Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đánh giá tuổi thọ mỏi cho đổi mới theo từng bước của thiết bị O&G mới bằng phân tích phần tử hữu hạn đã hiệu chỉnh và lấy mẫu Monte Carlo
Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering - Tập 45 - Trang 1-10 - 2023
Tóm tắt
Các lỗi do mỏi là một trong những nguyên nhân phổ biến và nghiêm trọng nhất gây mất chức năng trong các hệ thống và thiết bị trong ngành dầu khí (O&G). Phân tích hư hỏng do mỏi thường được sử dụng dựa trên đường cong S–N, phương pháp Palmgren–Miner và quy trình đếm chu kỳ (ví dụ: đếm theo dòng mưa). Ngoài ra, các phương pháp trong miền tần số cũng có thể được áp dụng để đánh giá hư hỏng liên quan đến mật độ quang phổ công suất tín hiệu. Tuy nhiên, đối với những thay đổi thiết kế trong các hệ thống đã phát triển (tức là, đổi mới theo từng bước), các thử nghiệm vật lý truyền thống ở cấp thành phần và hệ thống con có thể không khả thi. Do đó, các mô hình phần tử hữu hạn (FEM) được sử dụng để cung cấp phân tích hỏng hóc và thông tin kỹ thuật thông qua các phương pháp số. Tuy nhiên, FEM cung cấp những kết quả xác định, và một cơ chế ngẫu nhiên được giới thiệu để tính đến sự biến đổi của môi trường thực. Thêm vào đó, có một sự không chắc chắn về tri thức liên quan đến các tham số trong FEM ngẫu nhiên, cần phải được mô hình hóa và xử lý. Trong bài báo này, chúng tôi xem xét một thí nghiệm số để ước tính tuổi thọ mỏi của một thiết bị nén mở với các đường dẫn qua. Trong trường hợp này, tải trọng ngẫu nhiên được thu được thông qua phân tích phần tử hữu hạn đã hiệu chỉnh với dữ liệu thực nghiệm, áp dụng đánh giá hư hỏng theo miền tần số và ngẫu nhiên dựa trên phân phối Gaussian. Các mẫu Monte Carlo được thực hiện để thu được phân phối xác suất tuổi thọ. Hơn nữa, sự không chắc chắn của mô hình được xem xét bằng cách thay đổi các tham số ngẫu nhiên của thí nghiệm trong mô hình đã phát triển. Dựa trên phương pháp được đề xuất, tuổi thọ mỏi cho các đường điều khiển lớn hơn 1000 năm đối với thiết bị O&G này. Thực tế, rủi ro hỏng hóc do mỏi đạt được là rất nhỏ và phù hợp với quan điểm của nhiều chuyên gia O&G được tham vấn.
