CC BY
3DOI: 10.24412/3034-154X-2024-2-10-17 УДК 621.643.075.8
Елена Леонидовна ЧИЖЕВСКАЯ - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Транспорт углеводородных ресурсов»
ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет»; академик РАЕ
Россия, г. Тюмень; e-mail: [email protected]; SPIN-код: 1354-9643, AuthorlD: 160022
Анатолий Николаевич ХАЛИН - кандидат технических наук, доцент, директор Института промышленных технологий и инжиниринга ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет»
Россия, г. Тюмень; e-mail: [email protected]; SPIN-код: 4688-7246, AuthorlD: 464343
Алексей Анатольевич ГЛАДЕНКО - доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Нефтегазового дела, стандартизации и метрологии» ФГАОУ ВО «Омский государственный технический университет» Россия, г. Омск; e-mail: [email protected]; SPIN-код: 5725-1730, AuthorlD: 108388
Мария Юрьевна ЗЕМЕНКОВА - доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Транспорт углеводородных ресурсов» ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет»
Россия, г. Тюмень; e-mail: [email protected]; SPIN-код: 9383-0442, AuthorlD: 753946
Юрий Дмитриевич ЗЕМЕНКОВ - доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Транспорт углеводородных ресурсов» ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет»; академик РАЕН Россия, г. Тюмень; e-mail: [email protected]; SPIN-код: 6815-1094, AuthorID: 326643
АСПЕКТЫ КОМПЛЕКСНОЙ ЦИФРОВИЗАЦИИ ПРИ МОНИТОРИНГЕ СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТОВ НЕФТЕГАЗОПРОВОДОВ
АННОТАЦИЯ
Работа посвящена системному анализу аспектов формирования методологической базы цифровизации процессов и объектов транспорта и хранения при мониторинге состояния. Показаны возможности современной авторской системы мониторинга безопасности, надежности, эффективности и определены задачи и универсальные методы построения программ цифровизации для управления состоянием объектов.
Ключевые слова: цифровизация, управление, нефтепровод, газопровод, безопасность, надежность, эффективность.
Elena Leonidovna CHIZHEVSKAYA - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of «Transportation of Hydrocarbon Resources» Industrial University of Tyumen; Academician of the RAE Russia, Tyumen; e-mail: [email protected]; SPIN-code: 1354-9643, AuthorID: 160022
Anatoly Nikolaevich KHALIN - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Director of the Institute of Industrial Technologies and Engineering Industrial University of Tyumen
Russia, Tyumen; e-mail: [email protected]; SPIN-code: 4688-7246, AuthorID: 464343
Alexey Anatolyevich GLADENKO - Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of the Department of «Oil and Gas Engineering, Standardization and Metrology», Omsk State Technical University
Russia, Omsk; e-mail: [email protected]; SPIN-code: SPIN-rafl: 5725-1730, AuthorID: 108388
Maria Yuryevna ZEMENKOVA - Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Professor of the Department «Transport of Hydrocarbon Resources» Industrial University of Tyumen
Russia, Tyumen; e-mail: [email protected]; SPIN-code: 9383-0442, AuthorID: 753946
Yuri Dmitrievich ZEMENKOV - Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the Department «Transport of Hydrocarbon Resources» Industrial University of Tyumen; Academician of the Russian Academy of Sciences Russia, Tyumen; e-mail: [email protected]; SPIN-code: 6815-1094, AuthorID: 326643
ASPECTS OF INTEGRATED DIGITALIZATION IN MONITORING THE CONDITION OF OIL AND GAS PIPELINE FACILITIES
ABSTRACT
The work is devoted to a systematic analysis ofaspects ofthe formation of a methodological base for digitalization of processes and objects of transport and storage during condition monitoring. The possibilities of a modern author's system for monitoring safety, reliability, and efficiency are shown, and tasks and universal methods for building digitalization programs for managing the state of objects are defined.
Keywords: digitalization, management, oil pipeline, gas pipeline, safety, reliability, efficiency.
