Наукова періодика України | Eastern-European journal of enterprise technologies | ||
Lozovan V. Detection of specific features in the functioning of a system for the anti-corrosion protection of underground pipelines at oil and gas enterprises using neural networks / V. Lozovan, R. Dzhala, R. Skrynkovskyy, V. Yuzevych // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2019. - № 1(5). - С. 20-27. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2019_1%285%29__4 Проведено відбір інформації для впорядкування теоретичних положень і розробки практичних рекомендацій щодо діагностичних обстежень системи протикорозійного захисту підземних металевих нафтогазових трубопроводів. Сформовано множину інформативних параметрів для моделювання функціональних зв'язків і визначення поляризаційного потенціалу (ПП) у системі підземна металоконструкція - установка катодного захисту. Для ділянки трубопроводу з урахуванням ПП на зовнішній поверхні запропоновано застосувати алгоритм прогнозування корозійного струму, підхід нелінійного програмування, а також нейронну мережу (НМ), що включає відповідні методи навчання. Сформовано тестуючу множину для оцінювання ефективності НМ. Відзначена інформація є важливою для вдосконалення апаратури дистанційного контролю металевих конструкцій нафтогазових підприємств, тобто методик коректного вимірювання та оцінювання постійних і змінних напруг і ПП на трубопроводі. Розглянуто методи та алгоритми НМ, які застосовують для керування протикорозійним захистом підземних трубопроводів. Проведено дослідження ефективності штучних НМ, зокрема двошарової мережі прямого розповсюдження з функцією прогнозування ресурсу металевих труб. З використанням ПП виявлено здатність НМ виконувати недоступні для традиційної математики операції обробки, порівняння, класифікації образів, можливість самонавчання та самоорганізації щодо підземних трубопроводів. Удосконалено кваліметричний критерій якості для ділянки трубопроводу з урахуванням оптимального діапазону ПП. Розроблено метод прогнозування ПП установки катодного захисту і перехідного питомого опору ізоляційного покриття на поверхні підземної металоконструкції з використанням НМ. За результатами аналізу ПП і перехідного питомого опору конструкції розроблено методологію формування інформаційного забезпечення для методик деградації антикорозійного діелектричного покриття та металу на зовнішній поверхні підземної металоконструкції, а також для прогнозування її ресурсу. Цитованість авторів публікації: Бібліографічний опис для цитування: Lozovan V. Detection of specific features in the functioning of a system for the anti-corrosion protection of underground pipelines at oil and gas enterprises using neural networks / V. Lozovan, R. Dzhala, R. Skrynkovskyy, V. Yuzevych // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2019. - № 1(5). - С. 20-27. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2019_1(5)__4.Додаткова інформація про автора(ів) публікації: (cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці) Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|
|
Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського |