Обґрунтування технологічних рішень щодо методів прогнозування та контролю відкладень у магістральних трубопроводах
DOI:
https://doi.org/10.26642/ten-2026-1(97)-498-506Ключові слова:
магістральні трубопроводи, утворення відкладень, парафінові (воскові) відкладення, осадження асфальтенів, утворення газових гідратів, неорганічні відкладення (сольові), змішані ARPD-відкладення, молекулярна дифузія, зсувне зняття, хімічне інгібування, низькодозові інгібітори гідратів, теплова ізоляція, оптимізація пігування, прогнозування машинним навчанням, прогнозне моделювання, забезпечення потоку, підвідкладна корозія, техніко-економічне обґрунтуванняАнотація
У статті обґрунтовуються технологічно та економічно доцільні методи прогнозування кінетики утворення відкладень та впровадження комплексних стратегій контролю в магістральних трубопроводах, з акцентом на поєднання прогнозного моделювання, превентивного інгібування, термо- та гідродинамічної оптимізації й механічного видалення для забезпечення надійного довготривалого транспортування багатокомпонентних вуглеводневих сумішей в умовах змінних кліматичних, композиційних та режимних параметрів.
Дослідження базується на комплексному підході, що включає критичний огляд і порівняльний аналіз сучасних моделей прогнозування відкладень (механічні: Matzain, RRR, Burger для парафіну; CSMHyK для гідратів; PC-SAFT для асфальтенів; термодинамічні конверти початку осадження), методів, орієнтованих на дані, та методів машинного навчання (нейронні мережі, градієнтний бустинг для прогнозування товщини в реальному часі) та комерційних транзієнтних симуляторів (OLGA, LedaFlow, PIPESIM), відкаліброваних за опублікованими промисловими даними, результатами холоднопальцевих тестів і потокових петель. Характеристика відкладень спирається на аналіз SARA, ІЧ-Фур’є-спектроскопію, рентгенівську дифракцію та елементний склад із літературних аналогів магістральних трубопроводів. Одновимірне моделювання транспортування поєднує баланси маси, імпульсу, енергії та компонентів із поступовим звуженням перерізу через ріст відкладень, враховуючи молекулярну дифузію (модифікований закон Фіка з урахуванням зсувного зняття та старіння), кінетику осадження та адгезійні ефекти. Параметричний аналіз чутливості оцінює вплив ключових факторів (радіальний температурний градієнт, зсувне напруження на стінці, водовміст, концентрація інгібіторів, транзієнтні режими). Запропонована гібридна система контролю об’єднує пасивні (теплоізоляція, трасування), хімічні (низькодозові кінетичні інгібітори гідратів, модифікатори парафіну, диспергатори асфальтенів), термічні (активне підігрівання за економічної доцільності), механічні (ризико-оптимізоване пігування) та цифрові (IoT-моніторинг + прогнозний ШІ) елементи. Техніко-економічне обґрунтування виконане за допомогою багатокритеріальних методів прийняття рішень (AHP, TOPSIS) та порівняння дисконтованих грошових потоків, OPEX/CAPEX для життєвого циклу магістральних об’єктів.
Прогнозне моделювання показує, що в системах з високим вмістом парафіну товщина воскових відкладень досягає 10–25 мм за 6–12 місяців (вхідна температура 60–80 °C, швидкості 1–2 м/с, холодні зовнішні умови), з піковими зонами осадження на відстані 20–100 км від входу та початковими потоками 0,5–5 г/(м2·добу), що знижуються до < 0,5 г/(м2·добу) через старіння, зсувне зняття та ізоляційний ефект. Змішані органічно-неорганічні відкладення містять 40–80 мас. % насичених вуглеводнів/парафінів, 8–30 мас. % асфальтенів/смол та до 15–40 мас. % неорганічних солей за аналогами промислових випадків. Гібридні стратегії (інгібування + оптимізоване пігування + помірна ізоляція) дозволяють знизити частоту пігування на 30–60 %, енергоспоживання на перекачування на 5–25 % (завдяки зменшенню гідравлічних втрат), загальні експлуатаційні витрати на 15–45 % порівняно з реактивними підходами, а також суттєво зменшують ризик повних закупорок, підвідкладної корозії та екологічних аварій через перепади тиску.
