- Код статьи
- 10.31857/S0207401X24100069-1
- DOI
- 10.31857/S0207401X24100069
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 43 / Номер выпуска 10
- Страницы
- 71-80
- Аннотация
- Существует множество причин для возникновения утечки природного газа (метана) в сети газораспределения. Одна из важнейших задач газораспределительных организаций – своевременно идентифицировать и устранить утечки газа до того, как они станут причиной аварийных и нештатных ситуаций. Скорейшее устранение утечек газа минимизирует негативное влияние на экологию. В настоящей работе предложена новая оригинальная методика по обнаружению аварийных выбросов газов в атмосферу и утечек в системах газопроводов. Методика предполагает одновременное использование как экспериментальных, так и расчетных данных для определения концентрации выбрасываемого газа и характерных линейных размеров газового облака. Апробация методики проведена в лабораторных условиях с использованием баллона с пропаном и газовой горелки. В качестве регистрирующей аппаратуры применялся монофотонный сенсор “Скорпион”. В результате обработки данных эксперимента и математического моделирования с использованием методов вычислительной газовой динамики построена зависимость концентрации пропана от расстояния до горелки и определены характерные размеры газового облака.
- Ключевые слова
- атмосфера аварийные выбросы газа утечка на газопроводе гиперспектрометр монофотонный датчик время задержки воспламенения вычислительная газовая динамика
- Дата публикации
- 14.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 4
Библиография
- 1. Van der Werff H.M.A., Noomen M.F., van der Meijde M. et al. // New Developments and Challenges in Remote Sensing / Ed. Bochenek. Z. /Rotterdam: Millpress, 2007. P. 707.
- 2. Sabbah S., Rusch P., Gerhard J.H. et al. // Electro-Optical Remote Sensing, Photonic Technologies, and Applications V / Eds. Kamerman G.W., Steinvall O., Bishop G.J., et al. Proc. SPIE. 2011. V. 8186. 81860S; https://doi.org/10.1117/12.899687
- 3. Ma P., Mondal T.G., Shi Z. et al. // Environ. Sci. Technol. 2024. V. 58. P. 12018; https://doi.org/10.1021/acs.est.4c03345
- 4. Gagnon M.A., Tremblay P., Savary S. et al. // Advanced Environmental, Chemical, and Biological Sensing Technologies XI / Eds. Vo-Dinh T., Lieberman R.A., Gauglitz G.G. . Proc. SPIE. 2014. V. 9106. 91060C; https://doi.org/10.1117/12.2050588
- 5. Tratt D.M., Buckland K.N., Keim E.R. et al. // Proc. 8th Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS). Los Angeles: IEEE, 2016. P. 1; https://doi.org/10.1109/WHISPERS.2016.8071711
- 6. Xavier W., Labat N., Audouin G. et al. // Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference (16ADIP). Abu Dhabi: SPE, 2016. SPE-183527-MS; https://doi.org/10.2118/183527-MS
- 7. Scafutto R.P.M., De Souza Filho C.R. // Remote Sens. 2018. V. 10. № 8. 1237; https://doi.org/10.3390/rs10081237
- 8. Xiao C., Fu B., Shui H. et al. // Remote Sens. 2020. V. 12. № 3. 537; https://doi.org/10.3390/rs12030537
- 9. Рубцов Н.М., Виноградов А.Н., Калинин А.П. и др. // Хим. физика. 2019. Т. 38. № 4. С. 53; https://doi.org/10.1134/S0207401X19040101
- 10. Родионов А.И., Родионов И.Д., Родионова И.П. и др. // Хим. физика. 2021. Т. 40. № 10. С. 61; https://doi.org/10.31857/S0207401X21100113
- 11. Rubtsov N., Alymov M., Kalinin A. et al. Remote studies of combustion and explosion processes based on optoelectronic methods. Melbourne: AUS PUBLISHERS, 2022; https://doi.org/10.26526/monography_62876066a124d8.04785158
- 12. Роуч П. Вычислительная гидродинамика. М.: Мир, 1980.
- 13. ANSYS Fluent Theory Guide. Canonsburg: SAS Inc., 2013.