Для цитирования в научных исследованиях:
Чижевская Е. Л., Халин А. Н., Гладенко А. А., Земенкова М. Ю., Земенков Ю. Д. Аспекты комплексной цифровизации при мониторинге состояния объектов нефтегазопроводов // Тюменский научный журнал. - 2024. - № 2. - С. 10-17.
В условиях цифровизации, имиортозамещения и повсеместной автоматизации ироизводства интеллектуальные системы управления интеллектуального технологического менеджмента надежности, эффективности, безопасности нефтегазовых систем (сollaborative intellectual technological reliability, efficiency and safety management oil and gas systems (CI-TREMS) [1,7,13] могут сократить количество аварийных ситуаций на предприятиях нефтегазового сектора, оптимизировать работу и осуществлять сбор информации для повышения качества реконструкции и проектирования новых станций и линейных сооружений.
Создание, адаптация и совершенствование таких систем связана с разработкой методологического обеспечения, синхронизированного с возможностями производственных объектов, реализованного с учетом потенциала, средств диагностики, контроля, автоматизации и роботизации.
В международной практике приняты системы управления, основанные на стандарте (c-MES), ориентированные не только на обеспечение информацией пользователей из числа оперативного персонала, но и на обмен информацией между подразделениями на одном и разных (нескольких) уровнях и назначениях. Система
призвана осуществлять аналитическую и управленческую функцию в зависимости от цели ее создания. На производственных предприятиях система используется для повышения эффективности производства. В ряде случаев такой комплекс интегрируется с концепцией стандарта Enterprise Asset Management (EAM) для управления техническим обслуживанием и ремонтами.
Так, системы мониторинга поколений MPC (model predictive control) и c-MES (Collaborative Manufacturing Execution System) с функциями контроля, оценки, прогнозирования отвечают современным экономическим, производственным требованиям и требованиям информационной безопасности, основаны на непрерывном особом контроле количественных и переменных величин множества показателей: диагностических, регулируемых (уставок) и др.
На протяжении всего жизненного цикла предприятия, оборудования или конкретного узла как интегральный, так и отдельные модули будут прогнозировать и предупреждать о нештатных ситуациях, инцидентах, авариях. Для большинства экспертов он будет незаменим в оптимизации и обеспечении эффективности работы технических решений и управлении процессами промышленных предприятий нефтегазового сектора.
Рисунок 1. Визуализация этапов последовательного контроля факторов опасности на основании одной последовательной методики
Рисунок 2. Визуализация этапов параллельного контроля факторов безопасности с использованием различных методик
Комплекс CI-TREMS включает различное количество индивидуальных модулей, отвечающих за различные аспекты производства.
Модули могут применяться как для комплексного анализа безопасности всей системы, так и для реализации отдельных функций контроля (рис. 1-2). Из опыта эксплуатации объектов транспорта нефти и газа известна практика параллельного диагностирования линейной части разными компаниями для обеспечения точности и качества результатов оценки. Использование различных методических решений для оценки прямых и косвенных показателей надежности и идентификации опасностей, оценки ущербов также позволит повысить качество принятия решений при обеспечении безопасности.
одули системы организованы по следующим принципам:
- любая методика оценки фактора опасности может быть реализована в виде модуля с соответствующим кодом;
- модули со схожими классификационными кодами могут объединяться в комплексные модули для сравнения результатов оценки;
- цель анализа может быть идентичной у разных модулей, но различаться методики обработки данных или инструментарий и шаг дискретизации.
В свою очередь каждый модуль содержит:
■ базу данных или систему обращения к общей базе объекта;
■ реализованную программным комплексом математическую модель и методику обработки данных для оценки, анализа, прогнозирования;
■ целевой показатель анализа (что ищет система, результат, вывод, один или несколько показателей) и критерии принятия решений;
■ комплекс экранных форм, визуализирующих результаты расчета, позволяющих оператору контролировать состояния системы, возникновение или угрозу возникновения техногенного события и их причины;
■ средства связи с ответственным на предприятии лицом или подразделением для реализации функции управления.
