SA516380413B1 - طريقة ونظام لتقييم عيوب أنبوب - Google Patents
طريقة ونظام لتقييم عيوب أنبوب Download PDFInfo
- Publication number
- SA516380413B1 SA516380413B1 SA516380413A SA516380413A SA516380413B1 SA 516380413 B1 SA516380413 B1 SA 516380413B1 SA 516380413 A SA516380413 A SA 516380413A SA 516380413 A SA516380413 A SA 516380413A SA 516380413 B1 SA516380413 B1 SA 516380413B1
- Authority
- SA
- Saudi Arabia
- Prior art keywords
- defect
- pipe
- magnetic flux
- fatigue life
- flux leakage
- Prior art date
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 219
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 83
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims abstract description 86
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 43
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 37
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 22
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 8
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 5
- 241000234435 Lilium Species 0.000 claims description 2
- 241001492658 Cyanea koolauensis Species 0.000 claims 2
- CZPRKINNVBONSF-UHFFFAOYSA-M zinc;dioxido(oxo)phosphanium Chemical compound [Zn+2].[O-][P+]([O-])=O CZPRKINNVBONSF-UHFFFAOYSA-M 0.000 claims 2
- 244000217177 Anacolosa luzoniensis Species 0.000 claims 1
- 235000007911 Anacolosa luzoniensis Nutrition 0.000 claims 1
- 101100042630 Caenorhabditis elegans sin-3 gene Proteins 0.000 claims 1
- 241000288673 Chiroptera Species 0.000 claims 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims 1
- 241000238558 Eucarida Species 0.000 claims 1
- 101100109397 Neurospora crassa (strain ATCC 24698 / 74-OR23-1A / CBS 708.71 / DSM 1257 / FGSC 987) arg-8 gene Proteins 0.000 claims 1
- 240000004713 Pisum sativum Species 0.000 claims 1
- 235000010582 Pisum sativum Nutrition 0.000 claims 1
- 101710150104 Sensory rhodopsin-1 Proteins 0.000 claims 1
- 230000008859 change Effects 0.000 claims 1
- 229940096118 ella Drugs 0.000 claims 1
- 208000001901 epithelial recurrent erosion dystrophy Diseases 0.000 claims 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims 1
- 238000004898 kneading Methods 0.000 claims 1
- 235000015250 liver sausages Nutrition 0.000 claims 1
- VIKNJXKGJWUCNN-XGXHKTLJSA-N norethisterone Chemical compound O=C1CC[C@@H]2[C@H]3CC[C@](C)([C@](CC4)(O)C#C)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 VIKNJXKGJWUCNN-XGXHKTLJSA-N 0.000 claims 1
- 101150032584 oxy-4 gene Proteins 0.000 claims 1
- 210000000582 semen Anatomy 0.000 claims 1
- OOLLAFOLCSJHRE-ZHAKMVSLSA-N ulipristal acetate Chemical compound C1=CC(N(C)C)=CC=C1[C@@H]1C2=C3CCC(=O)C=C3CC[C@H]2[C@H](CC[C@]2(OC(C)=O)C(C)=O)[C@]2(C)C1 OOLLAFOLCSJHRE-ZHAKMVSLSA-N 0.000 claims 1
- 239000011800 void material Substances 0.000 claims 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 abstract description 9
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 16
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 5
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 5
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 4
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005498 polishing Methods 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N Dihydrogen sulfide Chemical compound S RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 2
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 2
- 229910000037 hydrogen sulfide Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 2
- 101100234002 Drosophila melanogaster Shal gene Proteins 0.000 description 1
- 235000008331 Pinus X rigitaeda Nutrition 0.000 description 1
- 235000011613 Pinus brutia Nutrition 0.000 description 1
- 241000018646 Pinus brutia Species 0.000 description 1
- 235000015076 Shorea robusta Nutrition 0.000 description 1
- 244000166071 Shorea robusta Species 0.000 description 1
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 230000004323 axial length Effects 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 238000007429 general method Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000005304 joining Methods 0.000 description 1
- 239000006249 magnetic particle Substances 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/72—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables
- G01N27/82—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/72—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables
- G01N27/82—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws
- G01N27/83—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws by investigating stray magnetic fields
- G01N27/87—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws by investigating stray magnetic fields using probes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/72—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables
- G01N27/82—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws
- G01N27/83—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws by investigating stray magnetic fields
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
- E21B47/09—Locating or determining the position of objects in boreholes or wells, e.g. the position of an extending arm; Identifying the free or blocked portions of pipes
- E21B47/092—Locating or determining the position of objects in boreholes or wells, e.g. the position of an extending arm; Identifying the free or blocked portions of pipes by detecting magnetic anomalies
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/02—Measuring direction or magnitude of magnetic fields or magnetic flux
- G01R33/06—Measuring direction or magnitude of magnetic fields or magnetic flux using galvano-magnetic devices
- G01R33/09—Magnetoresistive devices
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Algebra (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Geology (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Magnetic Means (AREA)
- Pipeline Systems (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Abstract
يتعلق الاختراع بأسلوب يسهل فحص سلسلة أنابيب examining a tubing string والتي يمكن أن تتضمن مجموعة أنابيب ملتفة coiled tubing أو أنواع أخرى من الأنابيب. يتم وضع مستشعر sensor لمراقبة إشارة تسرب فيض مغنطيسي magnetic flux leakage signal لأنبوب يبين عيباً ما للأنبوب. يمكن الوصول إلى ارتباطات بين إشارات تسرب فيض مغنطيسي وعمر كلال الأنبوب بواسطة نظام معالجة البيانات data processing system وهذه الارتباطات يمكن استخدامها للتنبؤ أوتوماتيكياً automatically predict بعمر كلال الأنبوب fatigue life of the pipe. بالاعتماد على عمر كلال الأنبوب المحدد، يتم اختيار عملية بالنسبة للأنبوب، وتلك العملية يمكن أن تتضمن استخدام عادي مستمر، أو إصلاح، أو الإخراج من الخدمة. شكل 6.
Description
طريقة ونظام لتقييم عيوب أنبوب Pipe Defect Assessment System and Method الوصف الكامل خلفية الاختراع خلال عمليات مجموعة الأنابيب الملتفة coiled tubing ؛ يمكن تقليل عيوب تصنيع أو عيوب بسبب التلف التشغيلى Operational damage وتبعا لذلك مقاومة مجموعة الأنابيب الملتفة IU Lae fatigue يمكن أن يؤدي إلى DIS مبكر لمجموعة الأنابيب الملتفة. انهيار مجموعة الأنابيب الملتفة يمكن أن يكون كارثياً ومنتجاً لتلف تشغيلي ونظامي رئيسي بالإضافة إلى فواقد مالية كبيرة. قد تم استخدام طرق مختلفة لتتبع عيوب مجموعة أنابيب ملتفة وتأثيرات تلك العيوب بالنسبة لكلال مجموعة أنابيب ملتفة. على سبيل (Jal يمكن قياس عيوب فيزيائية physical defects لتحديد عمق قطري ؛ عرض [ila محيطى؛ طول بامتداد محور length along an axis ماء شكل cae و/أو خواص عيب أخرى. بعد ذلك يتم استخدام نوع العيب لتحديد تقدير لشدة العيب وتأثيره 0 على عمر الكلال لمجموعة الأنابيب الملتفة. مع ذلك؛ فإن التأثير من الصعب التنبؤ به بسبب الطبيعة العشوائية للعيوب وبسبب الصعوبة فى تحديد أشكالها وأبعادها. نتيجة لذلك يمكن أن تكون تلك التحليلات غير متوافقة ومن الصعب استخدامها بأسلوب يعتمد عليه بالنسبة لتنبؤات عمر كلال fatigue life مجموعة أنابيب ملتفة .coiled tubing الوصف العام للاختراع 5 بصفة dale يوفر الاختراع الحالي طريقة ونظام لفحص سلسلة أنابيب examining a tubing string والتى يمكن أن تتضمن مجموعة أنابيب dale أو أنواع أخرى من f لأنابيب . يتم وضع مستشعر sensor لمراقبة إشارة تسرب فيض مغتطيسى magnetic flux leakage signal لأنبوب يبين عيباً ما للأنبوب. يمكن الوصول إلى ارتباطات بين إشارات تسرب فيض مغنطيسي وعمر DIS الأنبوب بواسطة نظام معالجة البيانات وهذه الارتباطات يمكن استخدامها للتنبؤ أوتوماتيكياً بعمر DIS الأنبوب. بالاعتماد على عمر DIS الأنبوب المحدد؛ يتم اختيار عملية بالنسبة للأنبوب؛ وتلك العملية يمكن أن تتضمن استخدام عادي مستمرء أو إصلاح, أو الإخراج من الخدمة.
شرح مختصر للرسومات شكل ) 1 ( مخطط يوضح مثالاً لنظام تقييم عيب أنبوب لتقييم أنبوب » Jie أنبوب متصل أو مجموعة أنابيب ملتفة 4 وفقاً لنموذ z لهذ jd لاختراع؛ شكل (2) مخطط يوضح نظام أساسه معالج لتقييم بيانات مستشعر متحصل عليها أثناء تقييم أنبوب» وفقاً لنموذج لهذا الاختراع؛
شكل (3): تمثيل تخطيطي لارتباطات بين إشارات تسرب فيض مغنطيسي تشير إلى عيوب وعمر الكلال لأنبوب مثل مجموعة أنابيب dale وفقاً لنموذ z للاختراع . شكل )4( تمثيل تخطيطي لارتباطات بين عيب مرتبط يحدد شدة تلف وعمر الكلال لأنبوب » مثل مجموعة أنابيب ماتفة وفقاً z J gail للاختراع .
0 شكل (5) تمثيل تخطيطي لارتباط بين إشارات تسرب فيض مغنطيسي تشير إلى عيوب وعيب مرتبط بمحدد شدة التلفء وفقاً z J gail للاختراع؛ شكل )6( مخطط سير عمليات يوضح مثالاً لإجراء تحديد عيب وتقييم شدته بالنسبة لأنبوب؛ وفقاً لنموذج للاختراع؛ شكل )7( مخطط سير عمليات يوضح مثالاً لإجراء لتتبع عيب وتقييمه بالنسبة لأنبوب؛ وفقاً
5 1 لنموذج للاختراع. الوصف التفصيلىي: في الوصف التالي؛ تم ذكر تفاصيل عديدة لتوفير فهم لبعض النماذج التوضيحية للاختراع الحالي. مع ذلك» سوف يكون من المفهوم لدى ذوي المهارة العادية في المجال أن النظام و/أو الطريقة يمكن مزاولتها بدون هذه التفاصيل وأن الاختلافات أو التعديلات العديدة هذه عن النماذج المذكورة
0 تعد ممكنة. كما هو مستخدم كجزءٍ من الاختراع الحالي؛ فإن المصطلحات "أنبوب 8م1م "؛ gal’ متصلة joined pipe "¢ و de gad أنابيب ملتفة coiled tubing " يمكن استخدامها الواحد محل الآخر للإشارة إلى سلسلة حمل تستخدم في تطبيقات حفرة downhole Jiu .
يتعلق الاختراع في هذا الطلب diay عامة بطريقة ونظام لتقييم أنبوب؛ على سبيل المثال؛ مجموعة أنابيب ملتفة؛ بواسطة استخدام نظام مستشعر ونظام معالجة. يتم وضع مستشعر واحد على الأقل لمراقبة إشارة تسرب فيض مغنطيسي لأنبوب تبين عيباً فيه. في بعض الأمثلة؛ يتم تركيب المستشعر الواحد على الأقل على تجهيزة لمراقبة إشارة تسرب الفيض المغنطيسي عندما يتم تحريك مجموعة الأنابيب الملتفة أو أنبوب AT بجانب المستشعر أو المستشعرات. يخرج المستشعر بيانات تتعلق بإشارة تسرب الفيض المغنطيسي إلى نظام معالجة البيانات. وهذه الارتباطات يمكن استخدامها للتنبؤ أوتوماتيكياً بعمر كلال الأنبوب. بالاعتماد على عمر كلال الأنبوب المحدد؛ يتم اختيار عملية بالنسبة للأنبوب؛ وتلك العملية يمكن أن تتضمن استخدام عادي مستمرء أو إصلاح» أو الإخراج من الخدمة.