Робота розвиває інтегровану механістично-дані-орієнтовану методологію, яка явно враховує взаємодію багатокомпонентних органічно-неорганічних механізмів осадження та гідродинамічні зворотні зв’язки (зсувна дисперсія, прискорення в транзієнтних режимах) у масштабах магістральних трубопроводів, долаючи обмеження ізольованих однокомпонентних або короткопетельних моделей. Новизна також полягає у формуванні адаптивного, сегментно-орієнтованого гібридного протоколу управління, що синтезує реальний час прогнозування, кількісно оцінене ризик-орієнтоване планування втручань та оптимізацію життєвого циклу за техніко-економічними критеріями – аспекти, недостатньо представлені в попередній літературі з забезпечення потоку для наддовгих наземних та офшорних магістралей.
Обґрунтовані рішення надають операторам магістральних трубопроводів науково обґрунтований модульний інструментарій для підвищення надійності транспортування, подовження терміну служби активів, мінімізації витрат на хімікати та простоїв, зниження екологічних ризиків розливів, пов’язаних із відкладеннями. Підхід дозволяє гнучко адаптувати технології до різних типів нафти (високопарафінистих, асфальтенових, газоконденсатних), багатокомпонентних режимів, кліматичних зон (холодний / арктичний, помірний) та віку / довжини трубопроводів, забезпечуючи суттєвий економічний ефект через скорочення OPEX, уникнення аварійних витрат та підтримання проєктної продуктивності в глобальних мережах довготривалого транспортування вуглеводнів.
Посилання
Oliver, M. (2021), «Pipelines», in International Encyclopedia of Transportation, Elsevier, Oxford, pp. 463–470, doi: 10.1016/b978-0-08-102671-7.10286-6.
Sudakov, A.K., Korovyaka, Ye.A., Maksimovich, O.V. etal. (2023), Fundamentals of the oil and gas engineering (Osnovy naftohazovoyi spravy), Spolom, Lviv, 596 p.
Haritha, V.A.R. (2024), «A study of financial planning and forecasting with reference to Indian Oil Corporation Limited», International Journal of Scientific Research in Engineering and Management, Vol. 8, pp. 1–5, doi: 10.55041/IJSREM31376.
Rastsvetaev, V.O., Aziukovsky, O.O., Babenko, M.V. and Vasylchenko, D.O. (2025), «Ways of adjusting the interaction of elements of gas pumping units of main pipelines to improve their efficiency under conditions of temperature fluctuations», Scientific Bulletin of DonNTU, No. 1 (14), pp. 185–200, doi: 10.31474/2415-7902-2025-1-14-185-200.
Magalhães, D., Ribeiro, A. and Albuquerque, R. (2026), «Green hydrogen (H2V) logistics in Brazil: Comparison of modals and environmental impacts», Journal of Bioengineering, Technologies and Health, Vol. 8, No. 6, pp. 588–593, doi: 10.34178/jbth.v8i6.556.
Rastsvietaiev, V.O., Haddad, J., Aziukovskyi, O.O. etal. (2026), «Development and evaluation of combined methods for cleaning paraffin wax deposits in pipelines oil and gas industry», Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, No. 1, pp. 50–57, doi: 10.33271/nvngu/2026-1/050.
Verschuur, J., Lumma, J. and Hall, J. (2025), «Systemic impacts of disruptions at maritime chokepoints», Nature Communications, Vol. 16, doi: 10.1038/s41467-025-65403-w.
Rastsvietaiev, V.O., Aziukovskyi, O.O., Pashchenko, O.A. etal. (2025), «Thermodynamic and kinetic aspects of gas hydrate formation in main pipelines», Journal of the Donetsk Mining Institute, No. 2 (57), pp. 7–14, doi: 10.31474/1999-981X-2025-2-7-14.
Estuti, A. (2025), «Post-Extrapolation Method for Simulating Unsteady Multiphase Flow in Oil and Gas Transport Pipelines», International Journal of Oil, Gas and Coal Engineering, Vol. 13, Issue 5, pp. 74–83, doi: 10.11648/j.ogce.20251305.11.
Rastsvietaiev, V., Aziukovskyi, O., Pashchenko, O. etal. (2025), «Non-destructive methods for assessing the impact of gas hydrates on the strength of main pipelines», Technical Engineering, No. 2 (96), pp. 322–330, doi: 10.26642/ten-2025-2(96)-322-330.
