Сучасні підходи до математичного моделювання ресурсу трубопровідних систем із урахуванням корозійно-ерозійного зносу: огляд
DOI:
https://doi.org/10.20998/2078-9130.2025.1.328414Ключові слова:
трубопровідні системи; корозійно-ерозійний знос; розподіл Вейбулла; моделювання часу до відмови; ймовірнісні методи; залишковий ресурс; метод Монте-Карло; математичне моделювання.Анотація
У статті представлено огляд сучасних математичних моделей, що застосовуються для прогнозування ресурсу трубопровідних систем із урахуванням корозійно-ерозійного зносу. Проаналізовано основні підходи до моделювання процесів деградації трубопроводів, включаючи аналітичні, чисельні методи, які базуються на детермінірованих та статистичних підходах. Особливу увагу приділено впливу гідродинамічних і хімічних чинників на швидкість зносу та формування дефектів. Розглянуто моделі локалізованої (точкової) корозії, рівномірного зносу та ерозійного впливу потоку. Аналітичні моделі дозволяють швидко оцінити залишкову товщину стінки або критичний тиск, проте мають обмежену точність при складних умовах експлуатації. Чисельне моделювання, зокрема методи скінчених елементів (FEМ) та обчислювальної гідродинаміки (CFD), забезпечує точнішу оцінку напружено-деформованого стану труб і процесів зносу. Імовірнісні методи, включаючи ті, що базуються на різних розподілах (Вейбулла, нормальний, логнормальний), метод Монте-Карло, дозволяють врахувати варіабельність параметрів, таких як глибина, довжина дефектів та швидкість їх зростання, що критично важливо для оцінки ризику відмови. У статті також проаналізовано сучасні підходи до оцінки часу до відмови та залишкового ресурсу трубопроводів. Окрема увага приділяється моделюванню випадкових полів дефектів, параметризації розподілу Вейбулла та його адаптації до даних інспекцій. За результатами огляду визначено перспективні напрями досліджень, зокрема інтеграцію даних моніторингу з математичними моделями, побудову цифрових двійників трубопровідних систем, а також використання гібридних стохастичних підходів для підвищення точності прогнозів.
Посилання
Carneiro, J. O., Melo F., Rodrigues J., Lopes H., and Teixeira V. "The Modal Analysis of a Pipe Elbow with Realistic Boundary Conditions." International Journal of Pressure Vessels and Piping, vol. 82, 2005, pp. 593–601 https://doi.org/10.1016/j.ijpvp.2005.04.001
Zhang, B., Xing Z.-Y., Wang T., and Wang Z. "The Vibration Characteristics and Allowable Span Length of Free Span Subma-rine Pipeline." Proceedings of the 4th International Conference on Mechatronics, Materials, Chemistry and Computer Engineering (MME-16), 2017, pp. 118–123. https://doi.org/10.2991/mme-16.2017.24
Huang, Y.-m., Liu Y.-s., Li B.-h., Li Y.-j., and Yue Z.-f. "Natural Frequency Analysis of Fluid Conveying Pipeline with Different Boundary Conditions." Nuclear Engineering and Design, vol. 240, no. 3, 2010, pp. 461–467. https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2009.11.038
Wang, Y., Zhang X., and Liu H. "Prediction of Erosion–Corrosion Rate in Multiphase Flow." Wear, vol. 316, no. 1–2, 2014, pp. 15–24.
Hassan, A., and Mohammed R. "Modeling Residual Life of Pipe-lines Using Probabilistic Methods." Journal of Loss Prevention in the Process Industries, vol. 70, 2021, 104415.
Papavinasam, S. Corrosion Control in the Oil and Gas Industry. Gulf Professional Publishing, 2013. 533 pp. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-397022-0.00002-9
NACE International. International Measures of Prevention, Appli-cation, and Economics of Corrosion Technologies Study. Houston, TX: NACE, 2016.
Kopey, B. V., Benmuna, A., Slobodyan, V. I., et al. Increase in Reliability of Gas Transportation Systems. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing, 2010. 320 pp.
Shuhaylo O. P. Assessment of the Stress-Strain State of Tubular Elements of Steam Generators in Accidents. Kyiv: Institute of Me-chanics of the National Academy of Sciences of Ukraine; 2019. 148 p.
Davidenko, M. V. Corrosion-Erosion Wear in Pipes: Modeling and Assessment. Kyiv: KPI Publishing, 2023. 214 pp.
Zhang, L., and Wang. Y. "Application of Monte Carlo Simulations in Assessing Pipeline Degradation." International Journal of Pres-sure Vessels and Piping, vol. 201, 2023, Article ID 104857.
