Розробка ризик-орієнтованого контролю підводних трубопроводів товарного газу з терміном експлуатації 28 років для задоволення попиту на енергію

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.277256

Ключові слова:

ризик-орієнтований контроль, трубопровід товарного газу, ILI, ризик відмови

Анотація

У нафтогазовій промисловості підтримання цілісності виробничого обладнання має найважливіше значення для забезпечення стійкості галузі. Недотримання цілісності виробничого обладнання може призвести до фінансових втрат для бізнесу. Управління виробничим обладнанням із терміном служби, що закінчується, супроводжується збільшенням витрат на контроль, технічне обслуговування та ремонт (IMR). В результаті важливе значення має стратегія підвищення ефективності IMR. Останні методи управління IMR включають прогностичний ризик-орієнтований контроль (RBI), який є більш ефективним, ніж контроль за часом (TBI). Метою дослідження є оцінка підводного трубопроводу товарного газу з терміном експлуатації 28 років з використанням стандартної кількісної методології API 581 за допомогою оперативного контролю (ILI). Зокрема, дослідження присвячено вимірюванню ймовірності та наслідків відмови трубопроводів, що перевіряються. Інтервал контролю визначається виходячи з мінімально допустимої товщини. Розрахунок ризику показує, що 12 ділянок трубопроводу знаходяться на середньому рівні ризику (3 ділянки, 1D і 1E, а також 2C). Решта дев’ять ділянок схильні до меншого ризику (1С). Виходячи з результату, ділянка 9 приймається за найбільше значення PoF 1.04 E-4 відмов на рік через високі значення виснаження внаслідок більш високого значення CoF в місці витоку. Розрахунок інтервалу контролю показує, що майбутній контроль повинен відбутися через 20 років після попередньої оцінки. Інший метод, що використовує умовний коефіцієнт ремонту (ERF) для визначення граничної товщини, дає аналогічні результати. Однак оцінка з використанням ASME B31.8S дає інші результати інтервалу в 10 років при використанні того ж методу ILI. Дана робота може бути використана в якості стандартного керівництва для оцінки ризиків для трубопроводів з терміном експлуатації більше десяти років

Біографії авторів

Johny Soedarsono, Universitas Indonesia

Doctor of Engineering, Professor

Prof Johny Wahyuadi Laboratory

Department of Metallurgical and Materials Engineering

Arie Wijaya, Universitas Indonesia

Bachelor of Science, Bachelor of Engineering, Master of Engineering

Prof Johny Wahyuadi Laboratory

Department of Metallurgical and Materials Engineering

Taufik Aditiyawarman, Universitas Indonesia

Master of Science, Doctoral Degree Student

Department of Metallurgy and Material Engineering

Agus Kaban, Universitas Indonesia

Master of Engineering, Graduate Student

Prof Johny Wahyuadi Laboratory

Department of Metallurgical and Materials Engineering

Rini Riastuti, Universitas Indonesia

Doctor of Engineering, Senior Lecturer

Prof Johny Wahyuadi Laboratory

Department of Metallurgical and Materials Engineering

Rizal Tresna Ramdhani, Universitas Indonesia

Bachelor of Science, Bachelor of Engineering, Master of Engineering, Senior Engineer