Từ khóa
#mỏi #tuổi thọ mỏi #thiết bị O&G #phân tích phần tử hữu hạn #lập kế hoạch Monte Carlo #đổi mới theo từng bướcTài liệu tham khảo
Ramos PMS, Maior CBS, Moura MC, Lins ID (2022) Automatic drowsiness detection for safety-critical operations using ensemble models and EEG signals. Process Saf Environ Prot 164:566–581. https://doi.org/10.1016/j.psep.2022.06.039
de Negreiros ACSV, Lins ID, Souto Maior CB, das Chagas Moura MJ (2022) Oil spills characteristics, detection, and recovery methods: a systematic risk-based view. J Loss Prev Process Ind. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2022.104912
Xu J, Wang D, Huang H et al (2017) A vortex-induced vibration model for the fatigue analysis of a marine drilling riser. Ships Offshore Struct 12:S280–S287. https://doi.org/10.1080/17445302.2016.1271557
Maior CBS, Macêdo JB, Lins ID et al (2022) Bayesian prior distribution based on generic data and experts’ opinion: a case study in the O&G industry. J Pet Sci Eng 210:109891
Khan RA, Ahmad S (2018) Nonlinear dynamic and bilinear fatigue reliability analyses of marine risers in deep offshore fields. Ships Offshore Struct 13:10–19. https://doi.org/10.1080/17445302.2017.1328755
Choi I-H, Chang D (2016) Reliability and availability assessment of seabed storage tanks using fault tree analysis. Ocean Eng 120:1–14. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2016.04.021
Motta RDS, Leal CF, Ferreira AD et al (2021) Reliability analysis of ovalized deep-water pipelines with corrosion defects. Mar Struct 77:102969. https://doi.org/10.1016/j.marstruc.2021.102969
Ossai CI, Boswell B, Davies IJ (2015) Estimation of internal pit depth growth and reliability of aged oil and gas pipelines - a Monte Carlo simulation approach. Corrosion 71:977–991. https://doi.org/10.5006/1543
Yu W, Huang W, Liu H et al (2020) A systematic method for assessing the operating reliability of the underground gas storage in multiple salt caverns. J Energy Storage 31:101675. https://doi.org/10.1016/j.est.2020.101675
Mustaffa Z, Halim AHA, Kim DK, van Gelder PHAJM (2020) Reliability assessment of the vertical well system subjected to erosion and tubing failure. Ships Offshore Struct 16:127–134. https://doi.org/10.1080/17445302.2019.1710929
Chang Y, Wu X, Zhang C et al (2019) Dynamic Bayesian networks based approach for risk analysis of subsea wellhead fatigue failure during service life. Reliab Eng Syst Saf 188:454–462. https://doi.org/10.1016/j.ress.2019.03.040
Animah I, Shafiee M (2018) Condition assessment, remaining useful life prediction and life extension decision making for offshore oil and gas assets. J Loss Prev Process Ind 53:17–28. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2017.04.030
Zio E (2016) Some challenges and opportunities in reliability engineering. IEEE Trans Reliab 65:1769–1782. https://doi.org/10.1109/TR.2016.2591504
Bhatti NA, Pereira K, Abdel Wahab M (2019) Effect of stress gradient and quadrant averaging on fretting fatigue crack initiation angle and life. Tribol Int 131:212–221. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2018.10.036
Pokkalla DK, Biswas R, Poh LH, Wahab MA (2017) Fretting fatigue stress analysis in heterogeneous material using direct numerical simulations in solid mechanics. Tribol Int 109:124–132. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2016.12.033
Mousavinia M, Bahrami A, Rafiaei SM et al (2020) Root cause analysis of failure of bolts in the low pressure section of a gas turbine in an oil and gas production plant. Eng Fail Anal 115:104675. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2020.104675
Rajabinezhad M, Bahrami A, Mousavinia M et al (2020) Corrosion-fatigue failure of gas-turbine blades in an oil and gas production plant. Materials 13:900. https://doi.org/10.3390/ma13040900
Wang F, Lang Y, Li J, Luo Y (2019) Innovations in a submarine piggyback pipeline project in the East China Sea. Proc Inst Civ Eng Civ Eng 172:69–75. https://doi.org/10.1680/jcien.18.00010