одули имеют простую визуализацию, основанную на сложных моделях и трендах, позволяющую оператору, технологу по безопасности принимать решения для снижения рисков и вероятности аварий.
Визуализация модели оболочки системы мониторинга безопасности, построенная на основании экспертных систем, представлена на рис. 3. Система состоит из четырех основных зон экранной формы: 1 - поле пространственной визуализации; 2 - поле вызова модулей; 3 - поля окон сообщений, 4 - поле модулей интеграции с системами предприятия и геомониторинг.
Для визуализации объектов станции или линейной части целесообразно использовать формат экрана, представленного в поле 1. Для каждой единицы оборудования, узла, подсистемы присутствуют две шкалы: оперативная информация о текущем состояний узла (нормальная работа или техногенное состояние 4-1 уровня) и информация об уровне надежности. Также имеется информация о прогнозируемом времени изменения состояния и возможностях детализации, и также информация о техническом вмешательстве в систему.
При отсутствии ресурсов для моделирования объектов технологические узлы могут быть представлены не в 3D визуализации, а в виде мнемосхем. Для быстрого реагирования оператором (диспетчером, технологом по безопасности) система должна иметь систему визуализации результатов, обладать лёгкостью в управлении и доступ к информации. Для этого, в первую очередь на базе поля 3 в оболочке предусмотрена система сообщений на трех уровнях управления в трех окнах, каждое из которых является модулем, сообщающим об угрозах безопасности.
Базовое сообщение такой системы содержит информацию о времени предупреждения, уровне опасности
Рисунок 3. Визуализация модели оболочки системы мониторинга безопасности (Пример экранной формы: 1 - Узел с оборудованием; 2 - Модули системы, функционирующие в реальном времени; 3 - Окно оперативных сообщений оператору системы мониторинга безопасности на трех временных уровнях реагирования: оперативный, тактический. стратегический; 4 - Модули геомониторинга и интеграции с системами СДКУ, АРМ, службами ТОиР)
прогнозируемого события, времени возникновения события и рекомендации к действию. Для получения полной информации об объекте в системе предусмотрено соединение с существующими системами управления и базами данных, такими как СДКУ, АРМ операторов, службами планирования ТОиР.
Система геомониторинга предназначена для пространственной привязки прогнозируемых событий и потенциально опасных объектов к системе контроля и анализа взаимодействия с внешней средой.
Методологические особенности моделирования надежности и безопасности технологических объектов нефтегазового комплекса определяются характером процессов и явлений, их естественнонаучными основами, техническими особенностями изучаемых объектов, внешними и внутренними факторами различной природы.
Как показывает анализ работ в области моделирования систем реального времени, в итоге для проектирования и исследования систем мониторинга используются: имитационное моделирование (метод, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему); методы и понятия теории категорий; теории множеств; теории графов; теории алгоритмов; теория распознавания образов и другие методы системного анализа.
В качестве формальных параллельных моделей с реальным временем применяются временные системы переходов и временные структуры событий, понятия поведенческих эквивалентностей параллельных процессов, а также техника временных регионов. При проектировании систем мониторинга надёжности и безопасности, несомненно, параллельной моделью будут теория надежности и безопасности ОПО.
С математической точки зрения серьезным вопросом разработки моделей и методик в режиме реального времени является уровень дискретизации. На сегодняшний день цифровая регистрация информации стала практи-
чески совершенной и точной, более универсальной, многофункциональной и гибкой.
Важно изначально правильно установить, с каким процессом могут быть связаны изменения контролируемых параметров: с развитием неисправности или с изменением нагрузки или условий работы машины. Тренд результатов измерений позволяет выявить развитие неисправности. Поэтому необходимо установить требования к процессу контроля. Должны быть установлены пределы допустимых значений для безопасности технологического процесса, обозначено соотношение «параметры-поле допуска» для любой технической системы.