0 في بعض التطبيقات؛ تم توفير طريقة لتقييم تأثير عيوب مثل تلف يتعلق بعمر كلال مجموعة أنابيب ملتفة. توفر بفعالية الطريقة طريقة كفؤة وفريدة لتقييم تأثير عيوب أنبوب على عمر PIS مجموعة أنابيب ملتفة من خلال استخدام نظام فحص تسرب الفيض المغنطيسي لأنبوب. في النماذج المذكورة في هذا الطلب؛ يمكن اكتشاف عيوب في مجموعة أنابيب ملتفة وأنبوب آخر بواسطة مراقبة إشارة تسرب فيض مغنطيسي. على سبيل المثال؛ لقد تم تسجيل مستويات مرتفعة
5 الإشارة تسرب الفيض المغنطيسي مناظرة لعيوب نوعية وتخزينها على سبيل المثال» على ذاكرة مصاحبة لنظام معالجة بيانات. بمجرد تسجيل عيوب مصاحبة لإشارة تسرب فيض مغنطيسي؛ تكون الطريقة قادرة على ربط إشارات تسرب الفيض المغنطيسي المصاحبة للعيب الفعلي مع عمر كلال الأنبوب المناظرء على سبيل المثال» مجموعة أنابيب ملتفة. في بعض التطبيقات؛ يمكن تحديد الارتباط بين إشارة تسرب الفيض المغنطيسي للأنبوب بدون قياس الأبعاد الفيزيائية للعيب
0 و/أو شكله. وفقاً لنماذج للطريقة والنظام؛ يمكن تحديد تحليل عمر كلال عن طريق أساليب ريط مختلفة لربط إشارات تسرب فيض مغنطيسي للعيب مع عمر DISH لمجموعة أنابيب ملتفة مناظرة أو أنبوب آخر. يتضمن مثال لأسلوب الربط تلك تأسيس ربط لإشارة تسرب فيض مغنطيسي لعيب على الأنبوب مع عمر DIS مناظر للأنبوب. بعد ذلك يتم استخدام الريط ail] بعمر كلال الأنبوب
5 الأنبوب معين تم تقييمه عند تحديد عيب مشابه عن طريق اكتشاف إشارة تسرب فيض مغنطيسي
مشابهة على أنبوب فعلي يجري تقييمه. يمكن تخزين إلى ارتباط كثيرة بين إشارات تسرب فيض مغنطيسي كثيرة مصاحبة لعيوب ويعد ذلك الوصول بواسطة نظام معالجة بيانات لمقارنة مع إشارة فيض مغنطيسي مكتشفة أثناء تقييم أنبوب. يتضمن مثال آخر لأسلوب Tall ذلك تأسيس ارتباطات لإشارات تسرب فيض مغنطيسي يشير إلى عيوب على الأنبوب مع محدد شدة تلف ويعد ذلك تأسيس ارتباطات بين محدد شدة التلف وعمر الكلال المناظر للأنبوب. بعد ذلك يتم استخدام هذه الارتباطات للتنبؤ بعمر الكلال لأنبوب معين عندما يتم تحديد عيب مشابه عن طريق اكتشاف إشارة تسرب فيض مغنطيسي مشابه على أنبوب ad يجري تقييمه. في بعض التطبيقات؛ يمكن أن يتضمن أسلوب Jal) بتحديد نوع العيب من خلال تطابق العيب. يمكن تخزين أنواع معينة من العيوب وتأثيراتها المناظرة على عمر PIS 0 الأنبوب؛ ويمكن استخدام اكتشاف نوع العيب تلك بالاشتراك مع أساليب الربط لتحسين التنبؤ بعمر كلال أنبوب لأنبوب فعلي يجري تقييمه. وفقاً لمثال آخرء فإن أسلوب الريط يمكن أن يتضمن تكامل التنبؤ بعمر الكلال وتتبع مجموعة أنابيب ملتفة وأنابيب أخرى مع أو بدون عيوب. يمكن تحديد عمر الكلال لأنبوب به عيب عن طريق ارتباط Jie الارتباطات المذكورة من قبل؛ وبتم التعبير عن عمر الكلال لأنبوب به عيب 5 كدالة في عمر الكلال لنفس الأنبوب؛ مثل مجموعة أنابيب ملتفة بدون عيب. يمكن أيضاً استخدام الأمثلة المختلفة لأساليب الربط المذكورة من قبل في تشكيلة من التوليفات للمزيد من تعزيز التنبؤ بعمر الكلال أو لتوفير اختيار آخر. في تطبيقات كثيرة؛ يمكن إجراء أساليب الربط على نظام معالجة بيانات؛ Jie نظام أساسه حاسب؛ لتوفير تقييم 38S (DIS ومؤتمت لمجموعة أنابيب ملتفة أو أنبوب آخر باستخدام نظام فحص مجموعة أنابيب المذكور في هذا الطلب المعتمد على تسرب 0 انفيض المغنطيسي. بعد ذلك؛ وبالاعتماد على عمر الكلال المحدد. يتم اختيار عملية بالنسبة للأنبوب وإجرائها. تشمل أمثلة تلك العمليات الاستخدام العادي المستمر للأنبوب؛ تقليل الأحمال dubia) إصلاح الأنبوب» أو إخراجه من الخدمة. بالرجوع بصفة عامة إلى شكل (1)؛ فإنه تم توضيح مثال لنظام تقييم ثلث أنبوب Pipe damage assessment system )20( لتقييم أنبوب (22)؛ مثلاً أنبوب متصل أو مجموعة 5 أنابيب ملتفة. يجب ملاحظة أن النماذج المذكورة في هذا الطلب يمكن استخدامها في بثر أو في
تطبيقات غير مرتبطة ببثر. بالإضافة إلى ذلك؛ يمكن أن يتضمن نظام تقييم تلف أنبوب )20( تشكيلة من أنظمة حمل call أنظمة توصيل cell تجهيزات مستشعرات؛ أنظمة معالجة محلية و/أو sum خوارزميات تقييم بيانات» نماذج» و/أو برامج «al بالإضافة إلى مكونات أخرى موضوعة في هيئات مختلفة؛ تعتمد على محددات تطبيق تقييم تلف أنبوب.
في شكل (1)؛ تم توضيح نموذج لنظام تقييم الأنبوب (20) كأنبوب متحرك moving pipe )22( بجانب مستشعر Sensor أو مستشعرات 5605015 مناسبة (24). في النموذج المذكور في هذا الطلب؛ يمكن أن يتضمن المستشعر أو المستشعرات )24( مستشعرات تسرب فيض مغنطيسي (MFL) magnetic flux leakage والتي تكتشف تسرب الفيض المغنطيسي. يتم الإشارة إلى الحركة النسبية للأنبوب )22( بواسطة السهم )26( ومع ذلك يمكن إنشاء بعض
0 النماذج لكي تحرك المستشعر أو المستشعرات )25( بطول أنبوب ساكن along a stationary pipe (22). بالإضافة إلى cells يمكن تحريك كل من الأنبوب (22) والمستشعرات (21) بالنسبة لبعضها البعض. يتم وضع كل مستشعر (24) لمراقبة وجود إشارة تسرب فيض مغنطيسي مصاحبة لعيب (28) وإخراج بيانات المستشعر إلى نظام dallas بيانات data processing system (30). تتغير
5 الإشارة المقدمة بواسطة مستشعر (4) عند اكتشاف إشارة تسرب فيض مغنطيسي مختلفة مصاحبة cual أو عيوب defects (28). يمكن معالجة التغيرات في بيانات المستشعر تلك عن Gob نظام معالجة البيانات (30) لتحديد على سبيل المثال؛ ما إذا كانت إشارة تسرب الفيض المغنطيسي المكتشفة المصاحبة للعيب (28) هي نفسها أو مشابهة لبيانات إشارة فيض مغنطيسي مخزنة مرتبطة. مع نوع عيب معين. يراقب مستشعر أو مستشعرات MPL (24)؛ على سبيل
0 المثال التغيرات في تسرب الفيض المغنطيسي لتحديد ما إذا كان لإشارة تسرب الفيض المغنطيسي خصائص مصاحبة للعيب. يتم ترحيل بيانات إشارة تسرب الفيض المغنطيسي من المستشعر (24) إلى نظام dallas البيانات (30) لتقييمها كما هو مذكور بمزيد من التفصيل فيما بعد. في المثال الموضح؛ يكتشف مستشعر أو مستشعرات )24( تسرب فيض مغنطيسي ولكن يمكن توليف المستشعرات (24) مع أنواع أخرى منها موضوعة للمساعدة على اكتشاف وتحليل عيب أو
5 عيوب مطلوية بامتداد أنبوب (22). في بعض النماذج؛ يمكن أن يتضمن مستشعر )24(
مستشعر مفرد ولكن المستشعر (24) يمكن أن يتضمن مجموعة من المستشعرات أو عناصر مستشعر موضوعة طولياً و/أو محيطياً. في بنماذج معينة؛ يتضمن المستشعر (24) مجموعة من عناصر استشعار تسرب فيض مغنطيسي موضوعة بامتداد محيط الأنبوب (22) عندما يتحرك الأنبوب (22) والمستشعرات (24)؛ بالنسبة لبعضها البعض. على سبيل Ball يمكن أن يكون الأنبوب (22) في صورة مجموعة أنابيب ملتفة lly تتحرك بالنسبة للمستشعر؛ أو يمكن أن
يتضمن الأنبوب (22) وصلات أنبوب منفصلة والتي تتحرك بالنسبة للمستشعر. يتم إرسال البيانات المتحصل عليها بواسطة المستشعر أو المستشعرات إلى نظام معالجة (30). يمكن وضع نظام المعالجة )30( بالكامل أو Lia في موقع (Bi مرفق اختيار oi و/أو في موقع بعيد. بعد معالجة البيانات من كل مستشعر (24)؛ يمكن استخدام نظام معالجة البيانات
0 (30) لعرض أو خلاف ذلك لإخراج نتائج معالجة مرتبطة باكتشاف وتقييم نتائج المعالجة المرتبطة باكتشاف وتقييم بيانات إشارة تسرب فيض مغنطيسي مناظرة للعيب (28). يمكن إرسال البيانات الخام و/أو المعالجة إلى أنظمة ومواقع (GAT للمزيد من المعالجة و/أو التحليل؛ و/أو عمليات التحكم. بالرجوع بصفة عامة إلى شكل (2) فإنه تم توضيح مثال لنظام معالجة (30). في هذا (Jal
5 يكون نظام المعالجة (30) في صورة نظام أساسه حاسب به معالج )32(¢ مثل وحدة معالجة مركزية (CPU) central processing unit يتم إقران المعالج )32( بمستشعر أو مستشعرات (24) وبتم استخدامه أثناء التشغيل لسحب بيانات إشارة تسرب فيض مغنطيسي مرتبطة بعيوب (28) وبعد ذلك معالجة البيانات؛ مثلاً تشغيل نماذج و/أو خوارزميات مناسبة. على سبيل المثال يمكن معالجة البيانات لإيجاد بيانات إشارة مخزنة مشابهة للعيوب (28) مرتبطة مع عمر كلال
