У статті проведено аналіз існуючих методів виявлення витоків та моніторингу стану ділянок магістральних газопроводів. Представлено розширену класифікацію методів за додатковими параметрами: режимом роботи (стаціонарний, нестаціонарний) та типом виявлення витоку (виявлення наявності, локалізація місця, визначення об'єму). На основі порівняльного аналізу методів за критеріями чутливості, надійності, точності локалізації, часу реакції та вартості впровадження встановлено, що для нестаціонарного режиму роботи та довгих трубопроводів найбільш ефективною є комбінація методу негативної хвилі тиску з розширеною системою моделювання в реальному часі. Визначено перспективні напрямки подальшого розвитку систем виявлення витоків, що включають вдосконалення математичних моделей, інтеграцію методів штучного інтелекту, покращення технічних засобів та програмного забезпечення.
- The World Factbook — Central Intelligence Agency. www.cia.gov. Original archive for August 21, 2016.
- K. Sachedina and A. Mohany. A review of pipeline monitoring and periodic inspection methods. Pipeline Science and Technology. 2018; 2(3): 187-203. https://doi.org/10.28999/2514-541X-2018-2-3-187-201
- Jun Zhang, Peter Han, Michael Twomey. Overview of pipeline leak detection technologies. Atmos International 14607 San Pedro Avenue Suite 290 San Antonio, TX 78232 USA
- Bezgachnyuk Yurii, Shtaier Lidiia. Overview of the Current State of Pipeline Leak Control Methods. International Science Journal of Engineering & Agriculture. Vol. 3, No. 3, 2024, pp. 43-50. https://doi.org/10.46299/j.isjea.20240303.04
- Naga Venkata Saidileep Korlapati, Faisal Khan, Quddus Noor, Saadat Mirza, Sreeram Vaddiraju. Review and analysis of pipeline leak detection methods. Journal of Pipeline Science and Engineering Volume 2, Issue 4, December 2022, 100074. https://doi.org/10.1016/j.jpse.2022.100074
- Chen, P.; Li, R.; Jia, G.; Lan, H.; Fu, K.; Liu, X. A Decade Review of the Art of Inspection and Monitoring Technologies for Long-Distance Oil and Gas Pipelines in Permafrost Areas. Energies 2023, 16, 1751. https://doi.org/10.3390/en16041751
- Fu, H., Ling, K., & Pu, H. (2022). Identifying two-point leakages in parallel pipelines based on flow parameter analysis. Journal of Pipeline Science and Engineering, 2(1), 100052. https://doi.org/10.1016/j.jpse.2022.02.001
- Riaz, M., Ahmad, I., Khan, M.N., Mond, M.A. and Mir, A. (2020) ‘Volumetric flow and pressure gradient-based leak detection system for oil and gas pipelines’, Int. J. Oil, Gas and Coal Technology, Vol. 25, No. 3, pp. 340–356. https://doi.org/10.1504/IJOGCT.2020.110386
- Boxiang Liu, Zhu Jiang, Wei Nie (2021). Application of VMD in Pipeline Leak Detection Based on Negative Pressure Wave. Hindawi Journal of Sensors Volume 2021, Article ID 8699362, 19 pages. https://doi.org/10.1155/2021/8699362
- Chang Chang, Xiangli Li , Lin Duanmu, Hongwei Li, Wenbin Zhou. Locating leakage in pipelines based on the adjoint equation of inversion modeling. Heliyon 9 (2023) e17270. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e17270
- Raheleh Jafari, Sina Razvarz, Cristóbal Vargas-Jarillo, Alexander Gegov, and Farzad Arabikhan. Pipeline Leak Detection and Estimation Using Fuzzy PID Observer. Electronics 2022, 11, 152. https://doi.org/10.3390/electronics11010152
- Dr Alex Souza de Joode, Andrew Hoffman. Pipeline Leak Detection and Theft Detection Using Rarefaction Waves. 6th Pipeline Technology Conference 2011.
- Dandi Yang. Establishment of leakage detection model for oil and gas pipeline based on VMD-MD-1DCNN. 2022 Eng. Res. Express 4 025051. https://doi.org/10.1088/2631-8695/ac769e
- Lijuan Zhu, Dongmei Wang1, Jikang Yue, Jingyi Lu and Gongfa Li. Leakage detection method of natural gas pipeline combining improved variational mode decomposition and Lempel–Ziv complexity analysis. Transactions of the Institute of Measurement and Control 2022, Vol. 44(15) 2865–2876 The Author(s) 2022 Article reuse guidelines: sagepub.com/journals-permissions https://doi.org/10.1177/01423312221088080
- V. Muralidharan, S. Prabhavathy, L. Pavithra, V. Nithya. IoT Based Smart Monitoring and Controlling System for Gas Leakage in Industries. Volume 9 Issue 9, 38-46, September 2022. https://doi.org/10.14445/23488379/IJEEE-V9I9P105
- Te-Kwei Wang, Yu-Hsun Lin, Jian-Yuan Shen. Developing and Implementing an AI-Based Leak Detection System in a Long-Distance Gas Pipeline. Advances in Technology Innovation, vol. 7, no. 3, 2022, pp. 169-180. https://doi.org/10.46604/aiti.2022.8904
- Yao-bin Li , Qing-Yun Fu , and Xin Guo. Research on the Propagation of Acoustic Signal and Attenuation Change Law of Gas Pipeline Double-Point Leakage. Hindawi Shock and Vibration Volume 2023, Article ID 7725366, 9 pages. https://doi.org/10.1155/2023/7725366
- Feng Wang, Zhen Liu, Xiao Zhou, Shiyi Li, Xinyu Yuan, Yixin Zhang, Liyang Shao c, Xuping Zhang. Oil and Gas Pipeline Leakage Recognition Based on Distributed Vibration and Temperature Information Fusion. Results in Optics Volume 5 , December 2021, 100131. https://doi.org/10.1016/j.rio.2021.100131
- Kegang Ling, Guoqing Han and Xiao Ni, Chunming Xu, Jun He, Peng Pei, and Jun Ge. A New Method for Leak Detection in Gas Pipelines. April 2015, Oil and Gas Facilities.
- Danial Waleed, Syed Hamdan Mustafa, Shayok Mukhopadhyay, Mamoun Abdel-Hafez, Mohammad A. Jaradat, Kevin Rose Dias, Fahad Arif, Jawwad Imtiaz Ahmed. An in-pipe leak detection robot with a neural-network based leak verification system.