Если организация системы диагностирования обладает значимой периодичностью до нескольких лет, то системы автоматики регистрируют данные с периодичностью 0,1 с, и уровень дискретизации позволяет считать их системой реального времени (СРВ). СРВ должна реагировать на события во внешней по отношению к системе среде или воздействовать на среду в рамках требуемых временных ограничений. В такой системе обработка информации должна производиться за определённый конечный период времени, чтобы поддерживать постоянное и своевременное взаимодействие со средой, при этом масштаб времени контролирующей системы и контролируемой ею среды по определению совпадают.
Анализ отечественного и мирового опыта создания систем управления безопасностью свидетельствует о необходимости комплексного подхода к оценке безопасности [1-4] и влияющих на неё факторов, позволяющего осуществить многофакторный контроль и прогнозирование критических ситуаций.
На сегодняшний день известными отечественными учеными и научным сообществом в целом разработана достаточно мощная методологическая база, которая должна быть максимально эффективно и качественно реализована в цифровом формате, подкреплена современными средствами анализа данных, сбора и обработки
Рисунок 4. Классификация методов мониторинга безопасности: кластерная 3D модель
информации, интеллектуальными системами поддержки и роботами [7,8].
Общим и отдельным вопросам оценки, мониторинга и обеспечения надежности и безопасности опасных производственных объектов транспорта и хранения у гле-водородов посвящен комплекс работ известных ученых и современников, подробно рассмотренных в изданиях [7-10].
Достаточно непростой задачей цифровизации является сфера моделирования основных и вспомогательных процессов транспорта углеводородов [5,6], оценке, моделированию и прогнозированию прямых и косвенных показателей безопасности и надежности. Вопросам диагностирования состояния, мониторинга надежности и безопасности объектов и исследованию вопросов ремонтно-восстановительного обслуживания ОПО посвящено значительное количество работ [12, 13,14-16].
етодологические особенности моделирования определяются характером процессов и явлений, их естественнонаучными основами, техническими особенностями изучаемых объектов. Отдельной сложной задачей является проанализированы работы по моделированию технологических процессов и технических систем в реальном времени, подлежат тщательной проработке задачи дискретизации данных при диагностировании техники, реализации кибернетического подхода и формирования баз банных.
В связи со сложностью задач и необходимостью систематизации подходов, для классификации множества исследуемых методов контроля надежности, с использованием признаков для разделения на однородные группы (кластеры), авторами применен метод кластерного анализа. Данный многомерный метод предполагает, что исходные данные могут быть значительного объема, т. е. существенно большим может быть, как количество методов и технологий, так и признаков, характеризующих эти объекты.
Анализ многочисленных публикаций и норматив ных документов позволил авторам предложить классификацию методов мониторинга надежности и безопасности на основании кластерной трехмерной модели (рис. 4),
которая иллюстрирует многогранность свойств надежности при мониторинге безопасности ОПО и трудоемкость оценки каждой из областей этого свойства.
В основу классификации также положены цели, принципы, приоритетные направления и задачи государственной политики в области ПБ, утвержденные Президентом РФ в документе «Основы промышленной политики РФ в области ПБ на период до 2025 года и дальнейшую перспективу» 6.05.2018 г.
Авторская кластерная 3D модель комплексной классификации методов мониторинга безопасности физически связывает между собой множество определяющий категорий и показателей, в т. ч. факторы надежности: математические модели и методики обработки: оценки, анализ, прогнозирование; физические методы: ультразвуковой, тепловизионный, магнитный и т. д.;
В соответствии с выполненным анализом, авторами предложена классификационная модель комплексного коэффициента безопасности, особенности оценки которого определяются векторно-матричными или дифференциальным исчислением:
Кб = f(C, К М), (1)
где С - тип исходных данных по виду контроля С е (1...х); С = - функция, определяющая шаг дискретизации данных;
F - фактор, определяющий свойство безопасности К е (1...у);
М - тип модели, применяемой при оценке безопасности Ме (1...г).
