ВКР: Анализ степени износа магистральных трубопроводов на основе нейросетевых технологий

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ. 7
1 Исследовательский раздел. 9
1.1 Обзор предметной области. 9
1.2 Обоснование выбора средств разработки. 16
1.3 Постановка задачи. 25
2 Специальный раздел. 27
2.1 Структурная схема программы.. 27
2.2 Построение нейронной сети. 28
2.2.1 Составление нейронной сети для анализа глубины коррозии. 28
2.2.2 Составление нейронной сети для анализа площади коррозии. 31
2.3 Разработка структуры БД.. 35
2.4 Разработка алгоритмического и программного обеспечения. 36
3 Экономический раздел. 38
3.1 Расчет затрат на разработку. 38
3.2 Оценка экономической эффективности проекта. 42
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 45
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 48

ВВЕДЕНИЕ

Одной из важнейших проблем трубопроводного транспорта является сохранение нормального состояния линейной части промысловых и магистральных трубопроводов. Подземные трубопроводы, работающие при нормальных режимах, сохраняются несколько десятков лет. Так, например, в США некоторые трубопроводы, проработавшие около двадцати лет, полностью сохранились и не требуют ремонта. Этому способствовало то большое внимание, которое уделяется систематическому контролю состояния подземных и надземных трубопроводов и своевременная ликвидация появляющихся дефектов.
Как правило, большинство дефектов на трубопроводах появляются в результате коррозионных и механических повреждений, определение места и характера которых связаны с рядом трудностей и большими материальными затратами. Совершенно очевидно, что вскрытие трубопровода для его непосредственного визуального обследования экономически неоправданно. К тому же обследовать можно только внешнюю поверхность трубопровода. Поэтому в течение последних лет в нашей стране и за рубежом усилие специализированных научно-исследовательских и проектных организаций направлено на решение проблемы определения состояния подземных и надземных промысловых, магистральных трубопроводов без их вскрытия.
Объектом выпускной квалификационной работы является система прогнозирования сроков ремонта газопровода.
Предметом выпускной квалификационной работы в работе являются процессы применения нейронных сетей для прогнозирования сроков ремонта газопровода.
Целью данной работы является разработка приложения для прогнозирования выхода из строя (разрыва) магистрально газопровода и предоставление рекомендаций по срокам эксплуатации трубы с применением нейросетевых технологий.
Исходя из цели в работе поставлены следующие задачи:
- исследовать теоретические основы дефектоскопии и её применения для прогнозирования соков ремонта газопровода;
- провести анализ применения нейронных сетей для прогнозирования соков ремонта газопровода;
- построение нейронной сети для прогнозирования соков ремонта газопровода;
- разработка руководства пользователя.
Структура работы представлена введением, тремя основными разделами, разделенными на подразделы, заключением, списком использованных источников и приложениями.
Исходные данные предоставляются по результатам физико-химического анализа газа и результатам инспекции трубопроводных систем (дефектоскопии). По результатам анализа предоставляется компонентный состав газа.
В ходе инспекции выявляются аномальные области, наличие которых может повлиять на режим безопасной эксплуатации трубопровода, и предоставляются рекомендации по обслуживанию газопровода.
Применение нейросетевых технологий позволит нам прогнозировать поведение коррозийного пятна (изменение глубины, площади). На основании данных об изменении коррозии предоставляются рекомендации по дальнейшей эксплуатации участка газопровода.