Sun, W., and Nesic S. "Erosion–Corrosion Modeling in Multiphase Flow." Corrosion Science, vol. 153, 2019, pp. 6–26.
Alyali, A. A. Doslidzhennia dehradai korpusiv enerhetychnykh aparatіv. Odesa: Odeska politekhnika, 2020. 167 s.
Choi, Y., and Kim H. J. "Remaining Strength Evaluation of Corrod-ed Gas Pipelines." International Journal of Pressure Vessels and Piping, vol. 85, no. 11, 2008, pp. 782–789.
Zhang, S., J. Zhou, and Liu D. "Analytical Methods for Evaluating the Residual Strength of Corroded Pipes." Engineering Failure Analysis, vol. 60, 2016, pp. 401–416.
Melchers, R. E., and Jeffrey R. "Empirical Modeling of Corrosion Losses of Mild Steel in Marine Environments." Corrosion Science, vol. 50, no. 11, 2008, pp. 3329–3345.
Iyer, N., and Gangloff R. P. "Modeling Time-Dependent Fracture in Pipelines under Corrosion Fatigue." Metallurgical and Materials Transactions A, vol. 33, no. 12, 2002, pp. 3675–3688.
Kim, Y., and Lee D. "Probabilistic Fatigue Assessment of Pipelines with Corrosion Pits Using XFEM." International Journal of Fatigue, vol. 135, 2020, 105569.
Gross, D., and Seelig T. Fracture Mechanics: With an Introduction to Micromechanics. Springer, 2011. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19240-1
Li, X., et al. "Stress Analysis of Corroded Pipelines under Internal Pressure." International Journal of Pressure Vessels and Piping, vol. 186, 2020, 104116.
Vodka, O. O., Tykhyi D. K., Trubaiev O. I., and Ulianov Yu. M. "Doslidzhennia dynamichnykh kharakterystyk truboprovodu v umovakh laboratornoho eksperymentu." Visnyk NTU "KhPI". Se-riia: Dynamika i mitsnist mashyn, no. 58 (1100), 2014, pp. 8–20.
Wang, Y., et al. "CFD Modeling of Flow-Induced Corrosion in Elbow Pipes." Corrosion Science, vol. 157, 2019, pp. 221–231.
Rahman, S., and Liu X. "CFD-Based Prediction of Erosion–Corrosion in Subsea Pipelines under Slug Flow Conditions." Corro-sion Science, vol. 187, 2021, Article ID 109503.
Kim, J. H., and Kim Y. J. "Coupled CFD-FEA Analysis of Erosion–Corrosion in Oil Pipelines." Journal of Loss Prevention in the Pro-cess Industries, vol. 50, 2017, pp. 181–188.
Rodrigues, J., and Silva R. "CFD–FEA Coupled Simulation for Ero-sion-Corrosion Effects in Elbows." Journal of Fluids and Structures, vol. 119, 2023, Article ID 103657, https://doi.org/10.1016/j.jfluidstructs.2023.103657.
Neville, A., et al. "CO2 Corrosion of Carbon Steel under Turbulent Flow Conditions." Wear, vols. 368–369, 2016, pp. 168–175.
Zhang, Y., et al. "Effect of H2S and Flow on Corrosion Behavior of Pipelines." Materials & Design, vol. 198, 2021, Article ID 109313. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109313
Han, S., and Kang H. "Effect of Manufacturing-Induced Anisotro-py on Pipeline Integrity under Combined Loading." Engineering Failure Analysis, vol. 136, 2022, Article ID 106240.
Khakzad, N., and Khan F. "Reliability Assessment of Corroded Pipelines Using Weibull Distribution." Journal of Loss Prevention in the Process Industries, vol. 79, 2022, Article ID 104818.
Zhang, J., et al. "Machine Learning-Based Probabilistic Modeling of Corrosion Defects in Pipelines." Engineering Structures, vol. 280, 2023, Article ID 115375.
Ossai, C. I., Boswell B, and Davies I. J. "Pipeline Failures in Corro-sive Environments – A Conceptual Analysis of Trends and Ef-fects." Engineering Failure Analysis, vol. 53, 2016, pp. 36–58. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2021.112383
Vladeanu, R., and Koo D. "Probabilistic Assessment of Pipeline Corrosion Defects Using Monte Carlo Simulation." International Journal of Pressure Vessels and Piping, vol. 128, 2015, pp. 54–63.
Li, S., Wang J, and Zhang T. "Assessment of Localized Corrosion in Pipelines Using Image-Based Machine Learning Approaches." Engineering Structures, vol. 241, 2021, Article ID 112383, https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2021.112383.
