Удосконалення методики розрахунку льодових навантажень на бурові платформи для Азово-Чорноморського басейну
Вантажиться...
Дата
2018
Автори
Заєць, А. Ю.
Zaiets, Anastasiia
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Заєць А. Ю. Удосконалення методики розрахунку льодових навантажень на бурові платформи для Азово-Чорноморського басейну. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.08.03 – «Конструювання та будування суден». – Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова, Миколаїв, 2018.
У дисертаційній роботі вирішена актуальна науково-прикладна задача удосконалення процесу проектування бурових платформ на початковій стадії з урахуванням особливостей льодового режиму в Азово-Чорноморському басейні та на основі нейромережевого прогнозування товщини льодових утворень. У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертації, сформульовано мету і завдання роботи, визначено об'єкт і предмет дослідження, представлено наукову новизну і практичну цінність результатів роботи. У першому розділі розглянуто стан проблеми визначення льодових навантажень з урахуванням особливостей умов Азово-Чорноморського басейну. Виконано аналіз перспективи видобутку вуглеводневої сировини на Азово-Чорноморському шельфі, зовнішніх умов досліджуваного регіону та особливостей видобутку вуглеводневої сировини в умовах Азово-Чорноморського басейну. Проаналізовано досвід використання бурових платформ в Азовському морі та типи бурових платформ для умов Азово-Чорноморського басейну. Причинами аварії при будівництві опорної конструкції для видобувної споруди виявилася відсутність досвіду зведення подібних споруд на шельфі та проблема визначення фактичних льодових навантажень на опорні конструкції морських споруд при впливі льодових полів і окремих льодових утворень, а також моніторингу та обліку фізичних властивостей льоду Азово-Чорноморського басейну. Розглянуті існуючі методики розрахунку льодових навантажень, у яких використовується, або максимальна зафіксована або визначена за емпіричними формулами товщина льоду. Вибрано актуальний напрямок дослідження, який полягає в розробці методики визначення льодового навантаження на підставі нейромережевих технологій, з урахуванням багаторічних реальних статистичних даних Азово-Чорноморського басейну та створенні нейромережевої моделі прогнозування та оцінки реальних льодових навантажень, яка дозволяє виробити рекомендації при проектуванні бурових платформ на шельфі Азово-Чорноморського басейну. Прикладним результатом виконання дисертаційної роботи є розробка програмного комплексу «Ice Loads v.1», що реалізує методику розрахунку льодових навантажень з урахуванням прогнозування товщини льодових утворень.
Другий розділ присвячено опису алгоритму визначення льодових навантажень на бурові платформи з використовуванням нейромережевої моделі прогнозування товщини льоду. У якості інструмент для прогнозування товщини льодових полів пропонується використовувати нейронні мережі: однопараметричні і багатофакторні. Перевагою застосування нейромережевих технологій є можливість прогнозувати товщину льодових утворень, як на найближчі години, так і на весь термін експлуатації бурової платформи. Цей прогноз є гнучким, при змінах вхідних параметрів буде змінюватися і прогнозована товщина. Для попередньої оцінки льодового навантаження у дисертаційній роботі була розроблена однопараметрична нейронна мережа, яка прогнозує товщину льоду за статистичними даними товщини льоду, зібраних за деякий період. Для оцінки льодового навантаження в конкретній точці експлуатації бурової платформи в дисертації була розроблена багатофакторна нейронна мережа, в якій в якості вхідних даних крім товщини льоду так само вносяться дані про температуру повітря, швидкості вітру, рівень моря і тип погодних умов, згідно з метеорологічним кодуванням. Встановлено, що прогнозована товщина льоду, яка була отримана з використанням однопараметричної нейронної мережі практично збігається з реальними статистичними значеннями, а похибка не перевищує 5 %, а запропонований багатофакторний підхід дозволяє отримати прогноз товщини льоду в заданому регіоні з відносною похибкою, що не перевищує 