- 14. Star-CCM+. https://star-ccm.com/
- 15. Введение в COMSOL Multiphysics; https://www.comsol.com/
- 16. Flow Vision; https://flowvisioncfd.com/en/
- 17. SALOME version 9.12.0; https://www.salome-platform.org/?p=2657
- 18. Schwarz J., Axelsson K., Anheuer D. et al. // SoftwareX. 2023. V. 22. 101378; https://doi.org/10.1016/j.softx.2023.101378
- 19. Белов И.А., Исаев С.А. Моделирование турбулентных течений. Санкт-Петербург: Изд-во Балтийского ГТУ, 2001.
- 20. Wilcox D.C. Turbulence modelling for CFD. San Diego: Birmingham Press, 2006.
- 21. Волков К.Н., Емельянов В.Н. Моделирование крупных вихрей в расчетах турбулентных течений. М.: Физматлит, 2008.
- 22. Leachman J.W., Jacobsen R.T., Lemmon E.W. et al. Thermodynamic properties of cryogenic fluids / Eds. Van Sciver S.W., Jeong S.. Cham: Springer International Publishing, 2017; https://doi.org/10.1007/978-3-319-57835-4
- 23. Span R. Multiparameter equations of state. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000; https://doi.org/10.1007/978-3-662-04092-8
- 24. Lemmon E.W., Bell I.H., Huber M.L. et al. NIST Reference Fluid Thermodynamic and Transport Properties Database (REFPROP) Ver. 10.0. Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 2018.
- 25. Гольдштик М.А., Штерн В.Н. Гидродинамическая устойчивость и турбулентность. Новосибирск: Наука, 1977.
- 26. Schlichting H., Gersten K. Boundary-layer theory. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2017; https://doi.org/10.1007/978-3-662-52919-5
- 27. Приказ Ростехнадзора от 28.11.2022 № 415 “Об утверждении Руководства по безопасности “Методика оценки последствий аварий на взрывопожароопасных химических производствах”. 2022; https://set.rk.gov.ru/uploads/txteditor/set/attachments/d4/1d/8c/d98f00b204e9800998ecf8427e/phpIW8esL_1.pdf
- 28. Руководство по безопасности “Методика моделирования распространения аварийных выбросов опасных веществ”. М.: ЗАО НТЦ ПБ, 2015.
- 29. FLACS-CFD Release 24.1; https://www.gexcon.com/software/flacs-cfd/
- 30. Монин А.С., Обухов А.М. // Тр. Геофиз. Инст-та АН СССР. 1954. Т. 24. № 151. С. 163.
- 31. Tiab D., Donaldson E.C. Petrophysics: theory and practice of measuring of reservoir rock and fluid transport properties. Oxford: Gulf Professional Publishing, 2004.
- 32. Басниев К.С., Кочина И.Н., Максимов В.М. Подземная гидромеханика. М.: Недра, 1993.
- 33. Басниев К.С., Дмитриев Н.М., Розенберг Г.Д. Нефтегазовая гидромеханика. М.–Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2005.
- 34. Yuhu D., Huilin G., Jingen Z. et al. // Chem. Eng. J. 2003. V. 92. № 1–3. P. 237; https://doi.org/10.1016/S1385-8947 (02)00259-0
- 35. Белов А.А., Калинин А.П., Крысюк И.В. и др. // Датчики и системы. 2010. № 1. С. 47.
- 36. Калинин А.П., Егоров В.В., Родионов А.И. и др. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 7. С. 17; https://doi.org/10.31857/S0207401X23070087
- 37. Родионов А.И., Родионов И.Д., Родионова И.П. и др. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 10. C. 96; https://doi.org/10.31857/S0207401X23100138
- 38. Козлов П.В., Забелинский И.Е., Быкова Н.Г. и др. // Хим. физика. 2022. Т. 41. № 9. С. 26; https://doi.org/10.31857/S0207401X22090047
- 39. Голяк Ил.С., Анфимов Д.Р., Винтайкин И.Б. и др. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 4. C. 3; https://doi.org/10.31857/S0207401X23040088
- 40. Морозов А.Н., Табалин С.Е., Анфимов Д.Р. и др. // Хим. физика. 2024. Т. 43. № 6.