О состоянии и методах предиктивного обслуживания трубопроводов на горнодобывающих предприятиях. Перспективы применения нечеткого моделирования

Авторы:

Трофимов К.М. аспирант кафедры Инфокоммуникационных технологий Университета науки и технологий, НИТУ МИСИС, 119049, г. Москва, Россия, e-mail: trofimovkonstantin2002@gmail.com
Халкечев Р.К. доктор техн. наук, профессор кафедры Инфокоммуникационных технологий Университета науки и технологий, НИТУ МИСИС, 119049, г. Москва, Россия, e-mail: syrus@list.ru

УДК: 658.581:621.643 c К.М. Трофимов, Р.К. Халкечев, 2026
DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2026-8-62-64

Аннотация

В представленной статье проведен анализ современного состояния исследований в области предиктивного обслуживания трубопроводных систем на горнодобывающих предприятиях. Установлено, что модели, разработанные в рамках механического подхода, обладают большей степенью количественной адекватности по сравнению с теми, что получены с применением машинного обучения и искусственного интеллекта. Однако вынужденная ошибка во входных параметрах таких моделей (невозможно задать точные значения по всей длине трубопровода) снижает ценность получаемых результатов. Для решения данной проблемы предложен подход, основанный на нечетком моделировании процессов разрушения. При этом необходимо отметить, что в данном случае теория нечетких множеств используется в качестве обобщения теории ошибок, а не для выражения экспертных оценок. Применение предлагаемого подхода позволяет разрабатывать структурно устойчивые модели.

Ключевые слова: Предиктивное обслуживание, трубопровод, прогнозирование, нечеткое моделирование, продольные напряжения, модель, структурная устойчивость, машинное обучение.

Список литературы

Hussain M., Zhang T. Big Data Analytics in Energy Pipeline Integrity Management. Singapore: Springer Nature Singapore, 2025. 330 p.
Timashev S., Bushinskaya A. Diagnostics and Reliability of Pipeline Systems. Cham: Springer International Publishing, 2016. 407 p.
Tawk M., Mustapha S., Trad F., Saad G. Service life prediction in pipelines using machine learning techniques. International Journal of Computational Intelligence Systems. 2025;(18):319. DOI: 10.1007/s44196-025-01058-1.
Hussain M., Zhang T., Dwight R., Jamil I. Energy pipeline degradation condition assessment using predictive analytics – challenges, issues, and future directions. Journal of Pipeline Science and Engineering. 2024;(4):100178. DOI: 10.1016/j.jpse.2024.100178.
Zhang W., Fu X., Hu M., Xu K., Dai K., Shi J., Ji Y., Dong C. Effects of external corrosion defect growth on wall pipeline under internal pressure and various defect sizes with mechano-electrochemical interaction. Materials and Corrosion. 2024;(75):1348–1358. DOI: 10.1002/maco.202414391.
Prokopyev L.A., Golikov N.I., Saraev Yu.N. Crack Growth in the Field of Residual Stresses in Welded Joints of Pipelines Used in a Cold Climate. Diagnostics, Resource and Mechanics of materials and structures. 2024;(5): 159-169. DOI: 10.17804/2410-9908.2024.5.159-169.
Нечеткая модель определения формы устойчивого целика в углевмещающих породах / Р.К. Халкечев, Ю.М. Левкин, К.В. Халкечев и др. // Уголь. 2024;(1):61-63. DOI: 10.18796/0041-5790-2024-1-61-63. Khalkechev R.K., Levkin Yu.M., Khalkechev K.V., Kuzmenko S.Yu. Fuzzy model of the shape determining of a stable pillar in coalbearing rocks. Ugol’. 2024;(1):61-63. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2024-1-61-63.
Халкечев Р.К. Нечеткая математическая модель изменения концентрации трещин в минерале под действием внешней нагрузки // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2019. № 6. С. 97-105. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-06-0-97-105. Khalkechev R.K. Fuzzy mathematical model of fracture concentration changes in a mineral under external load. Gornyj informatsionno-analiticheskij byulleten'. 2019;(6):97-105. (In Russ.). DOI: 10.25018/0236-1493-2019-06-0-97-105.
Халкечев Р.К. Применение теории мультифрактального моделирования процессов деформирования и разрушения породных массивов с целью краткосрочного прогнозирования внезапных выбросов угля и газа // Уголь. 2019;(7):48-50. DOI: 10.18796/0041-5790-2019-7-48-50 Khalkechev R.K. Multifractal modeling theory application of rock mass deformation and destruction processes with the aim of shortterm forecasting sudden coal and gas outbursts. Ugol’. 2019;(7):48-50. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2019-7-48-50
Халкечев К.В., Левкин Ю.М., Абрамкин Н.И. Разработка математической модели поля напряжений в окрестности магистральной трещины продольного сдвига в кровле горной выработки // Уголь. 2024;(7):52-54. DOI: 10.18796/0041-5790-2024-7-52-54. Khalkechev K.V., Levkin Yu.M., Abramkin N.I. Development of a mathematical odel of the stress field in the vicinity of a longitudinal shear main crack in the mine roof. Ugol’. 2024;(7):52-54. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2024-7-52-54.
Халкечев Р.К., Левкин Ю.М., Халкечев К.В. Разработка математической модели поля напряжений в целиках слоистой текстуры на угольных месторождениях // Уголь. 2023;(8):84-86. DOI: 10.18796/0041- 5790-2023-8-84-86. Khalkechev R.K., Levkin Yu.M., Khalkechev K.V. Mathematical model development of the stress field in the pillars stratified texture in coal deposits. Ugol’. 2023;(8):84-86. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2023-8-84-86.
Чуличков И.А. Математические методы нелинейной динамики. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2000. 296 с.

Для цитирования

Трофимов К.М., Халкечев Р.К. О состоянии и методах предиктивного обслуживания трубопроводов на горнодобывающих предприятиях. Перспективы применения нечеткого моделирования // Уголь. 2026;(8):62-64. DOI: 10.18796/0041-5790-2026-8-62-64.

Информация о статье
Поступила в редакцию: 30.04.2026
Поступила после рецензирования: 17.07.2026
Принята к публикации: 30.07.2026