METHODOLOGY FOR DETERMINING THE AMOUNT OF GAS FLOW THROUGH THE VALVE ASSEMBLY OF PIPELINE FITTINGS

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background. Prolonged operation of gas pipeline shut-off valves leads to gradual wear of the sealing elements of ball valves and, as a result, to their leakiness. This is the cause of the vast majority of accidents at main gas pipelines and compressor stations. A technique has been developed to determine the presence of a gas leak and measure the amount of its flow in a crane when it loses its tightness by recording and analyzing the acoustic signal produced by gas flowing through a faulty crane assembly. Detection of a leak at an early stage allows timely preventive measures to eliminate it, keep the crane in working condition and avoid the consequences associated with emergency recovery operations. Materials and methods. To detect gas leaks in the shut-off valves of main gas pipelines by recording and analyzing the acoustic signal, the acoustic emission control method is used. The composition of the hardware of the device (flow sensor) designed to detect and determine the degree of gas leakage through the valve assembly of the pipeline fittings is analyzed. Results and conclusions. A description of the design variant and a block diagram of the gas flow sensor are proposed. The description of the operation of the device's software module and the flowchart of the algorithm are given. The conclusion is made about the necessity and relevance of using the proposed method for detecting gas leaks in shut-off valves of main gas pipelines.

作者简介

Dmitry Boyarkin

Scientific and Production Enterprise "Rubin"

编辑信件的主要联系方式.
Email: boyarkyndmytry@gmail.com

Technician designer

(2 Baidukova street, Penza, Russia)

Viktor Yezhizhansky

Scientific and Production Enterprise "Rubin"

Email: vityastalkerxdxd@gmail.com

Engineer

(2 Baidukova street, Penza, Russia)

Dmitry Golushko

head of department, Scientific and Production Enterprise "Rubin"

Email: dmitgoluschko@yandex.ru

Candidate of technical sciences

(2 Baidukova street, Penza, Russia)

Ildar Abuzyarov

Scientific and Production Enterprise "Rubin"

Email: 0400@npp-rubin.ru

Head of department

(2 Baidukova street, Penza, Russia)

Aleksey Lysenko

Penza State University

Email: luysenko_av@bk.ru

Candidate of technical sciences, associate professor, associate professor of the sub-department of radio equipment design and production

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

参考

  1. Lessons learned from accidents. Rostekhnadzor = Rostechnadzor. (In Russ.). Available at: https//www.gosnadzor. ru/industrial/oil/lessons/index.php (accessed 10.10.2024).
  2. Yurkov N.K., Tankov G.V., Lysenko A.V., Trusov V.A. On the problem of experimental research of forced vibrations of plates. Proceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016, (Saint-Petersburg, 25–27 May 2016). Saint-Petersburg: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2016: 416–418. doi: 10.1109/SCM.2016.7519798 EDN: XFNVOX
  3. Nadyrbekov G.Zh., Grigor'ev A.V., Kochegarov I.I. et al. Structural description of the blurring of the image of a circular mark during reciprocating vibration movement of the material point under study. Trudy Mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost' i kachestvo = Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality. 2017;2:11–13. (In Russ.)
  4. Grishko A.K., Kochegarov I.I., Lysenko A.V. et al. Determination of Electromagnetic Field Strength Taking into Account the Influence of Reflections. Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies, MWENT 2020: proceedings (Moscow, 11–13 March 2020). Moscow, 2020:9067494. doi: 10.1109/MWENT47943.2020. 9067494 EDN: AYBROC
  5. Korolenok A.M., Tukhbatullin F.G., Kolotilov Yu.V. Ensuring industrial safety of compressor stations by diagnosing leakage of shut-off valves. Territoriya «NEFTEGAZ» = The territory of NEFTEGAZ. 2015;(5):68–71. (In Russ.)
  6. Boyarkin D.S., Aseev E.A., Golushko D.A. et al. Protocol of registration of maintenance of pipeline fittings. Nadezhnost’ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2024;(2):95–102. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-4205-2024-2-11

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».