Удосконалення методики розрахунку льодових навантажень на бурові платформи для Азово-Чорноморського басейну
| dc.contributor.advisor | Бондаренко О. В. | uk_UA |
| dc.contributor.author | Заєць, А. Ю. | |
| dc.contributor.author | Zaiets, Anastasiia | |
| dc.date.accessioned | 2021-04-27T08:51:10Z | |
| dc.date.available | 2021-04-27T08:51:10Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description | 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. | uk_UA |
| dc.description.abstract | 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. | uk_UA |
| dc.description.abstract1 | Zaiets Anastasiia. Improving the method for calculating ice loads on the drilling platforms for the Azov-Black Sea basin. — Qualification scientific work as manuscript. The Dissertation for an academic degree of the Candidate of Technical Sciences in the specialty 05.08.03. – «Design and building of ships». — Admiral Makarov National University of Shipbuilding, Nikolaev, 2018. In the dissertation the actual scientific and applied task of the improvement of the design process for the drilling platforms at the initial stage, taking into account the features of the ice regime in the Azov-Black Sea basin and on the basis of the neural network prediction of the thickness of ice formations, is solved. The introduction substantiates the relevance of the topic of the dissertation, formulates the purpose and tasks of the work, defines the object and the subject of the research, and presents the scientific novelty and practical value of the results of work. In the first section the state of the problem in determining the ice load according to the Azov-Black Sea basin peculiarities is considered. The analysis of prospects for extraction of hydrocarbon raw materials on the Azov-Black Sea shelf, the external conditions of the region under study and the features of extraction of hydrocarbon raw materials in the Azov-Black Sea basin is provided. The experience of using drilling platforms in the Sea of Azov and the types of drilling platforms for the conditions of the Azov-Black Sea basin have been analysed. The lack of experience in the construction of such structures on the shelf and the problem of determining the actual ice loads on the supporting structures of marine facilities under the influence of ice fields and individual ice formations as well as monitoring and accounting of physical properties of ice in the Azov-Black Sea basin, were the causes of the accident in the construction of the supporting structure for the extractive facility. The existing methods of calculating ice loads where the thickness of ice is used or maximum measured, or determined by empirical formulas are considered. A topical area for research, which concerns the development of the method for determining ice load on the basis of neural network technologies taking into account long-term real statistical data of the Azov-Black Sea basin and the creation of the neural network model for predicting and estimating actual ice loads, which allows the development of recommendations for designing drilling platforms on the shelf of the Azov-Black Sea basin, has been chosen. The applied result of the dissertation work is the development of the "Ice Loads v.1" software complex, which implements the method for calculating ice loads, taking into account the prediction of ice formation thickness. The second section is devoted to the description of the algorithm for determining ice loads on ocean engineering facilities using a neural network model for prediction of ice thickness. As a tool for predicting thickness of ice fields, we suggest using neural networks: one-parameter and multi-factor ones. The advantage of applying neural network technologies is the ability to predict the thickness of ice formations both for the next few hours and for the entire lifetime of the ocean engineering facility. This prediction is flexible, and with the changes in input parameters the predicted thickness will change, too. For the preliminary estimation of the ice load, a one-parameter neural network, which predicts the ice thickness based on statistical data of ice thickness collected for a certain period, has been developed in the dissertation. In order to evaluate the ice load at a particular point of operation of the ocean engineering facility a multifactor neural network, in which as input data other than ice thickness data on air temperature, wind speed, sea level, and type of weather conditions are also entered, according to meteorological coding was developed in the dissertation. It is established that the predicted ice thickness being obtained using a oneparameter neural network practically coincides with real statistical values, the error does not exceed 5 % and the proposed multi-factor approach allows obtaining prediction of ice thickness in a given region with a relative error of not more than 1,5 %. Thus, the multifactor approach allows you to improve the accuracy of the forecast but requires large computing power and more