Prof Johny Wahyuadi Laboratory

Department of Metallurgical and Materials Engineering

Ayende, PEM Akamigas

Doctor of Engineering

Department of Mechanical Refinery Engineering

Посилання

  1. Adi, A. C. et al. (2018). 2018 Handbook Of Energy & Economic Statistics Of Indonesia. Minist. Energy Miner. Resour. Available at: https://www.esdm.go.id/assets/media/content/content-handbook-of-energy-and-economic-statistics-of-indonesia-2018.pdf
  2. Henao, F. A. (2021). Risk-based decisions: Implementing the asset integrity program. Process Safety Progress, 40 (S1). doi: https://doi.org/10.1002/prs.12287
  3. Aditiyawarman, T., Kaban, A. P. S., Soedarsono, J. W. (2022). A Recent Review of Risk-Based Inspection Development to Support Service Excellence in the Oil and Gas Industry: An Artificial Intelligence Perspective. ASCE-ASME J Risk and Uncert in Engrg Sys Part B Mech Engrg, 9 (1). doi: https://doi.org/10.1115/1.4054558
  4. Alfon, P., Soedarsono, J. W., Priadi, D., Sulistijono (2013). Application of Hoop Stress Limit State and Predicted Corrosion Rate in Underground Gas Transmission Pipeline Inspection Plan. Applied Mechanics and Materials, 328, 942–949. doi: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.328.942
  5. Eckert, R. B. (2015). Are we learning from the past? Opportunities for continuous improvement of internal corrosion management programs.
  6. Aditiyawarman, T., Soedarsono, J. W., Kaban, A. P. S., Riastuti, R., Rahmadani, H. (2022). The Study of Artificial Intelligent in Risk-Based Inspection Assessment and Screening: A Study Case of Inline Inspection. ASCE-ASME J Risk and Uncert in Engrg Sys Part B Mech Engrg, 9 (1). doi: https://doi.org/10.1115/1.4054969
  7. Risk-Based Inspection Methodology (2016). American Petroleum Institutes (API).
  8. Seo, J. K., Cui, Y., Mohd, M. H., Ha, Y. C., Kim, B. J., Paik, J. K. (2015). A risk-based inspection planning method for corroded subsea pipelines. Ocean Engineering, 109, 539–552. doi: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2015.07.066
  9. Ma, Q., Tian, G., Zeng, Y., Li, R., Song, H., Wang, Z. et al. (2021). Pipeline In-Line Inspection Method, Instrumentation and Data Management. Sensors, 21 (11), 3862. doi: https://doi.org/10.3390/s21113862
  10. Zhang, H., Zhang, S., Wang, Y., Liu, Y., Yang, Y., Zhou, T., Bian, H. (2021). Subsea pipeline leak inspection by autonomous underwater vehicle. Applied Ocean Research, 107, 102321. doi: https://doi.org/10.1016/j.apor.2020.102321
  11. Alfon, P., Soedarsono, J. W., Priadi, D., Sulistijono, S. (2011). Pipeline Material Reliability Analysis Regarding to Probability of Failure Using Corrosion Degradation Model. Advanced Materials Research, 422, 705–715. doi: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.422.705
  12. Azmi, M. F., Soedarsono, J. W. (2018). Study of corrosion resistrance of pipeline API 5L X42 using green inhibitor bawang dayak (Eleutherine americanna Merr.) in 1M HCl. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 105, 012061. doi: https://doi.org/10.1088/1755-1315/105/1/012061
  13. Paul Setiawan Kaban, A., Mayangsari, W., Syaiful Anwar, M., Maksum, A., Riastuti, R., Aditiyawarman, T., Wahyuadi Soedarsono, J. (2022). Experimental and modelling waste rice husk ash as a novel green corrosion inhibitor under acidic environment. Materials Today: Proceedings, 62, 4225–4234. doi: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2022.04.738
  14. Kaban, A. P. S., Soedarsono, J. W., Mayangsari, W., Anwar, M. S., Maksum, A., Ridhova, A., Riastuti, R. (2023). Insight on Corrosion Prevention of C1018 in 1.0 M Hydrochloric Acid Using Liquid Smoke of Rice Husk Ash: Electrochemical, Surface Analysis, and Deep Learning Studies. Coatings, 13 (1), 136. doi: https://doi.org/10.3390/coatings13010136
  15. Ismail, W. M. M. W., Napiah, M. N. M. A., Zabidi, M. Z. M., Tuselim, A. S. M. (2020). Managing Risk: Effective Use of Structural Reliability Assessment (SRA) and Quantitative Risk Assessment (QRA) for Sabah-Sarawak Gas Pipeline (SSGP). Pipeline Integrity Management Under Geohazard Conditions (PIMG), 387–394. doi: https://doi.org/10.1115/1.861998_ch41
  16. Taha, W., Abou-Khousa, M., Haryono, A., AlShehhi, M., Al-Wahedi, K., Al-Durra, A. et al. (2020). Field demonstration of a microwave black powder detection device in gas transmission pipelines. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 73, 103058. doi: https://doi.org/10.1016/j.jngse.2019.103058
  17. González-Arévalo, N. E., Velázquez, J. C., Díaz-Cruz, M., Cervantes-Tobón, A., Terán, G., Hernández-Sanchez, E., Capula-Colindres, S. (2021). Influence of aging steel on pipeline burst pressure prediction and its impact on failure probability estimation. Engineering Failure Analysis, 120, 104950. doi: https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2020.104950
  18. Zhang, P., Su, L., Qin, G., Kong, X., Peng, Y. (2019). Failure probability of corroded pipeline considering the correlation of random variables. Engineering Failure Analysis, 99, 34–45. doi: https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2019.02.002
  19. Ghavami, S. M., Borzooei, Z., Maleki, J. (2020). An effective approach for assessing risk of failure in urban sewer pipelines using a combination of GIS and AHP-DEA. Process Safety and Environmental Protection, 133, 275–285. doi: https://doi.org/10.1016/j.psep.2019.10.036
