Анатолий Михайлович Лепихин
105066, Москва, Нижняя Красносельская ул., д. 40/12, к. 4б
630090, г. Новосибирск, пр-т Академика М. А. Лаврентьева, д. 6
Anatoly M. Lepikhin
40/12, k. 4b, Nizhnyaya Krasnoselskaya ul., Moscow, 105066
6, Akad. M. A. Lavrentieva prosp., Novosibirsk, 630090
Николай Андреевич Махутов
101990, Москва, Малый Харитоньевский переулок, д. 4
Nikolay A. Makhutov
4, Maly Kharitonyevsky Per., Moscow, 101990
Виктор Викторович Лещенко
105066, Москва, Нижняя Красносельская ул., д. 40/12, к. 4б
Viktor V. Leschenko
40/12, k. 4b, Nizhnyaya Krasnoselskaya ul., Moscow, 105066
Предлагается методика вероятностного риск-анализа технических объектов с накапливаемыми необратимыми повреждениями. Повреждения рассматриваются как стохастический необратимый кумулятивный процесс с поглощающей границей. В качестве модели накопления повреждений используется гамма-процесс с зависящей от времени плотностью распределения вероятностей. Функция распределения ресурса до разрушения и вероятность (риск) разрушения определяются интегрированием плотности вероятностей накопленных повреждений по области риска. Скорость накопления повреждений рассматривается как нестационарная функция времени. Параметры функции распределения накопленных повреждений могут быть определены по данным неразрушающего контроля методом максимума правдоподобия или методом моментов. Особенность и возможности предлагаемой методики показаны на примере риск-анализа коррозионных повреждений критически важных технических объектов — морских промысловых трубопроводов. Представлены результаты расчетов вероятностей разрушения трубопроводов при вариациях параметра формы и параметра масштаба функции распределения повреждений. Установлено, что основное влияние на вероятность разрушения оказывает параметр формы, непосредственно зависящий от времени накопления повреждений. Основное отличие предлагаемой методики от других схем и методик риск-анализа повреждений заключается в том, что параметры гамма-модели явно зависят от времени, что позволяет прогнозировать вероятность разрушения для заданного интервала эксплуатации технических объектов. Предложенная методика может быть адаптирована для других видов повреждений, в частности для процессов длительных повреждений с ростом коррозионных, коррозионно-усталостных и усталостных трещин.
A technique for probabilistic risk analysis of technical objects with accumulated irreversible damage is proposed. Damage is considered as a stochastic irreversible cumulative process with an absorbing boundary. The gamma process is used as a model of damage accumulation with a time-dependent probability density distribution. The probability distribution function of life before failure and the probability (risk) of failure are determined by integrating the probability density of accumulated damage over the risk area. The damage accumulation rate is considered as a non-stationary function of time. The parameters of damage distribution function can be determined from the data of non-destructive testing using the maximum likelihood method or the method of moments. The potentiality and features of the proposed method are exemplified in the risk analysis of the corrosion damage of critically important technical objects, e.g., offshore pipelines. The results of calculating the pipeline failure probability at various shape parameters and the scale parameter of the damage distribution function are presented. It is shown that the shape parameter which directly depends on the time of damage accumulation most strongly affects the damage probability. The main difference between the proposed methodology and other schemes and methods of damage risk analysis is the explicit time dependence of the gamma model parameters, which makes it possible to predict the probability of failure for a given service interval of technical objects. The proposed technique can be adapted for other types of damage, in particular for processes of long-term damage with the growth of corrosion, corrosion-fatigue and fatigue cracks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.