УДК 534.6:621.65
(UDK 534.6:621.65)
Авторизуйтесь
Купить журнал
Купить статью
(APPLICATION OF ACOUSTIC DIAGNOSTICS METHOD FOR EQUIPMENT HEALTH ASSESSMENT IN THE OIL AND GAS INDUSTRY)
Цель представленного исследования – экспериментальная проверка возможности акустического распознавания технического состояния насоса НКВ 600 / 200 как представителя класса нефтяных консольных насосов, используемых в технологических установках для перекачивания углеводородных сред, на основе анализа распределения порядковых шаблонов, получаемых в рамках метода усовершенствованной мультимасштабной перестановочной энтропии. В работе решается задача разделения характерных режимов функционирования насосного оборудования по данным акустических спектрограмм с последующей идентификацией вида дефектного состояния.
Экспериментальная база включала 50 испытаний – по 10 экспериментов для каждого из пяти режимов: нормальная работа, дефект подшипника, дефект торцевого уплотнения, дефект рабочего колеса и режим кавитации. Исходные данные формировались по результатам акустической регистрации шумового поля насоса. Для анализа использовались спектрограммы длительностью 4 с, на основе которых устанавливались распределения 24 порядковых шаблонов. Такой подход позволил перейти от визуального анализа акустической картины к формализованному описанию состояния агрегата по устойчивым комбинациям.
В результате исследования установлено, что каждое рассматриваемое состояние характеризуется собственным профилем распределения порядковых шаблонов. Показано, что предложенный подход обеспечивает однозначное разделение перечисленных режимов работы насоса и позволяет отличать механические дефекты от кавитации. Полученные результаты подтверждают возможность использования акустических данных не только для выявления факта отклонения от нормального режима, но и для распознавания характера развивающегося нарушения.
Практическая значимость работы заключается в возможности применения переносных акустических систем для неразрушающей диагностики насосного и иного оборудования, повышения надежности его эксплуатации и формирования основы для предиктивного контроля технического состояния.
The objective of this study is to conduct experiments and check if acoustic methods can be used to assess the condition of a NKV 600/200 pump, which is one of the oil overhung pumps used in various process units for transferring hydrocarbons. The approach is based on analyzing the distribution of ordinal patterns obtained using the improved multiscale permutation entropy method. The study addresses the problem of separating typical operating modes of pumping equipment based on acoustic spectrogram data, followed by identifying the specific type of fault condition.
The experimental scope included 50 tests, with 10 experiments conducted for each of the five modes: normal operation, bearing defect, seal defect, impeller defect, and cavitation. The initial data was generated from the acoustic records of the pump’s noise field. For the analysis, 4-second spectrograms were used to determine the distributions of 24 ordinal patterns. This approach enabled a transition from visual acoustic analysis to a formalized description of the unit’s condition based on stable combinations.
The study established that each considered state corresponds to its own specific distribution profile of ordinal patterns. The authors show that the proposed approach can clearly differentiate the pump operating modes in question and enables detection of mechanical defects produced by cavitation. The obtained results prove that acoustic data can be used not only to detect deviations from normal operation but also to identify the nature of the emerging fault.
The practical significance of the study is that it proves that portable acoustic systems can be used for non-destructive diagnostics of pumps and other equipment, enhancing its operational reliability, and providing a basis for predictive condition monitoring.
А.С. Пузанов, ООО «Газпром ВНИИГАЗ» (Санкт-Петербург, Россия)
А.Н. Ершова, ООО «Газпром ВНИИГАЗ»
А.Л. Терехов, д.т.н., проф., ООО «Газпром ВНИИГАЗ»
A.S. Puzanov, Gazprom VNIIGAZ LLC (Saint Petersburg, Russia)
A.N. Ershova, Gazprom VNIIGAZ LLC
A.L. Terekhov, DSc in Engineering, Professor, Gazprom VNIIGAZ LLC
Шафиков Д.Р. Диагностика промышленного оборудования с помощью анализа упругих волн слышимого диапазона: обзор текущего состояния, проблем и будущих направлений // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2025. № 1–2. С. 50–60. DOI: 10.24412/0131-4270-2025-1-2-50-60. EDN: LLFWMM.