Terkula, J., Onuoha, K.M., Ibeneme, S. etal. (2022), «Reservoir hydrocarbon potential of the Miocene Agbada Formation using RMS amplitude map and hydraulic flow unit model, Hatch Field offshore, Niger Delta Basin, Nigeria», Journal of African Earth Sciences, Vol. 196, doi: 10.1016/j.jafrearsci.2022.104682.
Sudakov, A.K., Pashchenko, O.A. and Rastsvietaiev, V.O. (2025), «Innovative approaches to the design and operation of tanks for gas and oil transportation», Instrumental Materials Science, Vol. 28, pp. 74–88.
Heyward, K. and Salinas-Flores, M. (2025), «Automation Strategy for Americold», Thesis, doi: 10.13140/RG.2.2.28034.13762.
Rastsvietaiev, V. and Vasylchenko, D. (2025), «Technological and energy advantages of induction heating in oil transportation systems by pipelines», Collection of Research Papers of the National Mining University, Issue 82, pp. 246–257, doi: 10.33271/crpnmu/82.246.
Samani, N. (2025), «2025 251 Samani», Thesis, doi: 10.13140/RG.2.2.29801.15208.
Yerlepessov, M., Zaitsev, O., Yermekov, A. etal. (2024), «Testing the functionality of OLGA software for determining optimal oil transport modes to prevent solid particle deposition», Kazakhstan Journal for Oil & Gas Industry, Vol. 6, pp. 82–93, doi: 10.54859/kjogi108728.
Majeed, M. (2011), «Avert Steam Pipeline And Piping Failure And Steam Leaks In The Field», Journal, doi: 10.2118/150416-MS.
Kazimov, S. and Aslanli, Y. (2026), «Combating severe lost circulation using low-density LCM», ETM Equipment Technologies Materials, 158 p., doi: 10.36962/ETM33022026-18.
Anioke, C., Al-Radhi, N., Misino, C. and Alsultan, A. (2025), «Optimized flat rheology oil based drilling fluid with nano particles eliminate differential sticking challenge on high overbalance drilling», SPE Middle East Oil, Gas and Geosciences Show, doi: 10.2118/224574-MS.
Lisiecki, B. (2025), «Case study: Advanced solutions for complex drilling challenges», Journal of Petroleum Technology, Vol. 77, pp. 46–49, doi: 10.2118/0125-0046-JPT.
Soleimani, Y., Parnian, A., Majeti, P. etal. (2026), «Environmental impacts of petroleum pollution in south of Iran», in Bioremediation of Petroleum Contaminated Soil and Sediment, pp. 273–285, doi: 10.1007/978-3-031-95524-2_14.
Odero, D. (2025), «Application of hydrogeophysical resources as an onshore oil spill response at Thange, Kenya», Green Energy and Environmental Technology, Vol. 4, pp. 1–28, doi: 10.5772/geet.20240071.
Meili, C., Jungbluth, N. and Bussa, M. (2021), Life cycle inventories of long-distance transport of crude oil.
Navarro, G., Pavez-Muñoz, E. and Phillips, C. (2026), «Mortality of beef cattle during long-distance transport by ship or truck», Animals, Vol. 16, 738 p., doi: 10.3390/ani16050738.
Roth, R. (2011), «Direct electrical heating of flowlines – a guide to uses and benefits», Offshore Technology Conference, doi: 10.4043/22631-MS.
Roth, R., Voight, R. and DeGeer, D. (2012), «Direct Electrical Heating (DEH) Provides New Opportunities for Arctic Pipelines», doi: 10.4043/23732-MS.
Siddiqui, M., Tariq, S., Haneef, J. etal. (2019), «Asphaltene Stability Analysis for Crude Oils and Their Relationship With Asphaltene Precipitation Models for a Gas Condensate Field», doi: 10.2118/194706-MS.
Carpenter, C. (2019), «UAE Case Study Highlights Challenges of a Mature Gas-Condensate Field», Journal of Petroleum Technology, Vol. 71, pp. 68–71, doi: 10.2118/0119-0068-JPT.
Card, J.C., Brooks, M.R., Comstock, E.N. etal. (2016), «Application of remote real-time monitoring to offshore oil and gas operations», pp. 1–117.