0 للذلك النوع المعين من الأنابيب (22). يمكن كذلك إقران المعالج (32) أثناء التشغيل مع ذاكرة (34)؛ وسيلة إدخال input device (36)؛ ووسيلة إخراج output device (38). في بعض التطبيقات؛ يتم استخدام المعالج (32) لتشغيل نماذج/ خوارزميات pine مثل مقارنات مع ارتباطات مخزنة؛ عن طريق وحدة برمجيات نمطية .(40)software module على سبيل المثال» يمكن أن تتضمن وحدة البرمجيات النمطية )40( برنامج مطابقة نموذج والذي يقارن
5 _بيانات تسرب فيض مغنطيسي و/أو بيانات أخرى متحصل عليها من كل مستشعر )24( بقاعدة
بيانات محددة مسبقاً تحتوي عيوياً و/أو ارتباطات معروفة بين بيانات إشارة تسرب فيض مغنطيسي وعمر كلال أنبوب. في بعض التطبيقات»؛ يمكن أيضاً استخدام برنامج مطابقة النموذج لمقارنة بيانات صورة أو نوع آخر من البيانات ببيانات مخزنة على أنواع محددة مسبقاً من العيوب. على سبيل (Jal) يمكن تخزين قاعدة بيانات ربط في ذاكرة (34) و/أو ي مساحة تخزين أخرى يمكن الوصول إليها بواسطة CPU (32). يمكن أن تتضمن وحدة البرمجيات النمطية أنواعاً كثيرة من النماذج» والخوارزميات؛ والبرامج المختارة وفقاً لأنواع المستشعرات (24))؛ اعتبارات بيئية؛ أنواع العيوب المتوقعة؛ و/أو محددات أخرى. على سبيل «Jill يمكن أن تتضمن وسيلة إدخال (36) تشكيلة من الوسائل» مثل لوحة مفاتيح؛ فأرة؛ وحدة تعرف على الصوت؛ شاشة تعمل باللمس؛ وسائل إدخال أخرى؛ أو توليفات من تلك 0 الوسائل. يمكن أن تتضمن وسيلة الإخراج (32) وسيلة إخراج مرئية أو صوتية؛ مثل وسيلة عرض حاسب؛ شاشة؛ أو وسط عرض آخر به واجهة مستخدم بيانية. (Kay تنفيذ المعالج على وسيلة مفردة أو وسائل متعددة على موقع بعيد عن اختبار الأنبوب؛ أو مع بعض وسائل موضوعة على الموقع ووسائل أخرى موجودة بعيداً. بمجرد تخزين الخوارزم» برنامج النمذجة؛ و/أو برامج أخرى لوحدة البرمجيات النمطبة (40) المطلوية؛ على سبيل المثال؛ في ذاكرة (34)؛ يمكن تشغيل نظام dalled) 5 (30) لاكتشاف وتقييم إشارات تسرب فيض مغنطيسي مصاحبة لعيوب (28). يعمل بشكل متعاون نظام معالجة البيانات (30) ووحدة البرمجيات النمطية (40) على سبيل المثال لإجراء تحديد لإشارة تسرب الفيض المغنطيسي ومطابقة بيانات إشارة تسرب الفيض المغنطيسي تلك مع ارتباطات مخزنة لأنواع مختلفة يمكن أن تربط في النهاية بيانات إشارة تسرب الفيض المغنطيسي مع عمر PIS الأنبوب؛ die مجموعة أنابيب ملتفة. في بعض التطبيقات؛ يمكن shal 0 اكتشاف وتقييم إشارات تسرب الفيض المغنطيسي المصاحبة لعيوب معينة في الزمن الحقيقي. بمجرد تأسيس الارتباطات؛ يمكن أوتوماتيكياً معالجة تقييم DIS تلف أنبوب وتتبع كلال أنبوب بدون JAS مستخدم عن طريق نظام dallas بيانات (30). كما نوقش من قبل؛ فإن أسلوب ربط واحد يستخدم ارتباطات مباشرة بين إشارات تسرب فيض مغنطيسي وعمر كلال الأنبوب؛ مثل مجموعة أنابيب ملتفة يجري تقييمها. بالرجوع بصفة عامة إلى شكل (3)؛ تم التوضيح البياني 5 للارتباطات المباشرة بين إشارات تسرب الفيض المغنطيسي وكلال مجموعة أنابيب ملتفة.
شكل (3) يوضح بصورة بيانية بيانات اختبار لمجموعة أنابيب ملتفة بها عيوب مختلفة. يمثل المحور الرأسي نسبة عمر الكلال لعينات من مجموعة الأنابيب الملتفة؛ Jiang المحور الأفقي إشارات تسرب الفيض المغنطيسي الناتجة من عيوب معينة كما تم تسجيلها بواسطة نظام تقييم أنبوب تسرب فيض مغنطيسي (20) و/أو خلافاً لذلك مسجلة من قبل يعد نظام ColiScanTM 5 مثالاً لنظام تقييم أنبوب مناسب (20) مع مستشعر تسرب فيض مغنطيسي مناسب (24) وهو متا من شبكة شلمبرير. يمكن الوصول إلى الارتباط بين إشارات تسرب فيض مغنطيسي ممثلة لعيوب وكلال مجموعة أنابيب ملتفة بواسطة نظام معالجة بيانات (30) للمقارنة مع إشارة تسرب الفيض المغنطيسي أثناء تقييم مجموعة أنابيب ملتفة مشابهة (أو أنبوب آخر). على سبيل المثال» يمكن تخزين الارتباطات في ذاكرة (34) لنظام معالجة البيانات (30).
0 كما هو موضح في شكل (3) يوجد ارتباط قوي بين تسرب الفيض المغنطيسي وعمر الكلال للأنبوب. علاوة على ذلك؛ تعتمد الارتباطات بين تسرب الفيض المغنطيسي وعمر الكلال على نوع العيوب. وفقاً لنموذج للطريقة الحالية؛ فإنه يتم أولاً تأسيس ارتباطات بين إشارة تسرب الفيض المغنطيسي وعمر الكلال على سبيل المثال عن طريق بيانات اختبار مثل بيانات الاختبار المتراكمة في شكل (3). بعد ذلك يتم تخزين هذه الارتباطات واستخدامها بالترافق مع نظام فحص
أنبوب يعتمد على تسرب فيض مغنطيسي )20( للتنبؤ بعمر الكلال لمجموعة أنابيب ملتفة أو أنبوب AT (22) به عيوب (28)؛ Jie تلف. يمكن أن تعتمد الارتباطات على مجموعة من العوامل؛ مثل نوعية مادة الأنبوب؛ مثل مجموعة أنابيب ملتفة؛ ظروف التشغيل (مستوى الضغط تركيز 125 الخ)؛ وأنواع العيوب (28). وفقاً لنموذج آخر للطريقة؛ يتم تأسيس ارتباطات بين إشارة تسرب الفيض المغنطيسي ومحد شدة
0 التلف. خلال سنوات من الأبحاث فقد أسست صناعة الأنابيب/ مجموعات الأنابيب الملتفة محدد شدة تلف كدالة في أبعاد العيب ومجموعة الأنابيب. تشمل أمثلة لأبعاد العيب العمق القطري؛ عرض جانبي/ Jama طول محوري؛ مساحات إسقاط؛ والشكل؛ وتشمل أمثلة لأبعاد مجموعة الأنابيب قطر مجموعة الأنابيب؛ وسمك جدارها. لقد تم تحديد محدد شدة التلف لريطه مع عمل DIS مجموعة الأنابيب الملتفة أو أنبوب آخرء وقد تم تأسيس ارتباطات كثيرة بين محدد شدة التلف
5 ونسبة عمر (DIS كما هو ممثل Lily في شكل (4). من المفهوم أن مستويات مختلفة للثقة
الإحصائية يمكن إدخالها إلى الارتباطات الكمية لاحتواء طبيعة البيانات المختبرة وانحراف ظروف
العالم الحقيقي عن محددات التحكم المستخدمة لاختبار؛ والمستويات المتلفة لحرجية التشغيل.
شكل (4) يوضح عدد كبير من نقط بيانات توضح عمر كلال مجموعة أنابيب ملتفة كدالة في
محدد شدة التلف Jia .Q damage severity parameter المحور الرأسي نسبة عمر الكلال لمجموعة أنابيب ملتفة )22( ويمثل المحور الأفقي محدد شدة العيب. يمكن أن تعتمد الارتباطات
بين محدد شدة العيب ونسبة عمر الكلال على مجموعة من العوامل» مثل نوعية مادة الأنبوبء
مثل مجموعة أنابيب ملتفة؛ ظروف التشغيل مستوى الضغط؛ تركيز كبريتيد الهيدروجين
oll ) 125 ( Hydrogen sulfide وأنواع العيوب. وفقاً لنموذج cle يتم تأسيس ارتباطات بين
إشارات تسرب فيض مغنطيسي تمثل عيوب ومحدد شدة التلف LS) هو موضح في شكل 5)؛ وبتم
0 تأسيس ارتباطات أخرى بين محددة شدة التلف وعمر الكلال (كما هو موضح في شكل 4) للأنبوب (22). كل أسلوب ربط مذكور ي هذا الطلب يمكن من التنبؤ الأوتوماتيكي بعمر كلال أنبوب عن طريق نظام dallas بيانات (30). بعد ذلك؛ وبالاعتماد على عمر الكلال المحدد؛ يتم اختيار وإجراء عملية بالنسبة للأنبوب (22). تشمل أمثلة لتلك العملية الاستخدام العادي للأنبوب؛ تقليل ضغط التشغيل» إصلاح الأنبوب» أو إخراج الأنبوب من الخدمة.
5 بالرجوع بصفة عامة إلى شكل (5)؛ تم توضيح الارتباطات بين محدد شدة التلف وإشارة تسرب الفيض المغنطيسي الممثلة لعيوب. في هذا المثال؛ Jia المحور الرأسي محدد شدة العيب ويمثل المحور الأفقي إشارة تسرب الفيض المغنطيسي المصاحبة لعيوب معينة. في هذه الطريقة؛ يتم تأسيس مجموعة كاملة من الارتباطات بين إشارات تسرب الفيض المغنطيسي ومحدد شدة التلف بالإضافة إلى بين محدد شدة التلف وعمر الكلال لمجموعة أنابيب ملتفة أو أنبوب آخر (25).
cell lag 0 يمكن استخدام نظام معالجة بيانات (30) لمقارنة بيانات مرتبطة عن طريق مستشعر تسرب فيض مغنطيسي (24) أثناء اختبار أنبوب معين. بعد ذلك يمكن مقارنة بيانات تسرب الفيض المغنطيسي؛ ومحددات شدة التلف؛ وعمر PAS الأنبوب؛ للتقييم الأوتوماتيكي ill بعمر كلال الأنبوب المعين (22) مثل مجموعة أنابيب ملتفة؛ بالاعتماد على العيوب (28) المكتشفة في الأنبوب (22) عن طريق المستشعر (24).
في بعض التطبيقات؛ يمكن إجراء تقييم كلال معزز لمجموعة الأنابيب الملتفة (22) (أو أنبوب آخر) ذات عيوب محتملة (28). بالنسبة لإشارة تسرب فيض مغنطيسي معينة تشير إلى عيب؛ فإن نوع العيب (مثلاً اتجاه طولي؛ أو عرضي؛ نوع داخلي أو خارجي؛ قطع؛ كبس؛ أو خصائص عيوب أخرى) يمكن أن تؤثر على عمر PIS الأنبوب. في بعض التطبيقات؛ فإن دقة التقييم والتنبؤ بالكلال يمكن زيادتها بواسطة تضمين نوع العيب في الارتباطات المسجلة المذكورة من قبل.