Костюков В.Н. Вибромониторинг насосных агрегатов нефтеперерабатывающих производств // Омский научный вестник. 1999. № 8. С. 55–59. EDN: SJWPWD.
Герике П.Б., Блюменштейн В.Ю. Результаты вибродиагностики оборудования центробежных насосов применительно к созданию единого критерия оценки фактического состояния // Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2016. № 6 (118). С. 89–97. EDN: XVKMWB.
Ahmad Z., Kim J.-Y., Kim J.-M. A technique for centrifugal pump fault detection and identification based on a novel fault-specific Mann–Whitney test // Sensors. 2023. Vol. 23, No. 22. Article ID 9090. DOI: 10.3390/s23229090.
Пузанов А.С., Терехов А.Л. Интеграция акустической камеры в цифровой двойник на примере насоса для оценки технического состояния // Территория «НЕФТЕГАЗ». 2026. № 5–6. С. 12–19. EDN: IKJFGE.
Bandt C., Pompe B. Permutation entropy: A natural complexity measure for time series // Phys. Rev. Lett. 2002. Vol. 88, No. 17. Article ID 174102. DOI: 10.1103/PhysRevLett.88.174102.
Azami H., Escudero J. Improved multiscale permutation entropy for biomedical signal analysis: Interpretation and application to electroencephalogram recordings // Biomed. Signal Process. Control. 2016. Vol. 23. P. 28–41. DOI: 10.1016/j.bspc.2015.08.004.
Minhas A.S., Singh S. A new bearing fault diagnosis approach combining sensitive statistical features with improved multiscale permutation entropy method // Knowledge-Based Systems. 2021. Vol. 218. Article ID 106883. DOI: 10.1016/j.knosys.2021.106883.
Абидова Е.А., Хегай Л.С., Чернов А.В. и др. Диагностирование электроприводной арматуры с использованием энтропийных показателей // Глобальная ядерная безопасность. 2016. № 4 (21). С. 69–77. EDN: YFUCKN.
Sheikh A.K., Younas M., Al-Anazi D.M. Weibull analysis of time between failures of pumps used in an oil refinery // Proceedings of the 6th Saudi Engineering Conference. Dhahran, Saudi Arabia: KFUPM, 2002. Vol. 4. P. 475–491.
Daraz A., Alabied S., Zhen D., et al. Detection and diagnosis of mechanical seal faults in centrifugal pumps based on acoustic measurement // Advances in asset management and condition monitoring: Proceedings of the 32nd International Congress and Exhibition on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management (COMADEM 2019) / ed. by A. Ball et al. Cham, Switzerland: Springer, 2020. P. 963–975. DOI: 10.1007/978-3-030-57745-2_79.
Пичков С.Н., Захаров Д.А., Новинский Э.Г. Исследования кавитационных процессов в насосном оборудовании акустическим методом // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2018. № 4 (123). С. 158–163. DOI: 10.46960/1816-210X_2018_4_158. EDN: VPMLQE.
Liu X., Mou J., Xu X., Dong B. A review of pump cavitation fault detection methods based on different signals // Processes. 2023. Vol. 11, No. 7. Article ID 2007. DOI: 10.3390/pr11072007.
Murovec J., Čurović L., Novaković T., Prezelj J. Psychoacoustic approach for cavitation detection in centrifugal pumps // Applied Acoustics. 2020. Vol. 165. Article ID 107323. DOI: 10.1016/j.apacoust.2020.107323.