Количественная оценка показателя по предложенной модели представляется удобной с применением классических методов теории цепей и обработки эксперимента, либо с применением нейросетевых моделей. Тип применяемой нейронной сети и функция активации определяется в зависимости от типа технического объекта, характера весовых коэффициентов (постоянные или динамические), технических возможностей диагностирования объектов.
Универсальная модель классификационного кода метода мониторинга безопасности выглядит следующим образом:
Рисунок 5. Алгоритм построения кода классификатора
СХХХ - К*^ХХХ - К*. МХХХ/ГУУ* - К(НД)* - Т, (2)
где СХХХ - код группы технологии контроля данных (табл. 1);
БХХХ - код фактора, определяющего безопасность системы, объекта (табл. 2);
МXXX/YYY - тип физико-математической модели (табл. 3);
К - комплексное свойство (при использовании кодов из нескольких групп);
(НД) - при использовании моделей из нормативных документов;
Т - временная характеристика метода (табл. 4);
* - элементы кода, добавляемые по необходимости.
Таким образом, для иллюстрации, классификацию можно представить в виде системы таблиц 1-4. Алгоритм построения кода классификатора можно представить в виде блок-схемы (рис. 5).
Таблица 1. Кодировка группы «Технология контроля данных»
Присваиваемый код Тип технологии контроля данных
С01 Автоматизированный параметрический АСУ ТП
С02 Лабораторный
С03 Ультразвуковой
С04 Акустический
С05 Магнитный
С06 Визуальный
С07 Спутниковый
С08 Геопозиционный
С09 Оптоволоконные технологии
С10 Тепловизионный контроль
С11 Комбинированный
С12 База данных (в т. ч. архивная)
Таблица 2. Кодировка группы «Факторы надежности и безопасности»
Присваиваемый код Факторы надежности и безопасности
F01 Технологические режимы
F02 Потери и выбросы
F03 Техническое обслуживание и ремонт
F04 Человеческий фактор
F05 Показатели эффективности
F06 Показатели надежности по ГОСТ (ССНТ ) (по факту случившихся отказов, инцидентов)
F07 Техногенное событие в системе (РБ от 24 0.1 2018 г. N 29)
F08 Структура и конструктивные элементы
F09 Показатели технического состояния
F10 Показатели работоспособности
F11 Показатели живучести
F12 Показатели безопасности
F13 Показатели защищенности
Модели с идентичными фрагментами кода при реализации в пределах системы мониторинга надежности и безопасности целесообразно объединять в модули или аналитические блоки при интеграции в систему управления для формирования максимально информативного комплекса данных для анализа в системе поддержки принятия решений, например все модели с кодом О могут быть объединены в модель оперативного анализа, а с кодом F05 - в модуль анализа параметров эффективности.
Пример 1: методика оценки коэффициента готовности насоса статистическими методами по ГОСТ на основании данных о наработке АСУ ТП с периодичностью 1 раз в между ремонтами периодами, но не реже 1 раза в год будет иметь код: С0№065М105-С.
Пример 2: методика прогнозирования техногенного события с применением нейросетевых моделей в режиме реального времени с применением сетей глубокого обучения будет иметь код: С0№07М33-0.
Предложенный классификатор может быть легко адаптирован и расширен как в рамках отрасли, так и для отдельного предприятия.