وفقاً لمثال مجموعة أنابيب ملتفة؛ يمكن في البداية تأسيس ارتباطات مباشرة بين إشارة تسرب الفيض المغنطيسي وعمر كلال مجموعة أنابيب ملتفة أو ارتباطات بين إشارة تسرب فيض مغنطيسي؛ ومحدد شدة تلف؛ وعمر DIS مجموعة أنابيب ملتفة. بعد ذلك يتم استخدام نظام تقييم تسرب الفيض المغنطيسي (20) لتقييم مجموعة أنابيب ملتفة معينة لاكتشاف عيوب (28). بعد
0 ذلك يتم استخدام طريقة تحديد عيب مناسبة لتحديد نوع العيب المعني . بمجرد أن يتم تحديد نوع العيب؛ يمكن اختبار ارتباطات مناسبة لذلك النوع من العيب لتحديد عمر الكلال المناظر بالاعتماد على الارتباطات المسجلة. بالرجوع بصفة عامة إلى شكل )6( تم توضيح مثال لطريقة تحديد عيب ما. في هذا المثال» يخرج مستشعر أو مستشعرات تسرب الفيض المغنطيسي (24) إشارات فحص لتقييمها بواسطة نظام
5 معالجة بيانات (30)؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق )42( من مخطط سير العمليات الموضح في شكل (6). يمكن أن تتضمن عملية تحديد العيب وتقييم شدته طريقة برنامج و/أو عملية مضمنة على سبيل المثال في وحدة برمجيات نمطية (40) والتي تكتشف وجود عيب ما (28)؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (44). يمكن أن يعتمد وجود العيب (28) على عامل أو مجموعة منهاء Jodi قياسات الشكل الهندسي لمجموعة الأنابيب؛ تسرب فيض مغنطيسي؛ قيم عتبية
0 لإشارات» و/أو عوامل أخرى. يمكن كذلك أن تستخدم طريقة تحديد العيب وتقييمه قاعدة بيانات عيب قياسية؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (46). (Ka تخزين قاعدة بيانات العيوب القياسيةفي ذاكرة (34) أو في موقع تخزين مناسب آخر يمكن الوصول إليه بواسطة CPU )32( لنظام معالجة البيانات (30). يمكن استخدام قاعدة بيانات العيوب القياسيةلتخزين بيانات ممثلة لعيوب تحدث أثناء العمليات الفعلية
5 المستخدمة لأنبوب (22) أو أنابيب أخرى لها خاصية مشابهة. تشمل أمثلة للعيوب المخزنة حزوز
ميكانيكية؛ أخاديد» نقرات (SE و/أو أنواع أخرى من العيوب. يمكن استخدام بيانات عيوب مخزنة في توليفة مع بيانات الارتباطات المخزنة المذكورة من قبل لتحسين التنبؤات بعمر كلال أنبوب؛ على سبيل المثال؛ يمكن استخدام بيانات العيوب المسجلة في عملية احتياطية أو في عملية مكملة بالنسبة لاستخدام الارتباطات بين بيانات إشارة فيض مغنطيسي وعمر كلال أنبوب.
تلك العيوب يمكن أن تكون إما داخلية أو خارجية. داخل قاعدة بيانات العيب القياسية؛ فإن كل نوع من العيوب يمكن أن يكون له مدخل أو مدخلات بيانات للعيب وفقاً لموضعه بالنسبة لاتجاهات مختلفة؛ Jie اتجاهات محورية (طولية)؛ اتجاهات عرضية (محيطية)؛ مائلة بين اتجاهات محورية وعرضية»؛ و/أو اتجاهات أخرى. يمكن أن يحتوي كذلك كل نوع من العيب على نوع من آلية يجعل العيب يحدث؛ Jie حز؛ أخدود تحات؛ تآكل؛ آلية عملية تصنيع؛ أو آليات
0 أخرى. بالإضافة إلى ذلك؛ فإن كل نوع من العيب يمكن أن يكون له مدخل أو مداخل بيانات لأبعاد عيب مختلفة؛ cae Jie عرض؛ طول» و/أو أبعاد أخرى. يمكن كذلك أن يحتوي كل نوع من العيب على قيمة أو قيم عتبية لشدة العيب تتطابق مع سياسة جودة الحزمة. في تطبيقات كثيرة؛ تكون قاعدة بيانات العيوب القياسيةغير ساكنة ولكن يمكن تعزيزها وإغنائها على أساس ديناميكي حيث تصبح بيانات جديدة متاحة مرتبطة بالعيوب. يمكن في بعض الأحيان إزالة بيانات
5 منخفضة الجودة؛ مدخلات عيوب قديمة؛ و/أو بيانات أخرى غير مرغوب فيها من قاعدة بيانات العيوب القياسية على سبيل المثال بالاعتماد على بيانات جديدة متحصل عليها من اختبار و/أو استخدام ميداني للأنبوب (22) أو أنابيب مشابهة أخرى. يمكن أن يحتوي كل مدخل في قاعدة بيانات العيوب القياسيةعلى عدد من المواد وخواص العيب. تشمل أمثلة لبيانات ممثلة لتلك الخواص وصف ad) للعيب» مثل صورة فوتوغرافية و/أو صورة
0 لعيب. يمكن أن تتضمن الصورة؛ الصورة الفوتوغرافية؛ صورة آلة تصوير؛ صور مسح بالليزر» صورة أشعة سينية؛ صورة اختراق بالصبغة؛ صورة تصور جسيم مغنطيسي؛ صورة تحليل ميتالورجي» و/أو صور فوتوغرافية/ صور مناسبة أخرى. تتضمن أمثلة إضافية لبيانات ممثلة All الخواص بيانات على الأبعاد المعتادة للعيب؛ إشارات cual فيزبائي مناظر (والتي يمكن أن تشمل إشارات لنفس العيب في مراحله المختلفة)؛ قيمة عتبية لفحص نوع العيب المناظر» و/أو خواص
Ao 5 تشغيلية أخرى.
في النموذج الموضح؛ تستخدم أيضاً عملية تحديد العيب وتقييم شدته خوارزم تحديد عيب وتقييم شدته؛ كما هو ممثل بالصندوق (48). يمكن تضمين خوارزم تحديد العيب في Bang برمجيات نمطية (40) ويتم استخدامها عن طريق معالج/ وحدة معالجة مركزية (32) لمقارنة إشارة العيب بالاعتماد على بيانات من مستشعرات تسرب الفيض المغنطيسي (24) مقابل قاعدة بيانات العيوب القياسية(46). بواسطة حساب ارتباط إشارة العيب هذه مع المدخلات في قاعدة بيانات العيوب القياسية(46)؛ يحدد الخوارزم التطابق الأقرب بين العيب المناظر في قاعدة البيانات (46) والعيب المحتمل (28) المكتشف عن طريق المستشعر (24)؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (50). يتم Lad استخدام sang البرمجيات النمطية )40( مثل الخوارزم sha تقييم شدة عيب على إشارة العيب على سبيل المثال بواسطة استغلال نتائج مطابقة توقيع مع العيب المناظر القياسي المختار من قاعدة بيانات العيوب القياسية(أنظر صندوق 50). بمجرد أن يحدد الخوارزم أن العيب (28) من نفس نوع العيب المخزن في قاعدة بيانات العيوب القياسية (46)؛ فإن الخوارزم يقيم شدة العيب (28) بواسطة مقارنة مستوى إشارة تسرب الفيض المغنطيسي المصاحبة للعيب (28) مقابل القيمة العتبية للشدة في العيب المخزن. يمكن استخدام القيمة العتبية للشدة لتحديد الصلاحية للخدمة بالنسبة للأنبوب المناظر (22) والظرف التشغيلي المستهدف ad وإشارات الخدمة أو خاصية 5 مناسبة أخرى. يمكن استخدام هذا التقييم لنوع العيب في توليفة مع إشارة الفيض المغنطيسي وارتباطات عمر الكلال المذكورة من قبل. في بعض التطبيقات؛ يمكن اختيار أو برمجة وحدة البرمجيات النمطية/ الخوارزم )40( لإجراء تحليل عددي أكثر دقة. التحليل العددي الأكثر دقة يمكن أن يأخذ في اعتباره إشارة تسرب الفيض المغنطيسي المرتبطة مع العيب (28) والمعلومات الهندسية من عيب قياس المخزنة في قاعدة 0 بيانات العيوب القياسية (46) لتحديد الأبعاد الفعلية للعيب (28). تسهل هذه المعرفة تقييم تأثير العيب (28) على السلامة الميكانيكية للأنبوب (22). في بعض التطبيقات؛ يمكن تحديد طبيعة عيب مجهول )28( بواسطة إيجاد عيب مرجعي في قاعدة بيانات العيوب القياسية. يمكن أن تتضمن نتائج تقييم الشدة معلومات بشأن حجم العيب (مثل الطول؛ العرض؛ العمق)؛ الشكل الخارجي للعيب (مثل عيب مفرد أو مصفوفة من العيوب)؛ التأثيرات الضارة على العمر 5 المتبقي للأنبوب (مثل عمر الكلال المتبقي لمجموعة أنابيب ملتفة) التأثيرات الضارة على ظرف
التشغيل الآمن للأنبوب Jie) ظرف التشغيل الآمن لمجموعة أنابيب (dike و/أو نتائج أخرى. في بعض التطبيقات» يمكن إجراء تقييم لشدة العيب بالترافق مع أنواع برمجيات «gal مثل برنامج تشغيل مجموعة أنابيب ملتفة موجودة وبرنامج تصميم وظيفة. في تطبيقات مختلفة؛ يمكن أيضاً استخدام تقييم شدة العيب كأداة تحكم في الجودة. على سبيل المثال؛ يمكن أن تتضمن قاعدة بيانات العيوب (46) سمات تصنيع مثل لحام منحرف؛ لحام خطي؛ إصلاح بالصقل» و/أو سمات تصنيع أخرى. لأغراض التحكم في الجودة؛ يمكن أن تتضمن قاعدة البيانات (46) كل من سمات تصنيع عادية وغير عادية. باستخدام خوارزم/ وحدة برمجيات نمطية لتحديد عيب (40)؛ يمكن أن يميز مشغل السمات غير العادية من السمات العادية. يمكن هذا من اتخاذ إجراءات أخرى للتغلب على السمات غير العادية أو لاستبعاد الأنبوب 0 (22) تحت نظام التحكم في الجودة. بالإضافة إلى ذلك؛ يمكن استخدام وحدة برمجيات نمطية/ خوارزم لتحديد العيب في الزمن الحقيقي أثناء عملية استخدم الأنبوب )22(¢ Jie عملية مجموعة أنابيب ملتفة في ثقب بئثر. في بعض التطبيقات؛ يمكن تكامل وحدة البرمجيات النمطية (40) في برنامج تحليل واستحواذ بيانات زمن حقيقي إضافي و/أو في برنامج تحليل بعد العملية. يمكن تنفيذ أوضاع الزمن الحقيقي وبعد العملية 5 في الموقع و/أو في موقع يتصل عن بعد عن طريق قمر صناعي أو الإنترنت. كما ذكر من قبل؛ يمكن وضع نظام معالجة البيانات (30) في الموقع؛ عن can أو مع جزء من نظام موجود في الموقع أو gia من النظام موضوع بعيداً. كما هو موضح أكثر في الصندوق (50) من شكل (6)؛ فإن عملية تحديد العيب وتقييم شدته يمكن أن تتضمن إخراج نتائج تحديد العيب وتقييم شدته على سبيل المثال عن طريق وسيلة إخراج 0 (38). يمكن تقديم النتائج إلى مشغل و/أو مستخدم AT ويمكن توفير دلالة لنوع العطل و/أو شدة العيب. يمكن أيضاً أن توفر النتائج توصيات بالنسبة لإجراءات يمكن اتخاذها في ضوءٍ نوع وشدة العطل. على سبيل المثال» يمكن أن تتضمن التوصيات sha) اختبارات أخرى (باستخدام فحص بصري أو يدوي للعيب المحدد 28)؛ sha] صيانة؛ على سبيل المثال» فصل العيب بالصقل؛ إيقاف العملية؛ استبعاد السلسلة أو وصلة أنبوب )22( و/أو إجراءات أخرى (أنظر الصندوق
0). يمكن أن تعطى النتائج أيضاً دلالة على سلامة الأنبوب (22) في الموقع؛ سواء كانت الأنبوب (22) صالحة لخدمة معينة؛ و/أو كانت الأنبوب (22) تفي بمعايير محددة مسبقاً أخرى. يمكن تكامل النتائج والتوصيات المعتمدة على تلك النتائج مع التحكم في العملية لكي تعدل أوتوماتيكياً عملية مرتبطة بالأنبوب (22)؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (52). في عملية مجموعة أنابيب ملتفة مرتبطة ببئثر؛ يمكن على سبيل المثال استخدام التوصيات بواسطة نظام
التحكم في عملية مجموعة الأنابيب الملتفة لكي تعدل أوتوماتيكياً عملية مجموعة الأنابيب الملتفة؛ بحيث تقلل ضغط التشغيل. يمكن أن يكون نظام التحكم في عملية مجموعة الأنابيب الملتفة أو نظام التحكم في عملية أخرى جزءاً من نظام معالجة بيانات (30) أو يعمل بالتعاون معه. في تطبيقات مختلفة؛ فإن تعديل عملية مجموعة الأنابيب المختلفة أو أنبوب آخر مرتبط بالعملية يمكن
0 عمله في الزمن الحقيقي أثناء العملية. بالرجوع بصفة عامة إلى شكل (7)؛ تم توضيح مثال لعملية لتتبع عيب وتقييم شدته. يمكن استخدام هذه العملية لتتبع العيب والمساعدة على sail بنموه. يمكن أن تتضمن العملية واحداً على JE من مجموعة من المكونات تشمل: استخدام بيانات فحص تسرب فيض مغنطيسي متاحة أولى للأنبوب (22)؛ على سبيل المثال؛ سلسلة مجموعة أنابيب؛ وتحديد موضع كل عيب )28(
5 في الأنبوب (22)؛ وإذا كان مطبقاً؛ تحديد التوقيع المناظر لكل عيب (28) من مدخلات العيب المخزنة في قاعدة بيانات العيوب القياسية؛ كما نوقش من قبل؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (54). بالإضافة إلى ذلك؛ فإن عملية لتتبع العيب وتقييم شدته يمكن أ؛ تتضمن بناء مكتبة عيوب للأنبوب (22)؛ على سبيل (JU سلسلة مجموعة أنابيب؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق
0 (56). يمكن أن يتضمن كل من العيوب المخزنة في مكتبة العيوب خاصة منفصلة أو مجموعة من الخواص تشمل على سبيل المثال؛ إشارة تسرب فيض مغنطيسي؛ موقع عيب (28) على الأنبوب (22)؛ سمك جدار مجموعة أنابيب/ أنبوب مناظرء توقيع قياسي alia أبعاد أ نبوب؛ سواء تم اختبار cual) بواسطة فحص مرئي؛ تحقق مفتش» و/أو خواص مناسبة أخرى.
