CC BY
176
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12-2/2016 ISSN 2410-6070_
УДК 629.039.58
Д.Ю. Семенюк
специалист 1 категории Филиал НИИСПТнефть ООО "НИИ Транснефть"
г. Уфа, Российская Федерация А.М. Актуганова магистрант
кафедры ПБ и ОТ ФГБОУ ВО УГНТУ
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ТОЛЩИНЫ СТЕНКИ СТАЛЬНОГО РЕЗЕРВУАРА ДЛЯ ХРАНЕНИЯ НЕФТЕПРОДУКТОВ
Аннотация
В статье рассмотрены вопросы прогнозирования толщины стенки резервуара с помощью регрессионного анализа. Определены основные факторы, влияющие на интенсивность коррозии металла. Построена математическая модель для оценки толщины стенки стального резервуара для хранения нефтепродуктов в зависимости от условий эксплуатации.
Ключевые слова
Резервуар для хранения нефтепродуктов, коррозия стальных резервуаров, толщина стенки резервуара, регрессионный анализ.
Актуальной задачей является обоснование сроков проведения технической диагностики и остаточного ресурса безопасной эксплуатации стальных резервуаров для хранения нефтепродуктов. В настоящее время плановый контроль толщины стенки резервуаров является основным методом сбора информации о состоянии резервуара, интенсивности коррозионных процессов. Анализ результатов ультразвуковой толщинометрии показывает, что скорость коррозии стальных резервуаров для нефтепродуктов составляет от 0,1 до 0,3 мм/год, а в отдельных случаях может достигать 0,5 мм/год. Постепенное уменьшение толщины стенки до критической может привести к опасности потери прочности или устойчивости при неблагоприятном стечении факторов, а также к аварийному разрушению резервуара [1].
В качестве исходных данных для прогнозирования толщины стенки резервуара типа РВС приняты результаты технической диагностики и эксплуатационные параметры. Пример исходных данных приведен в таблице 1.
Таблица 1
Исходная выборка
Номер наблюдения № 1 Плотность продукта, кг/м3 № 2 Уровень взлива, м № 3 Толщина стены по измерениям, мм № 4 Расчетное сопротивление стали, МПа № 5 Время эксплуатации резервуара, лет № 6 Количество циклов за год,
1 780 11,18 3,8 382 23 84
2 780 11,06 3,9 382 23 109
19 860 11,1 3,6 235 20 168
20 750 10,89 4,9 235 13 156
Для прогнозирования скорости утонения стенок резервуаров применен множественный регрессионный анализ с помощью специализированного статистического пакета программ Statistica (версия 10) фирмы StatSoft.
На основании анализа графических зависимостей толщины стенки (зависимой переменной № 3) от эксплуатационных параметров, установлено, что наибольшее влияние на скорость утонения стенки резервуара РВС оказывает время эксплуатации. Отметим, что влияние показателей уровня взлива, плотности нефтепродукта, сопротивления стали на среднюю скорость утонения также достаточно велико.
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12-2/2016 ISSN 2410-6070_
Множественную регрессию проводим пошагово. При этом из модели пошагово исключаются переменные, которые вносят наименьший вклад в регрессию на данном шаге. Данный способ позволяет остановиться на шаге, когда коэффициент детерминации еще не наибольший, однако уже все переменные модели являются значимыми. Результаты, полученные на последнем шаге регрессии, представлены в таблице 2.
Таблица 2
Результаты регрессионного анализа
N=19 Regression Summary for Dependent Variable: Толщина стены, мм R=0,92381509 R2=0,85343432 Adjusted R2= 0,78015148 F(4,8)=11,646 p<,00204 Std.Error of estimate: ,21624
b* Std.Err. of b* b Std.Err. of b t(8) p-value
Свободный член 11,83977 14,64014 0,80872 0,442061
Плотность, кг/куб.м 0,19682 0,148223 0,00221 0,00167 1,32784 0,220868
Уровень взлива, м -0,12806 0,255653 -0,70602 1,40948 -0,50091 0,629925
Расчетное сопротивление стали 0,60628 0,210123 0,00349 0,00121 2,88537 0,020343
Время эксплуатации резервуара, лет -1,16486 0,317146 -0,14015 0,03816 -3,67294 0,006283
Следует отметить, что, значимость переменных в регрессионной модели тем больше, чем р-уровень меньше 0,05. Наиболее значимые параметры в регрессионной модели - расчетное сопротивление стали и время эксплуатации. Коэффициент детерминации R2 показывает, какая доля дисперсии отклика объясняется влиянием параметра в построенной модели. Чем ближе R2 к значению, равному 1, тем лучше модель. F-статистика Фишера используется для проверки гипотезы о нулевых значениях коэффициентов регрессии (т.е. об отсутствии какой бы то ни было линейной связи между толщиной стены и совокупностью факторов). Гипотеза отклоняется при малом уровне значимости. В нашем случае значение F-статистики равно 11,646 при уровне значимости р < 0,00204, т.е. гипотеза об отсутствии линейной связи отклоняется [2].