Pereira K, Abdel Wahab M (2020) Fretting fatigue lifetime estimation using a cyclic cohesive zone model. Tribol Int 141:105899. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2019.105899
Stefanou G (2009) The stochastic finite element method: past, present and future. Comput Methods Appl Mech Eng 198:1031–1051
Strutt J, Wells D (2014) API 17N - recommended practise for subsea production system reliability, technical risk & integrity management. In: Proceedings of the annual offshore technology conference
Marsili F, Croce P, Friedman N et al (2017) Seismic reliability assessment of a concrete water tank based on the Bayesian updating of the finite element model. ASCE-ASME J Risk Uncertain Eng Syst Part B Mech Eng. https://doi.org/10.1115/1.4035737
Maior CBS, der Moura MC, Lins ID (2019) Particle swarm-optimized support vector machines and pre-processing techniques for remaining useful life estimation of bearings. Eksploat Niezawodn Maint Reliab 21:610–619
Liu J, Guo X, Wang G et al (2020) Bi-nonlinear vibration model of tubing string in oil&gas well and its experimental verification. Appl Math Model 81:50–69. https://doi.org/10.1016/j.apm.2019.09.057
ASTM E1823-20b (2020) Standard terminology relating to fatigue and fracture testing
Mršnik M, Slavič J, Boltežar M (2013) Frequency-domain methods for a vibration-fatigue-life estimation - application to real data. Int J Fatigue 47:8–17. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2012.07.005
Oller S, Salomón O, Oñate E (2005) A continuum mechanics model for mechanical fatigue analysis. Comput Mater Sci 32:175–195. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2004.08.001
Shen F, Zhao B, Li L et al (2017) Fatigue damage evolution and lifetime prediction of welded joints with the consideration of residual stresses and porosity. Int J Fatigue 103:272–279. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2017.06.014
Lin C, Li P, Liu W (2020) Analysis and calculation of bending fatigue life of curve-face gear. J Brazilian Soc Mech Sci Eng 42:3. https://doi.org/10.1007/s40430-019-2082-3
Pothula A, Gupta A, Kathawate GR (2012) Fatigue failure in random vibration and accelerated testing. JVC/J Vib Control 18:1199–1206. https://doi.org/10.1177/1077546311419545
Cano S, Rodríguez JA, Rodríguez JM et al (2019) Detection of damage in steam turbine blades caused by low cycle and strain cycling fatigue. Eng Fail Anal 97:579–588. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2019.01.015
Jiang Y, Yun GJ, Zhao L, Tao J (2015) Experimental design and validation of an accelerated random vibration fatigue testing methodology. Shock Vib. https://doi.org/10.1155/2015/147871
Lee Y-L, Pan J, Hathaway R, Barkey M (2005) Fatigue testing and analysis theory and practice
Ghaderi D, Pourmahdavi M (2018) Combination of thermal cycling and vibration loading effects on the fatigue life of solder joints in a power module. Proc Inst Mech Eng Part L J Mater Des Appl. https://doi.org/10.1177/1464420718780525
Fatemi A, Yangt LF (1998) Cumulative fatigue damage and life prediction theories: a survey of the state of the art for homogeneous materials. Int J Fatigue 20:9–34
Shenoy V, Ashcroft IA, Critchlow GW, Crocombe AD (2010) Fracture mechanics and damage mechanics based fatigue lifetime prediction of adhesively bonded joints subjected to variable amplitude fatigue. Eng Fract Mech 77:1073–1090. https://doi.org/10.1016/j.engfracmech.2010.03.008
Jannoun M, Aoues Y, Pagnacco E et al (2017) Microelectronics Reliability Probabilistic fatigue damage estimation of embedded electronic solder joints under random vibration. Microelectron Reliab 78:249–257. https://doi.org/10.1016/j.microrel.2017.08.005
Shin K, Hammond J (2008) Fundamentals of signal processing for sound and vibration engineers. John Willey & Sons, Chichester
Mršnik M, Slavič J, Boltežar M (2018) Vibration fatigue using modal decomposition. Mech Syst Signal Process 98:548–556. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2017.03.052
