Application of HMC-SS Method in Pipeline Reliability Analysis and Residual Life Assessment

蒙特卡罗方法 管道运输 残余物 腐蚀 可靠性(半导体) 管道(软件) 可靠性工程 工程类 诚信管理 天然气 结构工程 计算机科学 算法 统计 材料科学 数学 废物管理 冶金 机械工程 物理 量子力学 功率(物理)
作者
Xin Gui Lin,Guojian Shao
出处
期刊:Mathematical Problems in Engineering [Hindawi Limited]
卷期号:2021: 1-10 被引量:1
标识
DOI:10.1155/2021/3756441
摘要

In this paper, the reliability analysis and residual life assessment model of gas pipelines with multiple corrosion pits are established. Aiming at the simulation evaluation of small failure probability of gas pipelines, a new method for reliability analysis and residual life assessment of gas pipelines with multiple internal corrosion pits is proposed, which is called the Hamiltonian Monte Carlo subset simulation (HMC-SS) method. Compared with the traditional MCS (Monte Carlo simulation) algorithm, the HMC-SS method has the advantages of less sampling, low cost, and high accuracy. And compared with the random walk SS method, the HMC-SS method can analyze the state space more efficiently and achieve faster convergence. In this paper, the HMC-SS method is applied to the reliability analysis and residual life assessment of gas pipeline engineering, and the sensitivity analysis of the random parameters affecting the failure probability of the pipeline is carried out. The results show that the corrosion rate, the depth of corrosion defects, and the wall thickness of the pipeline have great influence on the residual life of the pipeline, while the yield strength, working pressure, and the length of corrosion pits have no obvious influence on the failure probability and residual life of the pipeline. The analysis shows that the proposed HMC-SS method can be used as a reasonable tool for failure assessment of natural gas pipelines affected by corrosion to determine the remaining life of the pipeline system. This method provides a reliable theoretical basis for the integrity management of the gas pipeline.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
少年郎完成签到,获得积分20
1秒前
CipherSage应助123lura采纳,获得10
1秒前
七七完成签到,获得积分10
1秒前
科研通AI2S应助小余采纳,获得10
1秒前
苹果骑士完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
shi hui应助jbhb采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
JUSTs0so发布了新的文献求助10
2秒前
长夜变清早完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
otaro发布了新的文献求助10
5秒前
yinbin完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
独木舟发布了新的文献求助10
5秒前
白衣未央发布了新的文献求助10
5秒前
脑洞疼应助现实的曼荷采纳,获得10
7秒前
7秒前
轩辕德地发布了新的文献求助10
7秒前
三九完成签到,获得积分10
8秒前
orixero应助少年郎采纳,获得10
8秒前
三金发布了新的文献求助10
8秒前
kuku发布了新的文献求助10
8秒前
土豆你个西红柿完成签到 ,获得积分10
9秒前
小余完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
sherry完成签到 ,获得积分10
10秒前
搜集达人应助陈佳琪采纳,获得30
10秒前
xiaohan完成签到,获得积分10
10秒前
独木舟完成签到,获得积分10
10秒前
可爱的函函应助无辜洋葱采纳,获得10
11秒前
完美世界应助瘦瘦的背包采纳,获得10
11秒前
小木棉完成签到,获得积分10
11秒前
威武诺言发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
11秒前
wdn0411完成签到,获得积分10
11秒前
zenoalter完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527723
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107826
关于积分的说明 9286663
捐赠科研通 2805577
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539998
邀请新用户注册赠送积分活动 716878
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709762