Wang, H., and Zhang M. "Deep Learning-Based Prediction of Pitting Corrosion Growth in Pipelines." Corrosion Science, vol. 197, 2022, Article ID 110022, https://doi.org/10.1016/j.corsci.2022.110022
Tran, H. T., and Park J. H. "A Review of Hybrid Machine Learn-ing Models for Corrosion Detection in Oil Pipelines." Engineering Failure Analysis, vol. 127, 2021, Article ID 105525, https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2021.105525
Ahmed, M., and Zarrin M. "AI-Assisted Degradation Modeling of Buried Water Pipelines: A Review." Journal of Infrastructure Sys-tems, vol. 30, no. 1, 2024, Article ID 04023042, https://doi.org/10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000706.
Zhou, Y., and Wang J. "Time-Varying Reliability Analysis of Cor-roded Gas Pipelines Using Monte Carlo Simulation." Engineering Structures, vol. 289, 2024, Article ID 115982.
Seghier, M. E. A. B., et al. "Comparative Study on the Efficiency of Simulation and Meta-Model-Based Monte Carlo Techniques for Accurate Reliability Analysis of Corroded Pipelines." Sustainability, vol. 14, no. 10, 2022, Article ID 5830. https://doi.org/10.3390/su14105830
Aljaroudi, A., et al. "Probabilistic Methods for Predicting the Re-maining Life of Offshore Pipelines." Journal of Pressure Vessel Technology, vol. 139, no. 4, 2017, Article ID 041701. https://doi.org/10.1115/1.4036217
Zhou, C., Zhang R, and Lin Y. "Uncertainty Quantification in Ero-sion–Corrosion Predictions Using Meta-Modeling and Monte Carlo Simulations." Journal of Pressure Vessel Technology, vol. 144, no. 3, 2022, Article ID 031701, https://doi.org/10.1115/1.4053507
Yousefi, M., and Mahdavi A. "Probabilistic Fatigue Life Estimation of Corroded Pipelines Using Bayesian Inference and Inspection Data." Journal of Loss Prevention in the Process Industries, vol. 76, 2022, Article ID 104730, https://doi.org/10.1016/j.jlp.2022.104730.
Karimi, A., et al. "Reliability Assessment on Natural Gas Pressure Reduction Stations Using Monte Carlo Simulation." Journal of Natu-ral Gas Science and Engineering, vol. 98, 2022, Article ID 104370.
Mahdavi, A., and Taghipour S. "A Review on Probabilistic Degra-dation Models for Oil and Gas Infrastructure." Reliability Engi-neering & System Safety, vol. 245, 2024, Article ID 109167, https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109167
Larin, O., and Vodka O. "A Probability Approach to the Estimation of the Process of Accumulation of the High-Cycle Fatigue Damage Considering the Natural Aging of a Material." International Journal of Damage Mechanics, vol. 24, no. 2, 2014, pp. 294–310, https://doi.org/10.1177/1056789514536067.
Larin, O., Barkanov E, and Vodka O. "Prediction of Reliability of the Corroded Pipeline Considering the Randomness of Corrosion Damage and Its Stochastic Growth." Engineering Failure Analysis, 2016, https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2016.03.022
Dey, A., and Singh R. "Long-Term Reliability Assessment of Gas Pipelines Considering Interactive Corrosion Defects." Structural Safety, vol. 101, 2023, Article ID 102251, https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2023.102251.
Teixeira, A. P., and Soares C. G. "Reliability of Pipelines with Cor-rosion Defects." International Journal of Pressure Vessels and Pip-ing, vol. 85, no. 4, 2008, pp. 228–237.
Khakzad, N., and Khan F. "Reliability Assessment of Corroded Pipelines Using Weibull Distribution." Journal of Loss Prevention in the Process Industries, vol. 79, 2022, Article ID 104818.
Caleyo, F., Velázquez J, Valor A, and Hallen J. M. "Probability Distribution of Pitting Corrosion Depth and Rate in Underground Pipelines: A Monte Carlo Study." Corrosion Science, vol. 51, no. 9, 2009, pp. 1925–1934. https://doi.org/10.1016/j.corsci.2009.05.019
"Weibull Distribution Optimization for Piping Risk Calculation Due to Corrosion." Engineering Failure Analysis, vol. 145, 2023, Article ID 106876.
"An In-Depth Review of the Weibull Model with a Focus on Vari-ous Parameterizations." Mathematics, vol. 12, no. 1, 2024, Article ID 56. https://doi.org/10.3390/math12010056
"Ageing Underground Water Pipelines: Time-to-Failure Models, Gaps, and Challenges." Journal of Infrastruc vol. 6, no. 1, 2025, Ar-ticle ID