Torbol M (2014) Real-time frequency-domain decomposition for structural health monitoring using general-purpose graphic processing Unit. Comput Civ Infrastruct Eng 29:689–702. https://doi.org/10.1111/mice.12097
Li Z, Ince A (2019) A unified frequency domain fatigue damage modeling approach for random-on-random spectrum. Int J Fatigue 124:123–137. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2019.02.032
Ong P, Tieh THC, Lai KH et al (2019) Efficient gear fault feature selection based on moth-flame optimisation in discrete wavelet packet analysis domain. J Braz Soc Mech Sci Eng 41:266. https://doi.org/10.1007/s40430-019-1768-x
Alam RU, Zhao H, Goodwin A et al (2020) Differences in power spectral densities and phase quantities due to processing of eeg signals. Sensors 20:1–20. https://doi.org/10.3390/s20216285
Welch PD (1967) The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: a method based on time averaging over short, modified periodograms. IEEE Trans Audio Electroacoust. https://doi.org/10.1109/TAU.1967.1161901
Benasciutti D, Tovo R (2018) Frequency-based analysis of random fatigue loads: models, hypotheses, reality. Materwiss Werksttech. https://doi.org/10.1002/mawe.201700190
Zhu SP, Liu Q, Zhou J, Yu ZY (2018) Fatigue reliability assessment of turbine discs under multi-source uncertainties. Fatigue Fract Eng Mater Struct 41:1291–1305. https://doi.org/10.1111/ffe.12772
Song C, Ooi ET, Natarajan S (2018) A review of the scaled boundary finite element method for two-dimensional linear elastic fracture mechanics. Eng Fract Mech 187:45–73. https://doi.org/10.1016/j.engfracmech.2017.10.016
Korzeniowski TF, Weinberg K (2019) A comparison of stochastic and data-driven FEM approaches to problems with insufficient material data. Comput Methods Appl Mech Eng 350:554–570. https://doi.org/10.1016/j.cma.2019.03.009
Lu Y, Christou A (2017) Lifetime estimation of insulated gate bipolar transistor modules using two-step Bayesian estimation. IEEE Trans Device Mater Reliab. https://doi.org/10.1109/TDMR.2017.2694158
Biehler J, Wall WA (2018) The impact of personalized probabilistic wall thickness models on peak wall stress in abdominal aortic aneurysms. Int J Numer Method Biomed Eng 34:e2922. https://doi.org/10.1002/cnm.2922
Ghalandari M, Bornassi S, Shamshirband S et al (2019) Investigation of submerged structures’ flexibility on sloshing frequency using a boundary element method and finite element analysis. Eng Appl Comput Fluid Mech 13:519–528. https://doi.org/10.1080/19942060.2019.1619197
Liu WK, Li S, Park HS (2022) Eighty years of the finite element method: birth, evolution, and future. Arch Comput Methods Eng 29:4431–4453. https://doi.org/10.1007/s11831-022-09740-9
Barbe K, Pintelon R, Schoukens J (2010) Welch method revisited: nonparametric power spectrum estimation via circular overlap. IEEE Trans Signal Process 58:553–565. https://doi.org/10.1109/TSP.2009.2031724
Vilca-Labra F, Leiva-Sánchez V (2006) A new fatigue life model based on the family of skew-elliptical distributions. Commun Stat Theory Methods 35:229–244. https://doi.org/10.1080/03610920500440065
von Bahr B, Steen B (2004) Reducing epistemological uncertainty in life cycle inventory. J Clean Prod 12:369–388. https://doi.org/10.1016/S0959-6526(02)00197-X
Wu J, Zhang RR, Radons S et al (2002) Vibration analysis of medical devices with a calibrated FEA model. Comput Struct 80:1081–1086. https://doi.org/10.1016/S0045-7949(02)00067-6
Jackson Nielsen VB, Piedras J, Stimatz GP, Webb TR (2001) Aconcagua, Camden Hills, and King’s peak fields, gulf of mexico employ intelligent completion technology in unique field development scenario. In: SPE annual technical conference and exhibition. SPE, New Orleans
Yanez E, Uijttenhout M, Zidan M et al (2018) Improving Field development through successful installation of intelligent completion on water injector well. In: Abu Dhabi international petroleum exhibition & conference. SPE, Abu Dhabi
Çam G, Koçak M (1998) Progress in joining of advanced materials. Int Mater Rev 43:1–44. https://doi.org/10.1179/imr.1998.43.1.1