缺陷海底管道結構失效及風險評估研究

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時間:2019-05-17

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資源描述:

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1、缺陷海底管道結構失效及風險評估研究Studyonfailureandriskassessmentofdefectivesubmarinepipelines學科專業(yè):船舶與海洋工程作者姓名:陳達興指導教師:于國友教授天津大學建筑工程學院2017年12月摘要本文通過數(shù)值模擬結合實驗驗證的方式,研究橢圓度、腐蝕削薄、凹陷等管道缺陷對管道結構安全的影響,并在此基礎上進行缺陷海底管道的風險評估。研究海底管道橢圓度產生的原因;在深海壓力艙管道壓潰實驗中,通過調整海底管道試件的局部橢圓度,研究橢圓度對海底管道臨界壓潰壓力的影響,并獲得特定橢圓度下海底管道的臨界

2、壓潰壓力;通過對比實驗數(shù)據(jù)的方式驗證在abaqus中模擬橢圓度管道壓潰過程的可行性,并通過abaqus模擬研究海底管道含橢圓度段長度對其抗壓性能的影響。通過數(shù)值模擬的方式研究削薄缺陷下海底管道的內壓破壞,對規(guī)則削薄缺陷的長度、寬度和深度作敏感性分析;研究凹陷海底管道模型的凹陷建模過程,采集凹陷海底管道模型壓潰破壞的數(shù)據(jù);運用神經網絡的方式擬合削薄缺陷海底管道的臨界破壞內壓,利用神經網絡的自變量降維功能識別凹陷海底管道臨界壓潰壓力的弱影響因素。通過理論推導結合數(shù)值模擬的方法,研究阻尼比對正余弦載荷作用下橢圓度管道臨界壓潰壓力的影響;通過DNV規(guī)范結

3、合數(shù)值模擬的方式確定海底管道的合理阻尼取值。研究阻尼條件下正余弦載荷對橢圓度管道臨界壓潰壓力的影響,對外部壓力、動力載荷圓頻率等因素作敏感性分析。研究正余弦載荷長軸方向加載和短軸方向加載情況下橢圓度管道結構響應的差異。建立缺陷海底管道結構失效故障樹,提出一種新的專家打分法數(shù)據(jù)處理方法,并在兩者的基礎上進行缺陷海底管道結構失效的發(fā)生概率的計算。結合海底管道風險評價矩陣對缺陷海底管道進行風險評價,并提出風險控制的相應措施。關鍵詞:缺陷,動力載荷,失效辨識IABSTRACTThroughnumericalsimulationandexperimenta

4、lverification,theinfluenceofpipelinedefectssuchasellipticity,corrosionthinningandsunkenonthesafetyofpipelinestructureisstudied,andonthisbasis,riskassessmentofdefectivesubmarinepipelinesiscarriedout.Studyonthereasonsofsubmarinepipelineovalityproduced;inthedeepseapressurecabinp

5、ipelinecrushingexperiment,byadjustingthesubmarinepipelinespecimenlocalellipticity,studytheellipticityinfluenceonthesubmarinepipelinecriticalcrushingpressure,andcriticalcrushingtoobtainspecificellipticityofsubmarinepipelineunderpressure;throughthecomparisonoftheexperimentaldat

6、atoverifythefeasibilitythesimulationofellipticityofpipelineinABAQUScompressionprocess,andthroughtheABAQUSsimulationofsubmarinepipelinewithellipticitylengthonthecompressiveproperties.Bymeansofnumericalsimulationofsubmarinepipelinedefectsundercutthininternalpressuredamage,thele

7、ngth,thewidthandthedepthoftheruleofthindefectsforsensitivityanalysis;modelingprocessofsubmarinepipelinesagdepressionmodel,depressionmodelacquisitionpipelinecrushingdata;criticaldamagefittingusingneuralnetworkwaythinningdefectsthesubmarinepipelineinternalpressure,usingneuralne

8、tworkvariablereductionfactorstheeffectofweakdimensionrecognitionofsa

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