Статистический анализ результатов механических испытаний металла и труб магистральных трубопроводов

Обсуждаются современные подходы к обработке больших объемов накопленных в результате механических испытаний данных, основанные на статистическом анализе и методологии машинного обучения. Представлены факторы, влияющие на прочность и долговечность трубной продукции. Рассмотрены этапы подготовки исходных данных для анализа, основные шаги базовой статистической обработки, корреляционный и дисперсионный анализ, подходы к группировке и ранжированию результатов испытаний и исследований. На примере построения классификации по маркам стали и техническим условиям производства труб по фактическим механическим характеристикам металла труб продемонстрированы результаты применения разрабатываемых подходов. Показан эффект от использования фактических характеристик для оценки количества дефектов трубной продукции, требующей первоочередного ремонта. Представленные алгоритмы могут быть использованы как элементы формируемых базы знаний и банков данных в области трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. Сформированные подходы требуют всесторонней апробации и дальнейшего развития в направлении учета фактической нагруженности трубных секций, оценки вероятностей разрушения и расчета соответствующих коэффициентов запаса.

1. Лисин Ю. В. Исследование физико-химических свойств стали длительно эксплуатируемых трубопроводов: оценка ресурса безопасной работы / Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. 2015. № 7. С. 18 – 28.

2. Лисин Ю. В., Махутов Н. А., Неганов Д. А., Студёнов Е. П., Скородумов С. В. Идентификация трубных сталей отечественного и зарубежного производства / Нефтяное хозяйство. 2018. № 2. С. 90 – 95.

3. Лисин Ю. В., Махутов Н. А., Неганов Д. А., Студёнов Е. П., Скородумов С. В. Комплексные механические испытания для расчетов прочности магистрального трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2018. Т. 84. № 4. С. 47 – 59.

4. Неганов Д. А. Формирование базы знаний и банков данных обоснования прочностной надежности системы трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов / Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. 2019. № 5. С. 488 – 504.

5. Степанов М. Н., Шаврин А. В. Статистические методы обработки результатов механических испытаний. — М.: Машиностроение, 2005. — 339 с.

6. Кулагин А. В. О некоторых особенностях планирования и статистической обработки результатов усталостных испытаний образцов / Инженерный вестник Дона. 2019. № 3. С. 4.

7. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. — М.: Вильямс, 2016. — 912 с.

8. Хальд А. Математическая статистика с техническим приложением. — М.: ИЛ, 1956. — 664 с.

9. Орлов А. И. Теория принятия решений. — М.: Март, 2004. — 656 с.

10. Мельниченко А. С. Статистический анализ в металлургии и материаловедении. — М.: Изд. дом МИСиС, 2009. — 268 с.

11. Зинченко А. П. Статистика: учебник. — М.: Колосс, 2016. — 566 с.

12. Годин А. М. Статистика: учебник. — М.: Дашков и Ко, 2016. — 451 с.

13. Ивченко Г. И., Медведев Ю. И. Математическая статистика. Учебник. — М.: Либроком, 2020. — 352 с.

14. Мойзес Б. Б., Плотникова И. В., Редько Л. А. Статистические методы контроля качества и обработки экспериментальных данных. — М.: Юрайт, 2019. — 118 с.

15. Хамидуллин Р. Я. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Изд. дом Университета «Синергия», 2020. — 276 с.