сбои и аварии, оценивать потенциальные риски, оптимизировать график и стратегию технического обслуживания;
- автоматизировать и оптимизировать процесс строительства за счет использования компьютерного зрения, робототехники и датчиков для мониторинга хода и качества работ.
Внедрение в трубопроводную инфраструктуру умных мониторинговых систем позволяет снизить роль человеческого фактора на всех этапах его проектирования, строительства и эксплуатации, увеличить срок службы, надежности и безопасности эксплуатации.