1,5 %. Таким чином, багатофакторний підхід дозволяє підвищити точність прогнозу, однак вимагає великих обчислювальних потужностей і більше часу, який витрачається на навчання мережі. Ефективність застосування нейромережевого алгоритму полягає в скороченні часу розрахунків, оперативності оцінки льодової обстановки і проведенні більш складних математичних розрахунків, що в свою чергу надасть можливість вчасного прийняття оперативних заходів при виникненні загрози аварійної ситуації для вже існуючих споруд на шельфі Азовського моря та проведення комплексної оцінки навантаження при проектуванні бурових платформ для перспективних місць видобутку вуглеводної сировини. Третій розділ присвячено визначенню льодових навантажень, з урахуванням прогнозованої товщини льоду. У дисертаційній роботи розглянуто методики розрахунку льодових навантажень на бурові платформи з похилими гранями згідно ISO 19906, авторську методику К. Н. Шхінека, Правил Регістру морського судноплавства, APIRP 2N. В основі цих методик лежать моделі і методи Croasdale і Ralston. Важливим параметром в наведених методиках є товщина льоду. При цьому необхідно враховувати, що товщина льоду є змінною випадковою величиною. У дисертації виконано розрахунок льодових навантажень для існуючого проекту льодостійкої стаціонарної платформи ЛСП-1 з урахуванням отриманої за допомогою багатофакторної нейронної мережі прогнозованої товщини льоду. Для верифікації математичної моделі з розрахунку льодових навантажень на ЛСП-1 було виконано розрахунок льодових навантажень з урахуванням товщин льоду, які прийняті у якості розрахункових та визначення льодових навантажень з використанням прогнозованих товщин льоду. Розрахунок льодових навантажень з використанням прогнозованої товщини льоду дає досить точні значення льодових навантажень в порівнянні з навантаженнями, розрахованими з використанням реальної товщину льоду. Похибка не перевищує 5 %, що дозволяє в подальшому використовувати прогнозовані значення товщини льоду для розрахунку льодових навантажень.
Четвертий розділ присвячено визначенню архітектурно-конструктивного типу бурових платформ для шельфу Азовського моря. Для вибору типу платформи у дисертаційній роботи були зроблені допущення величин параметрів зовнішніх впливів, які необхідно враховувати при проектування бурової платформи для шельфу Азовського моря. Було проведено аналіз і застосування зарубіжного досвіду проектування та експлуатації бурових платформ в умовах близьких до умов шельфу Азовського моря, який показав, що більше переваг матимуть льодостійкі стаціонарні платформи. Для визначення архітектурно-конструктивного типу бурової платформи в дисертаційній роботі були розраховані льодові навантаження на багато опорну платформу типу ЛСП-1 та одноопорну платформу типу СМОЛП, які мають похилу конструкцію в районі ватерлінії. Згідно розрахунків платформа типу ЛСП-1 піддається меншим льодовим навантаженням. Для забезпечення видобутку вуглеводної сировини протягом року для льодостійкої платформи типу ЛСП-1 в умовах Азовського моря були розраховані конструктивні параметри, що здатні зменшити вітро-хвильові навантаження в період, коли море не покрите льодом, та льодові навантаження в зимовий період. У роботі розглядаються три глибини постановки бурової платформи, на яких можна розробляти найбільш перспективні ділянки видобутку вуглеводної сировини – 8 м, 10 м та 12 м. Для цих глибин було розраховано кліренс платформи, який становить 7 м.
Опис
Заєць, А. Ю. Удосконалення методики розрахунку льодових навантажень на бурові платформи для Азово-Чорноморського басейну : дис. … канд. техн. наук : 05.08.03 / А. Ю. Заєць ; наук. кер. О. В. Бондаренко ; ОНМУ. – Одеса, 2018. – 162 с.
Ключові слова
бурові платформи, льодові навантаження, Азово-Чорноморський басейн, методика визначення льодового навантаження на підставі нейромережевих технологій, фундаментальні методи Ralston, метод Croasdal, метод Meller, 05.08.03 "Конструювання та будування суден", drilling platforms, ice loads, Azov-Black Sea basin, methods of determining the ice load on the basis of neural network technologies, fundamental methods of Ralston, Croasdale method, Meller method