في هذا المثال؛ يمكن أن تتضمن العملية كذلك أخذ و/أو اختيار بيانات فحص لاحقة معينة؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (58). يمكن أن تتضمن أيضاً العملية اختيار عيب (28) من بيانات الفحص التالية؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (60)؛ بينما يتم الإخطار ب/ تخزين الموقع المناظر للعيب (28) في الأنبوب (22). يمكن أن تتضمن أيضاً العملية تحديد ما إذا كان نفس العيب يوجد في بيانات فحص سابقة بواسطة إيجاد ما إذا يوجد تطابق بين العيب )28( وعيب مخزن في مكتبة العيوب؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (62). يمكن أن يشمل تحديد ما إذا وجد Gilat اعتبار تشابهات مختلفة؛ Jie تشابه إشارة مستشعر؛ تشابه عمق؛ تشابه سمك جدارء و/أو تشابهات أخرى. إذا وجد تطابق (أنظر صندوق 62( يمكن تحديث المكتبة أوتوماتيكياً أو بواسطة اختيار مشغل 0 لأحدث بيانات للعيب (28)؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (64). يمكن إبقاء هذا النوع من البيانات التاريخية المرتبطة بعيوب (28) وتخزينها في مكتبة العيوب من أجل الاستخدام المستقبلي بواسطة نظام معالجة البيانات (30). إذا لم يوجد تطابق (أنظر الصندوق 62)؛ فإن عملية تتبع العيب وتقييم شدته يمكن أن تتضمن تحديد توقيع مناظر للعيب (28) من قاعدة بيانات العيوب القياسية؛ إذا كان قابلاً للتطبيق؛ وتحديث مكتبة العيوب بإضافة بيانات عيوب جديدة بشأن العيب 5 (28)؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (66). في بعض التطبيقات؛ يمكن تحديث المكتبة بوساطة إمساك قائمة من العيوب من وظيفة فحص أنبوب جديد أو وظائف فحص أنبوب وثيقة الصلة أخرى . إذا تم إجراء اختبار على العيب (28)؛ فإن عملية تتبع العيب وتقييم شدته يمكن أن تتضمن تحديث البيانات و/أو المعلومات في مكتبة العيوب بالإضافة إلى تحديث خواص تحقق المفتش؛ 0 إذا كانت قابلة للتطبيق؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (68). بالإضافة إلى ذلك؛ إذا تم إجراء أنشطة إصلاح؛ على سبيل المثال استبعاد العيب بالصقل؛ فإنه يمكن تقييم جودة أنشطة الإصلاح تلك باستخدام قاعدة بيانات العيوب القياسية. يمكن فحص جودة الإصلاح بواسطة مطابقة توقيع تسرب الفيض المغنطيسي للعيب المصلح؛ على سبيل المثال مع توقيع إصلاح سيء في قاعدة بيانات العيوب القياسية. إذا حدث تطابق بالنسبة لتوقيع الإصلاح السيء»؛ يجب إجراء عمل 5 إصلاح آخر ويجب إعادة معالجة العيب حتى يتم الوفاء بمعايير جودة مناسبة.
يمكن أن تتضمن أيضاً العملية إجراء تحليل بيانات على تاريخ العيب )28(¢ التنبؤ بالتقييم المستقبلي للعيب (28)؛ و/أو التنبوؤ بتأثير العيب (28) على سلامة الأنبوب؛ كما هو ممثل بواسطة الصندوق (70). يجب ملاحظة أن الجزءِ المفيد من العملية يمكن أن يحدد الحدوث الأول لعيب معين (28). إذا كانت عمليات فحص الأنبوب فحوصات تسرب فيض مغنطيسي مفقودة؛
يمكن أن يكون من المجدي. توفير تقديرات إحصائية للظهور الأول لعيوب معينة بالاعتماد على تاريخ الوظيفة ونتائج تتبع العيب. في نموذج cle يمكن تتبع عدد دورات الثني وضغوط الضخ أثناء حدوث تطور عيب بما أن الظهور الأول للعيب (28) بالاشتراك مع تتبع عيوب مكتشفة بواسطة النظام (20). يمكن استخدام البيانات للمساعدة على التنبؤ بنمو عيب. يمكن أن تتضمن أيضاً عملية تتبع عيب وتقييم شدته توفير معلومات تغذية عكسية إلى التحكم في
0 العملية لتمكن من التعديل الأوتوماتيكي لمحددات تشغيلية؛ كما هو مبين بواسطة الصندوق (72). على سبيل Jal) يمكن أن توفر العملية معلومات تغذية عكسية إلى التحكم في عملية مجموعة أنابيب ملتفة بحيث تعدل أوتوماتيكياً محددات تشغيلية لتشغيل مجموعة الأنابيب المختلفة. يمكن أن تساعد تلك التغذية العكسية على تلطيف/ تقليل التأثير على عمر كلال مجموعة الأنابيب الملتفة المتبقي و/أو قوة الأنابيب الملتفة المتبقية بسبب العيوب. يجب ملاحظة أن الطريقة
5 المذكورة من قبل بالرجوع إلى الشكلين (6» 7) عبارة عن أحد أمثلة طريقة تحديد عيب والتي يمكن استخدامها لتحديد نوع عيب معني بالنسبة لتوليفة مع أساليب الربط المذكورة من قبل بالرجوع إلى الأشكال (5-3). وفقاً لطريقة co aT يتم تكامل التنبؤ بعمر DIS الأنبوب مع تتبع وتقييم أنبوب مع أو بدون عيب. على سبيل المثال؛ يمكن التعبير عن عمر الكلال لمجموعة أنابيب ملتفة بها عيب مستخدم في
0 الارتباطات المخزنة المذكورة من قبل كدالة في عمر كلال نفس مجموعة الأنابيب الملتفة بدون عيب. يسمح هذا بتضمين طرق تقليدية للتنبؤ بعمر كلال مجموعة أنابيب ملتفة بدون عيوب في تقييم عمر الكلال لمجموعة أنابيب ملتفة بها عيوب. كما هو موضح في شكل (4)؛ يمكن على سبيل المثال التعبير عن ريط عمر الكلال لمجموعة أنابيب ملتفة بها عيب كنسبة ratio DSU (N/Nb) of fatigue مقابل محدد شدة التلف؛ حيث N تمثل دورة DIS أساسية بدون عيب.
يمكن استخدام طرق تقليدية لتحديد 0لا. بعد ذلك؛ فإنه بواسطة استخدام الربط correlation
N/ND مقابل محدد شدة التلف يمكن أوتوماتيكياً تحديد عمر كلال de sane الأنابيب الملتفة (22) (أو أنبوب آخر) بها عيب عن طريق نظام معالجة بيانات (30). توفر هذه الطريقة طريقة موحدة لتقييم كلال مجموعة الأنابيب الملتفة مع عيوب أو بدونها. يمكن استخدام النظام والطرق المذكورة في هذا الطلب في تطبيقات غير مرتبطة in والتي تستخدم تقييم مجموعة أنابيب ملتفة؛ أنبوب متصل» و/أو سلاسل مجموعات أنابيب أخرى. بالإضافة إلى ذلك؛ يمكن أن تستخدم العمليات مجموعة من المستشعرات؛ أنظمة معالجة بيانات؛ و/أو وحدات برمجيات نمطية لتقييم بيانات مستشعر و/أو عمل توصيات. يمكن جعل النظام أوتوماتيكياً لتنفيذ تغييرات أوتوماتيكية على تشغيل سلسلة مجموعة أنابيب بالاعتماد على بيانات عيب مختارة ومقيمة. في بعض التطبيقات؛ يمكن عمل التغييرات التشغيلية في الزمن الحقيقي؛ بالإضافة إلى 0 ذلك؛ يمكن oly أنواع مختلفة من قواعد بيانات/ مكتبات تخزين لتجميع أنواع كثيرة من الارتباطات وبيانات عيوب. كذلك؛ يمكن إجراء عناصر للعمليات الإجمالية المذكورة في هذا الطلب في مجموعة من الأزمنة وبترتيبات مختلفة أثناء تنفيذ العمليات. بالرغم من أنه قد تم وصف بضع نماذج للنظام والطريقة بالتفصيل من قبل» فإن ذوي المهارة العادية في المجال سيدركون بسهولة أن تعديلات كثيرة تعد محتملة بدون الابتعاد مادياً عن 5 معلومات هذا الاختراع. تبعاً لذلك فإن تلك التعديلات يتم تضمينها في مجال هذا الاختراع كما هو معروف في عناصر الحماية.