Таблица 3. Кодировка группы «Тип физико-математической модели»
Присваиваемый код Тип физико-математической модели (группа)
М01 Физические
М02 Вероятностно-статистические и параметрические
М03 Интеллектуальные
М04 Системные и комплексные
М05 Экспертные
М06 Эмпирические лабораторные
М07 Эмпирические производственные
М08 Оптимизационные
М09 Конструктивные
М10 Модели ГОСТ ССНТ для свойств
*МХХХ/УУУ При использовании комбинированных моделей номер может быть указан через дробь
*МХХХ-(ГОСТ) При необходимости указать документы - указывается в скобках
Таблица 4. Кодировка группы «Временная характеристика прогнозной оценки»
Присваиваемый код Временная характеристика прогнозной оценки
О оперативная (частота от 0,1 с до 2 ч)
С среднесрочная (в пределах между регламентируемыми ремонтами)
Д долгосрочная (от 1 года)
Аналитические модули для мониторинга безопасности, построенные на основании информации о показателях надежности, могут быть следующих функциональных типов, каждый из которых также требует разработки, адаптации и программной реализации отдельного методического обеспечения: оценка надежности технологических узлов и участков; анализ конструктивной надежности узлов и участков; анализ технического состояния узлов и участков на основании диагностики; рейтинговая оценка надежности технологических узлов и участков; обнаружение узлов пониженной надежности (структурный анализ); обнаружение потенциальных причин инцидентов повышенной (факторный анализ); анализ надежности систем на основании параметрических данных активных режимов; логико-вероятностный графовый анализ и прогнозирование параметров надёжности; анализ ресурсных показателей; анализ надежности на основании теплофизического моделирования процессов и систем.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Энергетическая стратегия России на период до 2035 г. [утв. распоряжением Правительства РФ от 09.06.2020№1523-р]//Министерство энергетики РФ: официальный сайт. - URL : https://minenergo.gov.ru/ ministry/energy-strategy (дата обращения: 20.01.2024).
2. Акимов, В. А. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Анализ и обеспечение защищенности от чрезвычайных ситуаций /В. А. Акимов, А. А. Антюхов, Е. В. Арефьева [и др.]. - Москва : МГОФ «Знание», 2021. - 500 с.
3. Аксютин, О.Е. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Безопасность средств хранения и транспорта энергоресурсов: Тематический блок «Национальная безопасность» / О. Е. Аксютин, А. А. Александров, А. В. Алешин [и др.]. - Москва : Международный гуманитарный общественный фонд «Знание» им. академика К. В. Фролова, 2019. - 928 с.
4. Рыбас, А. Л. Научное обеспечение основ государственной политики в области промышленной безопасности / А. Л. Рыбас, Н. А. Махутов, М. М. Гаденин [и др.]//Безопасность труда в промышленности. - 2018. -№ 11. - С. 7-14. -DOI10.24000/0409-2961-2018-11-7-14.
5. Лурье, . В. Проектирование и эксплуатация нефтепроводов : учебник для нефтегазовых вузов / М. В. Лурье, Б. Н. Мастобаев, П. А. Ревель-Муроз, А. Е. Сощенко. -Москва: Издательство «Недра», 2019. -434 с.
6. Лурье, М. В. Математическое моделирование процессов трубопроводного транспорта нефти, нефтепродуктов и газа /М. В. Лурье. - Москва: Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И. М. Губкина, 2012. - 456 с.
7. Земенкова, М. Ю. Методологическое обеспечение экспертных систем мониторинга показателей надежности объектов трубопроводного транспорта углеводородов / . Ю. Земенкова. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2018. - 411 с.
8. Курбанов, Я. М. Диверсификация научно-технического развития и управления эффективностью предприятий ТЭК в нестабильной макроэкономической среде: особенности и проблемы /Я. М. Курбанов, Ю. Д. Земен-ков, Е. Л. Чижевская, А. Б. Шабаров //Деловой журнал Neftegaz.RU. - 2022. - № 12 (132). - С. 74-79.
9. Основы государственной политики РФ в области промышленной безопасности до 2025 года и дальнейшую перспективу [утв. Указом Президента от 06.05.2018г. № 198]//Президент России: официальный сайт. - URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/43022 (дата обращения: 20.01.2024).
10. Земенкова, М. Ю. Инновационное управление безопасностью трубопроводного транспорта углеводородов на базе интеллектуального предупреждения техногенных событий и чрезвычайных ситуаций / М. Ю. Земенкова, Е. Л. Чижевская, Ю. Д. Земенков, С. Ю. Подорожников // Трубопроводный транспорт: теория и практика. - 2021. - № 3 (79). - С. 33-40.