В заключение проводится анализ остатков полученной модели. Результаты, полученные при анализе остатков, являются важным дополнением к значению коэффициента детерминации при проверке адекватности построенной модели. Анализ остатков нужен для того, чтобы отклонения от предположений, угрожающие обоснованности результатов анализа, могли быть легко обнаружены. Графическая иллюстрация анализа остатков приведена на рисунке 1.
0.01 0,10 0.25 0,50 0.75 0.90 0,99
Theoretical Quantife
Рисунок 1 - Наблюдаемые и предсказанные значения толщины стены резервуара
На рисунке 1 видно, что построенная регрессионная модель достаточно хорошо отражает реальную толщину стенки. Это означает, что в ближайшем будущем реальные величины могут быть приближены модельными значениями. Следует отметить, что регрессионный анализ позволяет обнаружить только
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12-2/2016 ISSN 2410-6070_
числовые зависимости, а не лежащие в их основе причинные связи [3]. Итак, для модели прогнозирования толщины стены резервуара в результате проведения множественной регрессии, зависимая переменная № 3 «Толщина стены» представима следующим образом: х3=11,83977+0,197 х1-0,13х2+0,606 х4-1,2х5, где x3 - прогнозируемая толщина стены, мм; x1 - плотность продукта, кг/м3; x2 - уровень взлива; x4 - расчетное сопротивление стали; x5 - время эксплуатации резервуара.
Таким образом, можно констатировать, что физическое объяснение воздействия различных факторов на скорость утонения стенки резервуаров получило количественную оценку влияния каждого фактора. Построение модели для оценки толщины стены резервуара на основе данных производственного мониторинга является весьма актуальной задачей, так как позволяет установить обоснованные сроки проведения технической диагностики, снизить материальные затраты, связанные с простоем резервуаров во время ремонтных работ, оперативно проводить оценку ресурса безопасной эксплуатации резервуаров. Полученная модель может использоваться для оценки скорости коррозии и остаточного ресурса РВС, что обеспечит эффективное управление ресурсом безопасной эксплуатации резервуаров для хранения нефтепродуктов.
Список использованной литературы:
1. Оценочный расчет скорости утонения стенок стальных резервуаров / О. А. Макаренко, В. В. Кравцов, И. А. Лакман и др. // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. - 2009. -Выпуск 3(77). - С. 56-62.
2. Байков И.Р., Смородова О.В., Костарева С.Н. Прогностическая модель эмиссии вредных веществ в выхлопных газах ГТУ. Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2004. № 1-2. С. 122-128.
3. Костарева С.Н. Совершенствование методов диагностирования технического состояния газоперекачивающих агрегатов на основе данных производственного мониторинга. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Уфимский государственный нефтяной технический университет. Уфа, 2004.
© Семенюк Д.Ю., Актуганова А.М., 2016 г.
УДК 004.912:004.02
В.В. Александров, д.т.н., проф. гл.н.с., Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
г. Санкт-Петербург, РФ С.В. Кулешов, д.т.н.
зав. лаб., Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
г. Санкт-Петербург, РФ А.А. Зайцева, к.т.н.
с.н.с., Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
г. Санкт-Петербург, РФ
ПОСТРОЕНИЕ ГЛОССАРИЕВ КУЛЬТУРОЛОГИЧЕСКИХ КАНОНОВ КИБЕР-СОЦИАЛЬНЫХ ГРУПП В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Аннотация
В статье рассматривается подход к решению проблемы повышения эффективности противодействия