time spent learning the network. The effectiveness of using the neural network algorithm is to reduce the time of calculations, the efficiency of the ice situation assessment and the implementation of more complex mathematical calculations, which in turn will enable the timely adoption of operational measures in the event of an emergency situation for existing structures on the shelf of the Sea of Azov and comprehensive assessment of the load designing of oceanic facilities for perspective places for the extraction of carbohydrate raw materials. The third section is devoted to the determination of ice loads, taking into account the predicted ice thickness. In the dissertation methods of calculation of ice loads on ocean engineering buildings with sloping faces according to ISO 19906, K.N. Shinek’s author technique, Rules of the Register of Shipping, APIRP 2N are considered. The basis of these techniques is models and methods Croasdale and Ralston. An important parameter in these techniques is the ice thickness. It should be considered that the ice thickness is a variable random value. In the dissertation, the calculation of ice loads for an existing project of iceresistant stationary platform LSP-1 is considered taking into account the predicted ice thickness obtained through a multi-factor neural network. In order to verify the mathematical model for calculating ice loads on LSP-1, ice loads were calculated taking into account the ice thickness being taken as calculation and determination of ice loads using predicted ice thickness. Calculation of ice loads using the predicted ice thickness gives fairly accurate values of ice loads compared to loads calculated using the actual ice thickness. The error does not exceed 5 %, which allows you to use the predicted values of ice thickness for calculating ice loads in the future. The fourth section is devoted to the definition of the architectural and constructive type of oceanographic structures for the shelf of the Sea of Azov. For the choice of the platform type assumptions of the values of the parameters of external influences, which should be taken into account when designing the oceanic construction for the shelf of the Sea of Azov, were made in the dissertation. An analysis and application of foreign experience in the design and operation of ocean engineering facilities in conditions close to the conditions of the Azov Sea shelf was demonstrated, it showed that ice-resistant stationary platforms would have more advantages. In the dissertation in order to determine the architectural and constructive type of the oceanographic construction ice loading on a large number of support platforms of the LSP-1 type and a single-axle platform of type SMOLP having an oblique construction in the area of waterline, were calculated. According to calculations, the platform of the LSP-1 type is subject to a lower ice load. In order to ensure the extraction of carbohydrate raw materials during the year for iceresistant platform LSP-1 in the conditions of the Sea of Azov, constructive parameters that could reduce wind-wave loads in the period when the sea is not covered with ice and ice loads in the winter period were calculated. In this work, three depths of the setting of the ocean engineering facility on which the most perspective areas of extraction of hydrocarbon raw materials can be developed – 8 m, 10 m and 12 m are considered. For these depths the clearance of the platform of 7 m was calculated. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/3966 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.relation.ispartofseries | 629.563.2 | uk_UA |
| dc.subject | бурові платформи | uk_UA |
| dc.subject | льодові навантаження | uk_UA |
| dc.subject | Азово-Чорноморський басейн | uk_UA |
| dc.subject | методика визначення льодового навантаження на підставі нейромережевих технологій | uk_UA |
| dc.subject | фундаментальні методи Ralston | uk_UA |
| dc.subject | метод Croasdal | uk_UA |
| dc.subject | метод Meller | uk_UA |
| dc.subject | 05.08.03 "Конструювання та будування суден" | uk_UA |
| dc.subject | drilling platforms | uk_UA |
| dc.subject | ice loads | uk_UA |
| dc.subject | Azov-Black Sea basin | uk_UA |
| dc.subject | methods of determining the ice load on the basis of neural network technologies | uk_UA |
| dc.subject | fundamental methods of Ralston | uk_UA |
| dc.subject | Croasdale method | uk_UA |
| dc.subject | Meller method | uk_UA |
| dc.title | Удосконалення методики розрахунку льодових навантажень на бурові платформи для Азово-Чорноморського басейну | uk_UA |
| dc.title1 | Improving the method for calculating ice loads on the drilling platforms for the Azov-Black Sea basin | uk_UA |
| dc.title2 | 2018 | |
| dc.type | Other | uk_UA |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- diss. Zaiets.pdf
- Розмір:
- 5.27 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
- дисертація
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 7.05 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: