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Statistical study of localized internal corrosion defects in oil and gaspipelines through sampling inspection

Actualizado: hace 4 días

J.C. Velázquez, A. Valor, F. Caleyo.




En la industria del petróleo y gas, mantener la integridad de las tuberías es crucial para asegurar operaciones seguras y eficientes. El estudio "Statistical study of localized internal corrosion defects in oil and gas pipelines through sampling inspection" explora las características de los defectos de corrosión interna en tuberías de petróleo y gas en México mediante un muestreo aleatorio. Utilizando técnicas estadísticas avanzadas, se identificaron patrones bimodales en la profundidad de los defectos de corrosión y se aplicaron métodos bayesianos para estimar la distribución de estos defectos, ofreciendo nuevas perspectivas que podrían transformar las prácticas de mantenimiento y prevención.


El estudio investigó los defectos de corrosión interna en tuberías mediante técnicas estadísticas y bayesianas. Utilizando una muestra de 900 km de tuberías en México y dispositivos de ultrasonido, los investigadores recolectaron datos detallados, que luego analizaron usando distribuciones de valor extremo y metodologías bayesianas para predecir la severidad de la corrosión.

 

Hallazgos Principales:


  1. Identificación de Bimodalidad en Defectos: El estudio descubrió una distribución bimodal en la profundidad de los defectos, un hallazgo inusual que sugiere la necesidad de investigaciones adicionales para entender mejor las causas subyacentes de la corrosión.

  2. Modelos Predictivos Basados en Métodos Bayesianos: La capacidad de predecir la distribución de los defectos con datos limitados es un avance significativo, especialmente para tuberías inaccesibles a inspecciones más intrusivas.

 

El estudio incluye los parámetros más importantes que afectan la corrosión, como el tipo de fluido y el tiempo de servicio de la tubería. Estos parámetros son suficientes para construir un modelo estadístico robusto.

El enfoque estadístico avanzado es altamente aplicable a la industria actual, permitiendo mejoras en la Gestión de Integridad y proporciona una base más precisa para la evaluación de riesgos y la planificación del mantenimiento. Además, optimiza recursos reduciendo la necesidad de inspecciones costosas y minimizando el riesgo de fallos no detectados. Aunque prometedor, el estudio no es exento de limitaciones. La dependencia en datos de muestreo puede no capturar completamente la variabilidad de condiciones a lo largo de extensas redes de tuberías. Además, factores como la temperatura y la presión operativa, no completamente analizados, podrían influir significativamente en la corrosión. La capacidad de evaluar y predecir defectos basados en datos existentes permite una gestión de integridad eficaz, incluso sin un análisis exhaustivo de todos los parámetros.


Cabe destacar que el enfoque del estudio en defectos ya existentes proporciona suficiente información para hacer predicciones útiles sin la necesidad de considerar todos los parámetros operacionales.


Este estudio abre nuevas avenidas para la predicción y gestión de la corrosión en tuberías, potenciando las estrategias de mantenimiento preventivo y la seguridad operacional. Al utilizar datos de muestreo y metodologías bayesianas, el estudio ofrece una manera eficiente y menos costosa de gestionar la integridad de las tuberías, sin depender completamente de inspecciones exhaustivas. Por lo tanto, La implementación de estos métodos podría representar un cambio paradigmático en cómo la industria aborda la integridad de las tuberías, haciéndola más proactiva y menos reactiva a los desafíos de la corrosión.


Acceder al estudio de investigación:


Statistical study of localized internal corrosion defects in oil and gas pipelines through
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Descargar • 12.14MB


Preguntas para Reflexión y Debate:

  • ¿Cómo afectaría la inclusión de más variables operacionales la precisión del modelo estadístico propuesto?

  • ¿Cómo podría mejorarse la representatividad de los datos de muestreo?

  • ¿Qué impacto tendrían en los resultados del modelo los cambios en las condiciones operacionales y ambientales?


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Imágenes destacadas del estudio.






Te invitamos a tomar nuestro próximo curso de Mecanismos y evaluación de la corrosión.



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