  20. Hou, P., Yi, X., Dong, H. (2020). A Spatial Statistic Based Risk Assessment Approach to Prioritize the Pipeline Inspection of the Pipeline Network. Energies, 13 (3), 685. doi: https://doi.org/10.3390/en13030685
  21. Hameed, H., Bai, Y., Ali, L. (2020). A risk-based inspection planning methodology for integrity management of subsea oil and gas pipelines. Ships and Offshore Structures, 1–13. doi: https://doi.org/10.1080/17445302.2020.1747751
  22. API RP 581 - Risk-based Inspection Methodology (2016). American Petroleum Institute, 652.
  23. Shi, Y., Zhang, C., Li, R., Cai, M., Jia, G. (2015). Theory and Application of Magnetic Flux Leakage Pipeline Detection. Sensors, 15 (12), 31036–31055. doi: https://doi.org/10.3390/s151229845
  24. Sabry, H. (2014). Effective Asset Integrity Management through an Effective Risk Based Inspection Program- ADGAS’ Experience. Day 3 Wed, November 12, 2014. doi: https://doi.org/10.2118/171959-ms
  25. Corroded Pipelines, DNV-RP-F101 (2010). DNV.
  26. ASME B31G-2009: manual for determining the remaining strength of corroded pipelines (2009). ASME.
  27. Dehghani, A., Bahlakeh, G., Ramezanzadeh, B. (2019). A detailed electrochemical/theoretical exploration of the aqueous Chinese gooseberry fruit shell extract as a green and cheap corrosion inhibitor for mild steel in acidic solution. Journal of Molecular Liquids, 282, 366–384. doi: https://doi.org/10.1016/j.molliq.2019.03.011
  28. BS 7910. Guide to methods for assessing the acceptability of flaws in metallic structures (2013). BSI Stand. Publ.
  29. API RP 581: Risk-based inspection technology (2008). American Petroleum Institute.
  30. Bhatia, K., Khan, F., Patel, H., Abbassi, R. (2019). Dynamic risk-based inspection methodology. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 62, 103974. doi: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2019.103974
  31. Matthews, C. (2009). An Introduction to API 570. A Quick Guide to API 570 Certified Pipework Inspector Syllabus, 10–18. doi: https://doi.org/10.1533/9781845696849.1.10
  32. NACE MR0175/ISO 15156-1. Petroleum and natural gas industries – Materials for use in H2S-containing Environments in oil and gas production – Part 1: General principles for selection of cracking-resistant materials.
  33. Scott, R. A. A. (2001). Multi-Service Vessels for Deepwater Subsea Well Interventions. All Days. doi: https://doi.org/10.4043/12947-ms
  34. Leuvinadrie, L. P., Soedarsono, J. W. M. (2021). Pipe stress simulation and failure analysis of carbon steel flange spool in CO2 gas flow condition. AIP Conference Proceedings. doi: https://doi.org/10.1063/5.0070886
  35. Asfar, Mhd. I. Y., Soedarsono, J. W., Wijaya, A., Aditiyawarman, T., Soelistiyono, D., Ramadhan, R. (2021). Quantitative Risk-Based Inspection on Gas Riser Pipelines at Offshore Facilities. Teknomekanik, 4 (2), 78–84. doi: https://doi.org/10.24036/teknomekanik.v4i2.11172
  36. Yusniati, M. (2005). Analisis Spasial Suhu Permukaan Laut di Perairan Laut Jawa Pada Musim Timur dengan Menggunakan Data Digital Satelit Noaa 16-Avhrr. Bogor Institute of Technology.
  37. Hart, E. (2016). Corrosion inhibitors: Principles, mechanisms and applications. Nova Science Publishers, Inc., 173.
  38. Lelo, N. A., Stephan Heyns, P., Wannenburg, J. (2022). Development of an approach to incorporate proportional hazard modelling into a risk-based inspection methodology. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 29 (1), 265–285. doi: https://doi.org/10.1108/jqme-04-2021-0030
  39. Márquez-Domínguez, S., Sørensen, J. D. (2012). Fatigue Reliability and Calibration of Fatigue Design Factors for Offshore Wind Turbines. Energies, 5 (6), 1816–1834. doi: https://doi.org/10.3390/en5061816
  40. El-Abbasy, M. (2013). Predicting offshore oil and gas pipelines condition. Qatar Foundation Annual Research Forum, 2013 (1). doi: https://doi.org/10.5339/qfarf.2013.eep-05
  41. Bhandari, J., Abbassi, R., Garaniya, V., Khan, F. (2015). Risk analysis of deepwater drilling operations using Bayesian network. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 38, 11–23. doi: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2015.08.004
  42. Vasseghi, A., Haghshenas, E., Soroushian, A., Rakhshandeh, M. (2021). Failure analysis of a natural gas pipeline subjected to landslide. Engineering Failure Analysis, 119, 105009. doi: https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2020.105009
  43. Rachman, A., Zhang, T., Ratnayake, R. M. C. (2021). Applications of machine learning in pipeline integrity management: A state-of-the-art review. International Journal of Pressure Vessels and Piping, 193, 104471. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijpvp.2021.104471
Розробка ризик-орієнтованого контролю підводних трубопроводів товарного газу з терміном експлуатації 28 років для задоволення попиту на енергію

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-04-30

Як цитувати

Soedarsono, J., Wijaya, A., Aditiyawarman, T., Kaban, A., Riastuti, R., Ramdhani, R. T., & Ayende. (2023). Розробка ризик-орієнтованого контролю підводних трубопроводів товарного газу з терміном експлуатації 28 років для задоволення попиту на енергію. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(3 (122), 17–27. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.277256

Номер

Розділ

Процеси управління