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    El investigador de Concordia espera usar big data para hacer que las tuberías sean más seguras

    Fuzhan Nasiri:"Los modelos basados ​​en datos te acercan a lo que realmente sucede en la realidad". Crédito:Universidad de Concordia

    Los oleoductos y gasoductos se han convertido en temas de polarización en Canadá, pero tanto los partidarios como los detractores pueden estar de acuerdo en que cuanto más seguros están, el mejor.

    Desafortunadamente, la integridad y la salud son problemas continuos y graves para la infraestructura de oleoductos de América del Norte. Según el Departamento de Transporte de EE. UU. (DOT), ha habido más de 10, 000 fallas de tuberías en ese país solo desde 2002. Las medidas de seguridad complicadas son el costo y la intensidad de la mano de obra requerida para monitorear la salud de los miles de kilómetros de tuberías que atraviesan Canadá y Estados Unidos.

    En un artículo reciente en el Revista de ingeniería y práctica de sistemas de tuberías , Los investigadores de Concordia y la Universidad Politécnica de Hong Kong analizan las metodologías utilizadas actualmente por la industria y los académicos para predecir fallas en las tuberías y sus limitaciones.

    "En muchos de los códigos y prácticas existentes, la atención se centra en las consecuencias de lo que sucede cuando algo sale mal, "dice Fuzhan Nasiri, profesor asociado del Departamento de Edificación, Ingeniería Civil y Ambiental en la Escuela de Ingeniería e Informática Gina Cody.

    "Siempre que haya una falla, los investigadores analizan los criterios de diseño de la tubería. Pero a menudo ignoran los aspectos operativos y cómo se pueden mantener las tuberías para minimizar los riesgos ".

    Nasiri, que dirige el Laboratorio de Ingeniería de Sistemas de Infraestructura y Energía Sostenible, fue coautor del artículo con su Ph.D. la estudiante Kimiya Zakikhani y el profesor de la Politécnica de Hong Kong Tarek Zayed.

    Protección contra la corrosión

    Los investigadores identificaron cinco tipos de fallas:mecánicas, el resultado del diseño, defectos de material o construcción; Operacional, debido a errores y mal funcionamiento; peligro natural, como terremotos, erosión, heladas o rayos; tercero, es decir, daño infligido accidental o intencionalmente por una persona o grupo; y corrosión, el deterioro del metal de la tubería debido a los efectos ambientales sobre los materiales de la tubería y la acidez de las impurezas de petróleo y gas. Este último es el más común y el más sencillo de mitigar.

    Nasiri y sus colegas descubrieron que la literatura académica existente y las prácticas de la industria en torno a las fallas de las tuberías deben evolucionar aún más en torno a los datos de mantenimiento disponibles. Creen que las cantidades masivas de datos de fallas de tuberías disponibles a través de la Administración de Seguridad de Materiales Peligrosos y Tuberías del DOT se pueden utilizar en el proceso de evaluación como complemento de las inspecciones manuales en línea.

    Estos modelos predictivos, basado en décadas de datos que cubren todo, desde el diámetro de la tubería hasta el espesor del metal, presión, cambio de temperatura promedio, ubicación y momento de la falla, podría proporcionar patrones de falla. Estos podrían usarse para agilizar el proceso general de evaluación de la seguridad y reducir los costos de manera significativa.

    "Podemos identificar tendencias y patrones basados ​​en lo que sucedió en el pasado, "Dice Nasiri." Y se podría suponer que estos patrones podrían seguirse en el futuro, pero necesitan ciertos ajustes con respecto al clima y las condiciones operativas. Sería un modelo basado en el azar:dadas las variables como la ubicación y los parámetros operativos, así como las características climáticas esperadas, podríamos predecir la posibilidad general de corrosión durante un período de tiempo determinado ".

    Agrega que estos modelos idealmente serían consistentes y para toda la industria, y por lo tanto transferible en caso de cambio de propiedad de la tubería, y esa investigación como la suya podría influir en las prácticas de la industria.

    "Los modelos de predicción de fallas desarrollados en base a la teoría de la confiabilidad deben ser realistas. El uso de datos históricos (con ajustes) lo acerca a lo que realmente sucede en la realidad, " él dice.

    "Pueden cerrar la brecha de las expectativas, para que tanto los planificadores como los operadores puedan tener una mejor idea de lo que podrían ver durante la vida útil de su estructura ".


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