Claims (1)
- عناصر الحماية 1- طريقة لفحص سلسلة مجموعة أنابيب examining a tubing string تشتمل على: توفير مستشعر 560507 لمراقبة إشارة تسرب فيض مغنطيسي magnetic flux leakage signal لأنبوب تشير إلى عيب في الأنبوب؛ إخراج بيانات على إشارة تسرب الفيض المغنطيسي magnetic flux leakage signal المكتشفة بواسطة المستشعر sensor إلى نظام dallas بيانات data processing system ؛ استخدام ارتباطات بين إشارات تسرب فيض مغنطيسي magnetic flux leakage signals وبيانات مسجلة عن عمر الكلال بالنسبة إلى نوع الأنبوب الذي تتم مراقبته للتنبؤ أوتوماتيكياً automatically predict بعمر كلال أنبوب عن طريق نظام dallas بيانات data system 0100855100_بالاعتماد على البيانات المكتشفة بواسطة المستشعر 560501 ؛ Cus 0 يشتمل الاستخدام على استخدام الارتباطات بين إشارة تسرب الفيض المغنطيسي magnetic flux leakage signal المرتبطة بالعيب ومعلّمة شدة تلف ثم استخدام الارتباطات بين معلمة شدة التلف وعمر fatigue life (DISH ؛ وحيث يشتمل الاستخدام أيضًا على تحديد نوع العيب من خلال مطابقة العيب مع مكتبة عيوب مخزنة في ذاكرة مرتبطة بنظام معالجة البيانات؛ و اختيار عملية بالنسبة للأنبوب Ally تعد مناسبة مع إعطاء fatigue life DIS jae المحدد.2- طريقة وفقاً لعنصر الحماية o(1) حيث تتضمن استخدام ارتباطات مباشرة بين إشارة تسرب الفيض المغنطيسي magnetic flux leakage signal وعمر DIS الأنبوب fatigue life of the pipe . 3- طريقة وفقاً لعنصر الحماية )1( حيث تتضمن استخدام تقييم عمر الكلال fatigue life للأنبوب كدالة في عمر الكلال fatigue life لأنبوب مشابه بدون العيب. 4- طريقة وفقاً لعنصر الحماية (1)؛ حيث تتضمن توفير مستشعر 5605013 لمراقبة مجموعة أنابيب ملتفة coiled tubing .5- طريقة وفقاً لعنصر الحماية (1)؛ تتضمن Load استخدام نظام dallas البيانات للتوصية أوتوماتيكياً automatically predict بإجراء مستقبلي بالنسبة للأنبوب. 6>- طريقة وفقاً لعنصر الحماية (1)؛ تتضمن أيضاً إمساك قائمة لعيوب من وظيفة فحص أنبوب في مكتبة عيوب .defect library 7- طريقة وفقاً لعنصر الحماية (8)؛ تتضمن أيضاً تخزين lily لإشارة تسرب الفيض المغنطيسي magnetic flux leakage signal _والنوع المناظر من العيب في مكتبة العيوب.defect library 8- طريقة تشتمل على: استخدام مستشعر »56050 لمراقبة وجود إشارة تسرب فيض مغنطيسي magnetic flux leakage signal لمجموعة أنابيب ملتفة دالة على عيب في مجموعة الأنابيب المختلفة؛ إخراج بيانات من المستشعر sensor إلى نظام dallas بيانات data processing system 5 به معالج؛ تزويد نظام dallas البيانات بالارتباطات بين إشارات تسرب الفيض المغنطيسي مصاحبة لعيوب وعمر كلال مجموعة أنابيب ملتفة مشابهة؛ Cus يشتمل التوفير على توفير الارتباطات بين إشارات تسرب الفيض المغنطيسي المرتبطة بالعيوب ومعلّمة شدة تلف ثم توفير الارتباطات بين معلّمة شدة التلف وعمر الكلال؛ وحيث يشتمل التوفير Wad على تحديد نوع العيب من خلال 0 مطابقة عيب مع مكتبة عيوب مخزنة في ذاكرة مرتبطة بنظام معالجة البيانات؛ معالجة البيانات من المستشعر sensor المرتبطة بإشارة تسرب الفيض المغنطيسي magnetic flux leakage signal عن طريق نظام معالجة البيانات للتتيؤٌ بعمر fatigue life DIS مجموعة الأنابيب الملتفة بالاعتماد على الارتباطات» حيث تشتمل المعالجة على استخدام نوع العيب الذي يتم الكشف die بواسطة المستشعر 5860501 لتحسين دقة التنبؤ بعمر الكلال؛ 5 وتشتمل المعالجة أيضًا على مقارنة إشارة تسرب الفيض المغنطيسي magnetic flux leakage— 1 2 — signal للعيب بالبيانات المخزنة المتعلقة بالعيوب القياسية لتحديد المعلومات الهندسية للعيب الذي يؤثر على السلامة الميكانيكية للأنبوب؛ و اتخاذ إجراء بالنسبة للاستخدام المستقبلى لمجموعة الأنابيب الملتفة بالاعتماد على عمر الكلال fatigue life9- طريقة وفقاً لعنصر الحماية )8( حيث يتضمن اتخاذ الإجراء التغيير الأوتوماتيكي لعملية مجموعة الأنابيب الملتفة .coiled tubing 0- طريقة وفقاً لعنصر الحماية (8)» حيث يتضمن اتخاذ الإجراء استبعاد استخدام مجموعة 0 الأنابيب الملتفة بالنسبة لعملية أنابيب ملتفة coiled tubing معينة. 1- طريقة وفقاً لعنصر الحماية (8)؛ Cua تتضمن توفير ارتباطات مباشرة بين إشارات تسرب فيض مغتنطيسى magnetic flux leakage signals وعمر الكلال fatigue life لمجموعة أنابيب ملتفة مشابهة.2- طريقة وفقاً لعنصر الحماية )8( Cua تتضمن توفير ani عمر الكلال fatigue life لمجموعة أنابيب ملتفة بها عيب كدالة فى عمر الكلال fatigue life لمجموعة أنابيب ملتفة coiled tubing بدون العيب. 0 13- طريقة وفقاً لعنصر الحماية (8)؛ حيث تتضمن توفير تقييم لعمر الكلال fatigue life مع مستويات مختلفة من الثقة الإحصائية. 4- نظام لتقييم عيب يشتمل على: مستشعر SENSOr موضوع بطول أنبوب لمراقبة إشارة تسرب فيض مغنطيسى magnetic flux cual alas leakage signal 5 فى الأنبوب؛ونظام معالجة بيانات data processing system مقترن بالمستشعر sensor ؛ ونظام معالجة البيانات يشتمل على ذاكرة فيها يتم تخزين بيانات الربط بين إشارات تسرب فيض مغنطيسي magnetic flux leakage signals مرتبطة بالعيوب ومعلّمة شدة التلف وفيها يتم تخزين مكتبة عيوب؛ يتضمن أيضاً نظام معالجة البيانات معالج والذي يعالج بيانات مستقبلة منالمستشعر Lad sensor يتعلق بإشارة تسرب الفيض المغنطيسي magnetic flux leakage signal وبعد ذلك؛ بالاعتماد على نوع الأنبوب الذي تتم مراقبته وعلى تقييم الارتباطات بين إشارة تسرب الفيض المغنطيسي magnetic flux leakage signal المرتبطة بالعيوب ومعلّمة شدة التلف؛ وبالاعتماد على الارتباطات بين معلّمة شدة التلف وعمر الكلال fatigue life يحدد نوع العيب من خلال المطابقة مع مكتبة العيوب وتُخرج تنبوًا بعمر الكلال fatigue life بالنسبة0 ا للأنبوب. 5- نظام وفقاً لعنصر الحماية (14)؛ حيث تتم تهيئة معالج نظام معالجة البيانات لكي يغير أوتوماتيكياً automatically predict ظروف تشغيل الأنبوب بالاعتماد على التنبؤ بعمر الكلال fatigue life٠ 2 3 ٠ )١( des أ Lf 1, 0 : Pa ب ا ws 1 Ne S I ااا با اذا ا ل : s Fe ARSE لس اط ١! ا (1) os 0: و ل : Re TEER OR XR احج جح OEE CRY: XR أدج RC XR = بحم مه XX a i ج د 3 H Low ١ 3 t | ب i * i £H a. Eo Te i ARNE لحا SRO 1 1 الك معالجة 1 gant ema pres ‘ مركزية ْ فا اماق ال ا : Li Re | “ نحص | 3 k : = ¥ i i Tat | I ً إدخال | ga LO - Cd Ny,(1) شكل le? se EDM js ج قد Prasat و 2 JS To, ل ¥ اين رف CA 1 ٍّ Eas [داخلية فيس Sam بلا الما 0 0 5 : : م 3 ) Fuad (خارجي) ak ak Q TU عا ان ا الج دحا ٍ " NB (2) ترم pial نجع للك #رشية لرسم ماتحنى (دافلية) 1 سخ كوخ BH Tw 1 { TEE ASE py cn EN . 3 8 1 an Ale Sal غيب # ES SE رع تاي كيل ترضصي mee :J .: 5 ححا = ty 2 § 1 ا 5 - "on, A FEN حت . خا og " ب Se pt : 5 & So 0" ] ¥ RY هذا Ya ¥ 3 > 0 ao, : 3 سخ : م % 1 + 4 4 1 8 ea Twa Ts Fa Haw Twas 3#* JE 3 3 { (جاوس MFL )4( شكل سس أن J :ع SS عم متحلي ملوسط قط الئاس ١١ 0 3 : - * الاب 7 ا ا يو ل wa 3 Bs: *3 5 ¥ R EY LE يياناتا لطع ٠. Bats Bay هاي semen ; 8 sa» 1 ee en جر النية؟ ايع 1 3 UN eS Ra Forel abl بيانات © Tote انهاية محالقة wee ١ . ty R og, اد 0 ل نذا د =a i 1 3 قلع ها تي 0 ارا لاا FE VI HAY اسان ثهاية محااظة : ¥ EN ا LA os LI - ا 1 Ea I رحد خط Ee BAT Re . a ا ل Re 0 RT 1 ا ا TNR ARG 8, ا ِ FE د ا لاز i £3 » TR no oi = EE RE Tr “= ا i i, ألم REA, 1 8 *. |ّ hE RRC م ae ا ا ل 8 3 TN en iT XA اح Lo ; Raa الا ا اي ا ل داجما و 8 1 يش ER مش * “5 # 5 2 +f Yoo sae Bad مد0 IY 2 { 2) شكل # 3 ELLA A LILA LAER LLL LA ELL ححا LL LE A ناح احج نح يوحن ححا احج لح لاح لجح حح نانح لحل لجح حا احج حح oxy 4 Y ¥ ¥ 1 ٍ 1 i 8 3 8 3 ¥ 3 8 3 i AP = 0: 8 3 N #3 الع ان Ww ®. we 3 م بن اكع 1 H \ اليس يو* i 1 * eer i x NY $e pe Co - TR «3 "! داج 1 k H 3 EE 3 A Lo 3 35.7% سخ + & F oF RELI a ® H N CR ped i N a age i 7 8 8 i per BERR #وسي ا مخ Yo * با fa k 3 jo . 3 N A i N 5 اال : § fe hy 2 NE a “3 5BEN. ! NEP رن 3 oF lad” wd = 8 3 yo 0 : 0 =] ¥ LE x NN لا ل ات ا ae a ٍ ب EEA ; Aaland اييانات الخشار ws 1 TY N * 8 8 و حب زايد كن Ek H 8 وا لال مط اي 0 0 AYE MARE on XS SOA ol 8 3 { 8 2 1 fete NE DDS EE FER SR I A « 8 سد JEON. SO سس ا SE: Ss: 8 3 fot | 4 1 1 4 : ّ ا شر WRI SAARI: SIRI SAARI SRI المأ لس ; 3 3 = ; EY 5 1 ا مك سر $a EER Hoes Yawn ++ daw 55+ + . 5 + (جاوس MFLسا ا« الا ام ¥ حي : 3 proses i wk Ak % ¥ إشارات Ged 5881 ¥ i oN » & ب 3 سسحت gr EE ل 3 - i :ل i امم : 1 * لوخ لحب i Senge 1 م ihe | § Rad لحب ; - & اجا (A ES & a 3 د اخ bg b Head SF * 1 1 5 NERA: SR S—-— et 3 8 ا Sil PEAS 2 : FEY 1 1 ue : Fi 0 So iy Ne oS § ملي i Sod WE Pa Welw 0: م اق ال 1 3 Yak ال ب . : 2 i Pages i اسلاج م 03 Vox Ld oo RR Bl pate F Gg es EAE 3 > | كياب Sangh 1 1 انار ME 0 EF.Chien > ا #ت-< Hebel ال ' Biehl To i #1 تخ he Ry 8 $ ايه العامة Rr NT CRT : العملية Jean الأرث CS Lag Sin 3 2 Lalande ]1 - fk < pry | 3 لس “og ذخ با I ين له الي | ا عجن بيد ا SF = Bh pet ER gd 3 H i why 8 ب" X he x 5 i He: 1 4 * ان 4, LN NT TR © ¥ 0 Hy 5 3 ae 4333 جا a 0 4 H5 2 I J 1 UN ! 1 0 4 ha 1 fr 0 0 دج + ل ا لست FF Jee NE 1 & 3 5 lq ¥3 RE 1 8 N 2 N Foe iis 1114| و04 ِْ 0 سب م 3 pf 3 ب 3 2 0 1 sod ov ا 8 We 3 5 i ¥ N SEE F NERA x تا لتحا للح nd ااا ااا تبج 4 31 . » وام الك تبيخ wy و p— من ا og Sd 3 “3 1 #8 ب 5. SIE Ta : ذا أ + 3د الو 4 ~ dsl le Tale 33 4 > مادا ETE § Sa i Oe ان ها = 3 & E + عن ث- خخ 1 0 8 Ba Ls ay oY i نا Ea الله ا اا ¥ S00 } 4 id صن Food 1 1 ny He " 1 : 3 1 BF feed 3 3 = 4 1 ٍ “لب ل الا pe N : { 1 4 OF Rv 1 2 ب 3 سسا ا +] N 5 ٍ 1 3 كك I ا 385 ERED 0 1 يد N ب ل توم 0 3 ol 1 ل R= JED 3 Ge 3 an ord Ju fi= F ME Bo0n000aa3300000000333000000033300000008 8لاله الهيلة السعودية الملضية الفكرية ا Sued Authority for intallentual Property RE .¥ + \ ا 0 § 8 Ss o + < م SNE اج > عي كي الج TE I UN BE Ca a ةا ww جيثة > Ld Ed H Ed - 2 Ld وذلك بشرط تسديد المقابل المالي السنوي للبراءة وعدم بطلانها of سقوطها لمخالفتها ع لأي من أحكام نظام براءات الاختراع والتصميمات التخطيطية للدارات المتكاملة والأصناف ع النباتية والنماذج الصناعية أو لائحته التنفيذية. Ad صادرة عن + ب ب ٠. ب الهيئة السعودية للملكية الفكرية > > > فهذا ص ب 101١ .| لريا 1*١ v= ؛ المملكة | لعربية | لسعودية SAIP@SAIP.GOV.SA
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201462007484P | 2014-06-04 | 2014-06-04 | |
| PCT/US2015/034152 WO2015187923A1 (en) | 2014-06-04 | 2015-06-04 | Pipe defect assessment system and method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| SA516380413B1 true SA516380413B1 (ar) | 2021-03-11 |
Family
ID=54767355
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| SA516380413A SA516380413B1 (ar) | 2014-06-04 | 2016-12-01 | طريقة ونظام لتقييم عيوب أنبوب |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10883966B2 (ar) |
