vestniktgasuВестник Томского государственного архитектурно-строительного университетаVestnik Tomskogo gosudarstvennogo arkhitekturno-stroitel'nogo universiteta. JOURNAL of Construction and Architecture1607-18592310-0044Tomsk State University of Architecture and Building10.31675/1607-1859-2024-26-2-93-103EVYRTUvestniktgasu-1609Research ArticleСТРОИТЕЛЬНЫЕ КОНСТРУКЦИИ, ЗДАНИЯ И СООРУЖЕНИЯBUILDING AND CONSTRUCTIONСистемный анализ конкурирующих рисков отказа технических систем на основе непараметрического прогнозированияCompeting risks analysis of engineering system failure based on nonparametric predictionКурасовО. А.KurasovO. A.

Курасов Олег Александрович, аспирант

634050, г. Томск, пр. Ленина, 30

Oleg A. Kurasov, Research Assistant

30, Lenin Ave., 634050, Tomsk

oak18@tpu.ruБурковП. В.BurkovP. V.

Бурков Пётр Владимирович, докт. техн. наук, ст. научный сотрудник; профессор

634050, г. Томск, пр. Ленина, 30

634003, г. Томск, пл. Соляная, 2

Petr V. Burkov, DSc, Professor, Senior Research Assistant

30, Lenin Ave., 634050, Tomsk

2, Solyanaya Sq., 634003, Tomsk

burkovpv@tpu.ruНациональный исследовательский Томский политехнический университетРоссияNational Research Tomsk Polytechnic UniversityRussian FederationНациональный исследовательский Томский политехнический университет; Томский государственный архитектурно-строительный университетРоссияNational Research Tomsk Polytechnic University; Tomsk State University of Architecture and BuildingRussian Federation20242204202426293103Copyright © Курасов О.А., Бурков П.В., 20242024Курасов О.А., Бурков П.В.Kurasov O.A., Burkov P.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.tsuab.ru/jour/article/view/1609

Актуальность. Важность вопроса применения статистических методов для оценки конкурирующих рисков на участках наземной части газопроводов для принятия решений в области обеспечения надежности и безопасности, а также планирования обслуживания и ремонтных работ не вызывает сомнений.Целью исследования является численное применение методики непараметрического прогнозирования для оценки конкурирующих рисков отказа сложных технических систем.Методы исследования. Приведены два статистических подхода к решению проблемы различных нарушений целостности. В первом используется непараметрическое прогнозирование. Основное внимание уделяется возможному разрыву исследуемого участка трубопровода из-за конкретной угрозы целостности на фоне множества альтернативных угроз (конкурирующих рисков). Второй метод содержит анализ, учитывающий всю сеть газопроводов. Основное внимание уделяется изучению инцидентов с разрывами, что позволяет получить реалистичные данные о надежности полного жизненного цикла усредненного участка трубопровода в конкретном регионе исследования.Результаты. Описано численное применение методики непараметрического прогнозирования для конкурирующих рисков. На основании информации базы данных об отказах выведены нижняя и верхняя вероятности (границы), а также функции живучести для различных конкурирующих причин отказа для будущего участка наземной части газопровода, который выйдет из строя в результате разрыва.

Purpose: The aim of this work is to analyze competing risks of engineering system failure using nonparametric prediction.Methodology: Two statistical methods are used to tackle the problem of the pipeline integrity. Nonparametric prediction is applied in the first one. The main attention is paid to the possible failure of the pipeline section due to a specific threat in terms of competing risks. The second method contains the analysis of the entire pipeline system. The focus is on rupture incidents, that provides the real data on the lifecycle of the pipeline section.Research findings: Nonparametric prediction is used to analyze competing risks of the pipeline failure. The lower and upper probability boundaries and survivability functions and competing risks of the pipeline section failure are introduced for a future ground section of the pipeline, which can be failed as a result of rupture.