11. Земенков, Ю. Д. Современные проблемы транспорта углеводородных газов/ Ю. Д. Земенков, А. Б. Шабаров, М. Ю. Земенкова [и др.]. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2021. - 425 с.
12. Агиней, Р. В. Актуальные вопросы защиты от коррозии длительно эксплуатируемых магистральных газонефтепроводов / Р. В. Агиней, Ю. В. Александров. -Санкт-Петербург : Издательство «Недра», 2012. -394 с.
13. Земенкова, М. Ю. Методы снижения технологических и экологических рисков при транспорте и хранении углеводородов / . Ю. Земенкова. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2019. -397 с.
14. Лисин, И. Ю. Модель управления безопасностью, надежностью и целостностью энергетических систем / И. Ю. Лисин, С. В. Ганага, А. М. Короленок, Ю. В. Колотилов //Нефтяное хозяйство. - 2018. - № 9. -С. 138-143. - DOI 10.24887/0028-2448-2018-9-138-143.
15. Васильев, Г. Г. Методика количественной оценки риска аварий на линейной части магистральных газопроводов / Г. Г. Васильев, Е. О. Карманов // Трубопроводный транспорт: теория и практика. - 2023. -№ 1 (83). - С. 48-59.
16. Васильев, Г. Г. Внедрение риск-ориентированного подхода в строительство объектов трубопроводного транспорта углеводородов / Г. Г. Васильев, И. А. Леонович, С. А. Сарданашвили, К. А. Латифов // Трубопроводный транспорт: теория и практика. -2018. - № 4 (68). - С. 55-59.
SPISOK ISPOL ZOVANNOJ LITERATURY"
1. E'nergeticheskaya strategiya Rossii naperiod do 2035 g. [utv. rasporyazheniem PraviteVstva RF ot 09.06.2020 №1523-r]//Ministerstvoe'nergetikiRF: oficiaPnyjsajt. -URL : https://minenergo.gov.ru/ministry/energy-strategy (data obrashheniya: 20.01.2024).
2. Akimov, V A. Bezopasnost' Rossii. Pravovy'e, so-cial^no-e^konomicheskie i nauchno-texnicheskie aspekty\ Analiz i obespechenie zashhishhennosti ot chrezvy'chajny'x
situacij/ V. A. Akimov, A. A. Antyuxov, E. V. Arefeva [i dr.]. -Moskva : MGOF «Znanie», 2021. - 500 s.
3. Aksyutin, O. E. Bezopasnost' Rossii. Pravovy'e, so-cial'no-e'konomicheskie i nauchno-texnicheskie aspekty\ Bezopasnost' sredstv xraneniya i transporta e'nergoresursov: Tematicheskij blok «NacionaVnaya bezopasnost» / O. E. Aksyutin, A. A. Aleksandrov, A. V Aleshin [i dr.]. -Moskva:Mezhdunarodnyjgumanitarnyjobshhestvennyj fond «Znanie» im. akademika K.V. Frolova, 2019. - 928 s.
4. Ry'bas, A. L. Nauchnoe obespechenie osnov gosu-darstvennoj politiki v oblasti promy'shlennoj bezopasnosti /
A. L. Ry'bas, N. A. Maxutov, M. M. Gadenin [i dr.]//Bezopasnost'trudav promy'shlennosti. -2018. -711. -S. 7-14.-DOI 10.24000/0409-2961-2018-11-7-14.
5. Lur'e, M. V Proektirovanie i e'kspluataciya neftepro-vodov : uchebnik dlya neftegazovy'x vuzov /M. V Lur'e,
B. N. Mastobaev, P. A. Revel'-Muroz, A. E. Soshhenko. -Moskva : IzdateVstvo «Nedra», 2019. - 434 s.
6. Lur'e, M. V Matematicheskoe modelirovanie pro-cessov truboprovodnogo transporta nefti, nefteproduktov i gaza /M. V Lur'e. - Moskva : Rossijskij gosudarstvennyj universitet nefti i gaza (nacionarnyj issledovateVskij uni-versitet) imeni I.M. Gubkina, 2012. - 456 s.