| NO (1) | NO345517B1 (ar) |
| SA (1) | SA516380413B1 (ar) |
| WO (1) | WO2015187923A1 (ar) |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| NO345693B1 (en) | 2013-10-03 | 2021-06-14 | Schlumberger Technology Bv | Pipe damage assessment system and method |
| US10883966B2 (en) | 2014-06-04 | 2021-01-05 | Schlumberger Technology Corporation | Pipe defect assessment system and method |
| WO2017100387A1 (en) * | 2015-12-09 | 2017-06-15 | Schlumberger Technology Corporation | Fatigue life assessment |
| US11237132B2 (en) | 2016-03-18 | 2022-02-01 | Schlumberger Technology Corporation | Tracking and estimating tubing fatigue in cycles to failure considering non-destructive evaluation of tubing defects |
| US20180196013A1 (en) * | 2017-01-09 | 2018-07-12 | Sensor Networks, Inc. | Tracking defects with permanently installed sensors |
| JP7125266B2 (ja) * | 2018-02-14 | 2022-08-24 | 三菱重工業株式会社 | プラントの検査方法 |
| CN110907270B (zh) * | 2019-11-29 | 2022-05-27 | 浙大宁波理工学院 | 利用铁磁性材料的弱磁信号预测疲劳寿命的方法 |
| CN110930055A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-03-27 | 上海核工程研究设计院有限公司 | 一种含缺陷管道破损安全期的评估系统及方法 |
| CN111324985B (zh) * | 2020-04-04 | 2023-04-25 | 长江大学 | 一种含槽形刮痕缺陷连续管疲劳寿命的评价方法 |
| CN111595704B (zh) * | 2020-05-22 | 2022-06-03 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种连续油管疲劳寿命预测方法 |
| CN111686511B (zh) * | 2020-06-28 | 2021-12-21 | 广东鼎耀工程技术有限公司 | 一种建筑施工用污水净化装置 |
| US11781417B2 (en) * | 2020-09-02 | 2023-10-10 | Halliburton Energy Services, Inc. | Identifying corrosion from electromagnetic corrosion measurements and high-resolution circumferential measurements |
| CN113189195B (zh) * | 2021-05-17 | 2023-10-13 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种连续油管缺陷喷标定位方法 |
| CN113704900B (zh) * | 2021-07-22 | 2023-12-26 | 无锡欧瑞京电机有限公司 | 基于磁路计算与电磁场校核的异步电机转子通风孔设计方法 |
| CN113916673B (zh) * | 2021-10-28 | 2022-06-24 | 安阳市蓝海安全工程师事务所有限公司 | 一种基于容器状态监测的安全预警方法及系统 |
| US11914096B2 (en) * | 2022-01-03 | 2024-02-27 | Halliburton Energy Services, Inc. | Multi-channel machine learning model-based inversion |
| US12031900B2 (en) | 2022-10-21 | 2024-07-09 | Halliburton Energy Services, Inc. | Corrosion analysis using magnetic flux leakage measurements |
Family Cites Families (101)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3940689A (en) | 1974-05-14 | 1976-02-24 | Schlumberger Technology Corporation | Combined eddy current and leakage field detector for well bore piping using a unique magnetizer core structure |
| US4704580A (en) * | 1984-04-11 | 1987-11-03 | Pa Incorporated | Method and apparatus for measuring the depth of local defects in ferromagnetic elements |
| US4636727A (en) | 1984-04-11 | 1987-01-13 | Pa Incorporated | Method and apparatus for detecting the location of defects in tubular sections moving past a well head |
| US4675604A (en) * | 1985-08-28 | 1987-06-23 | Exxon Production Research Co. | Computerized and motorized electromagnetic flux leakage internal diameter tubular inspection device |
| JP2744942B2 (ja) | 1988-02-22 | 1998-04-28 | 株式会社日立製作所 | 欠陥発生予測装置 |
| US5090039A (en) | 1988-03-02 | 1992-02-18 | Atlantic Richfield Company | Inspecting coiled tubing for well operations |
| US5303592A (en) | 1991-12-05 | 1994-04-19 | Livingston Waylon A | Method and apparatus for coiled tubing inspection |
| EP0595553B1 (en) | 1992-10-29 | 1996-12-27 | Rolls-Royce And Associates Limited | Improvements in and relating to position responsive apparatus |
| US5581037A (en) | 1992-11-06 | 1996-12-03 | Southwest Research Institute | Nondestructive evaluation of pipes and tubes using magnetostrictive sensors |
| US5323856A (en) | 1993-03-31 | 1994-06-28 | Halliburton Company | Detecting system and method for oil or gas well |
| US5461313A (en) * | 1993-06-21 | 1995-10-24 | Atlantic Richfield Company | Method of detecting cracks by measuring eddy current decay rate |
| RU2102738C1 (ru) | 1994-02-03 | 1998-01-20 | Малое предприятие "Ультратест" | Дефектоскоп-снаряд для внутритрубных обследований трубопроводов |
| RU2097649C1 (ru) | 1995-11-01 | 1997-11-27 | Сибирский физико-технический институт при Томском государственном университете | Устройство для обнаружения прохождения объектов из магнитного материала внутри трубопровода |
| US5826654A (en) | 1996-01-26 | 1998-10-27 | Schlumberger Technology Corp. | Measuring recording and retrieving data on coiled tubing system |
| JPH09318586A (ja) | 1996-05-31 | 1997-12-12 | Nippon Steel Corp | ステンレス鋼油井管の寿命予測方法 |
| CA2268446A1 (en) | 1996-10-15 | 1998-04-23 | Hillel Weinbaum | Coiled tubing inspection system |
| US6023986A (en) * | 1997-03-24 | 2000-02-15 | Bj Services Company | Magnetic flux leakage inspection tool for pipelines |
| JP4011160B2 (ja) * | 1997-09-09 | 2007-11-21 | 日揮株式会社 | Ｃｒ−Ｍｏ 鋼加熱炉管の余寿命判定方法 |
| US5914596A (en) | 1997-10-14 | 1999-06-22 | Weinbaum; Hillel | Coiled tubing inspection system |
| AU2659999A (en) | 1998-02-05 | 1999-08-23 | Post Optical Services, Inc. | Image defect identification system |
| AR018460A1 (es) | 1998-06-12 | 2001-11-14 | Shell Int Research | MÉTODO Y DISPOSICIoN PARA MEDIR DATOS DE UN CONDUCTO DE TRANSPORTE DE FLUIDO Y APARATO SENSOR UTILIZADO EN DICHA DISPOSICIoN. |
| US6404189B2 (en) | 1999-03-17 | 2002-06-11 | Southeast Research Institute | Method and apparatus for inspecting pipelines from an in-line inspection vehicle using magnetostrictive probes |
| US6917196B2 (en) | 1999-03-17 | 2005-07-12 | Southwest Research Institute | Method and apparatus generating and detecting torsional wave inspection of pipes or tubes |
| US6396262B2 (en) | 1999-03-17 | 2002-05-28 | Southwest Research Institute | Method and apparatus for short term inspection or long term structural health monitoring |
| US6820653B1 (en) | 1999-04-12 | 2004-11-23 | Carnegie Mellon University | Pipe inspection and repair system |
| US6321596B1 (en) | 1999-04-21 | 2001-11-27 | Ctes L.C. | System and method for measuring and controlling rotation of coiled tubing |
| RU2149254C1 (ru) | 1999-07-13 | 2000-05-20 | Открытое акционерное общество "УралЛУКтрубмаш" | Способ выполнения промысловых операций на скважинах с использованием длинномерной безмуфтовой трубы |
| US6205869B1 (en) | 1999-08-12 | 2001-03-27 | Sentry Equipment Corporation | Apparatus and method for sampling fluid from reactor vessel |
| US6553322B1 (en) | 1999-09-29 | 2003-04-22 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for accurate pipeline surveying |
| US6316937B1 (en) | 1999-10-13 | 2001-11-13 | Oilfield Equipment Marketing, Inc. | Method and apparatus for detecting and measuring axially extending defects in ferrous tube |
| US20010029989A1 (en) | 2000-02-17 | 2001-10-18 | Paz German N. | Pipeline identification and positioning system |
| GB0112983D0 (en) | 2001-05-30 | 2001-07-18 | Advanced Eng Solutions Ltd | Pipe condition detecting apparatus |
| GB0122431D0 (en) | 2001-09-17 | 2001-11-07 | Antech Ltd | Non-invasive detectors for wells |
| AU2002349904A1 (en) | 2001-10-24 | 2003-05-19 | Shell Oil Company | In situ thermal processing of a hydrocarbon containing formation |
| JP3962627B2 (ja) | 2001-11-12 | 2007-08-22 | 正吾 田中 | コンクリート構造物及びそれ以外の構造物の非破壊検査方法 |
| US20030118230A1 (en) | 2001-12-22 | 2003-06-26 | Haoshi Song | Coiled tubing inspection system using image pattern recognition |
| US7103610B2 (en) | 2002-11-25 | 2006-09-05 | General Electric Company | Method, system and computer product for integrating case based reasoning data and failure modes, effects and corrective action data |
| US7401321B2 (en) | 2003-04-14 | 2008-07-15 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for processing information on software defects during computer software development |
| US6968727B2 (en) | 2003-04-29 | 2005-11-29 | Southwest Research Institute | Calibration method and device for long range guided wave inspection of piping |
| US6955218B2 (en) | 2003-08-15 | 2005-10-18 | Weatherford/Lamb, Inc. | Placing fiber optic sensor line |
| US6950034B2 (en) | 2003-08-29 | 2005-09-27 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus for performing diagnostics on a downhole communication system |
| US7100463B2 (en) | 2003-10-10 | 2006-09-05 | Todd Gerard Boudreaux | Pipeline locator/coordinate mapping device |
| US7834801B2 (en) | 2003-11-25 | 2010-11-16 | Metrotech Corporation, Inc. | Sensor fusion for model-based detection in pipe and cable locator systems |
| US7121457B2 (en) | 2004-04-30 | 2006-10-17 | Kimberly-Clark Worldwide, Inc. | Automatically adjusting parameters of a lifting device by identifying objects to be lifted |
| US11710489B2 (en) | 2004-06-14 | 2023-07-25 | Wanda Papadimitriou | Autonomous material evaluation system and method |
| US8831894B2 (en) * | 2004-06-14 | 2014-09-09 | Wanda G. Papadimitriou | Autonomous remaining useful life estimation |
| US9322763B2 (en) * | 2004-06-14 | 2016-04-26 | Stylianos Papadimitriou | Autonomous non-destructive inspection |
| US8428910B2 (en) * | 2004-06-14 | 2013-04-23 | Wanda G. Papadimitriou | Autonomous fitness for service assessment |
| US8086425B2 (en) | 2004-06-14 | 2011-12-27 | Papadimitriou Wanda G | Autonomous fitness for service assessment |
| US7357179B2 (en) | 2004-11-05 | 2008-04-15 | Schlumberger Technology Corporation | Methods of using coiled tubing inspection data |
| US7734574B2 (en) | 2005-02-17 | 2010-06-08 | International Business Machines Corporation | Intelligent system health indicator |
| US7795864B2 (en) | 2005-03-11 | 2010-09-14 | Baker Hughes Incorporated | Apparatus and method of using multi-component measurements for casing evaluation |