Bacellar, F., Monteiro, E., Silva, J. etal. (2025), «Remote Monitoring and Control System for High-Flow Subsea ESPs: A Cutting-Edge Approach in Jubarte Field», doi: 10.2118/225268-MS.
Kim, H., Sim, E., Gbadago, D. and Hwang, S. (2025), «Data-Driven Predictive Maintenance for Heat Exchangers: Real-Time Monitoring and Long-Term Performance Prediction Using Integrated ML Models», Korean Journal of Chemical Engineering, Vol. 42, pp. 1–14, doi: 10.1007/s11814-025-00493-2.
Thorne, M., Rodriguez, E. and Callagher, A. (2025), «Adaptive AI Systems for Dynamic Enterprise Risk Management: Real-Time Threat Intelligence and Response Orchestration».
Abdollahzadeh Jamalabadi, M.Y. (2026), Design and Thermal Analysis of a Semi-Passive Thermal Control System for a Student Satellite, doi: 10.13140/RG.2.2.10192.37120.
Adepitan, O., Alabi, O., Deigh, C. and Gbadeyan, O. (2026), «Systems‐Level Optimization of Hybrid Produced Water Treatment Systems for Sustainable Oil and Gas Production: A Review of Current Technologies», Global Challenges, Vol. 10, doi: 10.1002/gch2.202500575.
Obuse, E., Erigha, E., Okare, B. etal. (2025), «Deploying AI-Augmented Infrastructure Observability Pipelines for Predictive Fault Detection Using Logs, Metrics, and Traces», Engineering and Technology Journal, Vol. 10, doi: 10.47191/etj/v10i08.46.
Zhang, S. (2026), «Research Progress on External Corrosion and External Protective Coatings of Metal Buried Pipelines», Cailiao Baohu, Vol. 59, doi: 10.16577/j.issn.1001-1560.2026.0019.
Boichuk, A.V. and Oskorbin, A.D. (2025), «AI-Driven Software Testing in the Era of Digital Transformation: Opportunities, Challenges, and Ethical Dimensions», Information Processing Systems, pp. 59–69, doi: 10.30748/soi.2025.183.08.
International Science Group (2024), World Ways and Methods of Improving Outdated Theories and Trends, The 23rd International Scientific and Practical Conference, Zagreb, Croatia, 393 p., doi: 10.46299/ISG.2024.1.23.
Saldano, R. (2025), «Technology Focus: Production and Facilities», Journal of Petroleum Technology, Vol. 77, pp. 1–2, doi: 10.2118/1225-0012-JPT.
Onyechi, V. (2025), «Pipeline integrity and risk prevention: Real-time monitoring, structural health analytics, and failure mitigation in harsh operating environments», Magna Scientia Advanced Research and Reviews, Vol. 3, pp. 139–151, doi: 10.30574/msarr.2021.3.2.0093.
Yehia, T., Freestone, B., Nair, G. etal. (2025), «An Ensemble-Based Automated Workflow for Decline Curve Analysis and Probabilistic Estimated Ultimate Recovery Estimation in Shale Gas Wells», SPE Journal, doi: 10.2118/230302-PA/5268272/spe-230302-pa.pdf/1.
Bairy, J., Shah, O. and Zhang, J. (2025), Data-Driven Solutions and Artificial Intelligence in the Energy Sector: Leveraging Open GHGRP Data for Emissions Forecasting for U.S. Petroleum and Natural Gas Assets, doi: 10.2118/224384-MS.
Al-Harthi, M. and Hamid, O. (2025), «Precision and Efficiency in Z-Factor Estimation: A Comparative Study for Gas Reservoir Characterization Using AI-Augmented Modeling Frameworks», doi: 10.2118/230470-MS.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Валерій Олександрович Расцвєтаєв, Вікторія Вікторівна Яворська, Денис Олександрович Васильченко, Денис Олексійович Яшин, Марія Євгеніївна Коровяка

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автор, який подає матеріали до друку, зберігає за собою всі авторські права та надає відповідному виданню право першої публікації, дозволяючи розповсюджувати даний матеріал із зазначенням авторства та джерела первинної публікації, а також погоджується на розміщення її електронної версії на сайті Національної бібліотеки ім. В.І. Вернадського.