непараметрическое прогнозированиенадежностьквантильная регрессиярисктрубопроводживучестьnon-parametric forecastingreliabilityquantile regressionriskpipelineReferencesCoolen F.P.A, Coolen-Schrijner P., Yan K.J. Nonparametric predictive inference in reliability // Reliability Engineering & System Safety. 2002. V. 78.2. P. 185–193. DOI: 10.1016/S0951-8320(02)00162-XCoolen F.P.A., Coolen-Schrijner P., Yan K.J. Nonparametric predictive inference in reliability. Reliability Engineering & System Safety. 2002; 78.2: 185–193. DOI: 10.1016/S0951-8320(02)00162-XMaturi Tahani. Nonparametric predictive inference for multiple comparisons : Diss. UK. Durham University, 2010. 166 p.Maturi Tahani. Nonparametric predictive inference for multiple comparisons. DSc Thesis. Durham University, 2010. 166 p.Hill B.M. Parametric models for AN: splitting processes and mixtures // Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). 1993. V. 55. I. 2. P. 423–433.Hill B.M. Parametric models for AN: Splitting processes and mixtures. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). 1993; 55 (2): 423–433.Hinchliffe S.R., Lambert P.C. Flexible parametric modelling of cause-specific hazards to estimate cumulative incidence functions // BMC medical research methodology. 2013. V. 13 (1). P. 1–13.Hinchliffe S.R., Lambert P.C. Flexible parametric modelling of cause-specific hazards to estimate cumulative incidence functions. BMC Medical Research Methodology. 2013; 13 (1): 1–13.Hill B.M. De Finetti’s Theorem, Induction, and A(n) or Bayesian nonparametric predictive inference (with discussion) // Bayesian Statistics. 1988. № 3. P. 211–241.Hill B.M. De Finetti’s theorem, induction, and A(n) or Bayesian nonparametric predictive inference (with discussion). Bayesian Statistics. 1988: (3). Pp. 211–241.Lawless J.F., Fredette M. Frequentist prediction intervals and predictive distributions // Biometrika. 2005. V. 92. P. 529–542. DOI: 10.1093/biomet/92.3.529Lawless J.F., Fredette M. Frequentist prediction intervals and predictive distributions. Biometrika. 2005; 92: 529–542. DOI: 10.1093/biomet/92.3.529Walley P. Statistical reasoning with imprecise probabilities. London : Chapman and Hall, 1991. 706 p.Walley P. Statistical reasoning with imprecise probabilities. London: Chapman and Hall, 1991. 706 p.Weichselberger K. The theory of interval-probability as a unifying concept for uncertainty // International Journal of Approximate Reasoning. 2000. V. 24 (2). P. 49–170.Weichselberger K. The theory of interval-probability as a unifying concept for uncertainty. International Journal of Approximate Reasoning. 2000; 24 (2): 49–170.Coolen F.P.A., Yan K.J. Nonparametric predictive inference with right-censored data // Journal of Statistical Planning and Inference. 2004. V. 126.1. P. 25–54.Coolen F.P.A., Yan K.J. Nonparametric predictive inference with right-censored data. Journal of Statistical Planning and Inference. 2004; 126.1: 25–54.Kiefner J.F., Mesloh R.E., Kiefner B.A. Analysis of DOT reportable incidents for gas transmission and gathering system pipelines, 1985 through 1997 // Pipeline Research Council International : catalogue. 2001. L51830E.Kiefner J.F., Mesloh R.E., Kiefner B.A. Analysis of DOT reportable incidents for gas transmission and gathering system pipelines, 1985 through 1997. In: Pipeline Research Council International Catalogue. 2001. L51830E.Lam C., Zhou W. Statistical analyses of incidents on onshore gas transmission pipelines based on PHMSA database // International Journal of Pressure Vessels and Piping. 2016. V. 145. P. 29–40.Lam C., Zhou W. Statistical analyses of incidents on onshore gas transmission pipelines based on PHMSA database. International Journal of Pressure Vessels and Piping. 2016; 145. P. 29–40.Hilgenstock Achim, et al. Using or creating incident databases for natural gas transmission pipelines // 2nd Pipeline Technology Conference 2007. EITEP Institute, 2011.Hilgenstock Achim, et al. Using or creating incident databases for natural gas transmission pipelines. In: Proc. 2nd Pipeline Technology Conference 2007. EITEP Institute, 2011.Popov G., Bolobov V., Zhuikov I., Zlotin V. Development of the Kinetic Equation of the Groove Corrosion Process for Predicting the Residual Life of Oil-Field Pipelines // Energies. 2023. V.16 (20). P. 7067.Popov G., Bolobov V., Zhuikov I., Zlotin V. Development of the kinetic equation of the groove corrosion process for predicting the residual life of oil-field pipeline. Energies. 2023;16 (20): 7067.Sun Yong, Colin Fidge, Lin Ma. Reliability prediction of long-lived linear assets with incomplete failure data // 2011 International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering. IEEE, 2011. P. 143–147.Sun Yong, Colin Fidge, Lin Ma. Reliability prediction of long-lived linear assets with incomplete failure data. In: Proc. 2011th Int. Conf. on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering. IEEE, 2011. Pp. 143–147.Shafiee M., Finkelstein M., Chukova S. Burn-in and imperfect preventive maintenance strategies for warranted products // Proceedings of the institution of mechanical engineers, part O: journal of Risk and reliability. 2011. V. 225.2. P. 211–218. DOI: 10.1177/1748006X11398584Shafiee M., Finkelstein M., Chukova S. Burn-in and imperfect preventive maintenance strategies for warranted products. Journal of Risk and Reliability. 2011; 225.2: 211–218. DOI: 10.1177/1748006X11398584Charles E. Ebeling. An introduction to reliability and maintainability engineering. Waveland Press, 2019. 658 p.Charles E. Ebeling. An introduction to reliability and maintainability engineering. Waveland Press, 2019. 658 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.