| US7804295B2 (en) | 2005-04-28 | 2010-09-28 | Randel Brandstrom | Apparatus and method for detection of defects using flux leakage techniques |
| EP1910814A2 (de) | 2005-07-29 | 2008-04-16 | V & M Deutschland GmbH | Verfahren zur zerstörungsfreien prüfung von rohren auf oberflächenfehler |
| US7451009B2 (en) | 2005-09-07 | 2008-11-11 | General Instrument Corporation | Method and apparatus for product defect classification |
| US7347261B2 (en) | 2005-09-08 | 2008-03-25 | Schlumberger Technology Corporation | Magnetic locator systems and methods of use at a well site |
| US20070222438A1 (en) | 2006-03-23 | 2007-09-27 | Dale Reeves | Electromagnetic flaw detection apparatus for inspection of a tubular |
| BRPI0708919A2 (pt) * | 2006-03-27 | 2011-06-14 | Key Energy Services Inc | mÉtodo e sistema para interpretar dados de tubulaÇço |
| US7414395B2 (en) * | 2006-03-27 | 2008-08-19 | General Electric Company | Method and apparatus inspecting pipelines using magnetic flux sensors |
| US20080106260A1 (en) | 2006-11-02 | 2008-05-08 | Rogers John P | Magnetic flux leakage system and method |
| US8049494B2 (en) | 2007-05-21 | 2011-11-01 | Olympus Ndt | Flexible array probe for the inspection of a contoured surface with varying cross-sectional geometry |
| US10352902B2 (en) * | 2012-09-27 | 2019-07-16 | Kinder Morgan, Inc. | System, method and computer medium having computer program to determine presence of stress corrosion cracking in pipelines with pattern recognition |
| US8134360B2 (en) | 2008-03-26 | 2012-03-13 | William Marsh Rice University | Measurement of pipe wall thickness using magnetic flux leakage signals |
| GB0813914D0 (en) | 2008-07-30 | 2008-09-03 | Innospection Holdings Ltd | Inspection apparatus and method |
| US20100131209A1 (en) * | 2008-11-25 | 2010-05-27 | Pacelli Michael L | Method of predicting the location of microbiologically influenced corrosion of underground items |
| US8140514B2 (en) | 2008-11-26 | 2012-03-20 | Lsi Corporation | Automatic classification of defects |
| WO2012103541A2 (en) | 2011-01-28 | 2012-08-02 | Schlumberger Canada Limited | Pipe damage interpretation system |
| DE102011000917B4 (de) | 2011-02-24 | 2017-08-17 | Vallourec Deutschland Gmbh | Streuflusssonde zur zerstörungsfreien Streuflussprüfung von Körpern aus magnetisierbarem Werkstoff |
| US20140207390A1 (en) | 2011-06-13 | 2014-07-24 | Schlumberger Technology Corporation | Coiled Tubing Useful Life Monitor And Technique |
| US9255875B2 (en) | 2011-10-25 | 2016-02-09 | Jentek Sensors, Inc. | Method and apparatus for inspection of corrosion and other defects through insulation |
| GB201203717D0 (en) | 2012-03-02 | 2012-04-18 | Speir Hunter Ltd | Fault detection for pipelines |
| GB201203719D0 (en) | 2012-03-02 | 2012-04-18 | Speir Hunter Ltd | Fault detection for pipelines |
| WO2014018844A1 (en) | 2012-07-27 | 2014-01-30 | Schlumberger Canada Limited | Object detection system and methodology |
| US9581567B2 (en) | 2012-11-12 | 2017-02-28 | Valerian Goroshevskiy | System and method for inspecting subsea vertical pipeline |
| EP2725352A1 (en) | 2012-10-27 | 2014-04-30 | Valerian Goroshevskiy | Apparatus for non-contact metallic constructions assessment |
| US9964519B2 (en) | 2012-10-27 | 2018-05-08 | Valerian Goroshevskiy | Non-destructive system and method for detecting structural defects |
| US8542127B1 (en) | 2012-11-12 | 2013-09-24 | Valerian Goroshevskiy | Apparatus for the non-contact metallic constructions assessment |
| US10330641B2 (en) | 2012-10-27 | 2019-06-25 | Valerian Goroshevskiy | Metallic constructions monitoring and assessment in unstable zones of the earth's crust |
| WO2015050526A1 (en) * | 2013-10-01 | 2015-04-09 | Schlumberger Canada Limited | Monitoring pipe conditions |
| NO345693B1 (en) * | 2013-10-03 | 2021-06-14 | Schlumberger Technology Bv | Pipe damage assessment system and method |
| WO2015073313A1 (en) * | 2013-11-12 | 2015-05-21 | Infosense, Inc. | Detecting, identifying and locating anomalous events within a pressurized pipe |
| US10082478B2 (en) * | 2014-04-15 | 2018-09-25 | The University Of Akron | Methods for evaluation and estimation of external corrosion damage on buried pipelines |
| US10883966B2 (en) | 2014-06-04 | 2021-01-05 | Schlumberger Technology Corporation | Pipe defect assessment system and method |
| US9671371B2 (en) * | 2014-06-27 | 2017-06-06 | Schlumberger Technology Corporation | Anomaly recognition system and methodology |
| EP3223010A4 (en) | 2014-11-21 | 2018-05-09 | Konica Minolta, Inc. | Magnetic flaw detection device and magnetic flaw detection method |
| US20180266992A1 (en) * | 2014-12-11 | 2018-09-20 | Schlumberger Technology Corporation | Quantifying tubing defect severity |
| US9804132B2 (en) * | 2015-02-10 | 2017-10-31 | Philip M. Hoyt | Linkage assembly for in-line inspection tool |
| GB2537124B (en) | 2015-04-07 | 2018-09-05 | Innospection Group Ltd | In-line inspection tool |
| GB201509169D0 (en) | 2015-05-28 | 2015-07-15 | Advanced Eng Solutions Ltd | System and method for the prediction of leakage in a pipeline |
| US9890778B2 (en) | 2015-11-04 | 2018-02-13 | Haier Us Appliance Solutions, Inc. | Method for operating a linear compressor |
| MX2018004275A (es) | 2015-11-10 | 2018-05-16 | Halliburton Energy Services Inc | Aparatos, metodos y sistemas para la distincion de defectos. |
| WO2017100387A1 (en) | 2015-12-09 | 2017-06-15 | Schlumberger Technology Corporation | Fatigue life assessment |
| WO2017197505A1 (en) | 2016-05-20 | 2017-11-23 | Desjardins Integrity Ltd. | System and method for detecting and characterizing defects in a pipe |
| US10317331B2 (en) | 2016-11-06 | 2019-06-11 | Halliburton Energy Services, Inc. | Determining pipe properties in corrosion inspection |
| BR112019006116A2 (pt) | 2016-11-06 | 2019-06-18 | Halliburton Energy Services Inc | método de detecção de defeitos. |
| US20180196005A1 (en) | 2017-01-06 | 2018-07-12 | Baker Hughes, A Ge Company, Llc | Pipe inspection tool using colocated sensors |
| US10247657B2 (en) | 2017-05-04 | 2019-04-02 | Allen Ventures, Llc | Fire tube scanner and method of use |
| US20190145933A1 (en) | 2017-11-13 | 2019-05-16 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Methods of using nondestructive material inspection systems |
| US20190145931A1 (en) | 2017-11-13 | 2019-05-16 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Methods and systems for nondestructive material inspection |
| WO2019094173A1 (en) | 2017-11-13 | 2019-05-16 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Methods of using nondestructive material inspection systems |
| US11662050B2 (en) | 2018-04-02 | 2023-05-30 | Shuyong Paul Du | Self-adaptive inline inspection vehicle for pipelines |
-
2015
- 2015-06-04 US US15/316,193 patent/US10883966B2/en active Active
- 2015-06-04 WO PCT/US2015/034152 patent/WO2015187923A1/en active Application Filing
- 2015-06-04 NO NO20161846A patent/NO345517B1/en unknown
-
2016
- 2016-12-01 SA SA516380413A patent/SA516380413B1/ar unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| NO20161846A1 (en) | 2016-11-22 |
| NO345517B1 (en) | 2021-03-22 |
| US20170322182A1 (en) | 2017-11-09 |
| US10883966B2 (en) | 2021-01-05 |
| WO2015187923A1 (en) | 2015-12-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| SA516380413B1 (ar) | طريقة ونظام لتقييم عيوب أنبوب | |
| Xie et al. | A review on pipeline integrity management utilizing in-line inspection data | |
| US11029283B2 (en) | Pipe damage assessment system and method | |
| NO20131001A1 (no) | Fortolkningssystem for rørskade | |
| US11898986B2 (en) | Systems and methods for steam generator tube analysis for detection of tube degradation | |
| US20180266992A1 (en) | Quantifying tubing defect severity | |
| BR112020025409A2 (pt) | Métodos de geração de certificado de qualidade e de monitoramento de processos e sistema de controle de qualidade | |
| US20120089346A1 (en) | Prediction of remaining life in a heat exchanger | |
| CN102844658A (zh) | 自动化部件验证系统 | |
| US8483993B2 (en) | Accurately accounting for sizing uncertainty in inspection | |
| Escuer et al. | Dynamic integrity management of flexible pipe through condition performance monitoring | |
| WO2019102441A1 (en) | System and method for detecting and remediating selective seam weld corrosion in a conduit | |
| US9945814B2 (en) | Total integrated tube analysis | |
| Smith et al. | Optimising corrosion growth predictions from ILI data using Bayesian inference. | |
| Phlipot et al. | Overcoming Challenges of EMAT Inline Inspection Validation for SCC Management in Natural Gas Pipelines: A Practical Approach | |
| Grbac et al. | Quantifying value of adding inspection effort early in the development process: A case study | |
| Jelinek et al. | Probability of Detection for the Ultrasonic Technique according to the UT-01 Procedure | |
| KR102085282B1 (ko) | 원자력 발전소 용접부 검사 지원 방법 | |
| Timashev | Basic performance metrics of in-line inspection tools | |
| KR102517036B1 (ko) | 증기 발생기 전열관 검사 장치 및 방법 | |
| Skow et al. | In-line inspection tool performance evaluation using field excavation data | |
| KR101708793B1 (ko) | 원자력발전소의 가동전·중검사 모니터링을 위한 프로그램 | |
| Cui et al. | A framework for corrosion assessment in metallic structures, from data analysis to risk based inspection | |
| Polouian et al. | Holistic approach to acquisition and statistical analysis of ili results | |
| Petrov et al. | Statistical Analysis of Dig Operations Leading to Productive Repairs |