Shafikov DR. Diagnostics of industrial equipment using audible elastic wave analysis: A review of current status, challenges and future directions. Transport and Storage of Oil Products and Hydrocarbons [Transport i khranenie nefteproduktov i uglevodorodnogo syr’ya]. 2025; (1–2): 50–60. https://doi.org/10.24412/0131-4270-2025-1-2-50-60. (In Russian)
Kostyukov VN. Vibration monitoring of pumping units in oil refineries. Omsk Scientific Bulletin [Omskiy nauchnyy vestnik]. 1999; (8): 55–59. (In Russian)
Gericke PB, Blyumenshtein VYu. The results of vibration diagnostics of centrifugal pumps in relation to the creation of a single criterion for assessing the actual technical condition of this equipment. Bulletin of the Kuzbass State Technical University [Vestnik Kuzbasskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta]. 2016; 118(6): 89–97. (In Russian)
Ahmad Z, Kim J-Y, Kim J-M. A technique for centrifugal pump fault detection and identification based on a novel fault-specific Mann–Whitney test. Sensors. 2023; 23(22): article ID 9090. https://doi.org/10.3390/s23229090.
Puzanov AS, Terekhov AL. Integrating an acoustic camera with a digital twin for condition assessment: A pump case study. Oil and Gas Territory [Territorija “NEFTEGAS”]. 2026; (5–6): 12–19. (In Russian)
Bandt C, Pompe B. Permutation entropy: A natural complexity measure for time series. Phys. Rev. Lett. 2002; 88(17): article ID 174102. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.88.174102.
Azami H, Escudero J. Improved multiscale permutation entropy for biomedical signal analysis: Interpretation and application to electroencephalogram recordings. Biomed. Signal Process. Control. 2016; 23: 28–41. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2015.08.004.
Minhas AS, Singh S. A new bearing fault diagnosis approach combining sensitive statistical features with improved multiscale permutation entropy method. Knowledge-Based Systems. 2021; 218: article ID 106883. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.106883.
Abidova EA, Hegay LS, Chernov AV, Draka OE, Pugachyova OYu. Diagnosis of valves using entropy indicators. Nuclear Safety [Global’naya yadernaya bezopasnost’]. 2016; 21(4): 69–77. (In Russian)
Sheikh AK, Younas M, Al-Anazi DM. Weibull analysis of time between failures of pumps used in an oil refinery. In: KFUPM Proceedings of the 6th Saudi Engineering Conference. Vol. 4, December 2002, Dhahran, Saudi Arabia. Dhahran, Saudi Arabia: KFUPM; 2002. p. 475–491.
Daraz A, Alabied S, Zhen D, Gu F, Ball AD. Detection and diagnosis of mechanical seal faults in centrifugal pumps based on acoustic measurement. In: Ball A, Gelman L, Rao B (eds.) COMADEM 2019: Advances in asset management and condition monitoring: Proceedings of the 32nd International Congress and Exhibition on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management, September 2019, University of Huddersfield, Huddersfield, UK. Cham, Switzerland: Springer; 2020. p. 963–975. https://doi.org/10.1007/978-3-030-57745-2_79.
Pichkov SN, Zakharov DA, Novinskiy EG. Research of cavitation processes in pumping equipment by acoustic method. Transactions of NNSTU n.a. R.Е. Alekseev [Trudy NGTU im. R.E. Alekseeva]. 2018; 123(4): 158–163. https://doi.org/10.46960/1816-210X_2018_4_158. (In Russian)
Liu X, Mou J, Xu X, Dong B. A review of pump cavitation fault detection methods based on different signals. Processes. 2023; 11(7): article ID 2007. https://doi.org/10.3390/pr11072007.
Murovec J, Čurović L, Novaković T, Prezelj J. Psychoacoustic approach for cavitation detection in centrifugal pumps. Applied Acoustics. 2020; 165: article ID 107323. https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107323.
Перевод выполнен Moscow Translation Agency
Вход
Главная
Журналы
Назад к журналу