7. Zemenkova, M. Yu. Metodologicheskoe obespechenie e'kspertny'x sistem monitoringa pokazatelej nadezhnosti ob''ektov truboprovodnogo transporta uglevodorodov / M. Yu. Zemenkova. - Tyumen' : Tyumenskij industrially j universitet, 2018. - 411 s.
8. Kurbanov, Ya. M. Diversifikaciya nauchno-texnichesk-ogo razvitiya i upravleniya effektivnosfyu predpriyatij TEKv nestabiVnojmakroe'konomicheskojsrede: osoben-nosti i problemy' / Ya. M. Kurbanov, Yu. D. Zemenkov, E. L. Chizhevskaya, A. B. Shabarov//Delovoj zhurnal Neft-egaz.RU. - 2022. - 7 12(132). - S. 74-79.
9. Osnovys gosudarstvennoj politiki RF v oblasti promy'shlennoj bezopasnosti do 2025goda i daVnejshuyu perspektivu [utv. Ukazom Prezidenta ot 06.05.2018g.
№ 198] //Prezident Rossii : oficiaFnyj sajt. - URL : http:// www.kremlin.ru/acts/bank/43022 (data obrashheniya: 20.01.2024).
10. Zemenkova, M. Yu. Innovacionnoe upravlenie bezopasnosVyu truboprovodnogo transporta uglevodorodov na baze intellektuaVnogopreduprezhdeniya texnogenny'x soby jij i chrezvy "chajny x situacij / M. Yu. Zemenkova, E. L. Chizhevskaya, Yu. D. Zemenkov, S. Yu. Podorozhnikov // Truboprovodnyj transport: teoriya i praktika. - 2021. -№ 3 (79). - S. 33-40.
11. Zemenkov, Yu. D. Sovremenny'eproblemy "transporta uglevodorodny'xgazov/Yu. D. Zemenkov, A. B. Shabarov, M. Yu. Zemenkova [i dr.]. - Tyumen " : Tyumenskij industriallyj universitet, 2021. - 425 s.
12.Aginej,R. VAktuaVny'evoprosy*zashhity"otkorro-ziidlitel"noe'kspluatiruemy x magistraVny xgazoneftepro-vodov/R. V Aginej, Yu. VAleksandrov. - Sankt-Peterburg : IzdateVstvo «Nedra», 2012. - 394 s.
13. Zemenkova, M. Yu. Metody " snizheniya texno-logicheskix i e "kologicheskix riskov pri transporte i xranenii uglevodorodov / M. Yu. Zemenkova. - Tyumen " : Tyumenskij industrially j universitet, 2019. - 397s.
14. Lisin, I. Yu. Model " upravleniya bezopasnosVyu, nadezhnosVyu i celostnosVyu e'nergeticheskix sistem / I.Yu. Lisin, S. V Ganaga, A. M. Korolenok, Yu. V Kolotilov //Neftyanoe xozyajstvo. - 2018. - № 9. - S. 138-143. - DOI 10.24887/0028-2448-2018-9-138-143.
15. Vasilev, G. G. Metodikakolichestvennojocenkiriska avarij na linejnoj chasti magistral "ny x gazoprovodov / G. G. VasiVev, E. O. Karmanov // Truboprovodnyj transport: teoriya i praktika. - 2023. - № 1 (83). - S. 48-59.
16. VasiTev, G. G. Vnedrenie risk-orientirovannogo podxoda v stroitel "stvo ob^ektov truboprovodnogo transporta uglevodorodov/G. G. Vasil "ev, I. A. Leonovich, S. A. Sar-danashvili, K. A. Latifov // Truboprovodnyj transport: teoriya i praktika. - 2018. - № 4 (68). - S. 55-59.
